## PENGOLAHAN DATA EKSPOR TERHADAP RAGAM PRODUK KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULES
Siti Aisyah 1) , Robert 2) , Sasmita Rahmawati Zebua 3)
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: siti_aisyah@unprimdn.ac.id , robertharvins@gmail.com , rahmawati.sasmita@gmail.com

## Abstract
Palm  oil  is  used  as  a  raw  material  for  producing  cooking  oil,  industrial  oil,  and  fuel.  Indonesia  is  the largest producer of palm oil in Indonesia. One of a company engaged in the production of palm oil is PT Permata  Hijau Group .  The  company  produces  a  wide  range  of  palm  oil  products  from  from  Palm  Oil, Lauric  Oil,  Biodiesel,  and  Fatty  Acid  Oleo.  Look  at  the  variety  of  products  palm  oil  marketed  by PT Permata Hijau Group , it is necessary to do so decision making on palm oil product data. Data mining is applied  using  the  Association  Rules  method  to  get  support  and  confidence  values,  where  export  data processed using this method can determine which particular refined palm oil products are best-selling in the  international  market.  With  the  Association  Rules  method,  it  is  hoped  that  it  can  help  provide  an overview for a company in determining the amount of production of certain types of refined palm oil, so crises  or  excesses  of  certain  processed  palm  products  can  be  avoided.  In  this  study,  the  results  of  data visualization  using  the  Python  Library  (Matplotlib  &  Seaborn),  products  with  the  item  set Glycerine→Stearic Acid and Glycerine-RBDPO→Stearic Acid are the combination of Association Rules that  appear  most  frequently,  with  100%.  Whereas  the  combination  HPKO→Stearic  Acid  meets  the Association  Rules  with  a  value  of  94%,  RBDPO-HPKO→Stearic  Acid  and  Fatty Acid-  HPKO→Stearic Acid  with  90%,  Glycerine→RBDPO,  Glycerine→RBDPO-Stearic  Acid,  and  Glycerine  Stearic Acid→RBDPO  with  88%,  HPKS→Stearic  Acid  and  RBDPO-Fatty  Acid→Stearic  Acid  with  83%. Therefore, processed coconut Palm Glycerine, RBDPO, Stearic Acid, Fatty Acid, HPKO, and HPKS is a product that satisfies the rules of the association so this result can assist the company in determining the amount of product production given the demand for a combination of various processed coconut products of the palm oil, is higher than the variety of refined palm oil other products.
Keywords : Datamining, Export, Association Rules Method, Palm Oil

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit merupakan salah satu hasil perkebunan  yang  menduduki  peran  penting dalam  kegiatan  perekonomian  di  Indonesia sebagai  penghasil  minyak  nabati  yang  banyak dibutuhkan  oleh  masyarakat  maupun  sektor industri  [1].  Indonesia adalah  penghasil  minyak kelapa  sawit  nomor  satu  terbesar  di  dunia mengalahkan  Malaysia  [2].  Dua  benih  kelapa sawit  berasal  dari  Bourbon,  Mauritius  dan  dua benih  lainnya  berasal  dari  Hortus  Botanicus, Amsterdam,  Belanda  pada  tahun  1848  [3]. Kelapa  sawit  digunakan  sebagai  bahan  baku penghasil  minyak  masak,  minyak  industri,
maupun bahan bakar. Indonesia adalah penghasil  minyak  kelapa  sawit  terbesar  di Indonesia.  Salah  satu  perusahaan  yang  bergerak di  bidang  produksi  minyak  kelapa  sawit  adalah PT  Permata  Hijau  Group.  Perusahaan  ini memproduksi  berbagai  ragam  produk  kelapa sawit mulai dari Palm Oil, Lauric Oil, Biodiesel, dan  Fatty  Acid  Oleo.  Melihat  ragamnya  produk kelapa  sawit  yang  dipasarkan  oleh  PT  Permata Hijau Group, maka perlu dilakukan pengambilan keputusan terhadap data produk kelapa sawit.
Data  mining  merupakan  bidang  ilmu yang melakukan  proses  menggali  informasi  dari basis  data  yang  berjumlah  besar  dan  diolah
menjadi  informasi  baru  yang  dapat  membantu dalam pengambilan  keputusan [4], .Data mining adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau lebih  teknik  pembelajaran  computer  untuk menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan secara  otomatis  [5],  [6]–[10].  Association  rules merupakan  proses  pemilihan  satu  aturan  dari sekumpulan aturan yang ada dengan menggunakan nilai support dan confidence lebih dari  atau  sama  dengan  nilai  support  dan confidence  yang  ditentukan  [11].  Association rule  adalah  metode  untuk  menemukan  aturan suatu  kombinasi  item.  Salah  satu  algoritma asosiasi  yang  bisa  digunakan  dalam  mengolah data  adalah  algoritma  apriori    [12].  Sehingga metode  dapat  menemukan  hubungan  antar  item dalam  data  transaksi.  Proses  ini  memerlukan pengecekan  data  transaksi  secara berulang  kali dengan  jumlah  data  transaksi  yang  besar  untuk menemukan  pola  relasi  item  yang  berbeda-beda [13].  Association  rule  meliputi  dua  tahap:  1. Mencari  kombinasi  item  yang  paling  sering muncul  dari  suatu  itemset  data  transaksi.  2. Mendefinisikan condition dan result ( conditional association rule ) [14].
Dari  latar  belakang  diatas  peneliti tertarik  melakukan  penelitian  untuk  mengetahui ragam  produk  kelapa  sawit  yang  paling  banyak diekspor, hasil ekspor kelapa sawit dalam interval waktu tertentu. Maka dari itu, judul yang diambil yaitu  Pengolahan  Data  Ekspor Terhadap  Ragam Produk  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Association Rules. Hasil dari metode Association rules yang digunakan dapat memprediksi adanya kemungkinan  ragam  kelapa  sawit  tertentu  yang paling laku di pasar internasional.
Penelitian sebelumnya berjudul “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengolah Data  Impor  Ekspor  Ikan  Dengan  Menggunakan Metode  Association  Rule”.  Perbedaan  dalam penelitian  sebelumnya  adalah  meneliti  tentang impor-  ekspor  ikan  dan  pada  penelitian  tersebut data  impor  dan  ekspor  yang  diolah  untuk membantu  perusahaan  dalam  menentukan  letak atau  posisi  penyimpanan  produk  impor  dan ekspor  berdasarkan  tujuan  Negara  impor  dan ekspor tersebut.
Sedangkan dalam penelitian yang diteliti oleh  penulis  adalah  penelitian  impor-ekspor kelapa sawit  untuk  memprediksi  kemungkinan ragam kelapa  sawit  tertentu  yang  paling  laku  di pasar internasional.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif,  dimana  data  yang  digunakan  adalah data ekspor olahan kelapa sawit pada PT. Permata Hijau  Group.  Adapun  Metode  Penelitian  ini dilakukan mengikuti tahapan-tahapan berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Alur Penelitian
1. Pengumpulan Data Dalam penelitian
ini teknik pengumpulan  data yang  dilakukan  adalah  Field Research  dan  Library  Research.  Teknik  Field Research  bertujuan  untuk  mendapatkan  data ekspor  produk  kelapa  sawit  yang  diperoleh melalui  data  ekspor  perusahaan,  sedangkan teknik  Library  Research  adalah  pengumpulan data  yang  berasal  dari  jurnal  terdahulu  yang berhubungan  dengan  tujuan  penelitian  [15]. Hasil akhir dari penelitian sangat ditentukan oleh data pendukung. Data yang diperlukan ditentukan oleh keahlian peneliti dalam
menyaring dan mengidentifikasi data [16].
2. Data Acquisition Dataset  ekspor  produk  kelapa  sawit diambil  melalui  data  perusahaan.  Dataset tersebut  akan  diolah  melalui  proses  pengolahan data  dan  digunakan  untuk  mengidentifikasi kombinasi produk yang diminati pasar internasional [17].
3.
Data Preprocessing
Proses  mengubah  data  mentah  menjadi format  yang  mudah  dipahami.  Proses  ini dilakukan  agar  basis  data  yang  digunakan  bisa sesuai  dengan  format  yang  diinginkan,  dengan tujuan  hasil  pengolahan  data  dapat  diteruskan untuk diolah datanya [18].
4. Hasil Metode Association Rules Proses  menghasilkan  data  kombinasi produk  yang  memenuhi  aturan  asosiasi  yang bisa  memberikan  informasi  kepada  perusahaan tentang  kombinasi  produk  yang  paling  sering dipilih oleh pembeli [19], [20].
5. Visualisasi Data Visualisasi
data yaitu proses
representasi  data  yang  awalnya  kompleks menjadi  bentuk  visual  yang  sederhana  dan menarik. Proses ini memudahkan dalam mencerna  informasi  dari  data  tersebut  [21]. Akhir dari penelitian ini adalah menggambarkan hasil  dari  metode Association  Rules ke  dalam bentuk grafik sehingga lebih mudah dipahami.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Adapun analisis masalah pada penelitian kali ini  adalah  untuk  mencari  ragam  olahan kelapa  sawit  yang  paling  banyak  diekspor, pengujian  dilakukan  melalui  data  penjualan selama 1 bulan  terakhir. Penelitian ini menggunakan  metode Association  Rules untuk menentukan  nilai Support dan Confidence dari setiap ragam olahan kelapa sawit, dari hasil akhir perhitungan tersebut, data akhir akan divisualisasikan  dengan  menggunakan Library Python.

## 3.2 Analisis Data
Sampel  Tabel  Transaksi  Ekspor  merupakan sampel data yang diambil dari “Tabel Transaksi Ekspor”. “Tabel Transaksi Ekspor” adalah tabel transaksi  ekspor  yang  terjadi  dari  bulan  Januari 2022 sampai September 2022. Data yang diambil merupakan  data  transaksi  ekspor  yang  akan digunakan  untuk  melakukan  penelitian.  Nama produk  olahan  kelapa  sawit  diinisialkan  oleh penulis  agar  lebih  mudah  dalam  proses  analisis dengan metode Association rules . Inisialnya yaitu : A = Glycerine
B  =  Refined  Bleached  and  Deodorised  Palm Kernel Oil (RBDPO) C = Stearic Acid D = Fatty Acid E = Lauric Acid F = Shortening 36-39 G = Hydrogenated Palm Kernel Oil (HPKO) H = Hydrogenated Palm Kernel Stearine
Tabel 1. Sampel Tabel Transaksi Ekspor
No.  No Transaksi Negara Produk 1 IUB/22/0905/001/A  Jiangmen, China ABC 2 IU/22/0907/008/A Lianyungang, China  B
3 IM/22/0902/001/A Cat Lai, Vietnam    CDG 4 IM/22/0909/001/A Singapore BC 5 IU/22/0906/001/A Lianyungang, China  B 6 IU/22/0909/008/A Baltimore, USA BC 7 IU/22/0914/014/A Qingdao, China DEF 8 IU/22/0924/005/A Qingdao, China BCG 9 IM/22/0924/004/A Laem Chabang, Thailand D 10  IU/22/0925/001/A Huangpu, China E …  … … … …  … … … …  … … …
Data  transaksi  ekspor  produk  olahan kelapa  sawit  dapat  divisualisasikan  kedalam bilangan  biner  seperti  data  yang  terlihat  dalam “Tabel 2 Representasi  Biner”.  Setiap  kolom merupakan  representasi  olahan  produk  kelapa sawit  dan  setiap  baris  merupakan  representasi setiap  transaksi,  nilai  1  menunjukkan  olahan produk  kelapa  sawit  ada  dalam  transaksi tersebut,  atau  0  jika  produk  tersebut  tidak terdapat dalam transaksi.

## Tabel 2. Tabel Representasi Biner
No.  A  B
C D E F G H 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 0
0 … … … … … … … … … 600  0 0 1 1 0 0 1 0 Supp ort 54  33 312  216 78  78 108 72
Setelah  mendapatkan  data  berupa  nilai biner, langkah  selanjutnya  adalah  menentukan nilai  support  dan  nilai  confidence  dari  data transaksi ekspor  produk  olahan  kelapa  sawit. Penulis  menggunakan  aturan  asosiasi  dimana bentuk pernyataannya  adalah  X→Y,  dimana  X dan  Y adalah  item  set  yang  dipisahkan  oleh kondisi  if- then  (hypothesis-conclusion).  Hasil kekuatan metode Association Rules dapat dilihat dari  nilai  support  dan  confidence.  Support digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak kombinasi yang  dapat  terjadi  dalam  suatu  data, sedangkan confidence digunakan untuk mengetahui  seberapa  sering  item  set  Y  muncul dalam transaksi yang memiliki item set X.
Formula  yang  dapat  digambarkan  untuk menghitung  nilai support dan  confidence adalah sebagai berikut:
XՍY=[B,C,D] dengan X[B,C], dimana XՍY=[B,C,D] = 60 dan X[B,C] = 210, sehingga nilai  confidence  c(X→Y)  =  60/210  =  0.28  = 28%. Berdasarkan formula (1) dari data transaksi ekspor  yang  dipakai  untuk  mendapatkan  sampel perhitungan  dengan  metode  association  rules maka  diketahui  nilai  support  minimum  sebesar 0.07,  sehingga  nilai  supcount  ditunjukkan  pada tabel berikut.
Tabel 3. Daftar Frequent 1 Item Set
No. Item  Support Supcount Supcount 1 A 54 0.09 9% 2 B 336 0.56 56% 3 C 312 0.52 52% 4 D 216 0.36 36% 5 E 78 0.13 13% 6 F 78 0.13 13% 7 G 108 0.18 18% 8 H 72 0.12 12%
Tabel 4. Daftar Frequent 2 Item Set
No. Item Support  Supcount Supcount % 1 A,B 48 0.08 8% 2 A,C 54 0.09 9% 3 B,C 210 0.35 35% 4 B,D 72 0.12 12% 5 B,G 60 0.1 1% 6 C,D 114 0.19 19% 7 C,G 102 0.17 17% 8 C,H 60 0.1 1% 9 D,G 66 0.11 11% Tabel 5. Calon Frequent 3 Item Set No. Item  Support  Supcount Supcount 1 A,B,C 48 0.08 8% 2 A,B,D 12 0.02 2% 3 A,B,G 0 0 0% 4 A,C,D 18 0.03 3% 5 A,C,G 0 0 0% 6 A,C,H 0 0 0% 7 A,D,G 0 0 0% 8 B,C,D 60 0.09 9% 9 B,C,G 54 0.09 9% Dari formula diatas dapat
diimplementasikan kedalam data dengan contoh, X[B,C]  dan  Y  [D]. Jumlah  transaksi  yang  berisi XՍY=[B,C,D]  adalah  60,  dan  jumlah  transaksi N  adalah  600,  sehingga  support  untuk  nilai s(X→Y) = 60/600 = 0.1.
Tabel 6. Daftar Frequent 3 Item Set No. Item Support  Supcount  Supcount % 1 A,B,C 48 0.08 8% 2 B,C,D 54 0.09 9% 3 B,C,G 54 0.09 9% 4 C,D,G 60 0.1 10% Tabel 7. Daftar Frequent 4 Item Set No. Item Support  Supcount  Supcount% 1 A,B,C,D 12 0.02 2% 2 A,B,C,G 0 0 0% 3 B,C,D,G 18 0.03 3%
Dari  tabel  dengan  4  item  set  tidak efisien  dengan  data  ekspor  olahan  kelapa  sawit, sehingga  rule  item  produk  hanya  berdasarkan  3 item set saja. Dalam hal ini, penulis menetapkan nilai support minimum adalah ≥0.07. Selanjutnya  untuk  mengetahui  hasil  data association  rules  adalah  dengan  menghitung nilai  confidence.  Dengan  formula  2  dan confidence yang didapatkan dengan menetapkan nilai  confidence  minimum≥70%  maka  hasil terlihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Daftar Association Rules
No. Frequ ent Item Set Associati on Rules Result Sup port Confide nce 1 A,B if buy A, thenbuy B 48 48/54 2 A,C if buy  A, then buy C 54 54/54 3 G,C if buy G, thenbuy C 102  102/108 4 H,C if buy  H, then buy C 60 60/72 5 AB,C if buy AB, thenbuy C 48 48/48 6 AC,B If buy AC, thenbuy B 48 48/54 7 A,BC If buy A, thenbuy BC 48 48/54 8 BD,C If buy BD, then buy C 60 60/72 9 BG,C If buy BG, then buy C 54 54/60 10 DG,C If buy DG, then buy C 60 60/66
Dari  hasil  rule  diatas,  dapat  diketahui kombinasi  olahan  produk  kelapa  sawit  yang paling sering diekspor berdasarkan nilai minimum support dan confidence yang ditetapkan.

## 3.3 Visualisasi Data
Visualisasi  Data  adalah  tampilan  berupa  grafis atau  grafik  dari  sebuah  informasi  sehingga
kumpulan  data  menjadi  lebih  sederhana  untuk ditampilkan.

## 1. Upload Dataset
Hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah memasukkan  data  kedalam  sebuah  variable dengan menggunakan Google Colaboratory.
Gambar 2. Menginput Data
Setelah  melakukan  input  data,  langkah 90% selanjutnya adalah melakukan pemanggilan  terhadap  library  apriori  dan menentukan  parameter  minimum  support  sesuai dengan  kebutuhan  yaitu  0.07 atau  7%,  sehingga daftar  Itemsets  yang  memenuhi  nilai  minimum support =0.07 seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Daftar Itemsets
Gambar 4. Menampilkan Daftar Association Rules
Menentukan parameter
minimum confidence sesuai kebutuhan yaitu 0.7 atau 70%, sehingga itemsets yang memenuhi nilai minimum  confidence  =0.7  dapat  dilihat  pada Gambar 5. Daftar Association Rules.
Gambar 5. Daftar Association Rules

## Visualisasi Data dengan Matplotlib
Visualisasi dataset Association Rules  ke dalam  lineplot  yang  membandingkan  antara daftar  calon  Association  Rules  dengan  daftar Association Rules.
Gambar 6. Menampilkan Grafik Lineplot Data  yang  memenuhi  aturan  asosiasi ditandai  dengan  kedua  grafik  yang  saling
bersinggung dan titik yang memiliki dua simbol.
Gambar 7. Grafik Association Rules Lineplot

## 3. Visualisasi Data dengan Seaborn
Visualisasi  dataset  Association  Rules kedalam  barplot  yang  membandingkan  antara daftar  calon  Association  Rules  dengan  daftar Association  Rules,  data  yang  memenuhi  aturan asosiasi  ditandai  dengan  bar  berwarna  biru, sedangkan  data  yang  belum  memenuhi  aturan asosiasi ditandai dengan bar berwarna hijau.
Gambar 8. Menampilkan Grafik Barplot
Gambar 9. Grafik Association Rules Barplot
Setelah  melakukan  visualisasi  data menggunakan  Library  Python  (Matplotlib  dan Seaborn),  diperoleh  data  bahwa  produk  dengan item set Glycerine→Stearic Acid dan Glycerine- RBDPO→Stearic  Acid  merupakan  kombinasi Association  Rules  yang  paling  sering  muncul yaitu  100%.  Sedangkan  untuk  kombinasi HPKO→Stearic  Acid  memenuhi  Association Rules dengan nilai 94%, RBDPO-
HPKO→Stearic  Acid dan Fatty Acid-
HPKO→Stearic  Acid  memenuhi  Association Rules  dengan  nilai  90%,  Glycerine→RBDPO,
Glycerine→RBDPO-Stearic Acid, dan Glycerine  Stearic  Acid→RBDPO  memenuhi Association Rules dengan nilai 88%,
HPKS→Stearic Acid dan RBDPO-Fatty
Acid→Stearic  Acid  memenuhi  Association Rules dengan nilai 83%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari metode  Association  Rules  pada  data  ekspor ragam  olahan  kelapa  sawit,  didapatkan  jenis olahan  kelapa  sawit  yang  memenuhi  aturan assosiasi yaitu produk
kombinasi Glycerine→Stearic Acid dan Glycerine- RBDPO→Stearic  Acid  merupakan  kombinasi Association  Rules  yang  paling  sering  muncul yaitu  100%.  Sedangkan  untuk  kombinasi HPKO→Stearic  Acid  memenuhi  Association
Rules dengan  nilai 94%, RBDPO HPKO→Stearic Acid dan Fatty Acid-
HPKO→Stearic  Acid  memenuhi  Association Rules  dengan  nilai  90%,  Glycerine→RBDPO,
Glycerine→RBDPO Stearic Acid, dan Glycerine  Stearic  Acid→RBDPO  memenuhi Association Rules dengan nilai 88%,
HPKS→Stearic Acid dan RBDPO-Fatty Acid→Stearic  Acid  memenuhi  Association Rules dengan nilai 83%. Oleh karena itu, olahan kelapa  sawit  Glycerine,  RBDPO,  Stearic  Acid, Fatty  Acid,  HPKO,  dan  HPKS  merupakan produk yang memenuhi aturan asosiasi sehingga hasil ini bisa membantu pihak perusahaan dalam menentukan  jumlah  produksi  produk  tertentu mengingat  permintaan  terhadap kombinasi ragam olahan produk kelapa sawit tersebut, lebih
tinggi dibandingkan ragam produk olahan kelapa sawit lainnya .

## 5. REFERENSI
[1] A.  Nurkholis  and  I.  S.  Sitanggang, “Optimization  for  prediction  model  of palm  oil  land  suitability  using  spatial decision  tree  algorithm,” J.  Teknol.  dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 192–200, Jul. 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13657. [2] Rosmegawati,
“PERAN ASPEK TEHNOLOGI  PERTANIAN  KELAPA SAWIT  UNTUK  MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS
PRODUKSI KELAPA SAWIT,” J. AGRISIA , vol. 13, no. 2, pp. 73–90, 2021.
[3] N. Saputra, S. Sasmoko, S. B. Abdinagoro, and E.
Kuncoro,
SUSTAINABLE  GROWTH  FORMULA Keterlekatan  Kerja  dan  Ketangkasan
Belajar dari Manajerial Resources
Industri Minyak Sawit Indonesia . 2020. [4] W.  Aser,  H.  Samosir,  and  T.  Gantini, “Analisis Dataset COVID-19 menggunakan Algoritma KNN dan Random  Forest,” J.  Strateg.  -  J. Maranatha ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  58–69, 2022, [Online]. Available: https://mail.strategi.it.maranatha.edu/inde x.php/strategi/article/view/325 [5] Yuda  Irawan,  “PENERAPAN  DATA MINING  UNTUK  EVALUASI  DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DAN ALGORITMA  HIRARKI  DIVISIVE  DI PERUSAHAAN MEDIA
WORLD PEKANBARU,” J.  Teknol.  Inf.  Univ. Lambung  Mangkurat ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 13–20, Apr. 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i1.34. [6] S. K. Singh and D. R. K. Dwivedi, “Data Mining:  Dirty  Data  and  Data  Cleaning,” SSRN Electron.
J. , 2020, doi:
10.2139/ssrn.3610772.
[7] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, p. 012049, Apr. 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/1007/1/012049.
[8] S.  P.  Tamba,  M.  Sitanggang,  B.  C. Situmorang, and G. Laura,
“APPLICATION  OF  DATA  MINING
TO  DETERMINE  THE  LEVEL  OF FISH  SALES  IN  PT  .  TRANS  RETAIL
WITH  FP-GROWTH  METHOD,”  vol. 10, no. 2, pp. 905–913, 2022.
[9] E.  Saut  Parsaoran  Tamba,  “Penerapan Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Stok  Bahan  Baku  Pada Restoran  Nelayan,” JUSIKOM  PRIMA (Junal  Sist.  Inf.  Ilmu  Komput.  Prima) , vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2022.
[10] Hendra  Di  Kesuma,  D.  Apriadi,  H. Juliansa,  and  E.  Etriyanti,  “Implementasi Data  Mining  Prediksi  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear Berganda,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina
Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 4, no. 2, pp. 62–66, 2022, doi: 10.52303/jb.v4i2.74. [11] D. P. A. Brute-force, “Pemetaan Kepakaran  Melalui  Jurnal  yang  Telah Dipublikasikan Dengan Metode Association  Rules,” Jupiter  (Jurnal Penelit. Ilmu dan Teknol. Komputer) , pp. 47–55.
[12] Nola  Ritha,  E.  Suswaini,  and  W. Pebriadi,  “Penerapan  Association  Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Poliklinik  Penyakit  Dalam  (Studi  Kasus: Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Bintan),” J.
Sains dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 222– 230, Dec. 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.329. [13] I. Rusydi, “Penerapan Metode Association  Rule  Dalam  Menganalisa Data Penjualan Obat Mengunakan
Algoritma  FP-GROWTH  (Studi  Kasus Rumah Sakit Haji Medan),” Algoritm.  J.
ILMU  Komput.  DAN  Inform. ,  vol.  3,  no.
2, p. 9, Nov. 2019, doi: 10.30829/algoritma.v3i2.6435. [14] R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa , vol. 3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[15] R.  Dewi  and  Z.  M.  Nawawi,  “Analisis Perkembangan  Ekspor  Impor  Kelompok Barang  Ekonomi  Di  Provinsi  Sumatera Utara Tahun  2016-2020,” J.  Pamator    J. Ilm.  Univ.  Trunojoyo ,  vol.  15,  no.  1,  pp. 137–145, Apr. 2022, doi: 10.21107/pamator.v15i1.14283. [16] Y.  Mahzalena  and  H.  Juliansyah, “Pengaruh Inflasi, Pengeluaran Pemerintah Dan Ekspor Terhadap
Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia,” J. Ekon.  Reg.  Unimal ,  vol.  2,  no.  1,  p.  37, 2019, doi: 10.29103/jeru.v2i1.1742.
[17] J.  A.  Widians  and  F.  N.  Rizkyani,
“Identifikasi Hama Kelapa Sawit
menggunakan  Metode  Certainty  Factor,”
Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 1, pp. 58–63, Apr. 2020,  doi:  10.33096/ilkom.v12i1.526.58- 63.
[18] A. Handayanto, K. Latifa, N. D. Saputro, and  R.  R.  Waliansyah,  “Analisis  dan Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine  (SVM)  dalam  Data  Mining untuk  Menunjang  Strategi  Promosi,”
JUITA    J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  71– 79, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.4378.
[19] I.  A.  Darmawan,  M.  F.  Randy,  I.
Yunianto,  M. M.  Mutoffar, and  M.  T. P. Salis, “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Golongan  Penyandang Masalah  Kesejahteraan  Sosial,” Sebatik , vol.  26,  no.  1,  pp.  223–230,  2022,  doi:
10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[20] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat
Pesanan,” Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1,
pp. 50–57, 2018.
[21] A.  F.  Andikos  and  H.  Andri,  “Pengujian
Association Clasification Dalam Meningkatkan  Kualitas  Minyak  Sawit
Sebagai  Bahan  Dasar  Biodisel,” J.
MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  3,
no.  4,  p.  340,  Oct.  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1383.