## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN HUBUNGAN ANTARA JENIS KOMODITAS IMPORT DENGAN JUMLAH PERMINTAAN
BULANAN
Tri Evendi 1) , Rifda Faticha Alfa Aziza 2)
1), 2) Fakultas Ilmu Komputer,Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Depok, Sleman, Yogyakarta 55281 Email : evendyx@gmail.com 1) ,  rifdafaticha@amikom.ac.id 2)

## Abstrak
Impor  merupakan  salah  satu  komponen  terpenting  dari perdagangan  negara  selain  ekspor,  karena  tanpa adanya  impor  maka  negara  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan rakyatnya yang memang tidak diproduksi/ada di  dalam  negeri.  Setiap  impor  pada  suatu  negara memiliki  data  yang  didapatkan  pada  saat  awal  masuk dan  juga  nilai  baik  harga  dan  jumlah  yang  merupakan hasil  transaksi  perdagangan  antarnegara.  Akan  tetapi, data-data tersebut belum diketahui hubungannya dengan data  pada  tiap  bulan  nya,  untuk  itu  dibutuhkan  sebuah metode  untuk  mengolahnya.  Dengan  penelitian  ini, peneliti menggunakan sebuah metode Data Mining yaitu Association  dengan  Algoritma  Apriori.  Algoritma Apriori  yang  dimaksud  merupakan  teknik  data  mining untuk  menemukan  suatu  aturan  asosiatif  berupa hubungan  antara  data  komoditas  impor  dengan permintaan pada tiap bulannya. Data impor merupakan data  yang  terdiri  dari  kode  HS,  nama  komoditas, nilai/value  (US$),  berat  (kg)  dan  bulan.  Nilai  minimal support  yang  digunakan  sebesar  50%  sedangkan  nilai confidence  ditetapkan  sebesar  100%  dan  menghasilkan kesimpulan  bahwa  pada  komoditi  dengan  HS  Code 1022919  –  1022990  –  1051110  -  1061900  yang  mana merupakan komoditi yang  tiap bulannya terus diimport. Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  data  impor menurut  komoditi  selama  9  bulan  terakhir  pada  tahun 2018 dari badan pusat statistik.
Kata kunci: Impor, Data Mining, Komoditi, Association, Apriori algorithm, Nilai support dan confidence.

## 1. Pendahuluan
Impor  merupakan  salah  satu  komponen  terpenting  dari perdagangan  negara  selain  ekspor,  karena  tanpa  adanya impor  maka  negara  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan rakyatnya  yang  memang  tidak  diproduksi/ada  di  dalam negeri.
Gambar 1. Grafik Nilai Impor
Menurut Sutedi (2014:7) impor adalah proses memasukkan  barang  dari  luar  negeri  kedalam  negeri. Setiap  impor  pada  sebuah  negara  memiliki  data  yang didapatkan  pada  saat  awal  masuk  dan  juga  nilai  harga yang  merupakan  hasil  transaksi.  Akan  tetapi,  data-data tersebut belum diketahui hubungannya dengan data pada tiap  bulannya,  untuk  itu  dibutuhkan  sebuah  metode untuk  mengolahnya.  Untuk  itu,  metode  yang  dipilih harus  disesuaikan  dengan  tipe  data  yang  sudah terkumpul, sehingga tujuan utama yaitu untuk menemukan  hubungan  antara  data  impor  berdasarkan komoditas pada rentan waktu 9 bulan terakhir pada tahun 2018  dari  badan  pusat  statistik  (Agustina  dan  Reny, 2014).

## 1.1 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan tersebut,  maka  dilakukan  penelitian  dengan  judul “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Menemukan Hubungan antara Jenis Komoditas Impor dengan Jumlah Permintaan Impor Bulanan” untuk membantu melakukan klasifikasi  terhadap  pola  permintaan  komoditas  impor pada tiap bulannya.

## 1.2 Metodologi Penelitian
Dalam sebuah penelitian, metodologi penelitian sangatlah dibutuhkan untuk menentukan tujuan sebenarnya  dilakukannya  penelitian  yang  sebernarnya (Kothari,  2004).  Metodologi  penelitian  yang  digunakan
pada  penelitian  ini  diuraikan  pada  bagian-bagian selanjutnya.

## 1.2.1 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  sangat  berguna  dalam  menentukan  arah dari  penelitian  yang  dilakukan.  Arah  dari  penelitian  ini berkaitan  langsung  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai pada  hasil  penelitian  nanti.  Jenis  penelitian  yang digunakan  adalah conclusion-oriented .  Yaitu  jenis penelitian  yang  memberikan  kebebasan  kepada  peneliti untuk  menentukan  masalah  serta  mendesain  ulang penyelidikan  untuk  mengkonseptualisasikan  penelitian sesuai keinginan peneliti (Kothari, 2004).

## 1.2.2 Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  semua  metode  yang digunakan  oleh  peneliti  selama  proses  penelitian (Kothari, 2004). Penjelasan berikutnya mengenai metode penelitian akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.

## 1.2.3 Pengumpulan Data
Data  yang  telah  dikumpukan  meliputi  beberapa  hal sebagai berikut:
1. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan data  sekunder.  Data  Sekunder  adalah  data  yang diperoleh  atau  dikumpulkan  peneliti  dari  berbagai sumber  yang  telah  ada,  pada  hal  ini  peneliti  sebagai pihak  kedua.  Data  sekunder  diperoleh  dari  berbagai sumber  seperti  buku,  laporan,  jurnal,  Biro  Pusat Statistik (BPS), dan lain-lain sebagainya (Siyoto dan Sodik,  2015).  Data  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik,  diakses  melalui  website  dan  diunduh dengan format dataset .xls.
2. Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  impor  yang  diambil  dari  website BPS.  Data  utamanya  dikumpulkan  berdasarkan dokumen-dokumen  keterangan  ekspor  impor  yang dihasilkan  oleh  Direktorat  Jenderal  Bea  dan  Cukai (Sumber Data BPS, 2018).

## 1.2.4 Pengolahan Data
Metode  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  yaitu Algoritma  Apriori.  Prinsip  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  prinsip  pemangkasan  Apriori, dimana  itemset  yang  tidak  sering  muncul  tidak  akan diujikan (Grand, 2018). Metode berjalan sesuai langkah- langkah berikut:
1. Pindai data untuk mendapatkan 1 itemset yang sering muncul.
2. Buat  itemset  kandidat  (k+1)  dari  itemset  k  yang sering muncul.
3. Uji kandidat terhadap dataset.
4. Akhiri  proses  jika  tidak  ada  himpunan  yang  sering muncul atau kandidat yang tidak dapat dibentuk lagi.

## 1.3 Tinjauan Pustaka
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan data mining dengan algoritma apriori, sebagai berikut:
Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan Hubungan  Data  Murid  Dengan  Nilai  Sekolah.  Dalam penelitian  ini  penulis  ingin  mencari  hubungan  antara data  murid  dengan  nilai  sekolah.  Hasil  penelitian tersebut  adalah  nilai  confidence  terbesar  diperoleh  dari hubungan  antara  agama  Kristen  dengan  nilai  sekolah ↑77-82 sebesar 54,5% (Grand, 2018).
Perancangan  Aplikasi  Data  Mining  Berbasis  Web Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Produk Yang  Berhubungan  Pada  Toko  Buku  Togamas  Affandi. Dalam  penelitian  ini  penulis  ingin  mencari  hubungan antar produk yang saling berhubungan dan meningkatkan  penjualan  dengan  pemberian  diskon  pada produk  tertentu  serta  pembuatan  perancangan  dan implementasi  dalam  bentuk  website.  Hasil  penelitian tersebut  adalah  didapatkan  beberapa  itemset  yang memiliki confidence besar,  salah  satunya  adalah hubungan  anatar  produk  Maryamah  Karpov  dengan Edensor memiliki confidence 100% (Chandra, 2016).
Penerapan Data Mining untuk Mengolah Data Impor- Ekspor  Ikan  dengan  Menggunakan  Metode Association Rule .  Dalam  penelitian  ini  penulis  ingin  membantu perusahaan dalam menentukan letak posisi penyimpanan produk  impor  dan  ekspor  berdasarkan  tujuan  negara. Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  data  impor  produk yang  sering  muncul  dalam  transaksi  impor  dengan confidence tertinggi  90%  dan  transaksi  ekspor  88% (Puspasari, 2015).

## 1.3.1 Data Mining
Data  mining  adalah  rangkaian  proses  untuk  menggali nilai  tambah  berupa  informasi  yang  belum  terekplorasi dari sebuah basis data, melakukan ekplorasi dengan cara- cara tertentu untuk memanipulasi data menjadi informasi yang  lebih  berharga  dengan  cara  mengektraksi  dan mengenali  pola  penting  dari  basis  data  (Han  dan Kamber, 2006).
Data  mining,  juga  disebut knowledge  discovery in database (KDD), yaitu kegiatan yang berupa pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set data berukuran besar (Santosa, 2007).
Secara garis besar KDD dapat dijelaskan sebagai berikut. (1)  Data Selection ,  Pemilihan  (seleksi)  data  dari sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum tahap  penggalian  informasi  dalam  KDD  dimulai.  Data hasil  seleksi  yang  akan  digunakan  untuk  proses  data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data  operasional.  (2) Pre-processing/Cleaning ,  Sebelum proses  data  mining  dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan proses cleaning pada  data  yang  menjadi  focus  KDD. Proses  cleaning  mencakup  antara  lain  membuang duplikasi  data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan cetak  (tipografi).  Juga  dilakukan  proses enrichment , yaitu proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data  atau  informasi  lain  yang  relevan  dan  diperlukan untuk  KDD,  seperti  data  atau  informasi  eksternal.  (3) Transformation , Coding adalah proses transformasi pada data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai
untuk  proses  data  mining.  Proses coding dalam  KDD merupakan  proses  kreatif  dan  sangat  tergantung  pada jenis  atau  pola  informasi  yang  akan  dicari  dalam  basis data.  (4)  Data  Mining,  Data  mining  merupakan  proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Pemilihan  metode  sangat  bergantung  pada  tujuan  dan proses  KDD  secara  keseluruhan.  (5) Interpretation  / Evaluation ,  pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data mining yang ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Tahap  ini merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  disebut interpretation.  Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan  apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta  atau  hipotesis  yang  ada  sebelumnya  (Kusrini  dan Luthfi, 2009).

## 1.3.2 Association Rules Mining
Analisis  asosiasi  atau association  rules  mining adalah teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan asosiatif antara suatui kombinasi item (Kusrini dan Luthfi, 2009). Langkah-langkah  yang  dapat  digunakan  dalam  data mining berupa:
(a) Support ,  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan seberapa  besar  tingkat  dominasi  suatu  item  atau  itemset dari keseluruhan transaksi.
(b) Confidence ,  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu).
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  2 tahap,  yaitu  melakukan  analisa  pada  pola  frekuensi tinggi  ( frequent  pattern )  dan  selanjutnya  proses pembentukan  aturan  asosiasi  (Gunadi  dan  Sensuse, 2012).

## 1.3.3 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  jenis  aturan asosiasi pada data  mining  yang  mana  pada  penelitian  ini  ditujukan untuk mencari kombinasi itemset yang mempunyai suatu nilai  keseringan  tertentu  sesuai  kriteria  atau  filter  yang diinginkan (Kusrini dan Luthfi, 2009).

## 1.3.4 HS Code
Harmonized  System (HS)  adalah  suatu  daftar penggolongan  barang  yang  dibuat  secara  sistematis dengan  tujuan  mempermudah  penarifan,  transaksi perdagangan,  pengangkutan  dan  statistik  yang  telah diperbaiki  dari  sistem  klasifikasi  sebelumnya.  Saat  ini pengklasifikasian barang di Indonesia didasarkan kepada Harmonized  System dan  dituangkan  ke  dalam  suatu daftar  tarif  yang  disebut  Buku  Tarif  Bea  Masuk Indonesia (Kemendag, 2018).

## 2. Pembahasan

## 2.1 Analisis Data
Untuk  menemukan  hubungan  data  jenis  komoditas dengan  pola  permintaan import tiap  bulannya,  maka metode yang diusulkan diterapkan pada bagian ini. Data yang  diperoleh  berupa  data import dengan  20  kode  HS dan  nilai  transaksi  pada  tiap  bulannya.  Data import selama  sembilan  bulan  terakhir  pada  tahun  2018 diperlihatkan pada table dibawah ini :
Gambar 2. Tabel Impor Menurut Komoditi Tahun 2018
Gambar 3. Tabel Deskripsi Kode HS
Dari data yang telah terkumpulkan, dibuatkan table baru untuk mempermudah pengujian. Tabel tersebut diperlihatkan pada gambar dibawah :
Gambar 4. Tabel P engujian

## 2.2 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Penelitian  ini  menggunakakan  algoritma  apriori  untuk menemukan  aturan  asosiasi  pola  transaksi  berdasarkan komoditi  pada  bulan  Januari  sampai  September  2018 dari data badan pusat statistik  dengan minimum support sebesar  50%  dan  minimum confidence sebesar  100%. Sebelum  melakukan  pencarian  pola  transaksi,  maka perlu  dicari  terlebih  dahulu  semua  nama  item  serta menemukan support peritem,  kemudian  akan  dicari kombinasi    item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari nilai  support  yang  sudah  ditentukan.  Nilai  support sebuah item dapat dicari dengan rumus :
Rumus : Support (A) … (1)
Sedangkan nilai support 2 item diperoleh dengan rumus : Support (A-B)
… (2)
Adapun urutan langkah-langkah perhitungannya sebagai berikut:
Iterasi 1:
Menghitung support dan  menentukan  itemset  yang memenuhi minimum support (k=1).
Langkah  1:  Menghitung support untuk  1  itemset. Hasilnya seperti diperlihatkan oleh table 1 di bawah ini:
Tabel 1. Tabel Hasil Pengujian Support HS Support HS Support 1012100 11% 1051110 100% 1012900 56% 1051290 11% 1013090 11% 1051310 11%
1019000 22% 1051390 33% 1022100 56% 1051490 11% 1022919 100% 1059940 11% 1022990 100% 1061100 22% 1023900 67% 1061200 11% 1041010 11% 1061400 33% 1042010 33% 1061900 100% Langkah  2:  Menentukan itemset yang  memenuhi minimum  support 50%,  kemudian  item  yang  tidak memenuhi dieliminasi, sehingga menghasilkan tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Tabel Hasil Pengujian Support HS Support 1012900 56% 1022100 56% 1022919 100% 1022990 100% 1023900 67% 1051110 100% 1061900 100% Iterasi 2:
Menghitung support dan  menentukan itemset yang memenuhi minimum support (k=2).
Langkah  1:  Menghitung support untuk  2 itemset . Hasilnya seperti diperlihatkan oleh tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Tabel Hasil Pengujian Support HS Support 1022919-1022990 100% 1012100-1012900 11% 1013090-1019000 11% 1012900-1022100 33% 1022100-1042010 33% 1022100-1051110 56% 1012900-1023900 33% 1012900-1022919 56% 1012900-1022990 56% 1022919-1051110 100% 1022990-1051110 100% 1051110-1061900 100% 1022919-1061900 100% 1022990-1061900 100% 1051110-1051390 33% 1022100-1061900 56% Langkah  2:  Menentukan itemset yang  memenuhi minimum support 50%,  kemudian  item  yang  tidak memenuhi dieliminasi, sehingga menghasilkan tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian Support HS Support 1022919-1022990 100% 1022100-1051110 56% 1012900-1022919 56% 1012900-1022990 56% Jumlah_transaksi_komoditi_A∩B ∑ total_transaksi Jumlah_transaksi_komoditi_A ∑total_transaksi
1022919-1051110 100% 1022990-1051110 100% 1051110-1061900 100% 1022919-1061900 100% 1022990-1061900 100% 1022100-1061900 56%
Iterasi 3:
Menghitung support dan  menentukan itemset yang memenuhi minimum support (k=3)
Langkah  1:  Menghitung support untuk  3 itemset . Hasilnya seperti diperlihatkan oleh tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Tabel Hasil Pengujian Support HS Support 1012900-1022919-1022990 56% 1022919-1022990-1051110 100% 1022919-1022990-1061900 100% 1022919-1022990-1023900 67% 1012900-1013090-1019000 11% 1022100-1022919-1022990 56% 1041010-1042010-1051110 11% 1023900-1051110-1061900 56% 1023900-1051110-1051390 33% 1051110-1051290-1059940 11% 1012900-1051110-1061900 56% 1022919-1051110-1061900 100% 1022990-1051110-1061900 100% 1051110-1061400-1061900 33% 1012900-1022100-1022919 33% 1012900-1022100-1022990 33% Langkah  2:  Menentukan itemset yang  memenuhi minimum support 50%.  Hasilnya  seperti  diperlihatkan oleh tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6. Tabel Hasil Pengujian Support HS Support 1012900-1022919-1022990 56% 1022919-1022990-1051110 100% 1022919-1022990-1061900 100% 1022919-1022990-1023900 67% 1022100-1022919-1022990 56% 1023900-1051110-1061900 56% 1012900-1051110-1061900 56% 1022919-1051110-1061900 100% 1022990-1051110-1061900 100%
Iterasi 4:
Menghitung support dan  menentukan itemset yang memenuhi minimum support 50% untuk 4 itemset (k=4)
Hasilnya seperti diperlihatkan oleh tabel 7 di bawah ini:
Tabel 7. Tabel Hasil Pengujian Support
HS Support 1022919-1022990-1051110-1061900 100% 1012900-1022919-1022990-1051110 56% 1022100-1022919-1022990-1051110 56%
1022919-1022990-1023900-1051110 67% Iterasi 5:
Menghitung support dan  menentukan itemset yang memenuhi minimum support 50% untuk 5 itemset (k=5)
Hasilnya seperti diperlihatkan oleh tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8. Tabel Hasil Pengujian Support
HS Support 1012900-1022919-1022990- 1051110-1061900 56% 1022100-1022919-1022990- 1051110-1061900 56% 1023900-1022919-1022990- 1051110-1061900 67% Iterasi 6: Stop
Dikarenakan tidak ada itemset yang memenuhi minimum support 50%, untuk 6 itemset (k=6) =0.
2.3 Pembentukan Pola Kombinasi dua items
Untuk mencari aturan asosiasi penelitian ini menggunakan L2 dengan menetapkan minimum confidence sebesar  100%.  Untuk  mencari  nilai confidence dapat menggunakan rumus :
Confidence (A-B)
… (3)
Diperoleh  kombinasi  aturan  asosiasi  pada  tabel  9  di bawah ini:
Tabel 9. Tabel Hasil Pengujian Confidence HS Confidence 1022919-1022990 100% 1022100-1051110 100% 1012900-1022919 100% 1012900-1022990 100% 1022919-1051110 100% 1022990-1051110 100% 1051110-1061900 100% 1022919-1061900 100% 1022990-1061900 100% 1022100-1061900 100% 1022990-1022919 100% 1051110-1022100 56% 1022919-1012900 56% 1022990-1012900 56% 1051110-1022919 100% 1051110-1022990 100% 1061900-1051110 100% 1061900-1022919 100% 1061900-1022990 100% 1061900-1022100 56% Jumlah_transaksi_komoditi_A∩B ∑transaksi_A
Dari  tabel  9  di  atas  yang  memenuhi minimum  support 50%  dan confidence 100%,  diperlihatkan  pada  tabel  10 di bawah ini:
Tabel 10. Tabel Hasil Pengujian Confidence HS Support Confidence 1022919-1022990 100% 100% 1022100-1051110 56% 100% 1012900-1022919 56% 100% 1012900-1022990 56% 100% 1022919-1051110 100% 100% 1022990-1051110 100% 100% 1051110-1061900 100% 100% 1022919-1061900 100% 100% 1022990-1061900 100% 100% 1022100-1061900 56% 100% 1022990-1022919 100% 100% 1051110-1022919 100% 100% 1051110-1022990 100% 100% 1061900-1051110 100% 100% 1061900-1022919 100% 100% 1061900-1022990 100% 100%

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  Algoritma Apriori  dapat  menemukan  hubungan  antara  transaksi komoditi dengan komoditi lainnya pada rentang waktu 9 bulan terakhir. Dari penelitian dapat disimpulkan:
1. Transaksi import pada  tahun  2018  di  9  bulan terakhir  mengurangi  pengurangan  dari  tiap bulannya.
2. Transaksi import pada  bulan  pertama  ke  bulan berikutnya,  terdapat  komoditas  yang  memiliki hubungan  sangan  kuat  dengan  komoditas lainnya ( confidence = 100%) sehingga pada tiap bulannya  akan  selalu  ada  transaksi  yang  sama dengan nilai/ value (US$) yang berbeda.
3. Komoditas dengan HS Code 1022919-1022990- 1051110-1061900  merupakan  komoditas  yang tiap bulannya terus diimpor.

## 3.1 Saran
Mengingat  keterbatasan  dan  kekurangan  terhadap penelitian  ini,  baik  pengetahuan,  waktu  maupun pemikiran,  maka  penulis  dapat  memberikan  beberapa saran  yang  dapat  dipakai  sebagai  acuan  dalam  penelitin yang akan datang, antara lain:
1. Lebih  banyak  data  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih objektif .
2. Menambahkan  perhitungan lift agar  nilai kepercayaan lebih akurat dan akuntable .

## Daftar Pustaka
SUTEDI,  ADRIAN  SH.  2014. Hukum  Ekspor  Impor . Cetakan  kesatu.  Raih  Asa  Sukses  (Penerbar Swadaya Grup): Jakarta Timur .
KOTHARI,  C.  R.  2004. Research  Methodology: Methods  &  Techniques  New  Delhi:  New  Age International (P) Ltd ..
GRAND.  2018. Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Menemukan  Hubungan  Data  Murid  Dengan  Nilai
Sekolah . STMIK Nusa Mandiri. Ikraith- Informatika, vol. 2, no. 1.
ANDREAS  CHANDRA,  BARKA.  2016. Perancangan Aplikasi  Data  Mining  Berbasis  Web  Dengan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Produk Yang Berhubungan  Pada  Toko  Buku  Togamas  Affandi Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta . DR.  SANDU  SIYOTO,  SKM.,  M.KES  &  M.  ALI SODIK, M.A. 2015. Dasar Metodologi Penelitian. Editor:  Ayup-Cetakan  1-Yogyakarta:  Literasi Media Publishing.
HOX,  J.  J.,  &  BOEIJE,  H.  R.  2005.  ata  Collection, Primary  vs.  Secondary.  Encyclopedia  of  Social Measurement, 5(1), 593-599.
SUMBER DATA. 2018.
https://www.bps.go.id/subject/8/ekspor-impor.html diakses 12 November 2018.
PUSPASARI,  R.,  BULURAN,  I.Y.  2015. Penerapan Data Mining untuk Mengolah Data Impor– Ekspor Ikan  dengan  Menggunakan  Metode  Association Rule , in Proc Semnasteknomedia . HAN,  J.,&KAMBER,  M.  2006. Data  Mining  Concept and Tehniques . San Fransisco: Morgan Kauffman. SANTOSA,  B.  2007. Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis . Graha Ilmu. KUSRINI,  LUTHFI,  E.  T.  2009. Algoritma  Data Mining . Penerbit ANDI. GOLDIE  GUNADI,  DANA  INDRA  SENSUSE.  2012. Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan Frequent  Pattern  Growth  (Fp-Growth)  :  Studi Kasus  Percetakan  Pt.  Gramedia .  Telematika
Mkom Vol.4 No.1. PENGERTIAN HS CODE. 2018.
http://djpen.kemendag.go.id/app_frontend/links/98- hs-code diakses 12 November 2018.
KENNEDI  TAMPUBOLON  ,  HOGA  SARAGIH  , BOBBY  REZA.  2013. Implementasi  Data  Mining Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat- Alat  Kesehatan ,  Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah (INTI) Volume : I, Nomor : 1.
AGUSTINA,  RENY.  2014. Pengaruh  Ekspor,  Impor, Nilai Tukar Rupiah, Dan Tingkat Inflasi Terhadap Cadangan Devisa Indonesia . Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil Volume 4, Nomor 02.