## IMPLEMENTASI METODE FUZZY C-CONVERING UNTUK MENGANALISA PENJUALAN SUKU CADANG MOBIL
Ari Sellyana 1 , Nur Budi Nugraha 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jalan Utama Karya Bukit Batrem II Dumai
2 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Indramayu Jl. Lohbener Lama No. 8 Legok Indramayu, Jawa Barat e-mail: arisellyana@sttdumai.com

## Abstrak
Perkembangan  transportasi  salah  satunya  mobil  bukanlah  sesuatu  yang  hal  mewah.  Mobil membantu  manusia  untuk  mempersingkat  waktu  menuju  tempat  yang  dikehendaki.Setiap pengguna  mobil  pastinya  ingin  mobil  yang  dibawanya  berjalan  dengan  baik  sehingga  mobil memerlukan  perawatan  berkala.  PT.  Sentral  Motor  Dumai  merupakan  bengkel  jasa service dan  menyediakan  suku  cadang  mobil,  dimana  suku  cadang  tersebut  tidak  terkontrol  dan mengalami  penumpukan  jumlah  stok  yang  tidak  terjual.  Kegiatan  penjualan  suku  cadang berlangsung setiap hari dan data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa penjualan suku cadang dengan menggunakan algoritma fuzzy c - covering. Hasil penelotian didapat bahwa proses kombinasi item dan pencarian nilai support , diperoleh  44 item  fuzzy  set ,  kemudian  akan  dibuat  kombinasi  dimulai  dari  k≥2  sabanyak  7 item set  untuk  mencari  nilai confidence dengan min  confidence =  20%  (0.2).  Diperoleh  14 kombinasi confidence , dimana 13 kombinasi memenuhi min confidence dan 1 tidak memenuhi min confidence .  Maka  aturan  asosiasi  suku  cadang  mobil  pada  PT  Sentral  Motor  adalah  13 aturan.
Katakunci: Confidence, Fuzzy C-Covering , Suku Cadang,

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang sangat pesat  mempengaruhi  perilaku  kehidupan manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari (Nugraha  et  al.,  2017).  Pada  saat  ini perkembangan  transportasi  salah  satunya mobil  bukanlah  sesuatu  yang  hal  mewah. Mobil membantu manusia dalam menyediakan  fasilitas  dan  kemudahan untuk mempersingkat waktu menuju tempat  yang dikehendaki (Lengkoro et al., 2020).  Setiap  pengguna  mobil  pastinya ingin  mobil  yang  dibawanya  berjalan dengan  baik  agar  bisa  digunakan  untuk perjalanan  jauh  maupun  dekat  sehingga mobil  memerlukan  perawatan  berkala untuk  mengatasi  dan  mencegah  kerusakan mobil (Ummi, 2016).
Ketatnya persaingan antara perusahaan  mendorong  setiap  perusahaan untuk  memiliki  perencanaan  dan  strategi dalam  menjalankan  kegiatan  usahanya (Koloid et al., 2019). Perusahaan mengumpulkan  informasi  melalui  sistem database yang  berguna  untuk  menampung data  transaksi,  kemudian  nantinya  data tersebut  diolah  sehingga  dapat  diketahui tingkat  dan volume suatu  penjualan, pembelian  pada  suatu  waktu  tertentu  dan sebagainya (Nugraha et al., 2021).
PT. Sentral Motor Dumai merupakan  bengkel  jasa service dan menyediakan  suku  cadang  mobil,  dimana suku  cadang  tersebut  tidak  terkontrol  dan mengalami  penumpukan  jumlah  stok  yang tidak  terjual.  Kegiatan  penjualan  suku
cadang  berlangsung  setiap  hari  dan  data semakin  lama  akan  semakin  bertambah banyak. Data tersebut tidak hanya berfungsi sebagai arsip bagi suatu bengkel, namun  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah sebagai  informasi  yang  digunakan  untuk meningkatkan  penjualan  suku  cadang mobil.
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu sistem pengolahan database melalui aplikasi data mining dengan metode market basket  analy sis  yang  bekerja  dengan  cara mencari  dan  menemukan  pola–pola  yang berasosiasi  diantara  produk-produk  yang dipasarkan,  misalnya  :  menemukan  bahwa barang X biasanya dibeli secara bersamaan dengan  barang  Y  oleh  seorang  konsumen pada suatu waktu tertentu dengan sejumlah pembelian bersama.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  penelitian  (K  et  al.,  2020) dinyatakan  bahwa  pengelompokan  ABC menggunakan  konsep  80-20  yang  berguna untuk  merencanakan  penjualan  spare  part dengan  metode  deskriptif.  Hasil  penelitian ini  adalah  jenis spare  part permintaan konsumen  seperti  TGMO  Bensin,  TGMO Diesel,  Oil  filter, Brake  fluid .  Contoh Spare  part tersebut  merupakan  bahan untuk  servis  berkala.  Sedangkan Spark plug ,  TGGO  Gardan,  TGGO  Transmisi merupakan  bahan  servis  jangka  panjang. Hasil  persediaan spare  part tersebut  akan mengetahui  besar  unit  yang  akan  dicapai, nilai  rata-rata  persediaan,  dan inventory turnover pada spare part
Penerapan assosiasi fuzzy
convering  juga  digunakan  pada  strategi penjualan  makanan  di  kantin  universitas tanri abeng. Penentuan ini dimulai dari satu item hingga  beberapa item ,  selanjutnya item  set akan  menghasilkan association rule dan  nilai  kepercayaan.  Penelitian  ini menghasilkan ada beberapa produk makanan  yang  dibeli  dengan  probabilitas tinggi  dalam  sampel  transaksi  penjualan makanan.  Selain  itu  juga  membantu menyiapkan  jenis  stok  makanan  apa  yang
dibutuhkan  di  masa  depan  sehingga  dapat mengurangi  tingkat  kehilangan  makanan yang  kurang  diinginkan  (Mulya  et  al., 2019).
Menurut  penelitian  (Firdaus  et  al., 2021)  yang  memprediksi  suku  cadang mobil  yang  sering  muncul  pada  PT  Gaya Motor.  Subjek  penelitian  yang  digunakan adalah  data  produksi  mobil  BMW  dengan model  penelitian  adalah market  basket analysis .  Hasil  penelitian  yang  didapatkan yaitu  Tipe  mobil  BMW  yang  paling banyak  diproduksi  tahun  2018  adalah BMW  320  dan  BMW  7  Series.  Sehingga perusahaan  dapat  menggunakan  hasil  ini untuk menentukan strategi terkait pengadaan  suku  cadang  pada  tipe  mobil tersebut.  Berdasarkan  Uji  Lift  Ratio  yang telah  dilakukan,  terdapat  dua  rule  yang sangat  kuat  dan  valid  untuk  digunakan dalam  prediksi  suku  cadang  mobil  BMW yaitu BMW 320 dan BMW 7 SERIES.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Software  Development  Life  Cycle (SDLC) dimana  metode  ini  mengusulkan    sebuah pendekatan kepada pengembangan software yang    sistematik  dan sekuensial yang  mulai  dari  tingkat kemajuan sistem pada  seluruh  analisis,  desain,  kode, pengujian  dan  pemeliharaan  (Rosa  A.S, 2018).

## Gambar 1. Metode SDLC

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Analisa Sistem
PT  Sentral  Motor  Dumai  memiliki banyak  transaksi  setiap  harinya  yang
menyebabkan  adanya  penimbunan  data. Data  transaksi  tersebut  dicari  sebuah  pola pembelian konsumen
menggunakan
algoritma fuzzy c - covering dengan menginputkan parameter max _ item threshold =  6, minimum support =  0.01
(1%),  dan minimum confidence =  0.2 (20%) . Kemudian  dari  pola  pembelian konsumen  menghasilkan  aturan  asosiasi kombinasi  antar item yang  paling  diminati konsumen,  sehingga  dapat  menentukan strategi  penjualan  kedepannya  dengan menyesuaikan stok barang dengan kebutuhan  konsumen  agar  tidak  terjadi penimbunan barang.
Dalam   mencari   hubungan   antar produk,      metode fuzzy      c-covering berdasarkan    pada    persepsi    bahwa semakin    banyak    produk    yang    dibeli dalam  satu  transaksi,  maka    hubungan antar    produk    yang    terdapat    dalam transaksi  itu  semakin  lemah.  Langkah- langkah yang digunakan untuk menyelesaikan algoritma fuzzy  c-covering adalah sebagai berikut:
1. Menentukan max_item_threshold (ith)
2. Record - record yang memenuhi
max_item_threshold 3. Daftar item terpilih (set k=1)
4. Pencarian support dari  tiap  kombinasi k- item
5. Penyaringan  kombinasi  k- item yang memenuhi min support
6. Set  k=k+1  dan  mencari  kombinasi (k+1) yang memenuhi min support
7. Mendefinisikan  tiap item sebagai fuzzy
set ( item fuzzy set )
8. Menghitung confidence dari item  fuzzy
set

## 4.2. Desain Sistem
Pada  tahap  ini  dijelaskan  mengenai alur  sistem  yang  dibuat.  Beberapa  proses yang  akan  terjadi  dalam  sistem  ini dipresentasikan  dengan  diagram Unified Modelling  Language  ( UML ), diantaranya yaitu use  case  diagram,  activity  diagram, sequence diagram , dan class diagram .
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar  2  menjelaskan usecase diagram yang  akan  digunakan.  Pada gambar  tersebut  mempunyai  sebuah  aktor yaitu  admin  yang  akan  mengelola  dan menggunakan  sistem.  Dalam  sistem  ini memiliki  menu  profil,  menu  master  data dan  menu fuzzy  covering yang  digunakan untuk mengolah data.
Activity diagram algoritma fuzzy c- covering menjelaskan  rancangan  aktifitas admin  mengisi  nilai max_item_threshold dan  melihat  hasil  aturan  asosiasi.  pada tahap  ini  sistem  akan  melakukan  proses perhitungan algoritma  fuzzy  c-covering hingga didapat hasil akhir.
Gambar 3. Activity Diagram
Pada  rancangan  s equence  diagram data  transaksi menjelaskan  rancangan interaksi  antara  sistem  dengan  database untuk  admin  mengelola  data  transaksi. Pada  tahap  ini  meliputi  transaksi  yang terjadi  pada  PT  Sentral  Motor  Dumai mulai  dari  tahap  penjualan  maupun pembelian stok.
Gambar 4. Sequence Diagram

## 4.3  Implementasi Sistem
Setelah  semua  tahap  perancangan selesai, maka selanjutnya adalah
melakukan uji coba sistem atau implementasi  sistem.  Sebelum  masuk  ke sistem algoritma  fuzzy  c-covering ,  admin melakukan login terlebih dahulu.
Gambar 5. Form Login
Setelah  berhasil login, admin akan masuk  ke  halaman  utama algoritma  fuzzy c-covering. Pada  halaman  ini  terdapat beberapa menu meliputi menu profil, menu master data, menu fuzzy covering

## Gambar 6. Menu Utama
Pada  menu  master  terbagi  menjadi beberapa  menu  yang  meliputi  data pengguna,  data  barang  dan  data  transaksi. Menu  data  pengguna  berisikan  data pengguna  yang  menggunakan  sistem. Menu  data  barang  digunakan  untuk mengelola data barang dan menu transaksi digunakan  untuk  mengelola  data  transaksi yang terjadi.
Gambar 7. Menu Data Barang
Gambar 8. Menu Data Transaksi
Pada  Menu Fuzzy  C-Covering , admin  memilih  menu min  support  & confidence untuk  mengubah  nilai  minimal support dan confidence. Pada  Menu Fuzzy C-Covering , admin memilih menu algoritma  fuzzy  c-covering untuk  mengisi form nilai max_item_threshold serta melihat proses perhitungan algoritma fuzzy c-covering.
Gambar 7. Menu Form Algoritma Fuzzy C- Covering

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah dilakukan  tentang  aturan  penjualan  suku cadang mobil pada PT Sentral Motor dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  aturan  asosiasi  dengan Algoritma Fuzzy  C-Covering pada penjualan  suku  cadang  kendaraan  roda
4  menggunakan  285  transaksi,  yang akan dipilih sesuai max_item_threshold =  6.  Kemudian  diperoleh  kombinasi  1 item  set  =  37  kombinasi  yang memenuhi min  support 1%  (0.01),  2 item  set  =  7  kombinasi,  sampai  3 item set tidak ada kombinasi yang memenuhi nilai min support 0.01.
2. Berdasarkan  proses  kombinasi item
dan  pencarian  nilai support ,  diperoleh
44 item  fuzzy  set ,  kemudian  akan dibuat  kombinasi  dimulai  dari  k≥2 sabanyak 7 item set untuk mencari nilai confidence dengan min  confidence = 20%  (0.2).  Diperoleh  14  kombinasi confidence ,  dimana  13  kombinasi memenuhi min confidence dan  1  tidak memenuhi min confidence .  Maka aturan asosiasi suku cadang mobil pada PT Sentral Motor adalah 13 aturan

## DAFTAR PUSTAKA
Firdaus,  A.  A.,  Iksan,  N.,  Sadiah,  D.  N., Sagita,  L.,  &  Setiawan,  D.  (2021). Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk Prediksi  Kebutuhan  Suku  Cadang Mobil. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi Informasi (Justin) , 9 (1), 13. https://doi.org/10.26418/justin.v9i1.4 1151 K,  M.  A.,  Rarindo,  H.,  Winoko,  Y.  A.,  & Adiwidodo, S. (2020). Analisis
Penjualan  Spare  Part  Mobil  Dengan Metode  ABC  (Konsep  80-20)  Pada Gudang  Suku Cadang  Di  Bengkel Pt. Astra  Internasional  Tbk.  Auto2000 Pasuruan. Jurnal  Ilmiah  Teknologi , 14 (2),
22–27. http://ejurnal.undana.ac.id/jurnal_tekn ologi/article/view/3247
Koloid,  H.,  Ridwan,  W.,  &  Wiranto,  I.
(2019).  Penerapan  Metode  Fuzzy AHP  Dalam  Menentukan  Pembelian Mobil  Keluarga. Jambura  Journal  of Electrical and Electronics Engineering , 1 (1), 7–12. https://doi.org/10.37905/jjeee.v1i1.27 22 Lengkoro,  T.,  Farida,  I.  N.,  &  Kasih,  P.
(2020).  Penerapan  Metode  Double Exponential Smoothing Omset Penjualan Ban Sepeda Motor.
Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi ,
101–108.
Mulya,  M.  F.,  Rismawati,  N.,  &  Alifi,  R.
R. (2019). Analisis Dan Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan  Pada  Kantin  Universitas Tanri  Abeng. Faktor  Exacta , 12 (3), 210. https://doi.org/10.30998/faktorexacta. v12i3.4541 Nugraha,  N.  B.,  Sellyana,  A.,  &  Karpen, K.  (2021). Implementasi  Metode Customer  Satisfaction  Index  (  Csi  ) Untuk Menganalisa Kepuasan Pelanggan Pada Family . 6 (2), 2–7.
Nugraha,  N.  B.,  Suyoto,  &  Pranowo.
(2017).
Mobile application
development  for  smart  tourist  guide. Advanced  Science  Letters , 23 (3),
2475–2477. https://doi.org/10.1166/asl.2017.8764 Rosa  A.S,  M.  S.  (2018). Rekayasa Perangkat Lunak . Informatika Bandung.
Ummi,  K.  (2016).  Nalisa  Data  Mining
Dalam  Penjualan  Sparepart  Mobil Dengan Menggunakan Metode Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus :  Di Pt.  Idk  1  Medan). CSRID  (Computer Science Research and Its Development Journal) , 8 (3), 155–164. https://doi.org/10.22303/csrid.8.3.201 6.155-164