## Penerapan Data Mining Korelasi Penjualan Spare Part  Mobil Menggunakan Metode Algoritma Apriori (Studi Kasus: CV. Citra Kencana Mobil)
Amenta Ovilianda Br Ginting 1)
1) Program Studi Sistem Informasi, STIK KAPUTAMA Binjai Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai 20714, Sumatera Utara
Riwayat : Copyright ©2021, JITU, Submitted: 20 Maret 2021; Revised: 22 Juli  2021; Accepted: 06 Agustus  2021; Published: 01 September 2021
Abstract  -  By  utilizing  customer  data  that  has  been stored  in  the  database,  the  management  can  find  out how the current sales system is less efficient, therefore a  system  is  needed  to  process  information  data  more quickly and accurately in increasing sales of car spare parts  using  the  Data  Mining  application.  The  Apriori Algorithm  method  that  works  by  searching  for  and finding  associated  patterns  among  the  products  being marketed, so that  later it can help  companies improve the  associated  items.  And  with  the  sales  transaction data,  the  company  can  know  better  how  they  should increase the spare part stock in the company. From the results  of  testing  the  sale  of  car  spare  parts  with  589 data,  it  was  found  that  81  rules  were  formed  and  the highest Best Rule was obtained and a minimum support value of 1% and a confidence value of 11% If the type of  car is  Avanza  /  Xenia  and  the  brand  is  Toyota,  the spare parts used are filters. Air. With supporting spare parts in the database of 1% and certainty of spare parts of 11.
Keywords  -  Data  Mining,  Apriori  Algorithm,  Sales  of Spare Parts
Abstrak - Dengan memanfaatkan data pelanggan yang telah  tersimpan  dalam  database,  maka  pihak manajemen  dapat  mengetahui  bagaimana  sistem penjualan yang berjalan saat ini kurang efisien, maka dari  itu  diperlukanya  suatu  siste  muntuk  mengolah data  informasi  lebih  cepat  dan  tepat  dalam meningkatkan  penjualan  Spare  Partmobil  dengan menggunakan aplikasi Data Mining metode Algoritma Apriori  yang  bekerja  dengan  cara  mencari  dan menemukan  pola–pola  yang  berasosiasi  diantara produk-produk  yang  dipasarkan,  agar  nantinyadapat membantu perusahaan dalam meningkatkan lagi item- item  barang  yang  berasosiasi  tersebut.  Dan  dengan adanya  data  transaksi  penjualan  maka  perusahaan dapat  mengetahui  dengan  lebih  baik  bagaimana mereka harus meningkatkan stok spare part diperusahaan.  Dari  hasil  pengujian  penjualan
sparepart  mobil  dengan  jumlah  data  589  data, ditemukan  81  rule  yang  terbentuk  dan  diperoleh  Best Rule tertinggi dan nilai minimum support 1% dannilai confidence 11% Jika jenis Mobil adalah Avanza / Xenia dan  Merka  dalah  Toyota  maka  sparepart  yang digunakan  adalah  Filter  Udara.  Dengan  sparepart pendukung  di  dalam  database  sebesar  1%  dan sparepart kepastian sebesar 11%.
Kata  kunci  -  MOORA;  Pemilihan  Sarana  dan Prasarana; Sistem Pendukung Keputusan

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Masalah
Dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang semakin canggih dan mudah digunakan sehinggamemotivasi kita untuk mengetahui arti pentingnya  akan  kegunaan  komputer  dalam  proses pengolahan  data  yang  cepat  dan  praktis.Akan  tetapi  di zaman yang berkembang seperti saat ini mengakibatkan dunia  usaha  semakin  kompleks  dan  kompetitif  dalam persaingannya  dengan  banyaknya  perusahaan  industri, jasa  maupun  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  yang samajuga  harus  bersaing  ketat  dalam  meraih  pembeli yang ada.
Dengan  memanfaatkan  data  pelanggan  yang  telah tersimpan dalam database, maka pihak manajemen dapat mengetahui  bagaimana  sistem  penjualan  yang  berjalan saat ini kurang efisien, maka dari itu diperlukanya suatu sistem  untuk  mengolah  data  informasi  lebih  cepat  dan tepat  dalam  meningkatkan  penjualan Spare  Part mobildengan menggunakan aplikasi Data Mining metode Algoritma Apriori yang bekerja dengan cara mencari dan menemukan pola–pola yang berasosiasi diantara produk- produk yang dipasarkan, agar nantinya dapat membantu perusahaan  dalam  meningkatkan  lagi  item-item  barang yang  berasosiasi  tersebut.  Dan  dengan  adanya  data transaksi  penjualan  maka  perusahaandapat  mengetahui dengan lebih baik bagaimana mereka harus meningkatkan stok spare part di perusahaan.
CV.  Citra  Kencana  Mobil  merupakan  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  jasa  otomotif  yang  melayani
*) Penulis korespondensi (Amenta Ovilianda) Email: gintingmentaovilianda81@gmail.com
pembelian,  penjualan sparepart mobil  dan  pelayanan jasa  service.Perusahaan  ini  juga  membuat  berbagai laporan  transaksi,  seperti  laporan  pembelian  spare  part mobil,  laporan  penjualan sparepart mobil.Selain  itu perusahaan juga mengelola berbagai data stok spare part baik  spare  part  yang  masuk  dari  distributor  maupun sparepart yang  keluar  untuk  di  jual  kembali  pada pelanggan.[1][2]
Penelitian ini diperkuat oleh Jurnal Sistem Informasi, Universitas  Potensi  Utama,  Vol.8  No.3,  Oktober  2015 yang dilakukan oleh penulis Khairul Ummi dengan judul “Analisa  Data  Mining  Dalam  Penjualan Spare  Part Mobil  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori (Studi  Kasus  :  Di  Pt.  Idk  1  Medan)”.  yang bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang asosiasi antar produk dari suatu database transaksi. Data transaksi penjualan suku cadang mobil honda di PT. IDK 1 dapat diolah  kembali  menggunakan  aplikasi  Data  Mining sehingga menghasilkan aturan asosiasi keterkaitan yang kuat  antar itemset  penjualan suku cadang sehingga bisa memberi rekomendasi penyetokan barang dan mempermudah dalam penataan atau penempatan barang yang kuat berkaitan saling ketergantungan.[3][4]
Dan diperkuat oleh Sepri, D., Afdal, M., & Riau, S. (2017).  Analisa  Dan  Perbandingan  Metode  Algoritma Apriori  Dan  Fp-Growth  Untuk  Mencari  Pola  Daerah Strategis  Pengenalan  Kampus  Studi  Kasus  Di  Stkip Adzkia  Padang. Jurnal  Sistem  Informasi  Kaputama (JSIK) .  Yang bertujuan untuk  dimanfaatkan oleh dalam menentukan daerah yang strategis. Dalam penelitian ini penulis  mencoba  membandingkan  hasil  dari  algoritma Apriori  dan  FP-Growth  yang  menggunakan  data mahasiswa angkatan 2015/2016 dengan nilai minsupport = 0.05% dan nilai minconfidence = 0.7% telah diperoleh 19  Association  Rule  dan  2  rule  tertinggi  yang  dapat dijadikan sebagai pengetahuan baru serta acuan berharga pada lingkup penelitian ini . [5][6]

## B. Rumusan Masalah
Dari  uraian  diatas,  maka  yang  menjadi  rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  membangun  sebuah  aplikasi  data mining  berdasarkan  data  korelasi  penjualan  spare part mobil dengan menggunakan WEKA?
2. Bagaimana menggunakan Algoritma Apriori kedalam  sistem  data  mining  untuk  menghasilkan informasi yang terbaru dengan aplikasi WEKA ? 3. Bagaimana  aplikasi  pengolahan  data  ini  dapat membantu pihak perusahaan mengambil keputusan dan  menyusun  strategi  promosi  yang  lebih  cepat dalam penjualan spare part mobil?

## C. Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  yang  akan  dibahas  oleh penulis adalah sebagai berikut;
1. Data  yang  digunakan  yaitu  data  penjualan  mobil dari tahun 2014 sampai 2019.
2. Metode  yang  digunakan  yaitu Algoritma  Apriori serta  menggunakan  WEKA  sebagai  penentu rule , bahasa pemrograman PHP dan database.
3. Variabel  yang  digunakan  yaitu  jenis  kendaraan, jenis spare part dan Merk Kendaraan.

## D. Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  penelitian  yang  akan  dicapai  dalam penyusunan skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Untukmembangun  sebuah  aplikasi  data  mining berdasarkan  data  korelasi  penjualan  spare  part mobil dengan menggunakan WEKA.
2. Untuk  membuat  aplikasi  program  yang  dapat membantu  penyajian  informasi  yang  dibutuhkan untuk  pendukung  keputusan  Citra  Kencana  Mobil dengan data-data penjualan spare part mobil.
3. Dengan adanya sebuah aplikasi pengolahan data ini berguna  untuk  membantu  pihak  perusahaan mengambil  keputusan  dan  menyusun  strategi promosi  yang  lebih  cepat  dalam  penjualan spare part mobil.

## E. Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  yang  didapat  dari  penyusunan skripsi ini adalah:
1. Membantu perusahaan dalam memberikan informasi yang jelas dan cepat terhadap perusahan dalam  menentukan  strategi  promosi  penjualan spare  part mobil  untuk  meningkatkan  penjualan tersebut.
2. Untuk  mengetahui  tingkat  penjualan  yang  sedang berjalan saat ini dan meningkatkan stok spare part yang dibutuhkan pelanggan.
3. Untuk  membantu  pihak  perusahaan  mengambil keputusan  dalam  penjualan spare  part mobil menggunakan metode Apriori.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Penelitian Terdahulu
Jurnal Sistem Informasi, Universitas Potensi Utama, Vol.8  No.3,  Oktober  2015  yang  dilakukan  oleh  penulis Khairul  Ummi  dengan  judul  “Analisa  Data  Mining Dalam Penjualan Spare Part Mobil Dengan Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori (Studi  Kasus: Di Pt. Idk 1 Medan)”, yang bertujuan untuk mendapatkan informasi  tentang  asosiasi  antar  produk  dari  suatu database transaksi. Data transaksi penjualan suku cadang mobil  honda  di  PT.  IDK  1  dapat  diolah  kembali menggunakan aplikasi Data Mining sehingga menghasilkan aturan asosiasi keterkaitan yang kuat antar itemset  penjualan  suku  cadang  sehingga  bisa  memberi rekomendasi  penyetokan  barang  dan  mempermudah dalam  penataan  atau  penempatan  barang  yang  kuat berkaitan saling ketergantungan . [7][8]

## B. Data Mining
Data  mining  merupakan  gabungan  dari  beberapa displin ilmu yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin,  pengenalan  pola, statistic , database ,  dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.[9]
C.  Pengertian  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)
Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan metode untuk memperoleh pengetahuan dari database yang ada.Dalam database terdapat tabel - tabel yang  saling  berhubungan  /  berelasi.  Hasil  pengetahuan yang  diperoleh  dalam  proses  tersebut  dapat  digunakan sebagai  basis  pengetahuan  ( knowledge  base )  untuk keperluan pengambilan keputusan. Proses KDD dapat digambarkan sebagai berikut:
Data Sources Data Store Prepared Data Patterns Knowledge Integration Selection & Preprocessing Data Mining Interpretation & Assimilation
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)

## D. Pengertian Apriori
Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasar yang diusulkan  oleh  Agrawal  &  Skrikant  pada  tahun  1994 untuk  menentukan frequent  itemsets untuk  aturan asosiasi  Boolean.  Algoritma  Apriori  termasuk  jenis aturan asosiasi pada data mining.Aturan yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering disebut affinity analysis atau market basket analysis .

## E. Definisi Penjualan
Penjualan adalah sebuah usaha atau langkah konkrit yang dilakukan untuk memindahkan suatu  produk, baik itu  berupa  barang  atau  jasa,  dari  produsen  kepada konsumen  sebagai  sasarannya.Tujuan  utama  penjualan yaitu  mendatangkan  keuntungan  atau  laba  dari  produk atau  barang  yang  dihasilkan  produsennya  dengan pengelolaan yang baik.

## F. Definisi Suku Cadang / Spare Part
Suku  cadang  / Spare  Part adalah  suatu  barang  yang terdiri  dari  beberapa  komponen  yang  membentuk  satu kesatuan  dan  mempunyai  fungsi  tertentu.  Setiap  alat berat  terdiri  dari  banyak  komponen,  namun  yang  akan dibahas  komponen  yang  sering  mengalami  kerusakan dan  penggantian.  Ada  beberapa  komponen  yang  juga terdapat didalamnya beberapa komponen kecil, misalkan enginee yang  mempunyai  komponen  didalamnya,  yaitu
fuel  injection  pump , water  pump , starting  motor , alternator , oil pump , compressor , power steering pump , turbocharger , dan lain-lain.

## G. Database
Menurut Mukhlisulfatih Latief (2010;
h.231),“Database  merupakan  kumpulan  dari  item  data yang  saling  berbuhubungan  satu  dengan  yang  lainnya yang  diorganisasikan  berdasarkan  sebuah  skema  atau struktur  tertentu,  tersimpan  di hardware  computer dan dengan software untuk  melakukan  manipulasi  untuk kegunaan tertentu”.

## H. Pengertian WEKA
WEKA adalah sebuah paket tools machine learning praktis.  WEKA  merupakan  singkatan  dari  “ Waikato Environment  for  Knowladge  Analysis ”,  yang  dibuat  di Universitas  Waikato,  New  Zaeland  untuk  penelitian, pendidikan  dan  berbagai  aplikasi.  WEKA  mampu menyelesaikan  masalah-masalah  data  mining  di  dunia nyata, khususnya klasifikasi yang mendasari pendekatan machine  learning.  Perangkat  lunak  ini  ditulis  dalam hirarki class java dengan metode beriorentasi objek dan dapat berjalan hampir disemua platform.

## I. PHP (Personal Home Page / Form Interface)
PHP / Fi merupakan nama awal dari PHP ( Personal Home Page / Form Interface ). Dibuat pertama kali oleh Rasmus Lerdoff. PHP awalnya merupakan Program CGI yang  dikhususkan  untuk  menerima  input  melalui  form yang ditampilkan dalam browser web.

## III. A NALIS DAN P ERANCANGAN

## A. Analisa Rancangan
Dalam proses penelitian ini, ditunjukan untuk lebih memberikan hasil yang berarti bagi pihak dalam menangani penjualan spare part mobil agar tidak terjadi kesalahan dalam melayani pelanggan.
Hasil dari konseptualisasi akan dituangkan menjadi satu metode penelitian yang lekat dengan pola studi literature , pengumpulan data yang diperlukan untuk menganalisis system dengan menggunakan algoritma Apriori .
- Persiapan Tahap  ini  merupakan  kegiatan  awal  yaitu  dengan penentuan  penelitian  dari  latar  belakang  masalah kemudian  dilakukan  batasan  masalah  selanjutnya dilakukan  penentuan  tujuan  serta  manfaat  yang dilakukan dalam penyusunan proses data mining.
- Kajian Teori Pada  tahap  ini  dilakukan  kajian  teori  terhadap masalah  yang  ada.  Kajian  yang  dilakukan  untuk menentukan  konsep  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.
- Pengumpulan Data
Tahap ini pengumpulan data-data pendukung yang dibutuhkan dalam proses perancangan data mining ini.  Data-data  tersebut  dapat  diperoleh  dari  hasil penelitian, buku-buku, jurnal-jurnal serta informasi dari internet.
- Analisa Data Tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  data-data pendukung  yang  telah  diperoleh  pada  tahapan sebelumnya.
- Pengujian dan Implementasi  Sistem Tahap  ini  melakukan  pengujian  validasi  dan implementasi data yang telah di analisa sebelumnya serta penyusunan program.
- Tahap Akhir Pada tahap akhir ini perancangan data mining akan dibahas  kesimpulan  dan  saran  yang  diperlukan untuk pengembangan program selanjutnya.

## B. Flowchart Algoritma
Adapun  rancangan flowchart dapa software  WEKA dapat digambarkan sebagai berikut:

## C. Data Pendukung Penelitian
Data  yang  digunakan  sebagai  penelitian  adalah sebagai berikut
Gambar 2. Flowchart Sistem Start Input Data Berdasarkan Variabel Transformasi Data Import Data Apakah data dapat dianalisis dengan WEKA Hasil Rule END Ya Tidak Tabel 1. Data Penjualan Spare Part
No Jenis Kendaraan Jenis Spare Part Merk Kendaraan 1 Avanza Filter Oil Toyota Toyota 2 Vios Filter Bahan Bakar Toyota Toyota 3 Avanza Filter UdaraToyota Toyota 4 Vios Filter UdaraToyota Toyota 5 Brio Filter Oil Honda Honda
6 Terios Filter Udara Daihatsu Daihatsu 7 Ayla Filter Oil Daihatsu Daihatsu 8 Avanza Filter Oil Toyota Toyota 9 Ertiga Filter UdaraSuzuki Suzuki 10 Ertiga Filter Bahan BakarSuzuki Suzuki 11 Brio Filter Kabin Non KarbolHonda Honda 12 Vios Filter Oil Toyota Toyota 13 Avanza Kampas Rem CakramToyota Toyota 14 Brio Filter Oil Honda Honda 15 Ayla Filter Oil Daihatsu Daihatsu 16 Vios Filter Bahan BakarToyota Toyota 17 Vios Filter Oil Toyota Toyota 18 Ayla Filter Oil Daihatsu Daihatsu 19 Ertiga Filter Oil Suzuki Suzuki 20 Terios Kampas Rem Cakram Daihatsu Daihatsu Tabel 2. Data Penjualan No Jenis Kendaraan Jenis Spare Part Merk Kendaraan 1 Avanza Filter Oil Toyota Toyota 2 Vios Filter Bahan Bakar Toyota Toyota 3 Avanza Filter UdaraToyota Toyota 4 Vios Filter UdaraToyota Toyota 5 Brio Filter Oil Honda Honda 6 Terios Filter UdaraDaihatsu Daihatsu 7 Ayla Filter Oil Daihatsu Daihatsu 8 Avanza Filter Oil Toyota Toyota 9 Ertiga Filter UdaraSuzuki Suzuki 10 Ertiga Filter Bahan BakarSuzuki Suzuki 11 Brio Filter Kabin Non KarbolHonda Honda 12 Vios Filter Oil Toyota Toyota 13 Avanza Kampas Rem CakramToyota Toyota 14 Brio Filter Oil Honda Honda 15 Ayla Filter Oil Daihatsu Daihatsu 16 Vios Filter Bahan BakarToyota Toyota
Tabel 6. Representasi Data Penjualan
Tabel 7. Calon 2 Item Set Perhitungan Iterasi I
17 Vios Filter Oil Toyota Toyota 18 Ayla Filter Oil Daihatsu Daihatsu 19 Ertiga Filter Oil Suzuki Suzuki 20 Terios Kampas Rem CakramDaihatsu Daihatsu Tabel 3. Data Jenis Mobil No Jenis Mobil Kode 1 Vios A1 2 Brio A2 3 Ayla A3 4 Avanza A4 5 Ertiga A5 6 Terios A6 Tabel 4. Data Jenis Spare Part No Jenis Spare Part Kode 1 Filter Oli Daihatsu S1 2 Filter Udara Daihatsu S2 3 Kampas Rem Cakram Daihatsu S3 4 Filter Oli Honda S4 5 Filter Kabin Non Karbol Honda S5 6 Filter Oli Suzuki S6 7 Filter Udara Suzuki S7 8 Filter Bahan Bakar Suzuki S8 9 Filter Oli Toyota S9 10 Filter Udara Toyota S10 11 Filter Bahan Bakar Toyota S11 12 Kampas Rem Cakram Toyota S12 Tabel 5. Merk Mobil No Merk Mobil Kode 1 Honda M1 2 Daihatsu M2 3 Suzuki M3 4 Toyota M4
Untuk mengetahui hubungan atau korelasi antar item kekuatan  hubungan  ditentukan  oleh  2  faktor  yang support dan confidence ,  yang  diperoleh  dengan  rumus sebagai berikut:
Support = Nilai pendukung
Support = ∑ 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒈𝒖𝒏𝒂𝒌𝒂𝒏 ∑ 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 x 100%
Confidence = Nilai Kepastian Confidence= ∑ 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒈𝒖𝒏𝒂𝒌𝒂𝒏 𝒔𝒆𝒌𝒂𝒍𝒊𝒈𝒖𝒔 ∑ 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒑𝒂𝒅𝒂 𝒃𝒂𝒈𝒊𝒂𝒏 𝒂𝒏𝒕𝒆𝒄𝒆𝒅𝒆𝒏𝒕 x 100%
Rule untuk  1 itemset terdiri  atas  1 rule yang diimplementasikan pada tabel berikut:
If A3 and M2 then S1 dengan nilai support = 15% dan Confidence =100%  dan  nilai  S*C  =  15%.  Jika  A3 ( Jenis mobil Ayla) dan  dengan merk mobil adalah M2 (Daihatsu)  maka sparepart yang  digunakan  oleh  mobil tersebut  adalah  S1  (Filter  oli  Daihatsu)dengan  nilai
pendukung  sebesar  15%  dan  nilai  kepastian  sebesar 100%.

## IV. P EMBAHASAN D AN I MPLEMENTASI

## A. Pembahasan
Langkah-langkah yang dilakukan untuk  perhitungan data  pada  penjualan  sparepart  mobil  menggunakan metode Apriori, agar dapat dihasilkan sebuah pengetahuan  baru  mengetahui  hubungan  antara  jenis mobil, merek mobil dan jenis spare part mobil yang dijual pada penelitian ini.
1. Tampilan Menu Awal pada WEKA
Tampilan utama yang akan dilihat oleh user pada saat pertama kali membuka perangkat lunak WEKA. Berikut proses pre-processing yang dilakukan pada tool WEKA. Pertama yang harus dilakukan adalah membuka WEKA dan klik Explorer .
a. Explorer
Digunakan  untuk  mencari  algoritma  yang  paling cocok  untuk  data.  Semua  data  diload  ke  memori sehingga  dapat  cepat  diproses,  tapi  hanya  dapat digunakan untuk data dengan jumlah terbatas.
b. Eksperimenter Digunakan  untuk  mencari  parameter  yang  cocok. Mirip  dengan explorer tetapi  prosesnya  dapat diautomatisasi.  Eksperimen  ukuran  besar  ( multi machine dengan  RMI)  dapat  dilakukan  dengan interface ini. c. KnowledgeFlow Digunakan untuk memproses data stream .
Konfigurasi  proses  dapat  diatur  dengan  mudah  dan dapat  menangani  data  berukuran  besar.  Mendukung incremental learning . d. Simple CLI ( Command  Line  Interface )  menggunakan command line untuk interface .
Tabel 8. Calon 3 Itemset Perhitungan Iterasi 2 K A3 M2 S1 f 1 0 0 0 F
2 0
0 0 F
3 0 0 0 F 4 0 0 0 F 5 0 0 0 F 6 1 1 0 F 7 1 1 1 T 8 0 0 0 F 9 0 0 0 F 10 0 0 0 F 11 0 0 0 F 12 0 0 0 F 13 0 0 0 F 14 0 0 0 F 15 1 1 1 T 16 0 0 0 F 17 0 0 0 F 18 1 1 1 T 19 0 0 0 F 20 1 1 0 F
Jumlah 3
Tabel 9. Aturan Asosiasi 3 Item Set If Antecendent then Consequent Support Confidence If    A3   M2 → S1 3 20 ⁄ ×100% = 15% 3
3 ⁄ ×100% = 100 %
Tabel 10. Aturan Asosiasi 3 Item Set If Antecendent then Consequent Support Confidence S*C If     A3   M2 → S1 15% 100 % 15%
Tabel 11. Best Rule If Antecendent then Consequent Support Confidence S*C If     A3   M2 → S1 15% 100 % 15%
Gambar 3. Tampilan Utama WEKA
Selanjutnya klik associate lalu klik pada apriori dan tentukan Support dan Confidence lalu  Ok.  Selanjutnya klik START maka hasil rule akan terbentuk.
2. FormHome Form ini muncul pada saaat membuka halaman web. Form ini  mempunyai  4  menu  yang  biasa  diakses  yaitu Home ,  Asosiasi,  Tampil  data,  Input  Data,  Input  Rule, Tampil  Rule,  Tentang,  Logout.  Pada form ini  hanya merupakan  halaman  utama  dan  tampilannya  secara default akan seperti rancangan dibawah ini.
3. Form Tampil Data
Form Tampil  Data  dapat  diakses  dengan klik menu data. Pada form ini, akan menampilkan keseluruhan data penjualan sparepart yang  sebelumnya  akan  diolah menjadi rule di WEKA.
4. FormLogin
FormLogin muncul  ketika user klik  menu  yang membutuhkan  akses  admin  untuk  menampilkannya. Form ini merupakan proses validasi untuk menuju form admin untuk melakukan proses input ataupun hapus rule .
5. FormAsosiasi Form ini  merupakan form inti  dari  sistem, user maupun admin dapat  mengakses form ini.  Untuk menggunakannya, user maupun admin harus memasukkan  minimal  2  dan  maksimal  3variabel  yang sudah ada dalam combobox lalu klik proses, maka hasil rule akan tampil.
6. Form Admin
Form ini  merupakan  halaman  admin  yang  brguna untuk mengelola isi di dalam program seperti input data, inputrule, ubah password ,  ubah  logo,  ubah  tentang  dan export data serta export rule.
7. FormInput Rule
Form ini  merupakan  untuk  meng input dan menampilkan rule . Rule yang sudah dihasilkan di WEKA di input ke  sistem  melalui formrule dan  juga  dapat  edit dan menghapus rule .
Gambar 5. Tampilan Menu Apriori
Gambar 6. FormHome
Gambar 7. FormTampil Data
Gambar 8. FormLogin
Gambar 9. FormApriori
Gambar 10. FormAdmin

## B. Implementasi
Tahap  implementasi  perangkat  lunak  merupakan kelanjutan dari tahap perancangan, sehingga implementasi  ini  harus  didasarkan  pada  perancangan yang  telah  dilaksanakan  sebelumnya  dan  pengujian dilakukan  untuk  melihat  apakah  setiap  proses  yang berjalan  dengan  baik  dan output yang  dihasilkan sudah sesuai dengan yang diharapkan.
Rule yang sudah terbentuk menggunakan pemrograman PHP dan Database menggunakan MySQL .
1. Uji Coba Sistem dan Program Penemuan Rule
Dari  pengelolahan  data  penjualan spare  part mobil pada  aplikasi  WEKA  maka  didapat  pembentukan rule - rule terbaik yang nantinya dapat digunakan untuk sistem Korelasi  Penjualan Sparepart Mobil  Menggunakan Metode  Apriori.  Uji  coba  dilakukan  dengan  rentang support 0.01 hingga support 1.0  jadi terdapat 54 rule .

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  permasalahan  yang  di dapat,  maka  di  ambil  kesimpulan  yaitu  dengan dibangunnya  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  prioritas  perbaikan  sarana  dan  prasarana sekolah  dasar  dengan  metode  MOORA  akan  lebih efektif  dan  efisiensi.  Perbaikan  sarana  dan  prasarana sekolah dasar yang dihasilkan dapat diterima oleh semua pihak  dan  tepat  sasaran  serta  sistem  pendukung keputusan  ini  akan  meminimalisi  kesalahan  kesalahan dalam proses pemasukan data.

## B. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu sebagai berikut:
1. Dari pengujian data yang telah dilakukan, penerapanaturan  asosasi data  mining dengan menggunakan algoritma  apriori dapat  digunakan untuk  mencari  korelasi  penjualan sparepart mobil menggunakan algoritma  apriori (studi  kasus:  CV. Citra Kencana Mobil).
2. Dengan  menentukan rule minimal  3 item  set untuk penerapan algoritma  k-apriori pada  korelasi penjualan sparepart mobil  ditemukan  maksimum
support adalah  sebesar  9%  yaitu  sebanyak  81 rule dengan support dan confidence yang beragam.
3. Dari  hasil  pengujian  penjualan sparepart mobil dengan jumlah data 589 data, ditemukan 81 rule yang terbentuk dan diperoleh Best Rule tertinggi dan nilai minimum support 1% dan nilai confidence 11% Jika jenis  Mobil  adalah  Avanza/Xenia  dan  Merk  adalah Toyota  maka sparepart yang digunakan adalah Filter Udara.  Dengan sparepart pendukung  di  dalam database sebesar 1% dan sparepart kepastian sebesar 11%.

## B. Saran
Mengingat  keterbatasan  yang  dimiliki  oleh  penulis, baik  pengetahuan,  waktu  maupun  pemikiran,  maka penulis  dapat  memberikan  saran  yang  dapat  dijadikan sebagai acuan dari hasil penelitian ini dimasa yang akan datang yaitu sebagai beriku:
1. Untuk penelitian berikutnya agar dapat menggunakan berbagai  metode  lainnya  dalam  melakukan data mining pada data penjualan sparepart mobil.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat  menambah lebih  banyak  lagi  data  penjualan spare  part mobil agar didapat hasil yang lebih baik lagi.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Betha Sidik, Ir., (2004), Pemrograman Web dengan PHP, Informatika, Bandung.
[2]  Khairul,  Ummi.  (2015),  ANALISA  DATA MINING  DALAM  PENJUALAN  SPAREPART MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA  APRIORI  (STUDI  KASUS  :  DI PT. IDK 1 MEDAN). Universitas Potensi Utama .
[3]  Indrajit,  R.  E.,  &  Djokopranoto,  R.  (2003). Manajemen  Persediaan,  Barang  Umum  dan  Suku Cadang Untuk Pemeliharaan dan Operasi. Jakarta: Grasindo .
[4]  Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge In Data: An Introduction to Data mining. New Jersey: JohnWilley& Sons. Inc.
[5]  Latief Zulbiadi. 2009. 50 Bisnis Jasa Menguntungkan. Jakrata: Trans media Pustaka.
[6]  Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.  H.,  &  Eka,  F. (2018).  PENERAPAN  METODE  ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA  APLIKASI  ANALISA  POLA  BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro).  JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA. https://doi.org/10.15408/jti.v9i2.5602.
[7]  Grata,  Fendy,  and  Darsono  Nababan.  "Analisis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Kebutuhan Rumah Tangga Menggunakan Algoritma Apriori."
[8]  Santoso,  Singgih.  2007.  Statistik  Deskriptif: Konsep  dan  Aplikasi  dengan  Microsoft  Exel  dan SPSS. Yogyakarta: ANDI .
[9]  Yuli  Mardi.  20015.  Principles  of  Data  Mining. London sprin.
Gambar 11. Hasil Data Uji Program