Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 746-754

## Analisa Hasil Performansi Algoritma Apriori dan FP-Growth dalam Rekomendasi Kombinasi Menu
Maulana Hassan Sechuti 1 , Yisti Vita Via 2* , Hendra Maulana 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Indonesia E-mail: 20081010183@student.upnjatim.ac.id 1 , yistivia.if@upnjatim.ac.id 2 , hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id 3

## Abstract
Currently,  technological  developments  are  increasingly  rapid  with  the  emergence  of various technologies that make it easier for humans to do their activities, for example in the food business sector. However, the development of technology has not been maximally utilized by several food business, one of which is the Sidoarjo area ropi bakery which has problems  managing  its  stock  and  has  difficulty  in  determining  menu  combinations  for promotional  activities.  This  can  be  overcome  by  analyzing  all  transaction  data  at  the Sidoarjo area ropi bakery. Analysis of transaction patterns is carried out to obtain menu combinations. This analysis can be done using data mining association algorithms. This research focuses more on comparing the Apriori and FP-Growth data mining association algorithms  when  the  two  algorithms  are  implemented  into  a  web-based  information system.  In  this  study,  a  comparison  was  made  by  analyzing  637  transaction  data.  In analyzing  637  transaction  data,  the  minimum  support  value  variation  used  is  less  then equal 10% with a minimum confidence value of 60%. The result of the analysis of the two algorithms when implemented into the information system are superior to the FP-Growth algorithm.
Keywords: data mining, FP-Growth, apriori, menu Combination, website

## Abstrak
Saat ini perkembangan teknologi semakin pesat dengan munculnya berbagai teknologi yang mempermudah manusia dalam beraktivitas contohnya pada bidang usaha makanan. Akan tetapi, perkembangan teknologi tersebut belum dimanfaatkan secara maksimal oleh beberapa  bidang  usaha  makanan  salah  satunya  toko  roti  ropi  daerah  Sidoarjo  yang mengalami  kendala  dalam  mengatur  stoknya  dan  kesusahan  dalam  menentukan kombinasi  menu  untuk  kegiatan  promosi.  Hal  ini  dapat  diatasi  dengan  menganalisa seluruh  data  transaksi  pada  toko  roti  ropi  daerah  Sidoarjo.  Analisa  pola  transaksi dilakukan  untuk  memperoleh  kombinasi  menu.  Analisa  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  asosiasi  data  mining.  Pada  penelitian  ini  lebih  berfokus membandingkan  algoritma  asosiasi  data  mining  apriori  dan  FP-Growth  saat  kedua algoritma tersebut diimplementasikan ke dalam sebuah sistem informasi berbasis website. Pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  dengan  analisa  637  data  transaksi.  Pada analisa 637 data transaksi variasi nilai minimum support yang digunakan adalah kurang dari  sama  dengan  10%  dengan  nilai  minimum  confidence  60%.  Hasil  dari  analisa percobaan  kedua  algoritma  saat  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  informasi  lebih unggul algoritma FP-Growth.
Kata Kunci: data mining, FP-Growth, apriori, kombinasi menu, website

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  teknologi  informasi  sudah  mulai  dimanfaatkan  oleh  berbagai  bidang dalam  melakukan  setiap  aktivitasnya,  salah  satunya  bidang  usaha  makanan. Meskipun  sudah  banyak  bidang  usaha  makanan  yang  memanfaatkan  teknologi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 746-754
informasi  tetapi  masih  kurang  mampu  memaksimalkan  penggunaan  teknologi tersebut  salah  satunya  toko  roti  ropi  daerah  Sidoarjo.  Pemilik  toko  ingin memanfaatkannya  untuk  meningkatkan  keuntungan  penjualan  dan  mencegah terjadinya  penumpukan  stok.  Permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan  mencari menu yang dapat dijual secara bersamaan dari keseluruhan data transaksi penjualan. Untuk  mempermudah  dalam  menemukan  menu  yang  dijual  secara  bersamaan, diperlukan  sebuah  sistem  berbasis  website  yang  menyimpan  data  transaksi  secara terstruktur.  Terdapat  metode  yang  dapat  diterapkan  ke  dalam  sebuah  sistem  untuk mempermudah  menemukan  kombinasi  menu  dalam  keseluruhan  data  transaksi sebagai strategi penjualan yaitu metode data mining [1].
Data mining adalah proses penemuan atau mencari informasi baru dari kumpulan data  yang  besar  [2].  Penggalian  informasi  kombinasi  menu  dapat  digali menggunakan  tipe  metode  data  mining  yaitu association  rule karena  tipe  ini  cocok dalam  menentukan  menu  yang  terjual  bersamaan  dalam  setiap  transaksi  [1]. Terdapat  beberapa  jenis  algoritma  data  mining  asosiasi  salah  satunya  algoritma apriori  dan  algoritma  FP-Growth.  Algoritma  apriori  adalah  algoritma  asosiasi  pada data  mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  dari sekumpulan  data  [3].  Algoritma  ini  cocok  untuk  digunakan  dalam  menghitung kemunculan  kombinasi  data  dalam  berbagai  data  yang  besar.  Algoritma  asosiasi lainnya  yang  digunakan  untuk  mengetahui  pola  berikutnya  adalah  FP-Growth.  FP- Growth  menyediakan  cara  lain  dalam  menemukan  kombinasi  data  dengan  cara memotong  data  transaksi  menggunakan  struktur  data  pohon  yang  disebut  FP -Tree [4].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah  menerapkan  algoritma  apriori  dan algoritma  FP-Growth  ke  dalam  sebuah  sistem  berbasis  website.  Penelitian  yang dilakukan  Ibnu  Muttaqin  dan  teman  -  teman  berhasil  menerapkan  algoritma  apriori dalam  sebuah  sistem  berbasis  website  dengan  menggunakan  bahasa  PHP  dengan databse MySQL untuk menyelesaikan masalah tidak adanya pemberian rekomendasi buku  pada  siswa  pada  perpustakaan  digital  [5].  Penelitian  yang  dilakukan  Dayu Renita  dan  teman  –  temannya  telah  berhasil  menerapkan  algoritma  FP-Growth menggunakan  library  flask  python  dengan  database  mysql  untuk  menyelesaikan masalah  tentang  cara  memaksimalkan  keuntungan  dalam  berdagang   [6].  Penelitian yang  dilakukan  Nadiya  Citra  Dewi  dan  teman  –  temannya  telah  berhasil mengimplementasikan algoritma FP-Growth dalam sistem e-commerce menggunakan  framework  codeigniter  3  untuk  menyelesaikan  kasus  rendahnya penjualan kopi selama pandemi daerah pagar alam [7].
Acuan  penelitian  yang  digunakan  untuk  membuat  dan  mengembangkan  sistem menggunakan  pendekatan  UCD  ( User-Centered  Design ).  UCD  ( User-Centered Design )  merupakan  pendekatan  berdasarkan  kebutuhan  pengguna  atau  pemilik sistem  dengan  mengutamakan  fungsi  sistem  dan  kurang  berfokus  pada  tampilan sistem yang dibuat [8].
Dengan  memanfaat  teknologi  sistem  informasi  berbasis  website  dan  dengan pendekatan  UCD  (User-Centered  Design)  akan  memudahkan  dalam  pembuatan sistem rekomendasi  menu dengan data  yang terstruktur dan  memiliki fungsionalitas yang  baik.  Data  yang  sudah  tersimpan  dalam  database  nantinya  dapat  diolah  untuk dicari kombinasi menunya menggunakan algoritma terbaik setelah dilakukan analisa algoritma  apriori  dan  FP-Growth  sehingga  hasil  rekomendasi  yang  didapatkan memuaskan.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 746-754
2. Metodologi Penelitian
2.1. Implementasi Algoritma
a) Implementasi Algoritma Apriori
Gambar 1. Alur Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem
Implementasi  pada  algoritma  apriori  diuraikan  menjadi  alur  proses  seperti tampilan  alur  pada  Gambar  1.  Proses  implementasi  algoritma  apriori  pada  sistem diantaranya  adalah  proses  pembacaan  data  transaksi,  setelah  itu  sistem  akan menerima  nilai  minimum  support  dan  nilai  minimum  confidence  yang  diinputkan oleh  admin.  Dilanjutkan  dengan  proses  penghitungan  k-itemset  dan  mengeliminasi k-itemset  yang  tidak  memenuhi  nilai  minimum  support  menggunakan  persamaan berikut:
Support(A) =
(1)
Untuk menghitung nilai support item A dapat menggunakan persamaan 1 dimana P(A) adalah  jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A.  Ptotal  merupakan  total  keseluruhan transaksi.
Support(A,B) = (2)
Untuk  menghitung  nilai  support  item  A  dan  B  dapat  menggunakan  persamaan  2 dimana  P(A∩B)  adalah  jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  dan  item  B.  Ptotal merupakan total keseluruhan transaksi.
Jika  sudah  tidak  ditemukan  lagi  k-itemset  yang  akan  dibentuk,  maka  akan dilanjutkan  pada  proses  pencaraian  aturan  asosiasi  menggunakan  nilai  minimu m confidence menggunakan persamaan berikut:
Confidence(A,B) = (3)
Pencarian nilai confidence digunakan untuk menghitung kekuatan aturan asosiasi antar item dalam sebuah transaksi.
Terakhir dicari nilai lift dari masing – masing aturan asosiasi untuk mencari nilai kevalidan dari hubungan asosiasi antar item menggunakan persamaan berikut:
Lift(A,B) =
(4)
BC(A,B) =
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 746-754
Untuk menghitung nilai lift item A dan B dapat menggunakan persamaan 4 dimana BC (A,B)  merupakan benchmark  confidence item  A  dan  B.  Nc  merupakan  jumlah  transaksi item yang menjadi consequent dan N adalah keseluruhan jumlah transaksi.
b) Implementasi Algoritma FP-Growth Implementasi  algoritma  FP-Growth  diantaranya  adalah  proses  pembacaan  data transaksi,  setelah  itu  sistem  akan  menerima  nilai  minimum  support  dan  nilai minimum  confidence  yang  diinputkan  oleh  admin.  Proses  berikutnya  adalah  pra - proses  data  untuk  memudahkan  dalam  proses  perhitungan,  selanjutnya  yaitu menghitung  nilai  support  kombinasi  1-itemset  menggunakan  persamaan  1  seperti proses  pada  algoritma  apriori.  Setelah  ditemukan  k-itemset  yang  memenuhi  nilai minimum  support  akan  dilanjutkan  dengan  mengurutkan  menu  sesuai  prioritas, pembuatan FP-Tree, pembuatan conditional pattern, pembuatan conditional FP -Tree, dan  mencari  frequent  item.  Untuk  mengetahui  kekuatan  asosiasi  antar  item dilakukan  pencarian  aturan  asosiasi  menggunakan  persamaan  3.  Terakhir  yaitu proses pencarian nilai lift aturan asosiasi menggunakan persamaan 4.
Gambar 2. Alur Implementasi Algoritma FP-Growth Pada Sistem

## 2.2. Use Case Diagram
Use case diagram adalah penggambaran aktivitas user dalam sistem yang dibuat [9].  Pada  Gambar  3  adalah use  case  diagram dimana  terdapat  dua  aktor  yaitu  user dan  admin.  User  mendapat  hak  akses  dalam  melakukan  pemesanan  menu,  melihat list  menu,  dan  melakukan  pembayaran  yang  dapat  diakses  ketika  sudah  melakukan login.  Admin  mendapat  hak  akses  dalam  melakukan  pencarian  kombinasi  menu, melihat  data  transaksi,  mengelola  data  menu,  dan  mengelola  data  karyawan  yang dapat diakses ketika sudah melakukan login.
Gambar 3. Use Case Diagram

## 2.3. ERD
ERD  (Entity  Relationship  Diagram)  adalah  diagram  yang  digunakan  dalam pembuatan  database  yang  pada  setiap  tabelnya  memiliki  hubungan  satu  sama  lain [10]. Erd pada Gambar 4  digunakan untuk  membuat sistem  rekomendasi  kombinasi menu  dimana  terdapat  5  tabel  yang  saling  berhubungan.  Tabel  yang  digunakan diantaranya terdapat tabel product, category, user,  transaksi, dan transaksi_product. Relasi  yang  digunakan  pada  erd  tersebut  diantaranya  Tabel  product  dan  tabel category  menggunakan  hubungan one  to  many, Tabel  user  memiliki  hubungan dengan tabel transaksi  menggunakan hubungan one  to  many, dan Tabel  produk dan tabel transaksi memiliki hubungan one to many dengan tabel transaction_product.
Gambar 4. ERD

## 2.4. Evaluasi
Tahap  evaluasi  merupakan  tahap  menganalisa  hasil  dari  al goritma  apriori  dan FP-Growth  yang  telah  diimplementasikan  pada  sistem  informasi  berbasis  website. Parameter  yang  digunakan  untuk  menganalisa  diantaranya  kecepatan  waktu eksekusi,  penggunaan  memori  saat  program  dijalankan,  dan  jumlah  aturan  asosiasi yang dihasilkan.

## 2.5. Kesimpulan Hasil
Tahap terakhir yaitu pengambilan kesimpulan untuk menentukan algoritma yang akan  digunakan  pada  sistem  informasi  kedepannya  dan  membantu  pemilik  dalam menyelesaikan  permasalahan  dengan  mempermudah  pencarian  rekomendasi  m enu serta mempermudah pemilik dalam pemberian informasi untuk pengelolaan stok.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 746-754

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Implementasi Antarmuka
Pada  implementasi  antarmuka  menggunakan  framework  nextjs  dengan  bahasa pemrograman javascript. Implementasi antarmuka algoritma apriori dan FP-Growth dapat dilihat sebagai berikut:
a) Admin
Gambar 5. Tampilan Antarmuka Pencarian Rekomendasi Algoritma Apriori
Pada  Gambar  5  terdapat  tampilan  pencarian  rekomendasi  menu  menggunakan algoritma apriori yang dapat dilakukan oleh admin dengan menginputkan nilai minimum support dan nilai minimum confidence yang diinginkan oleh admin.
Gambar 6. Tampilan Antarmuka Pencarian Rekomendasi Algoritma FP-Growth
Pada  Gambar  6  terdapat  tampilan  pencarian  rekomendasi  menu  menggunakan algoritma  FP-Growth  yang  dapat  dilakukan  oleh  admin  dengan  menginputkan  nilai minimum support dan nilai minimum confidence yang diinginkan oleh admin.
b) User
Gambar 7. Tampilan Antarmuka Pemesanan Menu

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 746-754
Pada  Gambar  7  terdapat  tampilan  halaman  user  yaitu  halaman  pemesanan  menu dimana  dengan  adanya  halaman  ini  dapat  mempermudah  dalam  pencatatan  menu  yang dipesan oleh konsumen sehingga mempermudah dalam pencarian kombinasi menu.

## 3.2. Evaluasi
Setelah  melakukan  pengimplementasian  kedua  algoritma  dalam  sistem,  dilanjutkan dengan proses analisa kedua algoritma pada sistem dengan 637 data transaksi. Parameter yang  digunakan  sebagai  pembandingan  algoritma  adalah  parameter  kecepatan  waktu eksekusi, alokasi memori, dan jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan. Berikut hasil dari analisa perbandingan algoritma saat diimplementasikan ke dalam sistem informasi:
Tabel 1. Hasil Analisa 637 Data Transaksi
FP-Growth Apriori Rule 1 1 Waktu Eksekusi 0.707 second 0.761 second Alokasi Memori 35.110 Mb 26.929 Mb Total Recommendation 1 1 FP-Growth Apriori Rule 1 1 Waktu Eksekusi 0.901 second 0.989 second Alokasi Memori 29.201 Mb 33.572 Mb Total Recommendation 1 1 FP-Growth Apriori Rule 6 2 Waktu Eksekusi 2.495 second 2.223 second Alokasi Memori 30.347 Mb 35.877 Mb Total Recommendation 4 2 Parameter Support 0,1 Confidence 0,6 Parameter Support 0,06 Confidence 0,6
Parameter
Support 0,02 Confidence 0,6
Pada  percobaan  dengan  nilai  minimum  support  sebesar  10%  dan  nilai  minimum confidence  sebesar  60%  didapatkan  hasil  bahwa  kedua  algoritma  imbang  dimana algoritma  apriori  unggul  dalam  alokasi  memori  dan  algoritma  FP-Growth  unggul  dalam kecepatan eksekusi. Pada percobaan dengan nilai minimum support sebesar 6% dan nilai minimum  confidence  sebesar  60%  didapatkan  hasil  bahwa  algoritma  FP-Growth  lebih unggul  dari  segi  parameter  kecepatan  waktu  eksekusi  dan  alokasi  memori.  Pada percobaan  dengan  nilai  minimum  support  sebesar  2%  dan  nilai  minimum  confidence sebesar 60% didapatkan hasil bahwa algoritma FP-Growth lebih unggul karena algoritma FP-Growth  unggul  dari  kedua  parameter  dalam  segi  alokasi  memori  dan  jumlah  aturan asosiasi yang dihasilkan.

## 3.3. Kesimpulan Hasil
Setelah  dilakukan  perbandingan  kedua  algoritma  didapat  hasil  yaitu  algoritma FP-Growth  lebih  unggul  daripada  algoritma  apriori.  Setelah  itu  dilakukan pengambilan kesimpulan untuk prediksi stok tiga bulan kedepannya berdasarkan 637 data  transaksi  dengan  nilai  minimum  support  10%  dan  nilai  minimum  confidence sebesar 60%. Berikut hasil prediksi stok untuk tiga bulan kedepan:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 8. Tampilan Stok dan Hasil Rekomendasi Kombinasi Menu
Tampilan  hasil  pada  Gambar  8  yang  didapat  setelah  menjalankan  fungsi  algoritma dengan nilai minimum support sebesar 10% dan nilai minimum confidence sebesar 60%, didapatkan  bahwa  sistem  merekomendasikan  penambahan  stok  pada  menu  kopi moccacino medium sebanyak 6 dan roti ropi coklat sebanyak 54. Kombinasi menu yang dihasilkan dapat dijadikan promosi yang dapat membantu menu yang masih memiliki stok paling  banyak.  Dengan  adanya  tampilan  ini  diharapkan  juga  dapat  membantu  pemilik dalam memantau stok menu.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan dari penelitian ini  yaitu  penelitian  ini  berhasil  memanfaatkan  kemajuan  teknologi  dengan  penggunaan sistem informasi berbasis website dalam  menerapkan metode data mining asosiasi untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi  pemilik  roti  ropi  daerah  Sidoarjo menggunakan framework nextjs pada bagian antarmuka . Berdasarkan fokus penelitian ini dalam  membandingkan  algoritma  apriori  dan  algoritma  FP-Growth  melalui  percobaan analisa  637  data  transaksi  didapatkan  hasil  bahwa  algoritma  FP-Growth  lebih  unggul daripada  algoritma  apriori  pada  saat  diimplementasikan  pada  sistem  informasi  berbasis website.  Pada  penelitian  ini  juga  telah  membantu  pemilik  dalam  memberikan rekomendasi menu untuk meningkatkan penjualan dan rekomendasi menu tersebut dapat membantu  dalam  pengelolaan  stok  3  bulan  kedepannya.  Hasil  yang  didapatkan  sistem ketika  menggunakan  nilai  minimum  support  10%  dan  nilai  minimum  confidence  60% adalah kombinasi menu kopi moccacino medium dan roti ropi coklat dengan rekomendasi penambahan stok terhadap kopi  moccacino sebanyak 6 dan roti ropi coklat sebanyak 54 untuk 3 bulan ke depan.
Saran untuk penelitian berikutnya yaitu melakukan penambahan fitur filter data untuk pencarian  rekomendasi  kombinasi  menu  berdasarkan  bulan,  sehingga  tidak  hanya melakukan pencarian rekomendasi kombinasi menu pada keseluruhan data transaksi tetapi bisa dilakukan pencarian rekomendasi kombinasi menu pada bulan tertentu.

## Daftar Pustaka
[1] L.  Laurentinus,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dalam Rekomendasi  Produk  Restoran,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika (JEPIN) , vol. 7, no. 3, p. 351, Dec. 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.49606.
[2] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, Feb. 2017, doi:
10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[3] S. Enggari and S. Defit, “Divorce Fact Detection Based on Internet User Behavior Using  Hybrid  Systems  with  Combination  of  Apriori  Algorithm  and  K-Means Method,” Khazanah  Informatika :  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Informatika ,  vol.  8, no. 1, pp. 8–17, Mar. 2022, doi: 10.23917/khif.v8i1.14036.
[4] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and A. Andreas, “Penerapan Data Mining Untuk Pembuatan Paket Promosi Penjualan Menggunakan Kombinasi Fp-Tree Dan Tid-List,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) , vol. 4, no. 2, p. 201,
Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.309.
[5] I. Muttaqin, “E-Library Berbasis Website Menggunakan Metode Algoritma Apriori Dan Sequential Search,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1223–1232, Jun. 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1909.
[6] D.  Renita,  E.  Dyar  Wahyuni,  and  S.  Fitri  Ana  Wati, “Implementasi  Data  Mining Pada Sistem Informasi Menggunakan Fp-Growth,” Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 3, Nov. 2023, doi:
https://doi.org/10.55606/juisik.v3i3.620.
[7] N. C. Dewi, F. Putrawansyah, and D. Puspita, “Implementasi Algoritma FP-Growth Pada  E-Commerce  Kopi  Pagar  Alam  Menggunakan  Framework  Codeigniter,” Indonesian  Journal  of  Computer  Science ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  447–458,  Oct.  2021, doi: 10.33022/ijcs.v10i2.3012.
[8] D.  Yulianto,  A.  R.  C.  Baswara,  L.  Alhawariy,  M.  I.  Prasasti,  and  G.  A.  Hariadi, “Development  of  Information  and  Management  System  of  Student  Competition Groups through User-Centered Design Approach,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Informatika ,  vol.  9,  no.  1,  Apr.  2023,  doi: 10.23917/khif.v9i1.17974.
[9] H. Malius, Apriyanto, and A. A. H. Dani, “Sistem Informasi Sekolah Berbasis Web Pada Sekolah Dasar Negeri (SDN) 109 SERITI,” Indonesian JournalOf Education And Humanity , vol. 1, pp. 156–168, Aug. 2021.
[10]   S.  M.  Pulungan,  R.  Febrianti,  T.  Lestari,  N.  Gurning,  and  N.  Fitriana,  “Analisis Teknik  Entity-Relationship  Diagram  Dalam  Perancangan  Database,” Jurnal Ekonomi Manajemen dan Bisnis (JEMB) , vol. 1, no. 2, pp. 98–102, Feb. 2023, doi:
10.47233/jemb.v1i2.533.