## SISTEM REKOMENDASI LAYANAN HOMECARE BERDASARKAN ANALISIS KERANJANG BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Tiara Putri Alifianti Wiyono, Yulison Herry Chrisnanto, Asep Id Hadiana Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 tiaraputriaw19@if.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Algoritma apriori adalah metode penambangan data untuk mengidentifikasi ketentuan asosiasi antar barang. Algoritma apriori mempunyai dua standarisai yaitu support dan confidence. Support (nilai penyangga) persentase gabungan  item,  confidence  (nilai  ketentuan)  keterikatan  antar  objek  hubungan  asosiasi.  Metode  apriori  sudah pernah  dilakukan  untuk  kasus  penelitian  pola  kombinasi  penjualan  transaksi  minimarket  namun  belum  pernah dipakai  untuk  kasus  layanan  homecare.  Saat  ini  data  mining  banyak  digunakan  diberbagai  sektor  bisnis  pada bidang industry, seperti perusahaan Salam Homecare yaitu layanan kesehatan di rumah yang saat ini beroperasi di Bandung sejak tahun 2021. Metode apriori diimplementasikan dengan tahapan pra proses seleksi data atribut, kemudian  data  dicari  nilai  support  pada  iterasi  1,  2,  3  dan  seterusnya  lalu  mencari  nilai  confidence  untuk menentukan probabilitas pola kombinasi itemset. Hasil penelitian menunjukkan Transaksi layanan homecare yang mempunya  nilai  support  tertinggi  yaitu  Swab  Pcr  Reguler  sebesar  0,367.  Transaksi  layanan  homecare  yang mempunya nilai  support terendah  yaitu Perawatan Luka dan Swab Pcr Sameday sebesar 0,033 Aturan asosiasi dari kombinasi 2 itemset yang memenuhi minimum confidence 0,05 yaitu Infus Vitamin Booster & Vitamin C dan Visit Dokter sebesar 0,067 sehingga jika menggunakan layanan Infus Vitamin Booster & Vitamin C maka menggunakan juga layanan Visit Dokter.
Kata kunci: Layanan Homecare, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  sektor  bisnis  khususnya  dalam  bidang industri  telah  banyak  menggunakan  teknik data mining dalam  menganalisa  sekumpulan  data  yang besar. Data  mining adalah  teknik  untuk  menemukan pola  yang  bermanfaat,  berdasarkan  sekumpulan  data yang  besar.  Langkah  awal  dalam  memproses data mining yaitu  dengan  memperoleh  informasi  yang sebelumnya  tidak  diketahui  sehingga  dapat  dipahami dan digunakan [1]. Berdasarkan sekumpulan data yang besar  dan  kebutuhan  informasi  baru  yang  dapat dijadikan  referensi  oleh  pihak  tertentu  dalam melakukan pengambilan keputusan untuk perusahaan, sehingga  hal  tersebut  menjadi  salah  satu  penyebab digunakannya teknik data mining dalam  menganalisa data.
Jasa  layanan homecare merupakan  salah  satu  area bisnis  dengan  ketersediaan  data  yang  besar  dengan meningkatnya  faktor  COVID  19,  layanan homecare menjadi  jasa  layanan  yang  sangat  sering  digunakan  oleh masyarakat karena dibutuhkan layanan kesehatan yang bisa diakses pasien dari rumah karena naiknya pandemi Covid- 19 ditengah tahun  2021  menjadikan  layanan rumah  sakit sangat tinggi dan cukup menakutkan untuk didatangi oleh pasien [2] .  Salam  Homecare  adalah  platform  layanan kesehatan  di  rumah  yang  saat  ini  beroperasi  di  Bandung sejak tahun 2021. Salam Homecare berada dalam naungan PT.  Salam  Sejahtera  Nusantara.  Salam  Homecare memberikan solusi kesehatan jadi lebih mudah, cepat dan terjangkau sehingga supaya terus meningkatkan rekomendasi  layanan,  menghadirkan  beberapa  inovasi dalam memudahkan layanan dengan berbasiskan teknologi
terkini. Oleh karena itu, Salam Homecare harus menjadikan peluang usaha dan menyusun strateginya dalam pemasaran yang  tepat  dengan  cara  mengembangkan  layanan homecare .
Pada perusahaan Salam Homecare terdapat sejumlah data transaksi sebanyak 1002 data pada periode 1 Juni 2022 sampai 31 Oktober 2022 sehingga proses menganalisa data tidak  dapat  dilakukan  secara  cepat  dan  membutuhkan waktu  lama  jika  harus  manual,  keterbutuhan  informasi mengenai layanan homecare menjadi sulit untuk diperoleh. sehingga penggunaan data mining dengan metode asosiasi analisis keranjang belanja untuk mengetahui potensi minat pelanggan terhadap layanan yang paling diminati, diminati dan  kurang  diminati  untuk  dijadikan  informasi  dalam meningkatkan  layanan  dan  memberikan  manfaat  untuk perusahaan.  Metode  algoritma  yang  digunakan  untuk memperoleh  informasi  dari  sekumpulan  data  yang  besar dari  teknik data  mining berbeda-beda  [3].  Metode data mining dengan teknik  asosiasi  merupakan  salah satu cara untuk  memperoleh  informasi  hubungan  antar  kombinasi layanan  yang  di  mana  hubungan  tersebut  dijelaskan menurut aturan asosiasi [4].
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  metode apriori  yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce  OrderMas”  menunjukkan  uji  analisis dengan  menyusun  2  atau  3  set  barang  yang  sering dibeli  pelanggan  pada  waktu  yang  bersamaan, diperoleh  informasi  pelanggan  sering  membeli pink fairy  cake,  doormat  newenglang dan doormat  fairy cake. Aturan  asosiasi  A2  =>  A9  memberikan  nilai kepercayaan  100%,  aturan  asosiasi  A7  =>  A9 memberikan  nilai  kepercayaan  83%  [5]. Kemudian
pada  penelitian  lainnya  dengan  judul  “Analisis  Data Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian  Konsumen
Menggunakan Metode
Algoritma Apriori” menunjukkan  data  analisa  terdiri  dari  84  jual  beli dengan 119 atribut memperoleh nilai support terkecil 0,25  (25%)  dan  nilai  kepercayaan  0,25  (25%).  Pada hasil  perhitungan  secara  manual  dan  menggunakan software Rapidminer menunjukkan  algoritma  apriori memiliki 6 aturan asosiasi. Nilai kepercayaan tertinggi adalah 0,64 dengan aturan nilai kepercayaan tertinggi. Jadi  ketika  membeli item 165SDB,  maka  akan membeli KARAKTER [6].
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  penelitian  ini akan  menggunakan  metode  algoritma  apriori  untuk membuat  sistem  rekomendasi  layanan homecare berdasarkan  analisis  keranjang  belanja  terakait  tren pembelian  pelanggan,  hubungan  antar  item  atau layanan  dalam  suatu  transaksi,  dan  kecenderungan pelanggan  dalam  membeli  layanan  item  tertentu, sehingga dapat membantu meningkatkan layanan pada perusahaan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Definisi  dari  dari data  mining yaitu  langkah dalam  penggalian  data  untuk  menemukan  pola  yang menarik  sebagai  informasi  dari  himpunan  data  yang sangat banyak (Big Data) [7] . Ada 2 (dua) model pada data  mining, yaitu  pembelajaran  terawasi  dan pembelajaran tidak terawasi yang dimana mempunyai perbedaan  terletak  pada  label,  artinya  pembelajaran terawasi  mempunyai  label  tetapi  pembelajaran  tidak terawasi tidak mempunyai label [8], terdapat 6 (enam) jenis  teknik  pada data  mining, seperti  klasterisasi, klasifikasi, estimasi, deskripsi, prediksi atau forecasting, dan asosiasi [9].
Umumnya  orang  menggunakan data  mining sama  halnya  seperti knowledge  discovery  from  data atau  KDD.  Sementara  yang  lain  melihat  data  mining sebagai  langkah  penting  dalam  proses  menemukan informasi  berharga  dari  sekumpulan  data.  Proses penggalian  informasi  biasanya  dilakukan  dalam langkah-langkah berikut ini:
1. Data Selection
Seleksi  dari  sebuah  kumpulan  data  operasional perlu dilakukan sebelum memulai tahap penambangan data  atau  informasi  didalam  KDD.  Data  dari  hasil tahap selection dapat dimanfaatkan dalam proses data mining,  disimpan  di  berkas, terpisah  dari  operational database.
2. Pre-processing/Cleaning
Proses  cleaning  dilakukan  sebelum  proses  data mining  dapat  dilakukan,  dan  menjadi  fokus  pada KDD.  Proses  dari  cleaning  diantaranya  mencakup: memeriksa data redudansi, memeriksa data yang yang tidak  konsisten,  serta  memperbaiki  kesalahan  pada data. Selain itu juga melakukan proses enrichment atau memperkaya  data  yang  sudah  ada  yang  relevan  serta memerlukan  KDD,  seperti  data  atau  informasi eksternal.
3. Transformation
Proses coding merupakan sebuah proses transformasi dari data yang telah dipilih  sebelumnya, sehingga  data  tersebut  sudah  sesuai  dan  layak  untuk diproses  lebih  lanjut.  Coding  di  KDD  merupakan sebuah  proses  kreatif  yang  sangat  tergantung  pada jenis  atau  pola  dari  informasi  yang  akan  dicari  pada database atau basis data.
4. Data Mining
Data mining merupakan sebuah proses pencariaan pola atau informasi yang menarik didalam sebuah data terpilih dengan menggunakan sebuah metode tertentu. Teknik,  metode,  atau  prosedur  pemecahan  masalah yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses dari KDD secara menyeluruh.
5. Interpretation/Evaluation Interpretation/Evaluation ialah sebuah pola informasi  yang  didapatkan  dari  proses  data  mining yang  nantinya  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  lebih mudah untuk dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.  Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan apakah  informasi  yang  telah  ditemukan  sebelumnya bertentangan dengan fakta yang telah ada.

## 2.2. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  metode  penambangan data  untuk  mengidentifikasi  ketentuan  asosiasi  antar barang  [10].  Algoritma  apriori  mempunyai  dua standarisai  yaitu support dan confidence . Support (nilai  penyangga),  yaitu  persentase  gabungan item , confidence (nilai  ketentuan),  yaitu  keterikatan  antar objek  hubungan  asosiasi    [11].  Pencarian  model gabungan objek terlebih dahulu tidak dapat dilakukan secara  langsung dengan  mengkombinasikan elemen i pada  semua  jenis  elemen  yang  diterima,  ketika mencari  gabungan  objek  dibuat  langsung  dan kemudian  butuh  waktu  lama  untuk  mencari kombinasinya barang akan bertahan lebih lama dan hal tersebut  merupakan  cara  yang  dilakukan  dalam algoritma  apriori  dengan self-joining ke  iterasi sebelumnya  [12]. Berikut ini 2 tahapan dasar analisis asosiasi dalam algoritma apriori [13] yaitu :
1. Analisa Pola Frekuensi Tinggi Rumus persamaan dalam mencari nilai support 1 item set.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)   = ∑  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
(1)
Rumus persamaan dalam mencari nilai support 2 item set.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵)   = ∑  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 A dan B ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)

## 2. Analisa Pola Aturan Asosiasi
Rumus persamaan dalam memperoleh nilai hasil confidence dalam kaidah A→B, yaitu :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒   = ∑  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 A dan B ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
3. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  masalah  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan alur proses penelitian pada gambar 1. Berikut penjelasan masing-masing langkah-langkah tersebut, yaitu :
1. Analisa Masalah
Pada alur  ini  melakukan proses analisa  masalah terkait  studi  kasus  penelitian,  sehingga  diharapkan menemukan solusi yang terbaik.
2. Pengumpulan Data Pada alur ini melakukan observasi dan interview ke  perusahaan  Salam  Homecare  dengan  tujuan  untuk memperoleh  informasi  atau  data  yang  dibutuhkan  dan melakukan studi kepustakaan dengan membaca buku-buku yang  dapat  membantu  dalam  menganalisa  data  atau informasi yang telah diperoleh.
3. Hasil dan Pembahasan
Pada alur ini menguraikan sampel data dan data primer  yang  telah  diperoleh  dari  hasil  pengumpulan data pada penelitian.
4. Penerapan Algoritma Apriori Pada  alur  ini  melakukan  penerapan  algoritma apriori  untuk  memperoleh  nilai support dan confidence, sehingga  menghasilkan  pola  analisis keranjang  belanja  pada  data  transaksi  penggunaan layanan homecare. 5. Implementasi Sistem
Pada  alur  ini  melakukan  proses  implementasi pada sistem program website berdasarkan studi kasus penelitian.
6. Kesimpulan
Pada  alur  ini  menarik  kesimpulan  dari  proses penerapan algoritma apriori yang telah dilakukan dan dianalisa sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan Algoritma Apriori
Penelitian  ini  menggunakan  data transaksi  yang berhubungan  dengan  nama  layanan homecare yang digunakan  oleh  konsumen  dari  PT  Salam  Homecare. Sampel  data  transaksi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  30  data  dari  total  1002  data transaksi  layanan homecare periode  1  Juni  2022 sampai 31 Oktober 2022.
Tabel 1.  Sampel Data Transaksi ID Transaksi Nama Layanan T1 Swab Pcr Reguler T2 Swab Antigen T3 Pemasangan Kateter T4 Infus Vitamin Booster & Vitamin C T5 Swab Antigen T6 Swab Pcr Reguler T7 Visit Dokter T8 Swab Pcr Reguler T9 Swab Antigen T10 Infus Vitamin Booster & Vitamin C … ... … … T25 Swab Antigen T26 Visit Dokter, Infus Vitamin Booster & Vitamin C T27 Swab Pcr Reguler T28 Swab Pcr Reguler T29 Swab Antigen T30 Swab Pcr Reguler
Berdasarkan Tabel 1 di atas, langkah selanjutnya dilakukan  proses  pembentukan  data  unik  dari  nama layananan homecare yang digunakan pada sampel data transaksi tersebut.
Tabel 2.  Sampel Data Transaksi No. Nama Layanan 1 Swab Pcr Reguler 2 Swab Antigen 3 Pemasangan Kateter 4 Infus Vitamin Booster & Vitamin C 5 Visit Dokter 6 Perawatan Luka 7 Swab PCR Sameday
Berdasarkan Tabel 2 di atas, langkah selanjutnya dilakukan pencarian nilai support itemset pada iterasi 1 dengan menggunakan rumus persamaan (1).
1. Swab Pcr Reguler
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Swab Pcr Reguler = 11
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 11 30 = 0,367 =

## 2. Swab Antigen
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Swab Antigen = 9
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 9 30 = 0,3 =
3. Pemasangan Kateter ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Pemasangan Kateter = 1 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 1 30 = 0,033 =
4. Infus Vitamin Booster & Vitamin C
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Infus  Vitamin  Booster  &  Vitamin C = 6
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30
6
30 = 0,2 =

## 5. Visit Dokter
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Visit Dokter = 3
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 3 30 = 0,1 =

## 6. Perawatan Luka
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Perawatan Luka = 1 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 1 30 = 0,033 =
7. Swab PCR Sameday
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Swab Pcr Sameday = 1 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 1 30 = 0,033 =
Berdasarkan hasil pencarian nilai support itemset pada  iterasi  1  dengan  menetapkan  minimum support 0,05,  maka itemset yang  mempunyai  nilai support kurang dari 0,05 dihilangkan, sehingga hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Itemset 1 Memenuhi Minimum Support No. Nama Layanan Suport 1 Swab Pcr Reguler 0,367 2 Swab Antigen 0,3 3 Infus Vitamin Booster & Vitamin C 0,2 4 Visit Dokter 0,1
Selanjutnya  melakukan  pembentukan  pola  pada kombinasi  iterasi 2  yang dibentuk dari  iterasi 1  yang memenuhi minimum support yaitu dengan melakukan kombinasi  semua itemset ke dalam pola kombinasi 2 itemset kemudian dilakukan perhitungan nilai support dengan menggunakan rumus persamaan (2).
1. Swab Pcr Reguler, Swab Antigen
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 A,B = 0 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 0 30 = 0 =
2. Swab  Pcr  Reguler,  Infus  Vitamin  Booster  & Vitamin C ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 A,B = 0 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30 0 30 = 0 =
3. Swab Pcr Reguler, Visit Dokter
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 A,B = 0
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 30 0 30 = 0 =
4. Swab Antigen, Infus Vitamin Booster & Vitamin
C ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 A,B = 0 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 30 0 30 = 0 = 5. Swab Antigen, Visit Dokter
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 A,B = 0
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30
0 30 = 0 =
6. Infus Vitamin Booster & Vitamin C, Visit Dokter
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 A,B = 2 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 30
2 30 = 0,067 =
Berdasarkan hasil pencarian nilai support itemset pada  iterasi  1  dengan  menetapkan  minimum support 0,05, maka itemset yang memenuhi minimum support hanya  pada  kombinasi  Infus  Vitamin  Booster  & Vitamin C dan Visit Dokter.
Langkah  terakhir  yaitu  menghitung  nilai confidence untuk  aturan  asosiasi  dengan  minimum confidence 0,05  yang  ditentukan  berdasarkan  setiap kombinasi itemset dan  dapat  dilakukan  perhitungan nilai confidence dengan rumus persamaan (3).
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Infus Vitamin Booster & Vitamin C dan Visit Dokter = 2
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Infus Vitamin Booster & Vitamin C = 6 ∑A→B ∑A = 2 6 = 0,333
Sehingga  aturan  asosiasi  yang  diperoleh  yaitu jika  menggunakan  layanan  Infus  Vitamin  Booster  & Vitamin  C  maka  menggunakan  juga  layanan  Visit Dokter.

## 4.2. Implementasi Sistem
Pada  implementasi  sistem  merupakan  layout hasil  rancangan  Sistem  Rekomendasi  Layanan Homecare  Berdasarkan  Analisis  Keranjang  Belanja Mengggunakan Algoritma Apriori.
1. Halaman Itemset
Gambar 2. Halaman Itemset
Halaman itemset menampilkan analisis keranjang  belanja  mengenai itemset yang  sangat diminati,  diminati,  dan  kurang  diminati  dari dataset layanan homecare .

## 2. Halaman Asosiasi
Gambar 3. Halaman Asosiasi
Halaman  grafik  menampilkan  aturan  asosiasi terkait  kombinasi  layanan homecare berdasarkan Antecedents,  Consequents,  Support,  Confidence, Lift, Leverage, Conviction, dan Zhang's Metric dari dataset yang digunakan.
3. Halaman Grafik
Gambar 3. Halaman Grafik
Halaman  grafik  menampilkan  hasil  grafik mengenai  10 itemset teratas  dari  layanan homecare berdasarkan nilai support.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  perancangan  dan pengembangan aplikasi Sistem Rekomendasi Layanan Homecare Berdasarkan  Analisis  Keranjang  Belanja Mengggunakan Algoritma Apriori, maka dapat ditarik kesimpulan  sebagai  berikut:  Transaksi  layanan homecare yang  mempunyai  nilai support tertinggi yaitu  Swab  Pcr  Reguler  sebesar  0,367.  Transaksi layanan homecare yang  mempunyai  nilai support terendah yaitu Perawatan Luka dan Swab Pcr Sameday sebesar  0,033  Pembentukan  aturan  asosiasi  dari kombinasi  2 itemset yang  memenuhi  minimum confidence 0,05  yaitu  Infus  Vitamin  Booster  & Vitamin  C  dan  Visit  Dokter  sebesar  0,067  sehingga jika  menggunakan  layanan  Infus  Vitamin  Booster  & Vitamin  C  maka  menggunakan  juga  layanan  Visit Dokter.
Dalam  penelitian  selanjutnya  mengenai  sistem rekomendasi  berdasarkan  analisis  keranjang  belanja pada layanan homecare dapat menambah atribut data yang digunakan utntuk bisa  mengetahui atribut mana yang  sangat  berpengauh  atau  dapat  membandingkan dengan  metode  analisis  keranjang  belanja  lainnya seperti algoritma FP-Growth.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Astuti  Hasibuan,  N.  Silalahi,  S.  Darma
Nasution, D. U. Sutiksno, H. Nurdiyanto, And E. Buulolo,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengaturan Layout Minimarket Dengan Menerapkan Association Rule,” 2017.
[2]  J.  Pendidikan  And  D.  Konseling,  “Strategi Pemasaran  Home  Care  Rumah  Sakit  Vania Bogor Di Era Pandemi Covid-19,” 2022.
[3]  J.  Liu Et  Al. ,  “Data  Mining  And  Information Retrieval  In  The  21st  Century:  A  Bibliographic Review,” Computer  Science  Review ,  Vol.  34. Elsevier  Ireland  Ltd,  Nov.  01,  2019.  Doi: 10.1016/J.Cosrev.2019.100193.
[4]  A. Wahyudi, O. Gama, I. Ketut, G. Darma Putra, I.  Putu,  And  A.  Bayupati,  “Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Frequent Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja,” Teknologi Elektro , Vol. 15, No. 2, 2016.
[5]  A.  Salam,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Untuk Mencari Asosiasi Barang Yang Dijual Di E-Commerce  Ordermas  Implementation  Of Apriori  Algorithm  To  Find  Items  Association That Sold At Ordermas E-Commerce,” 2018.
[6]  T. Prasetya, J. Eka Yanti, A. Irma Purnamasari, A. Rinaldi Dikananda, And S. Anwar, “Analisis Data  Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian Konsumen  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori,” Informatics  For  Educators  And Professionals , Vol. 6, No. 1, Pp. 43–52, 2021.
[7]  I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, A. Mulyani,  And  J.  I.  Komputer,  “Comparison  Of Data Mining Algorithm For Forecasting Bitcoin Crypto  Currency  Trends,” Jurnal  Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 3, No. 2, Pp. 245–248, 2022, Doi: 10.20884/1.Jutif.2022.3.2.194.
[8]  A.  R.  Muhajir,  E.  Sutoyo,  And  I.  Darmawan, “Forecasting  Model  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue  Di  Provinsi  Dki  Jakarta  Menggunakan Algoritma  Regresi  Linier  Untuk  Mengetahui Kecenderungan Nilai Variabel Prediktor Terhadap  Peningkatan  Kasus,” Fountain  Of Informatics  Journal ,  Vol.  4,  No.  2, P.  33,  Nov. 2019, Doi: 10.21111/Fij.V4i2.3199.
[9]  E.  Muningsih,  “Kombinasi  Metode  K-Means Dan  Decision  Tree  Dengan  Perbandingan Kriteria Dan Split Data,” 2022.
[10]  R.  Sari  And  R.  Yulia  Hayuningtyas,  “Analisis Keranjang  Belanja  Pada  Transaksi  Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal  Sains Dan Manajemen , Vol. 9, No. 1, 2021.
[11]  A.  Valerian  And  L.  Hakim,  “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Stok Peralatan Tulis Pada Toko Xyz,” 2018.
[12]  Y.  O.  D.  D.  Denny  Haryanto,  “Implementasi Analisis  Keranjang  Belanja  Dengan  Aturan Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan Suku Cadang Motor,” 2011.
[13]  Lea  And  Jenie,  “Penerapan  Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Impor Barang Pada Pt. Pafa Mandiri Sakti,” Jurnal Processor , Vol. 15, No. 1,
Pp. 54–61, Apr. 2020, Doi: 10.33998/Processor.2020.15.1.767