## PENGANTAR REDAKSI
Puji  syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan  Yang  Maha  Esa,  atas  karunia dan  limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan  Komputer (JIK)  yang  terbit  dua  (2)  kali  dalam setahun ini  merupakan sua tu  wadah  untuk penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan dengan  Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu  jurnal ilmiah tidak  hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para  penulis dan pembaca  jualah   yang   mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama  menjaga  dan  memelihara keberlangsungan dari  jurnal  Informasi dan  Komputer STMIK Dian  Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun akan  dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu  dan  kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak  lupa diucapkan terima kasih  yang  tak  terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak  yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi. Semoga  apa  yang  telah  diperbuat  untuk  kebaikan akan  menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2022
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 Oktober  2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu  pengetahuan, Tekhnologi dan  Komunikasi  yang  berupa hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun  pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil penelitian  ilmiah  di  bidang  informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun
2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.T.I

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.T.I (Institut Teknologi Bisnis  Dan  Bahasa  Dian  Cipta  Cendikia) Nurmayanti        M.Kom        (Institut  Teknologi Bisnis  Dan  Bahasa  Dian  Cipta  Cendikia) Sukatmi,.S.Kom.,   M.Kom   (Institut   Teknologi Bisnis  Dan  Bahasa  Dian  Cipta  Cendikia) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo  Wahyu  Pratama,S.Kom.,M.T.I  (Institut Teknologi    Bisnis    Dan    Bahasa    Dian  Cipta Cendikia)
Sri  Wahyuni,  M.Kom,  (Universitas Panca  Sakti Bekasi) Rima  Mawarni.,  M.Kom,  (Institut    Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia)

## Mitra Bestari
Dr.   RZ.   ABDUL   AZIZ,   ST.,   MT   (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.   Dadang   Sudrajat,   S.Si,   M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.    Septafiansyah    Dwi    Putra,    S.T.,    M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I     (Universitas Sebelas Maret) Dr.           Mohammad           Iqbak,           S.Kom, MMSI(Universitas Gunadarma) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas Teknokrat Indonesia ) Ferry   Wongso,   S.KOm.,   M.Kom   (   STMIK
Ferly Ardhy, S.Kom., M.T.I( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,   M.Si   (STMIK   Darma   Pala Riau)
Amarudin    (Universitas    Teknokrat    Indonesia) Alhibarsyah, St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas  Bangsa Bandar Lampung) Kemal    Farouq    Mauladi,    S.Kom    .M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau) Dwi   Marisa   Efendi,   S.Kom,   M.T.I   (   Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Ni Luh Ratniasih, S.Kom.,M.T (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali)
Ni  Komang  Sri  Julyantari,  S.Kom.,M.T  (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama  Dengan  LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id
Darma Pala Riau)
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 No:2.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Pengembangan Aplikasi Pelelangan Menggunakan Framework Codeigniter Berbasis Web Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3 (AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................01-07
Pengelompokan Status Gizi Balita Dengan Data Langsung Dan Data Tidak Langsung Ni Komang Sri Julyantari 1 ,  Ni Made Dewi Kansa Putri 2
(ITB STIKOM Bali)…………………………………………..........................................09-17
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Produk Ferly Ardhy 1 , Ockhy Jey Fhiter Wassalam 2 ,Tahta Herdian Andika 3 , Salman Alfarisi Salimu 4
(Universitas Aisyah Pringewu)........................................................................................18-23
Analisis Celah Keamanan Jaringan Menggunakan Pengujian Intrution Detection System Dan Microsoft Network Monitor Aliy Hafiz 1 , Sukatmi 2
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................24-28
Rekayasa Perangkat Lunak Inventory Barang Dengan Metode Fast Pada Petshop Salsa Di Bandarlampung Pitrawati 1 , Verawati 2 , Riska Bilgisa Putri 3
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................29-38
Komparasi Algoritma Winnowing Dan Algoritma Manber Dalam Mendeteksi Kemiripan Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa
(ITB STIKOM Bali)........................................................................................................39-46
Klasifikasi Quality Of Service Layanan Internet Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Cindyk Irawanto 1 , Odi Nurdiawan 2 , Gifthera Dwilestari 3
(STMIK IKMI Cirebon)...................................................................................................47-54
Implementasi Metode Rc6 Untuk Keamanan Pesan Berbasis Android Suci Ananda Sari 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank Semarang)...................................................................................55-61
Sistem Deteksi Manusia Dengan Metode Aggregate Channel Features (Acf) Umi Kholifah 1 , Veronica Lusiana 2
(Universitas Stikubank Semarang)...................................................................................62-69
Pengukuran Kualitas Websitekota Administrasi Jakarta Utara Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakanmetode Webqual4.0 Rachma Dien 1 , Iwan 2
(Universitas Nusa Mandiri)..............................................................................................70-81
Penerapan Model V Dalam Pengembangan Sistem Penjualan Online Pada Toko Lapak Teknik Tools Suhermanto 1 ,Septi Kristin Anantasia 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi).....................................................................................82-89
Analisis Sentimen Program Migrasi Tvdigital Menggunakan Algoritmanaive Bayesdengan Chi Square Virgaria Zuliana 1 , Garno 2 , Iqbal Maulana 3
(Universitas Singaperbangsa Karawang)..........................................................................90-95
Perbandinganmetodesimple Queuedan Queue Treedalam Optimalisa Simanajemen Bandwidth Nafis NaufalAnwari 1 ,Puwantoro 2 ,TesaNurPadilah 3
(Universitas SingaperbangsaKarawang).........................................................................96-100
Tingkat Keefektifan Pengembangan Sistem Informasi Dalam Era Revolusi Industri 4.0 Rizky Rahmat Illahi 1 , Nafis Naufal Anwari 2 , Aji Primajaya 3
(Universitas Singaperbangsa Karawang).....................................................................101-105
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Menggunakan Metode Copras Abdul Patahudin 1 ,Felix Andreas Sutanto 2
(UnisbankSemarang)...................................................................................................106-111
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasipenjualan Jasa Pencucian Sepatu Dan Tas Pada Sojishoesandbagcareberbasismobile DandiRamasenjaya 1 , KundangKarsonoJuman 2
(Universitas Esa Unggul)............................................................................................112-121
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komputer Berdasarkan Komponen Menggunakan Metode Hybrid Ahp Dan Mooraberbasis Web Febian Ageng Resta
(Universitas Stikubank Semarang)...............................................................................222-228
Perancangan Sistem Perpustakaan Onlinedi Ma Al Hasan Dengan Metode Spiralberbasis Web Suhermant 1 ,Riza Apriansyah 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi).................................................................................129-135
Evaluasi Sistem Informasi Electronic Daily Perform Report (E-Dpr Denganmenggunakanframeworkcobit 5 Afif Khoirul Abdi 1 ,Endro Kuswoyo 2 , Indah Purnamasari 3
(UniversitasNusaMandiri)............................................................................................136-142
Sistem Pengambilan Keputusan Perceraian Dipengadilan Negeri Kotabumi Dengan Metode Saw Nurmayanti 1 ,MerriParida 2 ,DesiMalina 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)....................................................................143-154
Penerapan Metode Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Sparepart Motor (Pt. Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi) Sidik Rahmatullah 1 , Sigit Mintoro 2 , Karmila Permatasari 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi).................................................................. ..155-163
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (Cf) Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android Aliy Hafiz 1 , Ferry Susanto 2 , Donny Muda Priyangan 3 , Chandra Kirana 4
(AMIK Dian Cipta Cendikia).......................................................................................164-169
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Sehat Dengan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp) (Study Kasus : Provinsi Lampung) Sulasminarti
(AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu).....................................................................170-181
Penerapan Metode V-Model Dalam Perancangan Sistem Penjualan Online Produk Furniture Menggunakan Php Mysql Di Pd Dua Putri Yuyun Yuningsih (UniversitasPancaSaktiBekasi).....................................................................................182-188
Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Untuk Sistem Penentuan Peminjaman Modal Nasabah Bank Syariah Indonesia Cabang Cikarang Berbasis Website Melina Rahmadiah 1 , Parman Suparman 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi)..................................................................................189-197
Penerapan Internet Of Things Pada Stop Kontak Lampu Berbasis Arduino M. Abu Jihad Plaza R 1 , Yulina 2 , Sigit Gunanto 3
(Universitas Muhammadiyah Kotabumi).....................................................................198-204
Penerapan Metode Profile Matching Dalam Penentuan Peserta Pelatihan Terbaik (Studi Kasus: Lpk Prima Buana Indonesia Cabang Purwakarta) SriWahyunin 1 , FarizRizalMubarok 2
(Universitas PancaSaktiBekas).....................................................................................205-217
Sistem Penunjang Keputusan Dengan Metode Ahp Menentukan Peringkat Siswa Berdasarkan Hard Skill Dan Soft Skill Haris Munandar 1 , Tumini 2
(Universitas PancaSaktiBekas).....................................................................................218-224
Sistem Informasi Penjualan Kuliner Pada Kedai Linda Berbasis Web Di Kotaagung Kabupaten Tanggamus” (Studi Kasus Kedai Linda Kotaagung) Rima Mawarni 1 , Supriyanto 2 , Dodi Afriansyah 3 ,  Linda Riyanti 4
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi).....................................................................225-230
Penerapan Sistem Informasi Penampungan Aspirasi Masyarakat Berbasis Website Halim Saputro 1 , Agustami 2 , Wahid Susanto 3 , Iwan 4
(Universitas Nusa Mandiri)..........................................................................................231-235
Pengembangan Skema Paten Pada Sistem Informasi Hak Kekayaan Intelektual Lppm Universitas Dhyana Pura I Made Dwi Ardiada 1 , Putu Wida Gunawan 2 , Gerson Feoh 3
(Universitas Dhyana Pura)...........................................................................................236-245
Pengembangan Game Edukasi Untuk Meningkatkan Pemahaman Materi Anatomi Tubuh Bagi Siswa Sd Menggunakan Metode Research And Development Moch Feri Izulhaq 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Arif Rinaldi Dikananda 3
(STMIK IKMI Cirebon)..............................................................................................246-251
Pengembangan Game Edukasi Tebak Surah Pendek Untuk Mengasah Daya Pikir Siswa Menggunakan Metode Research And Development Musofi 1 , Nana Suarna 2 , Arif Rinaldi Dikananda 3
(STMIK IKMI Cirebon)..............................................................................................252-256
Klasifikasi Jenis Kucing Menggunakkan Algoritma Principal Component Analysis Dan K-Nearest Neighbor Aisyah Nur Ramadhayani 1 , Veronica Lusiana, 2
(Universitas Stikubank Semarang)............................................................................. ..257-263
Audit Pelayanan Kir Pada Dinas Perhubungan Lampung Utara Menggunakan Metode It-Val Merri Parida 1 , Nurmayanti 2 , Nova Alda Yanti 3
(STMIK  Dian Cipta CendikiaKotabumi)................................................................... ..264-273
PENERAPAN METODE ALGORITMA APRIORI DALAM  MEMPREDIKSI PENJUALAN SPAREPART MOTOR  (PT. LAUTAN TEDUH INTERNIAGA DEALER YAMAHA KOTABUMI)
Sidik Rahmatullah 1 , Sigit Mintoro 2 , Karmila Permatasari 3
STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 12
Jl. Negara Nomor 03 Candimas Kotabumi Lampung Utara E-mail :  sidik@dcc.ac.id 1 , sigit@dcc.ac.id 2 , mila.adja1991@gmail.com 3

## ABSTRAK
PT. Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi merupakan perusahaan yang bergerak dibidang otomotif, seperti pelayanan penjualan sepeda motor, penjualan sparepart motor dan melayani servis. Dalam data penjualan itu  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  perusahaan  tetapi  dari  data  itu  bisa  diolah  sebagai  informasi  untuk melakukan prediksi pada hasil penjualan sparepart motor yang paling diminati oleh konsumen atau ketersediaan stok sparepart motor  untuk  masa  yang  akan  datang.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan metode algoritma apriori dalam data mining diharapkan mampu mengetahui tingkat penjualan yang paling banyak, dan  membantu  Spareaprt  Counter  untuk  persedian  Stok  Sparepart  motor  yang  paling  banyak  terjual  pada  PT. Lautan  Teduh Interniaga Dealer Yamaha  Kotabumi. Penerapan  Data  mining  yaitu proses  menemukan  informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining dapat diartika sebagai pengekstrakan informasi dari sekumpulan  data  besar  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode  algoritma apriori.  Algoritma  apriori  merupakan  jenis  aturan  asosiasi  yaitu Association  Rule yang  dimana  menentukan  pola kombinasi  itemset.  Dalam  menentukan  kandidat  yang  sering  muncul  maka  di  lihat  pada  nilai support dan confidence .  Dari  hasil  penerapan  aplikasi  yang  digunakan  dalam  memprediksi  penjualan sparepart motor menggunakan RapidMiner dapat menemukan barang yang paling banyak diminati yaitu barang Spring Tension dan Element Assy Oil  Cleaner dengan nilai Support 42% dan nilai confidence 77,78% dan  barang  Chain & Sprocket Kit  dengan  Yamalube  SPR  Sport  4T  memiliki  nilai Support 35%  dan  nilai confidence 74,47%.  Dalam  hasil  ini diharapkan dapat membantu perusahaan untuk melakukan persedian sparepat motor dimasa yang akan datang.
Kata Kunci :  Data Mining, Algoritma Apriori, RapidMiner , Sparepar t Motor .

## ABSTRACTS
PT. Lautan Teduh Interniaga  Yamaha Kotabumi  Dealer is a company engaged in the automotive sector, such as motorcycle  sales  services,  motorcycle  spare  parts  sales,  and  services.  In  the  sales  data  not  only  functions  as  a company archive but from the data it can be processed as information to make predictions on the sales results of motorcycle spare parts that are most in demand by consumers or the availability of motorcycle spare parts stock for the future. The purpose of this study is to use the a priori algorithm method in data mining which is expected to be able to find out the highest level of sales and help spare parts counters for the most sold motorcycle spare parts inventory  at  PT.  Lautan  Teduh  Interniaga  Yamaha  Dealer  Kotabumi.  The  Application  of  data  mining  is  the process  of  finding  useful  information  from  a  large  database  warehouse.  Data  mining  can  be  interpreted  as extracting information from large data sets to assist in decision-making using a priori algorithm methods. The a priori algorithm is a type of association rule, namely the Association Rule which determines the pattern of item set combinations. In determining candidates who often appear, look at the support and confidence values.  From the results of the application used in predicting the sale of motorcycle spare parts using RapidMiner, we can find the most popular items, namely Spring Tension and Element Assy Oil Cleaner items with a Support value of 42% and a confidence value of 77.78% and Chain & Sprocket Kit items with Yamalube SPR. Sport 4T has a  support value of 35% and a confidence value of 74.47%. This result is expected to help the company to supply motorcycle spare parts in the future
Keywords: Data Mining, Apriori Algorithm, RapidMiner, Motorcycle Parts

## 1. PENDAHULUAN
Di  masa  teknologi  ini  ialah  semakin  bertumbuh pesat dalam membagikan dampak yang lumayan besar dalam kehidupan tiap hari baik dari bidang pembelajaran,  ataupun  bisnis.  Bagi  (  Han  & Kamber)  ialah  guna  melaksanakan  penjelajahan mengunakan  dengan  teknik  tertentu  dalam memanipulasi  data  sebagai  informasi  yang sangat  berharga  dengan  metode  mengektraksi ataupun  menggetahui  pola  berarti  dari  basis informasi[1]. Salah satunya aspek bisnis utamanya  dalam  bidang  penjualan  pada  PT. Lautan Teduh Interniaga Delear Yamaha Cabang Kotabumi  ini  terletak  di  Jalan.  Alamsyah  Rpn Kelapa  tujuh  Kota  Bumi,  Lampung  Utara  ialah dealer  yang  bergerak  di  bidang  otomotif  yang pelayanan  penjualan  sepeda  motor,  penjualan sparepart  motor  serta  pelayanan  jasa  service. Sehingga  salah  satu  kegiatannya  yakni  pada penjualan  sparepart  motor  di  PT.  Lautan  Teduh Interniaga Delear Yamaha  Kotabumi. Dikala  ini
Industri  telah  memakai  sistem  komputerisasi buat layanan penjualan sparepart motor.
Sehubungan dari terdapatnya informasi penjualan  sparepart  motor  yang  terus  menjadi lama      hendaknya terus menjadi meningkat  banyak, sehinnga data penjualan  itu  tidak  pula  berperan selaku  arsip untuk  perusahaan  tetapi  dari informasi  itu  juga bisa diolah selaku informasi yang sangat berguna buat  dapat  dimanfaatkan  semacam  mengenali pola  pembelian  barang  terhadap  konsumen perihal  ini  sangat  bermanfaat  buat  perusahan dalam  memprediksi  hasil   penjualan  sparepart motor  di  PT.  Lautan  Teduh Interniaga  Delear Yamaha Kotabumi.
Dalam prediksi ini sangat berarti pada keputusan kepala  cabang  PT.  Lautan  Teduh  Interniaga Delear  Yamaha  Kotabumi,  dalam  memastikan jumlah  pemesanan  sparepart  motor  yang  sangat banyak  diminati  supaya  dapat  disedikan,  bila Sparepart  Counter  tengah  penuhi  pemesanan dengan  jumlah  banyak  namun  cuma  terjual seberapa  saja  hingga  dinilai  kurang  efisien, karena perihal tersebut hendak mempersulit pada penyetokan  benda  dikarnakan  banyaknya  tipe dari sparepart motor sehinga jadi overstock. Dari paparan  diatas  memerlukan  sesuatu  tata  cara buat menuntaskan  permasalahan  tersebut,  salah satu nya merupakan teknik data mining.
Maka  dari  itu  perusahaan  harus  mengambil langkah untuk  menangani  permasalahan  pada  penjualan saprepart motor  yaitu  dengan  cara  memprediksi permintaan  konsumen  pada  sparepart  motor  yang paling  banyak  dibutuhkanoleh  konsumen,  untuk
itu  usaha  kegiatan  penjualan  ini  harus  melakukan penerapan  semacam  strategi  untuk  memasarkan maupun  meningkatkan  omset  pada  penjualan sparepat motor tersebut. Dan jika prediksi penjualan ini  diterapkan  bisa  membantu  para  karyawan  atau Sparepart  Counter perusahan  untuk  menyediakan stok  sparepart  motor  yang  paling  banyak  terjual. Seperti penelitian sebelumnya yaitu Penerapan Data Mining  Korelasi  Penjualan  Spare  Part  Mobil Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus:  CV.  Citra  Kencana  Mobil)  (2022)yaitu kesimpulanya  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% [2].
Tujuan  dalam  penelitian  adalah  untuk  menerapkan data  mining  dengan  algoritma  Apriori  yang  dapat mengetahui  tingkat  penjualan sparepart motor  pada PT.  Lautan  Teduh  Interniaga  Dealer  Yamaha Kotabumi  yang  paling  banyak  terjual  serta diharapkan  penerapan  data  mining  ini  dapat membantu Sparepart  Counter untuk  melakukan pemesanan  barang  dan  menentukan persedian  stok sparepart motor yang sesuai.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Teknik Pengumpulan Data

## 1. Observasi
Observasi merupakan  teknik  pengumpulan  data dengan  cara  mengumpulkan  arsip  atau  dokumen yang  diperlukan  penulis  secara  langsung  dan meminta  data  penjualanya sparepart Motor.  Daftar riwayat  dari data penjualan pada tahun 2019 – 2021 yang  telah  peneliti  dapatkan  dari  hasil  wawancara, sehingga  menjadi  dokumen  yang  siap  dalam kepentingan penelitian.

## 2. Wawancara
Penulis  melakukan  teknik  ini  untuk  pengumpulan data  penjualan  dengan  melakukan  wawancara  atau tanya  jawab  langsung  kepada  Sparepart  counter  di PT.  Lautan  Teduh  Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi  untuk  memperoleh  data  yang  akan diperlukan dan sebagai tempat objek penelitian.
3. Studi Pustaka
Penulis  mengumpulkan  semua  data  yaitu  dengan cara  mencari  referensi  dari    jurnal,  maupun  dari sumber  ilmiyah  lainya  untuk  mengumpulkan informasi  serta  dapat  menjadi  bahan  acuan  untuk menyelesaikan penelitian ini

## 2.2 Flowchart Algoritma Apriori
Berikut  ini  adalah  gambar  mengenai  alur  algoritma apriori
T Y

## Gambar 1 Flowchart Algoritma Apriori

## 2.3  Data Mining
Menurut( Agrawal, R., Srikant, 1996) Data Mining ialah  buat  melaksanakan  dalam  menggali  data maupun  upaya  untuk  menggambil  informasi  yang berharga  serta  bermanfaat  pada  database  yang sangat besar [3].
Bagi  (Afrisawati)  yakni  ialah  proses  ekstraksi  inf ormasi dari  suatu    sekumpulan  data yang menerapkan  pemakaian  algoritma ataupun  metod e  dalam  mengaitkan  bidang  ilmu statistik,  matem  atika,  kecerdasan  buatan,mesin pendidikan  serta  sistem  manajemen  database.  Data mining  diguna  kan  dalam  ekstraksi  ataupun mengindentifikasi informasi bernilai yang tersembunyi  dari  dataset besar  dengan  terdapatnya data  mining  hingga  didapatkan  sesuatu  permata berbentuk  pengetahu  an  yang  terkai  dari  dalam sekumpulan  data-data dengan  banyak  jumlahanya [4].
Ada  pula  hal-  hal  yang  terutama  dari  terkaitnya dalam informasi mining ialah:
1) Data  mining  ialah  sesuatu  proses  otomatis terhadap pada data yang telah didapat.
2) Data yang hendak diproses berbentuk data yang sangat besar.
3) Tujuan  data  mining  ialah  memperoleh  ikatan ataupun pola yang bisa jadi membagikan gejala yang berguna [5]

## 2.4  Algoritma Apriori
Menurut (Goldie Gunadi) Algoritma Apriori yakni ialah  pengambilan data dengan ketentuan asosiasi dalam penuhi pada batasan support serta c onfidence sehingga membentuk ketentuan asosiasi dengan  parameter  dalam  memastikan  ikatan  sesu atu  gabungan  item  yang  telah  penuhi  ketentuan minimum dari support dan confidence [6][7]
Metodologi
dasar  analisis  asosiasi dibagi kedalam dua tahap [8] :

## 1. Support
Support (nilai penunjang) ialah persentase dari hasil catatan  yang  mengandung  pada  gabungan  item dibandingkan  dengan  jumlah  total  catatan  (record) rumus seperti berikut:
% (1) Dengan Keterangan : a. A = jumlah barang satu item
Sementara nilai Support dari 2 item  diperoleh dari rumus:
Nilai Support (A,B) = P(A∩B)                (2)
Dengan Keterangan :
a. A,B  =  item      yang      muncul      secara bersamaan
b. P(A∩B)  =  probabilitas  transaksi  yang mengandung  A  dan  B  dibagi  dengan  jumlah transaksi seluruhnya.

## 2. Pembentukan aturan asosiatif
Setelah  seluruh  pola  frekuensi  tinggi  ditemui, barulah dicari ketentuannya asosiatif yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence dengan  menghitung  confidence  ketentuan asosiatif if  A  then  B.  Nilai  confidence  dari  aturan A→B diperoleh dari rumus berikut :
Mulai Pengolahan Data Pencarian Calon Kombinasi ( Pembentukan Itemset ) Kombinasi Yang terpilih Selesai ?
Selesai
Keterang :
a. P(A|B) = yaitu item yang muncul bersamaan.
b. A =  yaitu  jumlah barang  dari  satu  item
(A) terhadap transaksi

## 2.5 Aturan Asosiasi (Association rules)
Menurut  (Kusrini,  &  Emha  Taufiq  Luthfi) ketentuan  asosiasi(  association  rule)  yakni  ialah cara  data  mining  dalam  menciptakan  pada ketentuan  asosiatif  antara  sesuatu  gabungan  data mining  buat  mendeteksi  ketentuan  asosiatif  antara sesuatu  gabungan  item. Ketentuanasosiasi  ( association  rules)  ataupun  analisis  afinitas( affinity analysis)  berkenaan  dengan  riset  tentang„  apa bersama apa‟.
Sehingga  dari  (susanto  &  Dedy  Suryadi)  dalam ketentuan  asosiasi  yang  memakai  dalam  data latihan  yang  cocok  dalam  menciptakan  pengetahu an.  Pengetahuan  guna  dapat  mengenali  dari  item– item  belanja  yang  selalu  dibeli  secara  bertepatan dalam  sesuatu  waktu.  Di  ketentuan  asosiasi  yang berupa“  if...  then...”  ataupun“  jika...  maka..”  yakni ialah  pengetahuan  buat  menciptakan  dari  guna ketentuan asosiasi[1]

## 2.6. Perhitungan Manual Dengan Menggunakan Algoritma Apriori
Tabel 1 Data Transaksi
A. Iterasi 1 Itemset / C1 Tabel 2. Daftar Itemset 1 No. ItemSet Jumlah 1 O-Ring 29 2 Spring Tension 54 3 Chain & Sprocket Kit 47 4 Piston Kit 34 5 (Kit) Race Ball 28 6 Element Assy Oil Cleaner 71 7 Yamalube SPR Sport 4T 70 8 Gasket Cylinder 50 9 Yamacoolant 55 10 Bulb 65 11 Yamalube Sport Oil 52 12 Brake pad kit 51 13 Oil Seal 28 14 Headlight Assy 34 15 Damper 30 16 Rivet 29 17 Bolt (50C1) 28 18 Plate 31 19 Weight 32 20 Guard mud 28 Support yang dari Tiap Item minimum Support = 28% dengan rumus yaitu: Support(A) X100% Support (O-Ring)  =  Σ Transaksi (O-Ring)  *100% Σ 100 = 29 *100% 100 = 29% Support (Spring Tension)  =  Σ Transaksi (Spring Tension)  *100% Σ 100 = 54 *100% 100 = 54% Support  (Chain & Sprocket Kit)  =  Σ Transaksi (Chain & Sprocket Kit)*100% Σ 100 = 47 *100% 100
= 47%
Support (Piston Kit) = ΣTransaksi (Piston Kit) *100% Σ 100 = 34 *100% 100 = 34%
Rumus Support ((Kit) Race Ball)  =  Σ Transaksi ((Kit) Race Ball)  *100%
Σ 100 = 28 *100%
100
= 28%
Support  (Element Assy Oil Cleaner)  =  Σ Transaksi (Element Assy Oil Cleaner) *100%
Σ 100
= 71 *100%
100 = 71%
Setelah memperoleh nilai dari 1 itemset yang di pilih dari  beberapa  data  dan  sudah  memenuhi  nilai  yang sudah  ditentukan  yaitu  nilai  Support  28%,  seperti tabel 3 berikut :
Tabel 3. Hasil Support tiap itemset
No. ItemSet Jumlah Support 1 O-Ring 29 29% 2 Spring Tension 54 54% 3 Chain & Sprocket Kit 47 47% 4 Piston Kit 34 34% 5 (Kit) Race Ball 28 28% 6 Element Assy Oil Cleaner 71 71% 7 Yamalube SPR Sport 4T 70 70% 8 Gasket Cylinder 50 50% 9 Yamacoolant 55 55% 10 Bulb 65 65% 11 Yamalube Sport Oil 52 52% 12 Brake pad kit 51 51% 13 Oil Seal 28 28% 14 Headlight Assy 34 34% 15 Damper 30 30% 16 Rivet 29 29% 17 Bolt (50C1) 28 28% 18 Plate 31 31% 19 Weight 32 32% 20 Guard mud 28 28%

## B. Iterasi 2 Itemset / C2
Itemset  2  merupakan  proses  pembentutkan  dan penggabungan  2  item  barang  dengan  1  transaksi, yaitu :
Dalam  proses  Pembentukan  Kombinasi  2  itemset dengan ketentuan nilai Minimum support 28%
Support (A ∩ B)= *100%
Tabel 4. Hasil Dari Support Kombinasi 2 Itemset
No. Itemset Jumlah  Support 1 Spring Tension , Element  Assy  Oil Cleaner 42 42% 2 Spring Tension, Yamalube SPR Sport 4T 40 40% 3 Spring Tension, Bulb 36 36% 4 Spring Tension, Yamalube Sport Oil 32 32% 5 Spring Tension, Brake Pad Kit 29 29% 6 Chain  &  Sprocket Kit  ,  Element  Assy Oil Cleaner 30 30% 7 Chain  &  Sprocket Kit , Yamalube  SPR Sport 4T 35 35% 8 Chain  &  Sprocket Kit , Bulb 33 33% 9 Element  Assy  Oil Cleaner  ,  Yamalube SPR Sport 4T 51 51% 10 Element  Assy  Oil Cleaner , Gasket Cylinder 35 35% 11 Element  Assy  Oil Cleaner , Yamacoolant 40 40% 12 Element  Assy  Oil Cleaner, Bulb 45 45% 13 Element  Assy  Oil Cleaner,  Yamalube Sport Oil 39 39% 14 Element  Assy  Oil Cleaner,  Brake  Pad Kit 41 41% 15 Yamalube SPR Sport 4T , Gasket Cylinder 30 30% 16 Yamalube SPR Sport 4T , Yamacoolant 36 36% 17 Yamalube SPR Sport 4T , Bulb 45 45% 18 Yamalube SPR Sport 4T , Yamalube Sport Oil 37 37% 19 Yamalube SPR Sport 4T , Brake Pad Kit 37 37% 20 Gasket  Cylinder  , Yamacoolant 30 30% 21 Yamacoolant , Bulb 35 35% 22 Yamacoolant , Brake Pad Kit 31 31% 23 Bulb, Yamalube Sport Oil 35 35% 24 Bulb, Brake Pad Kit 35 35% 25 Yamalube  Sport  Oil, Brake Pad Kit 36 36%
C. Iterasi 3 Itemset / C3
Melakukan  Pembentukan  3  Itemset  atau  C3 Penggabungan  3  itemset  dengan  ketentuan  nilai Minimum Support 28%
Support (A,B,C) = *100% Tabel  5.  Hasil  Nilai  Support  Kombinasi  3 Itemset No. ItemSet Jumlah Support 1 Spring  Tension,  Element Assy Oil Cleaner, Yamalube SPR Sport 4T 30 30% 2 Spring  Tension,  Element Assy Oil Cleaner, Bulb 25 25% 3 Spring  Tension,  Element Assy Oil Cleaner, Yamalube Sport Oil 27 27% 4 Spring  Tension,  Element Assy  Oil  Cleaner,  Brake Pad Kit 27 27% 5 Spring  Tension,  Element Assy  Oil  Cleaner,  Gasket Cylinder 19 19% 6 Spring  Tension,  Element Assy Oil Cleaner, Yamacoolant 20 20% 7 Spring Tension, Yamalube  SPR  Sport  4T, Bulb 26 26% 8 Spring Tension, Yamalube  SPR  Sport  4T, Yamalube Sport Oil 23 23% 9 Spring Tension, Yamalube  SPR  Sport  4T, Brake Pad Kit 19 19% 10 Spring Tension, Yamalube  SPR  Sport  4T, Gasket Cylinder 17 17% 11 Spring Tension, Yamalube  SPR  Sport  4T, Yamacoolant 13 13% 12 Spring  Tension,  Bulb, Yamalube Sport Oil 18 18% 13 Spring  Tension,  Bulb, Brake Pad Kit 17 17% 14 Spring  Tension,  Bulb, Gasket Cylinder 14 14% 15 Spring  Tension,  Bulb, Yamacoolant 18 18% 16 Spring Tension, Yamalube Sport Oil, Brake Pad Kit 23 23% 17 Spring Tension, Yamalube Sport Oil, 13 13%
Gasket Cylinder 18 Spring Tension, Yamalube Sport Oil, Yamacoolant 14 14% 19 Spring  Tension,  Brake Pad Kit, Yamacoolant 12 12% 20 Spring  Tension,  Brake Pad Kit, Gasket Cylinder 6 6% s.d 75 Bulb,  Yamalube  Sport Oil, Brake Pad Kit 26 26%

## D. Iterasi / Itemset 4 Berpasangan
Melakukan  Pembentukan  4  Itemset  atau  C4 Penggabungan  4  itemset  dengan  ketentuan  nilai Minimum Support 28%
Tabel 6. Hasil Nilai Support Kombinasi 4 Itemset
No. ItemSet Jumlah Support 1 Spring Tension, Element Assy Oil Cleaner, Yamalube SPR Sport 4T, Bulb 19 19% 2 Spring Tension, Element Assy Oil Cleaner, Yamalube SPR Sport 4T, Brake Pad Kit 20 20% 3 Spring Tension, Yamalube SPR Sport 4T, Bulb, Brake Pad Kit 22 22% 4 Element Assy Oil Cleaner, Yamalube SPR Sport 4T, Bulb, Brake Pad Kit 22 22%
Tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  dibentuk  untuk  k- itemset  berikutnya  ,  dan  proses  diberhentikan dengan pola frekunsi yang  ditemukan  kurang dari minimum Supoport 28% pada table 7.

## E. Penetuan Aturan Asosiasi
Dengan Ketentuan Nilai Minimum Confidence
53% Yaitu :
Confidenc = P ( A | B )
*100%

## Tabel 7  Daftar Aturan Asosiasi
No . aturan Support  Confiden
1 jika membeli Spring Tension , maka akan membeli Element Assy Oil Cleaner
42% 77,78%
2 jika membeli Spring Tension
, maka akan membeli Yamalube SPR Sport 4T
40% 74,07%
3 jika membeli Spring Tension , maka akan membeli Bulb
36% 66,67%
4 jika membeli Spring Tension , maka akan membeli Yamalube Sport Oil
32% 59,26% 5 jika membeli Spring Tension , maka akan membeli Brake
Pad Kit
29% 53,70%
6 jika membeli Chain &
Sproket Kit , maka akan membeli Element Assy Oil Cleaner 30% 63,83%
7 jika membeli Chain &
Sproket Kit , maka akan membeli Yamalube SPR Sport 4T 35% 74,47% 8 jika membeli Chain &
Sproket Kit , maka akan membeli Bulb 3a3% 70,21% 9 jika membeli Element Assy Oil Cleaner , maka akan membeli Yamalube SPR Sport 4T 51% 71,83% 10 jika membeli Element Assy Oil Cleaner , maka akan membeli Gasket Cylinder 35% 49,30% 11 jika membeli Element Assy Oil Cleaner , maka akan membeli Yamacolant 40% 56,34% 12 jika membeli Element Assy Oil Cleaner  , maka akan membeli Bulb 45% 63,38% 13 jika membeli Element Assy Oil Cleaner  , maka akan membeli Yamalube Sport Oil 39% 54,93% 14 jika membeli Element Assy Oil Cleaner  , maka akan membeli Brake Pad Kit 41% 57,75% 15 jika membeli Yamalube SPR Sport 4T  , maka akan membeli Gasket Cylinder 30% 42,86% 16 jika membeli Yamalube SPR Sport 4T  , maka akan membeli Yamacoolant 36% 51,43% 17 jika membeli Yamalube SPR Sport 4T  , maka akan membeli Bulb 45% 64,29% 18 jika membeli Yamalube SPR Sport 4T  , maka akan membeli Yamalube Sprot Oil 37% 52,86% 19 jika membeli Yamalube SPR Sport 4T  , maka akan membeli Brake Pad Kit 37% 52,86% 20 jika membeli Gasket Cylinder , maka akan membeli Yamacoolant 30% 60,00% 21 jika membeli Yamacoolant , maka akan membeli Bulb 35% 63,64% 22 jika membeli Yamacoolant , maka akan membeli Brake Pad Kit 31% 56,36% 23 jika membeli Bulb, maka akan membeli Yamalube Sport Oil 35% 53,85% 24 jika membeli Bulb, maka akan membeli Brake Pad Kit 35% 53,85% 25 jika membeli Yamalube Sport Oil, maka akan membeli Brake Pad Kit 36% 65,45%
26 Jika membeli Spring Tension dan Element Assy Oil Cleaner maka akan membeli
Yamalube SPR Sport 4T 30% 55,56%
27 Jika membeli Element Assy Oil Cleaner dan Yamalube SPR Sport 4T maka akan membeli Bulb 32% 45,71% 28 Jika membeli Element Assy Oil Cleaner dan Yamalube SPR Sport 4T maka akan membeli Brake Pad Kit 31% 44,29%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a.  setelah  Numerical  To  Binominal  lalu  pilih algoritma  FP  Growth  untuk  menentukan  himpuna n data yang sering muncul dalam sekumpulan data dengan  mentukan  nilai  support  pada  gambar seperti dibawah ini :
Gambar 2. Tampilan FP-Growth
b.    Setelah  itu  atur  pada  menu  Parametere  Create Association  Rules,  untuk  menentukan  nilai confidence  yang  sudah  ditentukan  setelah  itu  Run maka akan muncul seperti gambar berikut :
Gambar 3. Penentuan Jumlah Association Rules
c.    Setelah  proses  running,  maka  akan  tampil atributnya  dari  itemset  1,  itemset  2,  itemset  3 dan itemset 4 seperti yang terlihat pada Gambar 4 berikut :
Gambar 4. Hasil file data yang telah dipilih
d.    setelah  melihat  atributnya  dari  itemset  1, itemset  2,  itemset  3  dan  itemset  4  lalu  pilih Association  Rules  untuk  melihat  hasil  dari support  dan  confidence  maka  akan  muncul gambar 5 dibawah ini :
Gambar 5. Tampilan file yang dipilih dalam data set
e.    Kemudian  pilih  description  untuk  melihat hasil  Association  Rules  yang  dipakai  dalam mengukur  apakah  kumpulan  item  yang  akan muncul bersamaan atau tidak muncul
Gambar 6 Tampilan Association Rule
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan dengan 100 transaksi yang berisi 20 variabel yaitu antara lain O-Ring, Spring Tension, Chain & Sprocket Kit, Piston Kit, (Kit) Race Ball, Element Assy Oil Cleanaer, Yamalube SPR Sport 4T, Gasket Cylinder, Yamacoolant, Bulb, Yamalube Sport Oil, Brake pad kit, Oil Seal, Headlight Assy, Damper, Rivet, Bolt (50C1), Plate, Weight, Guard Mud.
Sehingga  hasil  dari  Association  rule  pada  nilai minimum  Support  28%  dan  nilai  confidence  53% yaitu  mendapatkan  hasil  28  buah  dalam  aturan (Rule)  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  ver  8.0 yaitu :
1) Jika  membeli  Spring  Tension  ,  maka  akan membeli  Element  Assy  Oil  Cleaner (dengan  nilai  minimum  Support  42%  dan nilai confidence 77,78%)
2) Jika  membeli  Spring  Tension  ,maka  akan membeli Yamalube SPR Sport 4T  (dengan nilai  minimum  Support  40%  dan  nilai confidence 74,07%)
3) Jika  membeli  Spring  Tension  ,maka  akan membeli  Bulb  (dengan  nilai  minimum
Support 36% dan nilai confidence 66,67%) 4) Jika  membeli  Spring  Tension  ,maka  akan membeli Yamalube Sport Oil (dengan nilai minimum Support 32% dan nilai confidence 59,26%) 5) Jika  membeli  Spring  Tension  ,maka  akan membeli  Brake  Pad  Kit  (dengan  nilai minimum Support 29% dan nilai confidence 53,70%) 6) Jika membeli Chain & Sproket Kit  ,  maka akan  membeli  Element  Assy  Oil  Cleaner (dengan  nilai  minimum  Support  30%  dan nilai confidence 63,83%)
7) Jika membeli Chain & Sproket Kit  ,  maka akan  membeli  Yamalube  SPR  Sport  4T (dengan  nilai  minimum  Support  35%  dan nilai confidence 74,47%)
8) Jika membeli Chain & Sproket Kit  ,  maka akan membeli Bulb (dengan nilai minimum
Support 33% dan nilai confidence 70,21%) 9) Jika  membeli  Element  Assy  Oil  Cleaner  , maka  akan  membeli  Yamalube  SPR  Sport
4T  Bulb  (dengan  nilai  minimum  Support 51% dan nilai confidence 71,83%) 10) Jika  membeli  Element  Assy  Oil  Cleaner  , maka  akan  membeli  Gasket  Cylinder
(dengan    nilai  minimum  Support  35%  dan nilai confidence 49,30%).

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  dari  uraian  pembahasan  diatas sebagai berikut :
Dari  hasil  kesimpulan Association  rule pada  nilai minimum Support 28%  dan  nilai confidence 53%
yaitu dalam aturan (Association Rule) menggunakan  aplikasi  RapidMiner  ver  8.0  .  dalam aturan (rule) mendapatkan hasil 2 buah disimpulkan bahwa  dalam  prediksi  penjualan  sparepart  motor yang  banyak  terjual  pada  PT.  Lautan  Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi, yaitu :
1) Jika  membeli  Spring  Tension  ,  maka  akan membeli  Element  Assy  Oil  Cleaner  (dengan nilai  minimum  Support  42%  dan  nilai confidence 77,78%)
2) Jika  membeli   Chain   &  Sprocket   Kit, maka
akan  membeli  Yamalube  SPR  Sport  4T (dengan  nilai  minimum  Support  35%  dan nilai confidence 74,47%) Sehingga akhir hasil prediksi diatas bisa diharapkan untuk menjadi bahan pertimbangan dalam melakukan  permintaan  stok  sparepart  motor  gigi pada masa yang akan datang.

## 4.2 Saran
Adapun  hasil  saran  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut :
1. Di harapkan penelitian selanjutnya bisa dikembanngkan  lagi  untuk  implementasinya dalam  metodenya  seperti  Naive  Bayes,  K Medois,  Algoritma  Support  Vector  Machines dan  metode  lainnnya.  Karena  dalam  hasil penelitian ini masih sedernaha maka di perlukan proses yang lebih baik lagi dalam pengembanganya.  Sehingga  bisa  memberikan hasil  yang  beragam  untuk  bisa  dijadikan  bahan berbandingan.
2. Untuk  implemntasi  datamining  diharapkan dikembangkan  lagi  memakai  bahasa  Phyton, Matlab,  Bahasa  R  atau  menggunakan  bahasa pemograman lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan
Algoritma Apriori untuk Penentuan  Aturan Asosiasi  Pola Pembelian  Pupuk,” Paradigma ,
vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi:
https://doi.org/10.31294/p.v19i1. 1836.
[2]  A.  O.  Br  Ginting,  “Penerapan  Data  Mining Korelasi  Penjualan  Spare  Part
Mobil  Menggunakan  Metode
Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: CV.  Citra  Kencana  Mobil),” J.
Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
83–90, 2021, doi: 10.32938/jitu.v1i2.1472.
[3]  D.  M.  Efendi  and  P.  Riswanto,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Pupuk Dengan Metode Algoritma  Apriori,” J.  Inf.  dan Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 16–21, 2021, doi: 10.35959/jik.v9i1.196.
[4]  A.  H.  Elyas  and  J.  Prayoga,  “Implementasi Data  Mining  Pola  penjualan Sparepart  Motor  Honda  Pada  Pt
Rotella  Persada  Mandiri  Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Device  J.  Inf.  Syst. Comput.  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.
1,  no.  1,  pp.  22–31,  2020, doi: 10.46576/device.v1i1.698.
[5] S. Ependi and M. Akbar, “Implementasi Data Mining  Pada  Penjualan  Produk dengan Algoritma  Apriori,” Bina Darma  Conf.  Comput.  Sci. ,  vol. 3, no. 1, pp. 220–225, 2021.
[6]  A.  Prasetyo,  N.  Musyaffa,  and  R.  Sastra, “Implementasi Data Mining Untuk  Analisis  Data  Penjualan Dengan Menggunakan
Algoritma  Apriori  (  Studi  Kasus
Dapoerin  ‟ S  ),” J.  Khatulistiwa Inform. , vol. VIII, no.  2, pp. 94– 96, 2020.
[7] N. Normah and C. Olivia, “Penerapan Aturan
Asosiasi Algoritma Apriori Terhadap  Penjualan  Thai  Tea Pada PT  Nyonya  Besar  Lestari,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  68– 71, 2020, doi: 10.31294/p.v21i2.6233.
[8]  S.  Qomariah,  B.  Basrie,  and  S.  F.  Pa‟a, “Implementasi Algoritma Apriori Pada  Data  Penjuanlan  Produk Asesoris Cv Princes Diary Samarinda,” Just  TI  (Jurnal Sains  Terap.  Teknol.  Informasi) , vol.  12,  no.  2,  p.  31,  2020,  doi: 10.46964/justti.v12i2.321.