## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, December 2023, pp. 212~217 e-ISSN: 2548-6861

## Implementation of Apriori Algorithm for Determining Spare Parts Product Recommendation Packages
Yumaris Alfi Alhillah 1 *, Wowon Priatna 2 **, Aida Fitriyani 3 * * Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya yumaris.560@gmail.com 1 , wowon.priatna@dsn.ubharajaya.ac.id 2 , aida.fitriyani@dsn.ubharajaya.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-06-12 Revised 2023-08-17 Accepted 2023-09-26
The aim of this research is to determine recommended product packages for spare parts  from  an  automotive  parts  supplier.  Shop  owners  have  faced  challenges  in meeting  customer  demands  over  the  past  few  months,  experiencing  frequent stockouts of spare parts due to a manual transaction recording system and a manual checking system for spare parts storage. This inefficiency and lack of accuracy in managing in-demand spare parts prompted the application of the apriori algorithm, a data  mining  method. Data was collected from the  total sales over the past three months, subsequently cleaned and transformed for manual and Python-based apriori calculations. The results, obtained through both manual and Python implementations of apriori, indicate that the two frequently occurring item sets are oil filters with a confidence value of 68% and air filters with a confidence value of 63%. Based on these  findings,  the  study  recommends  spare  parts  stores  to  maintain  higher  stock levels of oil filters and air filters compared to other spare parts.
Keyword:
Spare Parts Product, Apriori Algorithm, Crisp-DM, Association Rules.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju  dan berkembang  semakin  cepat,  termasuk  teknologi  informasi. Teknologi informasi tidak hanya menyimpan dan menampilkan  data  saja,  bahkan  dapat  digunakan  sebagai proses  pengambilan  keputusan.  Data  merupakan  hal  yang penting  [1].  Dalam  lanskap  dinamis  industri  suku  cadang otomotif,  manajemen  efektif  dari  inventaris  suku  cadang sangat  penting  untuk  memastikan  kepuasan  pelanggan  dan menjaga  pertumbuhan  bisnis.  Dengan  kemajuan  teknologi, ketergantungan  pada  sistem  manual  untuk  pencatatan transaksi dan manajemen inventaris telah menjadi hambatan bagi  banyak  pemasok  suku  cadang  otomotif.  Penelitian  ini menangani tantangan yang dihadapi oleh pemilik toko dalam memenuhi  permintaan  pelanggan,  terutama  dalam  konteks seringnya kehabisan stok suku cadang.
Sistem  pencatatan  transaksi  manual  yang  ada  dan  sistem pemeriksaan  manual  tradisional  untuk  penyimpanan  suku cadang  terbukti  tidak  efisien  dan  rentan  terhadap ketidakakuratan.  Inefisiensi  ini  mengakibatkan  kesulitan dalam  menjaga  tingkat  stok  optimal  suku  cadang  yang diminati, menyebabkan gangguan dalam pelayanan
pelanggan dan potensi kerugian pendapatan. Sebagai respons terhadap  tantangan  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan algoritma Apriori, metode data mining canggih, untuk mengoptimalkan penentuan paket rekomendasi produk suku cadang.
Penerapan algoritma Apriori [2] didorong oleh kebutuhan akan  pendekatan  yang  lebih  sistematis  dan  akurat  dalam menganalisis  data  transaksi  dan  mengidentifikasi  pola  [3-6] preferensi  pelanggan.  Dengan  memanfaatkan  kekuatan  data mining  [7][8],  penelitian  ini  berusaha  untuk  meningkatkan proses  pengambilan  keputusan  bagi  toko  suku  cadang  [2], memungkinkan mereka untuk proaktif memenuhi kebutuhan pelanggan dan mengoptimalkan strategi manajemen inventaris mereka.
Penelitian ini berfokus pada pengumpulan dan analisis data [9][10] dari total penjualan selama tiga bulan terakhir, dengan tujuan  mengungkap  pola  tersembunyi  dan  asosiasi  dalam perilaku pembelian pelanggan. Pembersihan dan transformasi data yang selanjutnya memfasilitasi perhitungan Apriori baik secara manual maupun menggunakan Python, memungkinkan  evaluasi  komprehensif  terhadap  efektivitas algoritma dalam mengidentifikasi set item yang signifikan.
e-ISSN: 2548-6861
213
Hasil  yang  diantisipasi  dari  penelitian  ini  mencakup wawasan  tentang  set  item  yang  paling  sering  muncul,  serta nilai  kepercayaan  yang  terkait  dengan  set  tersebut.  Secara khusus,  penelitian  ini  menyoroti  signifikansi  filter  oli  dan filter  udara,  menunjukkan  prevalensi  keduanya  dalam preferensi pelanggan. Temuan ini  memberikan rekomendasi berharga  bagi  toko  suku  cadang,  menekankan  pentingnya menjaga tingkat stok yang lebih tinggi dari item-item khusus ini dibandingkan dengan suku cadang lainnya.
Secara ringkas, penelitian ini berusaha untuk berkontribusi pada  optimasi  manajemen  inventaris  suku  cadang  dalam industri  otomotif  dengan  menggunakan  teknik  data  mining yang  canggih.  Wawasan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini dapat  memberdayakan  pemilik  toko  untuk  membuat keputusan  yang  terinformasi,  meningkatkan  kepuasan pelanggan,  dan  pada  akhirnya  memperkuat  kinerja keseluruhan bisnis pemasok suku cadang otomotif.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini melakukan penerapan algoritma apriori pada penjualan  suku  cadang  kendaraan  roda  dua  dengan mengambil  studi  kasus  pada  toko  prima  motor  sidomulyo. Bagaimana  menentukan  teknik  asosiasi  dengan  algoritma apriori dengan menghitung nilai support dari masing-masing item  [11-15].  Data  transaksi  penjualan  produk  suku  cadang dalam rentan waktu tiga bulan 1 Januari 2020 – 31 Maret 2020 dengan jumlah total 1220 data transaksi penjualan. Tahapan penelitian  dimulai  dari  bussines  understanding,  data understanding, modelling, evaluation, dan tahap deployment.

## A. Bussiness Understanding
Tahapan pemahaman bisnis adalah tahapan pertama dalam proses  CRISP-DM  ada  beberapa  hal  yang  dilakukan  yaitu determine  business  objectives,  assess  the  situation  dan determine the data mining goals.

## 1) Determine Business Objectives
Fase  ini  bertujuan  untuk  merancang  model  data  mining yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  asosiasi  produk  suku cadang  berdasarkan  jenis  produk  selama  3  bulan  yaitu  1 januari 2020 sampai 31 maret 2020.

## 2) Assess the Situation
Peneliti datang  melakukan observasi pada toko sempurna motor.  Peneliti  membuat  dataset  pada  Microsoft  excel  dari setiap transaksi  selama 3 bulan  yaitu 1 januari 2020 sampai 31 maret 2020.
3) Determine the Data Mining Goals
Model data  mining yang  dibuat  bertujuan  untuk menemukan  asosiasi  produk  suku  cadang,  hasil  asosiasi  ini diharapkan dapat dijadikan saran kepada pihak toko sempurna motor  dalam  melakukan  penambahan  stok  produk  suku cadang.

## B. Data Understanding
Tahapan persiapan data ada beberapa hal  yang dilakukan yaitu  data set  description,  integrate data,  select  data,  clean data,  transformation  data dari  1220  data  harus  dilakukan teknik persiapan data agar kualitas data yang diperoleh lebih baik.
1) Clean Data dan Integrate Data
Clean Data  bertujuan  untuk  menghapus  data  tidak konsisten dan data tidak lengkap (missing value). Sedangkan Integrate  Data  merupakan  proses  menggabungkan  data  dari beberapa data menjadi data baru.
2) Data Selection dan Transformation Data
Data selection merupakan proses memilih data yang akan digunakan.  Sedangkan transformation  data merupakan proses mengubah data ke format yang sesuai untuk diproses menggunakan  teknik  data  mining.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bernilai  kategori  untuk  model  asosiasi, data  ditransformasi  ke  dalam  angka  menggunakan Google Colab .

## C. Modelling phase
Pada  kasus  Persediaan  barang,  penulis  menggunakan teknik  Asosiasi  dengan  melihat  pola  pembelian  data  aktual yang  menggunakan Google  Colab .  Adapun  permasalahan data yang telah dianalisa adalah sebagai berikut.
1) Data selama 3 bulan pada tahun 2020 menunjukkan adanya kekosongan dari beberapa stok suku cadang. Akibatnya  sering  terjadi  kekurangan  pada  stok produk suku cadang.
2) Data  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  pola kombinasi dari produk suku cadang.
Berdasarkan  permasalahan  data  yang  sudah  disebutkan, maka  penulis  menggunakan  metode  apriori  sebagai  metode asosiasi  persediaan  produk  suku  cadang  untuk  periode berikutnya.  Menggunakan  metode  asosiasi  dikarenakan metode  ini  sangat  cocok  untuk  menerapkan  pola  kombinasi dari produk suku cadang.

## D. Evaluation Phase
Setelah  melakukan  modelling  dengan  menggunakan metode  Apriori,  selanjutnya  2  dilakukannya  evaluasi  atau melakukan  tinjauan  akhir  terhadap  hasil  asosiasi.  Penulis melakukan  evaluasi  asosiasi  dengan  cara  melakukan pengujian  menggunakan Support dan confidence dengan mencari  nilai  minimum  support  10%  dan  nilai  minimum confidence sebesar 60%.

## E. Deployment Phase
Pada  tahap  ini,  pengetahuan  atau  informasi  yang  telah diperoleh  akan  dipresentasikan  dalam  bentuk  laporan sehingga dapat diketahui atau dibaca oleh orang awam. Hasil dari penelitian ini berupa analisa asosiasi keterkaitan produk suku cadang dari data transaksi penjualan produk suku cadang yang  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  stok  produk  suku cadang di Toko Sempurna Motor.
214

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasilnya  mencari  kombinasi  item  yang  banyak  diminati pelanggan  berdasarkan  data  transaksi  dan  kemudian membentuk  pola  asosiasi  dari  kombinasi  item  untuk menentukan produk suku cadang apa saja yang sering dibeli oleh  pelanggan  yang  nantinya  akan  menjadi  paket rekomendasi.  Suku  cadang  yang  digunakan  untuk  dijadikan paket  rekomendasi  yaitu  Oli  Mesin,  Filter  Oli,  Carb  Clean, Filter Udara dan Minyak Rem.

## A. Bussiness Understanding
Seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya, business understanding membahas tentang pemahaman bisnis pada objek yang akan kita teliti. Tahap ini merupakan suatu proses dari CRISP-DM dimana peneliti harus mengidentifikasi  kebutuhan bisnis atau perusahaan tersebut. Identifikasi  bisnis  bisa  dilakukan  peninjauan  lapangan  atau melakukan  wawancara  terhadapat  karyawan  yang  bekerja. Tujuan  tahapan  ini  untuk  memahami  rencana  awal  untuk mencapai  tujuan.  Pada  objek  yang  sudah  dipilih,  penulis melakukan observasi langsung ke lapangan guna mendapatkan beberapa informasi serta data yang diperlukan. Hasil  dari  observasi  lapangan  ialah  beberapa  stok  produk suku  cadang  mengalami  kekosongan.  Sehingga,  pegawai yang bertugas sebagai menyiapkan produk suku cadang yang telah  kosong  kesulitan  dalam  menjalankan  tugas  pengadaan stok  produk  suku  cadang  untuk  memenuhi  keperluan pelanggan.

## B. Data Understanding
Mengumpulkan  data  awal.  Data  yang  digunakan  adalah data transaksi penjualan pada 1 januari 2020 – 31 maret 2020. Berikut penyajian deskripsi data.
T ABEL 1.
D EKSRIPSI D ATA No
Attribut Keterangan 1 Tanggal Tanggal setiap transaksi produk suku cadang 2 Jenis Produk Merupakan nama yang dipakai untuk sebuah produk suku cadang

## C. Data Preparation
Pada  tahapan  persiapan  data,  ada  beberapa  hal  yang dilakukan  antara  lain,  deskripsi  dataset,  memilih  data, membangun data, mengintregrasikan data dan membersihkan data dari 1220 data 1 januari 2020 - 31 maret 2020.

## D. Integrate dan Select Data
Integrate  Merupakan  proses  menggabungkan  total  data harian menjadi total data selama sebulan.

## E. Data Cleaning
Pembersihan  Data  dilakukan  pada  transaksi  penjualan Toko Sempurna Motor berfungsi untuk menghilangkan data- data yang tidak lengkap dan error yang tidak kosisten untuk
digunakan  dan  akan  dibuang.  Data  yang  akan  digunakan adalah  data  kosisten  memenuhi  untuk  di  lakukanya  proses data  mining. Jumlah data transaksi penjualan  yang sudah di cleaning didapat yaitu berjumlah 1220 data transaksi.

## F. Data Transformation
Transformation  Setelah  dilakukan  seleksi  data,  langkah selanjutnya  adalah  transformation.  Selanjutnya  mengubah eksistensi data tersebut menjadi format file excel.

## G. Modelling Phase
Pada penelitian ini menggunakan teknik data mining yang dipilih adalah teknik asosiasi. Pemodelan bertujuan  mencari aturan asosiasi, dimana aturan asosiasi selanjutnya dijadikan acuan untuk menentukan kegiatan promosi. Adapun langkah - langkah pembentukan model data mining dengan algoritma apriori adalah: 1. Menentukan dataset yang akan diproses. 2. Menentukan minimum support dan minimum confidence. 3. Memunculkan  aturan-aturan  asosiasi  yang  dihasilkan. Dilakukan  proses  pengkodean  untuk  menerapkan  aturan asosiasi  yang  dipilih  menjadi  suatu  pola  pembelian  yang paling banyak dibeli. Sebagai contoh, akan dilakukan proses penggalian  aturan  asosiasi  dengan  asumsi  minimun  support adalah 10% dan minimum confidence sebesar 60%.

## 1) Kandidat Itemset C1
Sebelum  dilakukan  pencarian  pola  dari  data  transaksi terlebih dulu, dicari semua nama jenis item suku cadang yang ada  didalam  transaksi  sekaligus  menentukan support setiap suku cadang, dimana tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database , nilai support sebuah  item  diperoleh  dengan  menggunakan rumus iterasi.
Perhitungan 1-itemset (C1)
Support (OLI MESIN) = 719 1220 𝑥 100% = 0,59 =59%
Support (FILTER OLI) = 440 1220 𝑥 100% = 0,36 =36%
Support (CARB CLEAN) = 295 1220 𝑥 100% =0,24 =24%
Support (FILTER UDARA)= 199 1220 𝑥 100%=0,16=16%
Support (MINYAK REM)= 196 1220 𝑥 100% = 0,16 =16%
Dari  proses  pembentukan  satu itemset dengan minimum support 10%  dapat  diketahui  yang  memenuhi  standar minimum maka  items-items  yang  memiliki  nilai  support kurang  dari  10%  dihilangkan. Large-itemset 1  (L1)  yang dihasilkan pada tabel.
T ABEL 2.
L ARGE -I TEMSET 1 (L1) Item Support % OLI MESIN 59 FILTER OLI 36 CARB CLEAN 24 FILTER UDARA 16 MINYAK REM 16
e-ISSN: 2548-6861
215

## 2) Kandidat Itemset C2
Kemudian  dari  hasil  pembentukan  1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset , pembentukan 2 itemset tidak dilakukan  pada  semua  jenis  suku  cadang,  tetapi  hanya  pada suku cadang yang memiliki support lebih besar dari minimum support .  Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C2  atau disebut  dengan  2 itemset dengan  jumlah minimum  support 10%. Untuk menghitung support 2 itemset dapat diselesaikan dengan menggunakan rumus iterasi.
Perhitungan 2- itemset (C2) Support (OLI MESIN, FILTER OLI)
= 305
1220 𝑥 100% = 0,25 =25%
Support (OLI MESIN, CARB CLEAN) = 172 1220 𝑥 100% = 0,14 =14%
Support (OLI MESIN, FILTER UDARA) = 123 1220 𝑥 100% =0,10 =10%
Dari  proses  pembentukan  dua  itemset  dengan  minimum support  10%  dapat  diketahui  yang  memenuhi  standar minimum maka item-item yang memiliki nilai support kurang dari 10% dihilangkan. Large-itemset 2 (L2) yang dihasilkan pada tabel.
T ABEL 3.
L ARGE -I TEMSET 2 (L2) Item Support % OLI MESIN, FILTER OLI 25 OLI MESIN, CARB CLEAN 14 OLI MESIN, FILTER UDARA 14

## 3) Kandidat Itemset C3
Dari  hasil  kombinasi  2 itemset untuk  2 itemset yang memenuhi minimum support akan dilakukan pembentukan 3 itemset .  Proses  pembentukan  C3  atau  disebut  dengan  3 itemset dengan  jumlah minimum  support 5%  Dapat diselesaikan dengan menggunakan rumus iterasi.
Perhitungan 3- itemset (C3)
Support (OLI MESIN, CARB, CLEAN,FILTER OLI) = 75 1220 𝑥 100%
= 0,06 =6% Support (FILTER UDARA, FILTER OLI, OLI MESIN)
= 85 1220 𝑥 100% = 0,07 =7%
Dari  proses  pembentukan  tiga itemset dengan minimum support 5%  dapat  diketahui  yang  memenuhi standard minimum maka item-item yang memiliki nilai support kurang dari  5%  dihilangkan. Large-itemset 3  (L3)  yang  dihasilkan pada tabel.
T ABEL 4.
L ARGE -I TEMSET 3 (L3) Item Support % OLI MESIN, CARB, CLEAN,FILTER OLI 6 FILTER UDARA, FILTER OLI, OLI MESIN 7

## 4) Confidence item
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 =  60%.  Nilai Confidence dari aturan  A→B  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus  iterasi (2.3). Hasil dari pembentukan confidence itemset dapat dilihat pada tabel.
Confidence (FILTER OLI => OLI MESIN) = 0,25 0,36 𝑥 100% = 0,68 =68%
Confidence (FILTER UDARA => OLI MESIN) = 85 1220 𝑥 100% = 0,63 =63%
Nilai Minimum  confidence yang  telah  ditentukan sebelumnya adalah 60%, jadi item yang nilai confidence -nya dibawah  60%  akan  dihilangkan.  Hasil  perhitungan  dapat dilihat pada pada tabel.
T ABEL 5. H ASIL P ERHITUNGAN C ONFIDENCE Item Support % FILTER OLI => OLI MESIN 68 FILTER UDARA => OLI MESIN 63

## H. Evaluation Phase
Tahap  ini  merupakan  pengubahan  pola-pola  yang dihasilkan dari proses data mining menjadi sebuah informasi ataupun knowledge. Untuk contoh di atas, maka interprestasi dari  pola  Filter  Oli  =>  Oli  Mesin  adalah:  karena  nilai confidence aturan Filter Oli => Oli Mesin adalah 68% maka knowledge  yang  dapat  diketahui  adalah  bahwa  setiap pembelian Filter Oli pasti dengan Oli Mesin, oleh karena itu persediaan  item  Filter  Oli  dan  Oli  Mesin  dapat diseimbangkan.

## I. Membuat Representasi Biner
Untuk  mempermudah  dalam  analisa  asosiasi,  peneliti membuat  sebuah  tabel  Representasi  Biner  untuk  setiap transaksi yang dilakukan. Nilai atribut dinyatakan 1 jika pada transaksi  tersebut  terdapat  pembelian  untuk  barang  yang dimaksud,  nilai  atribut  dinyatakan  “0”  jika  dalam  transaksi tersebut  tidak  ada  penjualan  untuk  barang  yang  dimaksud. Berdasarkan  rincian  transaksi  pada  tabel  maka  representasi biner yang dihasilkan bisa dilihat pada gambar.
Gambar 1. Representasi Biner

## 1) Mencari Itemset C1
Berikut ini merupakan hasil code python untuk mencari 1- itemset dengan ketentuan minimum support 10%.
Gambar 2. Kandidat 1-Itemset pada Google Colab
2) Mencari Itemset C2
Berikut ini merupakan hasil code python untuk mencari 2- itemset dengan ketentuan minimum support 10%.

## Gambar 3. Kandidat 2-Itemset pada Google Colab

## 3) Mencari Itemset C3
Berikut ini merupakan hasil code python untuk mencari 3- itemset dengan ketentuan minimum support 5%.
Gambar 3. Kandidat 3-Itemset pada Google Colab

## 4) Mencari Aturan Asosiasi
Berikut  ini  merupakan  hasil code  python untuk  mencari aturan asosiasi dengan ketentuan minimum support 10% dan minimum confidence 60%.
Gambar 4. Aturan Asosiasi

## IV. K ESIMPULAN
Kombinasi  item  yang  banyak  diminati  pelanggan berdasarkan  data  transaksi,  membentuk  pola  asosiasi  dari kombinasi  item  untuk  menentukan  produk  suku  cadang  apa saja  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan  yang  nantinya  akan menjadi  paket  rekomendasi.  Data  diambil  dari  hasil  total penjualan  selama  tiga  bulan  terakhir  yang  kemudian dibersihkan dan diubah bentuknya sehingga dapat dilakukan perhitungan  apriori  secara  manual  dan  menggunakan pemrograman  Python.  Hasil  data  dari  penelitian  tersebut didapatkan dari jumlah nilai minimum support dan minimum confidence produk  suku  cadang,  yang  dihasilkan  pada  jenis produk  suku  cadang  kendaraan  bermotor.  Karena  produk yang  sering  dibutuhkan  oleh  pelanggan  pada  kendaraan bermotor  memiliki  variasi  yang  sangat  beragam,  jadi diperlukan  sebuah strategi guna  mengetahui pola kombinasi produk  yang  diminati  pelanggan.    Hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa dua set item yang sering muncul adalah filter  oli  dengan  nilai  kepercayaan  sebesar  68%  dan  filter udara  dengan  nilai  kepercayaan  sebesar  63%.  Dikarenakan setiap  pelanggan  memiliki  perbedaan  pemakaian  kendaraan bermotor  maka  2  produk  tersebut  yang  paling  banyak diminati pelanggan.
e-ISSN: 2548-6861
Implementation of Apriori Algorithm for Determining Spare Parts Product Recommendation Packages
217 D AFTAR P USTAKA
[1] G. A. Pradnyana Dan K. Agustini, Konsep Dasar Data Mining, Vol. 1. 2022.
[2] Z.  Abidin,  A.  Kharisma  Amartya,  Dan  A.  Nurdin,  “Penerapan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Kendaraan Roda Dua (Studi Kasus: Toko Prima Motor Sidomulyo),” Jurnal Teknoinfo, Vol. 16, No. 2, Hlm. 225–232, 2022.
[3] P. Haryandi, Y. Widiastiwi, Dan N. Chamidah, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Pola Penjualan Produk Herbal (Studi Kasus: Toko Hanawan Gemilang),” Jurnal Informatik, Vol. 17, No. 3, Hlm. 218–225, 2021.
[4] S.  A.  FADHILAH,  “Analisis  Perilaku  Pembelian  Konsumen Menggunakan Metode Association Rule-Market Basket Analysis Dan Clustering  Analysis  (Studi  Kasus:  Jore  Coffee  &  Eatery),”  2022, Accessed: Nov. 29, 2023. [Online].
Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/42734
[5] Y. Rokhayati, U. H. B. Rusdi, D. E. Kurniawan, N. Z. Janah, and S. Irawan, “Analysis of SP Students Using AHP-Apriori Combination,” in  Proceedings  of  the  International  Conference  On  Applied  Science and Technology 2019 - Social Sciences Track (iCASTSS 2019), Nusa Dua, Indonesia: Atlantis Press, 2019. doi: 10.2991/icastss-19.2019.40.
[6] A. M. B. Butar, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Pengolahan Data Mining  Untuk  Mengetahui  Pola  Pembelian  Konsumen  Pd.  Lucky Metal Part,” PhD Thesis, KODEUNIVERSITAS041060# UniversitasBuddhiDharma, 2022. Accessed: Nov. 29, 2023. [Online]. Available: http://repositori.buddhidharma.ac.id/id/eprint/1484
[7] D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, “Clustering of Social Conditions in Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information System,” 2017
[8] S. Rahmayuni, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Perceraian Untuk  Mengetahui  Faktor-Faktor”,  Accessed:  Nov.  29,  2023.
[Online]. Available:
https://www.academia.edu/download/89896260/300878716.pdf
[9] A.  Renalda,  A.  Susilo,  Y.  Irawan,  Dan  A.  Suharso,  “Analisi  Data Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan Paket Promosi Refarasi Mobil,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-Sakti), Vol. 5, No. 2, Hlm. 925–934, 2021.
[10] A.  Hamdani  Dan  C.  Rozikin,  “Analisis  Data  Transaksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Paket  Variasi Mobil (Studi Kasus: Bengkel Mobil Victory),” Jurnal Pendidikan Dan Konseling, Vol. 4, No. 4, Hlm. 4865–4871, 2022.
[11] N.  Devita  Sari  Dan  S.  Khoiriah,  “Penerapan Metode  Asosiasi  Pada Toko  Afifa  Dengan  Algoritma  Apriori,”  Teknologi  Informasi  & Komputer, Vol. 1, No. 1, Hlm. 8–17, 2022.
[12] D.  A.  Istiqomah,  Y.  Astuti,  Dan  S.  Nurjanah,  “Implementasi Algoritma  Fp-Growth  Dan  Apriori  Untuk  Persediaan  Produk,”  Jip (Jurnal Informatika Polinema), Vol. 8, No. 2, Hlm. 37–42, 2022.
[13] Styawati  Dan  K.  N.  Anjumi,  “Analisis  Pola  Transaksi  Pelanggan menggunakan  Algoritme  apriori,”  Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-Sakti) , Vol. 5, No. 2, Hlm. 619–626, 2021.
[14] F. Mahmuda, M. A. R. Sitorus, H. Widyastuti, and D. E. Kurniawan, “Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means,” Journal of Applied Informatics and Computing, vol. 1, no. 1, Art. no. 1, 2017, doi: 10.30871/jaic.v1i1.476.
[15] T. Evendi Dan R. F. A. Aziza, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menemukan  Hubungan  Antara  Jenis  Komoditas  Import  Dengan Jumlah  Permintaanbulanan,”  Jurnal  Teknokompak,  Vol.  13,  No.  1, Hlm. 18–23, 2019.