## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang)
Usman Ependi #1 , Ade Putra #2
# Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma Jl Ahmad Yani No 3 Seberang Ulu I Palembang
1 u.ependi@binadarma.ac.id
2 ade.putra@binadarma.ac.id
Abstrak —  Dalam  memprediksi  persediaan  barang  banyak metode  yang  dapat  dilakukan  antara  lain  yaitu  dengan melakukan  pengolahan  data  penjualan  menggunakan metode Data Mining yang disertai dengan algoritma apriori didasarkan  pada  proses  pembelian  yang  dilakukan  oleh konsumen  berdasarkan  keterkaitan  antar  produk  yang dibeli.  Dengan  menggunakan  algoritma  apriori  pihak perusahaan  dalam  hal  ini  adalah  Regional  Part  Depo  Auto 2000  Palembang  dapat  menyediakan spare  part yang dibutuhkan oleh konsumen khususnya dilingkungan Sumatera Selatan tanpa  harus  melakukan proses indent hal ini dikarenakan banyaknya jumlah spare part yang harus di sediakan  oleh  PT.  Depo  Toyota  guna  melayani  kebutuhan konsumen di lingkungan Sumatera Selatan. Adapun tahapan data  mining  yang  di  gunakan  yaitu Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  yang  terdiri  dari  proses data  cleaning  and integration , data  selection  and  integration , data  mining , evaluation  and  prentation. Dari  proses  diatas  didapat  pola keterkaitan spare  part sebanyak  646  dari  jumlah spare  part sebanyak 338.
Kata kunci — Data Mining, Apriori, Spare Part, KDD

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  banyak  berkembang  pengetahuan  akan pemanfaatan  data  salah  satunya  dengan  menggunakan teknik Data Mining. Data Mining merupakan suatu teknik yang  di  gunakan  untuk  menggali  pengetahuan  – pengetahuan  yang  ada  pada  suatu  kumpulan  data  dalam skala  besar  secara  efisien  dan  efektif  [1],  [2].  Penggalian pengetahuan  dilakukan  dengan  harapan  dapat  membantu dalam proses pengambilan keputusan baik secara majerial maupun  dalam  proses  bisnis  [2],  [3].  Pengambdilan keputusan  dapat  dilakukan  dengan  cara  menampilkan hasil pengolahan menggunakan machine learning , statistik serta teknik visualisasi untuk menemukan dan menampilkan  pengetahuan  yang  “ comprehensible ”  bagi pengguna [4], [5].
Dalam perkembangannya terdapat beberapa metodologi yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan  extraksi  data antara  lain knowledge  discovery  in  database (KDD), sample,  explore,  modify,  model,  and  access (Semma) dan cross  industy  standard  process (Crisp-DM) [6],  [7],  [8], [9].  Masing-masing  metodologi  memiliki  kelebihannya serta  dapat  digunakan  sesuai  dengan  proses  analisis  yang diperlukan dan keluaran informasi yang diinginkan, hal ini dapat  dilihat  pada  tahapan  masing  –  masing  yaitu  (1) KDD  memiliki  tahapan preKDD,  selection,  pre- processing,
transformation, data mining, interpretation/evaluation,  post  KDD. (2) SEMMA memiliki tahapan sample,  explore,  modify,  model, dan assessment .  (3) Crisp-DM memiliki  tahapan business  understanding,  data understanding,  data  preparation,  modelling,  evaluation, dan deployment [6].
Untuk  itu  tahapan  KDD  berfokus  pada  pengolahan analisis  pola  dari  data,  penggalian  arkeologi  data, penggalian  informasi  yang  dibutuhkan  dan  proses integensia  pengembangan  bisnis  [10].  SEMMA  berfokus pada tugas modifikasi terhadap proyek penambangan data serta pemodelan data dan  meninggalkan aspek kebutuhan bisnis  dan  dirancang  untuk  membantu  penguna software SAS  enterprise  miner [11].  Sedangkan  pada  Crisp-DM lebih  berfokus  pada  pola  pemahaman  proses  kebutuhan bisnis  pada  suatu  data  yang  kemudian  melakukan pemodelan  data.[12].  Namun  dari  ketiga  metodologi tersebut  memiliki  kesamaan  yaitu  ketika  pengolahan  data dapat digunakan algorima sebagai alat bantu extraksi data,
Salah  satu  metode  algoritma  yang  dapat  digunakan yaitu  Apriori.  Dimana  algorima  ini  digunakan  untuk melihat  keterkaitan  hubungan  antar  elemen.  Algoritma Apriori merupakan  algoritma yang  pertama  kali digunakan  ketika  melakukan  proses  asosiasi  untuk mengetahui  hubungan item  set apa  saja  yang  terjadi  pada proses  transaksi  [13]-[14].  Adapun  penerapan  algoritma apriori  digunakan  untuk  menganalisis  transaksi  penjualan
[15], pendidikan [16], [17], produksi [18], perbankan [19], transportasi[20], [21], dan Kesehatan [22].
Regional  Part  Depo  Auto  2000  Palembang  merupakan perusahaan  yang  melayani  layanan  purna  Jual  dari  PT. Toyota Astra Motor (TAM) yang bertindak sebagai Agen Tunggal  Pemegang  Merk  (APTM)  yang  berdiri  tahun 1975  [23].  Layanan  yang  diberikan  antara  lain  penjualan spare part maupun untuk jasa layanan servis untuk mobil merek  Toyota.  Banyaknya  varian  dari  produk  mobil Toyota  mengharuskan  Regional  Part  Depo  Auto  2000 Palembang  untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  baik penjualan  maupun  penyediaan spare  part bagi  konsumen baik  perorangan,  bengkel  dan  toko  yang  menjual spare part Toyota. Untuk itu agar penyediaan spare part sesuai dengan  kebutuhan  maka  perlu  dilakukan  analsis  yang tepat untuk pengelolaan persediaan akan stok spare part
II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Knowledge Discovery in Database (KDD).
Penelitian  ini  menupakan  penelitian  pada  bidang data mining dengan  mengunakan  metode knowledge discovery in  database (KDD).  KDD  merupakan  suatu  proses persimpangan dari beberapa disiplin ilmu seperti statistik, database,  AI,  visualisasi  dan  komputer  paralel  yang mempengaruhi pengetahuan “ interdisciplinary knowladge ”  [24],  [25].    KDD  memliki  arti  suatu  proses pemilihan  data,  pembersihan  data,  transformasi  data, presentasi, temuan dan evaluasi [5], [26]. KDD juga dapat diartikan  suatu  proses  ektraksi non  trivial dari  implisit suatu  informasi  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  tetapi terdapat potensi  informasi  yang dihasilkan dari data yang ada  [27].  Ada  pun  tahapan  dari data  mining sebagai berikut [25]: “
1) Data Cleaning, Untuk menghilangkan “ noise ” dan data yang tidak konsisten
2) Data  integration merupakan Proses Penggabungan sumber – sumber data
3) Data selection merupakan proses pengambilan data – data yang relevan untuk di analisis
4) Data transformation merupakan proses transpormasi  dan  konsolidasi  data  ke  bentuk  yang sesuai  untuk  di  “ mining ”  untuk  menghasilkan ringkiasan atau penggabungan
5) Data  mining merupakan  proses  awal  dimana
metode
pengkajian di terapkan untuk mengekstraksi pola data 6) Pattern evaluation merupakan proses
mengindentifikasi  pola yang menarik yang mewakili  basis  pengetahuan  berdasarkan  ukuran tertentu
7) Knowledge  Presentation merupakan  proses  teknik visualisasi  dan  presentasi  pengetahuan  yang digunakan untuk menampilkan pengetahuan kepada pengguna.
Gambar. 1 Tahapan proses KDD dalam data mining [25]

## B. Association Rule
Association  Rule atau Association Rule Minin g (ARM) merupakan  suatu  teknik  atau  metode  yang  digunakan untuk  pengolahan  data  yang  memiliki  1  sub  proses. Pertama,  suatu  susunan  strategi  yang  di  sebut  sebagai langkah  untuk  menemukan  item  yang  sering  dan  kedua adalah  menentukan aturan penambangan asosiasi. Selama sub  metode  ini  berlangsung,  prinsip  pemanfaatan  item dapat  diekstraksi  yg  kemudian  dapat  menjadi positive association  rule atau negative  association  rule [28]. Metode  dasar  dalam  proses  analisis  asosiasi  dapat dilakukan dalam 2 tahapan [29]:
1) Analisa pola dengan frekuensi tinggi.
Mencari  nilai  syarat  minimu  dari  item  set  nilai support dengan rumus:
Support(W) =
Kemudian untuk menemukan dua itemset atau lebih:
Support(W,X) =

## 2) Pembentukan Aturan Asosiatif.
Setelah  semua  pola  dengan  frekuensi  tinggi  di  temukan baru menghitung nilai Confidence :
Confidence (W>X) =

## C. Algoritma Apriori
Proses  yang  terjadi  pada  algoritma  Apriori  adalah penentuan  dari frequent dari itemset yang  akan  diproses untuk  mendapatkan association  rules yang  ada  dengan menggunakan suatu teknik pendekatan yang Iterative atau level-wise search [30]. Adapun proses  yangg terjadi pada algoritma Apriori sebagai berikut [31]:
1) Proses membangkitkan kandidat item set ( candicate generation )
2) Proses scanning data  untuk  menghitung support ( support counting )
3) Menentukan candidate rule yang berisi kemungkinan – kemungkinan rule yang mempunyai nilai support > minimum support
4) Menentukan  nilai support  antecendent yang  telah di  gabung  dengan Table  F dengan  cara membandingkan  nilai support  rule dengan  nilai yang dihasilkan untuk support antecedent.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode knowledge discovery  in  database (KDD).  Berikut  dapat  dijelaskan tahapan dalam KDD dipenelitian ini:

## 1) Data Cleaning
Data  yang  diolah  merupakan  data  penjualan  spare part dari kendaraan dengan merk dagang Toyota. Adapun proses Data  Cleaning atau  pembersihan  data  dilakukan terhadap  data  penjualan spare  part .  Poses  awal  dengan menggunakan Software Rapidminer 7.6 terdapat beberapa data  yang  bermasalah  seperti  yang  diperlihatkan  pada Gambar  2.  Adapun  proses  yang  dilakukan  untuk Data Cleaning dilakukan  penghapusan  terhadap  data  tersebut dikarenakan data ganda.
Gambar. 2 Model operator association rule algoritma apriori

## 2) Data Integration
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penggabungan  data  yang di  dapat  dari  berbagai  sumber  yang  dibutuhkan  untuk proses  pembentukan dataset .  Adapun dataset yang dipakai  pada  penelitian  ini  merupakan  data  penjualan yang  terjadi  pada  Auto  2000  Tanjung  Api–Api  Regional Part  Depo  Auto  2000  Palembang  yang  kemudian  data diperoleh  akan  diolah  untuk  proses  penggalian  informasi ( Data  Mining) dengan  menggunakan  algoritma  Apriori. Pembentukan dataset seperti yang terlihat pada Gambar 3.

## 3) Data Selection
Proses Data  Selection dilakukan  pemilihan atribut atau field yang  ada  pada dataset yang  dibutuhkan  untuk proses  pengolahan Data  Mining .  Atribut–atribut  yang digunakan  pada  penelitian  ini  tangal  transaksi  dan  nama spare  part serta  jumlah  yang  dijual spare  part . Dataset yang  disediakan  mengikuti  format  table  sehingga  dapat diolah  menggunkana software  Rapidminer  7.6 seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar. 4 Data selection

## 4) Data Transformation
Pada tahapan  ini  merupakan proses transformasi  data apabila terdapat data – data yang bersala dari sumber tabel yang  berbeda.  Pada  penelitian  ini  data  yang  di  gunakan berasal dari 1 tabel pada 1 database.
5) Data Mining
Proses data  mining dilakukan  setelah  didapat  dataset yang sesuai untuk keperluan mining dengan menggunakan Rapidminer 7.6 seperti yang diperlihatkan pada Gambar 5.
Gambar. 5 Dataset pada proses data mining
Dari  data  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  5  maka Format  penggunaan  operator  dilakukan  menggunakan Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 6.
Adapun  hasil  yang  didapat  setelah  dijalankan  model operator Association  Rule  Algoritma Apriori  seperti  yang terlihat pada Gambar 7.
Gambar. 7 Hasil model operator association rule algoritma apriori
Dari  hasil  proses  diatas  didapat  adanya  646  pola keterhubungan  pembelian  antar spare  part yang  dapat dijadikan  pertimbangan  oleh  pihak  Regional  Part  Depo Auto  2000  Palembang  seperti  pada  Gambar  8.    Dimana keterhubungan tersebut menunjukkan bagaimana kemampuan  untuk  menyediakan spare  part atau  suku cadang  peralatan  kendaraan  khususnya  Toyota  untuk daerah  Palembang  pada  khususnya  dan  Sumatera  Selatan pada umumnya.
Gambar. 8 Grafik keterhubungan antar spare part berdasarkan nilai support dan confidence
Dari proses yang dilakukan didapat jumlah spare part sebanyak  338  macam spare  part dan  menghasllkan  646 pola  keterkaitan  atau  keterhubungan  pembelian  antar spare part.

## B. Hasil
Pada  penelitian  ini  terdapat  338  jenis  spare  part  yang akan  diolah  dengan  menggunakan  Data  Mining  melalui proses  association  rule  dengan  menggunakan  algoritma Apriori  dengan  periode  data  dari  bulan  Januari  2017 sampai dengan Oktober 2017, dimana untuk data transaksi dijumlah  kan  perbulan.  Untuk  proses  association  rule penulis  disini  menggunakan  simulasi  data  dengan menggunakan  5  record  transaksi  yang  dimana  pada masing-masing record transaksi terdapat proses pembelian terhadap  spare  part  yang  berbeda–beda.  Adapun  proses transaksinya dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I D ATA T RANSAKSI UNTUK P ROSES S IMULASI
Transaksi Item yang dibeli 1 CHOOK_FR_, DALTERNATOR_A_S_W_REG, EACTUATOR_ASSY_IDLE 2 ABSORBER_AS_SHO_FR_L, BFAN_ASSY_W_MOTOR, CHOOK_FR_, DALTERNATOR_A_S_W_REG, EACTUATOR_ASSY_IDLE 3 BFAN_ASSY_W_MOTOR, CHOOK_FR_, DALTERNATOR_A_S_W_REG 4 ABSORBER_AS_SHO_FR_L, BFAN_ASSY_W_MOTOR, CHOOK_FR_, DALTERNATOR_A_S_W_REG, EACTUATOR_ASSY_IDLE 5 DALTERNATOR_A_S_W_REG, EACTUATOR_ASSY_IDLE
Dari  5 record proses  transaksi  pada  tabel  1  diatas terdapat 5 Spare part mobil yang di beli, antara lain dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
TABEL 2 J ENIS S PARE P ART YANG D IBELI S ESUAI T RANSAKSI
ID_Item Item yang dibeli A ABSORBER_AS_SHO_FR_L
B BFAN_ASSY_W_MOTOR C CHOOK_FR_ D DALTERNATOR_A_S_W_REG E EACTUATOR_ASSY_IDLE
Kemudian  dari  proses  diatas  dilakukan  proses  rincian yang terdapat pada Tabel 3 sebagai berikut:
TABEL 3 R INCIAN P ENJUALAN S PARE P ART
Tran saksi ABSOR BER_AS _SHO_F R_L BFAN_A SS_W_ MOTOR CHOO K_FR _ DALTE RNATO R_A_S_ W_REG EACTU ATOR_ ASSY_I DLE
1
0 0 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 0 1 1 1 0 4 1 1 1 1 1 5
0 0 0 1 1 ∑ 2 3 4
5 4
Kemudian menentukan Ф Jika  tentukan  nilai  Ф  =  3,  maka  frekuen  itemset  dapat ditentukan.  Pada  table  diatas  niali  total  Ф  nilai  k  =  1, semuanya  >  Ф.  Maka  komponen  dari  himpunan  F1= {{item  A},  {item  B},  {  item  C},  {  item  D},  {  item  E}}. Untuk  transaksi  k  =  2  (item  terdiri  dari  2  unsur). Komponen  himpunan  terdiri  dari  :  {  item    A,  item  B}, {item  A,  item  C},  {item  A,  item  D},  {  item  A,  item  E}, {item  B,  item  C},  {  item  B,  item  D},  {  item  B,  item  E}, { item C, item D}, { item C, item E}, { item D, item E}. Pada  Tabel  4  sampai  dengan  Tabel  13  berikut  dapat dilihat calon 2 item set: “
TABEL 4
I TEM A DAN B TABEL 5 I TEM A DAN C
T A B f T A C f 1 0 0 S 1 0 1 S 2 1 1 P 2 1 1 P 3 0 1 S 3 0 1 S 4 1 1 P 4 1 1 P
5 0 0 S 5 0 0 S TABEL 6 I TEM A DAN D TABEL 7 I TEM A DAN E
T A D f T A E f 1 0 1 S 1 0 1 S 2 1 1 P 2 1 1 P 3 0 1 S 3 0 0 S 4 1 1 P 4 1 1 P 5 0 1 S 5 0 1 S TABEL 8 I TEM B DAN C TABEL 9 I TEM B DAN D
T B C T
T B D f 1 0 1 S 1 0 1 S 2 1 1 P 2 1 1 P 3 1 1 P 3 1 1 P 4 1 1 P 4 1 1 P
5 0 0 S 5 0 1 S ∑ 3 TABEL 10 I TEM B DAN E TABEL 11 I TEM C DAN D
T
B E f T C D f 1 0 1 S 1 1 1 P
2 1 1 S 2 1 1 P
3 1 0 S 3 1 1 P
4 1 1 S 4 1 1 P 5 0 1 S 5 0 1 S ∑ 1 ∑ 4 TABEL 12 I TEM C DAN E TABEL 13 I TEM D DAN E T C E f
T D E f
1 1 1 P 1 1 1 P 2 1 1 P 2 1 1 P
3 1 0 S 3 1 0 S
4 1 1 P 4 1 1 P
5 0 1 P 5 1 1 P ∑ 3 ∑ 4
Dari  pola  2  unsur  diatas,  P  merupakan  item  set  yang dijual  bersamaan,  sedangkan  S  merupakan  item  set  yang tidak  dijual  bersamaan.  Adapun  simbol  dari  ∑ melambangkan  jumlah  dari  frekuesi  item  set.  Adapun jumlah  dari  item  P  harus  lebih  besar  atau  sama  jumlah itemnya S (Σ >= Ф). Dari tabel diatas, maka didapat: F2 = {{item C, item D}, {item C,item E},{item D,item E}}.
Adapun  item  set  yang  dikombinasikan  pada  F2,  dapat digunakan  untuk  unsur  3-itemset.  Item  set  tersebut digabungkan  karena  memiliki  kesamaan  unsur  k-1  item set  pertama.    Untuk  transaksi  k  =  3  (3  unsur),  dibentuk dengan menggunakan {item C, item D, item E}. ”
TABEL 14
I TEM C, D DAN E T C D E F 1 1 1 1 P 2 1 1 1 P 3 1 1 0 S 4 1 1 1 P 5 0 1 1 S ∑ 3
Dari  tabel  14  diatas,  didapat  nilai  frekuensi  F3=  {0}, karena  tidak  ada  Σ  >=  Ф  dan  hanya  terdiri  dari  1 kumpulan  item  set.  Kemudian  nilai Antecedent (ss)  dan nilai Consequent (s)  dari  Frekuensi  komponen  yang didapat  pada  F2  =  {{item  C,item  D},{item  D,item  E}}. Adapun rinciannya sebagai berikut:
1) Untuk {item C, item D}:
Jika (ss-s) = item C, Jika s = item D, Maka → jika membeli item C maka membeli item D
Jika  (ss-s)  =  item  D,  Jika  s  =  item  C,  Maka  → jika membeli item D maka membeli item C
2) Untuk {item D, item E}: Jika  (ss-s)  =  item  D,  Jika  s  =  item  E,  Maka  → jika membeli item D maka membeli item E
Jika  (ss-s)  =  item  E,  Jika  s  =  item  D,  Maka  → jika membeli item E maka membeli item D Dari rincian proses diatas, didapatkan 4 pola atau aturan yang digunakan, yaitu:
 jika membeli item C maka membeli item D
 jika membeli item D maka membeli item C
 jika membeli item D maka membeli item E
 jika membeli item E maka membeli item D
Kemudian  nilai Support dan Confidence dapat ditentukan berdasarkan rumus berikut ini.
Sehingga  didapat  hasil  seperti  pada  Tabel  15  sebagai berikut: ”
TABEL 15 N ILAI S UPPORT DAN C ONFIDENCE
If antecedent, then Consequent Nilai Support Nilai Confidence jika membeli item C maka membeli item D (4/5) x 100 % = 80 % (4/4) x 100 % =100 % jika membeli item D maka membeli item C (4/5) x 100 % = 80 % (3/5) x 100 % = 60 % jika membeli item D maka membeli item E (4/5) x 100 % = 80 % (4/5) x 100 % = 80 % jika membeli item E maka membeli item D (4/5) x 100 % = 80 % (4/4) x 100 % = 100 %
Setelah didapat nilai support dan nilai confidence , maka selanjutnya  dilakukan perkalian antara  nilai support dan nilai confidence ,  kemudian  diambil  >=70%  dari  nilai confidence seperti yang diperlihatkan pada Tabel 16.
TABEL 16 N ILAI S UPPORT DAN C ONFIDENCE If Antecedent, then Consequent Nilai Support Nilai Confidence Nilai Support x Nilai Confidence Jika membeli item C maka membeli item D 80 % 100 % 0.8 Jika membeli item E maka membeli item D 80 % 100 % 0.8
Rule yang dipakai untuk menentukan proses persediaan barang  ditentukan  dengan  melihat  perkalian  dari  nilai Support dan  nilai Confidence yang  paling  besar.  Karena hasil  perkalian  dari  ke-2  penjualan  item  di  atas  bernilai sama besar yaitu 0.8, maka semuanya dapat dijadikan rule dalam menentukan persediaan barang.
 Jika ada pembelian item C maka terjadi pembelian item  D  dengan  nilai Support 80%  dan  nilai Confidence 100%  dan  perkalian  nilai Support dan nilai Confidence sebesar 0.8.
 Jika ada pembelian item E maka terjadi pembelian item  D  dengan  nilai Support 80%  dan  nilai Confidence 100%  dan  perkalian  nilai Support dan nilai Confidence sebesar 0.8.
Tentunya  hasil  yang  diperoleh  pada  perhtungan  diatas berbeda  dengan  perhitungan  yang  sebenarnya  hal  ini dikarenakan  perhitungan  diatas  hanya  menggunakan  5 item spare part dan 5 record sedangkan pada proses yang sebenarnya menggunakan 338 data spare part dan jumlah record yang terjadi antara Januari 2017 dan Oktober 2017 pada Regional Depo Part Auto 2000 Palembang.

## IV. K ESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  proses pengolahan Data Mining dengan menggunakan Association Rule dengan Algoritma Apriori pada Regional Part  Depo Auto 2000 Palembang dalam proses Penjualan Spare  part untuk  Produk  Mobil  dengan  Merk  Toyota adalah sebagai berikut:
1) Dari  hasil  penjualan  s pare  part dapat  diketahu keterkaitan  antar  produk  s pare  part yang  dapat dilihat  pada  tabel  7.  Hal  ini  dapat  menjadi pertimbangan pihak Manajemen dari Regional Part Depo  Auto  2000  Palembang  untuk  selalu  siap dalam menyediakan kebutuhan spare part sehingga  menghindari  Proses  Indent  terhadap spare part yang di butuhkan konsumen.
2) Dengan  menerapkan  proses association  rule menggunakan  algoritma  Apriori  dapat  membantu pihak  manajemen  untuk  menganalsis  proses penjualan dan pola keterhubungan antar spare part dan  dapat  diketahui  produk  yang  paling  banyak dibeli  oleh  konsumen.  Kondisi  tersebut  dapat dilihat  dari  hasil  pembuktian  pada  proses  simulasi pemrosesan  data  dan  uji  coba  data  menggunakan software Rapidminer 7.6 .
3) Dengan  diketahuinya spare  part yang  paling banyak  di  beli  oleh  konsumen,  bagian  penjualan dapat sesegera mungkin membuat laporan penjualan  khusus  terhadap spare  part yang bersangkutan,  untuk  membuat  pengajuan restock persediaan spare part sehingga kebutuhan terhadap spare part dapat selalu tersedia.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  pihak Regional  Depo  Part  Auto  2000  Palembang  dan Universitas  Bina  Darma  yang  telah  memberikan  akses serta  dukungan  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini.  Terima kasih  juga  kami  sampaikan  kepada  pihak  Jurnal  JEPIN (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika)  yang  telah meluangkan  waktu  untuk  melakukan review,  editing dan publish artikel ini.

## R EFERENSI
[1] P.  Mandrave,  M.  Mane,  and  S.  Patil,  “Data  Mining  Using Association  Rule  Based  on  Apriori  Algorithm  and  Improved Approach  with  Illustration,” International  Journal  of  Latest Trends in Engineering and Technology (IJLTET) , vol. 3, no. 2, pp. 107–113, Nov. 2013.
[2] C.  Christy,  M.  Maria  Parimala,  and  M.  Prema,  “The  Review  on Data  Mining  Techniques  and  its  Applications,” International Journal  of  Data  Mining  Techniques  and  Applications  (IJDMTA) , vol. 07, no. 01, pp. 50–54, Jun. 2018.
[3] P.  C  and  A.  Selvados,  Thanamani,  “An  Overview  of  Knowledge Discovery  Database  and  Data  Mining  Techniques,” Proceedings of International Conference on Global Innovations In Computing Technology  (ICGICT’14) ,  vol.  2,  no.  Special  Issue  1,  pp.  1571– 1578, Mar. 2014.
[4] A. Kumar and I. Chatterjee, “Knowledge Discovery – Techniques and  Application,” (IJCSIT)  International  Journal  of  Computer Science and Information Technologies , vol. 7, p. 2, 2016.
[5] Y. Ramamohan, K. Vasantharao, C. Kalyana Chakravarti, and A. S.  K.  Ratnam,  “A  Study  of  Data  Mining  Tools  in  Knowledge Discovery Process,” International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE) , vol. 2, no. 3, pp. 191–194, Jul. 2012.
[6] A. Azevedo and M. Filipe Santos, “KDD, SEMMA AND CRISP- DM: A PARALLEL OVERVIEW,” IADIS European Conference Data Mining 2008 , vol. 8, pp. 182–185, Jul. 2008.
[7] [7]  U.  Shafique  and  H.  Qaiser,  “A  Comparative  Study  of  Data Mining  Process  Models  (KDD,  CRISP-DM  and  SEMMA),”
International  Journal  of  Innovation  and  Scientific  Research (IJISR) , vol. 12, no. 1, pp. 217–222, Nov. 2014.
[8] [8]  H. J. G. Palacios, R. A. J. Toledo, G. A. H. Pantoja, and Á. A. M.  Navarro,  “A  comparative  between  CRISP-DM  and  SEMMA through  the  construction  of  a  MODIS  repository  for  studies  of land use and cover change,” Advances in Science, Technology and Engineering  Systems  Journal ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  598–604,  Jun. 2017.
[9] K.-P.  Mehdi  D.  B.  A.,  Encyclopedia  of  Information  Science  and Technology, Fourth Edition. IGI Global, 2017.
[10] “Data mining,” Wikipedia . 27-Jun-2019.
[11] “SEMMA,” Wikipedia . 09-Feb-2019.
[12] “Cross-industry standard process for data mining,” Wikipedia . 15- Apr-2019.
[13] A.  Sahu,  M.  Dhakar,  and  P.  Rani,  “Comparative  Analysis  of Apriori  Algorithm  based  on  Association  Rule,” International Journal  of  Computer  Science  &  Communication  (IJCSC) ,  vol.  6, no. 2, p. PP. 18-21, Sep. 2015.
[14] E.  Srikanti,  R.  Fitri  Yansi,  Norhavina,  I.  Permana,  and  F.  Nur Salisah,  “PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK MENCARI ATURAN ASOSIASI PADA DATA PEMINJAMAN BUKU  DI  PERPUSTAKAAN,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 4, p. pp 77-80, Feb. 2018.
[15] Aris  Wijayanti,  “Analisis  Hasil  Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Apotek,” Jurnal  Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 3, p. pp 60-64, 2017.
[16] A.  Fikri,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan Program Studi Yang Diambil Mahasiswa,” Jurnal Ipteks Terapan , vol. 10.i2, pp. 81–85.
[17] H. Xiaoling, X. Yangbing, S. Zhang, and W. Zhang, “Association Rule Mining for Selecting Proper Students to Take Part in Proper Discipline  Competition:  A  Case  Study  of  Zhejiang  University  of Finance  and  Economics,” International  Journal  of  Emerging Technologies in Learning (iJET) , Mar. 2018.
[18] U.  Brajawidagda,  “Data  Mining  untuk  Estimasi  Biaya  Produksi pada Industri Kecil dengan Sistem Produksi Job order,” p. 6.
[19] Y. Gao Xin, “The research of improved Apriori mining algorithm in  bank  customer  segmentation,” Proceedings  of  the  2nd International  Conference  on  Computer  Science  and  Electronics Engineering  (ICCSEE  2013) ,  vol.  1  of  4,  pp.  pp3174-3177,  Mar. 2013.
[20] Ruswati,  A.  Irham  Gufrom,  and  Rianto,  “Associative  Analysis Data  Mining  Pattern  Against  Traffic  Accidents  Using  Apriori Algorithm,” Scientific Journal of Informatics (SJI) , vol. 5, pp. 91– 104, Nov. 2018.
[21] J.  Xi,  Z.  Zhao,  W.  Li,  and  Q.  Wang,  “A  Traffic  Accident Causation  Analysis  Method  Based  on  AHP-  Apriori,” Procedia Engineering , p. pp 680 – 687, 2016.
[22] B. M. Patil, R. C. Joshi, and D. Toshiniwal, “Association rule for classification  of  type  -2  diabetic  patients,” 2010  Second International Conference on Machine Learning and Computing , p. pp 330-334, Feb. 2010.
[23] L.  Desafitri  RB,  “Pengaruh  Service  Failure  Severity  Terhadap Kepuasan,  Kepercayaan,  Komitmen  Dan  Negatif  Word  Of Mouth,” Jurnal  Manajemen  dan  Pemasaran  Jasa ,  vol.  3,  p.  pp 53-76, 2010.
[24] T.  L.  Seifert,  “Understanding  student  motivation,” Educational Research , vol. 46, p. pp 137-149, 2004.
[25] H.  Jiawei,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining  "  Consepts  and Technique . Morgan KaufmannPublishers, 2012.
[26] Mewar  University  and  N.  Rikhi,  “Data  Mining  and  Knowledge Discovery  in  Database,” International  Journal  of  Engineering Trends and Technology , vol. 23, no. 2, pp. 64–70, May 2015.
[27] K. Ahmed and T. Jesmin, “Comparative Analysis of Data Mining Classification  Algorithms  in  Type-2  Diabetes  Prediction  Data Using  WEKA  Approach,” International  Journal  of  Science  and Engineering , vol. 7, no. 2, Oct. 2014.
[28] P.  Prithiviraj  and  R.  Porkodi,  “A  Comparative  Analysis  of Association Rule Mining Algorithms in Data Mining: A Study,” p. 22.
[29] L.  Daniel  T  and  L.  Chantal  D,  Discovering  Knowledge  in  Data: An  Introduction  to  Data  Mining,  2nd  Edition.  John  Willey  & Sons.Inc, 2005.
[30] A.  J  Doshi  and  B.  Joshi,  “Comparative  analysis  of  Apriori  and Apriori with hashing algorithm,” International  Research  Journal of Engineering and Technology (IRJET) , vol. 5, no. 1, p. pp 976- 979, Jan. 2010.
[31] D.  Sulistiyo  Kusumo,  Moch.  Arief  Bijaksana,  and  D. Dharmantoro,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada Rdbms  Oracle,” urnal Penelitian dan Pengembangan TELEKOMUNIKASI , vol. 8, no. pp 1-5.