## 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.v5i3.3112

## Analisa Pola Penjualan Produk Sepeda Motor Yamaha Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Siti Nurlela, Lilyani Asri Utami *
Prodi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 snlela7@gmail.com, 2,* lilyani.lau@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: lilyani.lau@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Perkembangan industri otomotif di Indonesia dapat dikatakan sangat cepat dan cenderung meningkat tiap tahunnya, mengakibatkan  tingginya  kompetisi  karena  banyaknya  perusahaan  yang  menyediakan  berbagai  macam merk sepeda  motor dengan kualitas dan harga yang bersaing. Pihak perusahaan harus menciptakan strategi pemasaran yang mampu menambah tingkat efisiensi penjualan produk sepeda motor Yamaha. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibutuhkan suatu strategi yang dapat membantu meningkatkan penjualan produk sepeda motor, yaitu dengan memanfaatkan data penjualan yang dimiliki oleh perusahaan. Data mining dapat digunakan untuk mengolah data penjualan perusahaan dengan mencari association rule dengan metode algoritma apriori pada variabel produk sepeda motor. Dari hasil analisis association rule pada data penjualan, dengan minimum  support 30%  dan minimum  confidence 75%  menghasilkan  3 rules dengan 3  produk  yang paling  banyak diminati konsumen yaitu NEW MIOM3 CW, NEWAEROX155VVA dan N-MAX, dengan diketahuinya produk yang paling banyak terjual, sehingga perusahaan dapat menambah persediaan produk yang paling banyak terjual dan menyusun strategi pemasaran untuk  memasarkan  produk  dengan  produk  lain  dengan  meneliti  apa  kelebihan  produk  yang  paling  banyak  terjual  tersebut dengan produk lainnya.
Kata Kunci: Data Mining; Association Rule; Apriori; Sepeda Motor; Yamaha
Abstract− The development of automotive industry in Indonesia can be classifiedas very rapid and annually increasing, causing highly  competitive  circumstances  because  many  companies  provide  various  types  of  motorcycle  brands  with  quality  and competitive prices.  The  company  must  create  a  marketing  strategy pattern  that  can  increase  the  level  of  sales  efficiency of Yamaha motorcycle products. To overcome this problem, a strategy that can help increasing sales of motorcycle products is needed, in which by utilizing sales data owned by the company. Data mining can be used to process company sales data by looking for association rules with apriori algorithm on motorcycle product variables. From the results of the association rule analysis on sales data, with a minimum support of 30% and a minimum confidence of 75% can produce 3 rules with 3 products that are most in demand by consumers, namely the NEW MIOM3 CW, NEWAEROX155VVA and N-MAX, by knowing the most selling products, the company can add the most selling product supply and develop a marketing strategy to market the products with other products by examining the comparative advantage of the most sold products over the other products.
Keywords : Data Mining; Association Rule; Apriori; Motorcycle; Yamaha

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan sepeda motor merupakan salah satu transportasi yang banyak diminati masyarakat Indonesia. Terlihat semakin  banyaknya  kendaraan  sepeda  motor  yang  memenuhi  jalan-jalan  di  berbagai  kota  besar  di  Indonesia. Permintaan masyarakat terhadap sepeda motor terus mengalami peningkatan, hal ini memberikan peluang bagi para  produsen  sepeda  motor  untuk  melakukan  inovasi  dari  produk  yang  dihasilkannya  [1].  Banyak  hal  yang menjadi  alasan  masyarakat  lebih  memilih  sepeda  motor  sebagai  sarana  transportasi  dibandingkan  kendaraan lainnya. Sepeda motor menjadi kendaraan yang mudah digunakan bagi semua kalangan. Alasan terpenting orang memilih  sepeda  motor karena  masyarakat  ingin  lebih  cepat  sampai  tujuan dengan  menghindari kemacetan  lalu lintas. Peranan sepeda motor selain sebagai sarana mobilitas, juga memiliki manfaat lain yang dirasakan dalam menggunakan motor adalah lebih memiliki nilai ekonomis karena lebih hemat dibandingkan menggunakan mobil atau kendaraan umum.
Perkembangan industri otomotif di Indonesia dapat dikatakan sangat cepat dan cenderung meningkat tiap tahunnya, seiring perkembangan jaman dan juga daya beli masyarakat terhadap sepeda motor semakin meningkat karena saat ini proses pembelian sepeda motor makin mudah. Saat ini banyak merk dari produk sepeda motor yang ditawarkan seperti, Honda, Yamaha, Suzuki dan lain-lain.
Sepeda  Motor  merupakan  kendaraan  roda  dua  yang  digerakkan  oleh  sebuah  mesin.  Letak  kedua  roda sebaris lurus dan pada kecepatan tinggi sepeda motor tetap stabil disebabkan oleh gaya giroskopik. Sedangkan pada  kecepatan  rendah,  kestabilan  atau  keseimbangan  sepeda  motor  tergantung  kepada  pengaturan  stang  oleh pengendara. Pengguna sepeda motor di Indonesia sangat populer karena harganya yang relatif murah, terjangkau untuk sebagian besar kalangan dan penggunaan bahan bakarnya serta biaya operasionalnya cukup hemat [2].
Yamaha merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang otomotif dengan persaingan yang sangat ketat  karena  banyak  perusahaan-perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  yang  sama  dengan  menghasilkan  produk sejenis. Hal tersebut menyebabkan tingginya tingkat kompetisi karena banyaknya perusahaan yang menyediakan berbagai  macam merk sepeda  motor  dengan  kualitas  dan  harga  yang  bersaing.  Pihak  perusahaan  harus menciptakan pola strategi pemasaran yang mampu menambah tingkat efisiensi penjualan produk sepeda motor Yamaha.

## 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.v5i3.3112
Submitted: 14/06/2021 ; Accepted: 22/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Penjualan produk kendaraan sepeda motor pada salah satu perusahaan yang merupakan penyalur resmi dari produk sepeda motor Yamaha yaitu PT. Victory Cipta Makmur cabang Sukahati yang berlokasi di Jl. Raya Pemda Karadenan Bogor. Penjualan sepeda motor pada PT. Victory Cipta Makmur sudah meluas ke berbagai tempat, khususnya wilayah Jabodetabek. Disamping itu, data penjualan yang dihasilkannya pun telah bervolume cukup besar. Namun pada kenyataannya,  perusahaan ini belum memanfaatkan secara optimal terhadap kumpulan dari banyaknya data transaksi penjualan yang tersimpan pada sistem penjualan perusahaan. Data tersebut dapat diamati untuk memastikan ketersediaan stok dan rekomendasi produk yang disukai oleh konsumen agar strategi pemasaran lebih terarah dan tepat sasaran. Jika data tersebut diolah dan dimanfaatkan menjadi informasi yang berguna dengan mencari  pola  penjualan  produk  sepeda  motor,  maka  data  ini  bisa  menjadi  potensi  yang  menguntungkan  bagi perusahaan dalam meningkatkan penjualan dan pemasaran produknya.
Terkadang hasil dari pengolahan data dengan cara sederhana ( query ) tidak mendapatkan hasil yang efektif karena besarnya volume data yang diolah dan kesulitan untuk melihat asosiasi antar jenis produk sepeda motor Yamaha. Perlu adanya suatu sistem yang dapat membantu secara cepat dan juga tepat. Pemanfaatan informasi dan pengetahuan  yang  terkandung  di  dalam  banyaknya  data  disebut  dengan data  mining.  Data  mining membahas penggalian atau pengumpulan informasi yang berguna dari kumpulan data [3]. Volume data yang terus tumbuh berkembang  secara  dramatis,  menyebabkan  analisa  data  secara  manual  menjadi  tidak  praktis  lagi.  Dibutuhkan suatu solusi otomatis di bidang teknologi informasi untuk mengatasi permasalahan ini, yaitu data mining [4]. Terdapat beberapa permasalahan yang muncul mengenai penjualan produk perusahaan sulit mendapatkan informasi  strategis  seperti  tingkat  penjualan  per  periode,  dengan  menganalisa  data  perusahaan  khususnya  data penjualan  dengan data  mining menggunakan  metode  algoritma  apriori  maka  akan  dapat  membantu  dalam penggalian data yang sudah lama terjadi dan dapat dijadikan sebagai referensi di dalam manajemen perusahaan [5].  Menurut  Dan  Toomey  dalam  [6]  Algoritma  apriori  adalah  algoritma  kelas  yang  membantu  mempelajari peraturan  asosiasi.  Proses  menggunakan  algoritma  apriori  dimulai  dengan  menentukan  kordinat  pertama  dan banyaknya pasangan data yang digunakan  sebagai periode dasar. Kemudian mencari dua dan tiga kombinasi untuk mendapatkan nilai support dan confidence [7]. Market basket analysis dengan association rules merupakan salah satu cara untuk mencari pola asosiasi berdasarkan pola belanja yang dilakukan konsumen, seperti data transaksi minimarket. Banyak sekali pengaruh dalam pembelian konsumen, untuk itu perlu dianalisis sehingga dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk  memaksimalkan  keuntungan  yang  diperoleh.  Hasil  dari  penelitian  ini, support dan confidence tertinggi adalah biskuit dan makanan ringan [8]. Penyakit yang disebabkan oleh rokok lebih dari satu jenis penyakit, untuk mengetahui pola penyakit yang disebabkan oleh rokok dengan menganalisa data pasien rumah sakit. Algortima apriori  bisa  melakukan  penelusuran  pada  data  historis  untuk  mengidentifikasi  pola  data  berdasarkan  sifat  yang teridentifikasi  [9].  Dengan  mencari  pola  kecenderungan  pembelian  obat,  maka  akan  didapatkan  informasi mengenai  obat  apa  saja  yang  banyak  dibeli  dan  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen.  Dengan diketahui obat yang sering dibeli maka Apotek Zam-zam Farma Bogor dapat mengembangkan strategi pemasaran, mengatur  stok  obat  agar  tidak  terjadi  penumpukan  obat  maupun  kekosongan  obat  dan  mengatur  tata  letak penyimpanan obat yang sering dibeli secara bersamaan untuk mempermudah apoteker dalam mencari obat yang dibutuhkan  guna  mengoptimalkan  pelayanan  [10].  Untuk  mengetahui  mobil  Honda  yang  paling  diminati  oleh konsumen  dibutuhkan  teknik Data  Mining dengan  metode  Algoritma  Apriori,  dan  didukung  Aplikasi  Tanagra dengan meneliti data penjualan selama 1 tahun. Maka hasil prediksi penelitian yang didapatkan, bahwa penjualan mobil  Honda  yang  paling  diminati  konsumen  adalah  Mobil  Brio  Satya,  HRV,  Mobillio,  Jazz,  dan  CRV  [11]. Berdasarkan hasil penerapan Algoritma Apriori pada Perpustakaan FST UIN SUSKA  Riau, dapat disimpulkan bahwa  jika  mahasiswa  meminjam  buku  dengan  kategori  manajemen  proyek  atau  kategori  sistem  pakar,  maka mahasiswa  tersebut  juga  akan  meminjam  buku  kategori  pemrograman.  Aturan  ini  dapat  digunakan  pihak perpustakaan untuk mengatur tata letak buku dan rekomendasi peminjaman buku bagi mahasiswa  [12]. Produk peralatan tulis yang sering dibeli oleh konsumen pada Toko XYZ menggunakan Algoritma Apriori adalah buku dan pulpen dengan tingkat support 60% dan tingkat confident 80%. Banyaknya konsumen yang membeli produk tersebut, toko XYZ dapat memfokuskan produknya pada buku dan pulpen untuk penyediaan stok produk [13].
Berdasarkan  uraian  latar belakang di  atas,  maka  dapat  dikembangkan  sebuah  implementasi data  mining dalam menentukan pola penjualan produk sepeda motor Yamaha pada PT. Victory Cipta Makmur. Diharapkan dengan  mengetahui  selera  konsumen  atau trend yang  diminati  konsumen  sepeda  motor Yamaha  nantinya  akan dijadikan  sebagai  alat  bantu  oleh  pihak  perusahaan  PT.  Victory  Cipta  Makmur  dalam  menentukan  strategi pemasaran ke depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti 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.v5i3.3112
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada  dasarnya  semua  penelitian  akan  selalu  didahului  dengan  identifikasi  masalah.  Hal  ini  berguna  untuk peneliti agar fokus pada titik permasalahan. Bagian ini perlu dituliskan berbagai masalah yang ada pada objek yang  diteliti.  Semua  masalah  dalam  objek,  baik  yang  akan  diteliti  maupun  yang  tidak  akan  diteliti  sedapat mungkin dikemukakan.
2. Studi Literatur
Setelah  masalah  diidentifikasi,  maka  langkah  kedua  pada  tahapan  penelitian  ini  adalah  mencari  teori-teori, konsep-konsep  dan  generalisasi  hasil  penelitian  yang  dapat  dijadikan  sebagai  landasan  teoritis.  Penulis melakukan studi pustaka dengan mencari sumber bacaan, bisa dalam bentuk buku-buku teks, jurnal ilmiah dan prosiding serta e-book tentang metode algoitma apriori yang digunakan sebagai acuan dalam menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada PT. Victory Cipta Makmur.
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  melakukan  pengamatan  secara  langsung  (observasi)  terhadap  proses penjualan yang ada pada PT. Victory Cipta Makmur dan wawancara terhadap Sales Counter di PT. Victory Cipta Makmur, guna mendapatkan data primer dan data sekunder.
4. Analisis Data
Analisis Data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain yang terkumpul. Setelah data terkumpul, maka selanjutnya dianalisis untuk menjawab rumusan masalah dan menguji hipotesis yang  diajukan  dengan  teknik  statistik  tertentu.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  statistik Data  Mining menggunakan Association Rules dengan metode Algoritma Apriori. Data hasil analisis, selanjutnya disajikan dan  diberikan  pembahasan  penyajian  data  dengan  tabel  dan  grafik.  Pembahasan  terhadap  hasil  penelitian merupakan penjelasan yang mendalam dan interpretasi terhadap data-data yang telah disajikan.
5. Hasil Analisis Data Menggunakan Algoritma Apriori
Pada  tahap  ini  penulis  telah  menyelesaikan  analisis  data  dan  mendapatkan  hasil  akhir  dari  penelitian,  yaitu aturan asosiasi dengan Metode Algoritma Apriori.
6. Kesimpulan dan Saran
Setelah mendapatkan hasil dari penelitian, maka  selanjutnya dapat disimpulkan. Kesimpulan berisi jawaban singkat  terhadap  setiap  rumusan  masalah  berdasarkan  data  yang  terlah  terkumpul.  Penulis  melakukan penelitian bertujuan untuk memecahkan masalah, maka peneliti berkewajiban untuk memberikan saran-saran yang diharapkan dapat menyelesaikan masalah dan menjadi acuan dalam penelitian berikutnya.

## 2.2 Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian adalah suatu alat yang digunakan mengukur fenomena alam maupun sosial yang diamati [14]. Kualitas  instrumen  penelitian  berkenaan  dengan  validitas  dan  reliabilitas  instrumen.  Sedangkan  kualitas pengumpulan data berkenaan ketepatan cara-cara yang digunakan untuk mengumpulkan data. Instrumen dalam penelitian kuantitatif dapat berupa test, pendoman wawancara, pendoman observasi dan kuesioner. Adapun alat yang digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut.
A. Hardware
Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) yang digunakan yaitu laptop Acer intel® Core  i3 CPU M380 @ 2.53GHz (4 CPUs), harddisk dengan kapasitas 500 GB HDD.
B. Software
Kebutuhan Perangkat Lunak ( Software ) yang digunakan, yaitu: 1. Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 32-bit
2. Microsoft Excel 2007 sebagai media pengolah tabular dan akan dikoneksikan dengan Tanagra 1.4
3. Aplikasi  Tanagra  versi  1.4  yang  digunakan  untuk  menampilkan  presentasi knowledge yang  dapat disimpulkan dari hasil penerapan model data mining.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data, Populasi, dan Sampel
Beberapa teknik pengumpulan data dilihat dari segi cara yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: A. Metode Pengumpulan Data
1. Wawancara
Tujuan dari wawancara jenis ini adalah untuk menemukan permasalahan secara lebih terbuka, dimana pihak yang diajak wawancara diminta pendapat, dan ide – idenya. Peneliti mewawancarai salah satu pegawai atas nama Hariani Endakaninta selaku Sales Counter .
2. Observasi

## 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.v5i3.3112
Metode ini dilakukan dengan melakukan pengamatan secara langsung terhadap proses penjualan yang ada di PT. Victory Cipta Makmur yang berhubungan dengan masalah yang diambil yang berlokasi Jl.  Raya Pemda Karadenan no. 98, Cibinong, Bogor – 16913.
B. Populasi
Populasi pada penelitian ini adalah data penjualan produk Sepeda Motor Yamaha bulan November 2020-April 2021 pada PT. Victory Cipta Makmur.
C. Sampel
Adapun  sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  produk  Sepeda  Motor  Yamaha  pada  bulan November  2020-April  2021  di  PT.  Victory  Cipta  Makmur.  Banyaknya  sampel  dari  keseluruhan  transaksi (bulan November 2020-April 2021) yang berjumlah 1.018 record .

## 2.4 Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  dengan data  mining menggunakan  teknik association  rules dengan metode algoritma apriori. Adapun tahapan analisis data dalam penelitian ini, yaitu: A. Analisa Permasalahan di PT. Victory Cipta Makmur
Dalam proses ini, peneliti menganalisis permasalahan yang ada pada PT. Victory Cipta Makmur, khususnya pada proses penjualan yang ada. Analisis data penjualan dengan menggunakan metode algoritma apriori.
B. Pengolahan Data dengan Perhitungan Algoritma Apriori Tahapan yang dilakukan dalam perhitungan dengan algoritma apriori yaitu:
1. Mencari 3 nilai terbesar yang paling banyak terjual.
Untuk langkah pertama yaitu dengan mencari nilai penjualan yang paling tinggi dalam suatu data transaksi tiap bulan dengan langkah-langkah:
a. Menentukan daftar merk sepeda motor Yamaha.
b. Menentukan data penjualan produk sepeda motor Yamaha.
2. Melakukan pengelompokkan 3 merk sepeda motor yang paling laku terjual.
3. Melakukan representasi data transaksi yang direpresentasikan ke dalam bentuk tabel.
4. Bila diketahui produk sepeda motor serta jumlah transaksi terbesar setiap bulannya, maka dibuat format tabular agar dapat dianalisis dengan algortima apriori.
5. Analisis pola frekuensi tinggi. Analisis pola frekuensi tertinggi menghasilkan kombinasi item yang memenuhi syarat minimum support yang sudah ditentukan [15]. Support merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi [16]. Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai nilai support dalam database . Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
(1)
Sementara itu, rumus 2 itemset diperoleh dengan rumus:
(2)
6. Pembentukan Aturan Asosiasi.
Pembentukan pola association rule dilakukan untuk menemukan aturan asosiasi yang memenuhi minimum confidence dari  frekuensi  tinggi  yang  telah  ditemukan  [15]. Confidence merupakan  suatu  ukuran  yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu) [16]. Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, pencarian aturan asosiasi akan dilakukan dengan syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence atau  asosiatif A → B.  Nilai confidence diperoleh  dari rumus berikut:
(3)
Pencarian nilai confidence juga dilakukan sampai nilai tidak memenuhi syarat minimum confidence lagi.
7. Aturan Asosiasi Final
Dari  analisis  yang  telah  dilakukan  dalam  tahapan  ini  akan  terlihat  asosiasi  yang  terbentuk  dengan menggunakan perhitungan algoritma apriori.
C. Implementasi Algoritma Apriori dengan Tanagra 1.4
Tanagra  1.4  merupakan  salah  satu software  data  mining yang  di  dalamnya  terdapat  beberapa  metode  data mining.  Tanagra  dapat  digunakan  oleh  semua  orang  karena  bersifat open  source [17].  Pada  tahapan sebelumnya, analisis data dengan algoritma apriori dilakukan secara manual atau menggunakan rumus yang telah  ditentukan  dan  menganalisis/  menghitung  hasil  dari  analisis  data  itu  sendiri,  maka  selanjutnya  akan
Support (A) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100%
Support (A,B) = P(A ∩ B)
Support (A,B) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100%
Confidence = P(B  A ) = ∑ transaksi mengandung A dan B ∑ transaksi mengandung A 𝑥100%

## 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.v5i3.3112
dilakukan  analisis  secara  otomatis  dengan  menggunakan  aplikasi  Tanagra  1.4  untuk  membandingkan  dan mengecek apakah proses perhitungan manual dan otomatis sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT. Victory Cipta Makmur menawarkan produk sepeda motor dengan brand Yamaha. Inovasi selalu dilakukan oleh  Yamaha  untuk  mengembangkan  produk  sepeda  motornya,  sehingga  banyak  sekali  jenis  atau  merk  yang ditawarkan. Berikut 30 merk yang ditawarkan dapat terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Jenis Sepeda Motor Yamaha No. Jenis Motor Yamaha No. Jenis Motor Yamaha 1 ALL NEW VIXION 16 NEW FINO PR BC 2 ALLNEWVIXION R 17 NEW FINO SP BC 3 ALLNEWVIXIONGP 18 NEW MIO M3 CW 4 ALLNEWXRIDE125 19 NEW MIO M3 CW S 5 FINOGRANDE125 20 NEWAEROX155VVA 6 JUPZCW FI 21 NEWAEROXVVARV 7 LEXI 22 NEWAEROXVVASV 8 LEXI S 23 NEWSOULGTA 9 MIOM3AKSSSS 24 NEWSOULGTAKS 10 MIOM3CW 25 N-MAX 11 MIOS 26 NMAX ABS 12 MT25 27 R15 GP MOVISTAR 13 MX KING 28 R15VVA155 14 MX KING GP MOV 29 XABRE 15 NEW AEROX - S V 30 XMAX
Transaksi penjualan produk sepeda motor Yamaha akan diakumulasikan dan disusun berdasarkan jumlah penjualan  tiga  produk  terbesar  setiap  bulannya.  Setelah  data  transaksi  penjualan  dikelompokkan  per  bulannya, maka tahap selanjutnya akan terbentuk pola transaksi penjualan, seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Pola Transaksi Penjualan Sepeda Motor Yamaha
Bulan Itemset November 2020 N-MAX , NEWAEROX155VVA, NEW MIO M3 CW Desember 2020 N-MAX, NEWAEROX155VVA, MX KING Januari 2021 N-MAX, MX KING. MIOM3 CW Februari 2021 N-MAX, NEWAEROX155VVA, NEW FINO PR BC Maret 2021 N-MAX NEWAEROX155VVA, MIOM3 CW April 2021 N-MAX, NEWAEROX155VVA, NEW MIO M3 CW
Hasil bentuk Pola Transaksi penjualan dilanjutkan dengan proses representasi data transaksi, dapat dilihat dalam tabel 3.
Tabel 3. Representasi Data Transaksi Transaksi Item Terjual November 2020 N-MAX November 2020 NEWAEROX155VVA November 2020 NEW MIOM3 CW Desember 2020 N-MAX Desember 2020 NEWAEROX155VVA Desember 2020 MX-KING Januari 2021 N-MAX Januari 2021 MX KING Januari 2021 MIOM3 CW Februari 2021 N-MAX Februari 2021 NEWAEROX155VVA Februari 2021 NEW FINO PR BC Maret 2021 N-MAX Maret 2021 NEWAEROX155VVA

## 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.v5i3.3112
Transaksi Item Terjual Maret 2021 MIOM3 CW April 2021 NEW MIO M3 CW April 2021 NEWAEROX155VVA April 2021 N-MAX
Format tabular data transaksi bulanan bila dibentuk akan terlihat seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Format Tabular Transaksi Perbulan Bulan MIOM3_CW MX_KI NG NEWAEROX 155VVA NEW_FINO _PR_BC NEW_MI OM3_CW N-MAX November 2020 0 0 1 0 1 1 Desember 2020 0 1 1 0 0 1 Januari 2021 1 1 0 0 0 1 Februari 2021 0 0 1 1 0 1 Maret 2021 1 0 1 0 0 1 April 2021 0 0 1 0 1 1 ∑ 2 2 5 1 2 6
Persentase  jumlah  item  terpilih  dan  yang  memenuhi  syarat  minimum  support  sebesar  30%  dari  data transaksi dapat dilihat pada tabel 5, tabel 6, dan tabel 7.
Tabel 5. Kombinasi 1 Itemset yang Memenuhi Syarat Itemset Jumlah Hasil Support MIOM3 CW 2 33,33% MX KING 2 33,33% NEWAEROX155VVA 5 83,33% NEW MIOM3 CW 2 33,33% N-MAX 6 100%
Tabel 6. Kombinasi 2 Itemset yang Memenuhi Syarat Itemset Jumlah Hasil Support MIOM3 CW - N-MAX 2 33,33% MX KING - N-MAX 2 33,33% NEWAEROX155VVA - NEW MIOM3 CW 2 33,33% NEWAEROX155VVA - N-MAX 5 83,33% NEW MIOM3 CW - N-MAX 2 33,33%
Tabel 7. Kombinasi 3 Itemset yang Memenuhi Syarat Itemset Jumlah Hasil Support NEWAEROX155VVA – NEW MIOM3 CW – N-MAX 2 33,33%
Pada tabel 7 telah disimpulkan bahwa item yang sering dibeli bersamaan adalah  NEWAEROX155VVA, NEW  MIOM3  CW  dan  N-MAX,  untuk  mengetahui  nilai confidence,  itemset (NEWAEROX155VVA,  NEW MIOM3 CW, N-MAX) dibuatkan aturan asosiatifnya, hasilnya seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Pembentukan Aturan Asosiatif Aturan Asosiatif Support (AUB) Support (A) Confidence % NEWAEROX155VVA→ NEW MIOM3 CW, N-MAX 2 5 40% NEW MIOM3 CW → NEWAEROX155VVA, N-MAX 2 2 100% N-MAX → NEW MIOM3 CW, NEWAEROX155VVA 2 6 33,33% NEW MIOM3 CW, N-MAX → NEWAEROX155VVA 2 2 100% NEWAEROX155VVA, N-MAX → NEW MIOM3 CW 2 5 40% NEW MIOM3 CW, NEWAEROX155VVA → N-MAX 2 2 100% NEW MIOM3 CW → N-MAX 2 2 100% NEWAEROX155VVA → N-MAX 5 5 100% NEW MIOM3 CW → NEWAEROX155VVA 2 2 100%

## 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.v5i3.3112
Tabel 9. Aturan Asosiasi Final
Itemset Support Confidence NEW MIOM3 CW → NEWAEROX155VVA, N-MAX 33,33% 100% NEW MIOM3 CW, N-MAX → NEWAEROX155VVA 33,33% 100% NEW MIOM3 CW, NEWAEROX155VVA → N-MAX 33,33% 100% NEW MIOM3 CW → N-MAX 33,33% 100% NEWAEROX155VVA → N-MAX 33,33% 100% NEW MIOM3 CW → NEWAEROX155VVA 33,33% 100%
Berdasarkan tabel 9, dapat disimpulkan bahwa produk yang diminati oleh konsumen adalah NEW MIOM3 CW, NEWAEROX155VVA dan N-MAX dan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Grafik Aturan Asosiasi Final Penjualan Terbanyak
Hasil asosiasi final atribut yang memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence adalah NEW MIOM3 CW, N-MAX dan NEWAEROX155VVA terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Asosiasi Final
Aturan asosiasi final atau Association Rules berdasarkan pada minimum support dan minimum confidence yang telah diatur, maka dihasilkan aturan asosiasi pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Jika membeli N-MAX dan NEW MIOM3 CW, maka akan membeli NEWAEROX155VVA 33,33% 100% Jika membeli NEW MIOM3 CW, maka akan membeli N-MAX dan NEWAEROX155VVA 33,33% 100% Jika membeli NEW MIOM3CW maka akan membeli NEWAEROX155VVA 33,33% 100%

## 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.v5i3.3112
Berdasarkan  aturan  asosiasi  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  produk  sepeda  motor  Yamaha  yang  paling banyak terjual pada PT. Victory Cipta Makmur dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Grafik Aturan Asosiasi Final Penjualan Terbanyak
Berdasarkan grafik di atas, produk sepeda motor Yamaha yang paling banyak terjual adalah NEW MIOM3 CW,  NEWAEROX155VVA  dan  N-MAX,  dengan  diketahuinya  produk  yang  paling  banyak  terjual,  sehingga perusahaan dapat menambah persedian produk yang paling banyak terjual dan menyusun strategi pemasaran untuk memasarkan produk dengan produk lain dengan meneliti apa kelebihan produk yang paling banyak terjual tersebut dengan produk lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Menganalisa  algoritma  apriori  terhadap  data  penjualan  produk  sepeda  motor  Yamaha  pada  PT.  Victory  Cipta Makmur, dimulai dari menganalisa data tersebut dengan cara mencari pola frekuensi tinggi lalu menentukan syarat minimum support dan minimum confidence dengan frequent itemset dan algoritma apriori untuk mendapatkan hasil aturan  asosiasi  yang  memenuhi support dan confidence.  Data  Mining dapat  diimplementasikan  dengan menggunakan database penjualan  produk  sepeda  motor  Yamaha  pada  PT.  Victory  Cipta  Makmur  untuk menemukan kecenderungan pola kombinasi itemset, dengan diketahui aturan asosiasi dapat membantu PT. Victory Cipta Makmur dalam menentukan produk sepeda motor apa saja yang menjadi selera konsumen sehingga pihak manajemen  dapat  menyusun  strategi  penjualan.  Penerapan  algoritma  apriori  dapat  diimplementasikan  pada aplikasi Tanagra. Hal ini dibuktikan melalui perhitungan nilai support dan confidence yang menunjukan hasil yang sama.

## REFERENCES
[1] N. Fatmawati and E. Soliha, “Kualitas Produk, Citra Merek dan Persepsi Harga Terhadap Proses Keputusan Pembelian Konsumen Sepeda Motor Matic ‘Honda,’” J. Manaj. Teor. dan Terap. | J. Theory Appl. Manag. , vol. 10, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.20473/jmtt.v10i1.5134.
[2] H. Soedarmo, Panduan Praktis Merawat & Memperbaiki Sepeda Motor . PT. Gramedia Pustaka Utama., 2018.
[3] S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka . Malang: Universitas Brawijaya Press, 2018.
[4] Purwadi, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pola Pembelian Sepeda Motor Pada Showroom Cv . Viva Mas Motors Dengan Metode Algoritma C4 . 5,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 2, no. 2, pp. 34–38, 2018.
[5] P. Sari and B. Sinaga, “APLIKASI DATA MINING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PENJUALAN PRODUK TERBESAR PADA CV. SAKURA PHOTO,” Eur. Heart J. , vol. 28, no. 12, pp. 1407–1408, 2018.
[6] S. Sulastri, E. Zuliarso, and Y. Anis, “Implementasi Algoritma Apriori Dan Algoritma Eclat Pada Ahass Akmal Jaya Purwodadi,” Dinamik , vol. 22, no. 1, pp. 50–56, 2017, doi: 10.35315/dinamik.v22i1.7105.
[7] P.  Studi et  al. ,  “ANALISIS  ALGORITMA  APRIORI  DAN  ASSOCIATION  RULE  DALAM  MENENTUKAN PERSEDIAAN SPARE PART MOTOR PADA PT .,” pp. 122–128, 2020.
[8] E. L. Febrianti and A. Suryadi, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Apriori,” vol. 9986, no. September, pp. 1–4, 2018.
[9] F. T. Waruwu, E. Buulolo, and E. Ndruru, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Analisa Pola Data Penyakit Manusia Yang Disebabkan Oleh Rokok,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 176–182, 2017.
[10]  A.  Ishaq,  L.  A.  Utami,  and  S.  Mariana,  “Analisa  Pola Penjualan Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Apotek Zam-Zam  Bogor,” Syntax    J.  Inform. ,  vol.  08  No.  1,  no.  1,  pp.  13–23,  2019,  [Online].  Available: https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/unduh/item/221312/utami.pdf.
[11]  D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling  Diminati  Pada  Honda  Permata  Serpong,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  302,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.1496.
0.00% 50.00% 100.00% Support Confidence N-MAX,
NEW MIOM3 CW → NEW MIOM3 CW → N - NEW
MIOM3 CW →

## 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.v5i3.3112
[12]  E. Srikanti, R. F. Yansi, Norhavina, I. Permana, and F. N. Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Aturan Asosiasi pada Data Peminjaman Buku di Perpustakaan,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 77–80, 2018.
[13]  A. Valerian and L. Hakim, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Stok Peralatan Tulis Pada Toko XYZ,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. V, no. 1, pp. 18–22, 2018.
[14]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D , 27th ed. Bandung: Alfabeta, 2017.
[15]  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.
[16]  S. Sutrisno, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Pola Penjualan Produk Dana Pada Pt Bank Rakyat Indonesia (Persero)  Tbk  Kanca  Jakarta  Pasar  Minggu,” J.  Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  12–26,  2020,  doi: 10.47080/simika.v3i1.834.
[17]  S.  Adrianto,  N.  Khasanah,  and  D.  Wahyuni,  “Implementasi  Data  Mining  pada  Penjualan  Kartu  Perdana  Internet  di Purnama Ponsel Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 5, no. 2, pp. 81–95, 2020, doi: 10.14421/jiska.2020.52-03.