## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3976

## Penerapan Algoritma Apriori Pada Analisa Data Penjualan Ecommerce
Muliati Badaruddin 1, *, Rayendra 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
2 Program Studi Keperawatan, Akademi Keperawatan Nabila, Padang Panjang, Indonesia Email: 1,* mulybadarudin@gmail.com, 2 rayzha1206@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mulybadarudin@gmail.com
Abstrak− Sudah seluruh sektor sekarang ini yang sudah menggunakan peran dari pada teknologi tersebut. Peran teknologi pada sektor bisnis adalah melakukan transasksi secara online yang dapat dilakukan kapanpun serta dimanapun atau biasa disebut dengan Ecommerce. Sekarang ini Ecommerce sudah berkembang dengan sangat pesat hal tersebut dikarenakan banyak manfaat yang  didapatkan  dari  pemanfaatan  Ecommerce  tersebut.  Tetapi  bukan  berarti  pada  penggunaan  Ecommerce  tidak  dialami kerugian, penggunaan ecommerce yang tidak tepat sasaran juga akan membuat kerugian bagi pelaku bisnisnya. Tentu saja hal tersebut menjadi sebuah masalah yang harus diselesaikan secara bijak dengan cara harus mampu membaca pola produk barang yang dimintai oleh konsumen ataupun produk yang tidak diminati oleh konsumen. Dimana untuk mengetahui pola tersebut dapat dilihat dari data penjualan ecommerce yang sudah tersedia. Data mining adalah sebuah teknik yang digunakan untuk melakukan pengolahan data. Pengolahan data yang dilakukan pada data mining untuk mendapatkan informasi – informasi baru yang dapat diimplementasikan. Algoritma apriori merupakan sebuah metode yang digunakan untuk mencari pola hubungan dari antar satu atau lebih item dataset. Pada hasil penelitian didapatkan data penjualan Ecommerce terdapat 3 item barang yang dapat diprioritaskan untuk penjualannya. Dimana dari ketiga item tersebut terdapat 3 kombinasi item A1 ➔ A2 dengan nilai support  40%  dan  nilai  confidence  67%.  Kombinasi  item  A1 ➔ A5  dengan  nilai  support  50%  dan  nilai  confidence  83%. Kombinasi item A2 ➔ A5 dengan nilai minimum support 40% dan nilai confidence 50%
Kata Kunci: Data Mining; Penjualan; Ecommerce; Algoritma Apriori
Abstract− Already all sectors are now using the role of this technology. The role of technology in the business sector is to carry out online transactions that can be done anytime and anywhere or commonly referred to as E-commerce. Now E-commerce has grown very rapidly, this is because there are many benefits that can be obtained from the use of E-commerce. But that does not mean that the use of e-commerce is not experiencing losses, the use of e-commerce that is not on target will also create losses for business people. Of course this is a problem that must be solved wisely by being able to read the pattern of goods requested by consumers or products that are not in demand by consumers. Where to find out the pattern can be seen from the e-commerce sales data that is already available. Data mining is a technique used to perform data processing. Data processing is carried out in data mining to obtain new information that can be implemented. A priori algorithm is a method used to find a pattern of relationships between one or more dataset items. In the results of the study, it was found that there are 3 items of E- commerce sales data that can be prioritized for sales. Where of the three items there are 3 combinations of items A1 ➔ A2 with a support value of 40% and a confidence value of 67%. A combination of items A1 ➔ A5 with a support value of 50% and a confidence value of 83%. Combination of items A2 ➔ A5 with a minimum support value of 40% and a confidence value of 50%
Keywords : Data Mining; Sales; Ecommerce; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan  dimasa  sekarang  ini  tidak  terlepas  dari  perkembangan  teknologi,  sudah  seluruh  sektor  sekarang  ini yang  sudah  menggunakan  peran  dari  pada  teknologi  tersebut.  Tidak  luput  juga  pada  sektor  bisnis  yang memanfaatkan  tekonologi  tersebut  untuk  mempermudah  proses  transaksi  penjualan  ataupun  juga  untuk menjangkau pembeli secara luas dimanapun berada.
Peran  teknologi  pada  sektor  bisnis  adalah  melakukan  transasksi  secara  online  yang  dapat  dilakukan kapanpun  serta  dimanapun  atau  biasa  disebut  dengan  Ecommerce.  Ecommerce  merupakan  sebuah  wadah  atau tempat  yang digunakan oleh pembeli  atau penjual untuk  melakukan transasksi  berbagai  macam  produk dengan menggunakan  bantuan  teknologi  baik  komputer,  laptop  ataupun  handphone  yang  tidak  perlu  mempertemukan antara pembeli dan juga penjual[1], [2].
Sekarang ini Ecommerce sudah berkembang dengan sangat pesat hal tersebut dikarenakan banyak manfaat yang  didapatkan  dari  pemanfaatan  Ecommerce  tersebut.  Manfaat  nyata  yang  didapatkan  dari  penggunaan Ecommerce  tersebut  seperti  meningkatkan  pangsa  pasar,  mampu  menurunkan  biaya  operasional  terkhususnya biaya  promosi,  mampu  melebarkan  jangkauan  pasar  dan  juga  memperpendek  waktu  produksi  dari  sebuah produk[3], [4].
Tetapi bukan berarti pada penggunaan Ecommerce tidak dialami kerugian, penggunaan ecommerce yang tidak tepat sasaran juga akan membuat kerugian bagi pelaku bisnisnya. Ketika stok sebuah produk lebih banyak dari  pada  permintaan  konsumen  tentu  menjadi  sebuah  masalah  yang  menyebabkan  stok  produk  tersebut  akan tertimbun,  tidak  laku  dijual  hingga  menyebabkan  kerugian.  Ataupun  bahkan  ketika  stok  produk  tidak  dapat memenuhi  keinginan  dari  konsumen  juga  akan  membuat  konsumen  pergi  dan  tidak  akan  membeli  produk tersebut[5], [6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3976
Tentu  saja  hal  tersebut  menjadi  sebuah  masalah  yang  harus  diselesaikan  secara  bijak.  Perusahaan  atau pelaku bisnis pada Ecommerce harus mampu membaca pola produk barang yang dimintai oleh konsumen ataupun produk  yang  tidak  diminati  oleh  konsumen.  Dimana  untuk  mengetahui  pola  tersebut  dapat  dilihat  dari  data penjualan ecommerce yang sudah tersedia[7], [8].
Namun  untuk proses menemukan pola dari data penjualan ecommerce juga tidaklah mudah dikarenakan data  yang  tersedia  pada  data  penjualan  cukuplah  banyak.  Jika  dilakukan  secara  asal  –  asalan  maka  akan mendapatkan hasil yang tidak sesuai pula. Dimana hasil yang tidak sesuai tersebut akan berdampak fatal bagi para pelaku bisnis pada Ecommerce. Oleh sebab itu maka dibutuhkan sebuah teknik atau cara yang dapat digunakan untuk mengolah kumpulan data penjualan pada Ecommcer tersebtu. Teknik atau cara tersebut disebut dengan data mining[9], [10].
Data  mining  adalah  sebuah  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengolahan  data.  Pengolahan  data yang dilakukan pada data mining untuk mendapatkan informasi – informasi baru yang dapat diimplementasikan. Data mining mengolah data dalam jumlah besar hingga menyerdehanakan data tersebut agar dapat lebih mudah dipahami dan dimengerti untuk dilakukan proses tindak lanjut dikemudian harinya. Pada teknik data mining juga terdapat berbagai macam teknik ataupun proses penyelesaiannya. Pada permasalahaan pengolahan data penjualan Ecommerce untuk  mendapatkan sebuah pola atau informasi  baru maka algoritma Apriori  merupakan algoritma yang tepat digunakan[11], [12].
Algoritma apriori merupakan sebuah metode yang digunakan untuk mencari pola hubungan dari antar satu atau lebih item  dataset. Pada umumnya algoritma apriori digunakan pada proses pengolahan data yang bersifat market bisnis. Algoritma apriori digunakan untuk mencari frequent itemset pada kumpulan data dengan pola paling tinggi.  Frequent  itemset  merupakan  pola  item-item  pada  kumpulan  data  yang  memiliki  nilai  support  dan  juga confidence  yang  memenuhi  nilai  ambang  batas  atau  minimum  support.  Pembentukana  frequent  itemset  untuk menyusun susunan pola assosiatif[13], [14].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Afrizal  dkk  [15]  mengatakan  bahwa  Dengan  menggunakan algoritma apriori, data penjualan yang paling diminati konsumen dapat ditentukan secara akurat. Data-data tersebut akan menjadi acuan penting untuk menentukan strategi penjualan produk.
Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Moh.Sholik dan Abusalam [16] Dengan algoritma apriori yang merupakan tehnik dalam data mining untuk menemukan aturan assosiatif kombinasi antara itemset. Perhitungan dilakukan  dengan  menentukan  support  dan  confidance  yang  akan  menghasilkan  assosiasi  rules,  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  stok  barang  apa  saja  yang  perlu  diperbanyak  oleh  supplier  guna  meningkatkan keuntungan antara supplier dan perusahaan.
Selain itu juga terdapat penelitian Sandi Fajar Rodiyansyah [17] Dengan melakukan data mining pada data transaksi  penjualan  tersebut  diharapkan  dapat  menghasilkan  pengetahuan  mengenai  pola  pembelian  oleh konsumen. Pada akhirnya pola yang ditemukan ini dapat digunakan sebagai penjunjang keputusan manajer dalam mengelola aktifitas perusahaannya. Penelitian ini mencari aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori.
Berdasarkan dari pemaparan diatas maka pada penelitian ini akan dilakukan penelitian menganalisis data penjualan ecommerce dengan menggunakan algoritma apriori untuk menemukan sebuah informasi ataupun pola penjuala produk terdapat pada kumpulan data penjualan ecommerce tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Peneitian
Metodologi penelitian merupakan proses atau alur yang dilakukan pada penelitian dimulai dari proses identifikasi masalah hingga proses penarikan kesimpulan. Adapun metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3976

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan bagian proses pada Knowledge Discovery in Database (KDD), dimana proses pada data mining melibatkan data – data denga jumlah yang cukup besar. Proses pada data mining menggunakan metode – metode yang digunakan untuk menggali informasi dari data dan menemukan model – model baru yang tersimpan dari data. Model baru ini digunakan untuk memahami informasi yang terkandung pada kumpulan data yang besar tersebut. Data mining dapat digunakan pada berbagai bidang ilmu yang menggunakan pengolahan data didalamnya seperti statistic, kesehatan, database dan lain sebagainya[18], [19].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah    jenis    aturan  asosiasi  pada  data    mining.    Algoritma    ini  ditujukan    untuk  mencari kombinasi itemset yang mempunyai  suatu nilai keseringan  tertentu  sesuai kriteria atau  filter yang diinginkan. Hasil  dari  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  pihak  manajemen. Algoritma  apriori  melakukan  pendekatan  iteratif  yang  dikenal  dengan  pencarian  level-wise,  dimana  k-itemset digunakan  untuk  mengeksplorasi  atau  menemukan  (k+1)-  itemset.  Oleh  karena  itu,  algoritma  apriori  dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi. Tiap iterasi menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang yang sama dimulai dari iterasi pertama yang menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang satu.
Di  iterasi  pertama  ini,  support  dari  setiap  item  dihitung  dengan  men-scandatabase.  Setelah  support  dari setiap  item  didapat,  item  yang  memiliki  support  diatas  minimum  support  dipilih  sebagai  pola  frekuensi  tinggi dengan panjang 1 atau sering disebut Large 1-itemset atau disingkat L1. Iterasi kedua menghasilkan 2itemset yang tiap  set-nya  memiliki  dua  item.  Pertama  dibuat  kandidat  2-itemset  atau  disingkat  C2  dari  kombinasi  semua  1- itemset.    Lalu  untuk  tiap  kandidat  2-itemset  ini  dihitung  support-nya  dengan  menscandatabase.  Support  disini artinya jumlah transaksi dalam database yang mengandung kedua item dalam C2. Setelah support dari semua C2 didapatkan, C2 yang memenuhi syarat minimum support dapat ditetapkan sebagai 2-itemset yang juga merupakan pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  2  atau  Large  2itemset  (L2).  Atau  untuk  mencari  nilai  support  dan  juga confidence dapat menggunakan rumus berikut[1], [5]:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A ∩ B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2)
Syarat minimum confidence dengan menggunakan rumus berikut :
Confidence (A ➔ B) = P(A|B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peran  teknologi  pada  sektor  bisnis  memiliki  peran  yang  sangat  penting.  Dimasa  sekarang  ini  seluruh  proses transaksi  dianjurkan  untuk  dilakukan  dengan  mudah  dan  seefisien  mungkin.  Ecommerce  merupakan  sebuah tempat atau wadah yang dapat digunakan bertransaksi oleh pembeli dan juga penjual untuk melakukan transaksi secara  online  tanpa  bertemu  satu  dan  lainnya  dengan  menggunakan  teknologi  komputer,  laptop  ataupun handphone.
Para pelaku usaha dan bisnis dimasa sekarang ini sudah beralih pada Ecommerce dikarenakan memberikan manfaat yang cukup besar bagi para pelaku bisnis sepert menjangkau pembeli atau konsumen secara luas. Tetapi penggunaan ecommerce bagi para pelaku bisnis bukan berarti tidak terjadi kerugian. Jika stok barang lebih banyak dari  pada  barang  yang  diminati  oleh  konsumen,  tentu  barang  akan  tersimpan  pada  gudang  hingga  rusak  dan menyebabkan  kerugian  bagi  si  pemilik  barang.  Atau  sebaliknya  jumlah  stok  barang  tidak  mampu  memenuhi keinginan dari minat beli konsumen.
Hal tersebut harus diselesaikan dengan bijak oleh para pelaku bisnis pada Ecommerce dikarenakan salah mengambil keputusan maka akan berdampak pula bagi kelangsungan bisnis yang dijalankan. Oleh karena itu, perlu kiranya menganalisis pola dari pada barang – barang yang diminati oleh konsumen. Dimana untuk menganalisa pola tersebut dapat diketahui dari data penjualan barang yang sudah tersedia.
Tetapi untuk melakukan analisa pada data penjualan tersebut diperlukan sebuah cara ataupun teknik untuk prosesnya yang biasa disebut dengan data mining. Data mining sendiri merupakan sebuah teknik pengolahan data untuk mendapatkan pola informasi baru yang tersimpan pada kumpulan data. Pada data mining sendiri terdapat algoritma yang dapat digunakan untuk membantu dalam mendapatkan pola informasi baru tersebut yaiut algoritma Apriori.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3976

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Apriori
Data  merupakan  bagian  yang  sangat  penting  dalam  Data  Mining  data  yang  diambil  untuk  menentukan  pola pemilihan strantegi promosi. Berdasarkan variabel-variabel yang sudah dipilih dari data pemesanan format data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Transaksi Transaksi Jenis Transaksi 1 A1,A2,A5,A6,A8,A9 2 A1,A5,A6,A7,A8,A9 3 A1,A3,A5,A7 4 A2,A4,A7,A8 5 A1,A2,A3,A4,A6 6 A2,A4,A5,A6,A8 7 A2,A3,A7,A9 8 A1,A2,A3,A5,A7 9 A1,A2,A3,A5 10 A2,A4,A6,A9
Setelah mendapatkan data transaksi pada tabel diatas, untuk lebih mempermudah proses maka data disusun pada bentuk tabular atau dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 2. Data Tabular Transaksi A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 9 1 1 1 1 10 1 1 1 1 Jumlah 6 8 5 4 6
5 5 5 4 0
Setelah didapatkan data tabular selanjutnya pembentukan dari pada C1 atau kombinasi satu item dengan minimum support sebesar 60%
Tabel 3. Nilai Support C1 Item Support A1 6/10*100 = 60% A2 8/10*100 = 80% A3 5/10*100 = 50% A4 4/10*100 = 40% A5 6/10*100 = 60% A6 5/10*100 = 50% A7 5/10*100 = 50% A8 5/10*100 = 50% A9 4/10*100 = 40% A10 0/10*100 = 0%
Dari  tabel  nilai support  C1selanjutnya memilih item  yang memenuhi  nilai minimum  support, atau dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 4. Nilai Support C1 yang Memenuhi Minimum Support
Item Support A1 6/10*100 = 60% A2 8/10*100 = 80% A5 6/10*100 = 60%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3976
Setelah didapatkan barang yang memenuhi nilai minimum  support maka sleanjutnya adalah membentuk kombinasi 2 item set dari 3 item yang sudah terpilih dan kemudian menghitung nilai minimum support kembali untuk pembentukan C2
Tabel 5. Kombinasi C2 dan Minimum Support
Kombinasi Itemset  Minimum Support A1 ➔ A2 4/10*100 = 40% A1 ➔ A5 5/10*100 = 50% A2 ➔ A5 4/10*100 = 40%
Dari hasil kombinasi C2 dan nilai minimum support tidak adalagi kombinasi itemset yang memenuhi nilai minimum support maka proses pembentukan kombinasi itemset berhenti pada C2. Selanjutnya adalah menghitung nilai Confidence dari kombinasi C2
Tabel 6. Nilai Confidence Itemset Kombinasi Itemset  Minimum Support Confidence A1 ➔ A2 4/10*100 = 40% 4/6*100 = 67% A1 ➔ A5 5/10*100 = 50% 5/6*100 = 83% A2 ➔ A5 4/10*100 = 40% 4/8*100 = 50%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  dipaparkan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  data penjualan Ecommerce terdapat 3 item barang yang dapat diprioritaskan untuk penjualannya. Dimana dari ketiga item tersebut terdapat 3 kombinasi item A1 ➔ A2 dengan nilai support 40% dan nilai confidence 67%. Kombinasi item  A1 ➔ A5  dengan  nilai  support  50%  dan  nilai  confidence  83%.  Kombinasi  item  A2 ➔ A5  dengan  nilai minimum support 40% dan nilai confidence 50%

## REFERENCES
[1] A. Ariant, Erfina, N. Destria Arianti, P. Studi Sistem Informasi, and U. Nusa Putra Sukabumi Jl Raya Cibolang No, “Penerapan Metode Data Mining Terhadap Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Toko  Fasentro  Fancy),” Jursistekni.Nusaputra.Ac.Id ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  14–22,  2020,  [Online].  Available: https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/view/62.
[2] R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Analisis  Keranjang  Belanja  Pada  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 46–51, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i1.9999.
[3] M. M. Syaikhuddin and P. Prihandoko, “Penerapan Algoritma K-Means dan Cure Dalam Menganalisa Pola Perubahan Belanja  Dari  Retail  ke  E-Commerce,” Energy ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  44–49,  2017,  [Online].  Available: https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/341.
[4] H.  Rhomadhona,  W.  Aprianti,  and  J.  Permadi,  “Jurnal  Sustainable :  Jurnal  Hasil  Penelitian  dan  Industri  Terapan Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Produk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 10, no. 02, pp. 65–73, 2021.
[5] Amrin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[6] O.  Nurdiawan  and  R.  Suryatana,  “Implementasi  Strategis  Penjualan  Fashion  Melalui  Penerapan Data  Mining  Untuk Pengelompokan Market Share Fashion,” J. Tek. Komput. , vol. V, no. 1, pp. 135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[7] A. Soma Darmawan, “Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Penawaran Produk Di Batik Putra Ghofur Pekalongan,” Litbang Kota Pekalongan , vol. 8, pp. 65–73, 2015.
[8] H. Mulyana, “PEMAKAIAN METODE ASOSIASI DALAM DATA MINING UNTUK PENJUALAN LEBIH DARI SATU JENIS PRODUK PADA PERUSAHAAN,” J. Pilar Nusa Mandiri PEMAKAIAN , vol. X, no. 1, pp. 47–55, 2014.
[9] N. C. Dewi, F. Putrawansyah, and D. Puspita, “Implementasi Algoritma FP-Growth Pada E-Commerce Kopi Pagar Alam Menggunakan Framework Codeigniter,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 10, no. 2, 2021.
[10]  A. Sharif, “Data Mining Untuk Memprediksi Itemset Promosi Penjualan Barang Menggunakan Metode Market Basket Analysis ( Mba ) ( Studi Kasus : Toko Sentra Ponsel ),” vol. 3, no. 2, pp. 117–123, 2019.
[11]  R.  D.  Lestari et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Customer  Behaviour  Toko  Artpedia  Dengan Menggunakan Application of Data Mining To Know Customer Behaviour,” vol. 7, no. 2, pp. 7140–7146, 2020.
[12]  S. S. Prasetyo, M. Mustafid, and A. R. Hakim, “Penerapan Fuzzy C-Means Kluster Untuk Segmentasi Pelanggan E- Commerce Dengan Metode Recency Frequency Monetary (Rfm),” J. Gaussian , vol. 9, no. 4, pp. 421–433, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[13]  C. A. Hartawan, “Pemanfaatan Big Data dalam Bisnis E-commerce OLX,” Intech , vol. 2, no. 2, pp. 13–18, 2021.
[14]  R. R. Aria, “K-Means to Determine the e-commerce Sales Model in Indonesia,” Int. J. Inf. Syst. Technol. Akreditasi , vol. 3, no. 36, pp. 166–172, 2020.
[15]  M. A. A. Fahmi, F. Astuti, U. K. Sa’adah, A. K. Anam, and M. Novita, “Algoritma Apriori Untuk Strategi Penjualan Produk  Di  E-Commerce  Kwt  Lestari  Sejahtera,”  in Sens  4 ,  2019,  vol.  4,  pp.  427–432,  [Online].  Available: http://conference.upgris.ac.id/index.php/sens4/article/view/695.
[16]  M. Sholik and A. Salam, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3976
OrderMas,” Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[17]  S. Rodiyansyah, “Algoritma Apriori untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan,” Infotech J. , vol. 1, no. 2, p. 236599, 2015.
[18]  A.  Setiawan  and  R.  Mulyanti,  “Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  pada  Ecommerce  Toko  Busana Muslim Trendy,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.4550.
[19]  G. Lukhayu Pritalia, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce,” Indones. J. Inf. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 47–56, 2018, doi: 10.24002/ijis.v1i1.1727.