## Implementasi Data Mining pada Penjualan Kopi Menggunakan Algoritma Apriori
Irma Rosmayati 1 , Wahyuningsih Wahyuningsih 2 , Eliya Fatma Harahap 3 , Hani Siti Hanifah 4

## Jurnal Algoritma
Universitas Garut
Jl. Raya Samarang Jl. Hampor No.52A, Rancabango, Kec. Tarogong Kaler, Kabupaten Garut, Jawa Barat 44151
Email : info@uniga.ac.id
1 i.rosmayati@uniga.ac.id
2 wahyuningsih@uniga.ac.id
3 eliyafatma@uniga.ac.id
4 hanisiti1965@uniga.ac.id
Abstrak – Coffee shop pada saat ini banyak diminati oleh masyarakat khususnya remaja karena jenis kopi yang banyak dan penyajian yang menarik. Karena banyaknya penjualan kopi semakin banyak  juga  data  yang  menumpuk.  Untuk  meminimalisir  data  yang  tidak  terpakai  maka  data tersebut diolah menggunakan data mining dengan pendekatan algoritma apriori. Algoritma apriori ini bertujuan untuk membuat rekomendasi kepada pihak coffe shop untuk membuat diskon dan rekomendasi kepada calon pembeli untuk membeli produk yang sering di beli oleh masyarakat. Dataset yang digunakan yaitu data penjualan bulan november tahun 2022. Penerapan data mining terhadap penjualan kopi rule tertinggi muncul pada barang Kopsu Friends dan V60 dengan nilai support 25% dan confidence 83%.
Kata Kunci – Algoritma Apriori; Aturan Asosiasi; Coffe Shop; Data Mining.

## I. PENDAHULUAN
Saat ini Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) berada dalam kemajuan mekanisme yang memudahkan pembeli untuk menjangkaunya serta sistem promosi terbaik mengimbangi bersaing. Bisnis makanan (kuliner) sebagai bagian dari UMKM di Indonesia merebak dimana pelaku usaha mengembangkan bisnis ini diantaranya coffee  shop  [1].  Bisnis  ini  bersaing  ketat  untuk  merebut  pasar  konsumen  melalui  pelayanan  dan  fasilitas tersedia  seperti  free Wi-Fi,  game  board,  design  interior  untuk  ber-foto, AC  (air  conditioner)  dan  lain-lain. Coffee shop yaitu usaha kuliner yang menjual minuman jenis kopi yang saat ini banyak dinikmati oleh kamu muda. Bardan Coffee and Friend salah satu coffee shop yang terletak di Jl. Pembangunan No.222A Tenjolaya Garut  berdiri  pada  tahun  2018  adalah  tempat  minum  kopi  yang  recommended  untuk  minum  kopi  dan menawarkan berbagai jenis minuman olahan kopi dengan fasilitas yang cukup memadai [2].
Karena banyaknya pesanan konsumen dan data penjualan yang tidak dikelola dengan baik akan menimbulkan penumpukan data. Data tersebut dapat diminimalisir dengan melakukan analisis terhadap data penjualan coffe shop menggunakan  data mining.  Teknik  data  mining memiliki kemampuan  untuk  menggali  informasi  baru berupa pola dan pengetahuan dari dataset.  Salah satu task data mining yang digunakan untuk mencari pola hubungan  antar  beberapa  itemset  adalah  Association  Rules.  Langkah  utama  pada  Association  Rules  untuk mengetahui persentase kemunculan kombinasi item dan hubungan antar item yang berbentuk ―if….then..‖ atau ―jika..maka..‖ berdasarkan aturan asosiatif [3], [4]. Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma yang  efektif  dalam  menerapkan  aturan  asosiasi  untuk  menentukan  frekuensi  itemset,  menemukan  pola hubungan  antar  satu  atau  lebih  item  dalam  suatu  dataset.  Algoritma  Apriori  cocok  digunakan  dalam
mengelompokkan item yang sering dibeli secara bersamaan dalam satu waktu dan mengatur persediaan produk serta  mampu  menentukan  pola  pembelian  produk.  Beberapa  peneliti  telah  menerapkan  algoritma  Apriori dalam pembelian produk pada minimarket [5], [6].
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melihat  kecenderungan  konsumen  dalam  melakukan  pembelian  kopi berdasarkan 2 (dua) itemset, sehingga menghasilkan sebuah pengetahuan baru dalam melakukan pembelian kopi di Bardan Coffee and Friend. Penelitian lain [4] terkait teknik asosiasi yang diterapkan untuk menemukan pola yang terjadi pada data-data transaksi terutama hal yang berkaitan dengan pola pembelian kopi arabica. Algoritma  apriori  dapat  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  pola  pembelian  kopi  arabica.  Sehingga aplikasi  data  mining  yang  dibangun  dapat  langsung  digunakan  oleh  perusahaan  dan  dapat  dirasakan manfaatnya.  Penelitian  lain  yang  juga  membahas  penerapan  data  mining  terhadap  data  penjualan  dengan Algoritma Apriori menghasilkan 2 (dua) aturan asosiasi dengan nilai support ≥ 10% dan confidence ≥ 60%. Hasil penelitian menunjukkan produk yang dibeli secara bersamaan adalah Banana fields dan Es Kopi Lava Yo Lah dengan nilai confidence 69,43% [7].
Berdasarkan hasil kajian penelitian sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk membuat rekomendasi kepada konsumen produk apa yang sering di beli. Pemilik coffe shop memberikan diskon terlebih dahulu terhadap produk yang sering di beli oleh konsumen.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  pemodelan  algoritma  dengan  pendekatan  Pada  penelitian  ini menggunakan metode pemodelan algoritma dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD). Tujuan dari metode pemodelan ini yaitu untuk menggali informasi serta pengetahuan yang belum diketahui sebelumnya dari database . Database ini berisikan informasi yang disimpan dalam tabel yang saling berelasi. Adapun tahapan KDD bisa kita lihat pada gambar 1 [8].

## Gambar 1: Pemrosesan Data [8]

## A. Collecting Data
Data yang telah dikumpulkan adalah data penjualan kopi di Bardan Coffee and Friend bulan november tahun 2022. Dengan atribut  Nama Pembeli,  Kopsu Friends, Espresso, Americano, Long Black, Cappucino, Caffe Late, Mochaccino, V60, French Press, Vietnam Drip. Dengan total data yang didapatkan sebanyak 20.

## B. Cleansing Data
Data yang telah terkumpul selanjutnya dibersihkan dan beberapa diantaranya dihapus, proses ini meliputi data yang tidak sesuai, data yang berisikan salah satu atribut kosong, data anomali, dan membersihkan atribut yang tidak digunakan pada saat pemodelan.

## C.  Transformasi Data
Untuk memberikan hasil yang optimal dalam pemodelan data ( Modelling ) beberapa data memerlukan format khusus. Oleh karena itu dilakukan Data Transformation sehingga data dapat digunakan pada saat pemodelan. Proses ini juga dapat mempengaruhi hasil dari pemodelan yang disajikan pada tahap evaluasi.

## D.  Modeling
Setelah tahap pembersihan dan transformasi data selesai, selanjutnya dilakukan tahap pemodelan, tahap ini akan  menentukan  hasil  rekomendasi.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  pemodelan  algoritma  Apriori. Algoritma Apriori adalah suatu metode untuk menemukan pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset (frequent itemset) [9]. Association Rules adalah salah satu metode data mining yang bertujan untuk menemukan semua aturan asosiasif dari beberapa himpunan item. Tahapan analisis asosiasi yang perlu diperhatikan  dalam Association  Rules  adalah  frequent  patterns  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa sering  munculnya  kombinasi  antar  item.  Output  dari Association  Rules  berupa  beberapa  rule  atau  aturan asosiatif yang didapatkan dari beberapa kombinasi item untuk menentukan seberapa besar hubungan antar item. Penting tidaknya suatu aturan assosiatif diketahui dari dua parameter yaitu support dan confidence [10], [11].  Frequent itemset adalah k-itemset yang dimiliki oleh support dimana frequent k-itemset yang dimiliki diatas minimum support atau memenuhi minimum support. Langkah kerja Algoritma Apriori ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2: Blok Diagram Algoritma Apriori

## E.   Evaluation
Hasil dari ujicoba pemodelan disajikan dalam bentuk nilai confidence . Confidence ini menyajikan informasi rekomendasi  terhadap  pemodelan  yang  telah  dilakukan, confidence ini  juga  memberikan  informasi  berupa hasil nilai confidence [12].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.   Collection Data
Pada tahap ini data yang dikumpulkan adalah data Nama Pembeli, Kopsu Friends, Espresso, Americano, Long
Black, Cappucino, Caffe Late, Mochaccino, V60, French Press, Vietnam Drip. Beberapa atribut disamarkan untuk melindungi privasi dari penerima bansos sesuai dengan Undang Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi [13].  Berikut data yang telah didapatkan dari Bardan Coffee and Friend dilampirkan pada tabel 1.
Tabel 1: Data Penjualan Kopi Bulan November 2022
ID

## Data Transaksi
1 Kopsu Friends, Espresso, Americano, Long Black, Mochaccino, French Press
2 Kopsu Friends, Espresso, Americano, Vietnam Drip
3 Americano, Long Black, Cappucino, Caffe Late, Mochaccino, French Press
4 Kopsu Friends, Long Black, Cappucino, V60, Vietnam Drip
5 Espresso, Cappucino, Caffe Late, Mochaccino, V60, French Press
6 Kopsu Friends, Espresso, Americano, Long Black, Cappucino, V60, French Press, Vietnam Drip
7 Espresso, Caffe Late, Mochaccino, V60, French Press
8 Kopsu Friends, Long Black, Mochaccino, Vietnam Drip
9 Kopsu Friends, Espresso, Americano. Cappucino, Caffe Late, V60
10 Americano, Long Black, Caffe Late, Mochaccino, French Press, Vietnam Drip
11 Kopsu Friends, Espresso, Long Black, Cappucino, V60, French Press
12 Long Black, Caffe Late, Mochaccino, French Press, Vietnam Drip
13 Americano, Cappucino, Caffe Late, V60, French Press, Vietnam Drip
14 Kopsu Friends, Espresso, Mochaccino, French Press
15 Espresso, Americano, Long Black, Cappucino, V60, French Press
16 Kopsu Friends, Espresso, Caffe Late, Mochaccino, V60, French Press, Vietnam Drip
17 V60, French Press, Vietnam Drip
18 Kopsu Friends, Americano, Cappucino, Caffe Late, Mochaccino, French Press
19 Kopsu Friends, Espresso, Americano, Long Black, Cappucin, V60
20 Kopsu Friends, Long Black, Caffe Late, Mochaccino, French Press, Vietnam Drip

## B.  Cleaning Data
Setelah  data  dikumpulkan,  proses  selanjutnya  dilakukan  pembersihan  data,  tahap  ini  menghapus  dan memperbaiki data yang rusak. Setelah di cek pada tabel 1 tidak terdapat data anomali dan data yang rusak. Tapi data tersebut di ubah menjadi kode seperti pada tabel 2.
Tabel 2: Perubahan Data
ID Kopsu Friends Espresso Americano Long Black Cappucino Caffe Late Mochaccino V60 French Press Vietnam Drip 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 2 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 4 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 5 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 6 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 7 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 8 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 9 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 10 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 11 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 12 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 13 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 14 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 15 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 16 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 17 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 18 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 19 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 20 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1

## C.  Transformasi Data
Proses transformasi data akan menentukan hasil evaluasi dari performa algoritma yang digunakan, adapun data yang ditransformasi adalah atribut nama kopi di ubah menjadi simbol seperti pada tabel 3.
Tabel 3: Transformasi Data Perubahan Atribut
ID Kopsu Friends Espresso Americano Long Black Cappucino Caffe Late Mochaccino V60 French Press Vietnam Drip 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 2 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 4 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 5 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 6 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 7 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 8 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 9 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 10 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 11 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 12 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 13 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 14 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 15 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 16 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 17 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 18 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 19 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 20 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 Jml 12 11 10 11
10 10 11 11 15 10
Jml pada tabel 3 menyatakan jumlah transaksi pada item produk kopi.

## D.   Modeling
Support  merupakan  nilai  penunjang  dari  persentase  kombinasi  item  yang  ditunjukkan  pada  Persamaan  1, sedangkan confidence adalah nilai kepastian untuk mengetahui kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif yang ditunjukkan pada Persamaan 2
1. Pembentukan 1-itemset
persamaan (1) untuk menghitung nilai support .
Support ( 𝐴  ⇒ 𝐵 ) = P ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) (1)
P ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∪ 𝐵 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖

## Perhitungan nilai support item A:
P(A) = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 12 20 = 0,6 %
Dengan cara yang sama dihitung nilai support untuk item B-J, sehingga di peroleh hasil 1-itemset pada tabel 4.

## Tabel 4: Hasil Seleksi 1-itemset
Item Support Kopsu Friends 0,6 Espresso 0,55 Americano 0,5 Long Black 0,55 Cappucino 0,5 Caffe Late 0,5 Mochaccino 0,55 V60 0,55 French Press 0,75 Vietnam Drip 0,5
Hasil dari perhitungan pada tabel 4 diubah kedalam bentuk presentase untuk mengetahui confidence dari masing-masing item penjualan, hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5: Support setiap item
ID  Item Jumlah  Confidence 1 Kopsu Friends 12 60% 2 Espresso 11 55% 3 Americano 10 50% 4 Long Black 11 55% 5 Cappucino 10 50% 6 Caffe Late 10 50% 7 Mochaccino 11 55% 8 V60 11 55% 9 French Press 15 75% 10  Vietnam Drip 10 50%
Dari proses pembentukan itemset pada tabel 5 support setiap item atau hasil pembentukan 1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset .

## 2. Pembentukan 2-itemset
Tabel 6: 2 itemset
Nama Itemset Jumlah Americano, Caffe Late 2 Americano, Cappucino 2 Caffe Late, Vietnam Drip 3 Espresso, Americano 5 Espresso, Caffe Late 1 Espresso, Cappucino 9 Espresso, Long Black 6 Espresso, Mochaccino 1 Espresso, V60 4 French Press, Americano 2 French Press, Caffe Late 1 French Press, Cappucino 2
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 99-107
Nama Itemset Jumlah French Press, Espresso 5 French Press, Kopsu Friends 2 French Press, Long Black 2 French Press, Mochaccino 2 French Press, V60 2 French Press, Vietnam Drip 1 Kopsu Friends, Americano 2 Kopsu Friends, Cappucino 6 Kopsu Friends, Espresso 2 Kopsu Friends, Mochaccino 1 Kopsu Friends, V60 5 Kopsu Friends, Vietnam Drip 1 Long Black, Americano 3 Long Black, Caffe Late 3 Long Black, Cappucino 7 Long Black, Mochaccino 4 Long Black, V60 5 Long Black, Vietnam Drip 3 Mochaccino, Americano 1 Mochaccino, Caffe Late 1 Mochaccino, Vietnam Drip 4 V60, Americano 3 V60, Caffe Late 2 V60, Cappucino 5 V60, Vietnam Drip 1
Dari  tabel  6,  ditetapkan  nilai  ꬾ  =  4  sehingga  di  dapat  C2  =  {(Espresso,  Americano),  (Espresso, Cappucino),  (Espresso,  Long  Black),  (Espresso,  V60),  (French  Press,  Espresso),  (Kopsu  Friends, Cappucino),  (Kopsu  Friends,  V60),  (Long  Black,  Cappucino),  (Long  Black,  Mochaccino),  (Long Black, V60), (Mochaccino, Vietnam Drip), (V60, Cappucino)}.
3. Pembentukan 3-itemset
Pembentukan dari itemset pada C2 bisa digabungkan menjadi 3 itemset . Proses pembentukan C3 atau disebut dengan 3 itemset dapat dilihat dari tabel 7.
Tabel 7: 3- itemset
Nama Itemset Jumlah Espresso, Americano, Cappucino 1 Espresso, Long Black, Cappucino 1 Espresso, Long Black, V60 1 French Press, Caffe Late, Vietnam Drip 1 French Press, Espresso, Cappucino 1 French Press, Espresso, V60 1 French Press, Long Black, Caffe Late 1
Nama Itemset Jumlah French Press, Long Black, Mochaccino 1 French Press, Mochaccino, Vietnam Drip 1 French Press, V60, Cappucino 1 Kopsu Friends, Espresso, Cappucino 1 Kopsu Friends, Espresso, V60 1 Kopsu Friends, Long Black, Cappucino 1 Kopsu Friends, Long Black, V60 1 Kopsu Friends, V60, Cappucino 2 Long Black, Mochaccino, Caffe Late 1 Mochaccino, Caffe Late, Vietnam Drip 1 V60, Americano, Cappucino 1
Dengan  demikian,  C3  =  {(Kopsu  Friends,  V60,  Cappucino)}  karena  hanya  kombinasi  itulah  yang memiliki kemunculan yang sering.

## E.   Persamaan
Pembentukan Aturan Assosiasi Setelah semua pola frequensi tinggi ditemukan, kemudian dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat dari C3 yang telah ditemukan, bisa dilihat besarnya nilai support dan confidence dari aturan asosiasi seperti pada tabel 8.
Tabel 8: Aturan Asosiasi dari C3
Rule Confidence
Jika Beli Kopsu Friends, Cappucino maka akan beli V60 4/6  0,67% Jika Beli Kopsu Friends, V60 maka akan beli Cappucino 4/5  0,80% Jika Beli V60, Cappucino maka akan beli Kopsu Friends 4/5  0,80%
Berdasarkan  tabel  8  nilai confidence minimal  adalah  80%  maka  aturan  yang  terbentuk  dengan antecedent berikut:
• Jika Beli Kopsu Friends, V60 maka akan beli Cappucino
• Jika Beli V60, Cappucino maka akan beli Kopsu Friends
Untuk membuktikan data-data yang telah dihasilkan berupa pola hubungan kombinasi antar item dan aturan asosiasi sesuai dengan Algoritma Apriori maka perlu dilakukan pengujian dengan menggunakan suatu aplikasi. Aplikasi yang digunakan yaitu Rapid Miner versi 9.10, dengan hasul rule dapat kita lihat pada tabel 9.
Tabel 9. Pengujian dengan rules dari pola kombinasi itemset
Item Conclusion Support  Confidence Lift Kopsu Friends, Cappucino  V60 0.250 0.833 1.515 Kopsu Friends, V60 Cappucino 0.250 0.833 1.667 V60, Cappucino Kopsu Friends 0.250 0.625 1.042
Pada  pengujian  diatas  dengan  aplikasi Rapid  Miner  versi  9.10  untuk  menghasilkan rules dari  pola kombinasi items . Rules diatas Support,  Confidence, dan Lift .  Pada  kasus  Bardan  Coffee  and  Friend rule tertinggi muncul pada barang Kopsu Friends dan V60 dengan nilai support 25% dan confidence 83%.
Vol. 20; No. 1; 2023; Hal 99-107

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan dengan Algoritma Apriori dan dilakunnya pengujian dengan aplikasi Rapid Miner versi 9.10 maka peneliti menarik kesimpulan. Proses penentuan analisis pola pembelian ini  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  data  mining  dengan  metode Algoritma Apriori.  Dengan  metode tersebut dapat membantu pihak Bardan Coffee and Friend untuk memberikan diskon terlebih dahulu ke Kopsu Friends, V60 dan Cappucino. Agar angka penjualan terhadap pembelian kopi tersebut lebih meningkat dan memberi  rekomendasi  kepada  calon  pembeli.  Penerapan  lainnya  dengan  algoritma  tersebut rule tertinggi muncul pada barang Kopsu Friends dan V60 dengan nilai support 25% dan confidence 83%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Sugiri, “Menyelamatkan usaha mikro, kecil dan menengah dari dampak pandemi Covid-19,” Fokus Bisnis: Media Pengkajian Manajemen dan Akuntansi , vol. 19, no. 1, pp. 76–86, 2020.
[2] A. C. Tridakusumah, D. Supyandi, M. A. Heryanto, A. Nugraha, and D. A. H. Hasyir, “Optimalisasi Sistem Agribisnis Kopi Garut,” COMSEP: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 3, no. 1, pp. 68–74, 2022.
[3] M.  P. Tana, F.  Marisa, and  I.  D. Wijaya,  “Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis Terhadap  Data  Penjualan Produk  Pada Toko  Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” JIMP  (Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan) , vol. 3, no. 2, 2018.
[4] T.  Nasrah,  K.  Nasution,  and  O.  K.  Sulaiman,  “PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI  PADA PENJUALAN KOPI ARABICA,” Seminar Nasional Teknik (SEMNASTEK) UISU , vol. 4, no. 1, pp. 118–124,
Aug. 2021, Accessed: Jan. 13, 2023. [Online]. Available:
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/semnastek/article/view/4153
[5] D. M. Sinaga, W. H. Sirait, and A. P. Windarto, “Analisis Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pemesanan  Konsumen  Pada  Ucokopi,” Journal  of  Informatics  Management  and  Information Technology , vol. 1, no. 2, pp. 68–73, 2021.
[6] A. Juliano and others, “Algoritma Apriori Untuk Pola Penjualan Pada Kedai Kopi Studi Kasus: Kedai Kopioko,” Journal of Students ‘Research in Computer Science , vol. 3, no. 1, pp. 29–38, 2022.
[7] H. Rhomadhona et al. , “Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Prioduk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan , vol. 10, no. 2, pp. 65–73, Dec. 2021, doi: 10.31629/SUSTAINABLE.V10I2.3792.
[8] C. C. Aggarwal, “Data Mining,” 2015, doi: 10.1007/978-3-319-14142-8.
[9] I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb. Menara),” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020.
[10]  M. A. M. Afdal and M. Rosadi, “Penerapan association rule mining untuk analisis penempatan tata letak buku di perpustakaan menggunakan algoritma apriori,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 99–108, 2019.
[11]  A. A. C. Putra, H. Haryanto, and E. Dolphina, “Implementasi Metode Association Rule Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Promo Barang,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , vol. 10, no. 2, pp. 93–103, 2021.
[12]  A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori  untuk  Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019.
[13]  “UU  No.  27  Tahun  2022  tentang  Pelindungan  Data  Pribadi  [JDIH  BPK  RI].” https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/229798/uu-no-27-tahun-2022 (accessed Nov. 25, 2022).