Penerapan Algoritma Apriori Dalam Menganalisis Pola Minat Beli Konsumen di Coffee Shop
Suci Meilani Amanda 1 , Debi Setiawan 2 , Liza Trisnawati 3 1,2,3 Universitas Abdurrab e-mail: 1 suci.meilani.a19@student.univrab.ac.id, 2 debisetiawan@univrab.ac.id, 3 liza.trisnawati@univrab.ac.id
Abstract - This study aims to assist the Coffee shop in making decisions to determine the menu recommendations for food and beverage packages provided. To identify purchasing patterns that often appear and to understand consumer preferences for certain menus to  develop new menus by knowing which menus are most preferred by consumers. The method used in this study is a quantitative method. Application of the Apriori Algorithm: At this stage,  the  researcher  will  apply  the  Apriori  algorithm  to  find  association  patterns  between  items  in  the data.  The Apriori algorithm is one of the popular data mining algorithms for finding association patterns. Results and  Analysis  of  the  Application  of  the  Apriori  Algorithm.  At  this  stage,  researchers  will  analyze  the  results  of applying  the  Apriori  algorithm.  So  we  get  the  results  that  the  Apriori  Algorithm  has  proven  itself  to  be  an effective tool for identifying items that frequently appear together in large data sets.
Keywords  Apriori Algorithm , data mining , purchasing patterns
Abstrak  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Membantu  pihak Coffee  shop dalam  mengambil  keputusan  untuk menentukan  rekomendasi  menu  paket  makanan  dan  minuman  yang  disediakan.  Untuk  mengidentifikasi  pola pembelian  yang  sering  muncul  dan  memahami  preferensi  konsumen  terhadap  menu-menu  tertentu mengembangkan menu-menu baru dengan mengetahui menu yang paling disukai oleh konsumen. Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif  .  Penerapan  Algoritma  Apriori:  Pada  tahap  ini, Peneliti  akan  menerapkan  algoritma  Apriori  untuk  menemukan  pola  asosiasi  diantara  item-  item  dalam  data. Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma data mining yang populer untuk menemukan pola asosiasi. Hasil dan  Analisa  Penerapan  Algoritma  Apriori,  Pada  tahap  ini,  Peneliti  akan  menganalisis  hasil  dari  penerapan algoritma  Apriori.  Sehingga  didapatlah  hasil  Algoritma  Apriori telah  membuktikan  dirinya  sebagai  alat  yang efektif untuk mengidentifikasi item-item  yang sering muncul bersama dalam kumpulan data besar.
Kata Kunci  Algoritma Apriori,Kombinasi Item,Pola Pembelian

## I. PENDAHULUAN
Coffee shop atau kedai kopi telah menjadi sebuah fenomena global yang banyak ditemukan diberbagai kota diseluruh  dunia.  Dalam  industri  kopi,  Coffee  shop  menjadi  tempat  yang  populer  bagi  orang  untuk  bersantai  dan menikmati minuman kopi yang beragam. Dalam hal ini pihak perusahaan berusaha meningkatkan fasilitas-fasilitas yang telah disediakan demi kepuasan konsumen sehingga kelangsungan hidup perusahaan dapat terus berjalan[1]. Oleh  karena  itu,  penelitian  mengenai  pola  minat  beli  konsumen  di  Coffee  shop  menjadi  sangat  penting  untuk membantu  pemilik  Coffee  shop  dalam  menyusun  strategi  pemasaran  dan  meningkatkan  penjualan.  Dengan memiliki  dorongan  dalam  memutuskan  untuk  membeli  suatu  produk  dengan  berlandaskan  apa  yang  menjadi pengalaman dalam memilih, serta menggunakan  produk tersebut[2].
Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  Apriori  dalam  analisis  pola  minat  beli konsumen di Coffee shop, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih dalam mengenai preferensi konsumen dan  membantu  pemilik  bisnis  Coffee  shop  dalam  meningkatkan  penjualan.  Algoritma Apriori memungkinkan pemilik supermarket mengetahui apa yang dibeli konsumen saat mereka membeli barang A dan B, Dia memiliki peluang  50%  untuk  membeli  barang  C.  Mengingat  data  transaksi  ini,  pola  ini  sangat  penting[3]. Apriori menggunakan pendekatan iterative dimana itemset digunakan untuk mengekpolrasi (K+1) itemset berikutnya.
Dua  tolak  ukur  prnting  tidaknya  asosiasi  adalah support dan coffidence.  Support adalah  nilai  penunjang sedangkan confidence adalah  nilai  kepastian[4].  Algoritma Apriori bertujuan untuk  menemukan frequent  itemset

## 26 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
dijalankan pada sekumpulan data mining yang mempelajari tentang perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu[5]. Beberapa waktu terakhir penggunaan bahasa pemrograman dengan bahasa  python  sudah  banyak  dilakukan  dengan  sifat  bahasa  pemrogramannya  yang  open  source  mengakibatkan siapa  saja  dapat  memanfaatkan  bahasa  pemrograman  python[6].  Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai pengektrakan  informasi  dari  sekumpulan  data  besar  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan[7].  Namun, penelitian mengenai penerapan algoritma Apriori bagi pola minat beli konsumen di Coffee shop masih terbatas .
Pola  yang  ditemukan  biasanya  mempresentasikan  bentuk  aturan  implikasi  atau  sumber  fitur.  Tujuannya adalah  menemukan  pola  yang  menarik  dengan  cara  yang  efisien[8].  Eksplorasi  dari  analisa  secara  otomatis  atau semiotomotis terhadap data-data dalam jumlah besar untuk mencari pola dan aturan yang berarti[9]. Penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  konstribusi  untuk  pengembangan  pengetahuan  mengenai  penerapan  algoritma Apriori dalam menganalisis pola minat beli konsumen di Coffee shop karena preferensi dan niat pembelian tidak selalu menghasilkan pilihan pembelian yang actual[10]. Dalam penelitian ini peneliti akan mengambil data Coffee shop  di  Kecamatan  Tampan,  Kota  Pekanbaru,  Provinsi  Riau  untuk  mengidentifikasi  pola  minat  beli  konsumen menggunakan algoritma Apriori.
Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  bagi  pemilik  Coffee  shop  dalam meningkat penjualan produk dan kepuasan pelanggan. Penelitian Ini menggunakan Metode kuantitatif yang mana merupakan  metode  yang  mengandalkan  data  berupa  angka  atau  numeric,  yang  diperoleh  melalui  teknik pengukuran atau perhitungan. Metode ini akan digunakan peneliti berdasarkan pada data-data lapangan yang dapat diukur  secara  objektif  yang  membantu  pihak  Coffee  shop  mengelola  dan  menganalisis  menggunakan  teknik statistic atau matematika.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Data  mining  adalah  proses  pencarian  pola-pola  yang  tersembunyi  berupa  pengetahuan  yang  tidak diketahuisebelumnya  dari  sekumpulan  data[11].  Analisis  asosiasi  atau association  rules merupakan  teknik  data mining  yang  digunakan untuk  menemukan  pola  yang  menggambarkan  kekuatan  hubungan  fitur  dalam  data[12]. Teknologi  informasi  yang  dikemas  dalam  aplikasi  online  sangat  memberikan  nilai  tambah  bagi  perusahaan  yang dapat  mempercepat  akses  data  dan  dapat  memberikan  informasi  yang  up  to  date[13].  Perkembangan      teknologi tidak      bisa      dimungkiri      di      zaman      serba      canggih      sekarang      ini.      Teknologi      terus  berkembang    dan bermunculan    dari    masa    ke    masa.    Teknologi    merambah    dalam    aspek    kehidupan    manusia    dengan  tujuan memudahkan  manusia  dalam  melakukan  suatu  aktivitas[14].
Dalam  penelitian  ini,  kita  akan  menganalisis  hubungan  antara  lokasi  pertanian  kopi  dan  kualitas  kopi menggunakan bahasa pemrograman Python. Dengan menggunakan Python, kita dapat memanipulasi, membersihkan, dan  menganalisis  dataset  kopi  dengan  mudah.  Selain  itu,  Python  juga  menyediakan  berbagai  library  yang  berguna untuk  analisis  data  seperti ‘NumPy’,  ‘Pandas’,  dan  ‘Matplotlib’,  yang  akan  membantu  kita  dalam  memahami  dan memvisualisasikan hubungan antara variabel-variabel terkait[15]. Data Mining menjadi sebuah metode yang cukup kategoris untuk direkomendasikan dalam penyelesaian masalah terhadap penjualan produk makanan dan minuman, terlebih Algoritma Apriori[16].

## III. METODE PENELITIAN

## A.  Teknik Pengambilan Data
1. Observasi langsung
Melakukan  observasi  langsung  di Coffee  shop untuk  mengumpulkan  data  mengenai  jenis  produk  kopi  yang dijual, harga produk, waktu penjualan, dan jumlah produk yang terjual setiap harinya.
2. Wawancara
Melakukan wawancara dengan pelanggan untuk mengumpulkan data tentang preferensi pelanggan, seperti jenis kopi yang disukai, topiing atau pilihan tambahan lainnya,serta harga yang dianggap wajar.
3. Studi Literatur
Pada teknik ini peneliti membaca, mencatat, dan mempelajari beberapa jurnal, skripsi yang berhubungan dengan objek penelitian.
4. Pre- Processing
Tahap ini sangat penting dalam data mining agar mendapatkan hasil yang terbaik. Pra-pemprosesan data membantu algoritma berjalan lebih cepat. Berikut tahap pra-pemprosesan dari penelitian :
a. Seleksi Data
Tahap  ini  adalah  tahap  awal  untuk  mengubah  data  mentah  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber menjadi informasi dan bias digunakan untuk proses selanjutnya.

## Vol. 1 No. 2 Tahun 2023
Rudiansyah, Identifikasi Faktor Risiko Stunting …| 27
b. Normalisasi Data
Tahap ini merupakan proses mengukur nilai atribut data sehingga sesuai dengan rentang yang ditentukan.
c. Tranformasi Data
Tahap ini merupakan proses mentransformasikan data terpilih sebagai akibatnya data sebelumnya sinkron buat proses data mining
5. Identifikasi Association Rule
Association rule adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara satu kombinasiitem. Peraturan asosiasi memiliki dua tindakan yang relevan yaitu:
a. Support  yaitu  mengacu  pada  jumlah  nilai  penunjang  atau  persentase  campuran  media dalam item basis data.
b. Confidence yaitu kuatnya interaksi antar item pada sebuah Apriori
6. Perhitungan dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Algoritma Apriori dibagi menjadi beberapa langkah yang disebut iterasi atau lintasan, yaitu :
1) Pembentukan  kandidat  itemset,  kandidat  itemset  terbentuk  dari  kombinasi  (k-1)-itemset  yang  diperoleh  dari iterasi sebelumnya.
2) Perhitungan  support  untuk  masing-masing  kandidat  k-itemset.  Support  untuk  setiap  set  kandidat  k  1  item diperoleh dengan memindai database yang bertujuan untuk menghitung jumlah transaksi yang berisi semua item dalam kandidat k-itemset.
3) Sesuaikan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi yang mengandung k- item atau k-itemset yang supportnya lebih besar dari minimum support.
4) Jika ada pola frekuensi tinggi baru yang ditemukan, maka seluruh proses akan berhenti. Jika tidak maka ditambah satu dan kembali kebagian.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Proses Pengolahan Data di Coffee Shop Candu Kopi
Tabel 2 Penjumlahan Item Pada Setiap Transaksi TRANSAKSI ITEMS 1 Caramel machiato, es kopi  , Hot Capuucino 2 Banana Fields, Cookies & Cream 3 Caramel Maciato, Es Kopi 4 Caramel Machiato, Es Kopi 5 Banana Fields, Iced Lemon Tea 6 Caramel achiato, es Kopi 7 Banana Fields, Es Kopi  , Hot Latte, Ice Lemon Tea 8 Ice Chocolate, Iced Matcha 9 Es Kopi  , Hot Chocolate, Iced Chocolate 10 Es kopi  , Es Kopi Milo 11 Es Kopi, Hot Americano 12 Es Kopi, Es kopi Milo, Iced Mocha 13 Es Kopi Milo, Iced Chocolate 14 Es Kopi, iced Mocha, Hot Chocolate, Iced Lemon Tea 15 Es Kopi, Hot Cappucino 16 Cookies & Cream, es kopi Milo 17 Hot Americano, Iced Mocha 18 Hot Latte,iced Lemon Tea, Iced Mocha 19 Caramel Machiato, Es Kopi 20 Ice Chocolate, Iced Matcha

## 28 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
21 Es Kopi Milo, Iced Chocolate 22 Es Kopi  , Hot Chocolate, Iced Chocolate 23 Banana Fields, Iced Lemon Tea 24 Es Kopi, iced Mocha, Hot Chocolate, Iced Lemon Tea 25 Banana Fields, Cookies & Cream 26 Hot Americano, Iced Mocha 27 Hot Latte,iced Lemon Tea, Iced Mocha 28 Ice Chocolate, Iced Matcha

## B. Proses pengolahan data menggunakan ALgoritma Apriori
Pada tahap ini dilakukan perhitungan manual dengan menggunakan algoritma Apriori dengan cara menentukan frequent  itemset  pada  setiap  transaksi.  Untuk  melakukan  perhitungan  frequent  itemset  maka  ditentukan  terlebih dahulu nilai minimum support untuk Data Candu Kopi yaitu 0,1 (10%) dan minimum confidence 0,6 (60%).
Tabel 2

## Penjumlahan Item Pada Setiap Transaksi
T CM EK HC BN CC ILT HL IAI IC IM HC EM HA IM 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 10 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 11 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 12 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 13 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 14 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 15 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 18 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1 19 1 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 22 0 1 0 0 0 0 0
0 1 0 1 0 0 0 23 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 24 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 25 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 26 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 1 27 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 28 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 0 0 0 0 jml 5 14 2 5 3 7 3
1 7 3 4 5 3 6
Setelah tabel 2 selesai maka dilakukanlah langkah selanjutnya, yaitu penentuan frequent 1-itemset seperti dalam tabel 3 berikut ini.
Persamaan satu (1) adalah rumus untuk mendapatkan nilai support.

## Vol. 1 No. 2 Tahun 2023
Rudiansyah, Identifikasi Faktor Risiko Stunting …| 29
Tabel 3 Perhitungan Frequent 1-Itemset ITEMS Support Caramel Machiato 0,1786 Es Kopi 0,5 Hot Cappucino 0,0714 Banana Fields 0,1786 Cookies & Cream 0,1071 Iced Lemon Tea 0,25 Hot Latte 0,1071 Iced Americano 0,0357 Iced Chocolate 0,25 Iced Matcha 0,1071 Hot Chocolate 0,1429 es Kopi Milo 0,1786 Hot Americano 0,1071 Iced Mocha 0,2143
Tabel  III  diatas  merupakan  frequent  1-itemset,  dimana  data  yang  memenuhi  nilai  minimum  support  0,1 diatas  akan  digunakan  untuk  membentuk  pola  kombinasi  2-itemset  mulai  dari  pembentukan  pola  kombinasi  2- itemset sampai pada pembentukan pola 3-itemset.
Pembentukan  frequent  2  –itemset  dibentuk  dengan  mengkombinasikan  item-item  yang  memenuhi  nilai minimum support yang telah ditentukan.
Persamaan dua (2) adalah rumus untuk mendapatkan nilai support dari suatu kombinasi item.
Support (A,B) = P  (A ⋂ B )
Support (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠i 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠i
Tabel 2
Perhitungan frequent 2-itemset
ITEMS FREKUENSI SUPPORT {Caramel Machiato, Es Kopi} 5 0,178571 {Caramel machiato, Banana Fields} 0 0 {Caramel Machiato, Iced Lemon Tea} 0 0 {Caramel Maciato, Iced Chocolate} 0 0 {Caramel Machiato, Es Kopi Milo} 0 0 {Caramel Machiato, Iced Mocha} 0 0 {Es Kopi, Banana Fields} 1 0,035714 {Es Kopi,  Iced Lemon Tea} 4 0,142857 {Es Kopi, Iced Chocolate} 2 0,071429 {Es Kopi, Es Kopi Milo] 2 0,071429 {Es Kopi, Iced Mocha} 3 0,107143 {Banana Fields, Iced Lemon Tea} 3 0,107143 {banana Field, Iced Chocolate} 0 0 {Banana Fields, Es Kopi Milo] 0 0 {Banana Fields, Iced Mocha} 0 0 {Iced Chocolate,Es Kopi Milo} 2 0,071429

## 30 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
{Iced Chocolate, Iced Mocha} 0 0 {Es kopi Milo, Iced Mocha} 1 0,035714
Data pada tabel IV adalah frequent 2-itemset yang memenuhi nilai minimum support dan yang tidak memenuhi nilai minimum support. Kombinasi-kombinasi yang terbentuk untuk 2 frequent itemset dapat dilihat dari perhitungan menggunakan bahasa pemograman python pada gambar I dibawah ini:

## Gambar I. Perhitungan Frequent 2-Itemset Yang Memenuhi Nilai Minimum Support Menggunakan Bahasa Pemograman Python
Gambar I menunjukkan bahwa hasil kombinasi frequent 2-itemset yang terbentuk dari kombinasi frequent 1-itemset yang memenuhi nilai minimum support. Dari gambaran gambar I tidak didapat kombinasi untuk frequent 3-itemset.  Karena  tidak  ada  lagi  item  yang  bisa  dikombinasikan  untuk  frequent  3-itemset  maka  perhitungan frequent itemset dihentikan.

## C. Pembentukan Rule Association
Setelah  pencarian  algoritma  Apriori  selesai  dilakukan,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  rule association  dengan  menghitung  menggunakan  aturan  assosiasi  A  ke  B.  Kekuatan  aturan  asosiasi  dilihat  dengan cara melihat nilai  confedence dan liftnya. Untuk nilai minimum confidence ditetapkan 0,6 (60%).
Adapun rumus untuk mendapatkan nilai confidence ialah:
Confidence (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠i 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠i 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Gambar 2. Perhitungan Association Rules Yang Memenuhi Nilai Minimum Support Menggunakan Bahasa Pemograman Python
Gambar  2  menggambarkan  rule  association  yang  memenuhi  nilai  minimum  confidence  0,1.  Hal  ini  akan memberikan informasi tentang perbaikan dan peningkatan probabilitas dari consequent berdasarkan antecedent dan dilanjutkan dengan perhitungan lift.

## D. Pembentukan Lift Ratio
Lift  menunjukkan  adanya  tingkat  kekuatan  rule  atas  kejadian  acak  dari  antecedent  dan  consequence berdasarkan pada supportnya masing-masing. Lift didefinisikan sebagai berikut :
Lift Ratio = 𝑪𝑜𝑛𝒇i𝑑𝑒𝑛𝒄𝑒 𝑬𝒙𝒑 𝑪𝑜𝑛𝒇i𝑑𝑒𝑛𝒄𝑒
Vol. 1 No. 2 Tahun 2023
Gambar 3. Perhitungan Lift Ratio Menggunakan Bahasa Pemograman Python
Dari  gambar  3  dibawah  maka  akan  didapat  kita  lihat  rule-rule  yang  memenuhi  nilai  minimum  confidence. Hasil  ini  sangat  penting  karena  pada  tahap  inilah  yang  menentukan  sukses  atau  tidaknya  langkah  terakhir  yaitu kesimpulan . Aturan  yang  digunakan  untuk  Assosiasi  Final  adalah  aturan  yang  memiliki  hasil  paling  besar  dari perkalian dengan nilai confidence.

## III. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini didapatlah kesimpulan bahwa Efektivitas dalam algoritma Apriori terbukti sangat efektif dalam  menemukan item-item yang sering  muncul bersama dalam data transaksional atau data yang terstruktur. Dengan menggunakan konsep-konsep seperti dukungan (support) dan tingkat keyakinan (confidence), algoritma Apriori ini dapat menghasilkan kumpulan aturan asosiasi yang signifikan dan berguna.
Peneliti juga menemukan bahwa Python memiliki beragam library yang dapat mendukung langkah-langkah penting  dalam  algoritma  Apriori,  selama  penerapan  algoritma  Apriori,  peneliti  menyadari  bahwa  pemahaman tentang prinsip dasar algoritma dan konsep asosiasi data sangatlah penting. Memahami cara kerja dari library atau modul yang digunakan menjadi kunci kesuksesan dalam penerapan algoritma Apriori.

## UCAPAN TERIMA KASIH
1. Kepada Allah SWT yang telah memberikan nikmat yang luar biasa, Alhamdulilah masih diberikan kesempatan untuk menimba ilmu untuk dunia dan ahkirat.
2. Bapak Debi Setiawan, M.Kom selaku pembimbing I yang telah  memberikan bimbingan dan arahannya hingga tersusunnya penelitian ini.
3. Ibuk  Liza  Trisnawati,  ST,  M.Kom  selaku  pembimbing  II  yang  telah  memberikan  bimbingan  dan  arahannya hingga tersusunnya penelitian ini.
4. Pihak-pihak Owner, Penanggung jawab Coffee Shop yang telah di teliti telah banyak memberi peneliti informasi terkait penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Heryanto and T. Wira Harjanti, “Analisis Perbandingan Ruang dan Waktu pada Algoritma Sorting Menggunakan Bahasa Pemrograman Python,” vol. 4, no. 2, pp. 342–347, 2023.
[2] A. Aprizald, M. A. Hasan, and D. Setiawan, “Aplikasi Keamanan Data Berbasis Web Menggunakan Algoritma AES 128 Untuk Enkripsi Dan Dekripsi Data,” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 85–95, 2023, doi: 10.58794/jekin.v2i2.225.
[3] P. T. Mardiana and O. yogi Sari, “Peningkatakan Minat Beli Ulang Dengan Kualitas Pelayanan dan Keragaman Produk Terhadap Coffee Shoop Bencoolen,” J. Ilmia MEA (Manajememen, Ekon. dan Akunt. , vol. 6, no. 2, pp. 1916–1929, 2022, [Online]. Available: http://journal.stiemb.ac.id/index.php/mea/article/view/2383%0Ahttp://journal.stiemb.ac.id/index.php/mea/article/download/ 2383/1138
[4] U. M. D. E. C. D. E. Los, “Definisi Umum Data Mining,” 2019.
[5] Ismunandar, D. Setiawan, and W. Yulianti, “Aplikasi Joged (Jamoe Gendong) Berbasis Mobile Dengan Pendekatan UCD,” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 58–67, 2022, doi: 10.58794/jekin.v2i2.130.
[6] R. Amaliyyah, “Skripsi (Association Rules),” 2021.
[7] M. N. Fishendra, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Fasilitas Terhadap Kepuasan Tamu Kliri Coffee and Space Semarang,” J. Visi Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 66–73, 2022.
[8] M. U. Albab and D. Hidayatullah, “Penerapan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Inventori Toko,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1321, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4160.
[9] D. m. K. Sitanggang, buku algoritma apriori . Jl Sampul No. 4 , Medan, 2023.
[10] E. - and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Menentukan Stok Bahan Baku Pada Restoran Nelayan Menggunakan Metode Association Rule,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2407.
[11] F. A. Sianturi, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50– 57, 2018, [Online]. Available: http://bowmasbow.blogspot.com/20
[12] R. Lo et al. , “Penggunaan Bahasa Pemrograman Python dalam Menganalisis Hubungan Kualitas Kopi dengan Lokasi Pertanian Kopi,” vol. 2, no. 2, pp. 100–109, 2023.
[13] R. P. Tulodo, W. Wahyudin, and M. A. Syafii, “Peningkatan Penjualan Oriental Cafe Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Pendidik. dan Kewirausahaan , vol. 9, no. 1, pp. 284–296, 2021, doi: 10.47668/pkwu.v9i1.236.
[14] A. Heriansya and E. Arini, “PENGARUH AIDA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK BATIK BASUREK AL-SUFI DI KOTA BENGKULU,” vol. 4, no. 1, pp. 41–54, 2023.
[15] 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, pp. 223–230, 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[16] B. A. B. Ii and L. Teori, “2.1.1 Pengertian Sistem,” 2019.