Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisi Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Paket Promosi Refarasi Mobil
Aria Renalda R 1 , Agung Susilo Yuda Irawan 2 , Aries Suharso 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo Teluk Jambe Timur Karawang 41361 Aria.renalda17060@student.unsika.ac.id, agung@unsika.ac.id, aries.suharso@staffunsika.ac.id

## Abstract
Rizal Motor  Workshop  is a  business in the field of services and sales  of auto parts. More  and more  workshops  are  growing  rapidly  at  this  time,  making  Rizal  Motor  Workshop  making  a better  marketing  strategy  than  other  workshops.  With  a  promotional  package  it  will  attract the  attention  of  consumers  who  were  previously  not  interested  in  shopping  to  become  very interested  because  of  the  available  promotional  packages.  To  determine  the  promotional package at the Rizal Motor Workshop to be more efficient and on target, the author uses one way to look at the items most frequently purchased by consumers. The purpose of this study is to  analyze  sales  transaction  data  to  be  used  as  a  promotional  package  based  on  the  buying patterns  of  consumers.  The  method  used  in  this  study  uses  the  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  method  which  consists  of  stages  of  data  selection,  data  cleaning,  data transformation,  data  mining,  and  evaluation.  The  algorithm  in  this  study  uses  the  Apriori Algorithm  which  looks  at  the  itemset  formed,  in  this  study  using  4  itemsets  with  a  minimum support of 60% and a minimum confidence of 90%. For the results obtained are associations between products or connectedness of goods, in this study the confidence value obtained was 98.182% which is the best confidence value contained in the 3 itemse.
Keywords: Analysis, WEKA, Data Mining, Apriori, Knowledge Discovey in Database

## Abstrak
Bengkel  Rizal  Motor  adalah  Usaha  bidang  jasa  dan  penjualan  suku  cadang  mobil  semakin banyak  bengkel  yang  berkembang  pesat  pada  saat  ini  menjadikan  Bengkel  Rizal  Motor membuat stategi pemasaran yang lebih baik dari bengkel yang lainnya. Dengan adanya paket promosi  akan  menarik  perhatian  para  konsumen  yang  sebelumnya  tidak  tertarik  berbelanja menjadi sangat tertarik karna adanya paket promosi yang tersedia. Untuk menentukan paket promosi  pada  Bengkel  Rizal  Motor  agar  lebih  efisien  dan  tepat  sasaran  maka  penulis menggunakan  salah  satu  cara  dengan  melihat  barang  yang  paling  sering  dibeli  oleh  para konsumen.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisa  data  transaksi  penjualan  untuk dijadikan  sebuah  paket  promosi  berdasarkan  pola  pembelian  dari  para  konsumen.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Knowledge  Discovey  in  Database (KDD)  Yang  terdiri  dari  tahapan  seleksi  data  pembersihan  data,  transformasi  data,  data mining,  dan  evaluasi.  Algoritma  pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Apriori  yang melihat  dari  itemset  yang  terbentuk,  pada  penelitian  ini  menggunakan  4  itemset  dengan minimum  support  60%  dan  minimum  confidence  90%.  Untuk  hasil  yang  diperoleh  adalah asosiasi  antar  produk  atau  keterhubungan  barang,  pada  penelitian  ininilai  confidence  yang didapatkan sebesar 98,182% yang merupakan nilai confidence terbaik yang terdapat pada 3 itemse.
Kata kunci: Analisis, WEKA, Data, Data Mining, Apriori, Knowledge Discovey in Database
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan yang terjadi di era modern yang selalu maju dalam bidang apapun terutama dalam bidang otomotif di lingkungan dunia bisnis memaksa para  pelaku  bisnis  untuk  memikirkan  sangat  pentingnya  strategi  dan pemikiran  yang  dapat  menjamin  keberlangsungan  bisnisnya  yang dijalankannya.  Dunia  pemasaran  globalisasi  memberikan  efek  yang mengagumkan  dengan  munculnya  pemasaran  yang  mengadopsi  dari  dunia luar,  sehinnga  banyak  bermunculan  pasar  modern  di  Indonesia.  Para produsen  juga  semakin  kreatif  dan  inovatif  dalam  memanjakan  konsumen melalui  penawaran  promosi  produk  dengan  memberikan  pelayanan  dan fasilitas  yang  semakin  baik.  Hal  ini  dilakukan  agar  mempertahankan eksistensi perusahaan dalam persaingan bisnis.
Analisis  data  merupakan  upaya  mencari  dan  menata  catatan  hasil observasi,  wawancara  dan  lainya  untuk  meningkatkan  pemahaman  peneliti tentang kasus yang diteliti dan menyajikan sebagai temuan (Noeng Muhadjir 1998:104).  Misalnya,  informasi  dapat  dilihat  dari  segi  barang  yang  dibeli secara  bersamaan,  infomasi  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  pemasaran produk yang saling melengkapi dan dapat digunakan dalam pembuatan paket refarasi  (servis)  dan  spepart  (produk)  yang  dijadikan  satu  akan  menjadi paket refarasi mobil, yang diperuntukan agar untuk meningkatkan penjualan produk  pada  perusahaan.  Teknologi data  mining menjadi  salah  satu  solusi dalam  menentukan  strategi  pemasaran  dan  kolerasi  antara  barang  yang dibeli oleh konsumen dan jasa sehingga dapat meningkatkan pelayanan pada konsumen  karna  Bengkel  Rizal  Motor  sangat  mengutamakan  pelayanan terhadap konsumennya.
Data  mining  mulai  banyak  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  dalam mencari  pola  dari  suatu  basis  data  yang  besar.  Kebanyakan data  mining digunakan sebagai penelitian dalam hal penjualan, penentu jumlah produksi, keterkaitan pelanggan dan lain-lain. Proses data mining ialah dimana proses mencari  pola  atau  informasi  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan algoritma.  Banyak  sekali  metode  yang  digunakan  dalam data  mining ,  yaitu extimation,  prediction,  classification,  clustering,  association .  Pemilihan  fungsi atau  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan  dan  picarian pengetahuan  secara  keseluruhan.  Metode  asosiasi  yang  merupakan  teknik data mining untuk menentukan aturan asosiatif antara kolerasi item.  Salah satu algoritma dari aturan asosiatif adalah Algoritma Apriori. Algoritma Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining yang merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  menghasilkan association  rule , Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  merupakan  presentasi kombinasi item tersebut dalam sebuah database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antara item dalam aturan asosiasi [1].
Untuk itu maka pengelola harus mencermati pola pola penelitian yang dilakukan oleh konsumen. Aturan asosiatif dari analisis pembelian di bengkel dapat  diketahui  berapa  besarnya  kemungkinan  seseorang  membeli  atau
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
memakai  suatu  produk  dengan  produk  lainnya.  Dengan  bermodalkan pengetahuan  tersebut  pemilik  bengkel  dapat  menggunakan  informasi tersebut untuk membuat paket refarasi mobil guna meningkatkan penjualan produk.  Oleh  karena  itu  penulis  mencoba  untuk  menyelesaikan permasalahan  yanga  ada  di  Bengkel  Rizal  Motor  dengan  salah  satu  teknik yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  tersebut  dengan  menggunaan Algoritma Apriori.
Dalam  penetilian  ini  akan  dibuat  suatu  analisi  data  transaksi  untuk mebuat pake refarasi dengan algoritma apriori yang dapat membantu dalam melihat  pola  pemakaian  konsumen.    Dan  pada  tahap  pengujian  akan digunakan software Weka 3.8.2 agar data yang di dapat peneliti lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Objek Penelitian
Objek Penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh  penulis  dengan  melakukan kegiatan analisis terhadap data trasanksi penjualan. Data hasil penjualan di peroleh langsung dari pengelola bengkel Rizal Motor, kemudian data tersebut digunakan dan di analisis untuk menentukan pola pembelian pelanggan. Dari data  penjualan  yang  sudah  diperoleh  akan  diproses  menggunakan  WEKA kemudian dihitung secara manual dengan algoritma Association Rule Mining (Apriori).

## 2.2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  menggunakan metodologi    Metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Dalam penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in Database, dimana metode ini memiliki 7 tahapan, yaitu Data Cleaning, Data Integration,  Data  Selection,  Data  Transformation,  Data  Mining,  Pattern Evaluation dan Knowledge .
2.2.1. Pembersihan Data ( Data Cleaning )
Pada sesi ini setelah mendapatkan data dari Bengkel Rizal Motor, data dicari hubungannya dengan atribut yang dibutuhkan. Data akan dipilih atau diseleksi untuk melakukan penelitian, Karena tidak semua atribut digunakan maka perlu pembersihan data supaya daya yang di olah bener-bener relevan. Pembersihan  ini  penting  dalam  meningkatkan  performa  dalam  proses mining .  Pembersihan  data  ini  dilakukan  dengan  cara  menghapus  data  yang tidak  lengkap  isinya  ( missing  value ),  duplikasi  data  dan  data  yang  tidak konsisten
2.2.2. Integrasi Data ( Data Integration )
Pada  sesi  integrasi  data  dilakukan  penggabungan  data  dari  berbagai sumber  menjadi  penyimpanan  data  yang  sama.  Dikarenakan  data  yang didapatkan  hanya  data  penjualan  yang  berjumlah  hanya  1  tabel  saja,  yaitu tabel data penjualan maka tahap ini tidak perlu dilakukan.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2.3. Seleksi Data ( Data Selection )
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  berdasarkan  data  yang  diperoleh dari Pengelola Bengkel Rizal Motor. Data yang diperoleh yaitu data penjualan dari bulan Desember 2020 sampai dengan bulan Mei 2021.

## 2.2.4. Transformasi Data ( Data Transformation )
Pada tahap ini dilakukan pengubahan bentuk pada dataset agar sesuai untuk  dilanjutkan  ke  proses data  mining .  Misal:  dataset  dalam  bentuk numerik diubah ke dalam bentuk kategorik, begitupun sebaliknya.

## 2.2.5. Data Mining
Pada tahap ini dilakukan pemilihan metode asosiasi. Data yang telah di transformasikan akan  dioleh dengan algoritma yang dipilih. Algoritma yang digunakan  yaitu  algoritma  apriori  menggunakan tools WEKA  3.8.2.  Berikut Langkah/rule algoritma apriori yang digunakan pada penelitian ini:
2.2.6 . Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation )
Pada  sesi  ini  dilakukan  evaluasi  dari  hasil  5  sesi  sebelumnya  apakah sesuai  atau  belum.  Jika  hasilnya  belum  selesai,  maka  proses  akan  diulang kembali ke proses sebelumnya. Dalam sesi ini juga mengevaluasi pengerjaan dari  algoritma  apriori  dan  pengaruh  nilai  dari  minimun support dan minimum confidence yang telah ditentukan.
2.2.7. Pengetahuan ( Knowledge )
Sesi terakhir dalam KDD ini dimana pola yang sudah di dapatkan bisa disimpulkan  dan  diubah  ke  dalam bentuk  yang  mudah  dipahami.  Hasil  dari pengetahuan  ini  berupa  rekomendasi  yang  bisa  dilanjut  untuk  penelitian selanjutnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  diberikan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sekaligus dibahas  secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  tabel  dan lain-lain  yang  mempermudah  pembaca  paham  dan  diacu  di  naskah.  Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.
3.1. Analisis Kebutuhan
Pada sesi ini analisis kebutuhan dilakukan supaya mengetahui data apa saja yang akan digunakan , tool , dan algoritma serta metode pengerjaan.

## 3.1.1. Sumber Data
Sumber data yang digunakan oleh penulis dalam melakukan penelitian ini yaitu dari bengkel rizal motor yang masih berupa kwitansi dan kemudian di salin  ke ms excel . Tujuannya agar mempermudah pembacaan untuk proses selanjutnya.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.1.2. Penggunaan WEKA
Penelitian  ini  menggunakan tool WEKA  sebagai  sarana  untuk menghitung  dengan  algoritma  apriori  dengan  otomatis.  Versi  WEKA  yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah WEKA versi 3.8.2
Gambar 1. WEKA3.8.2
3.1.3. Penghitungan Manual Menggunakan Algoritma Setelah  dilakukan  penghitungan  otomatis  dengan  menggunakan tool WEKA  versi  3.8.2,  langkah  selanjutnya  yaitu  masih  menggunakan  algoritna apriori  untuk  penyelesaian  masalah.  Di  tahap  ini  dilakukan  penghitungan secara manual dengan menggunakan algoritma apriori.

## 3.2. Hasil Penelitian
Hasil penelitian dilakukan sesuai dengan metode yang digunakan yaitu menggunakan metode KDD ( Knowledge Discovery in Database ).

## 3.2.1. Seleksi Data ( Data Selection )
Data  yang  akan  disalin  berupa  tanggal  transaksi,  nomor  transaksi, menu, jenis, kuantitas, harga per-barang dan jumlah total transaksi, Dari data yang  disebutkan  maka  yang  akan  dipilih  untuk  proses  data  seleksi  yaitu nama barang dan jumlah transaksi
Tabel 1. Contoh tabel data setelah melalui tahap seleksi.
Oli Mesin  Kampas Rem  Karbu Cleaner  Oli Powerstearing  Lampu 1 2 2 2 1 7 - 2 3 3 1 1 2 1 3 1 - 2 1 - 2 1 2 2 1 1 4 3 3 3
Data diatas bisa dibilang masih berbentuk data mentah dan belum bisa masuk  ke  proses  selanjutnya  karena  dalam  data  tersebut  masih  terdapat
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
missinvalue yang  ditandai  dengan  simbol  “_”.  Maka  dari  itu  proses  untuk pergantian  simbol  tersebut  ada  di  proses  selanjutnya  yaitu  proses data cleaning.
3.2.2. Pembersihan Data ( Data Cleaning ) Dimana dataset yang akan diolah harus dalam keadaan yang bersih dari missing  value ,  kesalahan  perhitungan  data  dan outliner. Data  dinyatakan memiliki massing value bila  kolom pada  atribut  yang  ada  di dataset kosong atau diisi oleh simbol “_”.  Jika pada atribut terdapat missing value yang terisi dengan simbol “_” maka nilai nya diganti menjadi angka nol.
Tabel 2 .Contoh data sesudah proses Data Cleaning Oli Mesin  Kampas Rem  Karbu Cleaner  Oli Powerstearing  Lampu 1 2 2 2 1 7 0 2 3 3 1 1 2 1 3 1 0 2 1 0 2 1 2 2 1 1 4 3 3 3
Data  kosong  atau missing  value yang  ditandai  dengan  simbol  “_” kemudian  dirubah  menjadi  angka  “0”,  yang  menandakan  barang  tersebut tidak ada yang terjual pada data transaksi.

## 3.2.3. Transformasi Data ( Data Transformation )
Huruf  “Y”  menandakan  bahwa  barang  tersebut  telah  terjual  yang sebelumnya  ditulis  oleh  angka  atau  nominal,  untuk  huruf  “N”  menandakan bahwa  barang tersebut  tidak terjual  yang  sebelumnya  ditulis  dengan  angka “0”.
Tabel 3. Contoh Tranformasi Data OLI Kampas Rem KarbuCleaner Oli Power Stearing Lampu Y Y Y Y Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y N Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y

## 3.2.4. Data Mining
Pada  penelitian  ini  penerapan data  mining dengan  menggunakan algoritma  apriori  untuk  menghitung  dan  memproses  data  jenis  numeric. Hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  juga dilakukan dengan toll WEKA yang dimana algoritma apriori dihitung secara otomatis menggunakan tool tersebut.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1) Algoritma Apriori Berikut adalah pola atau rule dari pengerjaan Algoritma Apriori:
a. Tentukan minimal support Sebelum  memulai  penghitungan  untuk  mencari  nilai support tentukan terlebih dahulu nilai minimum untuk support -nya, untuk meminimum support ditentukan menjadi 60%.
b. Analisa pola frekuensi tinggi Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari  nilai support dalam database .  Nilai support sebuah  item diperoleh dengan rumus berikut:
(1)
Contoh penghitungan:
Persamaan diatas juga terus dilakukan satu persatu untuk mencari nilai support dari  setiap  item  yang  ada  di  dalam datasate ,  berikut adalah hasil semua perhitungan sesuai dengan persamaan mencari nilai support : Berikut contoh tabel hasil perhitungan support :
Tabel 4. Hasil perhitungan support 1 item set Item Set Support Count Support Oli Mesin 145 0.823864 Kampas Rem 127 0.721591 Karbu Cleaner 150 0.852273 Oli Powerstearing 150 0.852273 Lampu 166 0.943182 Oli Transmisi 150 0.852273 Persamaan untuk menghitung dengan menggunakan 2 itemset juga terus  dilakukan  dengan  semua  item  yang  ada  didalam database . Berikut adalah hasil pencarian dengan menggunakan 2 itemset:
Tabel 5. Hasil penghitungan support 2 itemset Item Set Support Count Support Oli Mesin, Kampas Kopling 110 62,50000000% Oli Mesin, Baut Roda 106 60,22727273% Oli Mesin, Karbu Cleaner 120 68,18181818%
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Item Set Support Count Support Oli Mesin, Lampu 137 77,84090909% Oli Mesin, Aki 127 72,15909091% Oli Mesin, Oli Transmisi 123 69,88636364%
Penghitungan  diatas  juga  dapat  dilakukan  kembali  dengan menghitung semua kombinasi dari item -item yang telah didapatkan dari penghitungan itemset. Berikut adalah hasil yang diperoleh dari penghitungan untuk mencari 3 itemset:
Tabel 6. Hasil penghitungan support 3 itemset Item Set Support Count Support Oli Mesin, Karbu Cleaner, Lampu 113 64,20454545% Oli Mesin, Karbu Cleaner, Aki 106 60,22727273% Oli Mesin, Lampu, Aki 121 68,75000000% Oli Mesin, Lampu, Oli Transmisi 117 66,47727273% Oli Mesin, Lampu, Busi 123 69,88636364%
Persamaan  atau  rumusan  diatas  juga  dilakukan  sampai  semua itemset  sudah  mendapatkan  hasil  berupa support .  Berikut  hasil yang sudah didapat dari penghitungan untuk mencari 4 itemset :
Tabel 7. Hasil penghitungan support 4 itemset Item Set Support Count  Support (%) Karbu Cleaner, Lampu, Oli Transmisi, Aki 107 60,795455% Karbu Cleaner, Lampu, Oli Transmisi, Busi 110 62,500000% Karbu Cleaner, Lampu, Busi, Aki 112 63,636364% Karbu Cleaner, Oli Powerstearing, Lampu, Busi 108 61,636364% Lampu, Oli Transmisi, Busi, Aki 116 65,909091% Oli Mesin, Lampu, Oli Transmisi, Aki 106 60,227273% c. Pembentukan aturan asosiatif Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk confidence ,
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan  menghitung confidence aturan  assosiatif  A  ->  B.  Nilai confidence dari aturan A-> B diperoleh dari rumus berikut:
(2) Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat  diketahui  dengan parameter, support (nilai panjang) yaitu persentase kombinasi item tersebut  dalam  database  dan confidence (nilai  kepastian)  yaitu kuatnya  hubunhan  antara  item  dalam  aturan  asosiatif.  Tabel berikut adalah hasil dari penghitungan nilai confidence :
Tabel 8. Nilai confidence 2 itemset Confidence Itemset 2 Confidence Oli Mesin => Kampas Kopling 75.862% Oli Mesin => Baut Roda 73.103% Oli Mesin => Karbu Cleaner 82.759% Oli Mesin => Lampu 94.483% Oli Mesin => Aki 87.586% Oli Mesin => Oli Transmisi 84.828%
Berikut adalah tabel dengan kombinasi 3 itemset:
Tabel 9. Nilai confidence 3 itemset Confidence Itemset 3 Confidence Oli Mesin, Karbu Cleaner => Lampu 94.167% Oli Mesin, Karbu Cleaner => Aki 88.333% Oli Mesin, Lampu => Aki 88.321% Oli Mesin, Lampu => Oli Transmisi 85.401% Oli Mesin, Lampu => Busi 89.781% Berikut adalah tabel dengan kombinasi 4 itemset:
Tabel 10. Nilai support 4 itemset Item Set Support Count Support (%) Karbu Cleaner, Lampu, Oli Transmisi, Aki 107 60,795455% Karbu Cleaner, Lampu, Oli Transmisi, Busi 110 62,500000% Karbu Cleaner, Lampu, Busi, Aki 112 63,636364% Karbu Cleaner, Oli Powerstearing, Lampu, Busi 108 61,636364% Lampu, Oli Transmisi, Busi, Aki 116 65,909091% Oli Mesin, Lampu, Oli Transmisi, Aki 106 60,227273%
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  925-934 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2.5. Evaluasi (Evaluation)
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  dari  hasil  pemrosesan  Algoritma Associatuin  Rule  Mining  (Apriori),  kemudian  dilakukan  evaluasi  terhadap pengaruh minimum support dan minimum confidence.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka mendapatkan beberapa kesimpulan yaitu:
a) Dari  hasil  analisis  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan data  transaksi  penjualan  dari  Bengkel  Rizal  Motor  selama  6  bulan terhitung  dari  bulan  Januari  2021  sampai  dengan  bulan  Juni  2021 dengan  parameter minimum  support sebesar  60%  dan minimum confidence sebesar  90%  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi menu item yang  dapat  dibuat  untuk  proses  pengembangan  promosi menjadi  menu  paket  yaitu  sebanyak 76 rule dengan  nilai confidence 5 terbesar yaitu:
1) Baut Roda, Busi => Lampu dengan nilai confidence 98,182%
2) Kampas Rem, Oli Powerstearing => Lampu dengan nilai confidence 97,345%
3) Oli  Powerstearing,  Busi,  Oli  Transmisi  =>  Lampu  dengan  nilai confidence 96,522%
4) Karbu  Cleaner,  Busi,  Oli  Transmisi  =>  Lampu  dengan  nilai confidence 96,491%
5) Karbu  Cleaner,  Oli  Powerstearing,  Busi  =>  Lampu  dengan  nilai confidence 96,429%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining concepts and techniques third edition . [2]  Kusrini. (2009). Algoritma Data Mining.
[3] Adinugroho,  S.,  &  Sari,  Y.  (2018). Implementasi  data  mining menggunakan WEKA .
[4] Dinda,  D.  S.  (2014). Penggunaan  Metode  Apriori  Untuk  Analisa Keranjang  Pasar  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Minimarket Menggunakan Java&MySql .
[5] Sistaningrum.  (2002). Manajemen  Promosi  Pemasaran. Jakarta:  PT Index.