## PENENTUAN POLA PEMBELIAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
*Moch. Syahrir 1 , Ria Rismayanti 2 , Moh. Arief Wicaksono 3 1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer Universitas Bumigora Jl.Ismail Marjuki No 22 Cakranegara Kota Mataram-NTB Email: muhammadsyahriralfath@gmail.com, riris@universitasbumigora.ac.id, ariefw162@gmail.com

## ABSTRACT
Pharmacy is one of the businesses engaged in the health sector, especially product and services in improving public health. This service is carried out by a pharmacy manager in an effort  to  fulfill  the  duties  and  functions  of  pharmacy.  This  causes  problems  that  occur  in pharmacies,  when  search  for  drugs  must  be  done  by  looking  for  one  by  one  in  transaction, because  the  pharmacy  manager  does  not  know  sure  the  stock  of  drugs  in  the  pharmacy.  In addition,  another  problem  is  the  arrangement  of  irregular  drug  layouts  where  the  drug placement  does  not  have  a  good  standard  layout.  The  method  used  in  building  this  system  is association  with  a  priori  on  sales  transaction  data.  then  processed  in  a  model  to  explore valuable  information,  as  a  policy  standard  in  running  a  business.  Application  testing  uses  3 minimum  support  and  confidence  values  so  can  get  the  rule  and  k-Itemset  results  from  3 different values.
Keyword : Pattern Determination, Association Method, Apriori Algorithm.

## ABSTRAK
Apotek  merupakan  salah  satu  usaha  yang  bergerak  di  bidang  kesehatan  khususnya pelayanan produk dan jasa dalam meningkatkan kesehatan masyarakat. Pelayanan ini dilakukan oleh  seorang  pengelola  apotek  dalam  upaya  memenuhi  tugas  dan  fungsi  apotek..  Hal  ini menyebabkan  adanya  permasalahan  yang  terjadi  diapotek  yaitu  dalam  pencarian  obat  harus dilakukan  dengan  mencari  satu  persatu  dalam  buku  transaksi  penjualan,    karena  pengelola apotek  tidak  mengetahui  secara  pasti  stok  obat  yang  ada  di  apotek.  Selain  itu  permasalahan lainnya  adalah    pengaturan  tata  letak  obat  yang  tidak  teratur  dimana  peletakkan  obat  tidak memiliki standart letak yang baik. Metode yang digunakan dalam membangun sistem ini yaitu asosiasi  dengan  algoritma  apriori    berdasarkan  data  transaksi  penjualan.  selanjutnya  diolah dalam model untuk menggali informasi berharga, sebagai standart kebijakan dalam menjalankan usaha. Pengujian aplikasi menggunakan 3 nilai minimum support maupun minimum confidence agar nantinya bisa mendapatkan hasil rule dan k-Itemset dari ke 3 nilai yang berbeda.
Kata kunci : Penentuan Pola, Metode Asosiasi,  Algoritma Apriori.
ISSN 2088-1770 (Print)
ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen

## S A I N T E K O M

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang semakin  pesat  memberikan  dampak yang  sangat  signifikan  dalam  berbagai bidang.  Tak  terkecuali  dalam  bidang bisnis  jual  beli  khususnya  apotek  yang semakin hari semakin tingginya persaingan  antara  pengusaha.  Banyak hal yang dilakukan pelaku usaha apotek untuk  menghadapi  persaingan  pada  era teknologi  seperti  saat  ini  (Putra et  al. , 2019). Pemanfaatan teknologi informasi dalam mendukung aktifitas usaha apotek juga semakin maju dan
berkembang. Para pelaku usaha memanfaatkan hal ini untuk meningkatkan  strategi-strategi  bisnis mereka. Pemanfaatan data yang dikelola kerap menjadi objek dalam memberikan informasi untuk
meningkatkan  kualitas  dan  efektif dalam  kegiatan  usaha  jual  beli  (Syahrir and Fatimatuzzahra, 2020).
Kemudahan  dalam  pengelolaan data yang menjadi objek dalam menggali informasi-informasi baru yang mendukung  pengetahuan  pelaku  usaha apotek  dalam  meningkatkan  strategi bisnis tersebut dilakukan dengan menggunakan  teknik data mining .  Hal
terpenting  dalam  teknik data mining adalah  aturan  untuk  menemukan  pola frekuensi tinggi antar himpunan itemset yang  disebut  fungsi association  rule (aturan asosiasi) (Efendi, 2019) (Grand, 2018).  Proses  pencarian  asosiasi  atau hubungan  antar  item  data  ini  diambil dari  suatu  basis  data  relasional.  Proses tersebut menggunakan algoritma apriori. Munculnya data mining didasarkan  pada  kenyataan  bahwa jumlah data yang tersimpan dalam basis data semakin besar (Gibran and Aripin, 2016)  (Tiarapuspa et  al. ,  2020).  Untuk data yang semakin bertambah jumlahnya dari waktu kewaktu menyebabkan  munculnya  pertanyaan yakni untuk apa data-data tersebut, tentu menjadi  hal  yang  sia-sia  jika  data tersebut  tidak  dimanfaatkan  untuk kepentingan perusahaan atau instansi itu sendiri  dalam  persaingan  di  dunia usaha, di tuntut untuk menemukan suatu strategi  tepat  yang  dapat  digunakan dalam penjualan (Jayapana and Rahayu, 2015).
Salah satu strategi dalam optimasi  adalah  dengan  penentuan  tata letak  obat  yang  akan  membantu mempermudah dan mempercepat
kinerja  karyawan  dalam  melakukan pelayanan  kepada  konsumen,  selain  itu dengan  menjaga  persediaan  obat  tetap tersedia.
Dalam  penelitian  ini  penulis mengambil  studi  kasus  di  Apotek karunia montong gamang lombok tengah, dengan mengunakan data transaksi  sebagai  objek  yang  akan diolah  dengan  sebuah  aplikasi  data mining  yang  dibangun  menggunakan algoritma  apriori.  algoritma  ini  untuk menghasilkan  pola  kombinasi  item pembelian  konsumen  apotek  karunia montong gamang lombok tengah sebagai  acuan  untuk  mengambil  suatu kebijakan.

## 2. METODE
Diagram  alir  penelitian  bisa  di lihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang penulis  gunakan  pada  penelitian  ini sebagai berikut:
a. Observasi Proses observasi di lakukan dengan mengamati langsung proses pengolahan  data  transaksi  pada tempat penelitian serta
membuatkan beberapa dokumentasi untuk  keperluan  data-data  yang akan  di  olah  nantinya.  Observasi merupakan  cara  pengumpulan  data
yang  dilakukan  secara  sistematis dan sengaja, yang dilakukan melalui pengamatan dan pencatatan gejala-gejala yang diselidiki dengan menggunakan  alat  indra  terutama
mata terhadap kejadian yang sedang berlangsung (Hasanah,
2017).
b. Wawancara
Wawancara  yang  dilakukan  yaitu tanya  jawab  antara  peneliti  dan narasumber  dengan  tujuan  untuk menggali  data  atau  memperoleh
informasi yang berhubungan dengan penelitian. Tahap ini penulis  langsung  mewawancarai langsung  pemilik  dan  karyawan yang  berkaitan  dengan  kendala- kendala  lapangan  dan  di  lakukan pencatatan.
c. Literatur
Sumber literatur banyak di
dapatkan  artikel  atau  jurnal,  karya ilmiah,  dan  situs-situs  penunjang, seperti contoh, disini penulis mengambil  literature  dari  buku “ Data  Mining  The  Textbook’ oleh
(Aggarwal, 2015). Sementara
beberapa  artikel  yang  langsung
penulis  gunakan  sebagai  referensi dan daftar pustaka.

## 2.2. Analisis dan Perancangan Sistem
a. Analisis Sistem
Tujuan  dari  analisis  ini  adalah untuk membantu mengetahui masalah  yang  ada  dan  merancang model  suatu  sistem  yang  akan dibangun  sehingga  menjadi  tepat guna  (M.  Afdal  and  Rosadi,  2019) (Hasan et  al. ,  2019).  Penelitian  ini akan  menghasilkan  suatu  website yang mampu mengolah data transaksi  penjualan  obat  di  apotek, yang  mana  outputnya  adalah rule atau aturan asosiasi.
b. Analisis Masalah
Masalah  yang  diangkat  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana cara  menentukan  pola  pembelian obat  pada  apotek  yang  akan menggunakan algoritma apriori untuk mendapatkan informasi,
dimana  dalam  transaksi  pembelian produk akan dilihat dari kecendurungan pembelian obat
yang  sering  dibeli  oleh  konsumen (Jayapana  and  Rahayu,  2015).
Dengan mengetahui informasi kombinasi pembelian tersebut
pemilik  apotek  dapat  menganalisa penyediaan barang maupun pengaturan  letak  barang  sesuai kombinasi.  Adapun  data  mentah yang digunakan dari tempat penelitian dapat pada tabel 1. Tabel  1 Transaksi Pembelian Obat No Tanggal Nama Obat 1. 18/3/2019 Antangin,Gazero, Promag, Cair,OBH Combi, Novamox,Masker,Tespek, Vitacimin,Yusimox 2. 19/3/2019 Gom,Vitacimin, Biolysin Smart, Kapas 25gr, Bedak Salicyl 3. 20/3/2019 Vitacimin, Insto, Solinfee, Wiros,Vipcol, Yusimox, Novamox, Baby Cough, Coparcetin, Promag, Bioplacenton, Hansaplas Rol, Rohto, Caviplex, Gratheos, Hufagrip, Tespek
4. 21/3/2019 Pil Kita, Gratheos, Amoxillin, Dehista, Coparcetin, Piroxicam, Dexaharsen, Ranitidine, Solinfec, Etambroxol, Fasidol Forte, Dulcolax, Fargetix 5. 22/3/2019 Oralit, Sangobion, Paracetamol, Insto, Betasone, Kapsida, Demacolin 6. 23/3/2019  Paracetamol, Yusimox, Kapas Nasaco, Balsem Lang,Baraito ,Antangin, Amoxcillin, Vitacimin, Mycoral, Kapsa, Masker, Farsifen, Dexaharsen, Dexometasone, Coparcetin, Caviplex 7. 24/3/2019 Amoxcillin, Paracetamol, Vitacimin, Caviplex, Bodrexin, Bodrex, Mixagrip, Sutra Hitam, Proris, Demacolin, Sanmol, Herocyn, Vitaquin, Broncitin, PCT, No Tanggal Nama Obat Coldrexin 8. 25/3/2019 Oralit, Antangin, Sangobion, Minyak Kayu Putih, Telon Lang, Mycoral, Woods, Hufagrip 9. 26/3/2019 Imunos, Wiros, Fasidol Forte, Fargetik, Dexaharsen, Madu Tj, Vitacimin, Tolak Angin,
Etamoxul, Griseofalvin, Solinfec, PCT, Vicks
Formula 44, Vicks Formula 44 Anak, Handsloond 10. 27/3/2019 Imunos,Tera-F, Bronchitin, Iclitiol, Griseofalvin, Kentoconazole, Balsem Otot Geliga, Masker, Madu Tj, Guanistrep, Rhemafar, Dexaharsen 11. 28/3/2019 Antangin, Parfum, Imunos, Masker,
Dehista,Vitacimin, Tespek, Solinfec, Sanmol, Captopril,
Data  dalam  tabel  1  adalah  data transaksi  penjualan  obat  di  apotik  yang  di ambil pada tahun 2019 sebagai sample data sebelum melakukan pengolahan pada tahap model.  Untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi algoritma apriori memiliki standart penilaian  berupa support,  confidence, dan lift rasio . Adapun rumus yang digunakan seperti pada rumus (1)(2)(3).
(1)
(2)
(3)
Keterangan :
Kekuatan  aturan  asosiasi  dapat  di  ukur dengan support , confidence ,  dan lift rasio . Support menentukan  seberapa sering  aturan  tersebut  diterapkan  dalam dataset.
Confidence
menentukan
frekuensi  item  dalam  Y    mucul  dalam transaksi yang mengandung
X,
sementara lift  ratio untuk  mengukur besarnya  hubungan  antara antecedent dan consequent , lift  rasio memiliki
range nilai  dari  0  sampai  tidak terhingga.  Nilai  yang  mendekati  1 mengindikasikan bahwa antecedent dan consequent tidak
memiliki ketergantungan  sementara  yang  jauh dari  1  maka  sebaliknya  (Aggarwal, 2015).  Adapun  alur  dari  tahapan algoritma  apriroi  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2 Diagram Alir Tahapan Apriori
Gambar 2 menunjukkan diagram alir  dari  tahapan  apriori.  Tahapan  ini dimulai  dari  proses  pengolahan  data, kemudian dilanjutkan dengan pencarian calon kombinasi itemset untuk menemukan  kombinasi  yang  terpilih namun jika tidak menemukan
kombinasi  terpilih  maka  akan  terus melakukan proses pencarian kombinasi. c. Analisis Kebutuhan Sistem 1) Kebutuhan Fungsional Kebutuhan fungsional yang dibutuhkan  dalam  membangun  sistem dapat dilihat pada tabel 2 : Tabel  2 Kebutuhan Fungsional Kebutuhan Keterangan Admin 1. Melakukan login admin kedalam sistem.
Kebutuhan Keterangan 2. Menampilkan halaman utama. 3. Import atau  masukan  data transaksi  penjualan  obat dengan format .csv
4. Mengelola  Data Testing (tentukan  dan input nilai minimum support dan minimum confidence 5. Menampilkan hasil algoritma  apriori  dan  hasil aturan asosiasi 6. Melakukan logout
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat bahwa  pengguna  dari  sistem  ini  adalah seorang  admin  yang  mana  admin tersebut  memiliki  kebutuhan  fungsional seperti import data, mengelola data dan lain-lain.
2) Kebutuhan Non-Fungsional Kebutuhan non fungsional berupa kebutuhan hardware dan software yakni  kebutuhan  perangkat
keras ( Hardware ).
Kebutuhan perangkat keras ( Hardware ) yang  digunakan  untuk  membangun system ini adalah sebagai berikut:
a. Intel®  core™  i5-6200u  cpu  @
2,30ghz (4cpus), 2,4ghz
b. Ram 4gb
c. Hardisk 512gb dan ssd 120gb
d. Lcd 14”
Sedangkan untuk kebutuhan perangkat  lunaknya  adalah  sebagai berikut :
a. Sistem Operasi Windows 10 64-bit
b. Bahasa Pemrograman PHP
c. Visual Studio Code
d. Xampp (MySQL)
e. StarUML
f. Microsoft Excel
2.3. Perancangan Diagram
a. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram merupakan teknik pemodelan untuk menjelaskan  setiap  aktivitas  yang mungkin terjadi dengan
menggunakan  sudut  pandang  aktor utama  admin  sebagai  pengguna sistem. Gambaran use case
diagram yang  digunakan  pada aplikasi  berbasis web dapat  dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Use Case Diagram
Gambar 3 menunjukkan use case diagram dari sistem yang akan dibangun.  Pada  gambar  3  terdapat seorang  aktor  yaitu  admin  yang mana admin tersebut dapat
mengolah seluruh sistem mulai dari
input manual, import data transaksi
penjualan, melakukan proses perhitungan  dengan  menentukan nilai minimum support dan
minimum confidence ,  melihat  hasil perhitungan dan mengganti
password akun.

## 2.4 Tampilan Aplikasi
Dalam  bagian  ini  akan  di tampilkan  beberapa form utama  dari aplikasi yang dibangun.
a. Halaman Proses Algoritma Apriori
Gambar 4 Proses Algoritma Apriori
Pada  gambar  4  kita  bisa  melihat hasil  proses  dari  algoritma  apriori mengolah  data  untuk  mendapatkan informasi.

## b. Hasil Pembentukan Itemset
Gambar 5 Pembentukan Itemset Pada  gambar  5  ini  kita  bisa melihat rule - rule yang terbentuk sebagai  acuan  tata  letak  barang,  atau media  promosi  dalam  menjual  barang bersamaan tetapi dalam satu paket yang sama.
c. Hasil Aturan Asosiasi
Hasil akhir aturan dan rule yang telah  terbentuk  dengan  nilai  frekuensi, support , confidence dan lift  ratio dapat di lihat pada gambar 6.
Gambar 6 Gambar Hasil Aturan Asosiasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Transaksi
Penelitian ini menggunakan data transaksi,  yang  mana  data  tersebut dilakukan preprocessing terlebih dahulu untuk  mebersihkan  data.  Adapun  data tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel  3 Data Transaksi
id id_transaksi item Tanggal 1 T000044 Masker 5/1/2019 2 T000044 Vitacimin 5/1/2019 3 T000044 Dexaharsen 5/1/2019 4 T000044 Amoxcillin 5/1/2019 5 T000044 Fg Troches 5/1/2019 6 T000044 Cetirizin 5/1/2019 7 T000044 Tespek 5/1/2019 8 T000045 Masker 5/2/2019 9 T000045 Mycoral 5/2/2019 10 T000045 Pimtrakol 5/2/2019 11 T000045 Licofel 5/2/2019 12 T000045 Wiros 5/2/2019 13 T000045 Livron 5/2/2019 14 T000045 Molacort 5/2/2019 15 T000045 Strepsil 5/2/2019 16 T000045 Sanmol 5/2/2019 17 T000046 Masker 5/3/2019 18 T000046 Vitacimin 5/3/2019 19 T000046 Mycoral 5/3/2019 20 T000046 Hufagrip 5/3/2019

## 3.2. Tabel Tabular
Salah  satu  tahapan  algoritma apriori  yang  membentuk  tabel  tabular untuk mempermudah
pencarian frekuensi itemset dan menghitung jumlah  frekuensi.  Adapun  hasil  dari data pada tabel 3 yang sudah dikonversi ke  tabularnya  dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar 7 Tabel Tabular
3.3. Perhitungan Manual
a. Pencarian Itemset
Berikut  proses  yang  dilakukan yaitu  menentukan itemset 1  dengan persamaan  (1),(2),(3)  dengan  data seperti pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel  4 Pembentukan 1 Itemset No Item1 Qty Support 1 Masker 9 90% 2 Vitacimin 8 80% 3 Pimtrakol 5 50% 4 Dexaharsen 5 50% 5 Amoxcillin 5 50% 6 Hufagrip 5 50% 7 Mycoral 5 50% 8 Promag 4 40% 9 Wiros 4 40% 10 Licofel 4 40% 11 Tespek 4 40% 12 Cetirizin 4 40% 13 Fg troches 4 40% 14 Bodrex 4 40% b. Pembentukan Aturan Asosiasi Tabel  5 Pembentukan Aturan Asosiasi No Rule Sup Conf Lift Ratio 1 Jika konsumen membeli pimtrak ol, hufagrip maka 40% 100% 1.25
No Rule Sup Conf Lift Ratio membeli bodrex 2 Jika konsumen membeli masker, amoxcillin maka membeli tespek 40% 100% 1.25 3 Jika konsumen membeli vitacimi n, hufagrip maka membeli bodrex 40% 100% 1.25 4 Jika konsumen membeli masker, vitacimin maka membeli amoxcill in 50% 100% 1.25 5 Jika konsumen membeli vitacimi n, pimtrakol maka membeli bodrex 40% 100% 1.25 6 Jika konsumen membeli masker, vitacimin maka membeli fg troches 40% 100% 1.25 7 Jika konsumen membeli masker, vitacimin maka membeli tespek 40% 100% 1.25 8 Jika konsumen membeli vitacimi n, amoxcillin maka membeli tespek 40% 100% 1.25 9 Jika konsumen membeli pimtrak ol, bodrex maka membeli hufagrip 40% 80% 1 10 Jika konsumen membeli hufagrip , bodrex maka membeli pimtrak ol 40% 80% 1 11 Jika konsumen membeli vitacimi n, bodrex maka membeli hufagrip 40% 80% 1 12 Jika konsumen membeli vitacimi n, bodrex maka membeli pimtrak ol 40% 80% 1 13 Jika konsumen membeli vitacimi
n,
pimtrakol maka membeli hufagrip 40% 80% 1 14 Jika konsumen membeli vitacimi 40% 80% 1
No Rule Sup Conf Lift Ratio n, hufagrip maka membeli pimtrak ol 15 Jika konsumen membeli vitacimi n, tespek maka membeli amoxcill in 40% 80% 1 16 Jika konsumen membeli masker, tespek maka membeli amoxcill in 40% 80% 1 17 Jika konsumen membeli masker, vitacimin maka membeli dexahar sen 40% 80% 1 18 Jika konsumen membeli masker, vitacimin maka membeli hufagrip 40% 80% 1

## 3.4. Hasil Evaluasi
Untuk rule yang  dihasilkan dapat diketahui yaitu dengan
perbandingan  nilai minimum  support
30%  dan minimum  confidence 80%,
minimum  support 40%  dan minimum confidence 80%, minimum support 35% dan minimum  confidence 60%  sebagai berikut :
a. Rule  Minimum  Support 30%  dan
Minimum Confidence 80%
Untuk rule yang  dihasilkan pada minimum  support 30%  dan minimum  confidence 80%  disini menghasilkan  20 rule dengan lift ratio 1  sampai  1,25  hasil  ini  akan
kita bandingkan dengan nilai
minimum  support dan minimum confidence selanjutnya.
b. Rule  Minimum  Support 40%  dan
Minimum Confidence 80%
Untuk rule yang  dihasilkan pada minimum  support 40%  dan minimum  confidence 80%  disini
menghasilkan  18 rule dengan lift ratio 1  sampai  1,25  hasil  ini  akan kita bandingkan dengan nilai minimum  support dan minimum confidence selanjutnya.
c. Rule  Minimum  Support 40%  dan Minimum Confidence 80%
Untuk rule yang  dihasilkan pada minimum  support 35%  dan minimum  confidence 60%  disini menghasilkan  19 rule dengan lift ratio 1,04 sampai 1,67 hasil ini akan
kita bandingkan dengan nilai minimum  support dan minimum confidence selanjutnya.
Pada tahap evaluasi ini membuktikan bahwa implementasi algoritma  Apriori  pada  aplikasi  yang dibangun  dapat  digunakan  sebagai bahan  rekomendasi  berupa rule itemset untuk membantu dalam menambah stok obat  yang  ada  dan  tata  letak  obat
tersebut  pada  apotek  karunia  montong gamang lombok tengah.
Tabel  6 Hasil Perbandingan Rule
No Min.Sup Min. Conf Hasil Rule Lift Ratio 1. 30% 80% 20 1 - 1,25 2. 40% 80% 10 1 - 1,25 3. 35% 60% 19 1,04 - 1,67

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang berjudul  Penentuan  Pola  Pembelian Obat dengan Algoritma Apriori,
diperoleh  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
a. Keluaran  utama  yang  dibangun  dari program  berupa  pola itemset yang disertai dengan nilai minimum support ,  nilai  minimum confidence , dan lift ratio dari data transaksi yang telah diproses dengan teknik Asosiasi dan Algoritma Apriori.
b. Program yang dibangun
menggunakan  transaksi  penjualan untuk  mengetahui  informasi  terkait pembuatan itemset antara  obat  1 dengan  obat  lainnya  yang  akan digunakan sebagai rekomendasi dalam menambah stok obat dan juga tata letak obat berdasarkan rule yang dihasilkan  agar  nantinya  karyawan bisa  lebih  efisien  dalam  melakukan pelayanan kepada konsumen.
c. Program  yang  dibangun  mampu memberikan penjelasan tentang
pembentukan  1 itemset sampai  3 itemset dengan hasil yang
sebelumnya  diambil  dari  3 itemset yang  lolos  untuk  dijadikan  acuan dalam  pembentukan  aturan  asosiasi agar mendapatkan hasil rule .

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwal,  C.  C.  (2015) Data  Mining the  Textbook , Springer .  doi: 10.1016/0304-3835(81)90152-X. Efendi,  M.  I.  (2019)  ‘Penerapan
Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Penjualan Untuk Mengetahui Pola Pembelian  Konsumen  “  Studi Kasus :  Toko  Aneka  ”’, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta .
Gibran,  R.  and  Aripin  (2016)  ‘Analisis Aturan  Asosiasi  Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan  Inventori  Apotek’, Udinus  Repository ,  (5),  p.  7. Available at: https://docplayer.info/47321099-
Analisis-aturan-asosiasi- menggunakan-algoritma-apriori- untuk-menentukan-inventori- apotek.html.
Grand, G. (2018) ‘Penerapan Algoritma
Apriori untuk Menemukan Hubungan  Data  Murid  dengan Nilai Sekolah’, Ikraith Informatika , 2(18), pp. 7–12.
Hasan,  N.  F. et  al. (2019)  ‘Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Kombinasi Paket Produk Pertanian Menggunakan Algoritma Apriori’, Eksplora
Informatika ,  9(1),  pp.  38–49.  doi:
10.30864/eksplora.v9i1.261.
Hasanah,  H.  (2017)  ‘Teknik-Teknik
Observasi (Sebuah Alternatif Metode Pengumpulan Data Kualitatif  Ilmu-ilmu  Sosial)’, At- Taqaddum ,  8(1),  p.  21.  doi:
10.21580/at.v8i1.1163.
Jayapana, R. D. and Rahayu, Y. (2015) ‘Analisis pola pembelian konsumen dengan algoritma apriori pada apotek rahayu jepara’, UG Jurnal , Vol. 8, pp. 1–
6.
M. Afdal, M. A. and Rosadi, M. (2019)
‘Penerapan Association Rule Mining Untuk Analisis Penempatan  Tata  Letak  Buku  Di Perpustakaan Menggunakan
Algoritma Apriori’, Jurnal Ilmiah Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem
Informasi ,  5(1),  p.  99.  doi:
10.24014/rmsi.v5i1.7379. Putra,  J.  L. et  al. (2019)  ‘Implementasi
Algoritma  Apriori  Terhadap  Data
Penjualan Pada Perusahaan Retail’, Jurnal Pilar Nusa
Mandiri ,  15(1),  pp.  85–90.  doi:
10.33480/pilar.v15i1.113.
Syahrir,  M.  and  Fatimatuzzahra,  F.
(2020) ‘Association Rule 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),  pp.  149–158. doi: 10.30812/matrik.v20i1.833. Tiarapuspa et  al. (2020)  ‘Pelatihan industri kreatif di institute
kemandirian dompet dhuafa’,
Indonesian  Journal  of  Economic Community  Development ,  1(1),
pp. 9–17. doi:
http://dx.doi.org/10.25105/ijecd.v
1i1.6710.