## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778

## Penerapan Algoritma Asosiasi dengan Metode Apriori Untuk Strategi Meningkatkan Hasil Penjualan Spare Part Motor
Entin Sutinah 1,* ,  Nani Agustina 2
1 Teknik dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Teknik dan Informatika, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1,* entin.esh@bsi.ac.id, 2 nani.nna@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: entin.esh@bsi.ac.id
Abstrak− Transaksi penjualan dalam kehidupan sehari-hari sudah sangat umum hal itu terjadi, namun dalam bisnis penjualan harus memiliki strategi dalam meningkatkan hasil penjualan secara optimal. Penelitian ini dilakukan pada PD. Tri jaya Motor, dimana perusahaan dagang ini bergerak dibidang usaha perdagangan spare part motor untuk semua jenis motor, baik motor Honda,  Yamaha,  Kawasaki  dan  lain  sebagainya.  Saat  ini  PD.  Tri  Jaya  motor  berkeinginan  membuat  strategi  untuk meningkatkan hasil penjualan, akan tetapi permasalahannya PD.Tri jaya motor masih belum mendapatkan cara yang tepat dan efektif, salah satunya dalam penyusunan barang-barang masih belum memiliki pola penempatan yang tepat, sehingga barang yang  seharusnya  berdekatan  namun  ini  disimpan  berjauhan,untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  diperlukan  suatu metode  maka  dari  itu  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Algoritma  asosiasi  dengan  metode  apriori  untuk menganalisa data transaksi penjualan spare part motor, dimana dalam penelitian ini mengambil data transaksi penjualan spare part  motor dalam satu tahun. Tujuan  penelitian  ini untuk  mengetahui  barang-barang  mana  saja yang  dibeli  oleh  konsumen secara bersamaan sehingga dari informasi tersebut dapat digunakan untuk membuat strategi penjualan salah satunya dengan menyusun barang ber deketan antara barang-barang yang dibeli konsumen secara bersamaan. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa ketika membeli kebel kilometer maka 86% akan membeli kabel rem dengan nilai support 30% dan confidence 70%. Dengan  diketahuinya  produk-produk  yang  banyak  dibeli  dan  keterkaitan  antar  barang  satu  dengan  yang  lainnya,  sehingga perusahaan dapat menyusun strategi dengan menambah persediaan barang tersebut untuk PD. Tri Jaya Motor .
Kata Kunci: Spare Part Motor; Algoritma; Apriori; Asosiasi
Abstract− Sales transactions in everyday life are very common, but in the sales business you must have a strategy to increase sales results optimally. This research was conducted on PD. Tri Jaya Motor, where this trading company is engaged in trading motorcycle spare parts for all types of motorcycles, both Honda, Yamaha, Kawasaki and so on. Currently PD. Tri Jaya Motor wants to make a strategy to increase sales results, but the problem is that PD. Tri Jaya Motor still doesn't get the right an d effective way, one of which is in the preparation of goods that still don't have the right placement pattern, so the items that should be close together, but this stored far apart, to solve these problems a method is needed, therefore the method used in this study is the association algorithm with the a priori method to analyze motorcycle spare part sales transaction data, which in this study takes motorcycle spare part sales transaction data in one year. The purpose of this study is to find out which items are purchased by consumers simultaneously so that from this information it can be used to make sales strategies, one of which is by arranging items that are close to the items purchased by consumers simultaneously. The results of this study show that when buying  a kilometer  cable,  86%  will  buy  a brake  cable with  a support value  of 30%  and  70%  confidence.  By knowing  the products that are purchased a lot and the interrelationships between goods with one another, so the company can develop a strategy by increasing the inventory of these goods for PD. Tri Jaya Motor.
Keywords : Motor Spare Parts; Algorithm; Apriori; Association

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan dalam dunia bisnis perdagangan saat ini cukup ketat dan semakin terbuka diiringi dengan permintaan konsumen  yang  tinggi  serta  teknologi  informasi  semakin  berkembang  pesat.  Para  pelaku  bisnis  saat  ini  harus mampu  bersaing  dimana  perubahan  pasar  yang  begitu  cepat,  kompetitif  dan  berorientasi  pada  kebutuhan konsumen, sehingga harus mampu menciptakan strategi-strategi untuk keberlangsungan bisnis yang dijalani [1]. Hukum  ekonomi  semakin  tinggi  permintaan  atas  suatu  barang  maka  akan  semakin  tinggi  penawaran  yang dilakukan,  dari  kondisi  fenomena  inilah  yang  akan  dijadikan  sebagai  suatu  strategi  dalam  mempertahankan kelangsungan  bisnis  yang  dijalankan  [2].  Dalam  menentukan  strategi  pemasaran  salah  satunya  adalah  mencari hubungan kesamaan dari beberapa item produk [3]. Lingkungan bisnis memberikan andil dalam pengaruh pada kebutuhan masyarakat sehingga memberi pengaruh terhadap permintaan masyarakat serta penawaran-penawaran yang ditawarkan para pelaku bisnis [2].
Data  mining  dapat  digunakan  di  banyak  tempat  serta  dalam  bidang  penerapannya  juga  bisa  bermacam- macam, data mining juga dapat  mempelajari faktor-faktor yang dapat  dijadikan sebagai  sasaran serta ketepatan dalam pembelian produk yang dilakukan konsumen [4]. beberapa hal yang harus diperhatikan pada usaha yang bergerak  dibidang  penjualan  yaitu  kebijaksanaan  penjualan,  kualitas  produk,  harga  yang  ditawarkan,  distribusi tepat sasaran serta promosi-promosi yang diberikan, dengan demikian hal tersebut sebagai penunjang tercapainya keberhasilan dan tujuan sehingga mampu mempertahankan kelangsungan jalannya usaha [5]. PD. Tri Jaya motor bergerak dalam bidang usaha perdagangan spare part motor untuk semua jenis motor, saat ini PD. Tri Jaya motor menginginkan  untuk  menentukan  strategi  dalam  meningkatkan  hasil  penjualan.  Selain  dari  permasalahan- permasalahan tersebut yang menjadi latar belakang dalam penelitian ini yaitu persaingan pada dunia bisnis yang menuntut pemilik usaha untuk menemukan suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran barang,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 08/10/2022 ; Published: 25/10/2022
potensi  Informasi  yang  tersembunyi  dimana  kumpulan  data  tersebut  bisa  diolah  untuk  menghasilkan  informasi yang  bisa  digunakan  untuk  pengambilan  suatu  keputusan  dan  untuk  memperoleh  pengetahuan  dengan memanfaatkan data yang ada dengan jumlah data transaksi penjualan yang semakin besar jika tidak dimanfaatkan sebaik mungkin maka hanya menjadi data yang tersimpan di Gudang data sehingga menjadi tidak efektif.
Beberapa penelitian terkait yang telah menggunakan metode asosiasi diantaranya : dalam usaha penjualan atau usaha ritel biasa terjadi masalah salah satunya adalah stok menumpuk, jika hal ini dibiarkan bisa memberikan dampak kerugian pengusaha ritel, untuk mengatasi hal tersebut perlu dilakukan strategi yang tepat, salah satunya yaitu merancang program dengan pendekatan algoritma apriori, sehingga dihasilkan berupa keterkaitan antara satu produk  dengan  produk lainnya  yang  dapat  digunakan  sebagai  pendukung  dalam  melakukan  strategi  penjualan, Dengan demikian, penelitian ini menerapkan data mining dengan algoritma apriori untuk mencari informasi yang berharga  berupa  pola  pembelian  barang  oleh  konsumen  dengan  memanfaatkan  tumpukan  data  transaksi penjualan[6]. PT. Rotella Persada Mandiri dalam melakukan promo yang dilakukan hanya pada event-event besar saja dirasa kurang maksimal dan hal tersebut dapat berdampak kurang berkembangnya perusahaan, maka dari itu perlunya usaha-usaha atau langkah nyata agar dapat mencapai target yang diharapkan yaitu meningkatnya volume penjualan.  salah  satunya  yaitu  dengan  melakukan  promo  yang  bervariasi  dan tepat  sasaran  salah  satunya  yaitu memberikan promo produk yang sering  laku dipasaran, membuat  paket promo dengan  menggabungkan produk laku dengan yang tidak laku, selanjutnya menggunakan analisis data yang dapat digunakan yaitu metode apriori dimana  metode  ini  dianggap  mampu  melakukan  kombinasi  dari  setiap  jenis  barang  sehingga  bisa  diambil kesimpulan mengenai barang yang kurang laku, sangat laku dan cukup laku dan data tersebut dapat digabungkan [7].  Promo  gabungan  bisa  dijalankan  sebagai  salah  satu  strategi  meningkatkan  hasil  penjualan,  misalnya menggabungkan  barang  yang  laku  dengan  yang  kurang  laku,  membuat  promo  paket  spare  part  motor  Honda, sehingga menghasilkan keseimbangan penjualan dari  beberapa jenis spare part motor. Berdasarkan hal tersebut maka  dalam  kasus  ini  dibahas  mengenai  bagaimana  menerapkan  promo  yang  tepat  sasaran  sehingga  dapat mendongkrak hasil penjualan spare part motor Honda [7].
Toko  Buku  Gramedia  merupakan  suatu  usaha  yang  bergerak  dibidang  ritel,  dimana  dalam  usaha  ini dibutuhkan  suatu  strategi  penjualan  dengan  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  serta  dengan  melakukan analisa  perilaku  konsumen  dalam  melakukan  pembelian  buku,  untuk  melakukan  analisa  penjualan  buku  yang selalu sering dijual secara bersamaan dapat menggunakan metode asosiasi untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item, sehingga pola yang dihasilkan dapat digunakan untuk menentukan strategi penjualan[8].
Proses kegiatan penjualan di supermarket berjalan terus dan data yang dihasilkan juga semakin banyak dan terus bertambah. Data akan menjadi tidak berguna jika dibiarkan saja padahal data-data tersebut dapat digunakan untuk Menyusun produk yang paling banyak laku dijual untuk nantinya diletakan di tempat yang paling mudah dicari dan produk yang sering dibeli secara bersamaan maka diletakan secara berdekatan. Unit maka perlu sebuah algoritma apriori untuk dapat membantu dalam mengambil keputusan dimasa yang akan datang [9].
Kemajuan dibidang teknologi yang sangat pesat salah satunya adalah komputer. Penggunaan komputer saat ini  sangat  membantu  manusia  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi  dan  membantu  menyelesaikan pekerjaan yang dilakukan. Internet juga bukan hal asing di telinga masyarakat karena sudah mengerti bagaimana mengakses  dan  penggunaannya.  Dari  pengetahuan  internet  ini  masyarakat  jadi  bisa  berkomunikasi  keseluruh dunia, mencari informasi yang aktual bahkan sampai dapat melakukan belanja dengan dengan secara online yang kita  biasa  kenal  dengan  istilah  e-commerce  [10].  Market  basket  analysis  merupakan  salah  satu  cara  yang  bisa digunakan dalam menganalisis suatu data penjualan yang ada di suatu perusahaan. Hasil yang telah didapatkan ini nantinya dapat dimanfaatkan oleh perusahaan retail seperti toko atau hypermarket untuk mengembangkan strategi pemasaran  dengan  melihat  barang  mana  saja  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen  [11]. Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  didapat  perbedaan  dengan  penelitian  yang  penulis  lakukan  yaitu penelitian sebelumnya hanya menggunakan algoritma apriori saja tanpa digunakan software lain sebagai alat uji.
Tujuan dari penelitian ini melakukan analisis data pola penjualan spare part motor dalam satu tahun, untuk mengetahui  barang-barang  mana  saja  yang  dibeli  oleh  customer  secara  bersamaan,  analisis  data  tersebut menggunakan  algoritma  apriori  dengan  alat  uji  berupa  software  tanagra,  diharapkan  dari  penelitian  ini mendapatkan informasi yang dapat digunakan untuk membuat strategi penjualan, sehingga penjualan spare part motor dapat dilakukan secara optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian diartikan sebagai  cara atau langkah ilmiah untuk mendapatkan sebuah data dengan tujuan dan kegunaan  tertentu  [12].  Dalam  metode  penelitian  dibutuhkan  adanya  tahapan  rancangan  penelitian  meliputi prosedur  atau  langkah-langkah  yang  harus  ditempuh,  waktu  pelaksanaan  penelitian,  sumber  data  yang  akan menjadi  objek  penelitian,  serta  bagaimana  data  tersebut  diperoleh,  diolah  dan  dilakukan  analisa  [13].  Dalam metodologi  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  apriori,  dimana  algoritma  apriori  ini    sebuah  algoritma yang sangat sesuai dalam menemukan pole frekuensi tinggi [14]. Algoritma apriori merupakan salah satu bagian dari  algoritma  klasik  data  mining,  algoritma  ini  digunakan  agar  komputer  bisa  mempelajari  aturan  asosiasi, mencari pola hubungan antar satu item set dengan item set lainya di dalam satu dataset [15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 08/10/2022 ; Published: 25/10/2022

## 2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  apriori  pada  itemset  dengan  melihat  data  berdasarkan  jumlah  penjualan spart  part  terbanyak  pada  penjualan  selama  1  tahun.  Berdasarkan  Gambar  1,  tahapan  yang  dilakukan  dapat dijelaskan seperti berikut ini:
a. Mendeskripsikan Masalah
Tahapan ini dilakukan dengan mendefinisikan batasan masalah yang mau diambil, sehingga dapat membantu mendapatkan solusi yang terbaik dari masalah yang terjadi. Tahapan ini menjadi langkah awal yang sangat penting dalam memulai sebuah penelitian.
b. Analisa Masalah
Dengan melihat pola penjualan yang dilakukan oleh sales dan penjualan langsung dari PD. Tri Jaya Motor penulis  dapat  merangkum  dari  masalah  yang  dihadapi  oleh  PD.  Tri  Jaya  Motor,  dan  melanjutkan  untuk mempelajari literatur untuk mencari solusi dari masalah yang ada
c. Mempelajari Literatur
Untuk  mencapai  tujuan  yang  diharapkan,  maka  mempelajari  literatur-literatur  yang  berkaitan  dengan penelitian.  Setelah  mendapatkan  beberapa  literatur  yang  berkaitan  maka  diseleksi  kembali  untuk  dapat menentukan literatur-literatur mana yang berkaitan erat dengan penelitian.
d. Mengumpulkan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dengan menentukan pola penjualan sales saat mengambil barang-barang apa saja yang akan didistribusikan ke toko-toko rekanan dari PD. Tri Jaya Motor. Penelitian juga melihat langsung barang-barang Spart Part apa saja yang sering diambil oleh pembeli pada toko untuk jasa  service  motor  atau  hanya  untuk  pembelian  saja.  Dengan  melihat  hal  ini  diharapkan  dapat  informasi terkait  dengan  barang-barang  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan  atau  dibawa  sales  untuk  penjualan,  tahap pengumpulan data selanjutnya dengan melakukan interview untuk mendapatkan informasi lebih yang tidak dapat dengan cara melakukan observasi. Kegiatan selanjunya dengan melakukan studi kepustakaan dengan mencari buku-buku yang menunjang analisis terhadap data dan informasi yang dibutuhkan,  sehingga dapat membantu mencari solusi yang terbaik dari masalah tersebut.
e. Pengolahan Data
Ditahap ini penulis melakukan pengolahan data dengan menggunakan algoritma apriori dengan melakukan perhitungan nilai support dan confidence yang nantinya menghasilkan rule pola market basket analysis pada data transaksi penjualan barang-barang spare part.
f. Implementasi Olah Data
Langkah-langkah dalam tahapan yang dilakukan dengan menggunakan algoritma apriori ini adalah:
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
b. Pembentukan Aturan Asosiasi
g. Pengujian Hasil
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pengujian  dan  hasil  perancangan  sistem  menggunakan  software  Data Mining Tanagra 1.4 sehingga mendapatkan suatu hubungan tersembunyi dari data tersebut.

## 2.2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Data Mining adalah studi tentang bagaimana mengelompokan, membersihkan, memproses, serta menganalisa, dan mendapatkan informasi yang berguna dari data yang diolah [16].
Selesai menentukan frekuensi tertinggi, pembentukan aturan asosiasi dilakukan dengan k-itemset terakhir dengan  menentukan  pola  frekuensi  tinggi  yang  telah  memenuhi.  Setelah  aturan  asosiasi  selesai  terbentuk dilanjutkan dengan langkah mencari nilai confidence dan nilai support untuk menentukan asosiasi mana saja yang memenuhi  syarat  minimum  confidence  dan  syarat  minimum  support  yang  telah  selesai  ditetapkan.  Untuk mengukur seberapa penting rule yang telah dibentuk berdasarkan nilai confident dan nilai support dapat dilakukan dengan  menghitung  nilai  lift  ratio  untuk  menampilkan  validasi  proses  transaksi  dan  memberikan  informasi kebeneran produk A dibeli bersamaan dengan produk B [17].
a. Setelah  perhitungan  manual  selesai  dilakukan,  selanjutnya  menggunakan  aplikasi  Tanagra  dengan memasukkan data-data dan algoritma apriori.
b. Perhitungan menggunakan software selesai, selanjutnya perbandingan dilakukan antara perhitungan manual dengan hasil komputerisasi, apabila hasilnya sama atau mendekati, maka data yang diproses dan teknik yang digunakan benar dalam proses pengolahan data.
c. Yang terakhir adalah membuat pola hubungan kombinasi items dan rules-rules asosiasi yang terbentuk.

## 2.3. Metode Analisis Data
Penelitian dilakukan pada PD. Tri Jaya Motor Pandeglang. Dalam pengolahan data, penulis menggunakan market basket  analysis  dengan  algoritma  apriori  untuk  perhitungan,  dengan  menentukan  nilai  support  dan  confidence sebagai berikut: [18]
Support (A  B) = P (A  B)
(1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
Confidence (A  B) = P (B  A) (2)
Support  merupakan  persentase  kombinasi  item  yang  dibeli  secara  bersamaan  (A  dan  B)  sedangkan confidence merupakan persentase kepastian untuk membeli pasangan dari item yang dibeli (jika A maka beli B). Nilai support dan confidence memiliki nilai antara 0-1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini membahas pengolahan data dari penjualan spart part yang telah diperoleh oleh PD. Tri Jaya Motor Pandeglang. Data diolah dengan menggunakan metode market basket analys yaitu dengan algoritma apriori yang hasilnya nanti digunakan untuk mengatur tata letak di toko berdasarkan pola pembelian konsumen secara langsung dan untuk mengukur tingkat efisien stok persediaan spart part. Metode ini digunakan untuk mencari seberapa besar keterkaitan  antar  produk  berdasarkan  nilai  support  dan  confidence  yang  telah  ditetapkan.  Berikut  tahap-tahap dalam pencarian asosiasi produk menggunakan algoritma apriori

## 3.1. Analisa Data
Data transaksi penjualan didapat dari data yang dikumpulkan selama 1 tahun dimana data penjualan didapat dari penjualan  rekap  sales  dan  data  penjualan  di  PD.  Tri  Jaya  Motor  secara  langsung,  kemudian  data  penjualan dijumlahkan  hasil  penjualannya  dan  diambil  data  sebanyak  5  itemset  spartpart  yang  banyak  laku  terjual.  Data produk spare part motor yang tersedia di PD. Tri Jaya Motor terlihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Produk Spart Part
No.   Bolham depan  Busi  Kabel kilometer  Kabel rem  Kabel kopling
1 0 1 1 1 0 2 0 1 0 1 1 3 1 0 1 1 0 4 1 1 0 0 1 5 0 1 1 1 0 6 1 1 0 0 1 7 0 1 1 1 0 8 1 0 0 1 1 9 0 1 1 0 1 10 1 1 0 0 1 11 0 1 1 1 0 12 0 1 1 1 0

## 3.2. Algoritma Apriori

## a. Perhitungan Algoritma Apriori
Sebelum  menerapkan  aturan  asosiasi  menggunakan  algoritma  apriori,  langkah  pertama  harus  menentukan  nilai minimal support dan confidence untuk menjadi acuan pencarian hasil algoritma, pada penelitian dapat ditetapkan: Besarnya nilai minimum support 30% dan nilai minimum confidence sebanyak 70%

## b.  Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahap ini dilakukan pencarian kombinasi itemset produk yang memenuhi syarat minimum support yang telah ditetapkan.
1. perhitungan pembentukan ItemSet-1
Support (A) = Σ Transaksi yang mengandung A
Σ Transaksi * 100% S (bohlam depan) Support (bohlam depan) = Σ Transaksi bohlam depan Σ Transaksi * 100%
Support (bohlam depan) = 5 12 * 100%=42%
Hasil dari perhitungan ItemSet-1 terlihat pada tabel 2
Tabel 2. ItemSet-1 ItemSet Jumlah Support Bolham depan 5 0,42 Busi 10 0,83 Kabel kilometer 7 0,58 Kabel rem 8 0,67 Kabel kopling 6 0,50

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
2. Perhitungan pembentukan ItemSet-2
Perhitungan pembentukan ItemSet-2 mencocokan data yaitu barang-barang yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen dalam setiap bulannya sehingga apabila barang tersebut ada  maka diberikan nilai 1. Hasil terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. ItemSet-2 ItemSet-2 1  2  3  4  5  6  7 8 9  10  11  12  Total Bohlam depan, Busi 1 1 1 3 Bohlam depan, Kabel Kilometer 1 1 Bohlam depan, Kabel Rem 1 1 2 Bohlam depan, Kabel Kopling 1 1 1 1 4 Busi, Kabel Kilometer 1 1 1 1 1 1 6 Busi , Kabel Rem 1  1 1 1 1 1 6 Busi , Kabel Kopling 1 1 1 1 1 5 Kabel Kilometer, Kabel Rem 1 1 1 1 1 1 6 Kabel Kilometer, Kabel Kopling 1 1 Kabel Rem, Kabel Kopling 1 1 2 Support (A  B) = P(A  B) Support (A,B) = Σ Transaksi yang mengandung A,B Σ Transaksi * 100% Support (bohlam depan. busi) Support (bohlam depan, busi) = Σ Transaksi yang mengandung A,B Σ Transaksi * 100% Support (bohlam depan, busi) = 3 12 * 100% = 0,25
Hasil dari perhitungan ItemSet-2 seperti terlihat pada table 4
Tabel 4. Hasil dari perhitungan ItemSet-2 ItemSet-2 Jumlah Support Bohlam depan, Busi 3 0,25 Bohlam depan, Kabel Kilometer 1 0,08 Bohlam depan, Kabel Rem 2 0,17 Bohlam depan, Kabel Kopling 4 0,33 Busi, Kabel Kilometer 6 0,50 Busi , Kabel Rem 6 0,50 Busi , Kabel Kopling 5 0,42 Kabel Kilometer, Kabel Rem 6 0,50 Kabel Kilometer, Kabel Kopling 1 0,08 Kabel Rem, Kabel Kopling 2 0,17
Dari  hasil  penelitian  ItemSet-2  dengan  menentukan  minimal  support  sebanyak  30%,  maka  hanya ada  5 kombinasi itemset yang memenuhi, sehingga yang tidak memenuhi akan dihilangkan.  Hasil dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Hasil dari perhitungan ItemSet-2 dengan support 30%
ItemSet-2 Jumlah Support Bohlam depan, Kabel Kopling 4 0,33 Busi, Kabel Kilometer 6 0,50 Busi , Kabel Rem 6 0,50 Busi , Kabel Kopling 5 0,42 Kabel Kilometer, Kabel Rem 6 0,50

## 3. Perhitungan pembentukan ItemSet-3
Proses pembuatan ItemSet 3 dengan jumlah minimum 30% dapat diselesaikan dengan rumus seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Proses pembuatan ItemSet 3 ItemSet-3 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  Total Bohlam depan, Busi, Kabel Kilometer 0 Bohlam depan, Busi, Kabel Rem 0 Bohlam depan, Busi, Kabel Kopling 1 1 1 3 Bohlam depan,  Kabel Kilometer, Kabel Rem 1 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 08/10/2022 ; Published: 25/10/2022
ItemSet-3 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  Total Bohlam depan,  Kabel Kilometer, Kabel Kopling 0 Bohlam depan,  Kabel Rem, Kabel Kopling 1 1 Busi, Kabel Kilometer, Kabel Rem 1 1 1 1 1 5 Busi, Kabel Kilometer, Kabel Kopling 1 1 Busi, Kabel Rem, Kabel Kopling 1 1 Kabel Kilometer, Kabel Rem, Kabel Kopling 0 Support (A,B,C) = P(A  B  C)
Support (A,B, dan C) = Σ Transaksi yang mengandung A,B dan C Σ Transaksi * 100% Support (A,B, dan C) = 0 12 * 100% = 0
Setelah dilakukan perhitungan pada ItemSet-3 maka didapat hasil seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil dari perhitungan ItemSet-3
ItemSet-3 Jumlah  Support Bohlam depan, Busi, Kabel Kilometer 0 0 Bohlam depan, Busi, Kabel Rem 0 0 Bohlam depan, Busi, Kabel Kopling 3 0,25 Bohlam depan,  Kabel Kilometer, Kabel Rem 1 0,08 Bohlam depan,  Kabel Kilometer, Kabel Kopling 0 0 Bohlam depan,  Kabel Rem, Kabel Kopling 1 0,08 Busi, Kabel Kilometer, Kabel Rem 5 0,42 Busi, Kabel Kilometer, Kabel Kopling 1 0,08 Busi, Kabel Rem, Kabel Kopling 1 0,08 Kabel Kilometer, Kabel Rem, Kabel Kopling 0 0
Karena Kombinasi ItemSet-3 tidak ada yang memenuhi minimal Support, maka ItemSet-2 akan dilanjutkan ke dalam pembentukan Asosiasi  hasil ada pada tabel 8.
Tabel 8. pembentukan Asosiasi ItemSet-3 Jumlah  Support Kabel Kilometer, Kabel Rem, busi 5 0,42
4.   Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah  semua  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  mencari  aturan asosiasi A         B yang memenuhi syarat nilai minimum confidence. Syarat nilai minimum confidence 70% yang penulis terapkan. Seperti yang terlihat pada tabel 9.
Tabel 9. Pembentukan Aturan Asosiatif
No Rules Support Confidence 1 Jika membeli bohlam depan maka akan membeli kabel kopling 0,33 0,80 2 Jika membeli busi dan kabel rem maka akan membeli kabel kilometer 0,42 0,83 3 Jika membeli kabel kilometer maka akan membeli busi dan kabel rem 0,42 0,72 4 Jika membeli kabel rem  maka akan membeli kabel kilometer 0,50 0,75 5 Jika membeli kabel kilometer maka akan membeli kebel rem 0,50 0,86 6 Jika membeli busi dan kabel kilometer maka akan membeli kebel rem 0,42 0,83

## 3.3. Hasil Pengujian
Untuk  membuktikan  pola  kombinasi  itemset  yang  didapat  dari  perhitungan  manual  benar  maka  dilakukan pengujian dengan menggunakan software Tanagra. Perhitungan itemSet-2 dengan menentukan minimal support sebanyak  30%,  dari  perhitungan  secara  manual  hanya  ada  5  kombinasi  itemset  yang  memenuhi,  setelah  diuji dengan  menggunakan  software  tanagra  memiliki  hasil  yang  saama  yaitu  hanya  5  kombinasi  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 08/10/2022 ; Published: 25/10/2022
Gambar 1. Hasil Screen Shoot Itemset-2 Dengan Software Tanagra
Perhitungan pembentukan asosiasi antara manual dan menggunakan software tanagra memiliki hasil yang sama yaitu asosiasi kabel kilometer → kabel rem → busi. Hasil pengujian Tanagra pada pembentukan asosiasi dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Screen Shoot Pembentukan Asosiasi Dengan Menggunakan Software Tanagra
Mencari  aturan  asosiasi  A → B  yang  memenuhi  syarat  nilai  minimum  confidence.  Syarat  nilai  minimum confidence  yaitu  70%  sehingga  dihasilkan  antara  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  software  tanagra memiliki hasil yang sama, hasil aturan asosiasi dari pengujian Tanagra dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Screen Shoot Asosiation Rules Dengan Menggunakan Software Tanagra
Hasil yang diperoleh dari  pengajuan asosiation  rules menggunakan  software Tanagra menunjukan hasil perhitungan  yang  sama  dengan  yang  manual  dengan  syarat  nilai  minimum  support  30%  dan  confidence  70%, menghasilkan 6 rules yaitu sebagai berikut:
1) Jika membeli bohlam depan maka 80% akan membeli kabel kopling
2) Jika membeli busi dan kabel rem maka 83% akan membeli kabel kilometer
3) Jika membeli kabel kilometer maka 72% maka akan membeli busi dan kabel rem
4) Jika membeli kabel rem maka 75% maka akan membeli kabel kilometer
5) Jika membeli kabel kilometer maka 86% akan membeli kabel rem
6) Jika membeli busi dan kabel kilometer maka 83% akan membeli kabel rem

## 4. KESIMPULAN
Penerapan algoritma apriori dalam penelitian ini adalah untuk mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan dara transaksi dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut. Hasil perhitungan tertinggi didapat dengan algoritma apriori dan pengujian aplikasi Tanagra dari proses data mining terkait dengan keterkaitan produk penjualan  barang  pada  PD.  Tri  Daya  Motor  hasilnya  adalah  Ketika  membeli  kebel  kilometer  maka  86%  akan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4778
Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 08/10/2022 ; Published: 25/10/2022
membeli  kabel  rem  dengan  nilai  support  30%  dan  confidence  70%.  Dengan  diketahuinya  produk-produk  yang banyak dibeli dan keterkaitan item barang jadi perusahaan dapat Menyusun strategi dengan menambah persediaan barang  untuk  UD.  Tri  Daya  Motor.  Data  transaksi  penjualan  diolah  dengan  metode  market  basket  analys selanjutnya mendapatkan kombinasi item yang paling sering dibeli secara bersamaan, sehingga dapat digunakan oleh pihak UD. Tri Daya Motor untuk menentukan jumlah persediaan barang, serta menentukan tata letak produk agar saling berdekatan dalam penempatan dan kemudahan untuk dijangkau oleh konsumen sesuai pola pembelian konsumen dengan demikian hasil penjualan dapat meningkat.

## REFERENCES
[1] I. F. JANNAH and A. Mansyur, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Strategi Penjualan Di Giant,” KARISMATIKA , vol.
7, no. 1, pp. 1–10, 2021, [Online]. Available:
http://digilib.unimed.ac.id/id/eprint/31391%0Ahttp://digilib.unimed.ac.id/31391/2/9. NIM 4133230019 BAB I.pdf.
[2] L. Maryani and H. Chaniago, “Peran Strategi Bisnis Dalam Meningkatkan Keunggulan Bersaing di Industri Fashion,” J. Ris. Bisnis dan Investasi , vol. 5, no. 1, pp. 48–60, 2019, doi: 10.35697/jrbi.v5i1.1615.
[3] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Rekomendasi  Produk  bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[4] Lismardiana, H. Mawengkang, and E. B. Nababan, “Pengembangan Algoritma Apriori Untuk Pengambilan Keputusan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 4, no. 2, pp. 110–121, 2015, [Online]. Available: https://jurnal.kominfo.go.id/index.php/jtik/article/view/823.
[5] M. Rusdi, “Strategi Pemasaran untuk Meningkatkan Volume Penjualan pada Perusahaan Genting UD. Berkah Jaya,” J. Stud. Manaj. dan Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 83–88, 2019, doi: 10.21107/jsmb.v6i2.6686.
[6] R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi  Strategi  Penjualan,” Edumatic    J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[7] 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.
[8] D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  Eka,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
[9] M.  P.  Tana,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[10]  A. Muzakir and L. Adha, “Market Basket Analysis (Mba) Pada Situs Web E-Commerce Zakiyah Collection,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 459, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.755.
[11]  W.  Hartanto,  K.  Sulistyadi,  and  S.  Hery,  “Pengembangan  Sistem  Manajemen  Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis Untuk Menentukan Pola Tata Letak Produk,” Jakarta PT. Raja Graf. Persada , pp. 1–15, 2012.
[12]  M. Ramdhan, Metode Penelitian . Cipta Media Nusantara (VMN), 2021.
[13]  I. M. L. M. Jaya, Metode Penelian Kuantitatif dan Kualitatif Teori . Yogyakarta: Anak Hebat Indonesia, 2020.
[14]  W. Delrinata and F. B. Siahaan, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Stok Obat,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 222–228, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.875.
[15]  E. S. Sihombing, A. S. Honggowibowo, and D. Nugraheny, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Apriori Pada Transaksi Penjualan Barang (Studi Kasus Di Chorus Minimarket),” Compiler , vol. 1, no. 1, pp. 17–30, 2012, doi: 10.28989/compiler.v1i1.2.
[16]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep data mining dan penerapannya . CV. Budi Utama, 2020.
[17]  H. Al Islami, “Penerapan Metode Asosiasi Datamining Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Melakukan Pola Analisis Belanja Konsumen,” J. Artif. Intellegence Innov. Appl. , vol. 1, no. 1, pp. 23–31, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/69.
[18]  F. Firmansyah and A. Yulianto, “Market Basket Analysis for Books Sales Promotion using FP Growth Algorithm, Case Study :  Gramedia  Matraman  Jakarta,” J.  Informatics  Telecommun.  Eng. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  383–392,  2021,  doi: 10.31289/jite.v4i2.4539.