## Analisa Penjualan Produk Oli Dengan Metode Data Mining Asosiasi Algoritma Apriori  Pada PT. Mitra Petra Sejahtera
Putri Septiani Azura 1 , M. Safii 2 , Fitri Rizki 3
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 putriseptianiazura04@gmail.com, 2 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id ,
3 30jihan@gmail.com

## Abstract
Competition  in  the  business  world  makes  business  people  have  to  think  harder  in developing  strategies  to  deal  with  such  competition.  Marketing  strategy  requires  a reference  so  that  promotion  is  right  on  target,  for  example  by  looking  for  similarities between  product  items.  This  research  was  conducted  by  applying  the  association  rule  a priori algorithm method to the sales transaction dataset, to form a candidate combination between product items. The sales transaction dataset  was taken in January to December 2019. In this study, a minimum support value of 25% and a minimum confidence value of 60%  were  determined  with  data  processing  using  Microsoft  Excel  and  RapidMiner software.  A  priori  algorithm  can  produce  association  rules  as  a  reference  in  product promotion  and  decision  support  in  providing  product  recommendations  to  consumers based on the specified minimum support and confidence values.
Keywords : Data Mining Association, Apriori Algorithm, RapidMiner

## Abstrak
Persaingan  di  dunia  bisnis  membuat  para  pelaku  bisnis  harus  berfikir  lebih  keras dalam  menyusun  strategi  untuk  menghadapi  persaingan  tersebut.  Strategi  pemasaran memerlukan  acuan  agar  promosi  tepat  pada  sasaran,  misalnya  dengan  mencari hubungan  kesamaan  antara  item  produk.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan    menerapkan metode  association  rule  algoritma  apriori  pada  dataset  transaksi  penjualan,  untuk membentuk  kandidat  kombinasi  antar  item  produk  Dataset  transaksi  penjualan  diambil pada bulan Januari sampai Desember 2019. Pada penelitian ini, ditentukan nilai support minimum  25%  dan  nilai  confidence  minimum  60%  dengan  pengolahan  data menggunakan  Microsoft  Excel  dan  software  RapidMiner.  Algoritma  apriori  dapat menghasilkan  aturan  asosiasi  sebagai  acuan  dalam  promosi  produk  dan  pendukung keputusan  dalam  memberikan  rekomendasi  produk  kepada  konsumen  berdasarkan  nilai support dan confidence minimum yang telah ditetapkan.
Kata Kunci : Data Mining Asosiasi, Algoritma Apriori , RapidMiner

## 1. Pendahuluan
Oli merupakan minyak yang berfungsi sebagai bahan pelumas agar mesin berjalan lancar,  mulus  dan  bebas  gangguan.  Oli  juga  berfungsi  sebagai  pendingin,  peredam getaran,  bahkan  penggunaan  oli  yang  tepat  pada  mesin  dapat  berfungsi  sebagai penghemat pada konsumsi bahan bakar  [1]. Pemilihan jenis oli mesin yang diminati masyarakat sangat berpengaruh dalam penjualan oli mesin. D alam dunia bisnis, para perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penjualan  produk  dituntut  agar  dapat menemukan  suatu  cara  atau  trik  dalam  meningkatkan  penjualan  produk  dipasar. Salah  satunya  adalah  melakukan  analisis  data  operasional  perusahaan.  Data penjualan pada perusahaan PT. Mitra Petra Sejahtera cabang Pematangsiantar setiap harinya  diperoleh  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  diolah  menjadi  suatu  informasi
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 8-15
yang berguna dalam meningkatkan penjualan dan melakukan promosi suatu produk. Agar  memudahkan  mengolah  data  yang  telah  ada,  penulis  menggunakan  metode data mining dengan algoritma apriori.
Apriori adalah  suatu  algoritma  yang  sudah  sangat  dikenal  dalam  melakukan pencarian frequent  itemset dengan menggunakan  teknik association  rule .  Algoritma Apriori menggunakan knowledge mengenai frequent  itemset yang  telah  diketahui sebelumnya,  untuk  memproses  informasi  selanjutnya  [2].  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  pada  perusahaan  dalam  mempersiapkan strategi  dalam  meningkatkan  penjualan,  seperti  produk  mana  y ang  harus  diberi support dalam  perihal  meningkatkan  penjualan  oli  Shell  Advance  untuk  masa  yang akan datang.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah  kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam jumlah  besar,  data  dapat  disimpan  dalam database ,  data warehouse ,  atau penyimpanan  informasi  lainnya.  Pola  yang  digunakan  dalam  data  mining  harus sangat  mudah  dipahami,baru  dan  bermanfaat  [3].    Data  mining  adalah  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual  [4].
Data  mining  bisa  diartikan  dengan  sebuah  proses  mencari  pola  atau  informasi menarik  dalam  data  terpilih  menggunakan  teknik  atau  metode -metode  tertentu. Hubungan  yang  dicari  dalam  data  mining  bisa  berupa  hubungan  antara  dua  atau lebih dalam satu dimensi [5].

## 2.2. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu  algoritma  yang  melakukan  pencarian frequent  itemset dengan  menggunakan  teknik  association    rule.  Algortima  Apriori menggunakan  pengetahuan  sebelumnya  dari  suatu  itemset  dengan  frekuensi kemunculan  yang  sering  atau  juga  yang bisa disebut frekuent  itemset  [6]. Langkah- langkah algoritma apriori sebagai berikut [7]:
a) Set k =1 (menunjuk pada itemset ke-1).
b) Hitung semua k-itemset ( itemset yang mempunyai k-item ).
c) Hitung support dari  semua  calon itemset .  Pilih itemset tersebut  berdasarkan perhitungan minimum support .
d) Gabungkan semua k-sized itemset untuk menghasilkan calon itemset k +1.
e) Set k=k+1 .
f) Ulangi  langkah  3-5  sampai  tidak  ada itemset yang  lebih  besar  yang  dapat dibentuk.
g) Buat  final  set  dari itemset dengan  menciptakan  suatu  union  dari  semua  k- itemset .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Estimasi  penjualan  Oli Shell  Advance  pada  tahun  2019  yang  diperoleh  dari  PT.  Mitra  Petra  Sejahtera cabang  Pematangsiantar.  Didalam  penelitian  ini  data  yang  diambil  memiliki  14 sampel, dimana data yang diperoleh akan dihitung dengan mencari nilai support dan nilai confidence.
Tabel 1. Data Yang digunakan No Produk Bulan Jan Feb  Mar  Apr  Mei  Juni  Juli  Agust  Sept  Okto  Nov Des 1  Ax3 (0,8) 1.526  2.402  3.634  2.890  4.838  2.678  3.312  1.239  2.491  2.400  1.248  2.957 2  Ax3 (1) 480 745 858 702  1.452  912  2.160  216 576 996 720 972
No Produk Bulan Jan Feb  Mar  Apr  Mei  Juni  Juli  Agust  Sept  Okto  Nov Des 3  Ax5 (0,8) 778 950  1.589  2.010  3.469 1.152  2.070  2.074  1.518  1.482  1.632  1.542 4  Ax5 (1) 896  1.232  2.238  1.893  3.495  2.142  3.210  492  1.386  1.608  1.134  1788 5  Ax7 (0,8) 259 643  1.042  934  2.525  1.210  1.986  509 906  1.162  906  2.939 6  Ax7 (1) 864  3.288  1.597  2.337  7.024  3.792  6.640  2.029  2.837  3.128  2.604  3.984 7  Ultra (1) 27 22 57 36 27 15 44 20 10 6 18 48 8  Ax5sc 20w-40 221 134 610 348 972 442 653 346 368 381 461 509 9  Ax5sc 10w-30 440  1.037  1.608  882  1.389  1.018  1.746  640  1.318  1.469  1.392  808 10  Ax7sc 10w-30 237 102 672 230 502 605 912 86 298 787 336 720 11  Ax7sc 10w-40 130 83 182 113  1.146  134 326 154 470 470 278 86 12  Ax7sc 10w-40 (1) 348 504 496 562 516 306 552 102 600 624 516 360 13  Ultrasc (5w-30) 42 129 18 21 15 15 16 2 6 12 54 24 14  Sx2 (0,7) 386 689 677 470  2.918  479 454 403 361 218 437 278
Berikut uraian perhitungan manual proses Algoritma Apriori : 1.  Pola transaksi penjualan Oli Shell Advance pada PT. Mitra Petra Sejahtera Berdasarkan data penjualan oli Shell Advance pada PT. Mitra Petra Sejahtera cabang Pematangsiantar  selama  1  tahun  didapatkan  pola  transaksi  dengan  menganalisis  3  merk oli  Shell  Advance  yang  paling  banyak  terjadi  setiap  bulannya,  dapat  dilihat  pada  tabel  2 dibawah ini :
Tabel 2. Pola Transaksi Penjualan Oli Shell Advance Bulan Itemset 1 Ax3 (0.8), Ax5 (1), Ax5 (0.8) 2 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax5 (1) 3 Ax3 (0.8),  Ax5 (1), Ax5sc (10w-30) 4 Ax3 (0.8), Ax7 (1), Ax5 (0.8) 5 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax5 (1) 6 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax5 (1) 7 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax5 (1) 8 Ax5 (0.8), Ax7 (1), Ax3 (0.8) 9 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax5 (0.8) 10 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax5 (1) 11 Ax7 (1), Ax5 (0.8), Ax5sc (10w-30) 12 Ax7 (1), Ax3 (0.8), Ax7 (0.8)

## 2.  Pembuatan Format Tabular
Format  Tabular  data  transaksi  bulanan,  bila  dibentuk  akan  tampak  seperti  tabel  3 berikut ini :
Tabel 3. Format Tabular Data Transaksi Itemset Bulan 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 Ax3 (0.8) 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 0 1 Ax5 (0.8) 1  0  0  1  0  0  0  0  1  0 1 0 Ax5 (1) 1  1  1  0  1  1  1  0  0  1 0 0 Ax5sc (10w-30)  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0 1 0 Ax7 (0,8) 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 1 Ax7 (1) 0  1  0  1  1  1  1  1  1  1 1 1

## 3.  Analisa Pola Frekuensi Tinggi
a) Pembentukan 1 Itemset
Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset  dengan  jumlah  minimum support = 15%. Dengan rumus sebagai berikut :
Support (A) = * 100% (1)
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 8-15
Berikut merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset :
Support Ax3 (0,8) = = * 100% = 91,67% Support Ax5 (0,8) = = * 100% = 33,33% Support Ax5 (1) = = * 100% = 58,33% Support Ax5sc (10w-30) = = * 100% = 16,67% Support Ax7 (0,8) = = * 100% = 8,33%
Support Ax7 (1) =
= * 100% = 83,33%
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat tabel 4 :
Tabel 4. Support dari tiap Itemset Itemset Jumlah Support Ax3 (0.8) / A 11 91,67% Ax5 (0.8) / B 4 33,33% Ax5 (1) / C 7 58,33% Ax5sc (10w-30) / D  2 16,67% Ax7 (0,8) / E 1 8,33% Ax7 (1) / F 10 83,33% b) Kombinasi 2 Itemset
Proses  pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2  itemset  dengan  jumlah  minimum support = 15%. Dengan rumus sebagai berikut :
Support (A,B) = * 100% (2) Berikut merupakan perhitungan pembentukan 2 itemset : Support A dan B  = = * 100% = 25% Support A dan C  = = * 100% = 58,33%
Support A dan D  = = * 100% = 8,33%
Support A dan E  = = * 100% = 8,33%
Support A dan F  = = * 100% = 75%
Support B dan C  = = * 100% = 8,33%
Minimal Support yang  ditentukan  adalah  20%,  jadi  kombinasi  2  itemset  yang  tidak memenuhi minimal Support akan dihilangkan, terlihat seperti Tabel 5 dibawah ini :
Tabel 5. Minimal Support 2 itemset 20% Itemset Jumlah Support Ax3 (0,8) dan Ax5 (0,8)  3 33,33% Ax3 (0,8) dan Ax5 (1) 7 58,33% Ax3 (0,8) dan Ax7 (1) 9 75% Ax5 (0,8) dan Ax7 (1) 3 33,33% Ax5 (1) dan Ax7 (1) 5 41,67% c) Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan C3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum 15%.
Dengan rumus sebagai berikut : Support (A,B dan C) = * 100% (3)
Berikut merupakan perhitungan pembentukan 2 itemset :
Support A, B dan C = = * 100% = 8,33% Support A, B dan F = = * 100% = 16,67% Support A, C dan D = = * 100% = 8,33% Support A, C dan F = = * 100% = 41,67% Support B, D dan F =
= * 100% = 8,33%
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat tabel 6 :
Tabel 6. Kombinasi 3 itemset Itemset Jumlah Support Ax3 (0,8), Ax5 (0,8) dan Ax5 (1)  1 8,33% Ax3 (0,8), Ax5 (0,8) dan Ax7 (1)  2 16,67% Ax3 (0,8), Ax5 (1) dan Ax5sc 1 8,33% Ax3 (0,8), Ax5 (1) dan Ax7 (1) 5 41,67% Ax5 (0,8), Ax5sc dan Ax7 (1) 1 8,33%
Minimal support yang  ditentukan  adalah  25%,  maka  2  kombinasi  yang  memenuhi syarat akan membentuk aturan asosiasi.

## 4.  Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  baru  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum Confidence dengan  menghitung Confidence aturan  asosiatif A→B,  dengan  nilai confidence minimal  60%.  Nilai Confidence dari  aturan  A→B diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
Confidence = P(A/B) = * 100% (4) Berikut merupakan perhitungan Confidence : Confidence = P(Ax3(0,8)/Ax5(0,8))   = * 100% = * 100% = 27,27% Confidence = P(Ax5(0,8)/Ax3(0,8))   = * 100% = * 100% = 75% Confidence = P(Ax3(0,8)/Ax5(1))   = * 100% = * 100% = 63,64% Confidence = P(Ax5(1)/Ax3(0,8))   = * 100%
= * 100% = 100%
Dari  kombinasi  2 itemset yang  telah  ditentukan,  maka  dapat  dilihat  besarnya  nilai support dan nilai confidence dari calon asosiasi seperti pada tabel berikut ini :
Tabel 7. Calon Aturan Asosiasi Aturan Confidence Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax5 (0,8) 3/11  27,27% Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax3 (0,8) 3/4 75% Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax5 (1) 7/11  63,64% Jika membeli Ax5 (1), maka akan membeli Ax3 (0,8) 7/7 100% Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax5sc (10w-30)  1/11  9,09% Jika membeli Ax5sc (10w-30), maka akan membeli Ax3 (0,8)  1/2 50% Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax7 (0,8) 1/11  9,09%
Aturan Confidence Jika membeliAx7 (0,8), maka akan membeli Ax3 (0,8) 1/1 100% Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax7 (1) 9/11  81,82% Jika membeliAx7 (1), maka akan membeli Ax3 (0,8) 9/10  90% Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax5 (1) 1/4 25% Jika membeli Ax5 (1), maka akan membeli Ax5 (0,8) 1/7 14,29% Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax5sc (10w-30)  1/4 25% Jika membeli Ax5sc (10w-30), maka akan membeli Ax5 (0,8)  1/2 50% Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax7 (1) 3/4 75% Jika membeli Ax7 (1), maka akan membeli Ax5 (0,8) 3/10  30% Jika membeli Ax5 (1), maka akan membeli Ax5sc (10w-30) 1/7 14,29% Jika membeli Ax5sc (10w-30), maka akan membeli Ax5 (1) 1/2 50% Jika membeli Ax5 (1), maka akan membeli Ax7 (1) 5/7 71,43% Jika membeli Ax7 (1), maka akan membeli Ax5 (1) 5/10  50% Jika membeli Ax5sc (10w-30), maka akan membeli Ax7 (1) 1/2 50% Jika membeli Ax7 (1), maka akan membeli Ax5sc (10w-30) 1/10  10% Jika membeli Ax7 (0,8), maka akan membeli Ax7 (1) 1/1 100% Jika membeli Ax7 (1), maka akan membeli Ax7 (0,8) 1/10  10%

## 5.  Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan  dari  calon  aturan  asosiasi  pada  tabel  7  maka  yang  memenuhi  minimal support 25% dan minimal confidence 60% dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

## Tabel 8. Aturan Asosiasi Final
Aturan Support  Confidence Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax3 (0,8)  25% 75% Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax5 (1) 58,33% 63,64% Jika membeli Ax5 (1), maka akan membeli Ax3 (0,8) 58,33% 100% Jika membeli Ax3 (0,8), maka akan membeli Ax7 (1) 75% 81,82% Jika membeli Ax7 (1), maka akan membeli Ax3 (0,8) 75% 90% Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax7 (1) 25% 75% Jika membeli Ax5 (1), maka akan membeli Ax7 (1) 41,67% 71,43%
Berdasarkan tabel aturan asosiasi final, dapat diketahui produk oli Shell Advance yang paling  banyak  terjual  pada  PT.  Mitra  Petra  Sejahtera  cabang  Pematangsiantar,  dan  dapat dilihat pada pada diagram berikut ini :
Gambar 1. Diagram Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi Final  Penjualan Oli Shell
Advance Terbanyak 0% 20% 40% 60% 80% 100% Jik a… Jik a… Jik a… Jik a… Support Confidence
Berdasarkan  grafik  diatas  maka  oli  Shell  Advance  yang  paling  banyak  terjual  adalah Ax3  (0.8),  Ax5  (0.8),  Ax5  (1),  dan    Ax7  (1).  Dengan  hasil  persentase  masing-masing produk oli tersebut adalah Ax3 (0.8) dengan support 58,33% dan confidencenya 63,64%, Ax5 (0.8) dengan support 25% dan confidencenya 75%, Ax5 (1) dengan support 58,33% dan confidencenya 100%, dan Ax7 (1) dengan support 75% dan confidencenya 90%. Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  mengenai  tahap-tahap  pengolahan  data  secara manual serta hasil  yang telah ditampilkan, maka  akan dibahas mengenai keterkaitan dari hasil  yang  didapat  dari RapidMiner dan Microsoft  excel menjelaskan  bahwa  hasil  dari perhitungan manual  algoritma  apriori dan Microsoft  excel data  memiliki  nilai  yang sama. Serta memasukan perhitungan Microsoft excel ke dalam RapidMiner memiliki nilai yang sama juga. Dapat kita lihat pada gambar 2  berikut.
Gambar 2. Hasil Asosiasi Final RapidMiner
Berdasarkan pada gambar 4.13 dapat diketahui bahwa yang memenuhi nilai minimum support 25% dan confidence 60% antara lain yaitu:
a) Jika membeli Ax5 (0,8), maka akan membeli Ax3 (0,8) menghasilkan nilai support 25% dan confidence 75%.
b) Jika  membeli  Ax3  (0,8),  maka  akan  membeli  Ax5  (1)  menghasilkan  nilai support 58,33% dan confidence 63,64%.
c) Jika  membeli  Ax5  (1),  maka  akan  membeli  Ax3  (0,8)  menghasilkan  nilai support 58,33% dan confidence 100%.
d) Jika  membeli  Ax3  (0,8),  maka  akan  membeli  Ax7  (1)  menghasilkan  nilai support 75% dan confidence 81,82%.
e) Jika  membeli  Ax7  (1),  maka  akan  membeli  Ax3  (0,8)  menghasilkan  nilai support 75% dan confidence 90%.
f) Jika  membeli  Ax5  (0,8),  maka  akan  membeli  Ax7  (1)  menghasilkan  nilai support 25% dan confidence 75%.
g) Jika  membeli  Ax5  (1),  maka  akan  membeli  Ax7  (1)  menghasilkan  nilai support 41,67% dan confidence 71,43%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan hasil implementasi software RapidMiner pada penjualan oli Shell Advance, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
a) Metode  data  mining dan  teknik  algoritma Apriori dapat  di implementasikan terhadap  data  transaksi  penjualan  oli  Shell  Advance,  untuk  mendapatkan  pola pembelian  konsumen.  Pola  yang  diperoleh,  akan  menghasilkan  suatu rule atau aturan mengenai keterkaitan dari suatu produk.
b) Hasil  yang  diperoleh  dari  metode  Data  Mining  Asosiasi  yang  di implementasikan ke  dalam RapidMiner memiliki  nilai    yang  sama,  dengan  hasil  persentasi  masing- masing adalah Ax3 (0.8) dengan support 58,33% dan confidencenya 63,64%, Ax5
(0.8)  dengan support 25%  dan confidencenya 75%,  Ax5  (1)  dengan support 58,33%  dan confidencenya 100%,  dan  Ax7  (1)  dengan support 75%  dan confidencenya 90%.  Dengan  diketahuinya  produk  oli  yang  paling  banyak  terjual tersebut,  maka  dapat  memudahkan  perusahaan  dalam  meneliti  kelebihan  dari produk  yang  paling  banyak  terjual,  sekaligus  melakukan  strategi  promosi  untuk produk  oli  yang  masih  kurang  laku  terjual  di  PT.  Mitra  Petra  Sejahtera  cabang Pematangsiantar.

## Daftar Pustaka
[1] Chairul, I. S. Damanik, And J. T. Hardinata, “Penerapan Metode Backpropagation Dalam,” No. September, Pp. 396–404, 2019.
[2] M. R. Adithia Saputra, Tekad Matulatan, “Penerapan Data Mining Untuk Analisa Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada  Data  Transaki Penjualan,” J.  Food  Syst.  Res. ,  Vol.  14,  No.  2,  Pp.  70–75,  2019,  Doi: 10.5874/Jfsr.14.2_70.
[3] L.  Purba,  S.  Saifullah,  And  R.  Dewi,  “Pengelompokan  Kasus  Penyakit  Aids Berdasarkan  Provinsi  Dengan  Data  Mining  K-Medoids  Clustering,” Komik (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. Dan  Komputer) ,  Vol. 3,  No. 1, Pp.  687–694,  2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1679.
[4] L.  Sinaga  And  M.  Safii,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori  Pada  Penjualan  Sepeda  Motor  Jenis  Honda  (Studi  Kasus :  Showroom Honda Arista Pematangsiantar),” Vol. 5, No. 1, Pp. 18–21, 2020.
[5] N.  Rizkiana,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Selang  Hydroulic Menggunakan Metode Algoritma Apriori Studi Kasus Pt. Cahaya Diesel Jakarta,” 2018.
[6] I.  Djamaludin  And  A.  Nursikuwagus,  “Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Simetris    J.  Tek.  Mesin, Elektro  Dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  8,  No.  2,  P.  671,  2017,  Doi: 10.24176/Simet.V8i2.1566.
[7] C.  Adiwihardja,  N.  Hardi,  And  W.  Widyastuty,  “Implementasi  Data  Mining Penjualan  Kosmetik  Pada  Toko  Zahrani  Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  Vol. 11, No. 2, Pp. 1–7, 2019.