DOI: http://dx.doi.org/10.25181/jofsa.v4i2.1618 Journal of Food System and Agribusiness Vol. 4 (2): 76-82
pISSN 2654-5853 https://www.jurnal.polinela.ac.id/JFA
eISSN 2597-9426

## Analisis Pola Pembelian Produk Pada E-Commerce Panenmart
Analysis Of Product Purchase On Panenmart E-Commerce
Tsalis Kurniawan Husain 1* , Farizah Dhaifina Amran 2
1 Universitas Muslim Indonesia
2 Universitas Muslim Indonesia
* E-mail : tsalis.kurniawan@umi.ac.id

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  was  to  determine  and  analyze  the  purchase  patterns  of products  on  Panenmart  e-commerce.  The  basic  method  used  is  the  experimental method. The sampling technique in this study is saturation sampling. The data used in the study were sourced from secondary data obtained from shopping transaction data of  the  sales  transaction  database  on  the  website  and  the  Panenmart’s  mobile application.  To  determine  the  pattern  of  product  purchase  association  rules,  Market Basket  Analysis  (MBA)  is  used  based  on  three  metrics,  namely  support,  confidence and lift ratio. This study used a minimum value of support of 0.1 and a minimum value of  confidence  of  0.3.  The  results  showed  3  patterns  of  product  purchase  association rules  that  have a  strong  and  valid  relationship  to  be  purchased  simultaneously because  they  had  a  confidence  value  of  more  than  0.3  and  lift  ratio  value  >  1.  The product  items  had  a  rule  pattern  namely,  cayenne  pepper  green  bean,  corn  spinach, and spinach  green bean.
Keywords: agriculture e-commmerce, market basket analysis, Panenmart
Disubmit : 22 Mei 2020; Diterima: 26 Juni 2020; Disetujui : 27 Oktober 2020

## PENDAHULUAN
Pertanian  di  era  revolusi  4.0  seharusnya  memanfaatkan  momentum  ini  untuk  memanfaatkan perkembangan teknologi dan informasi dalam rangka akselerasi pembangunan pertanian yang berkelanjutan. Salah satu hal yang mungkin untuk dilakukan adalah memanfaatkan internet sebagai sumber daya baru pada aktivitas bisnis/usaha di bidang pertanian. Pranata & Darma (2014) berpendapat bahwa Internet menawarkan peluang untuk melakukan penjualan produk kebutuhan hidup sehari-hari secara langsung kepada pelanggan yang berada pada pasar konsumsi (consumer market) atau konsumen pada pasar. Penjualan barang dan jasa secara  langsung  (direct  selling)  melalui  internet  dinamakan  dengan  istilah  ‘electronic  commerce’  atau biasanya  disebut  dengan  istilah  e-commerce. E-Commerce  tidak  hanya  digunakan  sebagai etalase  produk, namun dapat digunakan dalam merancang strategi bisnis yang berbasis data.
Usaha yang berbasis e-commerce tentunya akan dimudahkan dalam pengumpulan data dan informasi karena  sistemnya  mampu  merekam  setiap  aktivitas  yang  terjadi pada  platformnya.  Hal  ini  sejalan  dengan pendapat Kamakura (2012) dan Irmawati  (2011) yang  menjelaskan  e-commerce lebih  dimudahkan  dalam proses  pengumpulan  data  karena  dilakukan  secara  otomatis sehingga bermanfaat  dalam  membangun database pelanggan yang komprehensif. Produsen dapat mempunyai informasi tentang pola pemesanan yang dilakukan pelanggan dan mengelolanya sebagai informasi yang berharga. Database tersebut akan membantu
Husain dan Farizah : Analisis Pola Pembelian Produk Pada E-Commerce Panenmart …………………….
produsen  saat  melakukan  pemasaran  dan  strategi  promosi  agar  dapat  tepat  sasaran. Selanjutnya Ariana  & Asana (2013) dan Prasidya & Fibriani (2017) menambahkan bahwa dengan mengetahui informasi kebiasaan belanja  pelanggan  pihak  perusahaan  dapat  melakukan  beberapa  tindakan  untuk  meningkatkan  penjualan dengan  mengacu  pada  kombinasi  item  yang sering  dibeli  secara  bersamaan.  Contoh  tindakan  yang  dapat dilakukan seperti promosi harga untuk barang yang berpasangan, mengatur letak barang yang sering dibeli secara  bersamaan  pada  satu  rak,  dan melakukan  pengadaan  stok barang  yang  lebih  tepat  guna  dengan melakukan pengadaan stok barang yang berimbang pada item-item yang sering dibeli secara bersamaan.
Panenmart  merupakan  e-commerce  yang  bergerak  di  bidang  pertanian  dimana  aktivitas  bisnisnya adalah menawarkan hasil panen petani secara direct selling ke konsumen akhir. Kebutuhan konsumen akan sayur-sayuran, buah-buahan, bumbu dapur dan produk olahan sehat bisa dipenuhi hanya dengan melakukan pemesanan  melalui  website  www.panenmart.com  atau  bisa  mengorder  langsung  melalui aplikasi  mobile panenmart. Panenmart yang berdiri sejak 2016 tentunya memiliki banyak data dan informasi terkait aktivitas bisnisnya. Salah satu informasi atau data yang terekam dengan baik adalah data transaksi pembelian produk oleh  konsumen  melalui  website  dan  aplikasi  mobile,  namun  sejauh  ini  data  tersebut  belum  termanfaatkan dengan baik untuk diolah sehingga menjadi informasi yang bermanfaat bagi perusahaan.
Ketersediaan  detail  informasi  transaksi  pelanggan  mendorong  pengembangan  teknik  yang  secara otomatis  mencari  hubungan  antaraitem  dalam  data  di  database.  Database  penjualan  menyimpan  jumlah record transaksi penjualan yang sangat besar. Setiap record memberikan daftar item barang yang dibeli oleh pelanggan  dalam  satu  transaksi (Badrul,  2016). Berdasarkan  informasi,  data  dan  fenomena  yang  telah dipaparkan,  maka  peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  analisis  pola  pembelian  produk pada e-commerce Panenmart.

## METODE PENELITIAN
Pelaksanaan  penelitian menggunakan  teknik  penelitian  eksperimen. Lokasi  penelitian  dipilih  secara sengaja (purposive) yaitu Panenmart yang berada di Kota Makassar dengan pertimbangan bahwa perusahaan tersebut  merupakan e-commerce  yang  memasarkan  produk-produk pertanian  melalui  website  dan  aplikasi mobile. Populasi  dalam  penelitian ini  seluruh  transaksi  belanja  Panenmart  melalui  website  dan  aplikasi mobile  pada  tahun  2019. Teknik  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  sampling  jenuh  (sensus). Data  yang digunakan  dalam  penelitian  bersumber  dari  data  sekunder yang  diperoleh  dari  data  transaksi belanja yang didapatkan melalui database transaksi penjualan website dan aplikasi mobile Panenmart.
Untuk  mengetahui  pola  aturan  asosiasi  pembelian  produk  maka  digunakan Market  Basket  Analysis (MBA). Catatan transaksi penjualan Panenmart selanjutnya dianalisis dengan MBA berdasarkan tiga metrik, yaitu support, confidence dan lift ratio. Adapun penjelasan ketiga metrik ini sebagai berikut (Dewantara, et al., 2018; Ghozali, et al., 2017)
Metrik  pertama  ditetapkan  untuk  analisis  keranjang  pasar  adalah nilai  support,  yang  merupakan probabilitas  dari  asosiasi  (probabilitas  dari  dua  item  yang  dibeli  bersama-sama).  Tahap  ini  biasa  disebut sebagai  pola  frekuensi  tinggi  untuk  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support sebuah Item diperoleh dengan rumus berikut.
Sementara itu, nilai support dihasilkan dari berapa kali jumlah item A dan B terjadi bersamaan dalam transaksi yang sama dibagi dengan jumlah total dari transaksi tersebut. Untuk menghitung nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus sebagai berikut berikut.
Untuk  eksperimen  ditentukan  nilai  minimum  support  adalah  10% - 100%.  Pada  penelitian  ini  nilai minimum support ditentukan oleh peneliti sebesar 0,1 atau 10%. Produk atau kombinasi produk yang tidak mencapai nilai minimum selanjutnya tidak akan dianalisis pada perhitungan metrik selanjutnya.
Tahapan  kedua  adalah  mencari  nilai  confidence. Setelah  semua  pola frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence.  Confidence dihasilkan dari seberapa  kuat  hubungan  produk  yang  sudah  dibeli.  Untuk  menghitung  confidence  aturan  asosiatif  A  B. Nilai confidence dari aturan A  B. diperoleh dari rumus berikut.
Untuk eksperimen ditentukan nilai Minimum Confidence adalah 10% - 100%. Pada penelitian ini nilai minimum  confidence  ditentukan  oleh  peneliti  sebesar  0,3  atau  30%.  Produk  atau  kombinasi  produk  yang tidak mencapai nilai minimum selanjutnya tidak akan dianalisis pada perhitungan metrik selanjutnya.
Tahap  ketiga dalam  pencarian  nilai  lift  ratio. Lift  Ratio  mengukur seberapa  penting  rule  yang  telah terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence. Lift Ratio merupakan nilai yang menunjukkan kevalidan proses  transaksi  dan  memberikan  informasi  apakah  benar  produk  A  dibeli  bersamaan  dengan  produk  B. Untuk menghitung nilai Lift Ratio digunakan persamaan sebagai berikut.
Sebuah  transaksi  dikatakan  valid  jika  mempunyai nilai  Lift  Ratio  lebih  dari  1,  yang  berarti  bahwa dalam  transaksi  tersebut,  produk  A  dan  B  benar-benar  dibeli  secara  bersamaan.  Lift  Ratio  mengukur seberapa penting rule yang telah terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perusahaan  Panenmart  melakukan  proses  pengadaan  langsung  dari  petani  yang  dimana  perusahaan telah  bekerjasama  dengan  petani  pemasok.  Kemudian  dilakukan  proses  sortasi  dan  grading.  Setelah dilakukan  proses  sortasi  dan  grading  kemudian  dibawa  ke  gudang  untuk proses  penyimpanan  dan pengemasan. Setelah semua produk sampai di gudang kemudian dilakukan pendataan produk yang kemudian akan  ditampilkan  pada  website  penjualan  www.panenmart.com  untuk  dipasarkan.  Setelah  mendapat  order dan  melakukan  transaksi  pembayaran,  kemudian  kembali  dilakukan  pengemasan  pada  gudang  untuk diantarkan  melalui  kurir  hingga  sampai  ke  konsumen (Adisti et  al.,  2019). Kelebihan  dari model  bisnis Panenmart  yaitu  mampu  menunjukkan  ketersediaan  jumlah  stok  barang  sehingga  memudahkan  pelanggan dalam melakukan keputusan pembelian, di mana menurut Sutarni et al. (2019) informasi ketersediaan sayur merupakan faktor penting bagi konsumen dalam melakukan keputusan pembelian.
Panenmart sebagai perusahaan yang berbasis digital, cukup mudah untuk merekam setiap aktivitas jual belinya. Konsumen yang ingin melakukan pembelian cukup memilih sayur, buah, bumbu dapur atau produk olahan lainnya ke dalam keranjang belanja digital dan selanjutnya melakukan pembayaran. Setiap transaksi yang berhasil otomatis akan tercatat di database perusahaan sebagai data pembelian produk oleh konsumen. Data  pembelian  produk  ini  selanjutnya  dikumpulkan,  diolah  dan  dianalisis  untuk  menggambarkan  pola pembelian produk yang berguna untuk strategi persediaan dan pemasaran perusahaan.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah semua data transaksi pembelian tahun 2019, dimana pada  tahun  tersebut  Panenmart  mencatatkan  147  transaksi  dengan  54  jenis  varian  produk.    Data-data  ini selanjutnya diolah dan dianalisis untuk melihat pola aturan asosiasi pembelian produk dengan menggunakan tiga metrik, yaitu nilai support, nilai confidence dan nilai lift ratio.  Untuk memudahkan proses analisis maka penelitian  ini  terbagi  beberapa  tahapan  analisis  mulai  dari  analisis pola  pembelian  1  item  produk,  2  item
Husain dan Farizah : Analisis Pola Pembelian Produk Pada E-Commerce Panenmart …………………….
produk, 3 item produk dan seterusnya hingga tidak ada lagi kombinasi produk yang mencapai minimum nilai support dan nilai confidence.
Tahapan  pertama  dalam  analisis  ini  adalah  menghitung  frekuensi  pembelian  per  1  item produk, seberapa  sering  produk  dibeli  oleh  konsumen  dari  147  transaksi  yang  tercatat.    Jenis  produk  sebanyak  54 item  kemudian  disusun  dari  frekuensi  pembelian  terbesar  sampai  frekuensi  pembelian  yang  terkecil  yang ditunjukkan pada gambar 1 berikut. Untuk memudahkan visualisasi, gambar 1 hanya menampilkan sepuluh produk tertatas dengan frekuensi terbanyak.

## Gambar 1. Sepuluh Produk Terlaris Panenmart Tahun 2019
Gambar  1 menunjukkan  item  produk  yang  memiliki frekuensi terbanyak adalah  pure lemon, jagung, dan cabe rawit dengan jumlah frekuensi sebanyak 23 kali.  Dilanjutkan dengan produk bayam, kentang, dan brokoli  yang  memiliki  frekuensi  pembelian  yang  sama  sebanyak  21  kali.  Urutan  berikutnya  adalah  buncis, wortel, kembal kol dan bawang merah, dimana masing-masing frekuensi pembeliannya sebanyak 17 kali, 15 kali,  dan  14  kali  untuk  kembang  kol  dan  bawang  merah. Jumlah  frekuensi  pembelian  ini  selanjutnya dijadikan  variabel  untuk  menghitung  nilai  support  setiap  item  produk.    Adapun hasil  perhitungan  nilai support ditampilkan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Frekuensi dan Support 10 Item Produk Terbanyak Panenmart
Kombinasi Produk Frekuensi Support Cabe Rawit 23 0,16 Jagung 23 0,16 Pure Lemon 23 0,16 Brokoli 21 0,14 Kentang 21 0,14 Bayam 21 0,14 Buncis 17 0,12 Wortel 15 0,10 Bawang Merah 14 0,10 Kembang Kol 14 0,10

## Sumber: Analisis Data Sekunder, 2020
Nilai support pada tabel 1 menunjukkan seberapa sering sebuah item produk dibeli dari total seluruh transaksi  (147  transaksi).  Item  produk  yang  memiliki  nilai  support ≥  0,1  bermakna  bahwa  produk  tersebut memiliki  pola  frekuensi  tinggi.  Tabel  1  menjelaskan  bahwa  10  item  teratas  dengan  frekuensi  pembelian tertinggi  memiliki  nilai  support ≥ 0,1  sedangkan  44 produk  lainnya  memi liki nilai  support  <  0,1.    Produk- produk yang tidak mencapai nilai support selanjutnya tidak diperhitungkan pada tahap analisis selanjutnya.
Produk  yang  mencapai  minimum  support pada  tahap  pertama,  yaitu  cabe rawit, jagung,  pure lemon, brokoli,  kentang,  bayam,  buncis,  wortel,  bawang  merah  dan  kembang  kol,  selanjutnya  10  produk  tersebut dicari  kekuatan  hubungannya  dengan  produk  lainnya.  Sepuluh  item  produk  yang  bersyarat  pada  tahapan sebelumnya kemudian dikombinasikan satu sama lainnya dengan pola 2 itemset produk. Hasilnya ditemukan 45  pasang  produk  yang  selanjutnya  dianalisis  untuk  mencari  frekuensi  pembelian  pasangan  produk,  nilai support  dan  nilai  confidencenya.    Hasil  analisis  untuk  10 pola  kombinasi  2  itemset  produk  terbanyak ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Frekuensi, Support, dan Confidence 10 Kombinasi 2 Item Produk Terbanyak Panenmart
Kombinasi Produk Frekuensi Support Confidence Cabe Rawit  Buncis 9 0,1 0,38 Jagung  Bayam 8 0,1 0,34 Bayam  Buncis 8 0,1 0,39 Brokoli  Bayam 7 0,05 0,34 Cabe Rawit  Bawang Merah 7 0,05 0,30 Cabe Rawit  Jagung 7 0,05 0,30 Kentang  Wortel 7 0,05 0,34 Kentang  Jagung 7 0,05 0,34 Kentang  Bayam 7 0,05 0,34 Brokoli  Wortel 6 0,04 0,29
Sumber: Analisis Data Sekunder, 2020.
Tabel 2 menguraikan bahwa dari 45 pola kombinasi 2 itemset produk, hanya 3 kombinasi itemset saja yang  mencapai nilai  support  minimum  dengan  nilai support ≥  0,1. Kombinasi  pro duk  tersebut  adalah  cabe rawit  buncis,  jagung  bayam,  dan  bayam  buncis.    Ketiga  kombinasi  ini  selanjutnya  dianalisis menggunakan  metrik  nilai  confidence  dan  nilai  lift  ratio  untuk  melihat  seberapa  kuat  hubungan  antaritem terbentuk. Adapun nilai support, nilai confidence dan nilai lift ratio dari kombinasi tersebut ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Support, Confidence, dan Lift Ratio Kombinasi 2 Item Produk yang Memenuhi Syarat Minimum
Kombinasi Produk Support Confidence Lift Ratio Cabe Rawit  Buncis 0,1 0,38 3,19 Jagung  Bayam 0,1 0,34 2,43 Bayam  Buncis 0,1 0,39 3,24

## Sumber: Analisis Data Sekunder, 2020
Tabel 3 menunjukkan bahwa ketiga kombinasi produk yang mencapai nilai support juga memiliki nilai confidence yang melebihi nilai minimum confidence yairu ≥ 0,3. Nilai confidence dari ketiga kombinasi ini menunjukkan  hubungan  yang  kuat  antar  item produk  dibeli  secara  bersamaan  pada  setiap  transaksi. Kombinasi  produk  cabe  rawit  buncis,  jagung  bayam,  dan  bayam  buncis  yang  memenuhi  syarat metrik  nilai  confidence  selanjutnya  dianalisis  menggunakan  metrik  nilai  lift  ratio  untuk  mengukur  valid tidaknya  hubungan  antaritem  produk.  Tabel  3  mengungkapkan  bahwa  nilai  lift  ratio  dari  ketiga  kombinasi produk > 1 yang artinya bahwa benar produk-produk dalam pola kombinasi 2 itemset produk sering dibeli secara bersamaan.
Adapun aturan asosiasi yang terbentuk dari 2 itemset produk adalah sebagai berikut: (1) Cabe Rawit  Buncis; Jika membeli cabe rawit maka membeli buncis dengan nilai confidence 0,38 yang artinya bahwa 38%  dari  seluruh  konsumen  yang  membeli  cabe  rawit  juga  membeli  buncis.  (2)  Jagung  Bayam;  Jika membeli jagung  maka  membeli bayam dengan nilai confidence 0,34 yang artinya bahwa 34% dari seluruh konsumen  yang  membeli  jagung  juga  membeli  bayam. (3)  Bayam  Buncis;  Jika  membeli  bayam  maka membeli buncis dengan nilai confidence 0,39 yang artinya bahwa 39% dari seluruh konsumen yang membeli bayam  juga  membeli  buncis. Semua  produk  yang  membentuk  kombinasi  yang  valid  tersebut  merupakan produk  dengan  kategori  sayur-sayuran  pada  tampilan  e-commerce  Panenmart.  Jenis  sayuran  yang
Husain dan Farizah : Analisis Pola Pembelian Produk Pada E-Commerce Panenmart …………………….
membentuk kombinasi yang valid merupakan kombinasi sayur yang cenderung sering diolah secara bersama dalam satu menu masakan.
Seluruh item produk yang terdapat pada pola kombinasi 2 itemset produk yang memenuhi syarat nilai minimum support dan nilai confidence selanjutnya dikombinasikan untuk membuat pola kombinasi 3 itemset produk. Paket 3 itemset produk yang terbentuk hanya 4 pola kombinasi yang ditunjukkan ada tabel 4 berikut. Tabel 4. Kombinasi 3 Item Produk Panenmart
Kombinasi Produk Frekuensi Support Jagung, Bayam  Buncis 3 0,02 Cabe Rawir, Bayam  Buncis 4 0,03 Cabe Rawit, Jagung  Bayam 4 0,03 Cabe Rawit, Jagung  Buncis 4 0,03

## Sumber: Analisis Data Sekunder, 2020
Tabel  4  menunjukkan  dari  semua  pola  kombinasi  3  itemset  produk,  tidak  ada  yang  mencapai minimum  nilai support  sehingga  analisis  tidak  dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya  untuk  menghitung  nilai confidence dan nilai lift ratio ataupun membentuk pola kombinasi 4 itemset produk dan seterusnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Temuan  dalam  penelitian ini  adalah pola  pembelian produk  oleh  konsumen  yang  membentuk  aturan asosiasi  antaritem  yang  kuat  adalah  cabe  rawit  dan  buncis;  jagung  dan  bayam;  serta  bayam  dan  buncis. Semua kombinasi 2 itemset produk tersebut memiliki hubungan yang erat dan valid dibeli secara bersamaan. Adapun  item  produk  yang  memiliki  frekuensi  pembelian  terbanyak  oleh  konsumen  adalah  pure  lemon, jagung dan cabe rawit.
Adapun  yang  menjadi  saran  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  e-commerce  Panenmat  sebaiknya mengatur  manajemen  stock  produk,  membuat  paket  spesial  dengan  2  itemset  produk  yang  memiliki hubungan yang kuat, serta menempatkan secara berdekatan produk-produk yang memiliki asosiasi yang erat dalam interface website atau aplikasi mobilenya sehingga bisa menstimulus peningkatan penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariana, A. G. B., & Asana, I. M. D. P .(2013). Analisis Keranjang Belanja Dengan Algoritma Apriori Pada Perusahaan Retail’, Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia (hal 522-527). 2-4 Desember 2013. Surabaya:ITS.
Adisti, A. et al. (2019) ‘Panen Mart ’ s Existence in using Marketing Communication Strategies of Selling Agriculture Products’, 13(12), pp. 43– 50. doi: 10.22587/aeb.2019.13.12.8.
Badrul,  M.  (2016). Algoritma  Asosiasi  dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Analisa  Data  Penjualan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri. 12(2), 121-129.
Pranata, M.  A.  K.  I.  &  Darma,  G.  S.(2014). Strategi  Penerapan  E-Commerce  dalam  Meningkatkan Keunggulan Bersaing. Jurnal Manajemen dan Bisnis, 11(1), 69-81.
Dewantara,  H.,  Santosa,  P. B.  and  Setyanto,  N.  W.  (2018). Perancangan  Aplikasi  Data  Mining  dengan Algoritma Apriori untuk Frekuensi Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan (Studi Kasus di Swalayan KPRI Universitas Brawijaya). Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri, 1(3). 415-426.
Ghozali, M. I., Ehwan, R. Z. and Sugiharto, W. H. (2017). Analisa Pola Belanja Menggunakan Algoritma FP Growth,  Self  Organizing  Map (SOM) dan  K  Medoids. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komputer. 8(1), 317-326. doi: 10.24176/simet.v8i1.995.

## Journal of Food System and Agribusiness
Irmawati,  D.  (2011). Pemanfaatan  E-Commerce dalam  Dunia  Bisnis. Jurnal  Ilmiah  Orasi  Bisnis, (4),  95-
112
Kamakura,  W.  A.  (2012). Sequential  Market  Basket  Analysis. Marketing  Letters. 23(3),  505-516. doi: 10.1007/s11002-012-9181-6.
Prasidya,  A.  K.  &  Fibriani,  C.  (2017). Analisis  Kaidah  Asosiasi  Antar  Item  dalam  Transaksi  Pembelian Menggunakan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Minimarket  Gun  Bandungan, Jawa  Tengah). JUTI:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi. 15(2),  173-184. doi:
10.12962/j24068535.v15i2.a629.
Sutarni,  S.,  Irawati,  L.,  Unteawati,  B.,  &  Yolandika,  C. (2019). Proses  Pengambilan  Keputusan  Pembelian Sayuran Hidroponik di Kota Bandar Lampung. Journal of Food System & Agribusiness. 2 (1). 17-24 doi: 10.25181/jofsa.v2i1.1107.