JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.15, No.2, Desember 2022, pp. 379 - 389 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 379
Received Sept, 2022; Revised Okt, 2022; Accepted Des, 2022

## Sistem Rekomendasi Paket Diskon Barang dengan Algoritma Apriori di Toko Ryzy
Widdy Arfiansyah 1 , Iwan Rizal Setiawan 2 , Prajoko 3 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Sukabumi Jl. R Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat 43113, (0266) 218345, e-mail: 1 widdyarfiansyah@ummi.ac.id , 2 metalizer5150@ummi.ac.id , 3 prajoko-ti@ummi.ac.id ,

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 30 September  2022 Received in revised form Oktober 2022
Accepted November 2022 Available online Desember 2022

## ABSTRACT
Discount  is  a  sales  strategy  that  lowers  the  price offered  to  buyers  in  the  hope  of  increasing  sales profits.  However,  when  offering  these  discounts, stores  often  don't  think  about  how  discounted products can attract customers, so a support system is  needed  that  can  respond  to  the  right  and appropriate discounts. This support system with data mining  techniques  using  apriori  algorithm.  This apriori method can search for several products that are often purchased simultaneously, therefore when juxtaposed  with  this  study  the  effectiveness  of  the recommendations will be very good. Not only that, if it is  added  with a combination of recommendations with  discounts,  it  will  make  customers  interested  to buying  the  product.  The  expected  result  of  this research is to obtain a new sales strategy by making recommendations  on  items  that  will  be  used  as discount packages.
Keywords: Apriori Algorithm, Data Mining, Recommendation System

## 1. Pendahuluan
Toko  Ryzy  adalah  toko  khusus  jual  beli  yang  menjual  berbagai  jenis  peralatan  rumah tangga, antara lain bantal, guling, alas dashboard , antena, dan barang lainnya. Saat ini toko Ryzy baru  didirikan  pada  awal  tahun  2021,  yang  artinya  toko  tersebut  masih  memerlukan  banyak sistem  pendukung  untuk  mendorong  penjualan  baik  secara offline maupun online .  Salah  satu sistem  pendukung  tersebut  adalah  dengan  menerapkan  strategi  baru  dalam  penentuan  diskon produk. Saat ini toko menentukan diskon tersebut dengan cara mendiskonkan setiap produk tanpa mempertimbangkan  terlebih  dahulu  bagaimana  produk  yang  didiskon  tersebut  akan  membuat pelanggan  tertarik  atau  tidak,  sehingga  diskon  yang  diterapkan  masih  belum  dapat  dikatakan efektif.  Dalam  penjualan online ,  toko  menyatakan  bahwa  "lebih  dari  500  pengunjung menambahkan  item  ke  keranjang  mereka  setiap  bulan,  tetapi  hanya  10%  yang  melakukan pembelian."  Oleh  karena  itu,  perlu dipertimbangkan  seberapa besar produk  yang  didiskon  akan menarik pelanggan dengan menerapkan strategi penjualan diskon yang baru.
Diskon  adalah  salah  satu  hal  yang  paling  menarik,  terutama  bagi  mereka  yang  sering berbelanja.  Selain  menarik  pelanggan  melalui  diskon  toko,  toko  juga  dapat  meningkatkan loyalitas  pelanggan  yang  sudah  ada.  Namun,  tidak  dapat  disangkal  bahwa  banyak  toko  yang ketakutan akan kerugian dalam melakukan diskon. Pada dasarnya, diskon sebenarnya mengurangi
harga  jual  suatu  produk  dengan  mempertimbangkan  apakah  kuantitas  produk  tersebut  akan meningkat.  Margin  keuntungan  penjualan  akan  menurun,  tetapi  jumlah  penjualan  akan meningkat. Jika toko tidak salah perhitungan saat menentukan jumlah diskon atau produk mana yang  didiskon,  maka  toko  tidak  akan  rugi  dalam  menerapkan  diskon.  Oleh  karena  itu,  diskon harus dilakukan secara akurat dan tepat agar keuntungan penjualan selalu dapat meningkat. Hal ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik data  mining untuk  memastikan  keakuratan diskon yang ditawarkan oleh toko tersebut menjadi lebih baik.
Data  mining adalah  teknik  yang  menggunakan  kecerdasan  buatan,  statistik,  dan matematika untuk mengekstrak informasi penting dari sejumlah data yang besar [1]. Data mining sendiri  memiliki  beberapa  metode  seperti  regresi,  klasifikasi,  clustering  dan  asosiasi  [2].  Dari metode  tersebut,  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  metode  asosiasi.  Metode  ini  dapat mendeteksi  hubungan  dalam  objek  dan  menjalankan  pola  hubungan  yang  berkelanjutan  antar elemen dalam kumpulan data yang telah ditentukan sebelumnya. Dalam hal ini, aturan asosiasi sesuai bila diterapkan pada bidang jual beli, sehingga toko dapat memproses data transaksi dari setiap  pembelian,  mencari  pola  hubungan  antara  produk  yang  sering  dibeli  pelanggan,  dan kemudian memutuskan pembuatan diskon.
Aturan asosiasi ini berisi beberapa algoritma diantarnya terdapat algoritma hash, ECLAT, Apriori,  dan  lain-lain.  Namun  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma apriori.  Algoritma  ini  dianggap  paling  mapan  karena  sering  digunakan  secara  komersial  dalam penambangan  data.  Algoritma  apriori  ini  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mencari pola  hubungan  antara  satu  atau  lebih  item  dalam  suatu  kumpulan  data  yang  besar.  Beberapa kelebihan  dari algoritma  ini  adalah sederhana, ringan,  dan  dapat  menangani  data  dalam jumlah besar.  Ini  membuatnya  lebih  mudah  dan  praktis  untuk  digunakan  di  toko  dengan  kemampuan pemrosesan  data  yang  terbatas  [ 3 ].  Hal  ini  telah  dibuktikan  pada  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan bahwa hasil dari algoritma apriori dan eclat menggunakan support dan confidence yang  sama,  akan  menghasilkan  hasil  yang  sama  pula.  Namun  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mencari rules, algoritma apriori lebih  unggul  dalam  kecepatan  dibandingan  dengan  algoritma eclat [4].
Tujuan dari penelitian ini untuk menghasilkan aplikasi perangkat lunak berbasis website dengan  memanfaatkan  algoritma  apriori  sebagai  sistem  pendukung  yang  dapat  membantu  toko Ryzy dalam menerapkan strategi penjualan diskon baru untuk meningkatkan penjualan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma  apriori  dalam  menentukan  sistem rekomendasi  paket  diskonnya.  Metode  ini  adalah  metode  yang  paling  tepat  karena  dalam penngembangan dan penggunannya dilakukan secara langsung untuk menghasilkan aplikasi yang dapat bekerja secara maksimal.
Gambar 1. Alur kerja Metode Apriori
2.1. Pengumpulan Data
Sistem Rekomendasi Paket Diskon Barang dengan Algoritma Apriori di Toko Ryzy  (Widdy Arfiansyah)
Pada  fase  awal,  peneliti  mengumpulkan  data,  termasuk  kumpulan  objek  data transaksional  yang  diambil  dari  toko  Ryzy.  Ada  sebanyak  1634  data  transaksi,  terhitung  dari bulan  September  2021  hingga  Januari  2022.  Data  ini  kemudian  akan  diolah  melalui  beberapa tahapan untuk mendapatkan kualitas data yang baik.

## 2.2. Seleksi Data
Sebelum  menjalankan  fase  ekstraksi  informasi,  peneliti  harus  melalui  proses  pemilihan atribut yang akan digunakan. Semua atribut yang ada pada data transaksi meliputi atribut nama produk,  nomor  pesanan,  status,  dan  tanggal  pemesanan.  Dari  semua  atribut  ini,  hanya  atribut nama produk yang akan dipilih.

## 2.3. Pembersihan Data
Fase pembersihan data adalah salah satu fase preprocessing data yang melakukan proses perbaikan, penghapusan, pembersihan, atau pengubahan data.

## 2.4. Transformasi Data
Pada  tahap  transformasi  data,  peneliti  mengubah  format  data  ke  format  yang  sesuai dengan  pra-algoritma.  Perubahan  pertama  dilakukan  dengan  menambahkan  atribut  baru pengistilahan  nama  produk  yang  disebut  Kode  Barang.  Atribut  ini  mewakili  nama  elemen sehingga nama elemen tidak terlalu panjang atau terpotong. Kemudian ubah format data menjadi tabel  agar  dapat  dengan  mudah  mengolah  data  sebelumnya.  Peneliti  juga  mengelompokkan produk berdasarkan jenisnya agar mudah jika ingin diolah lebih lanjut.
2.5. Association Rules dengan Algoritma Apriori
Tahap  ini  dimulai  dengan  analisis  sebenarnya  dari  kumpulan  data  yang  telah  diolah dalam  beberapa  tahap  sebelumnya.  Setelah  semua  fase  sebelumnya  telah  selesai  dan  memiliki data  yang  berkualitas  baik  dan  dapat  digunakan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  memproses aturan asosiasi dengan algoritma apriori. Berikut ini merupakan perhitungan yang akan dilakukan oleh peneliti dari mencari pola frekuensi tertinggi hingga perhitungan mencari confidence.
1. Analisis pola frekuensi tinggi Tahap ini peneliti perlu menemukan kombinasi item yang ada di dalam basis data yang  memenuhi  syarat  minimum support .  Untuk  mencari  nilai support menggunakan rumus berikut :
Sedangkan untuk mencari nilai support pada 2 item atau lebih dapat menggunakan rumus berikut :
Jika  sudah  tidak  ada  lagi  yang  memenuhi  syarat  minimum support maka  iterasi akan  berhenti  pada  iterasi  sebelumnya,  selanjutnya  dilakukan  pencarian perhitungan confidence.
2. Pembentukan aturan asosiatif Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian mencari aturan asosiasi yang memenuhi nilai syarat minimum confidence . Nilai confidence dengan aturan yang artinya “Jika A maka B” diperoleh dengan rumus sebagai berikut :

## 2.6. Implementasi Program
Pada tahap ini, algoritma apriori sudah diimplementasikan kedalam aplikasi berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman Go-Lang. Hasil dari proses implementasi program ini adalah  program  sudah  dapat  menentukan  pemberian  paket  diskon  kepada  kombinasi  barang- barang yang sering muncul secara bersamaan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Data ini diperoleh dari sumber yang relevan selama 5 bulan. Data ini kemudian diproses untuk  memberikan  kualitas  data  yang  baik  untuk  digunakan  dalam  proses  apriori.  Peneliti memperoleh 10 data transaksional sebagai ringkasan pemecahan masalah.

## 3.2. Seleksi Data
Sebelum  menjalankan  fase  ekstraksi  informasi,  peneliti  harus  melalui  proses  pemilihan atribut yang akan digunakan. Hanya nama item yang tersedia yang dipilih dari semua atribut yang ada.
Tabel 1. Tabel Seleksi Data Bantal  Guling Bantal Memori Guling Memori Sarung Bantal Antena  Alas   Bantal Doti Guling Doti Gantungan Baju 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 2 2 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0

## 3.3. Pembersihan Data
Data  yang  tidak  lengkap  dibersihkan,  dikoreksi,  atau  dihapus  selama  fase  ini.  Namun, dalam kasus ini, semua data dilepaskan dari prosedur pembersihan data.

## 3.4. Transformasi Data
Pada fase transformasi data, peneliti mengubah format data ke bentuk atau format yang sesuai sehingga dapat dengan mudah diproses oleh algoritma sebelumnya. Pada tahap ini peneliti mengelompokkan beberapa item berdasarkan jenisnya dan juga menambahkan satu atribut baru yang disebut kode barang.
Tabel 2. Tabel Transformasi Data
Sistem Rekomendasi Paket Diskon Barang dengan Algoritma Apriori di Toko Ryzy  (Widdy Arfiansyah)
Nama Barang Jenis Kode Barang Bantal Doti Perlengkapan Sofa SF1 Guling Doti Perlengkapan Sofa SF2 Bantal Biasa Perlengkapan Kasur KS1 Guling Biasa Perlengkapan Kasur KS2 Bantal Memori Perlengkapan Kasur KS6 Guling Memori Perlengkapan Kasur KS7 Sarung Bantal Perlengkapan Kasur KS3 Sarung Guling Perlengkapan Kasur KS4 Bantal Cinta Perlengkapan Kasur KS5 Antena Perlengkapan Televisi AT Alas Dashboard Perlengkapan Mobil MB Gantungan Baju Perlengkapan Baju BJ Bantal Polkadot Perlengkapan Sofa SF3 Guling Polkadot Perlengkapan Sofa SF4
Setelah  mengelompokkan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  format  data menjadi tabel tabular, yaitu tabel dengan nilai yang disesuaikan dengan kebutuhan. Nilai tersebut berisi biner 0 jika tidak dibeli dan 1 jika dibeli, sehingga hasilnya adalah:
Tabel 3. Tabel Tabulasi Transaks i SF 1 SF 2 SF 3 SF 4 KS 1 KS 2 KS 3 KS 4 KS 5 KS 6 KS 7 A T M B B J 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 7 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 8 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 9 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 2 2 0 0 7 5 1 0 0 3 4 0 1 0
3.5. Association Rule dengan Algoritma Apriori
Fase ini merupakan awal dari proses algoritma apriori setelah semua data diproses dalam beberapa  fase  untuk  mendapatkan  kualitas  data  yang  baik.  Di  bawah  ini  adalah  proses perhitungan algoritma apriori.
1. Pembentukan 1 itemset
Pembentukan itemset dimulai dengan mencari pola yang paling sering muncul pada data transaksi. Secara teknis, ini mencari item yang memenuhi persyaratan dukungan minimum.  Peneliti  telah  menetapkan  jumlah  minimum  dukungan  sebesar  30%. Rumus untuk nilai dukungan untuk satu itemset adalah:
Tabel 4. Calon Kandidat 1 Itemset Kode Barang Jumlah Perhitungan Support SF1 2 (2/10) X 100 20% SF2 2 (2/10) X 100 20%
SF3 0 (0/10) X 100 0% SF4 0 (0/10) X 100 0% KS1 7 (7/10) X 100 70% KS2 5 (5/10) X 100 50% KS3 1 (1/10) X 100 10% KS4 0 (0/10) X 100 0% KS5 0 (0/10) X 100 0% KS6 3 (3/10) X 100 30% KS7 4 (4/10) X 100 40% AT 0 (0/10) X 100 0% MB 1 (1/10) X 100 10% BJ 0 (0/10) X 100 0%
Setelah menghitung formula kandidat himpunan satu item, kita dapat melihat bahwa ada  empat item yang  memenuhi  persyaratan  dukungan  minimum  30%: item KS1, KS2, KS6, dan KS7.
2. Pembentukan 2 itemset
Pada  tahap  ini  dicari  dua  kandidat  itemset  yang  merupakan  kombinasi  item  yang memenuhi syarat minimum support  pada pembentukan satu itemset. Berikut  adalah rumus untuk mencari nilai support untuk kedua itemset tersebut, sebagai berikut:
Tabel 5. Calon Kandidat 2 Itemset Item 1 Item 2 Jumlah Perhitungan Support KS1 KS2 5 (5/10) X 100 50% KS1 KS6 1 (1/10) X 100 10% KS1 KS7 2 (2/10) X 100 20% KS2 KS6 0 (0/10) X 100 0% KS2 KS7 1 (1/10) X 100 10% KS6 KS7 3 (3/10) X 100 30%
Dari  Tabel  5  terlihat  bahwa  masing-masing  kandidat  terdapat  6  kandidat  dengan kombinasi 2 itemset. Setelah menghitung rumus untuk mencari dua kandidat itemset, hanya  dua  kandidat  {KS1,KS2}  dan  {KS6,KS7}  dengan  dukungan  minimal  30% yang memenuhi kandidat.
3. Pembentukan 3 itemset
Tahap selanjutnya adalah pencarian tiga kandidat itemset. Saat mencari kandidat kandidat, 3-itemset ini berisi kombinasi item yang memenuhi persyaratan dukungan minimum untuk membentuk 2-itemset. Di bawah ini adalah tabel hasil pencarian kandidat set 3 item menggunakan rumus berikut:
Tabel 6. Calon Kandidat 3 Itemset Item 1 Item 2 Item 3 Jumlah Perhitungan Support KS1 KS2 KS6 0 (0/10) X 100 0% KS1 KS2 KS7 0 (0/10) X 100 0% KS1 KS6 KS7 1 (1/10) X 100 10% KS2 KS6 KS7 0 (0/10) X 100 0%
Pada  Tabel  6  dapat  kita  lihat  bahwa  hasil  pencarian  kandidat  set  3  item  tidak  ada yang  memenuhi  minimal  support  30%.  Sehingga  iterasi  berhenti  pada  kombinasi
Sistem Rekomendasi Paket Diskon Barang dengan Algoritma Apriori di Toko Ryzy  (Widdy Arfiansyah)
kedua  itemset  dan  langkah  selanjutnya  menggunakan  kombinasi  kedua  itemset tersebut.
4. Pembentukan 4 Itemset
Setelah pola frekuensi ditemukan, langkah selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi yang  memenuhi  syarat  kepercayaan  minimal  70%.  Rumus  untuk  nilai  kepercayaan dapat diselesaikan dengan rumus berikut:
Tabel 7. Tabel Menghitung Minimum Confidence Aturan Asosiasi Transaksi A B Transaksi A Confidence Jika membeli KS1 maka membeli KS2 5 7 (5/7) X 100 71,42% Jika membeli KS6 maka membeli KS7 3 3 (3/3) X 100 100%
Pada  Tabel  7  diketahui  bahwa  hasil  dalam  perhitungan  algoritma  apriori menghasilkan 2 aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence sebesar 70%  yaitu  kombinasi  itemset  {KS1,  KS2}  menghasilkan  nilai  confidence  sebesar 71,42%  dan  {KS6,  KS7}  sebesar  100%.    Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  barang tersebut merupakan barang yang sering dibeli secara bersamaan. Berikut ini didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Jika membeli Bantal Biasa, maka 71,42% akan membeli Guling Biasa.
2. Jika membeli Bantal Memori, maka 100% akan membeli Guling Memori. Setelah  menerima  aturan  asosiasi,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  diskon minimum  dan  maksimum.  Dalam  sistem  ini  besaran  diskont  didasarkan  pada  nilai confidence,  dan  semakin  tinggi  nilai  confidence  maka  semakin  besar  diskonnya. Peneliti  telah  menetapkan  diskon  minimal  10%  dan  diskon  maksimal  15%. Kemudian diskon untuk setiap aturan asosiasi dihitung menggunakan rumus berikut:
Tabel 8. Tabel Aturan Asosiasi Setelah Diskon Aturan Asosiasi Perhitungan Diskon Diskon Confidence Jika membeli KS1 maka membeli KS2 (15-10) / 2 12,5% 71,42% Jika membeli KS6 maka membeli KS7 (15-10) / 2 15% 100% Dari Tabel 8 terlihat bahwa kombinasi {KS1, KS2} memiliki kepercayaan terendah sebesar  71,42%  dan  tingkat  diskonto  sebesar  12,5%.  Sebaliknya  {KS6,  KS7} memberikan nilai kepercayaan tertinggi yaitu 100%, sehingga diskon yang diberikan lebih besar yaitu 15%. Berikut adalah beberapa kesimpulan:
1. Jika  membeli  Bantal  Biasa,  maka  71,42%  akan  membeli  Guling  Biasa  dengan pemberian diskon sebesar 12.5%.
2. Jika membeli Bantal Memori, maka 100% akan membeli Guling Memori dengan pemberian diskon sebesar 15%.

## 3.5. Implementasi Program
Halaman  ini  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  algoritma  apriori  pada  data transaksi  yang ada dengan  mengisi  form yang telah disediakan. Jika sudah terisi form tersebut, sistem akan otomatis menghasilkan representasi komputasi algoritma apriori.
Gambar 2. Halaman Perhitungan Algoritma Apriori Setelah memasukan semua formulir maka sistem akan otomatis melakukan perhitungan algoritma apriori terhadap  data  transaksi  yang  sudah  ada.  Berikut  ini  merupakan  tahapan  hasil perhitungan apriori di dalam website .
1. Hasil Perhitungan Algoritma Apriori Itemset 1
Gambar 3. Perhitungan Itemset 1 2. Hasil Perhitungan Algoritma Apriori Itemset 2
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Sistem Rekomendasi Paket Diskon Barang dengan Algoritma Apriori di Toko Ryzy  (Widdy Arfiansyah)
Gambar 4. Perhitungan Itemset 2
3. Hasil Perhitungan Nilai Confidence
Gambar 5. Hasil Confidence
4. Hasil Analisa Untuk Rekomendasi Setelah  dilakukan  perhitungan  algoritma apriori ,  maka  selanjutnya  perhitungan tersebut dapat di simpan kedalam basis data yang akan ditampilkan menjadi sebuah rekomendasi paket diskon barang pada display website .

## Gambar 6. Hasil Display Rekomendasi dengan Algoritma Apriori

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  Implementasi Sistem  Rekomendasi  Paket Diskon  Produk  Menggunakan  Algorithm  Apriori,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  penelitian  ini dilaksanakan  dengan  baik.  Hal  ini  menghasilkan  satu  paket  rekomendasi  yang  terdiri  dari  dua kombinasi produk dari total 1634 data transaksi yang ada.
Oleh  karena  itu,  toko  dapat  menerapkan  strategi  baru  untuk  menawarkan  diskon  yang wajar  tanpa  harus  memikirkan  bagaimana  barang  tersebut  akan  menarik  pelanggan.  Strategi penjualan  baru  dapat  diterapkan  pada  penjualan  online  dengan  mengemas  produk  menjadi  satu paket diskon yang berisi beberapa produk. Namun saat menjual offline, toko dapat menawarkan diskon  jika  produk  yang  dibeli  pelanggan  terkait  satu  sama  lain  sesuai  dengan  aturan  asosiasi yang sudah ditetapkan.

## Referensi
[1]  Ginantra, N., Arifah, F., Wijaya, A., Septarini, R., Ahmad, N., Ardiana. Dewa, Effendy, F., Iskandar, A., Hazriani, Sari, I., Gutiana, Z., Prianto, C., Gustian, D., & Negara, E. (2021).
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Sistem Rekomendasi Paket Diskon Barang dengan Algoritma Apriori di Toko Ryzy  (Widdy Arfiansyah)
Data Mining dan Penerapan Algoritma . Yayasan Kita Menulis. https://books.google.co.id/books?id=v0gtEAAAQBAJ&dq=Kegunaan+Data+Mining%5C& lr=&hl=id&source=gbs_navlinks_s [2]  Jollyta, D., Ramdha, W., & Zarlis, M. (2020). Konsep Data Mining Dan Penerapan . Deepublish. https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=piMJEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq= Konsep+Data+Mining+Dan+Penerapan&ots=kmzPcbXegu&sig=IGw6a8SSdoMgMhYfYo k- KeR5hd8&redir_esc=y#v=onepage&q=Konsep%20Data%20Mining%20Dan%20Penerapan &f=false [3]  Nindani, A. (2017). Analisis Association Rules Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma ECLAT Pada Data Hasil Tangkapan Ikan Laut [Universitas Islam Indonesia]. https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/28032/12611007%20Atya%20Arma%2 0Nindani.pdf?sequence=1&isAllowed=y
[4]  Riszky, A. R., & Sadikin, M. (2019). Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 7 (3), 103– 108. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108