http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penggunaan Sistem Partisi untuk Memperbaiki Kinerja Algoritma Apriori dalam Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Itemset

## Using a Partition System to Improve the Performance of the Apriori Algorithm in Speeding up Itemset Frequency Search Process
1 Moch. Syahrir*, 2 Rifqi Hammad, 3 Kurniadin Abd. Latif, 4 Melati Rosanensi 1,2,3,4 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Teknik, Universitas Bumigora Jalan Ismail Marzuki No.22, Cilinaya, Kota Mataram,
Nusa Tenggara Barat - Indonesia
*e-mail: muhammadsyahriralfath@gmail.com
( received : 6 November 2023, revised : 9 November 2023, accepted : 11 November 2023)

## Abstrak
Algoritma  apriori  menggunakan  minimum  support  dan  minimum  confidence  untuk  menentukan aturan itemset yang sesuai untuk pengambilan keputusan. Masalah yang dihadapi dalam penelitian ini adalah  bagaimana  memperbaiki  kinerja  algoritma  apriori  dalam  proses  pencarian  frekuensi  itemset menggunakan  teknik  data  partisi,  serta  mampu  menghasilkan  rules  yang  optimal  dan  konsisten. Mengatasi  masalah  tersebut  penulis  mengimplementasikan  metode  apriori  dan  sistem  partisi  dalam meningkatkan kinerja algoritma apriori untuk proses pencarian frekuensi itemset dengan mengambil data  public  berupa  data  transaksi  supermarket.    Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  kinerja algoritma  apriori  dengan  sistem  partisis  maupun  tanpa  sistem  partisi.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  terdiri  dari  350  data  transaksi  yang  dari  1784  record  dengan  pola  4-itemset,  nilai minimum  support  20%  dan  minimum  confidence  0.5  dengan  standart  rules  terbaik  penentuan minimum confidence 0.8. Berdasarkan penelitian ini yang dilakukan, hasil penilitian yang didapatkan adalah  didapatkan  bahwa  Untuk  perbandingan  waktu  dan  penggunaan  memori  algoritma  apriori dengan  sistem  partisi  jauh  lebih  cepat,  daripada  algoritma  apriori  tampa  sistem  partisi,  sementara penggunaan  memori  relatif  lebih  sedikit  untuk  algoritma  apriori  dengan  sistem  dari  pada  algoritma apriori tampa sistem partisi.
Kata kunci: Apriori, Aturan Asosiasi, Data Partitioning, Support, Confidence

## Abstract
The  apriori  algorithm  uses  minimum  support  and  minimum  confidence  to  determine  appropriate itemset  rules  for  decision  making.  The  problem  faced  in  this  research  is  how  to  improve  the performance of the a priori algorithm in the process of searching for itemset frequencies using data partition techniques, and be able to produce optimal and consistent rules. To overcome this problem, the author implemented the a priori method and partition system to improve the performance of the a priori  algorithm  for  the  itemset  frequency  search  process  by  taking  public  data  in  the  form  of supermarket transaction data. In this research, the performance of the a priori algorithm was tested with and without a partition system. The data used in this research consists of 350 transaction data from 1784 records with a 4-itemset pattern, minimum support value of 20% and minimum confidence of 0.5 with the best standard rules for determining minimum confidence of 0.8. Based on this research carried  out,  the  research  results  obtained  are  that  for  comparison  of  time  and  memory  usage  the apriori algorithm with a partition system is much faster than the apriori algorithm without a partition system,  while  memory  usage  is  relatively  less  for  the  apriori  algorithm  with  the  system  than  the apriori algorithm without a partition system.
Keywords: Apriori, Association Rules, Data Partition, Support, Confidence.

## 1 Pendahuluan
Algoritma  apriori  dikenal  sebagai  salah  satu  algoritma  untuk  metode  asosiasi.  Apriori menggunakan  pendekatan  iteratif  dimana  k-itemset  digunakan  untuk  mengeksplorasi  (k+1)-itemset berikutnya.  Prinsip  metode  apriori  adalah  jika  suatu  itemset  sering  muncul  (frequent),  maka  semua subset dari itemset tersebut juga harus sering muncul dalam suatu dataset [1]. Pada algoritma ini calon (k+1)-itemset  dihasilkan  oleh  penggabungan  dua  itemset  pada  domain  atau  ukuran  k.  Calon  (k+1)- itemset  yang  mengandung  frekuensi  subset  yang  jarang  muncul  atau  dibawah  threshold  akan dipangkas dan tidak dipakai dalam menentukan aturan asosiasi [2], [3]. Sesuai dengan aturan asosiasi, algoritma  apriori juga  menggunakan  minimum  support dan  minimum  confidence  untuk  menentukan aturan  itemset,  mana  yang  sesuai  untuk  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  menetapkan kebijakan  [4].  Dalam  setiap  supermarket  pasti  mempunyai  transaksi  penjualan  berdasarkan  dari pembelian barang oleh konsumen [5], transaksi tersebut menjadi bukti pembelian item barang apa saja yang  di  beli  oleh  konsumen  dan  jumlah  barang  yang  di  beli  serta  harga  barang  serta  subtotal  dari semua  harga  barang,  dari  data  transaksi  supermarket  ini    dapat  dijadikan  bahan  perhitungan  dan pengujian  algoritma  apriori  dengan  sistem  partisi  maupun  algoritma  apriori  tampa  sistem  partisi sehingga  pada  penelitian  ini  penulis  bisa  membahas  pencarian  frekuensi  itemset,  dan  pada  akhirya akan membandingkan hasil waktu scan dari algortima apriori dengan sistem partisi dengan algoritma apriori tampa sistem partisi serta rules pengeluaran yang di hasilkan, data transaksi yang di gunakan sebanyak 350. dengan minimum  support 20% dan minimum confidence 50%. Serta penentuan rules terbaik menggunakan minumum confidence 80%.
Pada penelitian sebelumnya di lakukan oleh [6] berdasarkan integrasi pendekatan metode custom hashing  dan  sistem  partisi  mempercepat  proses  pencarian  frekuensi  item-set  pada  algoritma  apriori. Algoritma untuk association rules sangat banyak diantaranya apriori, eclat, fp-growth, mafia dan lain- lain.  Akan  tetapi  algoritma  yang  paling  umum  di  kembangkan  sebagai  dasar  pengembangan  dan baseline method adalah apriori, sebagaimana yang telah di utarakan oleh para peneliti bahwa masalah yang  paling  umum  pada  apriori  adalah  scan  dataset  secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan frekuensi itemset dengan kombinasi-kombinasi item tertentu, sehingga akan banyak memakan waktu dan  memori  komputer  yang  sangat  besar  untuk  scan  dataset,  di  sisi  lain  penelitian[6]  menggunakan dua  teknik  yakni  metode  hashing  dan  sistem  partisi  mengakibatkan  penerapan  lebih  rumit.  Dalam penelitian  ini  penulis  ingin  mengembang  penelitian  dari  [7]  dimana  penelitian  tersebut  adalah  cikal bakal  algoritma  apriori.  Pembedaan  antara  penelitian  penulis  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu penulis  hanya  memperbaiki  kinerja  algoritma  apriori  dalam  proses  pencarian  frekuensi  itemset menggunakan  sistem  partisi.  Sedangkan  perbandingannya  dengan  algortiam  apriori  tampa menggunakan sistem partisi, dan juga ingin menyederhakan penelitian sebelumnya di lakukan oleh[6].
Adapun  penerapan  algoritma  apriori  untuk  mencari  pola  penjualan  di  coffe  shop[8],  analisis market basket dengan algoritma apriori penelitian [9] [10] , implementasi algoritma apriroi terhadap data  penjualan  barang  retail[11]  [12][13]  [14],  implementasi  data  mining  untuk  menentukan  trend cetakan  sablon[15]  semua  penelitian-penlitian  ini  membahas  bagaimana  menemukan  pola  aturan asosisi  untuk  rujukan  dana  mengambil  keputusan  dan  kebijakan  mengembangkan  usaha  ataupun instansi agar lebih terarah dan tepat sasaran dalam penjualan dan terlihat kinerja dalam instansi. Akan tetapi  dari  penelitian-penelitian  tersebut  lebih  kepeada  implementasi  algoritma  apriori  yang  di kembangkan oleh [7] bukan memperbaiki kinerja algoritma apriori. Sedangkan perbandingannya dari penelitian ini adalah algoritma apriori itu sendiri bukan data yang di kumpulkan dengan studi kasus- kasus  pada  contoh:  CV.XX1,  CV.XX2,  CV.XX3  atau  sekolah  A,  sekolah  B,  sekolah  C,  focus penelitian ini adalah memodifikasi algoritma apriori agar memiliki kinerja yang lebih baik dalam hal mencari algoritma item-set sementara data yang di gunakan data public karena penelitian ini data-set yang  digunakan  bebas  bisa  data  private  maupun  public  penggunaan  dataset  public  sendiri  supaya dikemudian  hari  algoritma  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  bisa  diuji  oleh  penelitian  lain dengan menggunakan dataset yang sama.
Algoritma Apriori diproses secara iteratif, pertama mengenali frequent itemset dengan satu item. Dalam  tiap  subsequent  iteration,  frequent  itemset  yang  dikenali  dalam  literasi  sebelumnya dikembangkan dengan item lainnya untuk membangkitkan kandidat itemset yang lebih besar. Dengan hanya  mempertimbangkan  hanya  itemset  yang  diperoleh  melalui  perluasan  frequent  itemset,  kita dapat mengurangi jumlah kandidat frequent itemset; optimasi ini penting untuk eksekusi yang efisien.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sifat priori menjamin bahwa optimasi ini benar; yang berarti kita tidak kehilangan frequent itemset. Pencarian  tunggal  dari  semua  transaksi  cukup  untuk  menentukan  kandidat  itemset  yang  dihasilkan dalam satu iterasi merupakan frequent itemset, algoritma berakhir jika tidak ada frequent itemset yang dikenali  dalam  satu  literasi.  Teknik  data  partisi  adalah  proses  membagi  dataset  kedalam  blok-blok dataset yang lebih kecil, sehingga proses scaning dalam pencarian frekuensi itemset bisa lebih cepat, sementara  untuk  mendapatkan  konsistensi  nilai  suport,  confidence,  dan  lift  rasio  hasil  pencarian frekuensi  itemsetnya  di  gabungkan  kembali.  Dalam  memperbaiki  kinerja  algoritma  apriori  untuk proses  pencarian  frekuensi  itemset  dengan  menggunakan  teknik  data  partisi,  dengan  teknik  seperti proses scan dataset bisa lebih cepat karena dataset di partisi ke bentuk dataset-dataset kecil sementara untuk konsistensi rules yang dihasilkan tetap konsisten dan optimal, hasil pencarian frekuensi itemset di gabungkan kembali, lalu terakhir dilakukan perhitungan support, confidence, dan lift rasio.

## 2 Tinjauan Literatur
Tinjaun Litaratur merupakan penjelasan mengenai teori, temuan, dan sumber-sumber penelitian lain yang diambil dari referensi untuk menjadi dasar dalam melakukan penelitian.
2.1  Data Mining
Data mining adalah disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data yang besar [16][17].
Tahap-tahap data mining :
1. Seleksi Data.
Data yang akan digunakan akan melalui tahap seleksi. Hanya data yang telah sesuai ntuk analisi yang akan digunakan sebagai dataset [18].
2. Preprosesing Data.
Data yang sudah di pilih di lakukan pembersihan data, dan integrasi data untuk menggabungkan beberapa data ke dalam dataset baru [19].
3. Transformasi Data.
Data  di  ubah  dan  di  gabungkan  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  proses  dalam  data  mining [20].
2.2   Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah salah satu algoritma association rules dengan teknik pengambilan data menggunakan  pendekatan  aturan  asosiatif  untuk  menentukan  hubungan  asosiasi  suatu  kombinasi itemset  [21].  Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter  yaitu support  dan  confidence  [22].  Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut dalam  dataset  [23].  Confidence  (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam  aturan asosiasi  [24].  Sebuah  aturan  asosiasi  dikatakan  interesting  jika  nilai  support  adalah  lebih  besar  dari minimum support dan juga nilai confidence adalah lebih besar dari minimum confidence. Sementara untuk menguji nilai kevalidan hubungan antar item menggunakan liftrasio.
FormulaSupport:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝐴𝐷𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥100% (1) Formula Confidence: 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝐴𝐷𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝐴 𝑥100% (2) Formula LiftRasio: 𝐿𝑖𝑓𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴,𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡𝐴𝑥𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡𝐵 (3)

## 2.3   Data Partisi
Permasalahan  umum  yang  terdapat  dalam  data  mining  adalah  banyaknya  atribut  sehingga  kita bisa  mengenal  seleksi  fitur  dan  ekstraksi  fitur,  akan  tetapi  dalam  asosiasi  melakukan  hal  ini  sangat beresiko  sebab  item-item  dari  dataset  akan  menjadi  atribut  dataset  yang  akan  diolah  dan  akan dilakukan pencarian frekuensi kemunculannya dalam sebuah tabel transaksi, item akan mejadi atribut yang saling berkorelasi antara satu dengan yang lainnya, apabila fitur kita kurangi dan kita ekstraksi tentu rules yang di hasilkan dari proses tersebut tidak optimal. Sehingga teknik yang bisa digunakan adalah  terknik  partisi.  Sistem  partisi  bertujuan  untuk  membagi  atribut-atribut  tersebut  dan  di
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kelompokan untuk mempercepat proses scan dataset tanpa memangkas pembentukan rules serta tetap tetap mempertahankan rules yang konsisten dan optimal[6].

## 3 Metode Penelitian
Bagian ini berisi mengenai tahapan-tahapan metode penelitian serta sumber data yang digunakan. Tahapan  ini  juga  digunakan  untuk    menjelaskan  tentang  solusi  yang  diutarakan  pada  permasalahan penelitian dan untuk mencapai tujuan dari penelitian.
3.1   Sumber Data
Sumber  data  yang  di  peroleh  adalah  data  public  yang  di  download  pada  link ( https://www.kaggle.com/alanhevnoraak/dataset-dummy-transaksi-belanja-supermarket ).Total  record data lebih kurang 1784 record, sementara total item data terdiri dari 9 item, dan data ini terdiri dari 350  transaksi.    Data  yang  di  ambil  adalah  data  proses  transaksi  belanja  pada  supermarket.  Sebelum data digunakan data dilakukan preprosesing, model preprosesing dilakukan dengan membentuk tabel binari binominal serta partisi dataset.

## 3.2   Metodologi Penelitian
Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma apriori, algoritma apriori sendiri adalah  bagian  dari  algoritma-algoritma  association  rules.  Kelemahan  algoritma  apriori  adalah  pada saat  scan  dataset  dalam  proses    pencarian  frekuensi  itemset  lamban  serta  banyak  menggunakan memori  ataupun  processor,  akan  tetapi  kelebihannya  mampu  menghasilkan  rules  yang  optimal[6]. Oleh  sebab  itu  dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  sistem  partisi  untuk  memperbaiki  kinerja algoritma apriori dalam proses pencarian frekuensi. Sistem partisi digunakan untuk membagi dataset ke  dalam  bentuk  yang  lebih  kecil,  yang  mana  hal  tersebut  mampu  mempercepat  proses  pencarian frekuensi  itemset.  Adapun  tahapan-tahapan  dalam  penelitian  adalah  pengumpulan  data  serta  proses preprosesing, proses asosiasi atau proses scan dataset dengan algoritma apriori tradisional, proses scan datase dengan algoritma apriori + sistem partisi serta dibuatkan grafik perbandingan supaya mudah di baca dan di pahami.
Tahap pertama yang dilakukan yaitu mengumpulkan data. Data yang di peroleh sebanyak 1784 record  serta  terdiri  dari  9  item,  akan  tetapi  dataset  di  bagi  menjadi  6  partisi  yang  masing-masing terdiri dari 50 record. Tujuannya untuk mempermudah proses–proses selanjutnya. Sumber data yang diperoleh  adalah  data  public  dari  (https://www.kaggle.com/alanhevnoraak/dataset-dummy-transaksi- belanja-supermarket).  Sebelum  masuk  tahap  kedua  data  dilakukan  preprosesing  terlebih  dahulu, model preprosesing dilakukan dengan membentuk tabel binari binominal.
Tahap  kedua  di  lakukan  proses  asosiasi  menggunakan  algoritma  apriori  tradisional  dengan menggunakan  data  yang  telah  di  preprosessing  sebelumnya  serta  menentukan  treshold  frekuensi minimum  support  bertujuan  sebagai  prunning  agar  hasil  scan  tidak  melebar  tampa  ada  pemangkas bagi  korelasi  yang  di  anggap  di  bawah  treshold  minimum  support.  Serta  melakukan  perhitungan support dan confidence. Untuk proses yang di lakukan beberapa tahap dengan variasi threshold yang berbeda-beda. Sementara proses yang di lakukan sebanyak 4 iterasi itemset.
Tahap  ketiga  di  lakukan  proses  scan  menggunakan  algoritma  apriori  +  sistem  partisi  dengan menggunakan data dan menentukan threshold yang sama dengan tahapan sebelumnya. Dengan begitu kita  dengan  mudah  dapat  membandingkan  hasil  support  dan  confidence  antara  kedua  algoritma tersebut serta menghitung perbedaan waktu yang di butuhkan dalam hal menscan dataset.
Tahap keempat di lakukan proses scan menggunakan algoritma algoritma apriori + sistem partisi dengan data dan treshold yang sama seperti tahap-tahap sebelumnya. Sehingga kita bisa melihat rules yang dihasilkan dari algoritma apriori yang di kembangkan. Setelah semua data hasil asosiasi ketiga algoritma  pada  tahap-tahap  tersebut  di  buatkan  dalam  bentuk  tabel  untuk  mempermudah  dalam membaca dan menganalisa perbedaan.
Tahap  kelima  dilakukan  pengujian  kombinasi  rule  dengan  menggunakan  confidence  dan  lift rasio, sementara pengujian yang berkaitan dengan kinerja algoritma apriori dengan algoritma apriori + partisi  dilakukan  pengujian  dengan  mengukur  tingkat  kecepatan  dalam  proses  pencarian  frekuensi itemset serta penggunaan memori dalam proses pencarian frekuensi itemset.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Eksperimen  untuk  mengatasi  masalah  scan  dataset  yang  lama,  rule  yang  terbentuk  belum  optimal, serta  penggunaan  memori  yang  masih  cukup  besar  dengan  mengintegrasikan  pendekatansistem partisi. Dimana data partisi digunakan untuk mempartisi dataset supaya volume dataset tersebut bisa dipartisi  dalam  ukuran  yang  lebih  kecil  dari  dataset  aslinya.  Dan  masing-masing  dataset  yang  telah dipartisi. Algoritma apriori yang menggunakan sistem partisi ini menjadi lebih cepat serta penggunaan memori yang lebih sedikit.

## 4.1 Dataset
Sumber  data  yang  di  peroleh  adalah  data  public  yang  di  download  pada  link ( https://www.kaggle.com/alanhevnoraak/dataset-dummy-transaksi-belanja-supermarket ).Total  record data lebih kurang 1784 record, sementara total item data terdiri dari 9 item, dan data ini terdiri dari 350  transaksi.    Data  yang  di  ambil  adalah  data  proses  transaksi  belanja  pada  supermarket.  Sebelum data digunakan data dilakukan preprosesing, model preprosesing dilakukan dengan membentuk tabel binari binominal serta partisi dataset.
Pada Tabel  1 terdapat  350  transaksi  dengan  9  item,  item  dalam  algoritma  apriori akan  menjadi atribut yang akan di lakukan pencarian frekuensinya. Data ini merupakan data transaksi penjualan.
Tabel 1. Data 350 Transaksi No Urut Customer ID No Transaksi Tanggal Items 1 10002 548426 3/18/2018 Telur, Minyak, Kecap, Susu, Sabun, Snack 2 10003 548298 9/20/2018 Telur, Deterjen, Minyak, Kecap, Susu, Snack, Permen, Tepung 3 10004 548323 7/15/2017 Telur, Deterjen, Minyak, Kecap, Snack, Permen, Tepung 4 10005 548491 1/30/2018 Minyak, Kecap, Sabun, Tepung 5 10006 548547 12/5/2017 Telur, Minyak, Susu, Sabun, Permen, Tepung 6 10007 548420 7/1/2018 Telur, Deterjen, Kecap, Susu, Sabun, Snack, Permen 7 10008 548525 1/11/2018 Telur, Deterjen, Minyak, Susu, Permen 8 10009 548456 6/17/2018 Telur, Deterjen, Minyak, Kecap, Permen, Tepung 9 10010 548427 11/12/2018 Telur, Deterjen, Minyak, Susu, Sabun, Snack, Permen, Tepung 10 10011 548519 6/12/2017 Telur, Minyak, Kecap, Susu, Sabun, Snack, Permen, Tepung 11 10012 548311 8/11/2018 Susu, Sabun .. … … … … … … … … … … … … … … 345 10346 548265 7/19/2017 Kecap, Susu, Sabun, Permen, Tepung 346 10347 548358 4/16/2018 Telur, Deterjen, Snack 347 10348 548523 1/13/2018 Telur, Sabun, Snack, Permen, Tepung 348 10349 548393 7/27/2018 Permen, Tepung 349 10350 548297 10/4/2018 Minyak, Kecap 350 10351 548222 8/9/2017 Deterjen, Kecap, Susu, Sabun, Snack
Pada  tahap  ini  yang  akan  di  gunakan  adalah  semua  data  transaksi  yakni  350  transaksi,  selanjutnya untuk mempermudah pemahaman proses scan dataset dalam mencari frekuensi itemset data transaksi akan di transformasikan dalam bentuk tabel tabular seperti pada Tabel 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 2. Data Tabular
ID TELUR MINYAK TEPUNG KECAP PERMEN SABUN SNACK DETERJEN SUSU 10002 1 1 0 1 0 1 0 0 1 10003 1 1 1 1 1 0 1 1 1 10004 1 1 1 1 1 0 1 1 0 10005 0 1 1 1 0 1 0 0 0 10006 1 1 1 0 1 1 0 0 1 10007 1 0 0 1 1 1 1 1 1 10008 1 1 0 0 1 0 0 1 1 10009 1 1 1 1 1 0 0 1 0 10010 1 1 1 0 1 1 1 1 1 10011 1 1 1 1 1 1 1 0 1 10012 0 0 0 0 0 1 0 0 1 … . . . . . . . . . … . . . . . . . . . … . . . . . . . . . 10346 0 0 1 1 1 1 0 0 1 10347 1 0 0 0 0 0 1 1 0 10348 1 0 1 0 1 1 1 0 0 10349 0 0 1 0 1 0 0 0 0 10350 0 1 0 1 0 0 0 0 0 10351 0 0 0 1 0 1 1 1 1

## 4.2 Pengujian Program.
Ada  dua  model  pengujian  dilakukan  yakni  yang  pertama  pengujian  Rule  yakni  menggunakan support,  confidence  dan  lift  rasio  dengan  ambang  batas  treshold  tertentu  sesuai  dengan  data  yang digunakan,  yang  kedua  pengujian  kinerja  dari  algoritma  apriori  dengan  algoritma  apriori  dengan  di tambahkan  sistem  partisi  pengujian  ini  alat  ukurnya  adalah  waktu  scan  dataset  yang  butuhkan  serta penggunaan memori dalam proses pencarian frekuensi itemset.

## 4.2.1 Pengujian Pembentukan Rule
Pada tahapan ini yakni tahapan kedua, ketiga dan keempat di lakukan secara bersamaan dan rule yang  dihasilkan  oleh  algoritma  apriori  dengan  algoritma  apriori  +  partisi  semuanya  sama,  sehingga tidak  dibuatkan  tabel  terpisah.  Untuk  ambang  batas  tresholdpun  di  buat  sama.  Sementara  pengujian waktu  scan  dataset  dan  penggunaan  memori  di  buat  dalam  bentuk  grafik,  dengan  menggunakan dataset yang sama, atribut yang sama, serta ambang treshold yang sama.
Pengujian program di lakukan dengan acuan perbandingan waktu scan,  perbedaan nilai support, confidence, dan evaluasi nilai liftrasio. dengan ukuran data yang bervariasi baik untuk record maupun fitur.  Sebagai  bahan  pengujian  menggunakan  data  public  yang  telah  di  uraikan  pada  pembahasan sebelumnya.
Pada Tabel 3 kita bisa melihat data yang digunakan terdiri dari 9 atribut, atribut terdiri dari telur, minyak,  tepung,  kecap,  permen,  sabun,  snack,  deterjen  dan  susu.  Selanjutnya  data  ini  ada  di  olah sehingga  bisa  mendapatkan  frekuensi  dan  menghitung  support  untuk  kandidat  1-Itemset.  Adapun persamaan untuk menghitung support :
Support (A)=(jumlah transaksi mengandung A)/(total transaksi) x 100.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 3. Data 1-Itemset
ITEM FREK SUPP CONF TELUR 254 73% 1 MINYAK 234 68% 1 TEPUNG 229 66% 1 KECAP 181 52% 1 PERMEN 177 51% 1 SABUN 173 50% 1 SNACK 171 49% 1 DETERJEN 166 48% 1 SUSU 163 47% 1
Treshold  yang  di  gunakan adalah  20%  untuk  minimum  support  dan  0.5  untuk minimum  confidence 0.8  untuk  ambang  rules  terbaik,  selanjutnya  kita  akan  melihat  hasil  dari  2-Itemset  dengan menggunakan threshold yang sama.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
total transaksi
𝑥 100
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 total transaksi mengandung A Tabel 4. Data 2-Itemset Antecedent Consequent Frek Supp Conf Lift TELUR MINYAK 186 53.76% 0.73 1.08 TELUR TEPUNG 185 53.47% 0.73 1.10 MINYAK TEPUNG 171 49.42% 0.73 1.10 TELUR SNACK 126 36.42% 0.50 1.00 MINYAK KECAP 125 36.13% 0.53 1.02 MINYAK PERMEN 124 35.84% 0.53 1.04 TEPUNG KECAP 118 34.10% 0.52 0.99 TEPUNG PERMEN 117 33.82% 0.51 1.00 TEPUNG SNACK 117 33.82% 0.51 1.03 MINYAK SNACK 116 33.53% 0.50 1.00 TEPUNG SABUN 114 32.95% 0.50 1.00 KECAP PERMEN 100 28.90% 0.55 1.08 KECAP SNACK 93 26.88% 0.51 1.04 KECAP DETERJEN 93 26.88% 0.51 1.07 PERMEN SNACK 92 26.59% 0.52 1.05 KECAP SUSU 90 26.01% 0.50 1.06 SABUN SNACK 90 26.01% 0.52 1.05 SABUN SUSU 87 25.14% 0.50 1.07 MINYAK TELUR 186 53.76% 0.79 1.08 TEPUNG TELUR 185 53.47% 0.81 1.10 TEPUNG MINYAK 171 49.42% 0.75 1.10 SNACK TELUR 126 36.42% 0.74 1.00 KECAP MINYAK 125 36.13% 0.69 1.02
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
PERMEN MINYAK 124 35.84% 0.7 1.04 KECAP TEPUNG 118 34.10% 0.65 0.99 PERMEN TEPUNG 117 33.82% 0.66 1.00 SNACK TEPUNG 117 33.82% 0.68 1.03 SNACK MINYAK 116 33.53% 0.68 1.00 SABUN TEPUNG 114 32.95% 0.66 1.00 PERMEN KECAP 100 28.90% 0.56 1.08 SNACK KECAP 93 26.88% 0.54 1.04 DETERJEN KECAP 93 26.88% 0.56 1.07 SNACK PERMEN 92 26.59% 0.54 1.05 SUSU KECAP 90 26.01% 0.55 1.06 SNACK SABUN 90 26.01% 0.53 1.05 SUSU SABUN 87 25.14% 0.53 1.07
Dengan ambang threshold yang telah di tetapkan pada iterasi 2-Itemset terdapat 36 rules, dan 1 rules terbaik yakni TEPUNG sebagai antecedent dan TELUR sebagai consequent dengan support 53.47%, Confidence 0.81, dan Lift rasio 1.10. tahapan selanjutnya kita akan melihat hasil 3-Itemset.
Tabel 5. Data 3-Itemset Antecedent Consequent Frek Supp Conf Lift TELUR,MINYAK TEPUNG 152 43.93% 0.82 1.235 TELUR,MINYAK KECAP 99 28.61% 0.53 1.017 TELUR,TEPUNG SNACK 98 28.32% 0.53 1.072 MINYAK,TEPUNG KECAP 97 28.03% 0.57 1.084 TELUR,TEPUNG SABUN 97 28.03% 0.52 1.048 TELUR,MINYAK SABUN 96 27.75% 0.52 1.032 TELUR,MINYAK PERMEN 95 27.46% 0.51 0.999 TELUR,MINYAK SNACK 95 27.46% 0.51 1.034 MINYAK,TEPUNG PERMEN 95 27.46% 0.56 1.086 TELUR,TEPUNG PERMEN 94 27.17% 0.51 0.993 TELUR,TEPUNG KECAP 93 26.88% 0.50 0.961 MINYAK,TEPUNG SNACK 91 26.30% 0.53 1.077 MINYAK,TEPUNG DETERJEN 87 25.14% 0.51 1.06 MINYAK,KECAP PERMEN 79 22.83% 0.63 1.235 MINYAK,KECAP SNACK 73 21.10% 0.58 1.182 MINYAK,PERMEN DETERJEN 70 20.23% 0.56 1.177 TELUR,SABUN SNACK 70 20.23% 0.57 1.151 TEPUNG,KECAP PERMEN 70 20.23% 0.59 1.16 MINYAK,TEPUNG TELUR 152 43.93% 0.89 1.211 MINYAK,KECAP TELUR 99 28.61% 0.79 1.079 TEPUNG,SNACK TELUR 98 28.32% 0.84 1.141 TEPUNG,KECAP MINYAK 97 28.03% 0.82 1.215 TEPUNG,SABUN TELUR 97 28.03% 0.85 1.159 MINYAK,SABUN TELUR 96 27.75% 0.88 1.2
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
MINYAK,PERMEN TELUR 95 27.46% 0.77 1.044 MINYAK,SNACK TELUR 95 27.46% 0.82 1.116 TEPUNG,PERMEN MINYAK 95 27.46% 0.81 1.201 TEPUNG,PERMEN TELUR 94 27.17% 0.80 1.095 TEPUNG,KECAP TELUR 93 26.88% 0.79 1.074 TEPUNG,SNACK MINYAK 91 26.30% 0.78 1.15 TEPUNG,DETERJEN MINYAK 87 25.14% 0.80 1.18 KECAP,PERMEN MINYAK 79 22.83% 0.79 1.168 KECAP,SNACK MINYAK 73 21.10% 0.78 1.161 PERMEN,DETERJEN MINYAK 70 20.23% 0.80 1.19 SABUN,SNACK TELUR 70 20.23% 0.78 1.059 KECAP,PERMEN TEPUNG 70 20.23% 0.70 1.058 TELUR,TEPUNG MINYAK 152 43.93% 0.82 1.215 TELUR,KECAP MINYAK 99 28.61% 0.83 1.23 TELUR,SNACK TEPUNG 98 28.32% 0.78 1.175 MINYAK,KECAP TEPUNG 97 28.03% 0.78 1.172 TELUR,SABUN TEPUNG 97 28.03% 0.79 1.191 TELUR,SABUN MINYAK 96 27.75% 0.78 1.154 TELUR,PERMEN MINYAK 95 27.46% 0.77 1.142 TELUR,SNACK MINYAK 95 27.46% 0.75 1.115 MINYAK,PERMEN TEPUNG 95 27.46% 0.77 1.158 TELUR,PERMEN TEPUNG 94 27.17% 0.76 1.155 TELUR,KECAP TEPUNG 93 26.88% 0.78 1.181 MINYAK,SNACK TEPUNG 91 26.30% 0.78 1.185 MINYAK,DETERJEN TEPUNG 87 25.14% 0.79 1.195 MINYAK,PERMEN KECAP 79 22.83% 0.64 1.218 MINYAK,SNACK KECAP 73 21.10% 0.63 1.203 MINYAK,DETERJEN PERMEN 70 20.23% 0.64 1.244 TELUR,SNACK SABUN 70 20.23% 0.56 1.111 TEPUNG,PERMEN KECAP 70 20.23% 0.60 1.144 TELUR MINYAK, TEPUNG 152 43.93% 0.60 1.211 TEPUNG MINYAK, TELUR 152 43.93% 0.66 1.235 KECAP MINYAK,TELUR 99 28.61% 0.55 1.017 SNACK TEPUNG,TELUR 98 28.32% 0.57 1.072 KECAP TEPUNG,MINYAK 97 28.03% 0.54 1.084 SABUN TEPUNG,TELUR 97 28.03% 0.56 1.048 SABUN MINYAK,TELUR 96 27.75% 0.55 1.032 PERMEN MINYAK,TELUR 95 27.46% 0.54 0.999 SNACK MINYAK,TELUR 95 27.46% 0.56 1.034 PERMEN TEPUNG,MINYAK 95 27.46% 0.54 1.086 PERMEN TEPUNG,TELUR 94 27.17% 0.53 0.993 KECAP TEPUNG,TELUR 93 26.88% 0.51 0.961 SNACK TEPUNG,MINYAK 91 26.30% 0.53 1.077 DETERJEN TEPUNG,MINYAK 87 25.14% 0.52 1.06
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dengan ambang threshold yang telah di tetapkan pada iterasi 3-Itemset terdapat 68 rules, dan 13 rules terbaik yakni yang di tandahin dengan warna orange. Tahapan selanjutnya kita akan melihat hasil 4- Itemset.
Tabel 6. Data 4-Itemset Antecedent Consequent Frek Supp Conf Lift TELUR, MINYAK, TEPUNG KECAP 85 24.57% 0.56 1.069 TELUR, MINYAK, TEPUNG SNACK 81 23.41% 0.53 1.078 TELUR, MINYAK, TEPUNG PERMEN 79 22.83% 0.52 1.016 TELUR, MINYAK, TEPUNG SABUN 79 22.83% 0.52 1.039 TELUR, MINYAK, TEPUNG DETERJEN 77 22.25% 0.51 1.056 TELUR, MINYAK, KECAP TEPUNG 85 24.57% 0.86 1.297 TELUR, MINYAK, SNACK TEPUNG 81 23.41% 0.85 1.288 TELUR, MINYAK, PERMEN TEPUNG 79 22.83% 0.83 1.256 TELUR, MINYAK, SABUN TEPUNG 79 22.83% 0.82 1.243 TELUR, MINYAK, DETERJEN TEPUNG 77 22.25% 0.86 1.292 TELUR, TEPUNG, KECAP MINYAK 85 24.57% 0.91 1.352 TELUR, TEPUNG, SNACK MINYAK 81 23.41% 0.83 1.222 TELUR, TEPUNG, PERMEN MINYAK 79 22.83% 0.84 1.243 TELUR, TEPUNG, SABUN MINYAK 79 22.83% 0.81 1.204 TELUR, TEPUNG, DETERJEN MINYAK 77 22.25% 0.87 1.279 MINYAK, TEPUNG, KECAP TELUR 85 24.57% 0.88 1.194 MINYAK, TEPUNG, SNACK TELUR 81 23.41% 0.89 1.212 MINYAK, TEPUNG, PERMEN TELUR 79 22.83% 0.83 1.133 MINYAK, TEPUNG, SABUN TELUR 79 22.83% 0.95 1.296 MINYAK, TEPUNG, DETERJEN TELUR 77 22.25% 0.89 1.205 TELUR, KECAP MINYAK, TEPUNG 85 24.57% 0.71 1.445 TELUR, SNACK MINYAK, TEPUNG 81 23.41% 0.64 1.301 TELUR, PERMEN MINYAK, TEPUNG 79 22.83% 0.64 1.299 TELUR, SABUN MINYAK, TEPUNG 79 22.83% 0.64 1.299 TELUR, DETERJEN MINYAK, TEPUNG 77 22.25% 0.65 1.32 MINYAK, TEPUNG TELUR, KECAP 85 24.57% 0.50 1.445 MINYAK, KECAP TELUR, TEPUNG 85 24.57% 0.68 1.272 MINYAK, SNACK TELUR, TEPUNG 81 23.41% 0.70 1.306 MINYAK, PERMEN TELUR, TEPUNG 79 22.83% 0.64 1.191 MINYAK, SABUN TELUR, TEPUNG 79 22.83% 0.72 1.355 MINYAK, DETERJEN TELUR, TEPUNG 77 22.25% 0.70 1.309 TEPUNG, KECAP TELUR, MINYAK 85 24.57% 0.72 1.34 TEPUNG, SNACK TELUR, MINYAK 81 23.41% 0.69 1.288 TEPUNG, PERMEN TELUR, MINYAK 79 22.83% 0.68 1.256 TEPUNG, SABUN TELUR, MINYAK 79 22.83% 0.69 1.289 TEPUNG, DETERJEN TELUR, MINYAK 77 22.25% 0.71 1.314
Dengan ambang threshold yang telah di tetapkan pada iterasi 4-Itemset terdapat 36 rules, dan 15 rules terbaik  yakni  yang  di  tandai  dengan  warna  orange.  Rules  yang  di  hasilkan  oleh  algoritma  apriori
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dengan  sistem  partisi  dan  algoritma  apriori  tampa  sistem  partisi  semuanya  sama.  Bisa  di  buktikan dengan  perhitungan  manual  excel.    Adapun  hasil  lengkap  rules  terbaik  dengan  threshold  minimum support 20% dan minimum confidence 0.8 bisa di lihat pada Tabel. Threshold di tetapkan berdasarkan pola  data  yang  di  olah,  dan  kebetulan  dataset  public  yang  saya  gunakan  memiliki  ambang  batas support  yang  rendah,  apabila  di  naikan  threshold  lebih  tinggi  maka  rules  yang  di  hasilkan  akan semakin sedikit, dan bahkan dengan data ini pada saat menentukan minimum support 50% saja rules yang bisa di dapat hanya 4 rules pada kombinasi 2-Itemset.
Tabel 7. Kombinasi Aturan Asossiasi No Rules Aturan Asosiasi Frek Supp Conf Lift 1 MINYAK, TEPUNG, SABUN ==> TELUR 79 22.83% 0.95 1.296 2 TELUR, TEPUNG, KECAP ==> MINYAK 85 24.57% 0.91 1.352 3 MINYAK,TEPUNG ==> TELUR 152 43.93% 0.89 1.211 4 MINYAK, TEPUNG, SNACK ==> TELUR 81 23.41% 0.89 1.212 5 MINYAK, TEPUNG, DETERJEN ==> TELUR 77 22.25% 0.89 1.205 6 MINYAK,SABUN ==> TELUR 96 27.75% 0.88 1.200 7 MINYAK, TEPUNG, KECAP ==> TELUR 85 24.57% 0.88 1.194 8 TELUR, TEPUNG, DETERJEN ==> MINYAK 77 22.25% 0.87 1.279 9 TELUR, MINYAK, KECAP ==> TEPUNG 85 24.57% 0.86 1.297 10 TELUR, MINYAK, DETERJEN ==> TEPUNG 77 22.25% 0.86 1.292 11 TEPUNG,SABUN ==> TELUR 97 28.03% 0.85 1.159 12 TELUR, MINYAK, SNACK ==>  TEPUNG 81 23.41% 0.85 1.288 13 TEPUNG,SNACK ==> TELUR 98 28.32% 0.84 1.141 14 TELUR, TEPUNG, PERMEN ==> MINYAK 79 22.83% 0.84 1.243 15 TELUR,KECAP ==> MINYAK 99 28.61% 0.83 1.230 16 TELUR, MINYAK, PERMEN ==>  TEPUNG 79 22.83% 0.83 1.256 17 TELUR, TEPUNG, SNACK ==> MINYAK 81 23.41% 0.83 1.222 18 MINYAK, TEPUNG, PERMEN ==> TELUR 79 22.83% 0.83 1.133 19 TELUR,MINYAK ==> TEPUNG 152 43.93% 0.82 1.235 20 TEPUNG,KECAP ==> MINYAK 97 28.03% 0.82 1.215 21 MINYAK,SNACK ==> TELUR 95 27.46% 0.82 1.116 22 TELUR,TEPUNG ==> MINYAK 152 43.93% 0.82 1.215 23 TELUR, MINYAK, SABUN ==> TEPUNG 79 22.83% 0.82 1.243 24 TEPUNG ==> TELUR 185 53.47% 0.81 1.101 25 TEPUNG,PERMEN ==> MINYAK 95 27.46% 0.81 1.201 26 TELUR, TEPUNG, SABUN ==> MINYAK 79 22.83% 0.81 1.204 27 TEPUNG,PERMEN ==> TELUR 94 27.17% 0.80 1.095 28 TEPUNG,DETERJEN ==> MINYAK 87 25.14% 0.80 1.180 29 PERMEN,DETERJEN ==> MINYAK 70 20.23% 0.80 1.190
Pada Tabel 7 terdapat 29 rules terbaik yang di hasilkan dari total 350 transaksi yang terdiri dari 1784 record dengan tresholding minimum support 20% dan minimum Cinfidence 0.8.

## 1.4.2  Hasil pengukuran kecepatan dan penggunaan memori
Adapun hasil pengujian untuk waktu proses scan dataset antara algoritma apriori dengan sistem partisi dan algoritma apriori tanpa partisi. Bisa kita lihat pada Grafik 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Grafik 1. Pengujian Waktu Scan Dataset
Pada  Grafik  1  kita  bisa  melihat  ada  perbedaan  kecepatan  waktus  scan  dataset,  kombinas  2-Itemset menggunakan  algoritma  apriori  dengan  sistem  partisi  0  detik,  sementara  algoritma  apriori  tampa sistem partisi 4 detik, selanjutnya kombinasi 3-Itemset menggunakan algoritma apriori dengan sistem partisi  1  detik  sementara  algoritma  apriori  tampa  sistem  partisi  11  detik  dan  cukup  jauh,  terakhir kombinasi  4-Itemset  menggunakan  algoritma  apriori  dengan  sistem  partisi  menghasbiskan  waktu  1 detik  sementara  algoritma  apriori  tampa  sistem  partisi  8  detik.  Adapun  hasil  pengujian  penggunaan memori bisa di lihat pada Grafik 2.

## Grafik 2. Pengujian Penggunaan Memori Dalam Proses Scan Dataset
Pada  Grafik  2  kita  bisa  menyimpulkan  bahwa  algoritma  apriori  dengan  sistem  partisi  lebih  sedikit menggunakan  memori  ketimbang  algoritma  apriori  tampa  sistem  partisi  dengan  rincian  algoritma apriori dengan sistem partisi pada kombinasi 2-Itemset 64,964 KB, kombinasI 3-Itemset 70,71 6KB, kombinasi 4-Itemset 71,380 KB. Sementara algoritma apriori tampa sistem partisi pada kombinasi 2- Itemset 68,152 KB, kombinasi 3-Itemset 71,476 KB, kombinasi 4-Itemset 80,356 KB.

## 5 Kesimpulan
Dari  hasil  yang  telah  di  peroleh  nilai  support  dan  confidence  antara  algoritma  apriori  tanpa sistem partisi dengan apriori dengan data partisi tidak ada perbedaan akan tetapi untuk mendapatkan
0 1 1 4 11 8 0 2 4 6 8 10 12 W ak tu (s) Kombinasi Itemset Apriori Dengan Sistem Partisi Apriori Tampa Sistem Partisi 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 2 3 4 M em o ri(k b ) Kombinasi Itemset Apriori Dengan Sistem Partisi Apriori Tampa Sistem Partisi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
hasil tersebut ke dua algoritma ini membutuhkan waktu yang berbeda dalam melakukan proses scan dataset  dimana  algoritma  apriori  +  data  partisi  jauh  lebih  baik  dibanding  algoritma  apriori  tampa sistem partisi dengan perbedaan efisiensi waktu yang cukup signifikan serta penggunaan memori yang relatif  lebih  sedikit.  Dan  juga  menjadi  catatan  penting  semakin  banyak  fitur  yang  terseleksi  akan semakin banyak waktu yang di perlukan untuk proses scan dataset. Rules yang dihasilkan oleh kedua algoritma ini sama-sama optimal dan konsisten. Adapun tujuan dari penelitian ini yakni meningkatkan kinerja  algoritma  apriori  dalam  hal  kecepatan  proses  scan  dataset  pada  saat  pencarian  frekuensi itemset dan mengurangin penggunaan memori dengan mempertahankan hasil rules yang optimal dan konsisten dari algoritma apriori tercapai. Untuk pengembangan di harapkan bisa menentukan banyak fitur yang paling ideal untuk proses scan itemset sehingga bisa lebih mengoptimalkan hasil kerja dari algoritma  apriori  +  data  partisi  ini.  Dan  juga  di  harapkan  algoritma  apriori  +  data  partisi  ini  di kembangkan  lagi  dengan  teknik  yang  berbeda  yakni  pendekatan  algoritma  eclat  +  query  join  serta melakukan komprasi untuk kedua algoritma tersebut..

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada LPPM dan Yayasan Bumigora Mataram.

## Referensi
[1] A. Setiawan and F. P. Putri, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Kombinasi Produk Penjualan,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i1.1644.
[2] I.  A. Darmawan, M. F. Randy,  I. Yunianto, M. M. Mutoffar, and M. T. P. Salis, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Golongan Penyandang Masalah Kesejahteraan
Sosial,” Sebatik , vol. 26, no. 1, 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[3] Q. Wei and B. Qi, “Neutrosophic Fuzzy Association Rule Generation-Based Big Data Mining Analysis  Algorithm,” Int.  Trans.  Electr.  Energy  Syst. ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/1446405.
[4] A.  D.  Gunawan  and  Y.  Nataliani,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  pada  Penjualan  Alat Teknik Pertanian,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.162.
[5] E. D. Yang, P. E. Pakpahan, C. A. Pamungkas, and W. Zakiyah, “Analisis Perilaku Pembelian Konsumen  Menggunakan  Algoritma  Pertumbuhan  FP  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  di Orchid  Mart  Manokwari,” G-Tech  J.  Teknol.  Terap. ,  vol.  7,  no.  1,  2023,  doi: 10.33379/gtech.v7i1.1930.
[6] M.  Syahrir  and  F.  Fatimatuzzahra,  “Association  Rule  Integrasi  Pendekatan  Metode  Custom Hashing dan Data Partitioning untuk Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 149–158, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.833.
[7] R. Agrawal, T. Imieliński, and A. Swami, “Mining Association Rules Between Sets of Items in Large  Databases,” ACM  SIGMOD  Rec. ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  207–216,  1993,  doi: 10.1145/170036.170072.
[8] S.  M.  A.  Ade  Irma  Amanda,  Debi  Setiawan,  and  Liza  Trisnawati,  “Penerapan  Algoritma Apriori  Dalam  Menganalisis  Pola  Minat  Beli  Konsumen  Di  Coffee  Shop,” JEKIN  -  J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, 2023, doi: 10.58794/jekin.v3i1.483.
[9] R.  Fadillah,  L.  Qadriah,  and  M.  Rizal,  “Market  Basket  Analisis  Data  Mining  Untuk Mengetahui Pola Penjualan Pada Cerry Mart Beureunueun Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Real Ris. , vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47647/jrr.v5i1.1152.
[10] D. Rizaldi and A. Adnan, “Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori: Kasus Transaksi  212  Mart  Soebrantas  Pekanbaru,” J.  Stat.  dan  Apl. ,  vol.  5,  no.  1,  2021,  doi: 10.21009/jsa.05103.
[11] D.  Nurhidayanti  and  I.  Kurniawati,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menemukan Association  Rules  Pada  Persediaan  Sparepart  Motor,” Innov.  Res.  Informatics ,  vol.  4,  no.  2, 2022, doi: 10.37058/innovatics.v4i2.5300.
[12] I.  Rosmayati,  W.  Wahyuningsih,  E.  F.  Harahap,  and  H.  S.  Hanifah,  “Implementasi  Data
Mining pada Penjualan Kopi Menggunakan Algoritma Apriori,” J.  Algoritm. ,  vol.  20,  no.  1, 2023, doi: 10.33364/algoritma/v.20-1.1259.
[13] R.  Hanifan,  T.  D.  Putra,  and  D.  Hartanti,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Pengelompokkan Produk Terbaik Pada Pangkalan SudiawatI,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 11, no. 2, 2022, doi: 10.34010/komputa.v11i2.7363.
[14] M. Salman, A. Faridzi, and D. R. Prehanto, “Implementasi Algoritma Apriori pada Transaksi Penjualan dan Pembelian di Toko Bangunan Berbasis Website,” JEISBI (Journal Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 03, no. 04, 2022.
[15] I. W. Pratama, A. Hafiz, J. M. Informatika, and J. M. Informatika, “Implementasi Data Mining Untuk  Menentukan  Trend  Penjualan  Cetakan  Sablon  Pada  Fatih  Clothing  Di  Bandar,” Cendekia , vol. XVIII, no. 1, pp. 326–330, 2019.
[16] E.  Haerani  and  C.  Juliane,  “Finding  Customer  Patterns  Using  FP-Growth  Algorithm  for Product  Design  Layout  Decision  Support,” SISTEMASI ,  vol.  11,  no.  2,  2022,  doi: 10.32520/stmsi.v11i2.1762.
[17] B.  Suma  and  G.  Shobha,  “Privacy  preserving  association  rule  hiding  using  border  based approach,” Indones.  J.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci. ,  vol.  23,  no.  2,  2021,  doi: 10.11591/ijeecs.v23.i2.pp1137-1145.
[18] E.  T.  Naldy  and  A.  Andri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Toko Bangunan MDN,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.525.
[19] F.  Lv,  “Data  Preprocessing  and  Apriori  Algorithm  Improvement  in  Medical  Data  Mining,” 2021. doi: 10.1109/ICCES51350.2021.9489242.
[20] I.  Pratama  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Pemetaan  Profil  Mahasiswa  Untuk  Peningkatan Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Predictive  Apriori,” J.  Eksplora  Inform. , vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.30864/eksplora.v10i2.505.
[21] A.  F.  Lestari  and  M.  Hafiz,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Data  Penjualan  Barbar Warehouse,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  2020,  doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[22] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[23] Z. Abidin, A. K. Amartya, and A. Nurdin, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang  Kendaraan  Roda  Dua  (Studi  Kasus:  Toko  Prima  Motor  Sidomulyo),” J.  Teknoinfo , vol. 16, no. 2, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.
[24] S.  Styawati,  A.  Nurkholis,  and  K.  N.  Anjumi,  “Analisis  Pola  Transaksi  Pelanggan Menggunakan Algoritme Apriori,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, 2021.