Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penerapan Data Mining dengan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Obat Untuk Mengetahui Pola Pembelian Obat Pada Apotek Di Kota Nabire
Olfiana Wati 1 , Ratna Juita 2 , Marlinda 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Papua, Manokwari, Papua Barat, Indonesia Email: olfianawati201965019@gmail.com 1 , r.juita@unipa.ac.id 2 , m.sanglise@unipa.ac.id 3

## Abstract
There are quite a lot of pharmacies in the city of Nabire where they sell various kinds of health medicines such as chemical, herbal, and other drugs. In addition, there are also pharmacies that serve drug consultations, doctor services, health checks, and so on. The problem that occurs in pharmacies today is the lack of adequate drug supplies, namely where often the sale of drugs desired by consumers or the public does not exist or runs out,  resulting in these consumers moving from one pharmacy to another. This makes service slow to consumers and reduces the level of sales in pharmacies. Knowing drug purchasing patterns can provide information about consumer habits in buying drugs so that it can provide insight into service improvement, proper drug supply, and can understand disease trends in a region. This can be done by utilizing drug sales data in pharmacies using data mining techniques, a  priori  algorithm  association  methods.  The  final  result  found  4  association  rules  with  a  minimum value of support of 30% and a minimum value of confidence of 50% with calculations using Microsof excel and using the Ripedminer application If you buy Mefenamic and Grantussive Acid, you will buy Bodrex with support 34.21%, confident 58.81%, lift ratio of 1.00. If you buy Mefenamic Acid and Dexa, then buy Bodrex with a support value of 36.09%, a confident value of 62.04%, a lift ratio of 1.05. If you buy  Mefenamic  Acid  and  Dexa,  then  buy  Paracetamol  with  a  support  value  of  31.42%,  a  confident value of 68.85%, a lift ratio of  1.43. If you buy  Mefenamic Acid and Dexa, then buy Amoxilin with a support value of 31.01%, a confident value of 68.04%, a lift ratio of 1.44.
Keywords : Data Mining, A Priori, Association, Sales, Medicine
Abstrak
Apotek  yang  ada  di  kota  nabire  terbilang  cukup  banyak  dimana  menjual  berbagai  macam obat-obat  kesehatan  seperti  obat  kimia,  herbal,  dan  lainnya.  Selain  itu  juga  terdapat  apotek  yang melayani konsultasi obat-obatan, pelayanan dokter pemeriksaan kesehatan dan sebagainya. Kendala yang terjadi di apotek saat ini kurangnya persediaan obat yang memadai yaitu dimana sering sekali penjualan  obat  yang  diinginkan  konsumen  atau  masyarakat  tidak  ada  atau  habis    sehingga mengakibatkan konsumen tersebut pindah dari satu apotek ke apotek lainnya. Hal tersebut membuat lambatnya  pelayanan  terhadap  konsumen  dan  mengurangi  tingkat  penjualan  di  apotek.  Dengan mengetahui  pola  pembelian  obat  dapat  memberikan  informasi  tentang  kebiasan  konsumen  dalam membeli obat sehingga dapat memberikan wawasan dalam peningkatan pelayanan, persedian obat yang  tepat,  dan  dapat  memahami  trend  penyakit  disuatu  wilayah.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan dengan  memanfaatkan  data  penjualan  obat  di  apotek  dengan  menggunakan  teknik  data  mining metode  asosiasi  algoritma  apriori.  Hasil  akhir  ditemukan  4  aturan  asosiasi    dengan  nilai  minimum support 30% dan nilai minimum confidence 50% dengan  perhitungan menggunakan Microsof excel dan  menggunakan  aplikasi  Ripedminer  Jika  membeli  Asam  Mefenamat  dan  Grantusif  maka  akan membeli Bodrex dengan support 34,21%, confident 58,81%, lift ratio sebesar 1,00. Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Bodrex dengan nilai support 36,09%, nilai confident 62,04%, lift ratio 1,05. Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Paracetamol dengan nilai support 31,42%, nilai confident 68,85%, lift ratio sebesar 1,43. Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Amoxilin dengan nilai support 31,01%, nilai confident 68,04%, lift ratio sebesar 1,44.
Kata kunci : DataMining, Apriori, Asosiasi, Penjualan, Obat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Apotek merupakan salah satu tempat yang melakukan pekerjaan penyaluran pembekalan farmasi kepada Masyarakat. Pekerjaan kefarmasian diantaranya ialah pengadaan obat, peracikan obat, penyimpanan obat, penyaluran dan pembekalan farmasi,  serta  memberikan  informasi  kepada  Masyarakat  mengenai  pembekalan kefarmasian  yang  terdiri  dari  obat,  bahan  obat,  obat  tradisional,  dan  lain sebagainya.  Apotek  yang  ada  di  kota  nabire  terbilang  cukup  banyak  dimana menjual  berbagai  macam  obat-obat  kesehatan  seperti  obat  kimia,  herbal,  dan lainnya.  Selain  itu  juga  terdapat  apotek  yang  melayani  konsultasi  obat-obatan, pelayanan dokter pemeriksaan kesehatan dan sebagainya. Kendala yang terjadi di apotek  saat  ini  kurangnya  persediaan  obat  yang  memadai  yaitu  dimana  sering sekali penjualan obat yang diinginkan konsumen atau masyarakat tidak  ada  atau habis  sehingga  mengakibatkan  konsumen  tersebut  pindah  dari  satu  apotek  ke apotek  lainnya.  Contoh  yang  sering  kita  temui  ataupun  alami  saat  ini  yaitu  jika ingin membeli obat pada sebuah apotek dengan resep dokter atau untuk beberapa jenis penyakti tertentu yang membutuhkan beberapa jenis obat yang perlu dibeli sekaligus, konsumen akan batal atau berpindah ke tempat lainnya jika salah satu jenis  obat  tidak  tersedia  atau  tidak  ada  hal  tersebut  membuat  lambatnya pelayanan  terhadap  konsumen.  Hal  ini  tentunya  juga  dapat  mengurangi  tingkat penjualan  di  apotek.  Selain  itu  juga  kurangnya  pengetahuan  mengenai  pola pembelian  obat  yang  terjadi  di  apotek.  Pola  pembelian  obat  merupakan  aspek penting dalam layanan Kesehatan Masyarakat. Dengan mengetahui pola pembelian obat  dapat  memberikan  informasi  tentang  kebiasan  konsumen  dalam  membeli obat  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  dalam  peningkatan  pelayanan, persedian obat yang tepat, dan dapat memahami trend penyakit disuatu wilayah. Hal tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan data penjualan obat di apotek. Data  tersebut  dapat  dimanfaatkan  dengan  menggunakan  Teknik  data  mining algoritma apriori.
Data  mining  merupakan  rangkaian  proses  untuk  menemukan  suatu informasi  yang  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data.  Algoritma apriori  merupakan  algoritma  market  basket  analysis  salah  satu  teknik  dari  data mining yang mempelajari tentang  perilaku kebiasasaan konsumen dalam membeli barang  secara  bersamaan  dalam  satu  waktu.  Teknik  ini  biasa  diterapkan  dalam data  yang  sangat  besar.  Algoritma  apriori  adalah  algoritma  pengambilan  data dengan  aturan  asosiatif  (association  rule)  untuk  menentukan  hubungan  suatu kombinasi  item.  Penelitian  terdahulu  merupakan  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya  yang  menjadi  bahan  refrensi  bagi  penulis  yang  berkaitan dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  yaitu  implementasi  data  mining  untuk mengetahui  pola  pembelian  obat  menggunakan  algoritma  apriori  mendaptakan hasil pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  minimum  support  40%  dan  nilai minimum  confidence  70%  menghasilkan  17  aturan  asosiasi. Strong  rules  yang didapatkan adalah  jika  membeliPonstan  500Mg  KPL@100,  maka  akan  membeli Incidal    OD    10Mg    Cap  dengan  nilai  support  59%  dan  nilai  confidence  84%[5]. Implementasi  data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  untuk  meningkatkan pola penjualan obat dengan hasil Penggunaan data mining menggunakan algoritma
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
apriori  dapat  diimplementasikan  pada  sistem  pengadaan  barang  untuk  prediksi pola kombinasi itemset dan rule sebagai informasi penjualan. Penerapan algoritma apriori pada penjualan obat untuk melihat pola penjualan konsumen dimana pada saat pengolahan data dapat kita ketahui obat yang sering dibeli[8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut tahapan yang dilakukan pada penelitian:

## Gambar 1. Merode Analisis Data
a) Studi Pustaka
Dilakukan  dengan  mempelajari  literatur  yang  berkaitan  dengan  konsep  data mining menggunakan metode asosiasi dan algoritma apriori.
b) Pengumpulan Data Dilakukan dengan melakukan pengumpulan data penjualan obat pada apotek untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
c) Data Selection/Seleksi Data Tahap ini dilakukan dengan menyeleksi data yang terdapat pada apotek. Data yang  diambil  berupa  data  penjualan  obat  terdiri  dari  nama  obat  dan  tanggal transaksi yang akan digunakan dalam penerapan data mining .
d) Data Cleaning/Pembersihan Data Tahapan  ini  data  akan  dibersihkan  apabila  terdapat  duplikasi  data  atau  data yang tidak konsisten sehingga dilakukan perbaikan data jika terjadi kesalahan pada data.
e) Transformation/Transformasi Transformasi  merupakan  tahap  selanjutnya  setelah  dilakukan  pembersihan data  dimana  pada  tahap  ini  data  akan  diubah  menjadi  data  yang  siap  untuk diminingkan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
f) Data Mining
Tahap  ini  merupakan  tahap  data  mining  dengan  menggunakan  metode asosiasi  dan  algoritma  apriori  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  data penjualan obat.
g) Interpretation/ Evaluation Tahap  evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan lift  ratio yang  dilakukan setelah  aturan  asosiasi  terbentuk  untuk  mengetahui  kuatnya  aturan  asosiasi yang telah ditemukan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini diberikan hasil penelitian yang dilakukan sekaligus dibahas secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  Tabel  dan  lain-lain  yang mempermudah pembaca paham dan diacu di naskah. Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.

## 3.1. Transformasi Data
Pada  tahap  transformasi  data  diubah  menjadi  data  yang  siap  untuk diminingkan  dengan  mengubah  data  dalam  bentuk  format  tabular  dengan menggunakan  konsep  bilangan  biner  yaitu  0  (tidak  terdapat  transaksi)  dan  1 (terdapat transaksi). Adapun data transformasi dapat dilihat padat Tabel dibawah
Tabel 1. Format Tabular Transaksi Grantusif Demacolin Insto   Tolak Angin Ketorolac  357 1 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 1 3 0 0 0 1 0 1 4 1 0 1 0 0 0 5 1 1 0 1 0 1 6 1 1 0 0 0 1 7 0 1 0 0 0 1 8 0 0 0 0 0 1 9 0 0 0 0 0 1 10 0 1 0 0 0 1 11 0 1 0 1 0 1 12 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 1 0 1 … 0 1 0 1 0 0 1970 0 0 0 0 0 1 Jumlah 1290 490 207 237 273 …

## 3.2. Data Mining
a) Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahapan  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari nilai support dalam database. Proses perhitungan kombinasi itemset dengan nilai minimum support yang ditentukan yaitu 30%. Kombinasi item set dilakukan dari pembentukan  1-itemset,  kemudian  dilanjutkan  dengan  pembentukan  2-itemset sampai dengan pembentukan 3-itemset.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Support (A)=
(1)
Tabel 2. Hasil Pembentukan 1-Itemset 1-Itemset Nama Obat Jumlah  Support Grantusif 1290 65,48% Asam Mefenamat  1437 73,12% Dexa 1353 68,89% Bodrex 1146 58,55% Hansaplas 798 40,83% Antasida 742 38,16% Tespack 727 37,62% Komix 683 35,40% Vicee 971 50,78% Cefadroxil 587 30,94% Paracetamol 899 47,92% Amoxilin 898 47,18% OBH 593 32,29% Tabel 3. Hasil Pembentukan 2-Itemset 2-Itemset Nama Obat Jumlah Support 30% Grantusif, Asam Mefenamat 979 49,69% Grantusif, Dexa 918 46,59% Grantusif, Bodrex 802 40,71% Grantusif, Tespack 594 30,15% Grantusif, Pct 615 31,21% Grantusif, Vicee 630 31,97% Grantusif, Paracetamol 644 32,69% Grantusif, Amoxilin 642 32,58% Asam Mefenamat, Dexa 1090 55,32% Asam Mefenamat, Bodrex 919 46,64% Asam Mefenamat, Hansaplas 635 32,23% Asam Mefenamat, Antasida 625 31,72% Asam Mefenamat, Vicee 710 36,04% Asam Mefenamat, Paracetamol 715 36,29% Asam Mefenamat, Amoxilin 755 38,32% Dexa, Bodrex 813 41,26% Dexa, Hansaplas 624 31,67% Dexa, Vicee 701 35,58% Dexa, Paracetamol 717 36,39% Dexa, Amoxilin 695 35,27% Bodrex, Paracetamol 594 30,15% Bodrex, Amoxilin 653 33,14% Tabel 4. Hasil Pembentukan 3-Itemset 3-Itemset Nama Obat Jumlah  Support Asam Mefenamat, Grantusif, Dexa 768 38,98% Bodrex, Grantusif, Asam Mefenamat 674 34,21%
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3-Itemset Nama Obat Jumlah  Support Bodrex, Grantusif, Dexa 621 31,52% Bodrex, Asam Mefenamaf, Dexa 711 36,09% Dexa, Asam Mefenamaf, Paracetamol 652 33,09% Dexa, Asam Mefenamat, Amoxilin 611 31,01%

## b) Pembentukan Aturan Asosiasi Final
Pembentukan Aturan Asosiasi dilakukan setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  assosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum confidence yaitu 50%.
Tabel 5. Hasil Pembentukan Aturan Assosiasi No Aturan Asosiasi Final Support Confidence 1 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Grantusif maka membeli Dexa. 38,98% 56,76% 2 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Dexa maka membeli Grantusif. 38,98% 59,53% 3 Jika membeli Grantusif dan Dexa maka membeli Asam Mefenamaf. 38,98% 53,44% 4 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Grantusif maka membeli Bodrex. 34,21% 58,81% 5 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Bodrex maka membeli Grantusif. 34,21% 52,24% 6 Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Bodrex. 36,09% 62,04% 7 Jika membeli Asam Mefenamat dan Bodrex maka membeli Dexa 36,09% 52,54% 8 Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Paracetamol. 31,42% 68,85% 9 Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Amoxilin. 31,01% 68,04%
Setelah  dilakukan  analisis  dengan  perhitungan  manual  menggunakan microsoft  excel ,  kemudian  dilanjutkan  dengan  pengujian  menggunakan  aplikasi rapid  miner .  Tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat    bahwa  tahap  analisis  dengan perhitungan  manual  telah  sesuai  dengan  dengan  pengolahan  menggunakan aplikasi rapid miner. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 2. Pengujian RapidMiner
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tahapan  awal  dalam  pengujian  menggunakan  aplikasi rapidminer yaitu dengan  menghubungkan  masing-masing  operator  seperti  yang  terlihat  pada gambar  yaitu  Read  Excel  merupakan  data  yang  akan  digunakan  dalam  bentuk format  tabular  kemudian  hubungkan  ke  numerical  to  Binomial  dilanjutkan  ke FpGrowth  dengan  mengisi  minimum  support  kemudian  Creat  Association  Rules dengan memasukan nilai minimum confidence yang telah ditentukan.
Gambar 3. Hasil Pengujian RapidMiner
Gambar 3 merupakan hasil dari pengujian menggunakan aplikasi rapidminer dengan menggunakan nilai support 30% dan confidence 50%. Dilihat pada gambar tersebut memiiki hasil aturan-aturan yang sama dengan perhitungan sebelumnya.

## 3.3. Interpretation/Evaluasi
Pada tahap evaluasi disini menggunaka lift ratio dimana lift rario digunakan untuk  melihat  valid  atau  tidaknya  suatu  aturan  yang  didapat.  Jika  nilai  lift  ratio lebih dari satu maka rules atau aturan tersebut dikatakan valid atau kemunculan antecedent dan consequent muncul lebih sering yang diharapkan.
Lift Ratio = (2) Tabel 6. Perhitungan Lift Ratio No Aturan Support Confidence Lift 1 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Grantusif maka membeli Dexa. 38,98477 56,76275 0,823962 2 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Dexa maka membeli Grantusif. 38,98477 59,53488 0,909176 3 Jika membeli Grantusif dan Dexa maka membeli Asam Mefenamaf. 38,98477 53,44468 0,73082 4 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Grantusif maka membeli Bodrex. 34,2132 58,81326 1,004342
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Aturan Support Confidence Lift 5 Jika membeli Asam Mefenamaf dan Bodrex maka membeli Grantusif. 34,2132 52,24806 0,797897 6 Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Bodrex. 36,09137 62,04188 1,059476 7 Jika membeli Asam Mefenamat dan Bodrex maka membeli Dexa 36,09137 52,54989 0,762808 8 Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Paracetamol. 31,42132 68,85428 1,436826 9 Jika membeli Asam Mefenamat dan Dexa maka membeli Amoxilin. 31,01523 68,04009 1,441874

## 4.  SIMPULAN
Penerapan data  mining metode  asosiasi  algoritma  apriori  pada  data penjualan obat dapat membantu mengetahui pola pembelian obat di kota Nabire, yaitu  mengetahui  obat  yang  sering  di  beli  oleh  konsumen  dan  mengetahui hubungan  antar  item  dengan  item  lannya.  Setelah  tahap  evaluasi  dilakukan  dari hasil  analisis  diatas  ditemukan  4  aturan-aturan  asosiasi    dengan  nilai  minimum support  30%  dan  nilai  minimum  confidence  50%  dengan    perhitungan menggunakan Microsof excel dan menggunakan aplikasi Ripedmine r Jika membeli Asam  Mefenamat  dan  Grantusif  maka  akan  membeli  Bodrex  dengan  support 34,21%, confident 58,81%, lift ratio sebesar 1,00. Jika membeli Asam Mefenamat dan  Dexa  maka  membeli  Bodrex  dengan  nilai  support  36,09%,  nilai  confident 62,04%,  lift  ratio  1,05.  Jika  membeli  Asam  Mefenamat  dan  Dexa  maka  membeli Paracetamol dengan nilai support 31,42%, nilai confident 68,85%, lift ratio sebesar 1,43.  Jika  membeli  Asam  Mefenamat  dan  Dexa  maka  membeli  Amoxilin  dengan nilai  support  31,01%,  nilai  confident  68,04%,  lift  ratio  sebesar  1,44.  Dengan mengetahui pola pembelian obat atau item set yang dibeli oleh konsumen, apotek dapat  meningkatkan  pelayanan  terhadap  obat-obatan  di  kota  nabire  juga meningkatkan  strategi  penjualan.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  mencoba menggunakan metode lain selain algoritma apriori dan  aplikasi selain RipedMiner .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nurajizah  ,Siti.  (2019).  Analisa  Transaksi  Penjualan  Obat  menggunakan  Algoritma Apriori.
[2]  Afdal, M., Rosadi, M., Studi Sistem Informasi, P., Sains dan Teknologi UIN Suska Riau Jl Soebrantas KM, F. H., & Pekanbaru  -Riau, P. (2019).  Penerapan Association Rule Mining Untuk Analisis Penempatan Tata Letak Buku Di Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, 5(1).
[3]  Agita  Dinda,  H.,  &  Ramadani,  S.  (2022).  Korelasi  Penjualan  Produk  Pada  Toko Kosmetik Menggunakan Metode Apriori. Agustus, 6(3).
[4]  Febrian, R., Lestari, M. N., Romadhon, A. A., &  Widodo, E. (2018). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia. UNIVERSITAS AMIKOM Yogyakarta.
[5]  Febrianny Ulfha, N., & Amin, R. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Mengetahui Pola  Pembelian  Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori.  17(2),  396–402. https://journal.unpak.ac.id/index.php/komputasi.
[6]  Jiawei Han, M. K. J. P. (2012). Data Mining Concepts and Techniques Third Edition.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 451-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[7]  Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge In Data An Introduction To Data Mining Second Edition Wiley Series On Methods And Applications In Data Mining.
[8]  Saputra,  R.,  &  Sibarani,  A.  J.  P.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat  (Vol.  7,  Issue  2). http://jurnal.mdp.ac.id.
[9]  Yanto, R., & Khoiriah, R. (n.d.). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat.