## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Transaksi Penjualan Berbasis Web
Misbahul Marzuqi 1 , Muhammad Ali Ridla 2* , Fajriyanto 3
1 Universitas Ibrahimy Situbondo; misbahmrzuqi@gmail.com
2 Universitas Ibrahimy Situbondo; el.riedla@gmail.com
3 Universitas Ibrahimy Situbondo; fajri17riyan@gmail.com
* Korespondensi: el.riedla@gmail.com
Abstract: The Apriori algorithm is an algorithm that is well known for searching frequent itemsets using the association rule technique. The calculation of the Apriori algorithm uses minimal support and minimal confidence to determine the limit for calculating goods. The a priori algorithm func- tions to determine the pattern of sales of goods that are often purchased together by customers. The history of sales transactions owned by a store can be calculated for its frequent itemset pattern by using an a priori algorithm so that customers can find patterns of items that are often purchased simultaneously  by  customers.  Therefore,  the  a  priori  algorithm  is  very  important  to  be  used  by shop owners because it can determine sales strategies and the placement of goods that are often purchased simultaneously by customers. In this study, the authors succeeded in calculating a sales transaction by determining a minimum support limit of 10% and a minimum confidence of 10%. With  the minimum  support  and minimum confidence  that has  been  set  by  the  author  to  see  the results of the a priori algorithm for sales, then the results of 2 combinations of itemsets that meet the calculation requirements are obtained.
Keywords: Apriori Algorithm, Association Rule, Sale, Transaction
Abstrak: Algoritma  Apriori  merupakan  suatu  algoritma  yang  sangat  dikenal  dalam  melakukan pencarian  frequent  itemset  dengan  menggunakan  teknik association rule .  Perhitungan  Algoritma apriori  menggunakan  minimal  support  dan  minimal  confidence  untuk  menentukan  batas perhitungan barang. Algoritma apriori berfungsi untuk menentukan pola penjualan barang yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Riwayat t ransaksi penjualan yang dimiliki oleh sebuah toko  dapat  dihitung  pola  frequent  itemsetnya  dengan  cara  menggunakan  algoritma  apriori sehingga ditemukan pola barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Maka dari itu, algoritma apriori sangat penting digunakan oleh pemilik toko dikarenakan dapat menentukan strategi penjualan serta penempatan barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Metode yang digunakan untuk penelitian ini menggunakan metode waterfall. Dalam penelitian ini penulis  berhasil  menghitung  suatu  transaksi  penjualan  dengan  menentukan  batasan  minimum support sebesar  10%  dan  minimum Confidence sebesar  10%.  Dengan  minimum  support  dan minimum  confidence  yang  telah  di  tetapkan  penulis  untuk  melihat  hasil  dari  algoritma  apriori terhadap  penjualan,  maka  di  dapat  hasil  2  kombinasi  itemset  yang  memenuhi  ketentuan perhitungan tersebut.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Association Rule, Penjualan, Transaksi
Sitasi: Marzuqi, M.; Ridla, M.A.; dan Fajriyanto. (2023). Implementasi Algoritma  Apriori  untuk  Menen- tukan  Pola  Transaksi  Penjualan Berbasis Web. JTIM: Jurnal Teknolo- gi  Informasi  Dan  Multimedia,  5(3), 196-207.
https://doi.org/10.35746/jtim.v5i3.399 Diterima: 22 Agustus 2023
Direvisi: 16 September 2023
Disetujui: 20 September 2023
Dipublikasi: 29 September 2023
Copyright: ©  2023 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3

## 1. Pendahuluan
Data mining digunakan untuk menemukan hubungan antara data atau bagaimana suatu kelompok data mempengaruhi keberadaan data lainnya, sehingga diperoleh pola pola  tertentu  di  dalam  kumpulan  data  besar[1].  Data  mining  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  metode association  rules . Association  rules merupakan  teknik data mining untuk menemukan suatu kombinasi item. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien[2].
Algoritma apriori merupakan jenis aturan asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering  disebut market  basket  analysis [3]. Algoritma  apriori  sendiri  memiliki  penjelasan  suatu  algoritma  yang  sudah  sangat dikenal  dalam  melakukan  pencarian  frequent  itemset  dengan  menggunakan  teknik association rule [4].
Penjualan merupakan suatu proses pertukaran barang atau jasa antara penjual dan pembeli  [5].  Jenis  penjualan  terdapat  beberapa  jenis  seperti  penjualan  tunai,  penjualan kredit, penjualan cicilan, dan penjualan konsinyasi[6].
Data  transaksi  penjualan  yang  terjadi  pada  suatu  toko  dapat  dimanfaatkan  untuk melakukan strategi penjualan berupa promosi, penempatan barang, dan diskon terhadap paket  pembelian tertentu.  Adapun  untuk mengolah  transaksi  penjualan tersebut dapat menggunakan  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  adalah  bagian  dari  metode  data mining.  Algoritma  apriori  berfungsi  untuk  menentukan  pola  kombinasi  barang  yang sering muncul secara bersamaan. Untuk mengolah data transaksi tersebut yaitu dengan mencari support dan confidence dari data transaksi.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  mengatakan  bahwa  metode association  rule dapat  meningkatkan  penjualan  dan  membuat  startegi  penjualan  yang tepat  untuk  meningkatkan  penjualan  produk  [7].  Metode  association  rule  berfungsi untuk  mengetahui  kombinasi  produk  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh pelanggan.  Dengan  diketahuinya  kombinasi  produk  dapa  dilakukan  promo  dengan mengadakan diskon terhadap produk yang sering dibeli secara bersamaan. Serta dapat dilakukan  marketing  dengan  menempatkan  rak  produk  secara  berdampingan  atau dilakukan  rekomendasi  produk  agar  menarik  bagi  para  pembeli.  Hal  ini  dapat meningkatkan omset penjualan bagi pemilik toko.
Maka dari itu penerapan algoritma apriori dapat digunakan untuk mengolah data transaksi  penjualan  produk  sehingga  dengan  mengolah  data  yang  tersedia  akan  di ketahui pola kombinasi produk yang sering dibeli secara bersamaan. Dengan diketahui pola  kombinasi  produk  yang  sering  terjual  dapat  ditentukan  strategi  penjualan  dan penempatan  produk  di  rak-rak  toko  untuk  meningkatkan  penjualan.  Tujuan penggunaan algoritma apriori dalam menentukan pola transaksi penjualan yaitu untuk meningkatkan  dan  memaksimalkan  penjualan  produk  dengan  memanfaatkan  pola transaksi penjualan yang sering terjadi oleh pelanggan.
2. Bahan dan Metode

## 2.1. Bahan
2.1.1. Pengumpulan Data
Bahan  yang  digunakan  untuk  penelitian  algoritma  apriori  ini  diambil  dari  situs kaggle.  Bahan  data  penelitian  yang  diambil  merupakan  data  publik.  Berikut  link  situs data yang saya ambil https://www.kaggle.com/datasets/mittalvasu95/the-bread-basket 2.1.2. Analisa
1) Analisa Masalah
Setelah  melakukan  beberapa  observasi,  maka  selanjutnya  adalah  menganalisa masalah  yang  di  dapat.  Penghitungan  algoritma  apriori  metode  association  rules prosesnya  sangat  lama  jika  di  hitung  secara  manual  dikarenakan  harus mengkombinasikan  puluhan,  ratusan  atau  bahkan  ribuan  item  di  setiap  data  transaksi
penjualan.  maka  dari  adanya  masalah  diatas  penulis  menawarkan  untuk  membangun sistem aplikasi algoritma apriori berbasis web untuk menentukan kombinasi penjualan produk.  Dengan  adanya  aplikasi  ini  pengguna  tidak  perlu  menghitung  secara  manual dan proses perhitungannya sangat mudah dan cepat.
2) Analisa Kebutuhan Sistem
Analsisa  kebutuhan  sistem  merupakan  kebutuhan  yang  diperlukan  untuk menyusun  algoritma  apriori  berbasis  web.  Kebutuhan  yang  diperlukan  berupa  input, output dan proses. Berikut penjelsannya :
a. Input
Data  penginputan  yang dibutuhkan  adalah  data  berupa  nama  produk,  tanggal produk, dan jumlah produk yang terjual.
b. Output
Output yang dihasilkan dari penginputan data yaitu menghasilkan perhitungan algoritma apriori yang telah dilakukan oleh sistem.
c. Proses
Proses yang dilakukan adalah pengolahan data penjualan produk menjadi hasil perhitungan algoritma apriori.
2.2. Metode Penelitian
2.2.1. Waterfall
Metode pengembangan sistem yang digunakan oleh penulis menggunakan metode Waterfall. Metode waterfall sering juga disebut dengan model sekuensial linear atau alur hidup  klasik.  Metode  waterfall  menyediakan  pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak secara sekuensial atau terurut [8].
Gambar 1 . Metode Waterfall
Metode  Waterfall  memiliki  tahapan  sebagai  berikut  :  Requirement  Definition (analisis Kebutuhan), System and software design (Sistem dan desain perangkat lunak), Implementation  and  unit  testing  (Implementasi  dan  uji  coba  unit),  Integration  and system testing (penerapan dan uji coba sistem), operation and maintenance (operasi dan pemeliharaan).
1) Requirement Definiton
Pada  tahap  ini  pengembangan  sistem  diperlukan  komunikasi  yang  diperlukan untuk  memahami  perangkat  lunak  yang  di  inginkan  oleh  pengguna  dan  batasan perangkat lunak tersebut.
2) System And Software Design
Spesifikasi kebutuhan sistem dari tahap sebelumnya akan digunakan dalam fase ini dan  menyiapkan  desain  sistem.  Desain  sistem  ini  dapat  membantu  untuk  peryaratan perangkat lunak dan perangkat keras yang akan digunakan.
3) Implementation and Unit Testing
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3 199  of 207
Pada  tahap  ini  pengembangan  sistem  dilakukan  pada  unit,  yang  terintegrasi  pada tahap  selanjutnya.  Setiap  pengembangan  uni  dan  diuji  fungsinya  yang  disebut  unit testing.
4) Integration And System Testing
Seluruh  unit  yang  telah dikembangkan  dalam tahap  implementasi di  integrasikan kedalam  sistem  setelah  pengujian  dilakukan  pada  masing  masing  unit.  Pengujian dilakukan untuk mengecek setiap kegagalan dan kesalahan.
5) Operation and Maintenance
Tahap  akhir  pada  metode  ini.  Perangkat  lunak  yang  sudah  jadi  dijalankan  serta dilakukan  pemeliharaan  sistem  termasuk  memperbaiki  kesalahan  yang  tidak ditemukan pada langkah sebelumnya.
2.2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat dari basis data yang besar dan perlu di ekstrak agar menjadi informasi baru dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan[9].
Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai  serangkaian  proses  untuk  menambah serta mencari informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstrak dan mengenali pola penting data yang terdapat pada basis data[10].
2.2.3. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  algoritma  dasar  yang  di  usulkan  oleh  agrawal  dan srikant  pada  tahun  1994  untuk  penentuan  frequent  itemset  untuk  aturan  association boolean. Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma yang melakukan pencarian frequent itemset dengan melakukan teknik association rule [11].
Algoritma  apriori  juga  merupakan  salah  satu  algoritma  data  mining  yang melakukan proses ekstraksi informasi pada database untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi itemset [12].
2.2.4. Association Rule
Association  rule  adalah  satu  task  data  mining  deskriptif  yang  bertujuan  untuk menemukan  aturan  asosiatif  antara  item-item  data.  Langkah  utama  yang  perlu  dalam association rules adalah mengetahui seberapa sering item muncul dalam database[13].
Metode asosiasi suatu teknik yang digunakan dalam rangka mencoba menemukan kombinasi item yang sering muncul bersamaan. Menurut konteks bisnis, teknik ini juga dikenal dengan sebutan analisi affinity atau analisis keranjang pasar. Analisis keranjang pasar  membantu  mengidentifikasi  kebiasaan  pembelian  konsumen  dengan  mencoba mencari asosiasi serta kombinasi item yang berbeda[14]. 2.2.5. MySQL
Menurut Agustini, MySQL adalah multi user database yang menggunakan bahasa structured query languange (SQL). MySQL merupakan software yang tergolong sebagai DBMS yang bersifat open source[15].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan data
Tahap pengumpulan Data dilakukan dengan mengunduh dataset penjualan melalui situs kaggle. Link dataset ini dapat diakses melalui laman berikut https://www.kaggle.com/datasets/mittalvasu95/the-bread-basket .  Tabel  1  merupakan Potongan dataset yang diambil dari kaggle.
Tabel 1. Contoh Potongan Dataset
Transaction Item Date Time Period_Day Weekday_Weekend 1 Bread 30-10-2016 09:58 Morning Weekend 2 Scandinavian 30-10-2016 09:58 Morning Weekend
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3 200  of 207 Transaction Item Date Time Period_Day Weekday_Weekend 2 Scandinavian 30-10-2016 10:05 Morning Weekend 3 Hot chocolate 30-10-2016 10:05 Morning Weekend .... ...... ....... ....... ........ ...... ...... ....... ........ ......... 21 Medialuna 30-10-2016 10:49 Morning Weekend 21 Bread 30-10-2016 10:49 Morning Weekend
Selanjutnya data di  proses dengan  menghilangkan  beberapa tabel.  Sehingga data menjadi data final.
3.2. Penyiapan data
Beberapa  tabel  akan  di  elimanasi  agar  data  menjadi  lebih  jelas  dan  siap  di  proses sehingga tabel data hanya tersisa 2 kolom seperti tabel 2 berikut.
Tabel 2. Dataset Final Transaction Item 1 Bread 2 Scandinavian 2 Scandinavian 3 Hot chocolate .... ...... ...... ...... 21 Medialuna 21 Bread

## 3.3. Pengujian Data
Data  final  akan  di  lakukan  pengujian  perhitungan  dengan  rumus  support  dan confidence. Berikut adalah proses perhitungan support dan confidence. Untuk minimal support penulis menentukan 10 dan minimal confidence sebesar 10.
Langkah pertama, menghitung banyak transaksi setiap item
Tabel 3. Menghitung banyak transaksi Item Banyak Transaksi Bread 21 Scandinavian 11 Hot chocolate 3 Jam 5 Cookies 1 Muffin 9 Coffee 15 Pastry 6 Medialuna 10 Tea 5 Tartine 2 Basket 2 Mineral water 1 Farm house 2 Fudge 2 Ellakitchen 1 Victorian sponge 1 Juice 2
Langkah kedua, setelah banyak transaksi di dapatkan maka selanjutnya dilakukan penghitungan support dengan persamaan (1).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3 201  of 207 Support (A) = Jumlah Transaksi Menggandung A Total Transaksi × 100 (1) Setelah dilakukan perhitungan maka di dapat hasil support pada tabel 4. Tabel 4 . Hasil Support itemset 1 Item Total Transaksi Support Bread 21 42 Scandinavian 11 22 Hot chocolate 3 6 Jam 5 10 Cookies 1 2 Muffin 9 18 Coffee 15 30 Pastry 6 12 Medialuna 10 20 Tea 5 10 Tartine 2 4 Basket 2 4 Mineral water 1 2 Farm house 2 4 Fudge 2 4 Ellakitchen 1 2 Victorian sponge 1 2 Juice 2 4
Langkah    ketiga, Setelah di dapat hasi support itemset 1 maka dilanjutkan dengan menghitung  2  itemset  dengan  mengkombinasikan  itemset  yang  lolos  dengan  minimal support 10 menggunakan persamaan (2).
Support (A ∪ B) = Jumlah Transaksi Menggandung A dan B Total Transaksi × 100 (2)
Setelah  mengkombinasikan  2  item  dan  dilakukan  perhitungan  dengan  persamaan (2) maka didapat hasil support pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Support 2 itemset Item 1 Item 2 Jumlah Transaksi Support Bread Scandinavian 0 0 Bread Jam 2 4 Bread Muffin 2 4 Bread Coffee 6 12 Bread Pastry 3 6 Bread Medialuna 6 12 Bread Tea 3 6 Scandinavian Jam 0 0 Scandinavian Muffin 3 6 Scandinavian Coffee 0 0 Scandinavian Pastry 0 0 Scandinavian Medialuna 1 2 Scandinavian Tea 0 0 Jam Muffin 1 2 Jam Coffee 1 2 Jam Pastry 1 2
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3
Item 1 Item 2 Jumlah Transaksi Support Jam Medialuna 0 0 Jam Tea 1 2 Muffin Coffee 2 4 Muffin Pastry 1 2 Muffin Medialuna 1 2 Muffin Tea 0 0 Coffee Pastry 3 6 Coffee Medialuna 5 10 Coffee Tea 2 4 Pastry Medialuna 3 6 Pastry Tea 2 4 Medialuna Tea 1 2
Dari  tabel  5  didapat  hasil  perhitungan  support  dari  2  itemset.  Karena  minimal support  adalah  10.  Maka  yang  lolos  dari  minimal  support  dari  tabel  5  diatas  hanya beberapa item. Item yang lolos ada pada tabel 6.
Tabel 6. Itemset 2 Lolos Minimal Support
Item 1 Item 2 Jumlah Transaksi  Support Bread Coffee 6 12 Bread Medialuna 5 10 Coffee  Medialuna 5 10
Langkah  keempat,  Setelah  pola  frequent  itemset  ditemukan  maka  dilanjutkan dengan menghitung confidence dengan persamaan (3).
Confidence (B|A) = Jumlah Transaksi Menggandung A dan B Total Transaksi Mengandung A × 100 (3)
Itemset  yang  lolos  minimal  support dihitung  dengan persamaan  (3)  agar di  dapat hasil confidence. Hasil perhitungan terdapat pada tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Confidence
Item 1- Item 2 Jumlah Transaksi Item 1- Item 2  Transaksi Item 1  Confidence Bread – Coffee 6 21 28,57 Coffee – Bread 6 15 40,00 Bread – Medialuna 5 21 23,81 Medialuna – Bread 5 10 50,00 Coffee – Medialuna 5 15 33,33 Medialuna – Coffee 5 10 50,00
Maka dari hasil perhitungan diatas didapat sebuah association rule yaitu
1. Jika  konsumen  membeli  bread,  maka  konsumen  juga  akan  membeli  coffee,  dengan nilai confidence sebesar 28,57.
2. Jika  konsumen  membeli  coffee,  maka  konsumen  juga  akan  membeli  bread,  dengan nilai confidence sebesar 40,00.
3. Jika  konsumen  membeli  bread,  maka  konsumen  juga  akan  membeli  medialuna, dengan nilai confidence sebesar 23,81.
4. Jika  konsumen  membeli  medialuna,  maka  konsumen  juga  akan  membeli  bread, dengan nilai confidence sebesar 50,00.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3
5. Jika  konsumen  membeli  coffee,  maka  konsumen  juga  akan  membeli  medialuna, dengan nilai confidence sebesar 33,33.
6. Jika  konsumen  membeli  medialuna,  maka  konsumen  juga  akan  membeli  coffee, dengan nilai confidence sebesar 50,00.
3.4. Rancangan Sistem
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.5. Unified Modeling Languange
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3 204  of 207

## 3.6. Antarmuka Aplikasi

## 3.6.1. Halaman Login
Halaman  ini  adalah  halaman  login  page  untuk  masuk  kedalam  aplikasi algoritma apriori  ini.  Halaman  login  terdapat  2  kolom  untuk  mengisi  username  dan  password, serta  sebuah  tombol  login  untuk  mensubmit  data.  Adapun  desain  login  terdapat  pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Login
3.6.2. Halaman Data Transaksi
Pada halaman data transaksi ini terdapat tabel yang berisi tanggal dan produk. Serta memiliki 3 tombol yakni tambah data, edit dan hapus data. Adapun tampilan halaman data transaksi seperti gambar 5.
Gambar 5. Data transaksi
3.6.3. Halaman Data Proses
Pada Halaman ini pengguna dapat memproses data dengan 2 tombol yang terdapat pada menu yaitu tombol cari untuk mencari data dan tombol proses untuk memproses data serta terdapat kolom untuk input minimal support dan confidence. Tampilan dari data proses seperti gambar 6.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3 205  of 207
Gambar 6. Halaman Data Proses
3.6.4. Halaman Data Hasil
Halaman data hasil terdapat tabel seperti tanggal, min support, dan min confidence serta 1 buah tombol yakni print. Adapun desain dari data hasil seperti gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Hasil
3.6.5. Output
Output disini adalah hasil dari tombol print data data hasil. Dimana hasil algoritma apriori akan berbentuk file PDF. Adapun tampilannya seperti gambar 8.
Gambar 8. Output
3.7. Pengujian Sistem
3.7.1. Pengujian Halaman Data transaksi Pengujian halaman data transkasi dilakukan seperti tabel 8.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3
206  of 207
Tabel 8. Pengujian Halaman Data Transaksi
Aktivitas Tampilan Status Admin menekan tombol menu pada data transaksi Menampilkan menu tambah data transaksi Berhasil Admin  menekan  tombol  edit  data transaksi Menampilkan halaman edit transaksi Berhasil Admin menekan tombol hapus transaksi Transaksi yang dipilih terhapus Berhasil 3.7.2. Pengujian Halaman Data Proses Pengujian halaman data proses dilakukan seperti tabel 9. Tabel 9. Pengujian Halaman Data Proses
Aktivitas Tampilan Status Admin  memasukkan  pencarian  tanggal data transaksi Menampilkan  data  transaksi  sesuai tanggal yang di input Berhasil Admin  memasukkan  minimum  support dan confidence Menampilkan  minimum  support  dan confidence yang di inputkan Berhasil Admin menekan tombol proses Menampilkan  data  proses  sesuai  dengan aturan algoritma apriori Berhasil
3.7.3. Pengujian Halaman Data Hasil Pengujian halaman data hasil dilakukan seperti pada tabel 10.
Tabel 10. Halaman Data Hasil
Aktivitas Tampilan Status Admin menekan tombol print out Menampilkan  hasil  algoritma  apriori berupa file PDF Berhasil

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  dan  hasil  pembahasan  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan terhadap implementasi algoritma apriori pada transaksi penjualan sebagai berikut :
1. Sistem  aplikasi  ini  dapat  menentukan  pola  pembelian  yang  sering terjadi  pada transaksi penjualan untuk dijadikan strategi penjualan.
2. Sistem  aplikasi  ini  juga  dapat  menemukan  produk  yang  paling  diminati  oleh pelanggan.  Sehingga  pemilik  toko  dapat  membeli  stok  produk  lebih  banyak pada produk yang paling laku.
3. Database dan MySQL sangat membantu untuk menyimpan data transaksi yang telah di inputkan ke dalam aplikasi ini.

## 5. Saran
Oleh  karena  keterbatasan  kemampuan  penulis  dan  waktu pengerjaan  sistem aplikasi  ini.  Maka  penulis  Menyarankan  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk  melakukan pengenmbangan sistem ini agar bekerja lebih maksimal. dan bermanfaat lebih baik bagi semua orang.
Ucapan  Terima  Kasih  : Terima  kasih  diucapkan  kepada  seluruh  teman  dan  sahabat  serta  dosen yang telah membantu dalam proses pengerjaan jurnal ini.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 3

## Referensi
[1] L. A.  M.  Fajar,  R.  Rismayati, “  Rekomendasi  Paket Menu Angkringan  Waru  Tanjung  Bias  dengan Algoritma  Frequent Pattern Growth Berbasis Web,”Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol 3, no 2,2021.
[2] Pracoyo s.,”Algoritma Apriori Untuk Penempatan Buku di Perpustakaan SMK Ma’arif Wates,”2016.
[3] Mazida U.P.,”Analisis Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Penempatan Buku di Perpustakaan,”pp 51 -62,2015.
[4] Pracoyo s.,”Algoritma Apriori Untuk Penempatan Buku di Perpustakaan SMK Ma’arif Wates,”2016.
[5] Bashu, Swastha, “Manajemen Pemasaran,” BPFE : Yogyakarta,2014.
[6] Pasaribu, Hidayati Fauziah, “Penerapan Analisis SWOT dalam strategi pemasaran pada PT.Arma Anugerah Abadi Me- dan,”Skripsi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Sumatera Medan,2018.
[7] R.A.  Johan,  R.  Himilda,  Nadya  Auliza,  ”Penerapan  Metode  Association  Rule  untuk  Strategi  Penjualan  Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal Teknologi Informatika, Vol 2, No 2, 2019 .
[8] Y. R. Manek, P. Batarius, E. Ngaga,” Sistem Informasi Geografis Gereja Katolik pada Wilayah Keuskupan Atambua Ber- basis Web,”Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia ,vol 5,No 2, 2023.
[9] Joko Suntoro,” Data Mining : Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman,”2019.
[10] Retno Tri Vulandari,” Data Mining : Teori dan Aplikasi RapidMiner,” Gava Media : Yogyakarta,2017.
[11] Benni.  R Siburian,”Aplikasi  Data Mining untuk Menampilkan  Tingkat Kelulusan Mahasiswa  dengan Algoritma Aprio- ri,”vol 7,pp 56 -61,2014.
[12] I.  Ismardiana,  Etc,  “Pengembangan  Algoritma Apriori untuk  Pengambilan  Keputusan,”Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, vol 4, No 2,2015.
[13] Winda  Aprianti,  Khairul  Anwar  Hafizd,  M.  Redhy  Rizani,”Implementasi  Association  Rules  dengan  Algoritma  Apriori pada Dataset Kemiskinan,”Journal of Mathematics and Its Apllications,Vol 14, No 2, 2017.
[14] A. Rizkiyani, N. Anwar, K. K. Juman,” Analisis Minat Pelanggan Terhadap Produk Pakaian dengan Implementasi Algo- ritma Apriori ( Studi Kasus Toko XYZ),”Jurnal Teknologi Terapan, vol 7, no 3, 2023.
[15] Agustini,”Sistem Informasi Penyewaan Kamar Menggunakan Metode Waterfall dengan Konsep Pemrograman Berbasis Objek,”Jurnal Teknik Komputer Amik BSI,vol 3, No 1, 2017.