## Penerapan Market Basket Analysis dengan Menggunakan Metode Association Rule Untuk Pengenalan Pola Perilaku Konsumen
Raudhah 1 , Iman Muhammad 1 , Sri Ramadhany 2,*
1 Prodi Teknik Informatika, STMIK Logika, Medan, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Logika, Medan, Indonesia Email: 1 adek.raudhah@gmail.com, 2, stmiklogika@yahoo.com, 3,* sriramadhany82@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sriramadhany82@gmail.com Submitted 02-12-2022 ; Accepted 23-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Kasimura  Supermarket  membutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  membantu  meningkatkan  jumlah  penjualan  produk  sehingga  dapat meningkatkan  jumlah  penghasilan.  Data  penjualan  dapat  diolah  dengan  menggunakan  teknik  data  mining  market  basket  analysis dengan algoritma apriori sehingga menghasilkan suatu keputusan yang dapat membantu manajemen guna meningkatkan penghasilan Kasimura Supermarket. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola perilaku konsumen. Digunakan 10 data transaksi dengan nilai threshold 0,2,maka frequent itemset adalah semua itemset yang supportnya >= 0.2, yaitu: gula, teh, kopi, gula dan teh, gula dan kopi, teh dan kopi, gula dan teh dan kopi. Sehingga nilai confidence didapat conf (gula, teh) = supp(gula,teh) / Supp(gula) = 0.2/0.3 = 0.667.
Kata Kunci: Supermarket; Market Basket Amalysis; Algoritma Apriori, Data; Data Mining

## Abstract
Kasimura Supermarket needs a method that can help increase the number of product sales so that it can increase the amount of income. Sales data can be processed using data mining techniques market basket analysis with the apriori algorithm so as to produce a decision that can help management to increase Kasimura Supermarket's income. The Apriori algorithm is used to find patterns of consumer behavior. Used 10 transaction data with a threshold value of 0.2, then the frequent itemset is all itemsets whose support> = 0.2, namely: Sugar, Tea, Coffee, Sugar and Tea, Sugar and Coffee, Tea and Coffee, Sugar and Tea and Coffee. So that the confidence value is obtained Conf(Sugar, Tea) = supp(Sugar, Tea) / Supp(Sugar) = 0.2/0.3 = 0.667.
Keywords : Supermarket; Market Basket Amalysis; Apriori Algirthm; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan dagang di Indonesia hingga saat ini merupakan sebuah entitas bisnis yang memiliki kontribusi yang sangat penting dalam perekonomian nasional. Kontribusi dari  perusahaan dagang di Indonesia dapat dilihat dari kemunculan berbagai  macam  toko,  swalayan,  supermarket  hingga  mall  yang  menyediakan  produk  dari  pemasok  (supplier)  tanpa mengubah bentuk dari produktersebut. [1] PT.EraSurya Rirelindo merupakan satu persahaan perdagangan umum yang bergerak dibidang bisnis retail atau (Supermarket) dengan nama Kasimura Supermart.Supermarket Kasimura merupakan salah satu bidang usaha yang bergerak pada bidang penjualan produk kebutuhan hidup manusia.[2] Salah satu cabang Supermarket Kasimura adalah di Jalan Gunung Krakatau nomor 184/103 Medan.
Dengan adanya revolusi industri 4.0, persaingan bisnis semakin ketat khususnya dari sisi proses bisnis promosi, penjualan, dan transaksi. Dengan kemajuan sistem, teknologi informasi, komunikasi dan internet saat ini, maka menjadi suatu  tantangan  bagi  supermarket  kasimurauntuk  meningkatkan  penjualan.[3]Aktivitas  pada  perusahaan  yang  sudah berjalan  adalah  informasi  dari  transaksi  jual  beli  yang  hanya  tersimpan  pada  repository  sebagai  laporan.  Sehingga informasi hanya menjadi data histori yang tidak terpakai. [4]
Namun, bagi perusahaan yang menjual produk-produk dalam skala besar, yang terdiri dari ratusan bahkan ribuan jenis  produk,  cara  pengolahan  data  seperti  itu  menjadi  lebih  sulit  dilakukan.  Bisa  saja  dalam  timbunan  data  transaksi tersebut terdapat suatu informasi signifikan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan, misalnya pola belanja konsumen.[5]Suatu teknologi yang dapat digunakan untuk mewujudkannya adalah data mining.
Data Mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan mengunakan teknik atau  metode  tertentu.[6] Data  mining tersebut  akan  menjadi  tolak  ukur  ataupun  acuan  untuk  menggambil  keputusan. Pengolahan  data  mining  dapat    dilakukan  dengan  beberapa  teknik  diantaranya  Metode Rough  Set,  Fuzzy,Association Rule ,Algoritma C4.5 dan lain –lain. [7] Association rule mendukung dalampengambilan keputusan di bidang pemasaran, misalnya untuk mengetahui pola pembelian  pelanggan,  penentuan  tata  letak  barang  dan  lain-lain.[4]    Aplikasi  adalah  program  siap  pakai  yang  dapat digunakan untuk menjalankan perintah-perintah dari pengguna aplikasi tersebut dengan tujuan mendapatkan hasil yang lebih akurat sesuai dengan tujuan pembuatan aplikasi tersebut. PHP bersifat dinamis. PHP dapat dijalankan pada berbagai macam sistem operasi seperti Windows, Linux, dan Mac Os. [8]
Penelitian dengan tema ini juga pernah dilakukan oleh Binti Umayah pada tahun 2015 dengan judul “Aplikasi Market  Basket  Analysis  dengan  metode  Association  Rule  Untuk  Menemukan  Perilaku  Konsumen  Melalui  Data Transaksi”. Pada penelitian ini Binti Umayah menggunakan nilai confidence sebesar 46,69% dengan nilai support 1,78% dan menghasilkan sebanyak 30 Rule. Penelitian ini dilakukan berdasarkan masalah yang timbul dari latar belakang diatas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Desain  penelitian  adalah  merupakan  tahapan  dalam  menyusun    karya    ilmiah    untuk    memperoleh    bukti-bukti    yang empiris  dalam  menjawab  pertanyaan terhadap penelitian yang dilaksanakan. [9] Adapun tahapan penelitian yang penulis lakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Menentukan objek penelitian yang akan dilakukan.
b. Mengumpulkan data penjualan pada Kasimura Supermarket.
c. Melakukan  analisis  data  di  Kasimura  Supermarket  dengan  metode association  rule agar  dapat  mengenali  pola pembelian konsumen.
d. Merancang aplikasi data mining dengan metode association rule menggunakan PHP.
e. Melakukan pengujian aplikasi.
f. Implementasi aplikasi pada Kasimura supermarket.
2.2 Data Mining
Data mining merupakan Suatu proses penemuan informasi baru dengan cara mencari pola-pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar merupakan pengertian data mining secara sederhana.  [10]Berdasarkan pengertian data mining yang  telah  dijelaskan di  atas,  maka  data  mining  merupakan  pengetahuan  yang  tersembunyi  di dalam database yang di proses untuk menemukan pola dan teknik statistik matematika, kecerdasanbuatan, dan machine learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  dari database.  [11]  Gambar dibawah  merupakan  akar dari bidang ilmu data mining yang dimulai dari database.

## Gambar 1. Akar Ilmu Data Mining

## 2.3 Market Basket Analysis
Market  basket  analysis adalah  mode  analisis  yang  dilakukan  pada  perilaku  pelanggan  saat  berbelanja  di  suatu supermarket. Identifikasi dilakukan melalui asosiasi dan koneksi diantara berbagai barang yang diambil oleh pelanggan. Secara khusus market basket analysis bertujuan untuk mengidentifikasi item yang paling sering dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Item yang dimaksud disini adalah beberapa jenis produk di supermarket.[12] Market basket mengacu pada kumpulan produk yang terdapat pada satu transaksi. Dalam hal ini jumlah setiap item tidak mempengaruhi proses analisis dalam market basket . Market basket analysis hanya didasarkan pada berbagai jenis item bukan pada berapa banyak item yang sama yang dibeli. Tujuan dari market basket analysis adalah untuk menemukan hubungan  antara  item  yang  satu  dengan  item  yang  lain  sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu pihak  manajemen dalam mengambil keputusan untuk strategi pemasaran.[13]

## 2.3.1 Association Rule
Association  rule (ketentuan  asosiasi),  ialah  metode  informasi mining buat  menciptakan  ketentuan  asosiatifsesuatu campuran item. Pencarian pola asosiasi berawal dari pengolahan informasi transaksi penjualanperlengkapan kesehatan, setelah  itu  dicari  ikatan  antar  perlengkapan  kesehatan  yang  dibeli.  Proses  pencarianasosiasi  ini  memakai  dorongan algoritma  apriori  yang  ialah  algoritma  yang  digunakan  buat  menciptakanassociation  rule  dengan  pola“  if  then”  yang berperan  buat  membentuk  campuran  item  yang  bisa  jadi,  setelah  itudiuji  apakah  campuran  tersebut  penuhi  parameter support serta confidence minimum yang ialah nilai ambangyang diberikan oleh user. [14] Secara umum association rule mempunyai bentuk : LHS => RHS dimana LHS dan RHS tersebut adalah himpunan item; jika setiap item-item dalam LHS terdapat dalam transaksi maka item-item dalam RHS juga terdapat dalam transaksi. [15]
Tugas dari associationrule adalah mencari aturan yang tidak mencakup hubungan antara dua atau lebih atribut. Associationrule meliputi dua tahap : [16] a.   Mencari kombinasi yang paling sering terjadi dari suatu item set . b.   Mendefinisikan Condition dan Result (untuk conditionalassociationrule ). Adapun metodologi dasar analisis asosiasi adalah sebagai berikut :[17]
a. Analisis  Pola  Frekuensi  Tinggi,  Tahapan  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% (1)
Sedangkan nilai support dari dua item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑘𝑎𝑠 𝑥100% (2)
b. Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif “ jika A maka B “ .Nilai confidence dari aturan “ jika A maka B “ diperoleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐴|𝐵) − ∑ 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100%
(3)

## 2.4. Aplikasi dengan PHP
Pengertian aplikasi secara umum adalah alatterapan yang difungsikan secara khusus dan terpadusesuai kemampuan yang dimilikinya  aplikasimerupakan  suatu  perangkat  komputer  yang  siap  pakaibagi user .    PHP Hypertext  Preprocessor merupakan pemrograman server side , yaitu bahasa yang berjalan di sisi server. Kode program PHP akan dieksekusi oleh server dan hasil eksekusi tersebut akan di tampilkan kepada clien t. Keunggulan PHP adalah sangat sederhana dan mudah dimengerti sehingga cocok untuk pemula maupun tingkat lanjut . Selain itu, karena PHP merupakan Open Source maka PHP dapat digunakan di banyak sistem operasi(Windows, Linux, Mac, Solaris, dan lain-lain).Tujuan utama bahasa ini adalah untukmemungkinkan perancang web untuk menulishalaman web dinamik dengan cepat.Struktur pada PHP : yang merupakanstruktur  pada  PHP  adalahstruktur  kendali  atau  statement  yang  menjadibagian  penting  dalam  suatu  bahasa pemrograman,karena bagian ini mengatur jalurnya eksekusi suatuprogram. Struktur penulisan php, dapat dituliskanberdiri sendiri atau disisipkan pada script HTML[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data transaksi penjualan item tersebut diambil dari 10 data transaksi. Pada tabel 1 terlihat sampel data yang akan diproses adalah data penjualan gula, kopi, teh dan susu dari 10 transaksi yang terjadi di Kasimura Supermarket.
Tabel 1. Data Transaksi Transaksi Gula Susu Teh Kopi T1 1 0 1 14 T2 0 0 6 0 T3 1 0 2 4 T4 0 0 4 0 T5 0 0 3 1 T6 0 0 1 13 T7 0 0 8 0 T8 4 0 0 7 T9 0 1 1 10 T10 0 0 0 18
Berdasarkan data transaksi di atas, diketahui: a. Jumlah transaksi |Kopi| = 10
b. Kemunculan Gula pada transaksi (|T Gula |) sebanyak 3 kali, yaitu pada T1, T3, T8
c. Supp(Gula) = |T Gula |/|D| = 3/10 = 0.3 (contoh).
d. Transaksi Teh dan Kopi ada sebanyak 5 kali, yaitu pada T1, T3, T5, T6 dan T9
e. Maka support untuk transaksi menjadi: Supp(Teh Kopi) = |T Teh,Kopi |/|D| = 5/10 = 0.5,  Tabel 2 merupakan hasil dari perhitungan nilai support dari masing- masing transaksi.
Tabel 2. Nilai Support Itemset Nilai Support Gula 0.3 Susu 0.1 Teh 0.8 Kopi 0.7 Gula, Susu 0 Gula, Teh 0.2 Gula, Kopi 0.3
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attributuin 4.0 International License Susu, Teh 0.1 Susu, Kopi 0.1 Teh, Kopi 0.5 Gula, Susu, Teh 0 Gula, Susu, Kopi 0 Gula, Teh, Kopi 0.2 Susu, Teh, Kopi 0.1 Gula, Susu, Teh, Kopi 0
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui proses perhitungan support, yaitu sebagai berikut: 1. T gula = 3/10 = 0.3; T Susu = 1/10 = 0.1; T Teh = 8/10 = 0.8; 2. T Kopi = 7/10 = 0.7; T Gula,Teh = 2/10 = 0.2; T Gula,Kopi = 3/10 = 0.3; 3. T Susu,Teh = 1/10 = 0.1; T Susu,Kopi = 1/10 = 0.1; T Teh,Kopi = 5/10= 0.5; 4. T Gula, Teh, Kopi = 2/10 = 0.2; T Susu, Teh, Kopi = 1/10 = 0.1
Perhitungan  nilai  diatas  diambil  dari  tabel  3.1  data  transaksi,  dimana  prosesnya  diambila  dari  transaksi  yang berkaitan seperti gula. Di bagian tabel transaksi, transaksi gula hanya terjadi pada transaksi 1, 3 dan 8, sedangkan total transaksi ada 10. Maka kita tinggal ambil banyak transaksi gula yaitu 3 dibagi dengan total transaksi yaitu 10. f. Untuk frequent itemset adalah itemset yang mempunyai support >= minimum support yang diberikan oleh user. g. Jika minsupport diberikan oleh user sebagai threshold adalah 0.2, maka frequent itemset adalah semua itemset yang supportnya >= 0.2, yaitu: Gula, Teh, Kopi, Gula dan Teh, Gula dan Kopi, Teh dan Kopi, Gula dan Teh dan Kopi h. Dari frequent itemset bisa dibangun aturan asosiasi sebagai berikut: (Gula → Teh), (Teh → Gula), (Gula → Kopi), (Kopi → Gula), (Teh → Kopi), (Kopi → Teh), (Gula dan Teh → Kopi), (Gula, Kopi → Teh) dan (Teh, Kopi → Gula) i. Sehingga untuk nilai confidence didapat
Conf(Gula → Teh) = supp(Gula,Teh) / Supp(Gula) = 0.2/0.3 = 0.667

## 3.1 Aplikasi Market Basket Analysis
Perancangan UML menggambarkan hubungan antara objek, serta atribut dan operasi yang merupakan karakteristik setiap kelas dan objek. Use Case Diagram menunjukkan interaksi antara Use-Case dan actor yaitu admin.
Admin Input Transaksi Data Produk <<Include>> Hasil Rule Proses Apriori <<Extends>> Gambar 1 . Use Case Diagram Aplikasi
Admin menginput transaksi, secara tidak langsung produk masuk. Admin juga melakukan pengelolaan hasil rule yang di imbas dengan adanya proses apriori untuk mendapatkan association rule .

## 3.1.1 Flowchart Aplikasi
Tampilan flowchart program Market Basket Analysis dengan metode Association Rule mengenal pola perilaku konsumen di Kasimura Supermarket.
U Tampil Halaman Utama Home Data Transaksi Proses Apriori Hasil Rule Logout Tampil Halaman Utama Prosedur Data Transaksi T Prosedur Proses Apriori A Prosedur Hasil Rule R y t y t y t y t End y t Gambar 2 . Flowchart Aplikasi
Tampilan flowchart data transaksi aplikasi adalah sebagai berikut :
T
Tampil Halaman Data
Transaksi
Choose File Proses
Pengambilan Data Transaksi dari File Excel
Data
Transaksi Yang ada y Upload Proses Pengambilan Data Transaksi Tersimpan Database y Delete All Data Transaction Proses
Pengapusan
Seluruh Data Transaksi Database t y t t
Tampilan flowchart halaman proses algoritma apriori.
A Tampil Halaman Proses Apriori Input Min Spport, Min Confidence dan Range
Proses
Proses Penyimpanan Data Database y U t Gambar 4 . Flowchart halaman proses algoritma apriori
Tampilan flowchart halaman proses data hasil rule.
R Tampilan Hasil Rule Tampil Tabel Hasil Rule View Rule Proses Menampilkah hasil proses Database y U t Gambar 5 . Flowchart halaman proses data hasil rule

## 3.1.2 AplikasiMarket Basket Analysis
Tampilan-tampilan aplikasi adalah sebagai berikut :
Tampilan  utama  dari  program  ini  digunakan  untuk  navigasi  pengguna  sistem,  seperti  kegiatan  apa  yang  akan dilakukan serta apa yang harus dikerjakan, apakah memilih menu file atau lainnya.
Gambar 7 . Tampilan Halaman Data Transaksi
Halaman data transaksi ini digunakan untuk menampung data hasil transaksi penjualan yang akan diinputkan ke sistem.
Gambar 8 . Tampilan Halaman Proses Algoritma Apriori
Halaman  proses  apriori  ini  merupakan  form  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  pengolahan  untuk mendapatkan pola.
Gambar 9 . Tampilan Halaman Hasil Rule
Halaman  diatas  berisikan  hasil  proses basket  analysis dengan algoritma  apriori untuk  mengenal  pola  perilaku konsumen pada Kasimura Supermarket.

## 4. KESIMPULAN
Data Mining dapat membantu mencari pola dari  kumpulan data penjualan yang ada di Kasimura Supermarket dengan menggunakan MarketBasket Analysis dengan algoritma apriori dapat menyelesaikan permasalahan penentuan relasi antar item satu dengan lainnya dengan mencari hubungan berdasarkan nilai support dan confidence. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu pihak manajemen Kasimura Supermarket dalam menentukan rak dan menyesuaikan penempatan produk berdasarkan hubungan relasi yang terbentuk dari apriori. Sehingga aplikasi dapat membantu angka penjualan produk pada Kasimura Supermarket.

## REFERENCES
[1] P. Aviatri and A. P. Nilasari, “Analisis Penerapan Etika Bisnis terhadap Kelangsungan Usaha Perusahaan Dagang,” Accounthink J. Account. Financ. , vol. 6, no. 02, pp. 194–205, 2021, doi: 10.35706/acc.v6i02.5621.
[2] M. Alda, “Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer,” J. Process. , vol. 17, no. 1, p. 34, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.stikom-db.ac.id/index.php/processor/article/view/1190
[3] E. Yulianto and H. Heryanto, “Rancang Bangun Perangkat Lunak E-Commerce Menggunakan Metode Market Basket Analysis,” Media Inform. , vol. 18, no. 1, pp. 19–36, 2019, doi: 10.37595/mediainfo.v18i1.22.
[4] N. Rice and S. Hafizoh, “Aplikasi pola belanja dengan aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori,” vol. 8, no. 1, pp. 88–93, 2022.
[5] R. Dzulkarnaen, “Perancangan Aplikasi Data Mining Market Basket Analysis Pada Apotek Permata dengan Metode Hybrid- Dimension Association Rules,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.35.
[6] R. Yanto, H. Di Kesuma, J. S. Informasi, and R. Assosiasi, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association,” vol. 4, no. 1, 2017.
[7] N. A. Hasibuan et al. , “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGATURAN LAYOUT,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[8] Novendri, “Pengertian Web,” Lentera Dumai , vol. 10, no. 2, pp. 46–57, 2019.
[9] P. Simanjuntak and E. Elisa, “Data Mining Untuk Menentukan Pemilihan Celular Card Di Kota Batam,” J. Inf. Syst. Dev. , vol.
4, no. 2, pp. 1–5, 2019, [Online]. Available:
https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/283%0Ahttps://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/downlo ad/283/143
[10]  I. P. Ninditama, I. P. Ninditama, W. Cholil, M. Akbar, and D. Antoni, “Klasifikasi Keluarga Sejahtera Study Kasus : Kecamatan Kota  Palembang,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 2, pp. 37–49, 2020, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1156
[11]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[12]  F.  Kurniawan,  B.  Umayah,  J.  Hammad,  S.  M.  S.  Nugroho,  and  M.  Hariadi,  “Market  Basket  Analysis  to  Identify  Customer Behaviours by Way of Transaction Data,” Knowl. Eng. Data Sci. , vol. 1, no. 1, p. 20, 2017, doi: 10.17977/um018v1i12018p20- 25.
[13]  R. A. Suharjo, “Customer Relationship Management in Retail Using Double Association Rule,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 5, pp. 1620–1625, 2020, doi: 10.30534/ijeter/2020/23852020.
[14]  A. Rahmadsyah, H. Hartono, and R. Rosnelly, “Analisa Association Rule Pada Algoritma Apriori Untuk Minat Pembelian Alat Kesehatan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 280, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2658.
[15]  M. Fauzy, K. R. Saleh W, and I. Asror, “Penerapan Metode Association Rule Menggunakan,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. II, no. 2, pp. 221–227, 2016.
[16]  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.
[17]  N. S. Donny Maulana, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Pada Data Penjualan Produk Toko Mahira,” SIGMA – J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 10, no. 2407–3903, pp. 86–93, 2019.
[18]  M. (2018) Siregar, H. F., Siregar, Y. H., & Melani, “Perancangan Aplikasi Komik Hadist Berbasis Multimedia. JurTI (Jurnal Teknologi Informasi), 2(2), 113-121.,” JurTI (Jurnal Teknol. Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 113–121, 2018, [Online]. Available: http://www.jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/article/view/425