PENERAPAN METODE APRIORI SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBENTUKAN PAKET PENJUALAN BIBIT BUAH
*Rifqi Hammad 1 , Veny Cahya Hardita 2 , Muhammad Zulfikri 3 , Eka Wahyu Sholeha 4
1) Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bumigora Jl. Ismail Marzuki No. 22 Mataram
2) Teknik Informatika, STMIK Palangkaraya Jl. G. Obos No.114, Menteng, Kec. Jekan Raya, Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah
3) Ilmu Komputer, Universitas Bumigora Jl. Ismail Marzuki No. 22 Mataram
4) Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Tanah Laut Jl.Ahmad Yani Km. 6, Desa Panggung, Kec. Pelaihari, Kab. Tanah Laut, Prov.
Kalimantan Selatan
Email: rifqi.hammad@universitasbumigora.ac.id, vencahya@stmikplk.ac.id, mzulfikri@universitasbumigora.ac.id, ekawahyus@politala.ac.id

## ABSTRACT
Taletan  Ijo  is  an  online  shop  that  sells  fruit  seeds.  In  carrying  out  its  business processes, he utilizes a sales information system. The system is used to manage sales data. If the data is not used, it will lead to accumulation of data but lack of information. Taletan ijo uses the manual  method  in  its  product  marketing  strategy  so  that  the  strategy  used  is  not  quite  right. Stored sales transaction data can be used as a reference in making marketing strategies such as making product sales packages. This study uses data mining methods, namely associations with a priori algorithms to process transaction data into information that can help support decisions in determining marketing strategies. The results of the study show that the lift ratio test results obtained are 3.2 which indicates that the value is valid with a minimum number of transactions of 10 and a confidence value of 80.
Keywords: Apriori, Data Mining, Association, Taletan Ijo .

## ABSTRAK
Taletan Ijo adalah toko online yang memiliki usaha dalam penjualan bibit buah. Dalam menjalakan  proses  bisnisnya,  ia  memanfaatkan  system  informasi  penjualan.  Sistem  tersebut digunakan  untuk  mengelola  data  penjualan.  Data  tersebut  apabila  tidak  dimanfaatkan,  akan menimbulkan  penumpukan  data  namun  minim  informasi.  Taletan  ijo  menggunakan  metode
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M
manual  dalam  strategi  pemasaran  produknya  sehingga  strategi  yang  digunakan  kurang  tepat. Data  transaksi  penjualan  yang  tersimpan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membuat startegi  pemasaran  seperti  pembuatan  paket  penjualan  produk.  Penelitian  ini  menggunakan metode  data  mining  yaitu  asosiasi  dengan  algoritma  apriori  untuk  mengolah  data  transaksi menjadi informasi yang dapat membantu mendukung keputusan penentuan strategi pemasaran. Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  hasil  uji  lift  ratio  yang  didapatkan  adalah  3,2  yang menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut  valid  dengan  jumlah  transaksi  minimal  10  dan  nilai confidence 80.
Kata kunci : Apriori, Data Mining, Asosiasi, Taletan Ijo.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  banyak  pengusaha dalam  menjalankan  usahanya  sudah menerapkan teknologi informasi. Namun  dalam penerapannya sering kali teknologi  informasi  yang  dimiliki  tidak dimanfaatkan  secara  maksimal  (Riszky &  Sadikin,  2019).  Taletan  Ijo  adalah salah  satu  toko online yang  memiliki usaha  dalam  penjualan  bibit  buah seperti  bibit  buah  berbagai  jenis kelengkeng,  manga,  jambu,  durian  dan lain-lain.    dalam  menjalakan  proses bisnisnya,
Taletan
Ijo telah memanfaatkan  sistem  informasi  untuk membantunya.  Salah  satunya  adalah sistem  informasi  penjualan.  Sistem informasi ini digunakan untuk menyimpan  data  penjualan  yang  mana nantinya menghasilkan informasi terkait penjualan  berupa  laporan  penjualan. Data penjualan tersebut apabila dibiarkan begitu saja akan menimbulkan penumpukan data namun minim
informasi  sehingga  menjadi  kurang bermanfaat  (Fitriyani, 2015).
Dalam  dunia  bisnis  saat  ini, persaingan  antar  pengusaha  semakin ketat  sehingga  membutuhkan  suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan  produknya  (Aziz,  2017). Taletan Ijo saat ini masih menggunakan metode manual dalam strategi pemasaran  produknya  sehingga  tidak memiliki acuan yang dapat menyebabkan  strategi  yang  digunakan tidak tepat guna. Data transaksi penjualan  yang  disimpan  pada  sistem informasi  penjualan  didapat  digunakan sebagai  acuan  dalam  membuat  strategi pemasaran  (Firmansyah  &  Merlina, 2020) seperti pembuatan paket penjualan  produk  (Widjaya,  2017). Data-data  tersebut  dianalisis  kemudian diekstraksi untuk menghasilkan informasi yang terkandung di dalamnya sehingga dapat membantu dalam pengambilan  keputusan  (Oktaviani  et al., 2019).
Salah  satu  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  mengekstraksi  data tersebut  adalah data  mining yang  mana data  mining merupakan  proses  yang menggunakan  beberapa  rumpun  ilmu seperti  statistik,  matematis,  kecerdasan buatan,  dan  teknik machine learning untuk  mengekstrak  dan  menganalisa informasi dan pengetahuan yang berguna berasal dari basis data (Phindika  et  al.,  2021). Data  mining memiliki  beberapa  teknik  antara  lain seperti  eksplorasi  data,  segmentasi, pelanggan,  aturan  asosiasi, time  series , dan lain sebagainya (Packianather et al., 2017).  Dari  beberapa  metode data mining yang disebutkan, metode asosiasi merupakan metode yang paling banyak  digunakan  untuk  mengetahui pola  hubungan  antar  produk  sehingga dapat membantu dalam strategi pemasaran  pembuatan  paket  produk (Sudrajat  &  Ermatita,  2021).  Tujuan dari  asosiasi  adalah  untuk  menemukan hubungan antar produk yang telah dibeli atau  yang  ada  pada  data  transaksi penjualan  untuk  mendapatkan  pola  dari data  tersebut  (Sudrajat  &  Ermatita, 2021).  Apriori  merupakan  salah  satu metode  yang  ada  pada  aturan  asosiasi data mining. Penggunaan metode apriori  dapat  menghasilkan  informasi
berupa pola penjualan produk dan dapat digunakan untuk mengembangkan strategi  pemasaran  (Hermaliani  et  al., 2020).
Berdasarkan latar belakang diatas,  penelitian  ini  membahas  tentang penerapan metode apriori sebagai sistem  pendukung  keputusan  dalam pembentukan  paket  produk  yang  mana dapat  dijadikan  sebagai  rekomendasi dalam  strategi  pemasaran.  Terdapat beberapa  penelitian  terdahulu  yang berkaitan dengan penelitian yang dibahas  pada  artikel  ini.  Artikel  yang ditulis  oleh  Abdul  Harist,  Ibnu  Rasyi dan  Angga  Putra  Juledi  yang  berjudul “Implementasi Data  Mining Algoritma Apriori untuk meningkatkan penjualan”. Pada penelitian ini, peneliti menerapkan metode  apriori  untuk  mengetahui  pola pembelian produk dari jumlah transaksi sebanyak  209  dengan  variasi  produk berjumlah  45  produk.  Penelitian  ini menghasilkan  bahwa  produk  yang paling  sering  dibeli  adalah  puding stroberi dan vanila. Dengan mengetahui produk  yang  paling  banyak  terjual  dan pola  pembelian  barang  yang  dilakukan konsumen,  Lakoe  Dessert  Pondok Kacang  dapat  mengembangkan  strategi pemasaran  untuk  memasarkan  produk lain  dengan  menganalisis  keuntungan
dari  penjualan  terbanyak  (Nst  et  al., 2021).  Letak  perbedaan  penelitian  yang ditulis  oleh  Abdul  Hasrist  dan  kawan- kawan  adalah  pada  penelitian  tersebut menghasilkan  informasi  produk  yang paling  sering  dibeli,  sedangkan  pada penelitian  ini  hasil  yang  diharapkan adalah  berupa  pembentukan  produk yang  dapat  digunakan  sebagai  strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan produk.

## 2. METODE
Pada  penelitian  ini  terdapat beberapa  tahapan  yang  dilakukan. Tahapan-tahapan  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1.  Menunjukkan  tahapan- tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian ini. Tahapan pada penelitian ini dimulai dari  pengumpulan  data  dan  studi literatur. Setelah dilakukannya pengumpulan  data  dan  studi  literatur tahapan  berikutnya  adalah  pengolahan data.  Pengelolaan  data  ini  dilakukan sebelum masuk kedalam tahapan implementasi apriori yang mana digunakan untuk mempermudah tahapan  implementasi  apriori.  Tahapan selanjutnya adalah implementasi apriori dan evaluasi hasil.
2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada
penelitian adalah data transaksi penjualan pada Taletan Ijo yang dimulai dari tanggal 1 Maret 2021- 1 April 2021 dengan  jumlah  jenis  bibit  adalah  24
Jenis Bibit. Data  transaksi yang digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Tanggal Produk Terjual 2021-03-01 Kelengkeng  Aroma  Durian, Jeruk Sunkist, Durian Musangking,  Kelapa  Hibrida, Jambu Deli 2021-03-01 Alpukat  Markus,  Cempedak, Jambu  Deli,  Jeruk  Nagami, Anggur Brazil 2021-03-02 Jambu  Merah,  Jeruk  Nipis, Durian Oci, Alpukat Alligator, Alpukat Mentega 2021-03-02 Jambu  Merah,  Jeruk  Nagami, Kelengkeng merah
Tanggal Produk Terjual …………. ………………………… 2021-04-01 Alpukat Markus, Nangka Genjah, Jambu Merah
Tabel  1  menunjukkan  sebagian  data penjualan  produk  yang  dimiliki  oleh Taletan  Ijo  periode  1  Maret  2021  –  1 April 2021.

## 2.2 Studi Literatur
a. Data Mining
Data  Mining  merupakan  teknik yang  digunakan  untuk  menemukan pengetahuan yang berasal dari tumpukan  data  (Rusdiansyah  et  al., 2020). Data mining dimanfaatkan untuk menggali  dan  menganalisis  data  dalam jumlah  yang  banyak  dan  menemukan pola  yang  ada  pada  data  tersebut (Rodiyansyah,  2015).  Pada  data  mining terdapat  beberapa  tahapan  yaitu data cleaning, data integration, data selection,  data  transformation,  data mining, data evaluation, dan presentation (Romadhon  &  Kodar, 2020).
b. Association Rule Mining
Analisis asosiasi merupakan teknik  data  mining  yang  digunakan
untuk menemukan kombinasi item yang
muncul  dalam  waktu  yang  bersamaan (Rasyidah & Dwiasnati, 2021).
Terdapat  dua  ukuran  yang  digunakan dalam  asosiasi  yaitu support dan
confidence . Support merupakan  ukuran yang  digunakan  untuk  menunjukkan seberapa  besar  tingkat  kombinasi  dari suatu itemset dari  semua  transaksi. Sedangkan confidence merupakan ukuran yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua item atau lebih berdasarkan kondisi tertentu.
c. Apriori
Algoritma apriori merupakan salah  satu  Algoritma  asosiasi  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan hubungan  aturan  kombinasi  dari  suatu item  (Syahrir  &  Fatimatuzzahra,  2020). Untuk menemukan kombinasi item atau produk yang memenuhi syarat minimum  dari  nilai support yang  mana untuk mencari nilai support dari sebuah item  dapat  dilihat  pada  persamaan  1, untuk  mencari  nilai support dari  dua item dapat dilihat dari persamaan 2 dan untuk  mencari  nilai support dari kombinasi  tiga  item  dapat  dilihat  pada persamaan 3 (Wahyuningtias &
Rusdiansyah, 2019).
(1)
(2) (3)
Setelah  mendapatkan  pola  dan aturan  pembentukan  aturan  asosiasi, langkah berikutnya adalah mencari nilai confidence dengan  menghitung  aturan dari  asosiatif    A  B  yang  mana  untuk menghitung  nilai confidence tersebut dapat dilihat pada persamaan 4 (Phindika  et  al.,  2021).  Aturan  asositif tersebut  digunakan  untuk  mencari aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih berdasarkan urutan support x
confidence .
(4) 2.3. Implementasi Apriori
Implementasi apriori pada penelitian  ini  dimulai  dari  pemilihan range  data  yang  akan  digunakan kemudian  menentukan  nilai support
dan confidence -nya. Setelah itu dilakukan proses pencarian dan
pembentukan kandidat yang memenuhi nilai support . Pembentukan aturan confidence untuk  membentuk aturan dari asosiasi sehingga menghasilkan hasil akhir.
2.4. Evaluasi Hasil
Evaluasi hasil dilakukan dengan menggunakan uji lift rasio. Uji lift  ratio digunakan  untuk  menguji hasil  data  mining  yang  mana  hasil
tersebut seharusnya dapat
memberikan pengetahuan kepada pengguna  dengan  ketepatan lift  ratio . Mengukur ketepatan dari hasil asosiasi  yang  telah  terbentuk  dapat menggunakan  persamaan  5  (Fauzy  et al., 2016) (Riszky & Sadikin, 2019).
(5)
Untuk mencari nilai benchmark confidence dapat menggunakan
persamaan 6. (6)
Setelah  mendapatkan  nilai  uji lift ratio ,  nilai  tersebut  diukur,  apakah nilainya  lebih  dari  1  atau  kurang  dari 1.  Jika  nilai  uji lift  ratio lebih  dari  1 maka  dapat  dinyatakan  valid  dan sebaliknya (Fauzy et al., 2016).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengolahan Data
Data  transaksi  yang  ditunjukkan pada Tabel 1 diolah untuk mendapatkan jumlah  transaksi  dari  masing-masing item  produk  pada  Taletan  Ijo.  Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Transaksi Produk
No Nama Jumlah 1 Kelengkeng merah 7 2 Kelengkeng Aroma durian 19 3 Kelengkeng  Matalada 4 4 Jambu Merah 12
No Nama Jumlah 5 Jambu Kristal 5 6 Anggur Brazil 5 7 Mangga Golek India 7 8 Alpukat Markus 8 9 Alpukat Mentega 8 10 Cempedak 9 11 Nangka Genjah 7 12 Alpukat Aligator 10 13 Jambu Kristal Varigata 9 14 Kelapa Hibrida 9 15 Jeruk Sunkist 22 16 Jeruk Purut 10 17 Jeruk Santang Madu 6 18 Jeruk Nipis 13 19 Jeruk Nagami 11 20 Jambu Deli 10 21 Durian Oci 8 22 Durian Musangking 20 23 Durian Mentega 13 24 Durian Si Gundul 9

## 3.2. Pembentukan Itemset
Tabel 2. Menunjukkan jumlah transaksi dari  masing-masing  produk.    Setelah mendapat  data  transaksi  dari  masing- masing  produk  kemudian  dilakukan analisis untuk  mencari data yang sesuai dengan  parameter  yang  digunakan.
Parameter  yang  digunakan  adalah  nilai minimal jumlah transaksi produk adalah 10 dengan nilai minimal support 15,625 dan  minimal confidence 80.  Dengan ketentuan  tersebut  maka  didapatkan pembentukan itemset 1  yang  memenuhi parameter.  Adapun  hasil  pembentukan itemset 1 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Itemset 1 yang Memenuhi Parameter No Nama Jumlah Support 1 Kelengkeng Aroma durian 19 29,69 2 Jambu Merah 12 18,75 3 Alpukat Aligator 10 15,63 4 Jeruk Sunkist 22 34,38 5 Jeruk Purut 10 15,63 6 Jeruk Nipis 13 20,31 7 Jeruk Nagami 11 17,19 8 Jambu Deli 10 15,63 9 Durian Musangking 20 31,25 10 Durian Mentega 13 20,31
Setelah  mendapatkan Itemset 1 terpilih,  langkah  berikutnya  adalah mencari itemset 2 dengan menggunakan rumus persamaan 2. Dari hasil perhitungan  didapatkan  bahwa  hanya terdapat 3 kombinasi dari itemset 2 yang dapat  memenuhi  parameter  yang  telah disebutkan  diatas.  Adapun  kombinasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kombinasi Itemset 2 Yang

## Memenuhi Parameter
Produk 1 Produk 2 Jumlah Support Kelengkeng Aroma durian Jeruk Sunkist 12 18,75 Kelengkeng Aroma durian Durian Musangking 13 20,31 Jeruk Sunkist Durian Musangking 15 23,44
Tabel 4 menunjukkan kombinasi produk yang  memenuhi  parameter.  Dari  hasil yang ditunjukkan pada tabel 4,
kemudian  dicari  kombinasi  untuk  3
itemset dengan
menggunakan persamaan  4.  Adapun  hasilnya  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kombinasi Itemset 3 Yang
Memenuhi Parameter Produk 1 Produk 2 Produk 3 Jumlah  Support Keleng- keng Aroma Durian Jeruk Sunkist Durian Musang- king 12 18,75
Tabel  5  menunjukkan  3  kombinasi produk  yang  memenuhi  parameter. Sehingga  kombinasi  tersebut  yang digunakan  untuk  membentuk  aturan asosianya.

## 3.3. Pembentukan Aturan
Pembentukan aturan asosia dilakukan  setelah  mendapatkan  pola dengan  frekuensi  tinggi  seperti  yang sudah  didapatkan  pada  Tabel 5. Pencarian  aturan  asosiasi  dilakukan dengan  menggunakan  persamaan  4 dengan  nilai  minimum confidence 80 sesuai dengan parameter yang ditentukan untuk penelitian ini. Adapun hasil  dari  pembentukan  aturan  asosiasi yang  telah  memenuhi  parameter  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Aturan Asosisasi
Rule X=>Y Support X U Y Support X Confidence C, A => B 18,75 20,31 92,31 B, C => A 18,75 23,44 80 A, B=>C 18,75 18,75 100
Keterangan:
A: Kelengkeng Aroma Durian
B: Jeruk Sunkist
C: Durian Musangking
Tabel  6  menunjukkan  aturan  asosiasi yang  telah  didapatkan  dan  memiliki nilai confidence lebih dari sama dengan 80. Pada Tabel 6 terdapat Rule  X=> Y yang menunjukkan bahwa jika membeli ia  X  maka  ia  akan  membeli  Y.  Seperti contoh  C,A  =>  B,  yang  berarti  C,  A mewakili X dan B mewakili Y. Artinya jika  ia  membeli  Durian  Musangking, dan Kelengkeng Aroma Durian maka ia membeli Jeruk Sunkist.

## 3.4. Evaluasi Hasil
Setelah mendapatkan hasil aturan asosiasi seperti yang ditunjukkan pada tabel 6. Maka selanjutnya dilakukan uji lift ratio dengan menggunakan  persamaan  5.  Hasil  yang didapatkan  pada  uji lift  ratio ini  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Uji Lift Ratio
Gambar  2  menunjukkan  hasil  uji lift ratio yang telah didapatkan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Lift ratio Rule X=>Y Confidence Nilai Uji Lift ratio C, A => B 92,31 2,69 B, C => A 80 2,69 A, B=>C 100 3,2 Keterangan: A: Kelengkeng Aroma Durian
B: Jeruk Sunkist
C: Durian Musangking Tabel  7  menunjukkan  hasil lift  ratio yang  didapatkan.  Dari  tabel  tersebut aturan A, B=> C memiliki nilai lift ratio yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  3,2. Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  kombinasi  paket  terpilih  adalah kombinasi paket antara bibit Kelengkeng  Aroma  Durian,  Jeruk Sunkist dan Durian Musangking dengan aturan  Jika  membeli  bibit  kelengkeng aroma durian dan jeruk Sunkist maka ia membeli  juga  bibit  durian  Musangking.
Hasil uji  lift  ratio yang  dihasilkan menunjukkan nilai yang lebih besar dari 1.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa perhitungan Algoritma dinyatakan valid.  Berdasarkan  hasil  perhitungan tersebut  pembentukan  paket  produk yang terpilih adalah Kelengkeng Aroma Durian,  Jeruk  Sunkist,  dan  Durian Musangking yang mana dapat dijadikan sebagai  salah  satu  rekomendasi  dalam pengambilan keputusan penentuan
strategi  pemasaran  dalam  bentuk  paket produk.

## 4. SIMPULAN
Penerapan Algoritma  apriori yang  diterapkan  pada  data  transaksi penjualan  produk  Taletan  ijo  dapat digunakan  sebagai  salah  satu  dasar pengambilan  keputusan  dalam  strategi pemasaran  yang  berupa  pembentukan paket  produk  penjualan.  Dari  minimal jumlah  10 dan minimal nilai confidence 80  didapatkan  paket  produk  penjualan berupa  bibit  kelengkeng  aroma  durian, jeruk Sunkist dan bibit durian Musangking  dengan  nilai  uji lift  ratio paling  tinggi  sebesar  3,2  yang  mana menunjukkan  bahwa  hasil  penerapan Algoritma  apriori  dinyatakan  valid karena hasil ujinya lebih dari 1.

## DAFTAR PUSTAKA
Aziz,  M.  R.  (2017).  Implemantasi  Data Mining  Pada  Transaksi  Penjualan Bibit  Buah  Dengan  Algoritma Apriori  (Studi  Kasus :  UD  Buah asri. Tikel  Skripsi  Universitas Nusantara PGRI Kediri .
Fauzy, M., Saleh, R. K. W., & Asror, I. (2016). Penerapan metode
association rule menggunakan
algoritma  apriori  pada  simulasi prediksi hujan wilayah kota bandung. J. Ilm. Teknol. Inf. Terap ,
2 (2), 221–227.
Firmansyah,  A.,  &  Merlina,  N.  (2020). Prediksi  Pola  Penjualan  Tiket
Kapal  Pt.  Pelni  Cabang  Makassar Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori. ITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer) , 5 (2), 183–190. https://doi.org/https://doi.org/10.33 480/jitk.v5i2.1123 Fitriyani. (2015). Implementasi algoritma  fp_growth  menggunakan
association rule pada market basket analysis. Informatika , 2 (1),  296–
305.
https://doi.org/https://doi.org/10.31 294/ji.v2i1.85 Hermaliani,  E.  H.,  Kurniawati,  L., Haryanti, T., Mutiah, N., Kurniawan,  A.,  &  Renhoran,  B.  S.
(2020).  Data  Mining  Technique  to
Determine  the  Pattern  of  Fruits
Sales  &  Supplies  Using  Apriori
Algorithm. Journal  of  Physics: Conference Series . https://doi.org/https://doi.org/10.10 88/1742-6596/1641/1/012070
Nst,  A.  H.,  Munthe,  I.  R.,  &  Juledi,  A.
P.  (2021).  Implementasi  Data Mining  Algoritma  Apriori  untuk
Meningkatkan  Penjualan. Jurnal
Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST , 6 (1), 188–197.
Oktaviani,  A.,  TM  Napitupul,  G.,
Sarkawi,  D.,  &  Yulianti,  I.  (2019). Penerapan  Data  Mining  Terhadap
Penjualan  Pipa  Pada  Cv.  Gaskindo Sentosa Menggunakan Metode Algoritma  Apriori. Jurnal  Riset
Informatika , 1 (4), 167–172. https://doi.org/https://doi.org/10.34
288/jri.v1i4.96
Packianather,  M.  S.,  Davies,  A.,
Harraden,  S.,  Soman,  S.,  &  White,
J.  (2017).  Data  Mining  Techniques
Applied  to  a  Manufacturing  SME.
Procedia CIR , 123–128.
Phindika,  Handrianto,  Y.,  &  Sukmana,
S.  H.  (2021).  Application  of medical  equipment  procurement data  mining  using  the  Apriori method. Sinkron :  Jurnal  Dan Penelitian Teknik Informatika , 5 (2),
213–220.
https://doi.org/https://doi.org/10.33 395/sinkron.v5i2.10876 Rasyidah,  H.,  &  Dwiasnati,  S.  (2021). Rekomendasi Pemilihan Peminjaman  Buku  Favorit  Di Perpustakaan Menggunakan Algoritma  Fp-Growth. Jurnal  Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
( Techno Explore) , 6 (1), 27–35.
Riszky,  A.  R.,  &  Sadikin,  M.  (2019). Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal  Teknologi  Dan
Sistem  Komputer , 7 (3),  103–108.
https://doi.org/10.14710/jtsiskom.7.
3.2019.103-108
Rodiyansyah,  S.  F.  (2015).  Algoritma Apriori  untuk  Analisis  Keranjang
Belanja pada Data Transaksi Penjualan. Journal  Infotech , 1 (2),
36–39.
Romadhon, M. S., & Kodar, A. (2020). Implementasi Metode Market Basket Analysis (Mba) Menggunakan  Algoritma  Apriori Dalam  Transaksi  Penjualan  (Studi
Kasus:  Kafe  Ruang  Temu). Jurnal Saintekom , 10 (2), 138–147. Rusdiansyah, Suharyanti, N., Triningsih,  &  Murniyati.  (2020). Application  of  Pizza  Sales  Data
Mining  Using  Apriori  Method.

## SinkrOn :  Jurnal  Dan  Penelitian
Teknik Informatika , 4 (2), 1–5.
Sudrajat,  A.  W.,  &  Ermatita.  (2021).
Penerapan  Metode  Asssociation
Rule  Ming  Dalam  Pengembangan UMKM  Dengan  Algoritma  FP- Growth. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) .
Syahrir,  M.,  &  Fatimatuzzahra.  (2020). Integrasi Pendekatan Metode Custom Hashing dan Data Partitioning  untuk  Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item set pada  Algoritma  Apriori. Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (1), 149–158.
Wahyuningtias,  Y.,  &  Rusdiansyah,  R.
(2019). Analisis Penerapan Asosiasi Untuk Menentukan Transaksi  Penjualan  Pada  What’s Up Café Dengan Metode Algoritma
Apriori. Jurnal  Riset  Informatika ,
1 (4), 181–186.
Widjaya,  S.  (2017).  Sistem  Penunjang
Keputusan untuk Menentukan
Barang  Terlaris  dengan  Algoritma Apriori  pada  CV  Calosa  Global
Indonesia. -Intech :  Journal  of
Information  and  Technology , 5 (2),
139–146.