Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 6 − 10 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Implementasi Metode Apriori Pada Sistem Persediaan Bahan Kimia Di Laboraturium Forensik Medan

## Niken Aprilia, Mesran, Fince Tinus Waruwu
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Email: nikenoye@gmail.com
Abstrak− Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengestraksi  dan mengindentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Dengan adanya data mining maka akan didapatkan suatu permata berupa pengetahuan di dalam kumpulan data-data yang banyak jumlahnya. Metode Apriori (RF) merupakan metode  yang  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi,  karena  dalam  membangkitkan  simpul  anak  untuk  setiap  node  dilakukan  secara  acak. Metode ini digunakan untuk membangun pohon keputusan yang terdiri dari root node, internal node, dan leaf node dengan mengambil atribut dan data secara acak sesuai ketentuan yang diberlakukan. Root node merupakan simpul yang terletak paling atas, atau biasa disebut sebagai  akar  dari  pohon  keputusan.  Solusi  penyelesaikan  dalam  menentukan  persediaan  stock  bahan  kimia  di  Laboratorium  Forensik Cabang Medan, dengan menerapkan metode Apriori untuk menentukan tingkat koefisien korelasi produk yang sering digunakan sehingga produk  yang  sering  dibutuhkan  dapat  disediakan  lebih banyak  untuk  menghindari  kekosongan  bahan  kimia  di  Laboratorium  Forensik Cabang Medan.
Kata Kunci: Data Mining; Metode Apriori; Bahan Kimia.
Abstract− Data mining is a term used to describe the discovery of knowledge in databases. Data mining is a process that uses statistical, mathematical, artificial intelligence, and machine learning techniques to extract and identify useful information and related  knowledge from large databases. With data mining, a gem in the form of knowledge will be obtained in a large number of data sets. The Apriori (RF) method is a method that can improve accuracy results, because generating child nodes for each node is done randomly. This method is used to build a decision tree consisting of root nodes, internal nodes, and leaf nodes by taking attributes and data randomly according to the applicable provisions. The root node is the node located at the top, or commonly referred to as the root of the decision tree. The solution for determining chemical stock inventories at the Medan Branch Forensic Laboratory, by applying the Apriori method to determine the correlation  coefficient  level  of  frequently  used  products  so  that  more  frequently  needed  products  can  be  provided  to  avoid  ch emical vacancies at the Medan Branch Forensic Laboratory.
Keywords: Data Mining; Apriori Method; Chemicals

## 1. PENDAHULUAN
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database . Datamining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengestraksi dan mengindentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.Dengan adanya data mining maka akan didapatkan suatu permata berupa pengetahuan di dalam kumpulan data-data yang banyak jumlahnya [1].
Forensik berasal dari bahasa Latin yaitu„ forum ‟   yang berarti tempat untuk melakukan transaksi. Pada perkembangan selanjutnya, forensik diperlukan pada pengungkapan suatu kasus tindak pidana dengan cara menyusun kembali (rekontruksi) suatu tindak pidana itu dapat terjadi, sudah barang tentu berdasarkan bukti-bukti yang ada [2]. Ilmu Forensik dikategorikan ke  dalam  ilmu  pengetahuan  alam  dan  dibangun   berdasarkan  metode  ilmu  alam.  Dalam  pandangan  ilmu  alam,  sesuatu dianggap ilmiah  jika didasarkan pada fakta atau pengalaman (empirisme).
Permasalahan yang  sering terjadi di Laboratorium Forensik Cabang Medan kurangnya bahan kimia yang dibutuhkan pada  saat  dilakukan  penyelidikan,  disebabkan  sistem  yang  diterapkan  kurang  maksimal  atau  masihmenggunakan  sistem manual, sehingga bahan kimia yang di stock di gudang terjadi penumpukan di beberapa item bahan kimia tetapi dibeberapa item yang lain kosong, sehingga menyebabkan proses penyelidikan menjadi terhambat karena bahan kimia yang dibutuhkan kosong  dan  harus  menunggu  dating  bahan  kimia yang  dipesan,  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  maka  dibuat suatu sistem data mining dengan metode Apriori , agar ke depannya bahan kimia di Laboratorium Forensik Cabang Medan tidak akan kekurangan stock [3] . Metode Apriori merupakan  metode  yang  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi,  karena  dalam  membangkitkan  simpul anak untuk setiap node dilakukan secara acak. Metode ini digunakan untuk membangun pohon keputusan yang terdiri dari root node , internal node, dan leafnode dengan mengambil atribut dan data secara acak sesuaiketentuan yang diberlakukan. Root node merupakan simpul yang terletak paling atas, atau biasa disebut sebagai akar dari pohon keputusan. Internal node adalah simpul percabangan, dimana node ini mempunyai output minimal dua dan hanya ada satu input . Sedangkan leaf node atau terminal node merupakan simpul terakhir yang hanya memiliki satu input dan tidak mempunyai output . Pohon keputusan dimulai dengan cara menghitung nilai entropy sebagai penentu tingkat ketidakmurnian atribut dan nilai information gain [4].

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Data Mining
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 6 − 10 https://hostjournals.com/bulletincsr
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu  atau lebih teknik pembelajaran komputer ( machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi  pengetahuan ( knowledge) secara otomatis. Definisi lain diantaranya adalah pembelajaran berbasis  induksi  ( induction-based  learning) adalah  proses  pembentukan  defenisi-definisi  konsep  umum  yang  dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari [5]. Data mining berisi pencarian trend atau pola yang diinginkan dalam database yang besar untuk  membantu pengambilan keputusan di  waktu yang akan datang.  Pola-pola  ini  dikenali  oleh  perangkat  tertentu  yang  dapat  memberikan  suatu  analisa  data  yang  berguna  dan berwawasan  yang  kemudian  dapat  dipelajari  dengan  lebih  teliti,  yang  mungkin  saja  menggunakan  perangkat  pendukung keputusan yang lainnya[6], [7].

## 2.2 Apriori
Metode Apriori adalah  pengembangan  dari  metode  CART,  yaitu  dengan  menerapkan  metode bootstrap  aggregating ( bagging ) dan random feature selection (Breiman 2001). Metode ini merupakan metode pohon gabungan. Dalam Apriori , banyak  pohon  ditumbuhkan  sehingga  terbentuk  suatu  hutan  ( forest ),  kemudian  analisis  dilakukan  pada  kumpulan  pohon tersebut. Pada gugus data yang terdiriatas n amatan dan p peubah penjelas, prosedur untuk melakukan Apriori adalah [8]–[10] 1. Lakukan penarikan contoh acak berukuran n dengan pemulihan pada gugus data. Tahap ini adalah tahapan bootstrap .
2. Dengan  menggunakan  contoh bootstrap ,  pohon  dibangun  sampai  mencapai  ukuran  maksimum  (tanpa  pemangkasan).
Pembangunan  pohon  dilakukan  dengan  menerapkan random  feature  selection pada  setiap  proses  pemilihan  pemilah, yaitu m peubah penjelas dipilih secar aacak dimana m << p , lalu pemilah terbaik dipilih berdasarkan m peubah penjelas tersebut.
3. Ulangi langkah 1 dan 2 sebanyak k kali, sehingga terbentuk sebuah hutan yang terdiriatas k pohon. Apriori memprediksi respons suatu amatan dengan cara menggabungkan ( aggregating ) hasil prediksi k pohon. Untuk masalah klasifikasi, pohon yang dibangun adalah pohon klasifikasi dan hasil prediksi Apriori adalah berdasarkan majority vote (suaraterbanyak),  yaitu  kategori  atau  kelas  yang  paling  sering  muncul  sebagai  hasil  prediksi  dari k pohon  klasifikasi. Pada setiap iterasi bootstrap, terdapat sekitar sepertiga amatan gugus data asli yang tidak termuat dalam contoh bootstrap . Amatan tersebut disebut data out-of-bag (OOB). Data OOB tidak digunakan untuk membangun pohon, melainkan menjadi data validasi pada pohon yang bersesuaian. Nilai salah klasifikasi Apriori diduga melalui error OOB yang diperoleh dengan cara
1. Lakukan prediksi pada setiap poho yang besesuaian.
2. Umumnya setiap amatan gugus data asliakan menjadi data OOB sebanyak sekitar 36% atau sepertiga dari banyak pohon yang dibentuk. Oleh karena itu, pada langkah 1, masing-masing  amatan gugus data asli mengalami  prediksi  sebanyak sekitar sepertiga kali dari banyaknya pohon. Jika a adalah sebuah amatan dari gugus data asli, maka hasil prediksi Apriori terhadap a adalah gabungan darihasil prediksi setiap kali a menjadi data OOB. 3. Error OOB dihitung dari proporsimis klasifikasi hasil prediksi Apriori dari seluruh amatan gugus data asli. Breiman dan Cutler (2005) menyarankanuntukmengamati error OOB saat k kecil, lalu memilih m yang menghasilkan error OOB terkecil. Jika Apriori dilakukan dengan menghasilkan variable importance, disarankan untuk menggunakan banyak pohon, misalnya 1000 pohon atau lebih. Jika peubah penjelas yang dianalisis sangat banyak, nilai tersebut dapat lebih besar agar variable importance yang dihasilkan semakin stabil. Dengan diterapkannya  metode Apriori ini  pada  permasalahan  data  mining  untuk  prediksi stock bahan  kimia  yang  paling dibutuhkan  dan  bahan  kimia  yang  memangakan  di stock berlebih  sebagai  cadangan  persediaan,  diharapkan  dapat membantu dalam menyusun rencana kebutuhan bahan kimia dengan strategi yang tepat untuk menekan dan mengurangi penumpukan bahan kimia yang tidakterpakai.
Proses pembentukan C1 atau disebut  dengan 1 itemset  dengan jumlah minimum  support  = 100%, dengan rumus sebagai berikut[11][12]:
Support (A) = Jumlah Transaksi Mengandung A Total Transaksi * ....... (1)
Pembentukan pola frekuensi  dua  itemsets, dibentuk dari  items-items jenis  yang  memenuhi support minimal yaitu dengan cara mengkombinasi semua  item kedalam pola dua kombinasi, hasil pembentukan  pola kombinasi 2  itemset yang dibentuk    dari  tabel  diatas  dan  Proses  Pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2  itemset,  dapat  diselesaikan  dengan  rumus berikut:
Support(A,B) = P(A∩B)
Support (A B ) = Jumlah Transaksi Mengandung  A dan B Total Transaksi
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis data dilakukan dengan mengumpulkan data yang dibutuhkan setelah data terkumpul  maka dilakukan proses cleaning data yang membersihkan data tersebut dari informasi-informasi yang tidak diperlukan oleh sistem, lalu setelah melalui proses cleaning data diseleksi  yang bertujuan mentransformasikan data ke suatu  format yang membuat  proses pengerjaan menjadi lebih mudah dan efektif dengan tujuan agar mendapatkan hasil yang akurat. Prosedur untuk melakukan  Apriori [5] Sebagai Berikut :
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 6 − 10 https://hostjournals.com/bulletincsr
1. Lakukan penarikan contoh acak berukuran n dengan pemulihan pada gugus data. Tahap ini adalah tahapan bootstrap .
2. Dengan menggunakan contoh bootstrap , pohon dibangun sampai mencapai  ukuran maksimum  (tanpa pemangkasan). Pembangunan  pohon  dilakukan  dengan  menerapkan random  feature  selection pada  setiap  proses  pemilihan  pemilah, yaitu m peubah penjelas dipilih secara acak dimana m << p, lalu pemilah terbaik dipilih berdasarkan m peubah penjelas tersebut.
3. Ulangi langkah 1 dan 2 sebanyak k kali, sehingga terbentuk sebuah hutan yang terdiri atas k pohon.

## 3.1 Analisa Pencarian Pola Frekuensi
Data persediaan bahan kimia yang digunakan dalam penelitian ini ialah data persediaan yang ada pada tahun 2017 sampai dengan 2018, data diperoleh dari Laboratorium  Forensik  Cabang Medan yang tersedia. Dalam penelitian ini data persediaan bahan kimia yang akan diolah pada system data mining dengan menggunakan metode Apriori , terdapat 49 jenis bahan kimia yang digunakan di  laboratorium forensic Medan. Adapun data bahan kimia yang akan di  proses  pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 dimana data persediaan bahan kimia pada Laboratorium Forensik Cabang Medan seperti berikut ini:
Tabel 1. Data Persedian Bahan Kimia Tahun 2017 No Bahan Kimia Cair Satuan Masuk Keluar Total 1 2- Prophanol for analysis Botol ( 2,5 ltr) 35 35 35 2 Acetaldehyde Botol (500 ml) 2 2 2 3 Acetic Acid  Glasial  for analysis Botol (2,5 ltr ) 1 1 1 4 Ammonia for analysis Botol (2,5 ltr ) 6 6 6 5 Ammonium Chlorida for analysis Botol (1 Kg) 1 1 1 6 Chloroform  for analysis Botol (2,5 ltr) 70 70 70 7 Dichloromethane  for Analysis Botol (2,5 ltr ) 1 1 1 8 Ethanol absolute for analysis Botol (2.5 ltr) 4 4 4 9 Ethyl Acetate chromatograpy Botol (1 ltr ) 6 6 6 10 Formaldehyde solution min 37% GR for analysis Botol (2,5 ltr) 5 5 5 11 Galat Acid Botol (25 gr) 1 1 1 12 Hydrogen Peroxide 30% for analysis Botol (1 ltr) 1 1 1 13 Methanol for analysis Botol ( 2.5 ltr) 12 12 12 14 N- Hexan for analysis Botol (2,5 ltr) 6 6 6 15 Nitric acid 65 % for analysis Botol ( 2,5 ltr) 1 1 1 16 Petroleum Benzine for analysis Botol (1 ltr) 1 1 1 17 Petroleum ether for denaturation Botol ( 1 ltr) 2 2 2 18 Pyridine for analysis Botol (500 ml) 1 1 1 19 Selenius Acid Botol (10 gr) 1 1 1 20 1-Naphtyl Phospate Disodium Salt Botol (1 gr) 2 2 2 21 Acetonitrile for analysis Botol (2.5 L) 1 1 1 22 Alizarin Botol (100 gr) 1 1 1 23 Asam Pikrat Botol (100 gr) 1 1 1 24 Barium Chlorida Botol (500 gr) 1 1 1 25 Cobalt Tyocyanate Botol (5 gr) 2 2 2 26 Copper Nitrate Trihydrate for Botol (250 gr) 1 1 1 27 Copper sulfate Pentahydrate Botol (250 gr) 1 1 1 28 Dhypenylamine Botol (5 gr) 1 1 1 29 5-(4nitro-phenyl)-2,4-Diphenyl-2,4-dihydro(1,2,4)triazole- 3-thione  (C20H14N4O2S) 1 Ea / 25 mg 1 1 1 30 Fast Blue BB Salt Botol (100 gr) 5 5 5 31 Ferro Cyanida Botol (1 kg) 1 1 1 32 Iron (III) Chloride Hexahydrate for analysis Botol (250 gr) 2 2 2 33 Leuco Malachite Green Botol (25 gr) 1 1 1 34 Methylen Blue Botol (10 gr) 2 2 2 35 Napthylethylenediamine Botol (5 gr) 1 1 1 36 Naphtol for syntesis Botol (1 Kg) 1 1 1 37 Nitron Botol (5 gr) 1 1 1 38 Potasium Hidroxyde ( pellets pure) Botol (1 kg) 1 1 1 39 Potasium Iodida for analysis Botol (1 kg) 1 1 1 40 Serbuk Zn for anaylis Botol (500 gr) 1 1 1 41 Silver Nitrate for analysis Botol (100 gr) 1 1 1 42 Sodium Carbonate Botol (500 gr) 2 2 2 43 Sodium Chloride Botol (1 kg) 2 2 2 44 Sodium Dithionite for analysis Botol (500 gr) 1 1 1
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 6 − 10 https://hostjournals.com/bulletincsr
No Bahan Kimia Cair Satuan Masuk Keluar Total 45 Sodium Dodecyl Sulfate Botol (1 kg) 1 1 1 46 Sodium Hidroksida pellet for analysis Botol (1  kg) 2 2 2 47 Sodium Molibdat dehydrate for analysis Botol (250 gr) 1 1 1 48 Sulfanilat Botol (100 gr) 1 1 1 49 Zink Acetate Botol (250 gr) 1 1 1
Berikut  ini  adalah  penyelesaian  dengan  kasus  berdasarkan  data  yang  sudah  disediakan  pada  tabel  1.  Proses pembentukan C1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum  support = 100%, dengan rumus sebagai berikut:
Support (A) = Jumlah Transaksi Mengandung A Total Transaksi * .......
Tabel 2. Nilai Koefisien No Nama Barang Perhitungan Support 1 2- Prophanol for analysis 35/198*100% 17,6% 2 Acetaldehyde 2/198*100% 1% 3 Acetic Acid  Glasial  for analysis 1/198*100% 0,5% 4 Ammonia for analysis 6/198*100% 3% 5 Ammonium Chlorida for analysis 1/198*100% 0,5% 6 Chloroform  for analysis 70/198*100% 35% 7 Dichloromethane  for Analysis 1/198*100% 0,5% 8 Ethanol absolute for analysis 4/198*100% 2% 9 Ethyl Acetate chromatograpy 6/198*100% 3% 10 Formaldehyde solution min 37% GR for analysis 5/198*100% 2,4% 11 Galat Acid 1/198*100% 0,5% 12 Hydrogen Peroxide 30% for analysis 1/198*100% 0,5% 13 Methanol for analysis 12/198*100% 6,06% 14 N- Hexan for analysis 6/198*100% 3% 15 Nitric acid 65 % for analysis 1/198*100% 0,5% 16 Petroleum Benzine for analysis 1/198*100% 0,5% 17 Petroleum ether for denaturation 2/198*100% 1% 18 Pyridine for analysis 1/198*100% 0,5% 19 Selenius Acid 1/198*100% 0,5% 20 1-Naphtyl Phospate Disodium Salt 1/198*100% 0,5% 21 Acetonitrile for analysis 1/198*100% 0,5% 22 Alizarin 1/198*100% 0,5% 23 Asam Pikrat 1/198*100% 0,5% 24 Barium Chlorida 1/198*100% 0,5%

## 2. Kombinasi Tingkat Koefisien
Support (A B ) = Jumlah Transaksi Mengandung  A dan B Total Transaksi Tabel 3. Kombinasi Tingkat Koefiseien No Nama Barang Perhitungan Support 1 Petroleum ether for denaturation 2/198*100% 1% 2 Pyridine for analysis 1/198*100% 0,5% 3 Selenius Acid 1/198*100% 0,5% 4 1-Naphtyl Phospate Disodium Salt 1/198*100% 0,5% 5 Acetonitrile for analysis 1/198*100% 0,5% 6 Alizarin 1/198*100% 0,5% 7 Asam Pikrat 1/198*100% 0,5% 8 Barium Chlorida 1/198*100% 0,5%

## 3 Pembentukan Aturan Assosiation Rule

## Confidence = p(A|B) = Jumlah Transaksi Mengandung  A dan B Total Transaksi Mengandung A
Tabel 4. Aturan metode Apriori yang Memenuhi Confidence Minimal No Nama Barang Confidence % 6 Formaldehyde solution min 37% GR for analysis 5 2,4%
Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 6 − 10 https://hostjournals.com/bulletincsr
No Nama Barang Confidence % 7 Methanol for analysis 12 6,06% 8 N- Hexan for analysis 6 3%
Hasil  dari  metode  Apriori  menunjukan  nilai  dalam  bentuk  presetntase  dimana  bahan  kimia  yang  sering  digunakan  di laboratorium forensic medan, hasil yang ditampilkan mulai dari 2% hingga 35 %, yang artinya penggunaan bahan kimia yang sering cepat habis yaitu Chloroform for analysis dengan nilai presetntasi 35 % disusul dengan penggunaan bahan kimia lainya seperti 2- Prophanol for analysis dengan nilai presentasi yang digunakan 17,6%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dibahas  disimpulkan  data  yang  digunakan  dalam  pengujian  penentuan  persediaan  barang bahan  kimia  di  Laboratorium  Forensik  Cabang  Medanberdasarkan  data  bahankimia  yang  sering  digunakan  dan  yang diperlukan  selama1  (satu)  tahun  sebelumnya,  sehingga  data  tersebut  diolah  dan  menghasilkan  sistem  yang  baru  demi meningkatkan  pelayanan  persediaan  barang  di  Laboratorium  Forensik  Cabang  Medan.  Algoritma Apriori sangat  baik digunakan  untuk  menentukan stock bahan  kimia  berdasarkan  tata  letak  barang  di  Laboratorium  Forensik  Cabang  Medan sehingga mempermudah bagian gudang atau stock dalam melakukan pengecekan stock minimum order dan maksimum order jika terjadi kekurangan atau pengurangan bahan kimia setiap bulannya.

## REFERENCES
[1] R. M. Simanjorang, “Implementation of Apriori Algorithm in Determining the Level of Printing Needs,” Infokum , vol. 8, no. 2, Juni, pp. 43–48, 2020.
[2] H. Widayu, S. Darma, N. Silalahi, and Mesran, “Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Issn 2548-8368 , vol. Vol 1, No, no. June, p. 7, 2017.
[3] Moh.Sholik and A. Salam, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas,” Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[4] R.  A.  Saputra,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penyakit  Tuberculosis  (  Tb  ):  Studi  Kasus Puskesmas Karawang,” Semin. Nas. Inov. dan Tren , no. April, pp. 1–8, 2014.
[5] N. R. Yunus and A. Rezki, “Kebijakan Pemberlakuan Lock Down Sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid-19,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, 2020.
[6] D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,” Nat. Methods , vol. 7, no. 1, p. 34, 2010.
[7] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[8] A. Nursikuwagus and T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 701, 2016.
[9] Y. Yendrizal, “Data Mining Penjualan Tanaman Hias dengan Algoritma APRIORI Pada Toko Flores Elishabet,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 472, 2020.
[10]  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.
[11]  R. Rismanto, L. Darmawan, and A. Prasetyo, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam,” vol. 04, no. 02, pp. 97–102, 2017.
[12]  M. Yetri and S. Yakun,  “Data Mining Untuk Analisis Pola Pemilihan Menu Pada Penang Corner Cafe Dan Resto Menggunakan Algoritma Apriori,” J-SISKO TECH J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 1, no. 2, pp. 114–123, 2018.