## Pengujian Association Clasification Dalam Meningkatkan Kualitas Minyak Sawit Sebagai Bahan Dasar Biodisel
Adi Fitra Andikos 1 , Helly Andri 2*
1 Prodi Manajemen Pendidikan Islam, STITNU Sakinah Dharmasraya, Sumatera Barat, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dharmas Indonesia, Sumatera Barat, Indonesia E-mail: 1 andikos@stitnu-sadhar.ac.id, 2 Ad_sitra@yahoo.com*

## Abstrak
Peran kegiatan usaha minyak dan gas bumi (migas) di Indonesia selalu memberi pengaruh terhadap Income negara dan sangat berpengaruh  terhadap  perekonomian  nusantara.Pada  saat  ini,  Indonesia  adalah  produsen  dan  eksportir  minyak  sawit  yang terbesar di seluruh dunia. Minyak sawit adalah salah satu jalan untuk mengatasi masalah perminyakan di indonesia. Untuk mengkomersilkan  biodisel  masih  terkendala  karena  ketersediaan  bahan  baku  yang  rendah  biaya  sangat  susah  didapatkan. Penggabungan Asam minyak sawit mentah dan Lumpur sawit mentah  adalah salah satu menagatasi masalah bahan baku untuk produksi energi terbarukan. Untuk mendapatkan pencampuran kualitas yang maksimal dibutuhkan sebuah metode komputer. Dalam penelitian ini penulismenggunakan metode studi analisa dengan pendekatan Association Classifikasi dengan pengujian Improved  algoritma  Apriori  dalam  menambang  dataset  minyak  sawit.  Aplikasi  Data  Mining  dapat  digunakan  untuk menampilkan informasi peningkatan kualitas asam minyak sawit dengan kualitas tinggi sebagai bahan dasar biodiesel di mana informasi tersebut dilihat dari nilai support dan confidence antar item. Algoritma M-Apriori tidak dapat membaca data yang bersifat continous. Asam minyak sawit mentah jenis Esteridikasi yang Kadar asam lemaknya >60 dan Abu tandan 51-100 g/mol maka Kualitas biodiesel dengan ket Hasil naik metil Ester meningkat sebanyak 100% (confidence: 1). Dari data yang dihitung secara manual, tidak ditemukan hubungan asosiasi.
Kata Kunci: Data Mining, Asociation Classification, Improv Apriori, Asam Minyak mentah, Abu tandan sawit.

## Abstract
The role of oil and gas business in Indonesia has always influenced the source of revenue from the country and energy sources for the national economy. In the 1970 's to the 1990 's and mid-1990 's, it was characterized by the high dependence of the national economy on oil and gas revenues, triggering massive oil and gas-producing. Currently, Indonesia is the largest palm oil producer and exporter in the world. Palm oil is one of the roads to overcome the problem of petroleum in Indonesia. To commercialize plants is still constrained because the availability of low raw material costs very hard to get. The amalgamation of crude palm oil and crude palm sludge is one of the problems of raw materials for renewable energy production. This low- level oil has great potential as a raw material for biodiesel production. To get the maximum quality mixing required a computer method.  The  method  used  in  this  study  is  analysis  study  with  the  Association  classification  approach by testing  Improved Apriori algorithm in mining palm oil dataset. In this research using Data Mining application so that can be used to display t he information of quality improvement of palm oil acid with high quality as a biodiesel base where the information is seen from the value of support and Confidence between items. M-Apriori algorithm can not read the continous data, so it must be done transformation first, one of them using the help of discreetization technique. Crude palm oil acid type esteridication which is fatty acid levels > 60 and Abu bunches 51-100 g/mol then the quality of biodiesel with the result of rising methyl Ester increases by as much as 100% (confidence: 1). From data that is calculated manually, no relationship is found Association.
Keywords : Data Mining, Classification asociation, priori Improv, crude oil acid, ash bunches palm.

## 1. PENDAHULUAN
Peran kegiatan usaha minyak dan gas bumi (migas) di Indonesia selalu memberi pengaruh terhadap Income negara dan  terhadap  perekonomian  nusantara  maupun  sumber  energi  bagi  perekonomian  nasional.  Sesuai  perannya, periode 1970-an hingga 1990-an terjadi ketergantungan perekonomian nusantara terhadap migas sehingga memicu pemroduksian migas besar-besaran pada tingkat kapasitas maksimal [1]. Seirama dengan kondisi tersebut, industri migas yang dimainkan pelaku bisnis tumbuh dan berkembang pesat mengejar peluang yang sangat menjanjikan. Pesatnya industri migas juga mengakibatkan pengurasan migas sering kali jauh di atas tingkat produksi optimum dan pada akhirnya banyak kalangan mulai menyadari bahwa cadangan migas telah menurun secara drastis.
Minyak  nabati  merupakan  salah  minyak  yang  paling  banyak  gunakan  dan  konsumsi  di  dunia  terutama Negara indonesia. Produksi minyak nabati dunia didominasi oleh Negara Indonesia dan Malaysia dan pada saat ini,  Negara  Indonesia adalah  salah  satu  penghasil dan eksportir minyak sawit  terbesar di  dunia.  Minyak  nabati merupakan  salah  satu  jenis  minyak  mengandung  asam  lemak,  sehingga  mempunyai  ruang  yang  besar  untuk dikembangkan sebagai bahan baku bahan bakar minyak atau biodiesel dari minyak nabati. Minyak nabati diketahui memiliki kelebihan ramah terhadap lingkungan, sehingga tidak mencemari udara, ekologi, sehingga Biodiesel dari minyak nabati sangat efektis untuk minyak masa depan karena dapat diperbaharui.
Untuk  membuat  biodiesel  membutuhkan  bahan  baku  yang  konsisten.  Penggabungan  asam  minyak sawit mentah  dan  lumpur  sawit  mentah    adalah  salah  satu  menagatasi  masalah  bahan  baku  untuk  produksi  energi terbarukan. Minyak tingkat rendah ini memiliki potensi besar sebagai bahan baku untuk produksi biodiesel.
Saat ini penggabungan asam minyak sawit mentah dan lumpur sawit mentah telah terjadi penumpukan data sehingga menjadi gudang data di perusahaan – perusahaan besar di indonesia. Data Mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk menambang data dan dapat memberikan pengetahuan berharga atau penting dalam
tumpukan data.  Menurut andika, Data Mining adalah sutu  proses  mengeksplorasi  basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi memprediksi yang meungkin saja terlupakan [2].
Untuk  menerapkan  konsep  data  mining  banyak  cara  yang  dapat  digunakan  diantaranya  adalah menggunakan  konsep  beberapa  algoritma  yang  ada  pada  data  mining.  Suatu  kriteria  yang  diberikan  dalam pengambilan keputusan adakalanya melibatkan penggunaan variabel tujuan yakni digunakan untuk meningkatkan persisters  dan  non  -  persisters  ,  meskipun  model  terbaik  atau  aturan  khas  untuk  persisters  dan  non  -  persisters sangat berguna dalam memahami tetapi mereka tidak membantu dalam memahami apa yang ada dalam. Abdel, et al menyebutkan  bahwa Associative  classification (AC)  adalah  cabang  dalam  data  mining  yang  memanfaatkan metode association rule discovery dalam masalah klasifikasi [3].
Beberapa studi memberikan bukti bahwa teknik AC dapat memberikan model klasifikasi yang lebih akurat dibandingkan  dengan  teknik-teknik  klasifikasi  tradisional  seperti  decision  tree,  rule  induction,  dan  pendekatan probalistik. Membangkitkan frequent itemset merupakan satu bagian dari fase pertama dalam metode AC, yang disebut fase rule generation. Fase rule generation meliputi metode untuk menemukan frequent itemset dan metode untuk mengekstrak rule dengan tujuan membangkitkan himpuan class association rule (CAR) [4].
Dengan  menggunakan  AC  maka  akan  dilakukan  pengambilan  informasi  yang  hasil  penelitiannya  dapat dijadikan contoh dalam masalah pengelompokan yang melibatkan data-data yang pasti.
Ada banyak metode Associative classification mining seperti CBA, CMAR, MCAR, L3, dan sebagainya. Metode-metode  tersebut  secara  umum  menggunakan  beberapa  pendekatan  berbeda  dalam  pembangkitan  rule (CAR).    Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  pendekatan Associative  classification dengan  mengimprov Apriori (M-Apriori) untuk meningkatkan kualitas asam minyak nabati sebagai bahan dasar biodiesel .

## 2. METODE PENELITIAN
Menurut  Liu  et  al  metode  AC  pertama  yang  ada  pada  algoritma Apriori adalah  metode  CBA.  Prinsip Apriori menyatakan bahwa jika sebuah itemset adalah frequent , maka semua subset nya juga frequent [3]. Algoritma CAR generation dari metode CBA pada Gambar 1.
Gambar 1. Algoritma Rule Generation CBA
Gambar  di  atas  adalah  Algoritma  lain  dari  Apriori  atau  M-Apriori  (improved  Apriori)  [7].  Selama  ini algoritma  Apriori  mudah  untuk  mengekstrak  dan  sangat  sederhana  dalam  menambang  rule  frequen  itenset  di database  namun  mengabiskan  waktu  yang  cukup  lama.  Metode  ini  membuktikan  dapat  mengurangi  pemakain waktu  dan  membuat  algoritma  apriori  lebih  efisien.  Sistem  dalam  penerapan  algoritma  M-Apriori  (improved Apriori) pada penelitian ini di jelaskan pada gambar 2.
Pada  gambar  di  atas  merupakan  langah-langkah  dalam  melakukan  penelitian  ini  yang  mulai  dari mempelajari literatur referensi, merumuskan masalah, merumuskan masalah, menganalisa sejauh mana manfaat metode M-apriori dalam pengambilan keputusan sampel, menguji algoritma M-Apriori, dan terakhir mengambil kesimpulan. Penerapan model M-Apriori pada penelitian ini dapat di ilustrasikan seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Proses M-Apriori
Pada  tabel  1  di  atas  adalah  sebagai  ilustrasi  dari  algoritma  M-Apriori,  perhatikan  contoh dataset training  pada Tabel 1. Misalkan diberikan nilai minsupp threshold 3 % dan mempunyai 9 transaksi. Pertamatama dataset discan untuk  memperoleh  himpunan frequent  1-itemset ( F1 ).  Setelah  itu  nilai confidence dari F1 dihitung. F1 yang mempunyai nilai confidence lebih besar atau sama dengan nilai minconf threshold dibangkitkan sebagai CAR 1- itemset . Item yang dibangkitkan sebagai F1 adalah sebanyak 3 tabel. Pada tabel.1 di atas dari M-Apriori contoh dataset training.  Misalkan  dari  transaksi  tersebut  maka  mendapatkan  3-itemset  (1,  2,  3)  yang  Akan  diujikan kedalam algoritma M-Apriori.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Associative Classification
Associative  classification adalah  kasus  khusus  dari association  rule  mining dimana  hanya  atribut  kelas  yang digunakan sebagai sisi kanan rule, sebagai contoh, X => Y , Y harus merupakan atribut kelas [5]. Misalkan dataset training D mempunyai m atribut/item berbeda, I = { i 1 , i 2 ……, i m } dan C adalah daftar dari label kelas. Banyaknya baris  dalam D dinotasikan  sebagai  | D |.  Atribut  dapat  bertipe  kategorik  atau  kontinu.  Pada  kasus  atribut  bertipe kategorik, semua kemungkinan nilai dipetakan ke himpunan bilangan integer positif. Untuk atribut yang kontinu, atribut ini harus dideskritisasi untuk diubah ke bentuk kategorik.
Dalam masalah associative classification , setiap transaksi mengandung subset dari itemitem yang dipilih dari I ( d i ) dan label kelas c . Kumpulan dari nol atau lebih item disebut itemset . Itemset disebut frequent itemset jika nilai support dari itemset tersebut melampaui nilai minimum support ( minsupp ) threshold . Rule r disebut frequent rule jika nilai rule support dari r melewati nilai minsupp threshold . Sebuah rule diekstrak sebagai Class Association Rules (CAR) jika nilai support dan confidence dari r melewati nilai minsupp and minimum confidence ( minconf ) threshold .

## 3.2  Asam Minyak Nabati Mentah
Minyak  nabati  dapat  merupakan  salah  satu  hasil  tanaman  yang  potensial  sebagai  sumber  hidrokaarbon  yang potensial sebagai sumber hidrokarbon atau sumber energi di Indonesia. Bahan dasar biodiesel yang tersedia saat ini dan sangat efektif dikembangkan adalah Elais gueneensis Jacq atau kata lain kelapa sawit. Tetapi penggunaan yang kompetitif terhadap minyak sawit untuk sektor pangan menjadikan minyak sawit sulit untuk dikembangkan sebagai  bahan bakar minyak. Dengan demikian perlu  dicari alternatif lain dari  minyak sawit. Sludge  oil kelapa sawit sangat berpotensi untuk ditingkatkan nilai gunanya berupa lumpur padat dari limbah akhir pengolahan kelapa sawit menjadi minyak sawit mentah [1], namun memproduksi biodiesel , dan memiliki beberapa cara [6]:
1.   Proses transesterifikasi adalah  menggunakan  teknologi  pilihan  dan  proses  yang  paling  ekonomis  karena tingkat  konversi  hingga  98%.  Hal  ini  membutuhkan  suhu  rendah  dan  tekanan,  yang  mengarah  pada penggunaan peralatan biasa .
2.   Proses katalis asam dapat menghasilkan biodiesel melalui baik esterifikasi dan transesterifikasi, tetapi sangat lambat  membutuhkan  terlalu  banyak  waktu  hingga  satu  hari  untuk  Penyelesaian.  Hal  ini  juga  lebih  sulit daripada basis-katalis transesterifikasi, membutuhkan peralatan dengan biaya tinggi.
3. Transesterifikasi enzimatik telah  mendapatkan  pengetahuan  baru-baru  ini,  terutama  karena  menghasilkan lebih sedikit limbah, mengkonsumsi lebih sedikit energi, dan telah mendapat efisiensi waktu dan selektivitas tinggi.
4.   Produksi biodiesel menggunakan katalis juga menarik  karena kegunaan mengembalikan katalis, dan fakta bahwa  menghasilkan  biodiesel  dan  gliserol  menggunakan  katalis  lebih  murni  dan  memiliki  kualitas  yang sangat tinggi.
5.   Metode supercritical  metanol adalah  teknik  lain dari  membuat  biodiesel  tapi  kali  ini  tanpa  menggunakan katalis  apapun.  metode  ini  menawarkan  efisiensi  tinggi  hingga  100%  dan  ramah  lingkungan.  langkah  ini menghilangkan netralisasi, pencucian dan Pengeringan. Bahan baku air dan tidak berpengaruh pada reaksi dan trigliserida secara bersamaan ke biodiesel. Namun tangki reaksi harus berukuran besar karena tingginya
Item Apriori M-Apriori 1-itemset 45 45 2-itemset 54 25 3-itemset 36 14 Sum 135 84
kuantitas  alkohol  yang  digunakan  sehubungan  dengan  minyak  (hingga  42:1),  tekanan  tinggi  lebih dari  80 atmosfer, dan suhu tinggi hingga 350-400oC. Metode ini membutuhkan pengoperasian dan biaya tinggi.

## 4. IMPLEMENTASI
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data asam minyak sawit mentah dan lumpur sawit mentah pada PT. Dharmasraya Lestarindo 1 dan 2 yang diambil dengan Cara wawancara dan data yang ada pada pada PT. Dharmasraya Lestarindo 1 dan 2. Proses penambangan data asam minyak sawit mentah dan lumpur sawit mentah  pada  PT.  Dharmasraya  Lestarindo  sebelumnya  tidak  pernah  dilakukan  namun  data  asam  minyak  sawit mentah dan lumpur sawit mengalami penumpukan data pada PT. Dharmasraya Lestarindo.
Proses  pengelompokan  dalam  penambangan  data  asam  minyak  sawit  mentah  dan  lumpur  sawit dikelompokkan menjadi beberapa kriteria:
1. Asam minyak sawit mentah
2. Kadar asam lemak bebas
3. lumpur sawit = Abu tandan g/mol
4. Kualitas Biodiesel
Dari kriteria di atas dapat dirumuskan sebanyak 12 kelompok dengan seperti pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Pra proses Data Bahan dasar biodiesel
Kelompok Asam minyak sawit mentah Kadar asam lemak Abu tandan g/mol Kualitas Biodiesel 1 Esteridikasi >60 >50 Hasil Bagus metil Ester Meningkat 2 Esteridikasi >60 <50 Hasil Sedang metil Ester tetap 3 transesterifikasi >60 <50 Hasil Menurun metil Ester Menurun 4 Esteridikasi >60 <50 Hasil Sedang metil Ester tetap 5 Esteridikasi 40-59 >50 Hasil Bagus metil Ester Meningkat 6 Esteridikasi 40-59 >50 Hasil Bagus metil Ester Meningkat 7 Esteridikasi 40-59 >50 Hasil Bagus metil Ester Meningkat 8 transesterifikasi 40-59 <50 Hasil Menurun metil Ester Menurun 9 transesterifikasi <40 <50 Hasil Menurun metil Ester Menurun 10 transesterifikasi <40 <50 Hasil Menurun metil Ester Menurun 11 transesterifikasi <40 <50 Hasil Menurun metil Ester Menurun 12 Esteridikasi <40 >50 Hasil Bagus metil Ester Meningkat
Berdasarkan kriteria PT. Dharmasraya Lestarindo, bahan dasar biodiesel dapat dilihat dari Asam minyak sawit mentah, Kadar asam lemak, Abu tandan g/mol dan Kualitas Biodiesel. Dari tabel 2 data bahan dasar biodiesel di atas, maka data digunakan untuk penambangan terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data yang digunakan
Atribut Keterangan
Asam minyak sawit mentah
Esteridikasi dan transesterifikasi merupakan salah satu cara yang ditempuh untuk membuat Ester metil pada minyak sawit Kadar asam lemak Persentasi dari Esteridikasi dan transesterifikasi Abu tandan g/mol Merupakan  penunjukan  komponen  utama  metil  ester  yang  dihasilkan  adalah  metil  kaprilat,  metil kaprat, metil laurat, metil miristat, metil palmitat, metil oleat dan metil stearat Kualitas Biodiesel Merupakan hasil dari pengkategorian tingkat Ester metil
Algoritma  m-apriori tidak  mengenal  data-data  literatur,  dengan  demikian  data  hasil  wawancara  yang  telah dikumpulkan  terlebih  dahulu  dikelompokkan  berdasarkan  kelompok  nilai  pada  tabel  4  untuk  mempermudah penghitungan dan pengelompokan data.
Tabel 4. Kategori penambangan
Range Asam minyak sawit mentah Kadar asam lemak Abu tandan g/mol Kualitas Biodiesel X Asam minyak sawit mentah jenis Esteridikasi >60 51 - 100 Hasil Bagus metil Ester Meningkat Y Asam minyak sawit mentah jenis transesterifikasi 40-50 41-50 Hasil sedang metil Ester tetap Z Asam minyak sawit mentah jenis Esteridikasi dan transesterifikasi <40 0 - 40 Hasil Menurun metil Ester Menurun
Kemudian dengan menggunakan Microsoft Excel dilakukan transformasi data tabel 4 dengan menggunakan ukuran nilai tabel 3, yang hasilnya ditampilkan pada table 5. tujuannya adalah untuk mempermudah penggalian Knowledge . 1-itemset ditetapkan  minimum support =  0,2  (20%)  sehingga  itemset  yang  tersisa  dengan  metode Apriori  18 dan metode M-Apriori  juga 18 sebanyak 18 , selanjutnya dicari frequent  2-itemset  (F2) , antara lain ditetapkan minimum support = 0,2 (20%) sehingga itemset yang tersisa dengan metode Apriori 28 dan metode M-
1.29 1.71 1.8 2.4 3 6 7 11 4 20 4 2 Lift Confidence
Apriori  sebanyak  12  Selanjutnya  dicari frequent  3-itemset (F3)  dengan  melakukan  pemangkasan  item  yang mempunyai nilai support lebih kecil dari nilai minimum support akan dihapus ditetapkan minimum support = 0,2 (20%)  sehingga  itemset  yang  tersisa  dengan  metode  Apriori  48  dan  metode  M-Apriori  sebanyak  9    dan  yang terakhir frequent  4-itemset (F4)  ditetapkan minimum support = 0,2 (20%) sehingga itemset  yang tersisa dengan metode Apriori 54 dan metode M-Apriori sebanyak 6. Perbandingan apriori dan m-apriori dalam menscan data pada PT. Dharmasraya Lestarindo 1 dan 2 dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nomor transaksi pada percobaan scen data
Ariori M-Apriori 1 Itemset 18 18 2 Itemset 28 12 3 Itemset 48 9 4 Itemset 54 6
Pada  penelitian  ini  kami  mencoba  menerapkan  Apriori  asli  dan  kami  bandingkan  dengan  M-apriori,  dan hasilnya kami mendapatkan 4 transaksi:
T1: 380 transaksi. T2: 578 transaksi. T3: 976 transaksi. T4: 1229 transaksi Dari ke empat transaksi tersebut yang memenuhi confidence paling rendah (0.7) 70% hanya 48 Item
Gambar 3. Trasaksi yang memenuhi standar confidence
Hasil  Perhitungan Asosiasi  Classification yang  di  gambarkan  diatas,  bisa  dilihat  menghasilkan  rule sebanyak 48 buah, yang mana confidence diatas 70 % lah yang akan diambil karena pengaturan confidennya (0,7) 70%  dan  dapat  di  simpulkan  bahwa  metode Associative  classification dalam  menambang  asam  minyak  kelapa sawit dengan algoritma M-Apriori sangat efektif sehingga lebih efisien untuk mengambil keputusan.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini didadani oleh kemenristekdikti dan Diktis pada tahun anggaran 2017. Penambang minyak berkualitas rendah  dengan  pendekatan Associative  classification menggunakan  metode M-Apriori sangat  efektif  dari  segi waktu di bandingkan dengan metode Apriori, penelitian ini bermaksud untuk mampu meningkatkan kualitas asam minyak  sawit  mentah  dengan  kualitas  tinggi  sebagai  bahan  dasar biodiesel .  Algoritma  M-Apriori  tidak  dapat membaca  data  yang  bersifat continous ,  sehingga  harus  dilakukan  transformasi  terlebih  dahulu,  salah  satunya menggunakan  bantuan  teknik discreetization .  Asam  minyak  sawit  mentah  jenis Esteridikasi yang  Kadar  asam lemaknya >60 dan Abu tandan 51-100 g/mol maka Kualitas biodiesel dengan ket Hasil naik metil Ester meningkat sebanyak 100% ( confidence : 1>70%). Asam minyak sawit mentah jenis Esteridikasi yang digabung dengan Asam minyak  sawit  mentah  jenis  trasesterfikasi  belum  memiliki  keterkaitan  yang  signifikan  dikarenakan  tidak  bisa mendapatkan metil ester yang senyawa.

## REFERENSI
[1] J. B. I. T. N. A. &. M. A. Nduwayezu, “Biodiesel production from unrefined palm oil on pilot plant scale,” International Journal of Sustainable and Green Energy, pp. 11-21, 2015.
[2] A.  prajana,  “perbandingan  manajemen  laba  terhadap  persistensi  laba  pada  perusahaan  perbankan  yang  go  publik  di  bursa  efek indonesia,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (JST), pp. 21-28, 2011.
[3] e. a. Thabtah, “A New classification based on Association algoritm,” Journal of information and knowledge managemen, vol. 9, no. 1, pp. 55-64, 2010.
[4] Agus, “K-means penerapan, permasalahan dan metode terkait,” Jurnal sistem dan informatika , pp. 47-60, 2007.
[5] Sheeehan, “An Overview of biodiesel and Petroleum Diesel Lifecycles,” Natural Diesel, pp. 20-29, 2012.
[6] S. Migas, “Mengelola migas untuk kepentingan bangs,” BUMN Migas, Indonesia, 2013.
[7] B. Widarsono, “Cadangan dan prosuksi gas bumi Nasional: sebuah analisa atas potensi dan tantangannya,” Jurnal lembaran publikasi Minyak dan gas bumi, pp. 11-26, 2013.
[8] Jiawei, “Data mining: Concepts and Tecniques,” Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier, San Fransisco, 2006.
[9] Abdel, “Associative classification Approaches: Review and Comparison,” Journal of internasional & Knowledge manageme, vol. 13, no. 13, pp. 1-30, 2014.
[10]   Agrawal, “Fast Algoritmhm for Mining Association Rule,” dalam VLDB Conference, 1994.
[11]   M. e. a. Al-Maolegi, “ An Improving an Association Rules,” Internasional Journal on natural language Computing, pp. 20-29, 2014.
[12]   F. C.-Q. A. C.-B. J. A.-U. C. C.-M. G. C.-B. R. &. M.-R. C. Anguebes-Franseschi, “Optimization of biodiesel production from africa crude plam oil with high concentration of free fatty acids by a two-step transesterification process,” Open journal  of ecology, p. 13, 2016.
[13]   Liu,et al, “improving an Association Rule Based Classifier,” dalam Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery , Lyon, France, September 2000.