p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Sistem Rekomendasi pada Fitur Keranjang Menggunakan Metode Algoritma Apriori pada Aplikasi Sayurmurah.Com Berbasis Website
Syabriena Putri Veriane #1 , M. Harry K Saputra #2
# Prodi/Jurusan D4 Teknik Informatika Politeknik Pos Indonesia Jln. Sari Asih No. 54 Kode Pos 40151 Bandung, Jawa Barat
1 1184094@std.poltekpos.ac.id
2 putra.b13@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  terutama  pada  bidang  internet  tentunya  sangat  berpengaruh  dalam  kehidupan. Kemunculan e-commerce memberi kemudahan dan kenyamanan dalam jual beli online. Namun, masalah yang dihadapi pada website e-commerce penjualan kebutuhan pokok adalah belum adanya sistem rekomendasi pada fitur  keranjang  hingga  pelanggan  kesulitan  saat  memilih  pilihan  yang  akan  diambil  sesuai  kebutuhan.  Pada penelitian ini akan digunakan metode algoritma apriori dengan menggunakan 10 data resep yang didalamnya terdapat  bahan-bahan  masakan  yang  akan  diolah  untuk  melakukan  rekomendasi.  Data  akan  dilakukan preprocessing  untuk  mengurangi  noise  pada  data.  Kemudian  data  akan  dilakukan  diolah  untuk  mendapatkan support, confidence dan keterkaitan antara produknya. Penelitian ini didapatkan support yang beragam, support paling rendah senilai 11% hingga yang tertinggi mencapai 70%. Hasil dari penelitian ini mendapatkan antecedent dan consequent dari item yang digunakan sehingga memungkinkan untuk dijadikan sistem rekomendasi.
Kata kunci: E-commerce , Apriori, Support , Antecedent , Consequent , Sistem Rekomendasi

## Implementation of Apriori Algorithm in Recommendation System in E-Commerce Web Application

## Abstract
Improvement in technology especially on the internet are very influential in life. Appearance of e-commerce are giving help, improvement, and comfort especially in buying and selling thing online. However, the problem faced by  basic  needs  selling  website is there are  no recommendation system available in  basket feature so that  the customer facing difficultness to choose what the need. Apriori algorithm will be used in this paper using 10 data of recipe that have ingredients to be processed into recommendation system. The data will be pre processed to reduce  data  noises.  After  pre  processing,  the  data  will  be  processed  to  get  support,  confidence,  and  relation between each product. The result of research on this paper is different value in support, lowest support rating is 11% and the highest is around 70%. Result of this paper also getting the antecedent and consequent from the item used so that it can be used as recommendation system.
Keywords: E-commerce, Apriori, Support, Antecedent, Consequent, Recommendation System

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  terutama  pada  bidang  internet tentunya  sangat  berpengaruh  dalam  kehidupan.  Internet sangat membantu dalam berbagai aspek kehidupan, mulai dari  bidang  pendidikan,  pemerintahan,  hingga  pada kegiatan jual beli. Saat ini, kegiatan jual beli secara manual sudah  mulai  ditinggalkan  sedikit  demi  sedikit.  Beberapa pelaku  jual  beli  saat  ini  sudah  sangat  memanfaatkan keberadaan internet. Kegiatan jual beli di internet dikenal dengan istilah e-commerce karena disediakan di beberapa platform mulai dari mobile hingga web.
Kemunculan  e-commerce  memberi  kemudahan  dan kenyamanan dalam kegiatan jual beli online. Hal tersebut menjadi faktor utama pendorong banyaknya peminat dalam kegiatan  jual  beli  online  dibandingkan  dengan  belanja langsung ke pasar tradisional.
Berdasarkan  data  yang  didapat  dari  Kementrian Keuangan,  peningkatan  jumlah  anggota  online  shop membuat  nilai  transaksi  e-commerce  di  indonesia mengalami  peningkatan.  Pada  tahun  2018,  nilai  transaksi mencapai  Rp77,766  triliun  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya  yang  hanya  mencapai  Rp30,942  triliun. Peningkatan  nilai  transaksi  diperkirakan  mencapai  151% pada tahun 2018.

## Gambar 1. Grafik transaksi e-commerce
Dengan  adanya  peningkatan  tersebut,  eksistensi pedagang  pasar  tradisional  secara  tidak  langsung  sudah mulai  terkikis.  Eksistensi  yang  mulai  terkikis  tersebut berdampak  pada  pola  hidup  masyarakat  yang  menjadi pedagang  di  pasar  tradisional.  Para  pedagang  pasar tradisional  dituntut  untuk  mencari  cara  supaya  dapat meningkatkan  dan  mengembangkan  pasar  tradisional. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk meningkatkan  dan  mengembangkan  ekesistensi  pasar tradisional  yaitu  ikut  bergabung  menjadi  mitra  pada  e- commerce yang menjual bahan kebutuhan pokok.
Pada  website  tersebut  terdapat  beberapa  fitur,  salah satunya  fitur  keranjang.  Pada  fitur  keranjang,  masih terdapat  kekurangan,  kekurangan  tersebut  yaitu  belum adanya sistem rekomendasi. Karena terdapat sangat banyak pilihan pada website, maka sistem rekomendasi ini sangat diperlukan  untuk  menyaring,  memprioritaskan,  dan menyampaikan  informasi  yang  relevan  dan  efisien  bagi customer untuk memilih pilihan sesuai dengan kebutuhan. Selain  itu,  sistem  rekomendasi  digunakan  untuk mengurangi  masalah  kelebihan  informasi  yang  akan ditampilkan didalam website.
Berdasarkan  permasalah  yang  didapat,  maka  akan dibangun  fitur  keranjang  yang  mengimplementasikan sistem  rekomendasi  menggunakan  metode  algoritma apriori  pada  aplikasi  penjualan  bahan  pokok  berbasis website.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  pada pembuatan  sistem  pada  website  tersebut  adalah  PHP dengan  framework    Laravel  8  dibantu  dengan  Bootstrap. Database yang digunakan adalah MySQL.
Pada masalah yang didapati pada system tersebut adalah belum  adanya  system  rekomendasi  pada  website  tersebut sehingga  pelanggan  mengalami  kesulitan  untuk  memilih pilihan yang tepat sesuai kebutuhan.
Tujuan  dati  pembuatan  system  tersebut  adalah  untuk menyaring, memprioritaskan dan menyampaikan informasi yang  relevan  dan  efisien  pada  fitur  keranjang.  Kemudian system tersebut akan bertujuan untuk mengurangi masalah kelebihan informasi yang akan ditampilkan dalam website.

## II. S TUDI L ITERATUR
Cara  mudah  agar  format  makalah  Anda  sesuai  dengan format makalah yang kami perlukan, gunakan dokumen ini sebagai template dan ketik teks Anda di dalamnya.

## A. Sistem
Sistem berasal dari bahasa latin yang berarti systema dan bahasa yunani sistema yang berarti unsur atau elemen yang saling berkaitan dan saling berpengaruh dalam melaksanakan  aktivitas  agar  tercapai  sebuah  tujuan  yang sama [1].
Berdasarkan  pendapat  tersebut,  maka  sebuah  sistem perlu  menjadi  kesatuan.  Sistem  terdiri  dari bagian bagian yang kecil dan digabungkan agar menjadi sebuah kesatuan. Dengan  adanya  sebuah  kesatuan  pada  sistem  tersebut, maka sebuah sistem harus memiliki tujuan yang jelas.

## B. Website
World wide web atau sering di kenal sebagai web adalah suatu layanan sajian informasi yang menggunakan konsep hyperlink  (tautan),  yang  memudahakan  surfer  (sebutan para  pemakai  komputer  yang  melakukan  browsing  atau penelusuran  informasi  melalui  internet).  Web  dapat menghubungkan  dari  sembarang  tempat  dalam  sebuah dokumen  atau  gambar  ke  sembarang  tempat  di  dokumen lain.  Dengan  sebuah  browser  yang  memiliki  Grapihcal User  Interface  (GUI),  link-link  dapat  di  hubungkan  ke tujuannya  dengan  menunjuk  link  tersebut  dengan  mouse dan menekannya[2][3]

## C. E-Commerce
E-commerce  merupakan  suatu  sistem  atau  paradigma baru  dalam  dunia  bisnis,  yang  menggeser  paradigma perdagangan  tradisional  menjadi  electronic  commerce yaitu  dengan  memanfaatkan  teknologi  ICT  (Information and  Communication  Technology),  atau  dengan  kata  lain teknologi  internet.  Definisi  e-commerce  secara  umum “ Proses membeli, menjual, baik dalam bentuk barang, jasa ataupun  informasi,  yang  dilakukan  melalui  media internet”.[4]
Menurut Stefan Probst (Opticom), definisi e-commerce adalah  “Bisnis  yang  dilakukan  secara  electronic  yang melibatkan  aktivitas-aktivitas  bisnis  berupa  business  to business ataupun business to consumen melalui teknologi internet.”
E-business  adalah  transaksi  yang  menggunakan  media elektronik yang dipergunakan untuk berjualan atau proses pembelian  atau  proses  pembelian  suatu  atau  beberapa produk  menggunakan  teknologi  ICT.  Secara  umum, interaksi  dan  transaksi  antara  pelaku  bisnis  yang  akan menggunakan  teknologi  ecommerce  dapat  dikategorikan dalam jenis B2B ( business to business ), B2C (business to consumen),  C2B  (consumen  to  business),  dan  C2C (consumen to consumen) [5]

## D. Recommender System
Recommender system membantu memberi saran kepada user  mengenai  barang  yang  yang  memungkinkan  untuk mereka beli atau mereka miliki. Rekomendasi yang dibuat oleh sistem dapat membantu user dalam mencari data atau kebutuhan  yang  yang  sesuai  dengan  keinginan  user sehingga user tidak perlu susah payah untuk mencarinya[6], [7][8]. Sejak pertama kali ditemukan pada tahun 1990, ada banyak penelitian mengenai sistem rekomendasi dilakukan. Sistem  rekomendasi  mulai  diaplikasikan  ke  berbagai
0 50 100 150 200 250 300 2017 2018 2019 2020
bidang dengan metode yang berbeda seperti Content Based, Collaborative Filtering, dan Hybrid.[9]–[11]

## E. Hypertext Pre-Processor
PHP  (Hypertext  Preprocessor)  merupakan  bahasa pemrograman  pada  sisi  server  yang  memperbolehkan programmer  menyisipkan  perintah  –  perintah  perangkat lunak  web  server  (Apache,  IIS,  atau  apapun)  akan dieksekusi  sebelum  perintah  itu  dikirim  oleh  halaman  ke browser yang me-request-nya, contohnya adalah bagaimana  memungkinkannya  memasukkan  tanggal sekarang  pada  sebuah  halaman  web  setiap  kali  tampilan tanggal dibutuhkan. Sesuai dengan fungsinya yang berjalan di sisi server maka PHP adalah bahasa pemrograman yang digunakan  untuk  membangun  teknologi  web  application. (Kevin  Yank,  2002)  PHP  telah  menjadi  bahasa  scripting untuk  keperluan  umum  yang  pada  awalnya  hanya digunakan  untuk  pembangunan  web  yang  menghasilkan halaman  web  dinamis.  Untuk  tujuan  ini,  kode  PHP tertanam  ke  dalam  dokumen  sumber  HTML  dan diinterpretasikan  oleh  server  web  dengan  modul  PHP prosesor,  yang  menghasilkan  dokumen  halaman  web. Sebagai  bahasa  pemrograman  untuk  tujuan  umum,  kode PHP diproses oleh aplikasi penerjemah dalam modus baris -  baris  perintah  modus  dan  melakukan  operasi  yang diinginkan  sesuai  sistem  operasi  untuk  menghasilkan keluaran  program  dichannel  output  standar.  Hal  ini  juga dapat  berfungsi  sebagai  aplikasi  grafis.  PHP  tersedia sebagai prosesor untuk server web yang paling modern dan sebagai  penerjemah  mandiri  pada  sebagian  besar  system operasi dan komputer platform [12]–[14].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  melakukan  perancangan  dibutuhkan  sebuah metode  untuk  memudahkan  dalam  merancang  dan mengembangkan  sistem  aplikasi.  Metode  penelitian  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode algoritma apriori dengan menggunakan sistem rekomendasi  dan  terbagi  menjadi  beberapa  tahap  agar pembuatan sistem dapat terstruktur. Berikut adalah tahapan yang  akan  dilakukan  Ketika  melakukan  pengembangan yang akan ditunjukan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram alur penelitian

## A. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  serangkaian  kegiatan  yang melakukan  metode  pengumpulan  data  pustaka,  menjadi sumber bacaan referensi. Ketika data data sudah terkumpul selanjutnya  mencari  refrensi  untuk  menetukan  metode yang  akan  digunakan  dan  metode  yang  akan  dijadikan perbandingan.  Setelah  menentukan  metode  yang  akan digunakan,  pada  tahap  ini  juga  melakukan  pengumpulan data  dummy  yang  nantinya  akan  menjadi  bahan  training dan testing data.

## B. Pengumpulan Data
Pada proses ini akan dilakukan pengumpulan data. Data akan dikumpulkan dengan menggunakan metode scraping. Pengumpulan data akan dilakukan pada website yang berisi resep  atau  bahan  bahan  makanan  terutama  pada  sayuran. Data yang dikumpulkan akan disimpan dalam bentuk csv. Data  yang  terkumpul  masih  dalam  bentuk  data  mentah yang perlu dilakukan pengolahan pada tahap preprocessing.

## C. Pre-processing
Preprocessing  adalah  proses  pengubahan  bentuk  data yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  terstruktur  agar sesuai  kebutuhan  untuk  diproses  selanjutnya.  Data  yang terkumpul masih menggunakan huruf yang case-nya tidak beraturan.  Oleh  karena  itu,  data  perlu  diubah  menjadi format  lowercase  untuk  menyetarakan  huruf  agar mempermudah  melakukan  pengolahan  data.  Data  yang telah  melewati  pre-processing  adalah  data  yang  lebih tersktruktur.

## D. Training dan Testing Data
Training  data  merupakan  melatih  dataset  untuk membuat  prediksi  atau  menjalankan  fungsi  sebuah
algoritma. Testing data dilakukan untuk melihat keakuratan data.  Pada  tahap  ini,  data  dummy  yang  sudah  diperoleh melakukan  dua  kali  training  test  dan  testing  test  dengan menggunakan  metode  yang  berbeda  untuk  menjalankan fungsi  algoritma  dan  menghasilkan  sebuah  perbandingan. Ketika hasil perbandingan sudah keluar, maka metode yang akan  digunakan  yaitu  metode  yang  memiliki  hasil keakuratan yang lebih banyak.

## E. Implementasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  dari  hasil training  dan  testing  data.  Hasil  dari  training  dan  testing akan  diterapkan  dengan  cara  mencoba  melakukan pengujian dengan memasukan studi kasus tertentu.

## IV. A NALISIS DAN P EMBAHASAN
Data  yang  akan  digunakan  diambil  melalui  metode scraping  manual  pada  website.  data  yang  terkumpul berjumlah  10  data  resep.  Didalam  resep  tersebut  terdapat data  bahan  bahan  yang  digunakan.  Data  yang  berhasil dikumpulkan terdiri dari attribute nama, jumlah item, dan item  mashing  masing.  Data  yang  berhasil  terkumpul  dan disimpan  dalam  bentuk  csv  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 Bahan  bahan  yang  digunakan  tersebut  akan  dilakukan pengolahan  sehingga  terbentuk  sistem  rekomendasi. Sistem  rekomendasi  akan  dibuat  berdasarkan  resep  yang diambil  melalui  bahan  bahan  tersebut.  data  tersebut kemudian akan dilakukan preprocessing terlebih dahulu.

## Gambar 3. Data resep dalam bentuk csv
Pada  tahap  preprocessing,  data  akan  dilakukan lowercase, kemudian data diubah dan ditukar bagian baris dan kolomnya. Setelah data ditukar, maka data akan diubah menjadi true atau false. Perubahan data menjadi true atau false dapat dilihat pada Gambar  4

## Gambar 4. Hasil dari one hot encoding data
Dapat  terlihat  pada  Gambar  4  bahwa  atribut  sudah diubah menjadi bentuk baris. Perubahan tersebut dilakukan dengan  menggunakan  metode  one  hot  encoding. Pengubahan  ini  perlu  dilakukan  karena  komputer  hanya dapat  memproses  bilangan  biner.  True  atau  False  yang digunakan dapat diproses oleh komputer karena nilai true atau false jika dijadikan bilangan biner maka akan menjadi 1  dan  0  sehingga  data  dapat  diproses.    Kemudian  pada bahan  bahan  yang  akan  dilakukan  apriori  akan  dibuat kedalam bentuk kolom. True atau False menunjukan bahwa tiap resep menggunakan bahan tersebut atau tidak.
Setelah  data  bahan  bahan  yang  dibutuhkan  dilakukan preprocessing,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan support dari tiap item dan itemset. Perhitungan support  pada  satu  itermset  dapat  dilakukan  dengan menggunakan rumus(1).[15]
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Jumlah Transaksi A Total Transaksi (1)
Pada  pencarian  beberapa  barang,  dapat  dilakukan dengan menggunakan kombinasi barang untuk menghitung nilai  support.  Pada  nilai  perhitungan  2  support  dapat digunakan dengan rumus (2) berikut.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Hasil  dari  perhitungan  Support  yang  dilakukan  adalah seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Support pada itemset
Pada Gambar 4 dapat terlihat pada data tersebut bahwa hasil  kombinasi  dari  tiap  item  atau  bahan  dari  10  resep tersebut  dapat  menghasilkan 994  kombinasi.  Berdasarkan Gambar  4,  support  yang  dihasilkan  dapat  mencapai  0.77 pada  beberapa  kombinasi  item.  Hal  tersebut  menandakan bahwa  persentase  kombinasi  dari  item  tersebut  paling sering  muncul.  Sedangkan  support  terendah  mencapai terdapat  0.11.  Berdasarkan  data  tersebut,  item  yang memiliki  support  cukup  tinggi  menandakan  bahwa semakin tinggi support maka semakin tinggi kemungkinan itemset tersebut muncul.
Selanjutnya  akan  dilakukan  pencarian  asosiasi.  Dari hasil  pencarian  aturan  asosiasi,  didapatkan  data  asosiasi sejumlah 2000 data aturan asosiasi seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil aturan asosiasi
Pada  table  tersebut  dapat  terlihat  antecedents  dan consequents.  Antecedents  dan  consequents  sangat memiliki keterkaitan. Kemudian dapat terlihat antecedents support yang berisi persentase jika membeli bahan A maka akan  membeli  bahan  B.  Kemudian  pada  consequents support  berisi  persentase  jika  kemungkinan  mengambil bahan B maka besar kemungkinan mengambil bahan A.
Selanjutnya  akan  dilakukan  percobaan  untuk  melihat korelasi  antara  sebuah  item  dengan  item  lainnya.  Pada
percobaan ini akan digunakan frozenset jagung yang akan dilihat  korelasinya.  Pada  saat  melakukan  ujicoba  akan digunakan sebuah filter untuk memangkas aturan asosiasi. Filter  yang  digunakan  akan  membuat  asosiasi  pada  item yang memiliki support lebih dari 85%. Selain filter untuk memangkas aturan asosiasi, filter untuk membatasi lift juga akan  digunakan.  Lift  merupakan  keterikatan  hubungan antara antecedent dan consequent. Nilai dari lift beragam, mulai dai 0 hingga tak terbatas. Pada kasus lift, jika nilai lebih  dari  satu,  maka  hubungan  antara  antecedent  dan consequent  akan  semakin  jauh.  Semakin  kecil  lift  maka akan  semakin  dekat  korelasinya.  Dalam  melakukan perhitungan  Lift  (A-B)  =  Lift  (B-A)  dapat  digunakan persamaan (3) berikut.
= 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) Support (B) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) Support (B) = 𝑃 (𝐴∩𝐵) 𝑃(𝐴)𝑃(𝐵) (3)
Untuk perhitungan korelasi yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 7. Heatmap
Pada  Gambar  7,  terdapat  consequent  dan  antecedent. Antecedent  merupakan  sebuah  item  yang  akan  dilihat korelasinya. Antecedent hanya dapat terdiri atas satu item saja. Pada kasus ini, item pada antecedent akan digunakan pada item jagung.
Pada  Gambar  7  terdapat  consequent  yang  merupakan korelasi  dari  item  antecedent.  Consequent  dapat  terdiri lebih dari satu item. Antecedent dan consequent memiliki keterkaitan.  Dapat dikatakan bahwa pada setiap pembelian jika antecedent maka consequent. Jika membeli barang A maka akan membeli barang B. Pada kasus ini, dapat dilihat pada Gambar 7 bahwa jika pembeli membeli jagung, maka akan membeli yang lainnya seperti cabai merah dan telur. Sehingga  pada  diagram  diatas  menunjukan  hubungan antara satu item dengan item lainnya.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan hasil analisis dari 10 data yang digunakan pada sistem rekomendasi yang telah dilakukan, didapatkan support  dan  confidence  yang  beragam.  Semakin  sering barang muncul maka akan semakin tinggi dari support yang didapat.  Kemudian  pada  sistem  rekomendasi  terdapat istilah  antecedent  dan  consequent.  Kedua  hal  tersebut
memiliki  keterkaitan  yang  sangat  erat.  Jika  dibuat  dalam kalimat  maka  akan  menjadi  Jika  antecedent  maka  akan consequent.  Pada  analisis  ini,  antecedent  adalah  jagung. Maka  jika  akan  membeli  jagung  maka  akan  membeli barang seperti cabai merah dan telur juga.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  J.  Kamal,  Nuryanto,  and  A.  N.  Prabowo,  “Sistem  Filterisasi pada  Pendaftaran  Online  Pertandingan  Taekwondo  Cup  di  Kota Magelang,” J. Komtika - Komputasi dan Inform. , vol. 2, no. 2, 2019.
[2] P. S. Hasugian, “Perancangan website sebagai media promosi dan informasi,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 82–86, 2018.
[3] J. T. Elektro and P. N. Medan, “Perancangan Website Pada Pt . Ratu Enim Palembang,” pp. 15–27, 2012.
[4] V.  Zwass,  “Electronic  commerce:  Structures  and  issues,” Int.  J. Electron.  Commer. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  3–23,  1996,  doi: 10.1080/10864415.1996.11518273.
[5] S.  Haryanti  and  T.  Irianto,  “Libro  de  actas  2003.,” Jornadas GESCO, 13., 2003, Montevideo, Uruguay. , vol. 3, no. 1, pp. 8–14, 2003.
[6] R.  H.  Mondi,  A.  Wijayanto,  and  Winarno,  “Recommendation System  With  Content-Based  Filtering  Method  for  Culinary Tourism in Mangan Application,” Itsmart , vol. 8, no. 2, pp. 65–72, 2019.
[7] D.  Rusdianto,  Sutiyono,  and  L.  Zaelani,  “Implementasi  Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Pola Peminjaman Buku Di Perpustakaan Universitas Bale Bandung,” J- Sika ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  1–10,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j-sika/article/view/376/313.
[8] A.  -,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Penerapan  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Penjualan  di  Toko  Gudang  BM,” JOINTECS (Journal  Inf.  Technol.  Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5,  2016, doi: 10.31328/jointecs.v1i1.408.
[9] R.  A.  Djamal,  W.  Maharani,  and  P.  Kurniati,  “Analisis  Dan Implementasi  Metode  Item-Based  Clustering  Hybrid  Pada Recommender  System,” Konf.  Nas.  Sist.  dan  Inform. ,  no. November, pp. 216–222, 2010.
[10]  Nugroho,  “Sistem  Rekomendasi  Produk  Ukm  Di  Kota  Bandung Menggunakan Algoritma Collaborative Filtering,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 23–31, 2020.
[11]  C.  S.  D.  Prasetya,  “Sistem  Rekomendasi  Pada  E-Commerce Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 194, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201743392.
[12]  M.  Suhartanto,  “Kata  kunci :  Pembuatan  Website  Sekolah,  PHP,
1.1,” J. Speed-Sentra Penelit. Enginerring dan Edukasi , vol. 4, no.
1, pp. 1–8, 2012.
[13]  R.  S.  dan  J.  Febio,  “MEMBANGUN  APLIKASI  E-LIBRARY MENGGUNAKAN  HTML,  PHP  SCRIPT,  DAN  MYSQL DATABASE Rini Sovia dan Jimmy Febio,” Processor , vol. 6, no. 2, pp. 38–54, 2011.
[14]  M.  Silalahi,  “Perbandingan  Performansi  Database  Mongodb  Dan Mysql Dalam Aplikasi File Multimedia Berbasis Web,” Comput. Based  Inf.  Syst.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  63,  2018,  doi: 10.33884/cbis.v6i1.574.
[15]  A.  W.  Oktavia  Gama,  I.  K.  Gede  Darma  Putra,  and  I.  P.  Agung Bayupati,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan Frequent  Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja,” Maj.  Ilm.  Teknol. Elektro , vol. 15, no. 2, pp. 21–26, 2016, doi: 10.24843/mite.1502.04.