Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 266-274
Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp Growth Terhadap Market
Basket Analysis Pada Data Penjualan Bakery
Muhammad Fathurrahman 1 , Adi Rizky Pratama 2 , Tohirin Al-Mudzakir 3 1,2,3 Universitas Buana Perjuangan, Karawang E-mail: 1 if19.muhammadfathurrahman@mhs.ubpkarawang.ac.id,
2 Adi.Rizky@mhs.ubpkarawang.ac.id, 3 tohirin@mhs.ubpkarawang.ac.id

## Abstract
Tight  competition  in  the  business  world  makes  bakery  business  people  have  to  think harder  in  developing  strategies  to  face  this  competition.  In  addition,  the  problems experienced  by  business  people  are  having  difficulty  knowing  consumer  purchasing patterns due to limitations in analyzing bakery transaction data. So in this problem it is necessary  to  apply  the  Market  Basket  analysis  method  to  find  out  consumer  buying patterns. Market basket analysis is a methodology for analyzing consumer buying habits by  finding  associations  between  several  different  items  that  consumers  place  in  a shopping basket that they buy in a particular transaction. The results in this study on the combination  pattern  obtained  from  the  association  method  with  the  a  priori  algorithm, namely having the highest confidence combination pattern is Alfajores, then you also buy coffee with a confidence value of 54.06%, and if you buy cake, you also buy coffee with a confidence value of 52.69%. . While the results of the combination pattern obtained from the association method with the fp-growth algorithm are if you buy Pastry then you also buy Coffee with a confidence value of 55.21%, and if you buy Cookies then you also buy Coffee with a confidence value of 51.84..
Keywords: algoritma apriori, fp-growth, market basket, association rule

## Abstrak
Ketatnya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  membuat  para  pelaku  bisnis  bakery  harus berfikir  lebih  keras  dalam  menyusun  strategi  untuk  menghadapi  persaingan  tersebut. Selain  itu  permasalahan  yang  dialami  pelaku  bisnis  yaitu  mengalami  kesulitan  dalam mengetahui  pola  pembelian  konsumen  karena  keterbatasan  dalam  menganalisis  data transaksi bakery. Maka dalam permasalahan ini perlu menerapkan metode Market Basket analysis  untuk  mengetahui  pola  pembelian  konsumen.  Market  basket  analysis  adalah suatu  metodologi  untuk  melakukan  analisis  buying  habit  konsumen  dengan  menemukan asosiasi  antar  beberapa  item  yang  berbeda,  yang  diletakkan  konsumen  dalam  shopping basket  (keranjang  belanja)  yang  dibeli  pada  suatu  transaksi  tertentu.  Hasil  pada penelitian ini pada pola kombinasi yang diperoleh dari metode asosiasi dengan algoritma apriori yaitu mempunyai pola kombinasi confidence tertinggi adalah Alfajores maka juga membeli  Coffe  dengan  nilai  confidence  54,06%,  dan  jika  mambeli  Cake  maka  juga memebeli  Coffe  dengan  nilai  confidence  52,69%.  Sedangkan  hasil  pola  kombinasi  yang diperoleh  dari  metode  asosiasi  dengan  algoritma fp-growth  adalah  jika  membeli  Pastry maka membeli juga Coffe dengan nilai confidence 55,21%, dan jika mebeli Cookies maka membeli juga Coffe dengan nilai confidence 51,84.
Kata Kunci: algoritma apriori, fp-growth, market basket, association rule

## 1. Pendahuluan
Ketatnya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  membuat  para  pelaku  bisnis  harus  berfikir lebih  keras  dalam  menyusun  strategi  untuk  menghadapi  persaingan  tersebut.  Namun, pelaku  usah  masih  sering  mengalami  kesulitan  dalam  mengecek  transaksi  penjualan bakery dan jumlah bakery yang banyak terjual karena data penjualan masih dicatat secara

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 266-274
manual. Salah satu strategi yang dapat digunakan adalah dengan memanfaatkan teknologi informasi[1]. Perusahaan dapat memanfaatkan data yang dihasilkan oleh sistem informasi yang digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Pebisnis  juga  mengalami  kesulitan  dalam  mengetahui  pola  pembelian  konsumen karena  keterbatasan  dalam  menganalisis  data  transaksi bakrey .  Saat  ini,  sebagian  besar perusahaan  hanya  melakukan  pemesanan  barang  kepada  pihak  ketiga  dengan  hanya memperkirakan ketika jumlah barang di gudang akan habis, maka dalam permasalahan ini perlu  menerapkan  metode Maerket  Basket  analysis untuk  mengetahui  pola  pembelian konsumen. Market  basket  analysis adalah  suatu  metodologi  untuk  melakukan  analisis buying  habit konsumen  dengan  menemukan  asosiasi  antar  beberapa  item  yang  berbeda, yang  diletakkan  konsumen  dalam shopping  basket (keranjang  belanja)  yang  dibeli  pada suatu transaksi tertentu [2]. Penelitian  Analisis Market  Basket yang  dilakukan  oleh  Feresia  Panjaitan  dan  Ade Surahman  pada  tahun  2020  mempelajari  transaksi  penjualan  di  TB.  Menara  dengan menggunakan  algoritma Hash-Based .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  2  itemset yang  sering  muncul,  yaitu  asbes  bersama  karet  asbes  dan  paku  payung  ( support 93%) serta  keramik,  semen  Holcim,  dan  semen  Nat  Keramik  ( support 75%).  Analisis  regresi mengungkapkan bahwa jika membeli karet asbes, maka membeli asbes ( confidence 96%) dan paku payung ( confidence 93%) juga sangat mungkin terjadi. Kemungkinan membeli asbes  dan  karet  asbes  bersamaan  dengan  membeli  paku  payung  juga  sama  tingginya ( confidence 93%).  Demikian  juga,  jika  membeli  asbes  dan  paku  payung  maka  membeli karet  asbes  (confidence  96%)  dan  jika  membeli  paku  payung  dan  karet  asbes  maka membeli asbes ( confidence 96%).[3].
Penelitian  yang  dilakukan oleh  Ramadhan  dkk  (2020) membahas  mengenai Market Basket  Analysis untuk  swalayan  KSU  sumber  makmur  menggunakan FP-Growth mendapatkan pola pembelian  paling  kuat  dengan  tingkat  keyakinan ( confidence ) 63% dan nilai support 62% [4].
Ryan  Krisna  dkk  melakukan  penelitian  tahun  (2022)  berjudul  “Penentuan  Strategi Marketing  Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang  Menggunakan Association  Rules Mining  dan  Algoritma Apriori ”.  Metode  ini  menggunakan  teknik  data  mining  untuk mengidentifikasi  pola  assosiasi  dalam  strategi  marketing.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa jika siswa berasal dari SMKN 1 Karawang, maka mereka memiliki kecenderungan untuk memilih jurusan Teknik Industri ( support 0,0177 dan confidence 0,3214%) dan jika siswa  berasal  dari  SMKN  2  Karawang,  maka  mereka  memiliki  kecenderungan  memilih jurusan Manajemen ( support 0,0128% dan confidence 0,4815%).[5].
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  dan  hasil  penelitian  lain,  dapat  dikatakan  bahwa analisis market  basket dapat  digunakan  untuk  menentukan  aturan  assosiasi  melalui algoritma apriori dan fp-growth .  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  kedua algoritma tersebut untuk menganalisis data transaksi bakery . Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan informasi pola belanja pelanggan, produk yang sering dibeli bersama, dan  hubungan  antar  produk  dengan  tingkat  pasti  tinggi.  Informasi  ini  berguna  bagi  toko roti  dalam  meningkatkan  penjualan  melalui  diskon  atau  promosi  produk  yang  sering dibeli  bersamaan.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  memberikan  masukan  bermanfaat  bagi toko roti dalam menentukan strategi pemasaran dan meningkatkan kualitas pelayanan.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang akan dilakukan terdiri dari beberapa tahap yaitu pengumpulan data, Pre-processing , Visualisasi data, Mencari Association Rule menggunakan algoritma Apriori dan FP-Growth dan yang terakhir evaluasi.Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini  menggunakan  metode  pengumpulan    data    yang    berasal    dari web-site kaggle yang di unggah oleh Akashdeep Kuila pada tahun 2022. Dataset yang digunakan memiliki jumlah 20.508.
2.2. Pre-Processing Pada  tahap pre-processing data,  data  mentah  akan  terlebih  dahulu  melakukan  proses cleaning dan  pembentukan tabular . Pre-processing data  dilakukan  untuk  melakukan pembersihan data agar data tersebut sipa untuk pemodelan data.

## 2.3. Visualisasi Data
Data  yang  telah  terkumpul  akan  di  visualisasika n dalam  bentuk  grafik  atau chart bertujuan untuk memudahkan dalam pemahaman data dan memperkuat inter-pretasi hasil yang  diperoleh  dari algoritma tersebut.  Dengan  menggunakan  Visualisasi , data  dapat ditampilkan  dalam  bentuk  yang  lebih  mudah  dipahami  dan  memungkinkan  untuk menemukan pola atau hubungan yang mungkin tidak terlihat pada data yang tidak diolah.

## 2.4. Pembentukan Itemset
Pada  tahap  ini  dilakukan  nya  pembentukan itemset bertujuan  untuk  mengidentifikasi item  yang  sering  muncul  bersamaan  dalam  suatu  transaksi,  yang  kemudian  digunakan untuk  menentukan  pola  dan  hubungan  yang signifikan dalam  proses  pengambilan keputusan.

## 2.5. Association Rule
Pada  tahapan  ini  adalah  untuk  menemukan  pola  hubungan  antar  item  dalam  suatu dataset . Association  rule digunakan  untuk  mengekstrak  aturan  asosiasi  yang menunjukkan  hubungan  antara item dalam dataset .  Tujuannya  untuk  memudahkan pemahaman dan pengambilan keputusan dari data tersebut . Terdapat beberapa algoritma yang  umum  digunakan  untuk  mendapatkan Association  rule antara  lain Apriori dan fp- growth.
2.5.1. Apriori Algoritma Apriori disajikan berikut [6]:
a) Analisa pola frequensi tertinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  nilai support nilai support suatu item dapat diperoleh menggunakan rumus:
Pre-Processing Visualisasi Data Association Rule Pengumpulan Data Pembuatan Itemset

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 266-274
(1)
Dimana nilai support (A) diperoleh dari membagi jumlah transaksi yang mengandung nilai A (satu item ) dengan total transaksi dikalikan 100% Sementara, nilai supporti dari 2 item diperoleh menggunakan rumus :
(2)
Nilai support (A,B)  diperoleh  dengan  membagi  jumlah  transaksi  mengandung  A  dan  B (dua item) dengan total seluruh transaksi dikalikan 100%.
b) Pembentukan aturan asosiasi Setelah  semua  pola frekuensi tinggi  ditemukan,  kemudian  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung nilai confidence aturan assosiatif  A  →  B.  Nilai confidence dari  aturan  A  →  B  diperoleh  dari  rumus  sebagai berikut [7]:
(3)

## 2.5.2. Fp-Growth
Dalam  mencari  asosiasi  menggunakan  teknik  FP-Growth  adalah  perkembangan  dari algoritma  Apriori.  Kedua  metode  ini  sama-sama  mencari  nilai  confidence  dan  support, namun  FPGrowth  hanya  membutuhkan  satu  iterasi  dan  terdiri  dari  tiga  tahap: pembentukan pattern confidentional base, pembentukan FP-Tree berdasarkan kondisi, dan pencarian  itemset  yang  sering  muncul  dengan  menggunakan  TID  (Transaction  Identity) [7].

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  transaksi bakery ,  data  ini berasal dari kaggle yang di unggah oleh Akashdeep Kuila pada tahun 2022. Pada dataset yang digunakan memiliki jumlah data yaitu sebanyak 20.507.
Gambar 1. Isi Dataset

## 3.2. Pre-Processing
Pada tahap  ini data  yang  sudah  didapatkan akan  di olah  menjadi  data terstruktur  atau bisa disebut pre-processing. Berikut merupakan tahapan Pre-processing yang dilakukan.
a) Cleaning
Cleaning data  disini  dilakuakan  untuk  menghapus  atau  menghilangkan  data  yang duplikat  atau  sama  sehingga  dapat  menghasilkan  data  yang  bersih,  akurat,  dan  dapat diandalkan untuk analisis atau pengambilan keputusan, Berikut adalah data duplikat yang berhasil dihapus
Gambar 2. Hasil Cleaning
b) Pembentukan Tabular
Pada tahap dilakukan untuk membersihkan data yang tidak digunakan dalam pencarian data,  yang  digunakan  untuk  mencari  aturan  asosiasi  adalah  data  barang  dan  nomer transaksi selanjutnya data tersebut diubah dalam bentuk tabular dengan berisikan binary 1 untuk  item  yang  terjual  pada  data  tranksi  dan  0  untuk  item  yang  tidak  terjual  pada  data transaksi seperti yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Hasil Pembentukan Tabular

## 3.3. Visualisasi Data
Pada proses ini dataset yang telah terkumpul akan di viualisasikan dalam bentuk grafik dan chart bertujuan untuk memudahkan dalam pemahaman data memperkuat interpretasi hasil yang diperoleh. Berikut adalah  hasil dalam beberapa kategori:
Gambar 4. Grafik Item Yang Paling Sering Dibeli
Berdasarkan  grafik  diatas,  dapat  dilihat coffe merupakan  barang  yang  paling  banyak terjual  yaitu  sebanyak  5471  pembelian  sampai  dengan coke yaitu  dengan  jumlah pembelian 185.
Gambar 5. Diagram Jam Puncak Penjual
Berdasarkan diagram diatas dapat dilihat bahwa puncak penjualan terlihat pada waktu sore hari dengan nilai 56.4% dan dapat dilihat juga penjualan  paling sedikit terjadi pada malam hari dengan nilai 0.0683%.
Gambar 6. Grafik Bulan Paling Produktif
Berdasarkan grafik diatas terlihat dimana hari paling produktif terjadi pada hari sabtu sebanyak 3554 transaksi dan terdapat dan terdapat hari paling sedikit produktif nya yaitu pada hari rabu yaitu sebanyak 2288.
Gambar 7. Grafik Bulan Paling Produktif

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 266-274
Dari  hasil  visualisasi  data  penjualan  perbulan,  menunjukan  bulan  mana  yang  paling produktif dalam penjualan dimana pada bulan Maret paling produktif yaitu dengan jumlah 3220  diikuti  dengan  bulan  –  bulan  lainnya  dan  dapat  dilihat  juga  jumlah  paling  sedikit produktif terjadi pada bulan September dengan jumlah produktif sebanyak 596.

## 3.4. Pembuatan Itemset
Support (nilai  penunjang)  adalah  kombinasi  suatu item dari dataset dan  syarat minimum  confidence (nilai  kepastian),  yang  merupakan  hubungan  kuat  antara item yaitu dengan aturan minum support 0,01% atau 1% didapaatkan hasil berikut [8]: a) Pembentukan 1 itemset
Tabel  1  ini  merupakan  proses  penyelesaian  dari  1 itemset menggunakan algoritma apriori dengan jumlah minimum support 1%.
Tabel 1. Hasil Pembentukan 1 itemset dengan apriori No. Itemset Support 1. Coffe 0.47 2. Bread 0.32 3. Cake 0.10 4. Brownie 0.04 5. Alfajores 0.03 … … … 60. Sandwich 0.01
Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan  proses  penylesaian  dari  pembentukan  1  itemset menggunakan algoritma fp-growth dengan jumlah minimum support 1%.
Tabel 2. Hasil Pembentukan 1 itemset dengan fp-grouth No. Itemset Support 1. Coffe 0.47 2. Bread 0.32 3. Hot Chocolate 0.05 4. Cookies 0.05 5. Jam 0.01 … … … 60. Spanish Brunch 0.01
Pada Tabel 1 & 2 merupakan proses iterasi satu itemset dan ditemukan 2 aturan yang memliki  nilai  terbesar  yaitu    pada  item Coffe dengan  0.47%  =  47%  dan Bread 0.32% = 32%.
b) Pembentukan 2 Itemset
Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan  proses  penylesaian  dari  pembentukan  2  itemset menggunakan algoritma apriori dengan jumlah minimum support 1%.
Tabel 3. Hasil Pembentukan 2 itemset dengan apriori No Itemset Support A  Support B  Support A&B 1. Alfajores  Coffe 0.05 % 0.47 % 0.01 % 2. Pastry Bread 0.05 % 0.47 % 0.02 % 3. Brownie Coffe 0.03 % 0.47 % 0.01 % 4. Cake Coffe 0.08 % 0.47 % 0.04 % 5. Cookies Coffe 0.08 % 0.32 % 0.02 %

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 266-274
Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan  proses  penylesaian  dari  pembentukan  1  itemset menggunakan algoritma fp-growth dengan jumlah minimum support 1%.
Tabel 4. Hasil Pembentukan 2 itemset dengan fp-growth No Itemset Support A  Support B  Support A&B 1. Hot Chocolate  Coffe 0.05 % 0.47 % 0.01 % 2. Cookies Coffe 0.05 % 0.47 % 0.02 % 3. Muffin Coffe 0.03 % 0.47 % 0.01 % 4. Pastry Coffe 0.08 % 0.47 % 0.04 % 5. Pastry Bread 0.08 % 0.32 % 0.02 %

## 3.5. Pembentukan association rule
Setelah  terbentuk itemset ,  selanjutnya  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk Confidence aturan asosiasi A ke B, Dengan minimal confidence 30%.
Tabel 5. Aturan Asosiasi dengan apriori No. Aturan asosiasi Support  Confidence 1. Alfajores ® Coffe 1,96% 54,06% 2. Pastry ® Bread 2,91% 33,86% 3. Brownie ® Coffee 1,96% 49,07% 4. Cake ® Coffee 5,47% 52,69% 5. Cookies ® Coffee 2,82% 51,84%
Pada  tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  pembentukan association  rule menggunakan algoritma apriori dan di dapatkan 5 aturan asosiasi yaitu Alfajores ® Coffe dengan nilai confidene  54.06%.,  Pastery ® Bread dengan confidence  33,86%,  Brownie ® Coffe dengan  nilai confidence  49,07%,  Cake ® Coffe dengan cofidence  52,69%, dan  yang terakhir Cookies ® Coffe dengan confidance 51,84%.
Tabel 6. Aturan Asosiasi dengan fp-Growth No. Aturan asosiasi Support  Confidence 1. Hot Chocolate ® Coffe 2,96% 50.72% 2. Cookies ® Coffe 2,82% 51,84% 3. Muffin ® Coffee 1,88% 48,90% 4. Pastry ® Coffee 4,75% 55,21% 5. Pastry ® Bread 2,91% 33,86%
Pada  tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  pembentukan association  rule menggunakan algoritma apriori dan di dapatkan 5 aturan asosiasi yaitu Hot Chocolate ® Coffe dengan nilai confidene  50.72%.,  Cookies ® Coffe dengan confidence  51,84%,  Muffin ® Coffe dengan  nilai confidence  48.90%,  Pastry ® Coffe dengan cofidence  55,21%, dan  yang terakhir Pastry ® Bread dengan confidance 33,86%.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  Hasil  penelitian  membandingkan  algoritma  apriori  dan  fp-growth dalam  melakukan  analisis  market  basket  pada  data  transaksi  pejualan  bakery menunjukkan perbedaan pola kombinasi. Algoritma apriori menghasilkan pola kombinasi dengan  confidence  tertinggi  "Jika  membeli  Alfajores,  maka  juga  membeli  Coffe" (54,06%) dan "Jika membeli Cake, maka juga membeli Coffe" (52,59%). Sementara itu, algoritma  fp-growth  menghasilkan  pola  kombinasi  confidence  tertinggi  "Jika  membeli
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 266-274
Pastry, maka membeli juga Coffe" (55,21%) dan "Jika membeli Cookies, maka membeli juga Coffe" (51,84%).

## Daftar Pustaka
[1]
S.  T.  Wahyuni,  “Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Penjualan Roti di Difa Rien’s Bakery,” vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
[2] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Third  Edition :  Data  Mining  Concepts  and Techniques,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2012, [Online]. Available: http://library.books24x7.com/toc.aspx?bkid=44712
[3] F.  Panjaitan,  A.  Surahman,  and  T.  D.  Rosmalasari,  “Analisis  Market  Basket Dengan  Algoritma  Hash-Based  Pada  Transaksi  Penjualan  (Studi  Kasus:  Tb. Menara),” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  111–119,  2020,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[4] R. Ramadhan and E. I. Setiawan, “Market Basket Analysis untuk Swalayan KSU Sumber  Makmur  dengan Algoritma  FP  Growth,” J.  Intell.  Syst.  Comput. ,  vol.  2, no. 1, pp. 34–39, 2021, doi: 10.52985/insyst.v2i1.149.
[5] R.  Krisna,  A.  Siregar,  and  ...,  “Penentuan  Strategi  Marketing  Universitas  Buana Perjuangan Karawang Menggunakan Association Rules Mining dengan Algoritma Apriori,” …  Student  J.  … ,  vol.  III,  pp.  68–75,  2022,  [Online].  Available: https://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/423%0Aht tps://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/download/423/33 7
[6] A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi  Data  Mining  Metode  Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[7] Amrin Amrin, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma ,  vol.  XIX,  no.  1,  pp.  74–79,  2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[8] H.  F.  Dewi,  H.  H.  Handayani,  and  J.  Indra,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Terhadap Market Basket Analysis Pada Data Penjualan Retail,” vol. 4, no. 4, pp. 432–436, 2022.