## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para  mahasiswa,  dosen pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Paket Pernikahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ................... Miftah Mifardi 01 - 05 Sistem  Informasi  Geografis  Tata  Ruang  Pertanian  pada  Kecamatan Kepanjen Berbasis Web ........................................................................ Nasiruddin Nasih 06 - 11 Sistem Informasi Simpan Pinjam pada Lembaga Keuangan Mikro Wajak Artha Mulya Kabupaten Malang ............................................... Briandika Firmansyah 12 - 18 Sistem    Informasi  Penjualan  Gitar  Online  guna  Meningkatkan Pelayanan Kristanto Widodo 19 - 25 Perancangan Game Visual Novel Menggunakan Ren’py ..................... Arief Triatmaja Permana Sadewa 26 - 32 Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  SSB  (Sekolah  Sepak  Bola) Menggunakan Metode Topsis Berbasis Web di Kota Malang .............. Budi Muntaha Khafi 33 - 39 Sistem Deteksi Nomor Polisi Mobil dengan Menggunakan Metode Haar Classifier dan OCR guna Mempermudah Administrasi Pembayaran Parkir ................................................................................ Agus Bahtiar 40 - 46 Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Resep Makanan Berdasarkan Ketersediaan Bahan Menggunakan Metode Forward Chaining ........... Wielldion Citra Wijaya 47 - 51 Pengembangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan  Penggajian  Pegawai guna Mempermudah Proses Pembuatan Laporan di STIKI Malang ..... Deny Ragil 52 - 57 Sistem  Pendeteksi  Lahan Parkir Menggunakan Raspberry Pi,  Sensor Ultrasonik dan Mikrokontroller ............................................................ Hafif Bustani Wahyudi 58 - 65
Sistem Pengelolaan Informasi Pertanian Menggunakan Metode Case Based Reasoning pada Gapoktan Sidomakmur .................................... Danny Erry Trihandhika 66 - 70 Sistem  Informasi  Geografis  Pengendalian  Data  Pertanian  guna Mempermudah Pengumpulan Data Petani dan Hasil Panen pada Dinas Pertanian di Kabupaten Malang Berbasis webgis ................................. Dedi Kurniawan 71 - 79 Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis  Web  guna  Mendukung  Proses Perencanaan  Studi  dan  Menghasilkan  Kartu  Rencana  Studi  (KRS) pada  Institut  Agama  Islam  Hamzanwadi  (IAIH)  di  Kota  Selong Kabupaten Lombok Timur .................................................................... Tegar Sanjaya 80 – 86 Sistem Pengambil Keputusan Online Shop dengan Metode Apriori untuk Penentukan Frequently Bought Item ........................................... Kadek Gita Marhaendra 87 - 92 Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Prioritas Lokasi Penanganan Kemacetan  Lalulintas  Menggunakan  Metode  Perangkingan  Topsis (Studi pada Kepolisian Wilayah Kepanjen) .......................................... Zainal Arifin 93 - 98 Pengembangan Sistem  Informasi  Penilaian Praktikum  Berbasis  Web di STIKI Malang ................................................................................... Novy Christy 99 - 106 Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Gedung  Serbaguna  dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Kota Banjarmasin) ......... Muhammad Mahrus Ghazali 107 - 114 Pengembangan  Aplikasi  CMS E-commerce dengan  PHP-CI  untuk Mempermudah Penjualan dan Pembayaran Online .............................. Carvino Iqbal Hendy 115 - 122 Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Mendirikan  Usaha Kuliner  di  Kota  Nganjuk  Menggunakan  Metode  Topsis  Berbasis Webgis Rima Ermita Putri 123 - 128

## Sistem Informasi Pemantauan Kinerja Sales Memanfaatkan
Monitoring Geofencing dan Teknologi Cloud Message Berbasis Mobile .................................................................................................... Ari Prasetyo Suwandi 129 - 134
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom,
M.MT.
Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T.
Layout Editor :
Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Muh. Bima Indra Kusuma

## Sistem Pengambil Keputusan Online Shop
dengan Metode Apriori untuk Penentukan Frequently Bought Item

## Kadek Gita Marhaendra
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia Email: kagima23@gmail.com

## ABSTRAK
Didalam  dunia bisnis online shop sekarang ini banyak terjadi persaingan antar penjual barang. Banyak  toko  kecil  menengah  yang  susah  bersaing  dalam  menawarkan  barang-barangnya sehingga untuk mengatasi itu dibuatnya online shop guna menentukan barang mana yang paling banyak  diminati  oleh  pelanggan.  Dengan  ini  dibutuhkan  sistem  pengambil  keputusan  guna penentuan  frequently  bought  item  yang  terdapat  dalam  online  shop  ini.  Sistem  pengambil keputusan  ini  berbasis  website  dengan  menggunakan  metode  apriori  agar  penjual  dan  calon pembeli lebih mudah mengetahui barang-barang yang banyak diminati di dalam online shop ini.
Kata  kunci:  Pemberian  Bantuan,  system  pengambil  keputusan,  online  shop,  Frequently  Bought Item, Apriori.
1. PENDAHULUAN
Saat ini persaingan dalam dunia bisnis semakin kompetitif dan berkembang. Dengan didukung  oleh  teknologi  yang  berkembang pesat  banyak  bermunculan  toko-toko online yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan online shop . Online  shop sendiri  merupakan  toko yang  menjual  barang  atau  jasa,  dimana barang  atau  jasa  tersebut  dijual  melalui internet.  Namun  tidak  jarang  banyak  toko- toko  kecil  hingga  menengah,  terutama  yang bergerak di bidang elektronik, tidak memiliki website untuk memasarkan produknya. Pemasarannya  hanya sebatas  lokasi toko saja dan  tidak  dapat  dipasarkan  secara  luas  ke masyarakat lainnya. Sehingga pelanggan pun akan  kesulitan  jika  ingin  membandingkan harga  maupun  melihat  barang-barang  yang dijual pada toko tersebut. Pelanggan terpaksa mendatangi  toko  tersebut  untuk  mengetahui barang-barang yang dijual pada toko tersebut.
Oleh  karena  itu,  penulis  membuat sistem pengambil keputusan online shop pada costumer  untuk  memutuskan  barang  yang akan dibeli berdasarkan rekomendasi barang- barang  yang  banyak  terjual.  Sedangkan pelanggan  dapat  mengetahui  barang-barang yang  ditawarkan  dari  berbagai  macam  toko serta  melihat  barang-barang  mana  saja  yang banyak  dibeli  oleh  pelanggan  lain,  sehingga secara tidak langsung akan menarik keinginannya untuk membeli barang tersebut.
Metode  Apriori  digunakan  untuk menentukan Frequently  Bought  Item yang dijalankan  pada  sekumpulan  data.  Analisis apriori  merupakan  suatu  proses  untuk menemukan  aturan  yang  memenuhi  syarat minimum  untuk  hubungan  yang  kuat  antar item.  Sehingga  dengan  adanya  sistem  ini proses  pemasaran  item  akan  meningkat  serta barang-barang  yang  dipasarkan  pada online shop akan  lebih  dikenal  oleh  pelanggan, maka  dari  itu  penulis  ingin  mengembangkan sistem  pengambil  keputusan online  shop dengan  metode  apriori  untuk  penentuan frequently bought item .
2. ANALISA DAN PERANCANGAN
a. Analisa Sistem
Saat  ini  banyak  bermunculan  toko- toko online yang  lebih  dikenal  dengan sebutan online  shop . Online  shop sendiri merupakan  toko  yang  menjual  barang  atau jasa,  dimana  barang  atau  jasa  tersebut  dijual melalui  internet.  Namun  tidak  jarang  banyak toko-toko  kecil  hingga  menengah,  terutama yang  bergerak  di  bidang  elektronik,  tidak memiliki website untuk memasarkan produknya.  Pemasarannya  hanya  disebatas lokasi  toko  saja  dan  tidak  dapat  dipasarkan secara  luas  ke  masyarakat  lainnya.  Sehingga pelanggan  pun  akan  kesulitan  jika  ingin membandingkan  harga  maupun  melihat barang-barang yang dijual pada toko tersebut.
Pelanggan terpaksa mendatangi toko tersebut untuk  mengetahui  barang-barang  yang  dijual pada toko tersebut.

## b. Masalah Yang Dihadapi
Berdasarkan  analisa  system  diatas  dapat diketahui terdapat beberapa masalah didalamnya, yaitu:
1. Seorang pembeli kesulitan untuk mendapatkan informasi mengenai barang-barang  yang  dijual  pada  toko- toko elektronik yang dituju.
2. Kebanyakan penjual dari toko elektronik  masih  belum  mempunyai website  pribadi  untuk  memasarkan produknya.
3. Kebanyakan penjual dari toko
elektronik  pemasarannya  terbatas  hanya di wilayah sekitar toko saja.
4. Pembeli  kesulitan  dalam  mencari  tahu barang apa yang saat ini paling diminati di pasaran.

## Usulan Pemecahan Masalah
Berdasarkan  analisa  masalah  yang dihadapi diatas dapat diberikan sebuah usulan pemecahan masalah yaitu membangun sebuah  sistem  pengambil  keputusan online shop dengan  menggunakan  metode  Apriori untuk  penentuan frequently  bought  item -nya. Sistem  pengambil  keputusan online  shop yang  akan  dibangun  memiliki  fitur-fitur sebagai berikut:
1. Memberikan informasi mengenai barang-barang yang dijual dari beberapa toko elektronik.
2. Memberikan  informasi  tentang  barang- barang  yang  memiliki frequently  bougt item tertinggi  atau  barang  yang  paling diminati.
3. Memberikan  menu  untuk  para  penjual memasarkan produk-produk yang dimilikinya.
4. Fitur  untuk  melakukan  transaksi  jual beli barang.
c. Analisa Algoritma Apriori

## Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap  inimencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  basis  data.  Nilai support sebuah tem diperoleh  dengan  menggunakan rumus  berikut:  (Kusrini,Emha  Taufiq  Luthfi, 2010: 150-151) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(A)
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Untuk  mencari  nilai support dari  2 item diperoleh dengan menggunakan rumus: 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Untuk  mencari  nilai support dari  3 item diperoleh dengan menggunakan rumus: 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵 ∩ 𝐶) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶)
= ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶 ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%

## 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. Nilai Confidence dari aturan  A  →  B  diperoleh  dengan  rumus berikut:  (Kusrini,Emha  Taufiq  Luthfi,  2010: 154) 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴)
= ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100%
Untuk menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih  maka  harus  diurutkan  berdasarkan Support  ×  Confidence .  Aturan  diambil sebanyak n aturan  yang  memiliki  hasil terbesar.

## Penerapan Algoritma Apriori Tetapkan Pola Frekuensi Tinggi
Data  transaksi  merupakan  data  yang diperoleh  dari  penjualan  harian.  Berikut  ini merupakan  representasi  dari  data  transaksi penjualan toko elektronik online.
Tabel 1. Transaksi Itemset T
ITEMSET
1 PANASONIC - TH-32A402G,
PANASONIC - AS610G SERIES
2 SAMSUNG - GALAXY NOTE 3
3 ASUS - ZENFONE 4 NEXT G, PANASONIC - AS610G SERIES
4 SAMSUNG - GALAXY NOTE 3
5 ADVAN - VANDROID S3A
6 ADVAN - VANDROID S3A, SAMSUNG - GALAXY NOTE 3
7 ADVAN - VANDROID S3A
8 ADVAN - VANDROID S3A
9 ASUS - FONEPAD 7 (TAM), ADVAN - VANDROID S3A
10 SAMSUNG - GALAXY NOTE 3,
ADVAN - VANDROID S3A
11 SAMSUNG - GALAXY NOTE 3, ADVAN - VANDROID S3A
Tabel 2. Perhitungan Item Support Algoritma Apriori Item Support Perhitungan advan - vandroid s3a 63% 7/11 * 100 asus - fonepad 7 (tam) 9% 1/11 * 100 asus - zenfone 4 next g 9% 1/11 * 100 samsung - galaxy note 3 45% 4/11 * 100 panasonic - th-32a402g 9% 1/11 * 100 panasonic - as610g series 18% 2/11 * 100
Dari tabel diatas dihasilkan bahwa prosentase support  masing-masing  barang  berdasarkan dari  transaksi  yang  pernah  dilakukan.  Dari data table diatas, diambil barang-barang yang memenuhi  syarat minimum  support yaitu lebih dari 30%. Sehingga menghasilkan table dibawah ini:
Tabel 3. Item Support Yang Diambil Item Support  Perhitungan advan - vandroid s3a 63% 7/11 * 100 samsung - galaxy note 3 45% 4/11 * 100 Kombinasi Item Setelah pola frekuensi tinggi ditemukan,  kemudian  dihitung confidence masing-masing kombinasi item. Iterasi berhenti  ketika  semua  item  telah  dihitung sampai tidak ada kombinasi item lagi.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Confidence Item Confidence Jika membeli advan- vandroid  s3a,  maka  akan membeli samsung-galaxy note 3 33% Jika membeli samsung- galaxy  note  3,  maka  akan membeli advan-vandroid s3a 60%
Dari  tabel  diatas  dapat  diketahui bahwa  kombinasi  item  yang  memenuhi minimum confidence diatas 60% adalah “Jika membeli samsung - galaxy note 3, maka akan membeli  advan  -  vandroid  s3a”.  Maka  dapat diketahui bahwa produk yang paling diminati adalah  samsung  -  galaxy  note  3  yang
pembeliannya  biasanya  bersamaan  dengan advan - vandroid s3a.

## d. Perancangan Sistem Use Case Diagram
Use  case  diagram  ini  dibuat  dengan tujuan  untuk  mendeskripsikan  siapa  yang akan  menggunakan  sistem  dan  dalam  cara apa pengguna mengharapkan interaksi dengan sistem itu.
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem

## Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan aktifitas sistem
secara keseluruhan.
Menggambarkan  bagaimana  alur  sebuah sistem tersebut berjalan.

## ER Diagram
Gambar 2. ER Diagram

## Rancangan Database
Berdasarkan  schema  database  yang telah  dibuat  diatas,  maka  diperoleh  beberapa tabel yang digunakan untuk sistem pengambil keputusan ini.
Desain Menu
Gambar 3. Struktur Menu Penjual
Gambar 4. Struktur Menu Pembeli

## 3. IMPLEMENTASI DAN
PEMBAHASAN
Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) 1 buah computer dengan spesifikasi:
Processor Intel Core 2 Duo
Memori 2 GB Hardisk 320 GB Layar 11.6" 1366x768

## Spesifikasi Software
SO: Windows 7 Ultimate 32-bit Web Server: XAMPP Web  Browser:  Mozila  firefox,  Google Chrome Web Design: Notepad++ Database: MySQL
a. Langkah-langkah Pembuatan Program Persiapan Local Web Server Pada  pembuatan  tugas  akhir  ini digunakan web  server XAMPP  dalam pengimplementasian program. XAMPP sendiri  bersifat open  source alias  gratis, sehingga  bebas  digunakan  tanpa  harus membayar terlebih dahulu.

## Persiapan Server Database MySQL
Pada  pembuatan  tugas  akhir  ini digunakan database MySQL dalam pengimplementasian program. MySQL
sendiri  sudah  tersedia  pada  paket  instalasi XAMPP.

## Konfigurasi Database
Dalam merancang database yang akan digunakan oleh program menggunakan
MySQL  yang  juga  sudah  tersedia  dalam paket instalasi XAMPP
b. Implementasi Program Halaman Login
Gambar 5. Halaman Login
Halaman Beranda
Gambar 6. Halaman Beranda

## Halaman Beranda Pengunjung
Gambar 7. Halaman Beranda Pengunjung
Halaman Isi Order
Gambar 8. Halaman Isi Form Order
Halaman Registrasi Toko
Gambar 9. Halaman Registrasi Toko Online
Halaman Barang Terlaris
Gambar 10. Halaman Barang Terlaris
4. KESIMPULAN DAN SARAN a. Kesimpulan Berdasarkan pembahasan yang dilakukan  pada  bab  sebelumnya,  maka kesimpulan yang dapat ditarik yaitu: 1. Dengan adanya sistem penunjang keputusan  ini  dapat  membantu  penjual menawarkan barang-barang elektroniknya melalui web ini. 2. Dapat  mempercepat  proses  transaksi antara  penjual  dan  pembeli  tanpa  harus bertatap muka.
3. Dengan  adanya  web  ini  ,mempermudah calon pembeli dalam mengetahui
barang-barang  elektronik  apa  yang sering dibeli oleh pembeli. b. Saran Berdasarkan implementasi sistem penunjang  keputusan  pemberian  bantuan  ini, penulis  mengemukakan  saran-saran  yang sekiranya  dapat  bermanfaat  bagi  peneliti selanjutnya, yaitu: 1. Agar sistem ini lebih sempurna,
diperlukan  pengembangan  lebih  lanjut terutama  dalam  fasilitas-fasilitas  web yang lebih lengkap, seperti penambahan fitur  untuk  upload  foto  dari  data penyandang cacat sehingga akan menunjang kelengkapan data yang ada. 2. Agar sistem ini lebih sempurna, diperlukan  pengembangan  lebih  lanjut terutama  dalam  fasilitas-fasilitas  web yang lebih lengkap, tidak hanya barang- barang  elektronik  melainkan  semua produk yang dapat dijual.
3. Tampilan  dan  layout  dari  sistem  ini masih  standart,  sehingga  diperlukan pengemasan  design  yang  lebih  kreatif dan menarik.
4. Perlu  dikembangkan  sistem  keamanan agar  web  yang  sudah  disediakan  dapat terjaga dari hal-hal yang tidak diinginkan. 5. REFERENSI
[1] Atmosudirjo,  S.  Prajudi.  Prof.,  Dr.,  Mr. (2009).  Beberapa  Pandangan  Umum Tentang Pengambilan Keputusan . Makasar: Ghalia Indonesia. [2] Davis,  Gordon  B.  &  Olson,  Margrethe H.  (2008).  Management  Information
System. Singapore: McGrow Hill Book.
[3] Efraim, Turban. (2010). Decision
Support Systems and Intelligent System, Edisi 7 Jilid 2. Yogyakarta: Andi Offset.
[4] Hasan. (2012). Pengambilan Keputusan. Bandung: Harapan Kita.
[5] Hartono,  Jogiyanto.  (2007).  Analisis dan Desain. Yogyakarta: Andi offset.
[6] Hermawan,  Julius.  (2007).  Membangun Decision  Support  System . Yogyakarta: Andi offset.
[7] Kusrini,  Emha  Taufik  Luthfi  (2009). Algoritma Data. Indonesia: Andi
Publisher.
[8] Kristanto,  Andri.  (2013).  Perancangan Sistem  Informasi  dan  Aplikasinya. Yogyakarta: Gaya Media.
[9] McLeod, Raymond & Schell, George P. (2009).  Sistem  Informasi  manajemen, tenth  edition.  Jakarta:  Salemba  empat.
Buku asli diterbitkan tahun 2007.
[10] Santoso,  Budi.  (2007).  Data  Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan  Bisnis . Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[11] Setiawati,  D.  D.  (2012).  Penggunaan Metode Apriori untik Analisa Keranjang Pasar  pada  Data  Transaksi  Penjualan
Minimarket  Menggunakan  Java  dan MySQL . Depok: Pustaka Pelajar.
[12] Sotir,  Sotirov  and  Andrey,  Nenov (2010).  Tutorial  Expert  Choice,  Vol.  4 No. 1, Maret 2006, ISSN: 1693 – 5373.
Computer Science Journal .
[13] Sutabri,  Tata.  S.  Kom.,  Mm.  (2009). Analisa  Sistem  Operasi . Yogyakarta: Andi Offset.
[14] Sutanta,  Ahmad.  (2008).  “Perancangan Database”. Jakarta: Suara Jaya.
[15] Whitten,  Jeffery  L.  (2012).  Metode
Desain dan Analisis
Sistem. Yogyakarta: Andi Offset.
[16] Wijoyo,  E.  I.  (2011).  Sistem  Penunjang
Keputusan Penempatan Produk di Pasar
Swalayan Menggunakan
Algoritma Apriori . Yogyakarta.