## Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan
p-ISSN: 2302-0008 e-ISSN: 2623-1964 DOI: https://doi.org/10.47668/pkwu.v9i1.236
Volume 9 Issue 1 2021 Pages: 284-296 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/PKWU/index

## Peningkatan Penjualan Oriental Cafe Menggunakan Algoritma Apriori
Rizki Prasetyo Tulodo 1 , Wahyudin 2 , Muhammad Akbar Syafii 3 1,2,3 Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia email: rizki.prasetyo.tulodo@gmail.com
Abstract : Service improvement is the most important aspect in business processes, one of which  is  in  the  field  of  food  and  beverage  sales.  Oriental  cafe  is  one  of  the  restaurants engaged in food and beverage. Sales in 2020 decreased by 13% due to decreased customer interest in providing product packages that affect customer service. Provision of a package system can be done by studying customer habits in buying food and beverages. One of the alternatives used is Data Mining, namely market basket analysis, market basket analysis can create product patterns that are often purchased by customers so that they can become rules  for  making  product  package  systems.  In  this  study,  the  data  was  tested  using  the association  rule  with  an  a  priori  algorithm.  The  a  priori  algorithm  has  the  advantage  of being simpler in data processing and can handle quite large data. From the results of the discussion and data analysis carried out, it can be concluded that by applying the a priori algorithm  in  determining the  combination  between  itemsets  with  a  minimum support  of 30%  and  a  minimum  of  70%  confidence,  one  association  rule  is  found,  which  has  the highest support and confidence value if the customer places an order for the Mineral menu. ,  Fish  and  Rice  simultaneously  with  a  support  value  of  30%  and  a  confidence  value  of 100%. Thus, if there are customers who buy minerals, the probability of those customers buying fish, rice is 100%.
Keywords : Sales, Market Basket Analysis, Data Mining, Association, Apriori
Abstrak : Peningkatan pelayanan merupakan aspek terpenting dalam proses bisnis salah satunya adalah dibidang penjualan makanan dan minuman. Oriental café merupakan salah satu resto  yang  bergerak  dibidang  food  and  beverage.  Penjualan  tahun  2020 mengalami penurunan  sebesar  13%  karena  menurunya  minat  pelanggan  terhadap  pemberian  paket produk yang mempengaruhi pelayanan pelanggan. Pemberian sistem paket dapat dilakukan dengan memperlajari kebiasaan pelanggan dalam membeli makanan dan minuman. Salah satu alternatif yang digunakan adalah dengan Data Mining yaitu market basket analysis, market basket analysis dapat menciptakan pola produk yang sering dibeli oleh pelanggan sehingga  dapat  menjadi  aturan  pembuatan  sistem  paket  produk.  Pada  penelitian  ini dilakukan  pengujian  data  menggunakan  associaton  rule  dengan  algortima  apriori. Algoritma apriori memiliki keunggulan karena lebih sederhana dalam pengolahan data dan bisa  menangani  data  yang  cukup  besar.  Dari  hasil  pembahasan  dan  analisis  data  yang dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  penerapan  algoritma  apriori  dalam menentukan  kombinasi  antar  itemset  dengan  minimum  support  30%  dan  minimum confidence  70%  ditemukan  1  aturan  asosiasi,  dimana  yang  memiliki  nilai  support  dan confidence tertinggi adalah jika pelanggan melakukan pemesanan menu Mineral, Fish dan Rice  secara  bersamaan  dengan  nilai  support  30%  dan  nilai  confidence  100%.  Dengan demikian, jika terdapat pelanggan membeli mineral maka kemungkinan pelanggan tersebut membeli fish, rice adalah 100%.
Kata kunci : Penjualan, Market Basket Analysis, Data Mining, Asosiasi, Apriori
Copyright (c) 2021 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
The Oriental café merupakan resto yang bergerak dibidang food and beverage . Dalam menjalankan  proses  bisnisnya  Oriental  café  berpegang  teguh  terhadap  kualitas pelayananpelanggan  café.Salah  satu  peningkatan  kualitas  pelayanan  pelanggan  adalah dengan  menghadirkan  sistem  paket  produk.  Berdasarkan  data  penjualan  tahun  2020 penurunan penjualan sebesar 13% terjadi karena menurunya minat pelanggan terhadap menu  café  karena  kurangnya  pemberian  paket-paket  produk  terhadap  pelanggan  café. Kondisi  seperti  ini  tentunya  mempersulit  menajemen  Oriental  café  dalam  membentuk aturan dalam pembuatan sistem paket. Sistem paket dapat dilakukan dengan mempelajari kebiasaan  pelanggan  dalam  memesan  produk-produk  café  secara  bersamaan  sehingga terbentuk keranjang belanja pelanggan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mempelajari  keranjang  belanja  pelanggan  adalah  dengan  metode  data  mining.  Data mining  yang  digunakan  adalah  market  basket  analysis,  market  basket  analysis  dapat menciptakan  pola  produk  mana  saja  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan  sehingga  dapat menjadi aturan pembuatan sistem paket produk.
Salah satu pendekatan pembuatan pola adalah dengan analisa keranjang pasar, yaitu menganalisa  produk  mana  saja  yang  dibeli  secara  bersamaan  yang  masuk  kedalam ranjang  pembelanjaan.  Metode  yang  digunakan  dalam  analisa  keranjang  pasar  salah satunya  adalah  dengan  metode  associaton  rule.  Menurut  Kapula  et  al.,  (2013)  analisis keranjang pasar menjadi salah satu isu yang paling popular, dengan penambangan data pembelian  konsumen  dengan  menggunakan  metode  Associaton  rule  maka  masalah  ini dapat diminimalkan sehingga dapat meningkatkan penjualan silang. Menurut  Goldie & Dana  (2012)  di  bidang  pemasaran,  pola  perilaku  belanja  konsumen  dapat  diketahui dengan  metode  analisis  keranjang  pasar,  salah  satunya  metode  Association  rule. Association  rule  mining  merupakan  teknik  terpenting  dalam  data  mining.  Menurut Aprianti et al., (2017) dalam transaksi basis data dapat ditemukan pola, korelasi, kausal ataupun  asosiasi  yang  terjadi  antar  set  barang  atau  produk  dengan  menggunakan Association rule.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  data  menggunakan  associaton  rule  dengan algortima apriori. Algoritma apriori memiliki keunggulan karena lebih sederhana dalam pengolahan  data  dan  bisa  menangani  data  yang  cukup  besar  .  Pengujian  dilakukan berdasarkan  data  penjualan  produk,  kombinasi  itemset  yang  akan  dijadikan  tolak  ukur

## 286 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
dalam pencarian nilai support dan confidence pada data transaksi pembelian makanan dan minuman pada periode 2020 dengan sampel 125 data transaksi.
Diharapkan hasil yang pembuatan pola yang terbentuk  menjadi  rujukan manajemen dalam  menentukan  sistem  paket  yang  ditawarkan  pada  pelanggan,  baik  berupa  paket- paket produk atau potongan harga terhadap produk-produk unggulan.

## METODE
Metodologi  penelitian  merupakan  cara  ilmiah  yang  digunakan  untuk  menemukan masalah  dengan  tujuan  tertentu.  Metode  yang  digunakan  ialah  dengan  cara mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan,  mengelompokkan  data,  analisis  model  serta perancangan dan pembuatan model Asosiasi penjualan produk pada Oriental cafe Jakarta. Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi dan  data yang berhubungan dengan  penelitian  ini.  Dalam  melakukan  pengumpulan  data  dan  informasi  tersebut, dilakukan metode pengumpulan data observasi, wawancara dan studi pustaka.
Untuk  melakukan  pencarian  aturan  asosiasi  terhadap  data  penjualan  Oriental  café, tahapan yang perlu dilakukan seperti pada gambar 1

## Gambar 1 Langkah-langkah penelitian
Penjelasan langkah – langkah penelitian:
1. Pada  awal  penelitian  dilakukan  identifikasi  masalah  terlebih  dahulu  untuk menentukan  tujuan  dari  penelitian  serta  ruang  lingkup  penelitian  yang  akan dilakukan.
2. Selanjutnya adalah dengan mempelajari literatur  terkait dengan penelitian, baik dari jurnal, buku dan literatur terkait guna mendapatkan pengetahuan mengenai masalah apa yang akan di teliti.

## 287 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
3. Selanjutnya  dilakukan  proses  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  untuk penelitian dari Oriental cafe. Pada tahap ini terdapat  data penjualan tahun 2019 yang sudah di eksport ke microsoft excel.
4. Setelah data terkumpul dilakukan proses preprocessing yaitu membersihkan data yang tidak dibutuhkan untuk memproses data asosiasi.
5. Selanjutnya  adalah  visualisasi  data  yaitu  menampilkan  hasil  pengolahan menggunakan aplikasi rapidminer.

## Penggunaan Algoritma
1) Associaton
Assosiation adalah suatu proses untuk menemukan semua aturan assosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk suppor t  dan  syarat  minimum  untuk confidence pada  sebuah  data.  Dalam  menentukan  suatu Association  Rule umumnya  terdapat  dua  ukuran  kepercayaan  ( interestingness  measure ),  yaitu support dan confidence (Abu  et  al.,  2018).  Kedua  ukuran  ini  akan  digunakan untuk interesting  association  rules dengan  dibandingkan  dengan  batasan  yang telah ditentukan. Batasan inilah yang terdiri dari minimum support dan minimum confidence .
2) Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  termasuk  dalam  metode  asosiasi  yang  dikembangkan  pertama kali oleh R. Agrawal dan R. Srikant pada tahun 1994. Algoritma ini didasarkan pada fakta bahwa  apriori  menggunakan  pengetahuan  sebelumnya  dari  suatu  itemset  dengan frekuensi kemunculan yang sering atau disebut frequent itemset . Apriori menggunakan pendekatan  iteratif  dimana itemset digunakan  untuk  mengeksplorasi  (k+1) itemset berikutnya (Fitrina et al., 2018).
Algoritma  Apriori  menggunakan  pengetahuan  atribut  yang  telah  diketahui sebelumnya  untuk  memproses  informasi  selanjutnya.  Pada  algoritma  Apriori menentukan  kandidat  yang  mungkin  muncul  dengan  cara  memperhatikan  minimum support dan  minimum confidence (Mawengkang  &  Dr.Erna  Budhiarti,  2015). Support adalah nilai pengunjung atau persentase kombinasi sebuah item dalam database (Rizal, 2021).
Rumus support dapat dilihat pada Support (A) (1)

## 288 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (1) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan confidence adalah nilai kepastian yaitu kuatnya hubungan antar item dalam sebuah Apriori. Confidence dapat dicari setelah pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan (Gede et al., 2016).
Rumus untuk menghitung confidence dapat dilihat pada Confidence (2)
Confidence = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 dan B (2) P ( B|A) ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih  maka  harus  diurutkan berdasarkan Support × Confidence . Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar.
3) Lift Ratio
Lift ratio adalah suatu ukuran untuk mengetahui kekuatan aturan asosisasi (association  rule)  yang  telah  terbentuk.  Nilai  lift  ratio  biasanya  digunakan sebagai penentu  apakah aturan asosiasi valid atau tidak valid  (Wahyuni et al., 2021). Untuk menghitung lift ratio digunakam rumus sebagai berikut :

## Lift Ratio =
Confidence (A,B)
Benchmark Confidence (A,B)
Untuk  mendapatkan  nilai  benchmark  confidence  sendiri  dapat  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
Benchmark Confidence =
Nc

## N
Keterangan:
Nc  =  jumlah  transaksi  dengan  item  yang menjadi consequent
N = jumlah transaksi basis data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan proses data mining mengikuti aturan Knowledge Discovery in Database, adalah sebagai berikut :
(3)
(4)

## 289 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021

## Data Selection
Pemilihan  data  berdasarkan  kebutuhan  penelitian  untuk  mempermudah  dalam pengolahan  database.berdasarkan  data  penjualan  atribut  yang  didapat  adalah  sebagai berikut :
1. PR  No.  (Purchase  Number) Merupakan  nomor  transaksi  pembelian  yang dilakukan oleh tamu café
2. Order No. ( Order Number ) Adalah nomor pemesanan
3. Menu Item adalah daftar menu yang ada di O café.
4. Date adalah waktu dan tanggal transaksi dilakukan
5. Table atau meja , merupakan nomor bangku meja tamu café
6. Change by adalah kasir yang melayani pemesanan tamu café
7. Price adalah harga menu atau produk
8. Sales Qty (Sales quantity) adalah jumlah pesanan yang dilakukan tamu café
9. Gross Sales adalah total harga awal pemesanan sebelum adanya pemotongan harga
10. Item discount adalah produk yang memperoleh potongan harga
11. Net sales discount adalah jumlah potongan harga yang diberikan ke produk tersebut
12. Net sales adalah harga akhir yang dibayarkan tamu cafe
Dari data penjualan, tidak semua yang diolah, pada penelitian ini data yang digunakan hanya transaksi yang lebih dari 1 jenis barang, bukan berapa jumlah barang yang dibeli karena yang dicari adalah keterkaitan barang.

## Data PreProcessing
Bertujuan  untuk  membersihkan  data  duplikasi  dan  data  yang  tidak  diperlukan.
Dalam penelitian ini kebutuhan data adalah Order Number dan Menu item.
Tabel 1. Pola Transaksi Pembelian Makanan dan Minuman Pelanggan
Transaksi Item yang dibeli pelanggan 1 Chicken Fish Mineral Tea 2 Fish Mineral Fish Tea 3 Fish Chicken Chicken Tea 4 Coffee Mineral Fish Rice 5 Chicken Mineral Fish Rice 6 Tea Fish Mineral
7 Mineral Coffee 8 Mineral Fish Noodle Rice 9 Beef Rice Mineral 10 Mineral Tea Fish Rice 11 Beef Noodle Rice Tea 12 Rice Fish Noodle Tea 13 Coffee Rice Mineral Beef 14 Mineral Beef Mineral Tea 15 Fish Beef Noodle Coffee 16 Chicken Beef Rice Fish 17 Chicken Tea Rice Fish 18 Rice Fish Coffee Mineral 19 Mineral Fish Rice Tea 20 Chicken Rice Mineral Tea 21 Noodle Coffee Rice 22 Tea Fish Rice Coffee 23 Fish Chicken Mineral Rice 24 Noodle Mineral Coffee 25 Noodle Tea Rice 26 Tea Mineral Chicken Tea : : : : : : : : : : 125 Chicken Mineral Tea Beef

## Tabulasi data transaksi
Pada data transaksi penjualan makanan dan minuman pelanggan dibentuk tabel tabulasi yang akan mempermudah dalam mengetahui berapa banyak item yang ada yang ada dibeli dalam setiap tranksaksi, adapun rumus pada microsoft excel yang digunakan adalah
=IF(AND(Q3="Chicken"),"1","0")
(1)
Hasil daripada tabulasi seperti pada tabel 2 berikut:

## 291 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
Tabel 2. Format Tabulasi Data Transaksi
Transaksi Chicken Fish Mineral Tea Rice Beef Coffee Noodle 1 1 1 1 1 0 0 0 0 2 0 1 1 1 0 0 0 0 3 1 1 0 1 0 0 0 0 4 0 1 1 0 1 0 1 0 5 1 1 1 0 0 0 0 0 6 0 1 1 1 0 0 0 0 7 0 0 1 0 0 0 1 0 8 0 1 1 0 1 0 0 1 9 0 0 1 0 1 1 0 0 10 0 1 1 1 1 0 0 0 11 0 0 0 1 1 1 0 1 12 0 1 0 1 1 0 0 1 13 0 0 1 0 1 1 1 0 14 0 0 1 1 0 1 0 0 15 0 1 0 0 0 1 1 1 16 1 1 0 0 1 1 0 0 17 1 1 0 1 1 0 0 0 18 0 1 1 0 1 0 1 0 19 0 1 1 1 1 0 0 0 20 1 0 1 1 1 0 0 0 21 0 0 0 0 1 0 1 1 22 0 1 0 1 1 0 1 0 23 1 1 1 0 0 0 1 0 24 0 0 1 0 0 0 1 1 25 0 0 0 1 1 0 0 1 26 1 0 1 1 0 0 0 0 : : : : 125 1 0 1 1 0 1 0 0 ∑ 32 69 73 53 41 36 33 55

## Pembentukan Itemset
Berdasarkan  data  yang  sudah  disediakan  pada  tabel  transaksi  :  Proses pembentukan F1 atau yang disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30%

## 292 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
Tabel 3. Support dari setiap Item
No Item pembelian Jumlah Support 1 Chicken 32 40 % 2 Tea 69 86,25 % 3 Mineral 73 91,25 % 4 Fish 53 66,25 % 5 Rice 41 51,25 % 6 Beef 36 45 % 7 Coffee 33 41,25 % 8 Noodle 55 68,75 %
Dari  proses  pembentukan  itemset  pada  tabel  3  dengan  minimum  support  30% dapat diketahui yang memenuhi standar minimum support adalah Chicken, Tea, Mineral, Fish,  Rice,  Beef,  Coffee,  Noodle.  Kemudian  dari  hasil  pembentukan  1  itemset  akan dilakukan kombinasi 2 Itemset seperti pada tabel 4.

## Kombinasi 2 Itemset
Proses pemebentukan F2 atau disebut dengan 2 Itemset dengan jumlah minimum support = 30%, calon 2-Itemset.

## Tabel 4.

## Kombinasi 2 Itemset
Transaksi If antecedent then consequent Jumlah Support 1 Chicken Tea 17 13,6% 2 Chicken Mineral 18 14,4% 3 Chicken Fish 17 13,6% 4 Chicken Rice 8 6,4% 5 Chicken Beef 9 7,2% 6 Chicken Coffee 5 4% 7 Chicken Noodle 25 20% 8 Tea Mineral 38 30,4% 9 Tea Fish 14 11,2% 10 Tea Rice 9 7,2% 11 Tea Beef 13 10,4% 12 Tea Coffee 9 7,2% 13 Tea Noodle 23 18,4%

## 293 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
14 Mineral Fish 38 30,4% 15 Mineral Rice 21 16,8% 16 Mineral Beef 16 12,8% 17 Mineral Coffee 16 12,8% 18 Mineral Noodle 27 21,6% 19 Fish Rice 22 17,6% 20 Fish Beef 16 12,8% 21 Fish Coffee 19 15,2% 22 Fish Noodle 20 16% 23 Beef Coffee 7 5,6% 24 Beef Noodle 13 10,4% 25 Coffee Noodle 11 8,8%
Dari  kombinasi  2  Itemset  dengan  minimum  support  30%  dapat  diketahui kombinasi 2 Itemset yang memenuhi standar minimum support seperti pada tabel 4. Dari hasil kombinasi 2 Itemset akan dilakukan pembentukan 3 Itemset seperti pada tabel 5.

## Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan F3 atau disebut dengan 3 Itemset dengan jumlah minimum support 30% . Calon 3-Itemset

## Tabel 5.

## Kombinasi 3 Itemset
Transaksi If antecedent then consequent Jumlah Support 1 Chicken Tea Mineral 6 4,8% 2 Chicken Mineral Fish 8 6,4% 3 Chicken Fish Tea 4 3,2% 4 Chicken Noodle Mineral 4 3,2% 5 Chicken Noodle Tea 3 2,4% 6 Chicken Noodle Fish 3 2,4% 7 Tea Mineral Noodle 8 6,4% 8 Mineral Fish Rice 13 10,4% 9 Mineral Rice Beef 4 3,2% 10 Mineral Beef Rice 4 3,2% 11 Mineral Coffee Beef 2 1,6% 12 Mineral Noodle Rice 5 4% 13 Mineral Noodle Beef 3 2,4% 14 Mineral Noodle Coffee 5 4%

## 294 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
15 Fish Rice Beef 4 3,2% 16 Fish Beef Coffee 4 3,2% 17 Fish Coffee Noodle 4 3,2% 18 Fish Noodle Rice 5 4% 19 Tea Fish Rice 8 6,4% 20 Tea Beef Noodle 7 5,6% 21 Beef Noodle Rice 2 1,6% 22 Coffee Noodle Rice 3 2,4%
Dari  kombinasi  3  Itemset  dengan  minimum  support  30%  dapat  diketahui kombinasi 3 Itemset tidak ada yang memenuhi standar minimum support, maka dari itu kombinasi 4 Itemset dan seterusnya bisa disebutkan sebagai himpunan kosong.

## Pembentukan aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan asosiatif A→B.
Minimum confidence 70%.

## Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh
Tabel 6.

## Aturan Asosiasi
If antecedent then consequent Support Confidence If buy Tea then buy Mineral 30,75 % 69,25 % If buy Mineral then buy Fish 30,75 % 69,25 % If antecedent then consequent Support   Confidence Support x confidence If buy Tea then buy Mineral 30,75 69,25 0,4368231047 If buy Mineral then buy Fish 30,75 69,25 0,4368231047
Berdasarkan  Tabel  6,  maka  jenis  makanan  dan  minuman  yang  paling  banyak dibeli  adalah  Mineral,  Tea,  Fish.  Dengan  diketahuinya  pembelian  yang  banyak  dibeli, pengelola  dapat  menyusun  strategi  pemasaran  untuk  menambah  jenis  variasi  makanan dan minuman

## 295 | Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan Vol. 9 No. 1 2021
Visualisasi Menggunakan Rapidminer
Gambar 3.1 Table view rapidminer
Gambar 3.2 Graph view rapidminer
Gambar 3.3 Text view

## SIMPULAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan dengan menggunakan Model market basket analisys  dengan  algoritma  Aprori  ditemukan  bahwa  penjualan  silang  dapat  dilakukan denga menggunaka produk tea dan mineral  yang memiliki minimum support 30% dan minimum confidence 70%, sementara pembelian produk mineral dan fish memiliki nilai minimum  support  30%  dan  minimum  confidence.  Sehingga  dapat  diperoleh  bahwa produk-produk tersebut dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk memberikan paket produk .

## DAFTAR RUJUKAN
Abu,  S.,  Junta,  Z.,  Wibowo,  W.,  &  Lutfi,  K.  (2018).  Pencarian  Pola  Asosiasi  Untuk Penataan Barang Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp- Association Pattern Mining For Product Arrangement Using Comparison Between Apriori  Algorithm  And  Fp-Growth  (  Case  Study  At  Epo  Store  Distribution  Stor.
Jurnal Dinamik , 23 (2), 57–65.
Aprianti,  W.,  Hafizd,  K.  A.,  &  Rizani,  M.  R.  (2017). Implementasi  Association  Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan . 14 (2).
Fitrina, N., Kustanto, K., & Vulandari, R. T. (2018). Penerapan Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 6 (2), 21–27. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v6i2.376
Gede, I. K., Putra, D., & Bayupati, I. P. A. (2016). Menemukan Frequent Itemset Dalam . 15 (2).
Goldie, G., & Dana, I. S. (2012). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) : Jurnal Telematika Mkom , 4 (1).
Kapula, R. P., Murali, P., & Rajendrakumar, K. (2013). Existence of positive solutions for higher order (p,q) -Laplacian two-point boundary value problems. International Journal of Differential Equations . https://doi.org/10.1155/2013/743943
Mawengkang, H., & Dr.Erna Budhiarti, N. (2015). Keputusan the Development Apriori Algorithm  for  Decision-. Keputusan  the  Development  Apriori  Algorithm  for Decision- , 4 (2), 110–121.
Rizal, R. (2021). Penentuan Pola Penjualan Media Edukasi dengan Menggunakan Metode
Algoritme Apriori dan FP-Growth. Paradigma , 23 (1).
Wahyuni, S., Dari, W., & Prahartiwi, L. I. (2021). Apriori Algorithm for Determining the Demand Level of Stationary Pt. Main Gafa Indonesia. Jurnal Techno Nusa Mandiri , 18 (1), 65–72. https://doi.org/10.33480/techno.v18i1.2223