## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Sepeda Motor
Eferoni Ndruru
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Manajemen Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 ronindruru@gmail.com (* : Email Koresponden: ronindruru@gmail.com)
Abstrak - Pada Saat ini, Perusahaan yang bergerak di bidang Sepeda motormengalami penurunan penjualan produk sparet part  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 Sepeda motor dengan menggunakan aplikasi data mining algoritma apriori. Hasil perhitungan dengan menerapkan algoritma apriori menunjukkan bahwa jika konsumen membeli lower arm Yamaha dan ban  maka nilai support = 23,33 dan nilai confidence = 77,78 dan jika konsumen membeli lower arm Yamaha dan filter AC maka nilai support = 26,67 dan nilai confidence = 72,72. Tujuan penelitian untuk memprediksi dan menganalisa pola penjualan Sepeda motor yang diimplementasikan pada aplikasi berbasis desktop. Hal ini untuk mempermudah dalam melakukan analisa terhadap daya saing produk Sepeda motor yang paling laku terjual secara bersamaan. Sebagai rekomendasi dalam pengambil keputusan untuk meningkatkan pemasaran dan promosi produk Sepeda motor yang lebih baik.
Kata Kunci: Data mining;Apriori;Prediksi;Penjualan;
Abstract- Currently, companies operating in the motorbike sector are experiencing a decline in sales of spare part products and are not appropriate in determining the promotional strategies given to customers. A lot of transaction data is used as a reference for selling products at capital prices which only results in small profits. If it is still not sold, the incoming goods are delayed because the capital has not been returned. Therefore, a system is needed to process information data more quickly and precisely in predicting motorbike sales patterns using a priori algorithm data mining applications. The results of calculations using the a priori algorithm show that if a consumer buys a Yamaha lower arm and tires then the support value = 23.33 and the confidence value = 77.78 and if the consumer buys a Yamaha lower arm and AC filter then the support value = 26.67 and the confidence value = 72.72. The research objective is to predict  and  analyze  motorbike  sales  patterns  implemented  on  a  desktop-based  application.  This  is  to  make  it  easier  to  analyze  the competitiveness  of  the  best-selling  motorcycle  products  simultaneously.  As  a  recommendation  for  decision  makers  to  improve marketing and promotion of better motorbike products.
Keywords : Data mining;Apriori;Prediction;Sales

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini, beberapa perusahaan yang bergerak dibidang penjualan Sepeda motor mengalami penurunan penjualan dan tidak tepat dalam menentukan strategi promosi yang diberikan terhadap pelanggan. Dengan begitu banyaknya data transaksi yang digunakan sebagi  acuan  menjual  produk  dengan  harga  modal  yang  hanya  mendapatkan  keuntungan  kecil.  Apabila  masih  tidak  terjual,  untuk barang masuk tertunda dapat 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 sepeda motor.  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 sepeda motor[1]. 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 sepeda motor 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  [2].  Data  mining  sudah  banyak  digunakan  dalam pengelolahan data untuk menghasilkan pengetahuan [3]. Data mining ditujukan untuk mengekstrak pengetahuan dari sekumpulan data sehingga didapatkan struktur yang dapat dimengerti manusia [3].
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

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
proses association rule [12].  Tujuan penelitian ini untuk menerapkan metode association rule mining menggunakan algoritma apriori dengan melakukan analisa terhadap data transaksi penjualan sepeda  motor yang diimplementasikan pada aplikasi berbasis desktop. Hal  ini  untuk  mempermudah  dalam  melakukan  analisa  terhadap  daya  saing  produk  sepeda  motor  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 sepeda motor yang lebih baik. Penelitian ini menguraikan bagaimana Proses prediksi kelulusan peserta pelatihan program design grafis yang akan mengikuti ujian kompetensi di dinas paud kota medan. Setelah di terapkan Algoritma apriori, maka system predisksi penjualan sepeda motor dapat berhasil secara makasimal  sehingga  pihak  penjualan  sepeda  motor  tidak  mengalami  kerugian  yang  terlalu  besar.  berdasarkan  penelitian  saefudin, m.kom  yang  berjudul  penerapan  data  mining  denganmetode  algoritma  apriori  untukmenentukan  pola  pembelian  ikan  menyatakan bahwa  Aplikasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Apriori  di  implentasikan  untuk  mengetahui  jenis  ikan  paling  diminati,  mendata transaksi,  dan  mendata  stok  barang.  Menurut  Sandi  Fajar  Rodiyansyah  pada  penelitiannya  Data  mining  adalah  proses  ekstraksi informasi dari kumpulan data melalui penggunaan algoritma dan teknik yang melibatkan bidang ilmu statistik, machine learning dan basis data. Menurut Jubita Dongga pada penelitiannya menyatakan bahwa Dengan menggunakan penjumlahan algoritma apriori ini, dapat digunakan untuk  menemukan  keterkaitan  antara  suatu pola frekuensi  pembelian  keperluan  sehari-hari  secara  bersamaan  oleh pelanggan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Pelaksanaan Penelitian
Tahap-tahap penelitian ini dapat diilustrasikan pada diagaram di bawah ini :

## Gambar 1. Diagram Tahapan Penelitian
Pelaksanaan penelitian ini meliputi beberapa fase yang dilakukan untuk mencapai tujuan yang diharapkan. Beberapa tahapan dalam penelitian ini adalah :
1. Identifikasi masalah
Identifikasi masalah adalah merupakan salah satu tahapan dalam penelitian dalam menemukan suatu objek permasalahan yang akan di pecahkan, dan akan di selesaikan oleh metote atau algoritma.
2. Pengumpulan data
Dalam pengumpulan data, terdapat dua metode yang dilakukan yaitu :
a. Metode pengamatan ( observasi )
Pengamatan adalam metode pengumpulan data yang dilakukan secara langsung terhadap perusahaan.
b. Metode Wawancara (Interview)
Metode ini adalah merupakan metode pengumpulan data yang dilakukan secara wawancara dengan menanyakan kepada pegawai perusahaan bagaimana permasalahan yang sedang terjadi
3. Studi Literatur
Studi Literatur dilakukan dengan mengumpulkan, mempelajari dan membandingkan berbagai referensi yang relevan dengan domain permasalahan yang diteliti, seperti masalah data mining, prediksi,  algoritma apriori.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4. Analisis Masalah
Tahap ini diawali dengan melakukan analisa terhadap keamanan citra digital yang sifatnya rahasia atau penting. Analisa yang dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasikan masalah yang terjadi khususnya estimasi kelulusan ujian kompetensi.
5. Penerapan Metode apriori
Tahap ini merupakan proses perhitungan metode apriori dalam prediksi kelulusan peserta, dengan menyesuaikan dalam prosedur perhitungan algoritma apriori.
6. Membangun  Sistem
Merupakan tahap lanjutan dari desain yang bertujuan untuk mengaplikasikan desain yang telah dibuat sebelumnya menggunakan bahasa pemrograman visual basic 2010. Sistem operasi yang digunakan untuk menjalankan aplikasi yang dibangun adalah sistem operasi windows 7.
7. Implementasi
Tahap ini merupakan tahap untuk mengimplementasikan algoritma apriori, dimana proses penyelesaian masalah dengan metode tersebut akan di implementasikan secara systematis dan dilakukan pengujian system yang sudah dibangun guna membandingkan hasil manual dangan system.
8. Pembuatan Artikel dan Publikasi Penelitian
Tahap ini merupakan tahap akhir dari penelitian ini, yaitu membuat artikel penelitian ini berupa jurnal yang kemudian dipublikasikan pada jurnal nasional sebagai referensi bagi penelitian selanjutnya.

## 2.2 Analisa Masalah
Pada tahap ini akan menjelaskan  bagaimana prediksi penjualan sepeda motor pada PT. Alfa scropill Medan. Terdapat beberapa faktor  yang  menyebabkan  terjadinya  kesalahan  dalam  penjualan  sepeda  motor  ,  Dengan  begitu  banyaknya  data  transaksi  yang digunakan sebagi acuan menjual produk dengan harga modal yang hanya mendapatkan keuntungan kecil. Apabila masih tidak terjual, untuk barang masuk tertunda dapat 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 sepeda motor.  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 sepeda motor.
1. Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah analisis pola frequensi tinggi(frequent pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolok ukur, yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antara-item dalam aturan asosiasi. Berikut langkah  – langkah algoritma Apriori yaitu :
2. Pembentukan kandidat itemset.
3. Kandidat k-itemset dibentuk dari kombinasi (k-1)- itemset yang didapat dari iterasi sebelumnya. Satu cara dari algoritma apriori adalah pemangkasan kandidat k-itemset yang subsetnya berisi k-1 item tidak termasuk dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
4. Penghitungan support dari tiap kandidat k-itemset. Support dari tiap kandidat k-itemset didapat dengan menscan database untuk menghitung jumlah transaksi yang memuat semua item didalam kandidat k-itemset tersebut. Ini adalah juga ciri dari algoritma apriori dimana diperlukan penghitungan dengan cara seluruh database sebanyak k-itemset terpanjang.
5. Tetapkan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi yang memuat k item atau kitemset ditetapkan dari kandidat k-itemset yang supportnya lebih besar dari minimum support.
6. Bila tidak didapat pola frekuensi tinggi baru maka seluruh proses dihentikan. Untuk menghitung support digunakan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑jumlah transaksi mengandung  𝐴 ∑ jumlah transaks
… … … … … (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  beberapa  referensi  dari  penelitian  terdahulu,  maka  penelitian  ini  menggunakan  nilai  minimum  parameter  support sebesar 25% dan nilai minimum parameter confidence sebesar 50% karena lebih banyak aturan asosiasi yang didapatkan. Perhitungan dengan algoritma apriori terdiri dari beberapa proses, yaitu :
1. Menentukan itemset
a. 1-itemset
Untuk menghitung support digunakan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑jumlah transaksi mengandung  𝐴 ∑ jumlah transaks (1)
Berikut adalah hasil perhitungan 1-itemset dari masing-masing merk suku cadang :
Tabel 1. 1-itemset merk Suzuki Kode Produk Jumlah Support B01 54 57.45% B02 47 50.00% B03 43 45.74% B04 42 44.68%

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
B06 30 31.91% B05 26 27.66%
Hasil perhitungan 1 itemset  merk Suzuki yaitu B01  sebesar 57.45%, B02 sebesar 50.00%, B03 sebesar 45.74%, B04 sebesar 44.68%, B06 sebesar 31.91%, B05 sebesar 27.66% Kode Produk Jumlah Support C14 C03 49.12% C01 55 48.25% C05 46 40.35% C06 45 39.47% C04 43 37.72% C11 34 29.82% C09 31 27.19% C07 31 27.19% C03 30 26.32%
Hasil  perhitungan  1  itemset  merk  Honda  yaitu  C14  sebesar 49.12%,  C01  sebesar  48.25%,  C05  sebesar  40.35%,  C06  sebesar 39.47%, C04 sebesar 37.72%, C11 sebesar 29.82%, C09 sebesar 27.19%, C07 sebesar 27.19%, C03 sebesar 26.32%.
Kode Produk Jumlah Support D01 44 41.90% D05 39 37.14% D07 36 34.29% D02 36 31.43% D04 30 28.57% D15 29 27.62% D06 28 26.67% D09 28 26.67%
Hasil perhitungan 1 itemset merk Yamaha yaitu D01 sebesar 41.90%, D05 sebesar 37.14%, D07 sebesar 34.29%, D02 sebesar 31.43%, D04 sebesar 28.57%, D15 sebesar 27.62%, D06 sebesar 26.67%, D09 sebesar 26.67%.
b. 2-itemset
Proses ini bertujuan untuk mengkombinasikan 2 item dengan nilai minimum support sebanyak 25%. Kombinasi dari 2 item yang tidak memenuhi syarat nilai minimum support akan dihilangkan. Hasil 2-itemset dapat dilihat pada tabel 4, 5, dan 6.
Item Jumlah Support B01, B04 27 28.72% B01, B06 25 26.60% B02, B05 24 25.53%
Hasil perhitungan 2 itemset merk Suzuki yaitu B01, B04 sebesar 28.72%, B01, B06 sebesar 26.60%, B02, B05 sebesar 25.53%.
Item Jumlah Support C14, C01 30 26.32% C14, C04 41 35.96% C01, C05 46 40.35% C01, C06 45 39.47% C05, C06 37 32.45%
Hasil perhitungan 2 itemset merk Honda yaitu C14, C01 sebesar 26.32%, C14, C04 sebesar 35.96%, C01, C05 sebesar 40.35%,
C01, C06 sebesar 39.47%, C05, C06 sebesar 32.45%. Item Jumlah Support D01, D05 39 37.14% D01, D07 36 34.28% D05, D07 36 34.28% D04, D06 28 26.67%
Hasil perhitungan 2 itemset merk Yamaha yaitu D01, D05 sebesar 37.14%, D01, D07 sebesar 34.28%, D05, D07 sebesar 34.28%, D04, D06 sebesar 26.67%.
c. 3-itemset
Proses ini bertujuan untuk mengkombinasikan 3 item dengan nilai minimum support sebanyak 25%. Kombinasi dari 3 item yang tidak memenuhi syarat nilai minimum support akan dihilangkan. Untuk produk suku cadang kendaraan roda dua dengan merk Suzuki, tidak terdapat kombinasi 3 item karena tidak ada yang memenuhi syarat nilai support sebanyak 25%. Hasil 3-itemset dapat dilihat pada tabel 7,8 dan 9 sebagai berikut :
Item Jumlah Support C01, C05, C06 42 36.84% Hasil perhitungan 3 itemset merk Honda yaitu C01, C05, C06 sebesar 36.84%. Item Jumlah Support D01, D05, D07 36 36
Hasil perhitungan 3 itemset merk Yamaha yaitu D01, D05, DO7 sebesar 34.28%.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2. Membentuk aturan asosiasi (association rule)
Setelah menemukan item-set dengan menganalisa pola frekuensi tertinggi, tahap selanjutnya adalah membentuk aturan asosiasi yang  memenuhi syarat nilai minimum confidence  yang telah ditentukan sebelumnya  yaitu sebanyak 50%. Untuk menghitung nilai confidence digunakan rumus yaitu :
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑ transaksi mengandung A dan 𝐵
∑ transaksi mengandung 𝐵 (2)
Hasil perhitungan nilai confidence dari masing-masing merk yang memenuhi syarat nilai minimum confidence adalah:
Atura Asosiasi Confidence Jika membeli B01, maka juga membeli B04 27/54 50% Jika membeli B02, maka juga membeli B05 24/47 51.06% Tabel 3. Aturan Asosiasi merk Honda Atura Asosiasi Confidence Jika membeli C14, maka juga membeli C01 30/56 53.57% Jika membeli C14, maka juga membeli C04 41/56 73.21% Jika membeli C01, maka juga membeli C05 46/55 83.64% Jika membeli C01, maka juga membeli C06 45/55 81.81% Jika membeli C05, maka juga membeli C06 37/46 80.43% Jika membeli C01 dan C05, maka juga membeli C06 42/46 91.30% Tabel 4. Aturan Asosiasi merk Yamaha Atura Asosiasi Confidence Jika membeli D01, maka juga membeli D05 39/44 36/39% Jika membeli D01, maka juga membeli D07 36/44 81.81% Jika membeli D05, maka juga membeli D07 36/49 92.30% Jika membeli D04, maka juga membeli D06 28/30 93.33% Jika membeli D01 dan D05, maka juga membeli D07 36/39 92.30%
Setelah  dilakukan  perhitungan  manual  maka  hasil  yang  didapat  yaitu  2  aturan  asosiasi  untuk  produk  dengan  merk  Suzuki, 6 aturan  asosiasi  untuk  produk  dengan  merk  Honda  dan  5  aturan  asosiasi  untuk  produk  dengan  merk  Yamaha  dengan  nilai confidence masing masing item memenuhi syarat minimum confidence yaitu 50%.

## 3.1 Pengujian Lift Ratio
Pengujian Lift Ratio dilakukan untuk menentukan apakah aturan asosiasi yang telah terbentuk dapat dinyatakan valid atau tidak valid.  Sebelum  menghitung  nilai  lift  ratio,  terlebih  dahulu  hitung  nilai  benchmark  confidence.  Benchmark  confidonce  berfungsi sebagai  pembagi  terhadap  nilai  confidence  dari  masing-masing  item.  Benchmark  confidence  dapat  dihitung  menggunakan  rumus sebagai berikut :
benchmar𝑘 = ∑jumlah transaksi mengandung 𝐵 ∑ jumlah transaks𝑖 (3)
Dan rumus untuk menghitung nilai lift ratio adalah :
lift rati𝑜 = confidenc𝑒 benchmark confidenc𝑒 (4)
Berikut adalah hasil pengujian lift ratio dari masing-masing merk suku cadang kendaraan roda dua :
Atura Asosiasi Confidence Jika membeli B01, maka juga membeli B04 50% 44.68% 1.12 Jika membeli B02, maka juga membeli B05 51.06% 27.66% 1.85 Tabel 5 . Perhitungan lift ratio merk Honda Atura Asosiasi Confidence Jika membeli C14, maka juga membeli C01 53.57% 48,25% 1.11 Jika membeli C14, maka juga membeli C04 73.21% 37.72% 1.94 Jika membeli C01, maka juga membeli C05 83.64% 40.35% 2.07 Jika membeli C01, maka juga membeli C06 81.81% 39.47% 2.07 Jika membeli C05, maka juga membeli C06 80.43% 39.47% 2.03 Jika membeli C01 dan C05, maka juga membeli C06 91.30% 39.47% 2.31 Tabel 6. Perhitungan lift ratio merk Yamaha Atura Asosiasi Confidence Jika membeli D01, maka juga membeli D05 88.63% 37.14% 2.39 Jika membeli C14, maka juga membeli C04 81.82% 34.29% 2.39 Jika membeli C01, maka juga membeli C05 92.31% 34.29% 2.69 Jika membeli C01, maka juga membeli C06 93.33% 26.67% 3.50 Jika membeli C01 dan C05, maka juga membeli C06 92.30% 34,29% 2.69

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berdasarkan pengujian lift ratio dari aturan asosiasi yang telah dibentuk sebelumnya yaitu 2 aturan asosiasi untuk suku cadang merk Suzuki, 6 aturan asosiasi untuk suku cadang merk Honda, dan 5 aturan asosiasi untuk suku cadang merk Yamaha dapat dinyatakan valid karena masing-masing aturan asosiasi tersebut memiliki nilai lift ratio lebih besar daripada 1 karena semakin besar nilai lift ratio maka semakin kuat aturan asosiasi yang telah dibentuk.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisa  dari  permasalahan  yang  terjadi  dengan  kasus  yang  di  bahas  tentang  pola  penjualan  dengan menerapkan algoritma apriori untuk menganalisa pola penjualan pada Sepeda motorsebagai bahan penelitian dan penyelesaian masalah. Mengimplementasikan  sistem  yang  dapat  menganalisa  pola  penjualan  Sepeda  motor  dengan  cara  memasukan  data  transaksi  untuk memproses analisa pola penjualan Sepeda motor 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 Yamaha dan ban Yamaha maka nilai support = 23,33 dan nilai confidence = 77,78 dan jika konsumen membeli lower arm Yamaha dan merek 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 Yamaha.

## REFERENSI
[1] S. Sahara, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Guna Menentukan Tingkat Lulus Mahasiswa E-Learning.” [Online]. Available: www.kemendiknas.go.id
[2] A. Pratama, R. C. Wihandika, and D. E. Ratnawati, “Implementasi algoritme support vector machine (SVM) untuk prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. April, pp. 1704–1708, 2018.
[3] A. Perdana and M. T. Furqon, “Penerapan Algoritma Support  Vector Machine ( SVM ) Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan Skizofrenia ( Studi Kasus : RSJ . Radjiman Wediodiningrat , Lawang ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 3162–3167, 2018.
[4] “DATA  MINING :  PENERAPAN  RAPIDMINER  DENGAN  K-MEANS  CLUSTER  PADA  DAERAH  TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE ( DBD ) BERDASARKAN PROVINSI,” vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018.
[5] D. H. Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Ultim. , vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2014, doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[6] S.  Syarli  and  A.  Muin,  “Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan  (Studi  Kasus:  Data  Mahasiswa  Baru  Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2016.
[7] A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma SVM,” Jdmsi , vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[8] R.  Ramlawati,  A.  Anwar,  and  R.  M.  Thaha,  “Model  Estimasi  Kejadian  Diare  Di  Kota  Makassar  (Estimated  Models  of Occurrence Diarrhea in Makassar),” J. Kesehat. Masy. Marit. , vol. 1, no. 1, pp. 73–78, 2019.
[9] P. A. Octaviani, Yuciana Wilandari, and D. Ispriyanti, “Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) pada Data  Akreditasi  Sekolah  Dasar  (SD)  di  Kabupaten  Magelang,” J.  Gaussian ,  vol.  3,  no.  8,  pp.  811–820,  2014,  [Online]. Available: http://download.portalgaruda.org/article.php?article=286497&val=4706&title=PENERAPAN METODE
KLASIFIKASI  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)    PADA  DATA  AKREDITASI  SEKOLAH  DASAR  (SD)  DI KABUPATEN MAGELANG
[10] M. R. Fradinata, I. G. J. E. Putra, and I. N. Y. A. Wijaya, “Evaluasi Tata Kelola TI Menggunakan Framework COBIT 5 Studi Kasus  STMIK  Primakara,”  Kumpul.  Artik.  Mhs.  Pendidik.  Tek.  Inform.,  vol.  10,  no.  1,  p.  68,  2021,  doi: 10.23887/karmapati.v10i1.31993.
[11] M.  Zaki  and  T.  Sutabri,  “Analisis  Manajemen  Layanan  Teknologi  Informasi  Perpustakaan  SMK  Negeri  5  Palembang Menggunakan Framework ITIL,” J. Econ. Manag. Sci., vol. 06, no. 02, pp. 200–205, 2023, doi: 10.37034/jems.v5i4.23.
[12] N. Mutiah, “Penilaian Tata Kelola Teknologi Informasi Universitas Tanjungpura Menggunakan Cobit 5 Domain Align, Plan, Dan Organise (APO),” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 4, no. 1, p. 65, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11457.
[13] N. L. Sari, “Pengukuran Maturity Level Cobit 5 Dan Domain Dss (Deliver, Service, and Support) Pada Regulasi Sandbox Ojk Klaster  Aggregator,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  8,  no.  2,  pp.  561–572,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.843.
[14] Renaldi, Khaerana, and Anhar Maulana, “Analisis Kualitas Layanan E-Tracking Terhadap Kepuasan Pelanggan Perusahaan Ekspedisi  J&T  Express  Cabang  Palopo,”  J.  Manaj.  Perbank.  Keuang.  Nitro,  vol.  6,  no.  1,  pp.  54–63,  2023,  doi: 10.56858/jmpkn.v6i1.93.
[15] R. Damayanti and A. D. Manuputty, “A Analysis Of Information Technology Governance In Department of Communication And Informatics of Salatiga Using COBIT 5 Framework DSS Domain,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 97–122, 2019, doi: 10.33557/journalisi.v1i2.12.
[16] S.  Steven,  M.  N.  N.  Sitokdana,  and  A.  F.  Wijaya,  “Evaluasi  Kinerja  Tata  Kelola  Teknologi  Informasi  Pt.  Adicipta  Inovasi Teknologi  Menggunakan  Framework  Cobit  5,”  J.  Bina  Komput.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  64–78,  2020,  doi: 10.33557/binakomputer.v2i2.916.
[17] U.  F.  Afifah  and  I.  Verdian,  “Analisis  Pemanfaatan  Platform  E-Learning  pada  Domain  DSS05  Menggunakan  Framework COBIT 5 di Perguruan Tinggi Swasta Kepulauan Riau,” J. Sist. Inf., vol. 11, no. 1, pp. 179–185, 2022.
[18] V. pradani K. Wardana, D. Restiana, and I. A. Wijayanti, “Tingkat Kematangan Sistem Informasi E-Rapot Menggunakan Cobit 5  (Studi  Kasus :  Smk  Negeri  2  Sampit),”  Educ.    J.  Teknol.  Pendidik.,  vol.  6,  no.  2,  p.  120,  2021,  doi: 10.32832/educate.v6i2.5105.
[19] Wella, “Audit Sistem Informasi Menggunakan Cobit 5 . 0 Domain DSS pada,” Ultim. InfoSys, vol. VII, no. 1, pp. 38–44, 2016.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 481 - 487 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1054 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[20] W.  Agustinus, Frizt and A.  Anneke,  Tri, “Evaluasi Kinerja Sistem Informasi E-Filing Menggunakan Cobit 5 Pada Kantor Pelayanan Pajak Pratama Kota Salatiga,” J. Terap. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 61–70, 2017, doi: 10.21460/jutei.2017.11.9.