INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 6813-6824 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Pada Minimarket Harapan Jaya
Ayu Prastika 1 ✉ , Elisabet Pali 2 , Marchelin 3
1,2,3 Universitas Kristen Indonesia Toraja
Email: Ayuprastika1899@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen di Minimarket Harapan Jaya menggunakan Algoritma Apriori. Data transaksi penjualan selama 6 bulan dikumpulkan dan diolah untuk  menemukan  aturan  asosiasi  (Associatioan  Rules  )  antara  barang-barang  yang  sering  dibeli bersamaan oleh pelanggan. Hasil analisis mengungkapkan beberapa pola pembelian yang menarik, seperti korelasi Air Mineral dan Roti dengan hasil tertinggi Support 88% dan Confidence 88%. Temuan ini dapat membantu pihak Minimarket Harapan Jaya dalam melakukan penataan barang, promosi, dan strategi pemasaran yang lebih efektif. Algortima Apriori terbukti efektif dalam pengetahuan pola tersembunyi  dari  data  transaksi  penjualan.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi pengelolah  Minimarket  Harapan  Jaya  untuk  memahami  perilaku  pembelian  konsumen  dan meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan.
Kata Kunci : Pola Pembelian, Aturan Asosiasi, Algoritma Apriori

## Abstract
This research aims to analyze consumer purchasing patterns at Harapan Jaya Minimarket using the Apriori algorithm. Sales transaction data for 6 months is collected and processed to find association rules between items that are often purchased together by customers. The analysis results revealed several  interesting  purchasing  patterns,  such  as  the  correlation  bread  and  mineral  water  with  the highest results: Support 88% and Confidence 88%. These findings can help Harapan Jaya Minimarket in  carrying  out  more  effective  product  arrangements,  promotions  and  marketing  strategies.  The Apriori algorithm has proven to be effective in understanding hidden patterns from sales transaction data. This research provides valuable insight for Harapan Jaya Minimarket managers to understand consumer purchasing behavior and improve customer shopping experiences.
Keywords: Purchase Patterns, Association Rules, Apriori Algorithm

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan Minimarket  saat  ini  di  Indonesia  cukup  pesat  (Perdana,  2021). Pertumbuhan tersebut dimulai oleh Indomaret yang mengembangkan konsep Supermarket mini yang dekat perumahan, dengan meny`ediakan segala macam kebutuhan pokok yang paling dibutuhkan dan dicari oleh masyarakat untuk kebutuhan sehari-hari. Berikut adalah tabel yang menunjukkan pertumbuhan Minimarket di Indonesia pada tahun 2018 sampai 2023.
Tabel 1. Pertumbuhan Minimarket di Indonesia No Tahun Jumlah 1. 2018 16,708 2. 2019 17,854 3. 2020 18,403 4. 2021 19,125 5. 2022 19,986 6. 2023 20,714

## Sumber: Asosiasi Pengusaha Ritel Indonesia (Aprindo)
Dari tabel 1.1 di atas dapat di ketahui bahwa dari tahun 2018 sampai 2023 Minimarket di Indonesia mengalami pertumbuhan yang cukup pesat.
Pertumbuhan Minimarket  yang  cukup  berkembang  salah  satunya  terjadi  di  Tana Toraja  yaitu Minimarket  Harapan  Jaya.  Minimarket  tersebut  dikelola  oleh  Harapan  Jaya Group. Minimarket ini menjual produk-produk makanan, minuman, serta beberapa  jenis peralatan rumah tangga lainnya. Lokasi Minimarket ini sangat strategis yang berada satu kompleks  dengan  SPBU  Mandetek  di  Jalan  Pongtiku,  Kelurahan  Tambunan,  Kecamatan
Makale Utara, Kabupaten Tana Toraja.
Minimarket Harapan Jaya memiliki beberapa keunggulan antara lain, lokasinya yang berada satu kompleks dengan SPBU Mandetek, Arion Coffe, dan Harapan Jaya Otomotif. Hal  ini  mempermudah  konsumen  untuk  menjangkau  tempat  ini.  Di  sisi  lain  lokasi minimarket ini  juga mempermudah pemilik untuk menjangkau pasar. Hal  ini  seharusnya dapat mendorong peningkatan penjualan Minimarket Harapan Jaya dari waktu ke waktu. Akan tetapi, data menunjukkan bahwa penjualan dari Minimarket ini cenderung stabil, atau cenderung  sama  antara  bulan  yang  satu  dan  bulan  lainnya.  Hal  ini  tampak  pada  data penjualan berikut.
Gambar 1. Pertumbuhan Minimarket Harapan Jaya tahun 2023 Sumber: Minimarket Harapan Jaya.
Dari data penjualan di atas, terlihat bahwa tingkat penjualan Minimarket Harapan Jaya relatif rata dan hanya meningkat pada bulan tertentu saja, yaitu November dan Desember. Peningkatan  pada bulan tersebut terjadi karena  meningkatnya jumlah  pengunjung yang datang di Toraja menjelang akhir tahun. Dari hasil pengamatan pra-penelitian, di temukan bahawa  penyebab  dari  kondisi  tersebut  karena  barang  dagangan  yang  tersedia  masih kurang lengkap, harga produk yang relatif mahal dan tidak ada potongan harga pada setiap barang. Hal ini berdampak pada tingkat pendapatan penjualan yang tidak sesuai dengan harapan pemilik. Untuk membantu pemilik dari Minimarket ini, penulis hendak mengaji pola pembelian  konsumen  yang  berbelanja  di  toko  ini.  Dengan  memahami  pola  pembelian pengunjung,  diharapkan  dapat  diketahui  barang-barang  yang  dicari  oleh  kebanyakan konsumen yang berkunjung ke toko ini. Hal ini dapat menjadi masukan bagi Minimarket Harapan Jaya untuk melengkapi barang-barang yang dicari oleh konsumen dan selanjutnya dapat  digunakan  untuk  menerapkan  strategi-strategi  pemasaran  yang  dapat  menarik pembeli  untuk  berbelanja  di  toko  ini.  Untuk  melaksanakan  penelitian  mengamati  pola pembelian konsumen ini peneliti menggunakan teknik Data Mining yaitu Algoritma Apriori.
Rp- Rp100.000.000,00 Rp200.000.000,00 Rp300.000.000,00 Rp400.000.000,00 Rp500.000.000,00 Juni Juli
Agustus September Oktober November Desember
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  dalam  Data  Mining  yang  digunakan  untuk menemukan pola asosiasi atau hubungan antara item-item dalam sebuah dataset transaksi. Oleh  karena  itu  peneliti  tertarik  menggunakan  metode  Algortitma  Apriori  karena kemampuannya  dalam  menemukan  hubungan  asosiasi  yang  signifikan  antara  item-item dalam dataset, mengidentifikasi pola-pola yang sering muncul, serta memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Pada Minimarket Harapan Jaya.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini adalah penelitian Kuantitatif dengan pendekatan Deskriptif-Analitik. Ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  pola  pembelian  konsumen  dan  menganalisis hubungan  antara  item-item  yang  di  beli.    Jenis  data  yang  akan  digunakan  adalah  data sekunder, yang diperoleh dari catatan transaksi penjualan Minimarket Harapan Jaya tahun 2023.  Teknik  dalam  pengambilan  populasi  untuk  penelitian  ini  ialah  mencakup  seluruh transaksi  penjualan  yang  terjadi  pada Minimarket  harapan  jaya  selama  6  bulan menggunakan teknik Random Sampling Teori, dengan memperhatikan ukuran sampel yang cukup besar yaitu 100 transaksi untuk mewakili populasi secara memadai untuk analisis valid. Data  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  menganalisis  pola  pembelian  menggunakan algoritma apriori pada Minimarket Harapan Jaya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Transaksi Penjualan
Analisa  untuk  menentukan  aturan  asosiasi  perlu  dilakukan  pengumpulan  data terlebih dahulu. Data yang dimanfaatkan adalah data transaksi penjualan pada  Minimarket Harapan Jaya tahun 2023, dengan jumlah transaksi 100 transaksi penjualan.
abel 2. Produk Berdasarkan Jenis
Tabel Produk Berdasarkan Jenis Kelompok Item Nama Item Air Mineral Aqua, Le Minerale, Ades Kopi Good Day Mocacinno, Tora Bika, Tora Bika Moka, Top Gula Aren, Kapal  Api, Luwak Coffe, Good Day Cappocino, Kapal Api Grande, Pikopi, Energen Es Krim Joyday Cruncy Choc, Cornetto Oreo, Cornetto
Silverquenn, Joyday Choco Berry, Joyday Choco Corn, Kiko Stik Sabun Dettol, Lifeboy, Giv, Citra, Nuvo, Harmoni, Claudia Soft Drinks Sprite, Coca-Cola, Fanta, Tebs, You C1000, Kiranti, Chocolatos Drink, Milo Drink, Pocari Sweet, Pulpy, Nutriboost, Buavita, Kopiko 78c, Good Day Pembalut Laurier Active Day, Charm, Protex Susu Ultra Milk, Indomilk, Mie Indomie Coto Makassar, Indomie Goreng, Indomie Ayam Geprek, Indomie Goreng Aceh, Indomie Goreng Jumbo, Indomie Goreng Rendang, Indomie Goreng Spesial, Indomie Soto, Indomie Soto Lamongan, Indomie Soto Spesial Bumbu Dapur Abc Extra Pedas, Abc Sambal Asli, Abc Saus Tomat, , Abc Tomat, Bango Soya Manis, Delmonte Extra, Desaku Kunyit Bubuk, Fernipan, Ladaku Merica Bubuk, Laraza Nasi Goreng, Sun Kara, Tepung Bakwan, Tepung Roti Mamasuka, Terigu Gatotokaca, Terigu Dua Pedang, Terigu Kompas, Terigu Segitiga Biru Jajanan Snack Citato Keju, Choco Snack, Deka Mini Wafer, Delfi Cashew,Deo Go Potato, Dilan Crunchy, Dora Emon Bantal, Dk Kacang Koro,Agar-Agar Swallow, Biskuat Kosmetik Parfum, Bedak, Masker, Tisu Home Care Abc Alkaline A3, Medicare Minyak Telon, Minyak Kayu Putih, Fresh Care Atk Beterei Aaa, Abc Carbon Zince, Double Tip, Joyko Gunting, Snowman Boardmarket Crackers Hatari Cream Creckers, Hatari Kelapa, Hatari Zee Hong Puff Detergen Rinso, Daia, jazz 1 Semerbak Cinta,attack, Roti Roti Tawar, Sary Roti, Zam-Zam

## Sumber : data penjualan bulanan minimarket harapan jaya (2024)

## 2. Pembentukan Tabulasi Data
Setelah  mengelompokkan  item-item  berdasarkan  jenisnya,  penulis  membuat tabulasi data agar data lebih mudah diolah

## Tabel 3.Tabulasi Data
Ko pi crac kers Air Min eral Jaja nan snac k es kri m sab un sof t dri nk r o ti a tk pemb alut su su Ho me Car e m ie kosm etik bu mb u dap ur deter gen cok elat 1 1 1 1 0 0 1  1  1 0 0 1  0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0  1  0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1  0  0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1  1  0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1  1  0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1  1  0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0  1  0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1  1  0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0  1  0 0 1 1 1 0 1 0 1
Sumber : Daa diolah (2024)
3. Pembentukan 1 Itemset
Dalam tahap ini, pencarian kombinasi itemset produk yang memenuhi syarat nilai minimum support pada penelitian ini adalah 30% . hasil pembentukan itemset 1 dapat dilihat seperti tabel 4. Dibwah ini

## Tabel 4. Pembentukan Itemset 1
No Item  Transaksi Support 1 Kopi 10 58 % 2 Crackers 7 41 % 3 Air mineral 16 94 % 4 Jajanan snack 14 82 %
5 Es krim 2 11 % 6 Sabun 2 11 % 7 Soft drink 11 64 % 8 Roti 15 88 % 9 Atk 3 17 % 10 Pembalut 3 17 % 11 Susu 12 70 % 12 Home care 4 23 % 13 Mie 6 35 % 14 Cosmetic 2 11 % 15 Bumbu dapur 6 35% 16 Detergen 3 17 % 17 coklat 5 29 %

## Sumber : data diolah (2024)
Berdasarkan tabel diatas, jika kita menetapkan nilai support 30% maka {Es Krim, Sabun, Atk, Pembalut, Home Care, Cosmetik, Detergen, Cokelat} tidak masuk ke dalam minimal support, karena tidak memenuhi syarat minimal support.

## 4. Pembentukan Itemset 2
Selanjutnya, pencarian kombinasi 2 itemset produk  dengan minimum support 10% .
Tabel 5. Pembentukan Itemset 2 No Item  Transaksi Support 1 Kopi, Crackers 6 41% 2 Kopi, Air Mineral 10 58% 3 Kopi, Jajanan Snack 8 47% 4 Kopi, Soft Drink 5 29% 5 Kopi, Roti 9 52% 6 Kopi, Susu 8 47% 7 Kopi, Mie 2 11% 8 Kopi, Bumbu 2 11% 9 Crackers, Air Mineral 6 47% 10 Crackers, Jajanan Snack 7 52% 11 Cracker, Soft Drink 5 47%
12 Crackers, Roti 7 41% 13 Crackers,  Mie 1 5% 14 Air Mineral, Jajanan Snack 13 76% 16 Air Mineral, Soft Drink 10 58% 17 Air Mineral, Roti 15 88% 18 Air Mineral, Susu 11 64% 19 Air Mineral, Mie 6 35% 20 Air Mineral, Bumbu Dapur 6 35% 21 Jajanan Snack, Soft Drink 11 64% 22 Jajanan Snack, Roti 12 70% 23 Jajanan Snack, Susu 9 52% 24 Jajanan Snack, Mie 5 29% 25 Jajanan Snack, Bumbu Dapur 5 29% 26 Soft Drink, Roti 9 52% 27 Soft Drink, Susu 6 35% 28 Soft Drink, Mie 5 29% 29 Soft Drink, Bumbu Dapur 4 23% 30 Roti, Susu 13 76% 31 Roti, Mie 6 35% 32 Roti, Bumbu Dapur 6 35% 33 Susu, Mie 3 17% 34 Susu, Bumbu Dapur 4 23% 35 Mie, Bumbu Dapur 4 23%

## Sumber : data diolah (2024)
Jika kita menetapkan minimal support item 30% maka kombinasi dari {Crackers, mie}, {Jajanan snack, mie}, {Jajanan snack, bumbu dapur}, {Soft Drink, mie}, { Soft Drink, bumbu dapur}, {Susu, mie}, {Susu, bumbu dapur}, {Mie, bumbu dapur} tidak masuk kedalam minimal support item karena tidak memenuhi syarat minimal support.
Tabel 6. Kombinasi Itemset 3 No Item  Transaksi Support 1 Kopi, Jajanan Snack, Air Mineral 8 47% 2 Kopi, Jajanan Snack, Roti 7 41% 3 Kopi, Roti, Air Mineral 9 52% 4 Soft Drink, Susu, Jajanan Snack 9 52%
5 Soft Drink, Susu, Roti 7 41% 6 Soft Drink, Roti, Jajanan Snack 9 52% 7 Soft Drink, Roti, Air Mineral 9 52% 8 Soft Drink, Air Mineral, Jajanan Snack 10 58% 9 Susu, Jajanan Snack, Roti 10 58% 10 Susu, Jajanan Snack, Air Mineral 11 64% 11 Susu, Roti, Air Mineral 13 76% 12 Jajanan Snack, Roti, Air Mineral 12 70%

## Sumber : data diolah (2024)
Tabel 7. Asosiasi Final Asosiasi Final Aturan Yang Digunakan Adalah Aturan Yang Memiliki Nilai Confidence > 70 Support  Confidence Support * Confidence Air Mineral, Jajanan Snack 76% 1 76% Air Mineral, Roti 88% 1 88% Jajanan Snack, roti 70 1 70% Roti, susu 76% 1 76%

## Sumber : data diolah (2024)
Jika kita menetapkan nilai confidence 70 % maka, Aturan asosiasi yang digunakan adalah aturan yang memiliki hasil paling besar dari perkalian nilai support dan nilai confiden, maka aturan yang paling tinggi adalah :
1. Jika membeli Air Mineral maka di pastikan 76% membeli Jajanan snack
2. Jika membeli Air Mineral maka di pastika 88% membeli Roti
3. Jika membeli Jajanan snack maka di pastikan 70% membeli Roti
4. Jika membeli Roti maka dipastikan 76% membeli susu

## Pengujian
Pengujian hasil terakhir menggunakan Software Tanagra pada masing masing itemset

## Gambar 2 Hasil itemset 2
Frekuensi  itemset  yang  sudah  di  tentukan  minimum  support  (30%)  dan  maximum support (3) dengan Tanagra kombinasi 2 itemset dengan perhitungan 2 kiombinasi itemset manual.

## Gambar 3. Hasil Itemset 3
Frekuensi itemset untuk kombinasi 3 ini sama seperti sebelumnya hanya saja penulis mengganti minimum length dan maximum length menjadi 3. Perhitungan 3 kombinasi.
Gambar 4. Hasil Aturan Asosiasi

## SIMPULAN
Dari hasil pembentukan itemset 1 sampai aturan asosiasi final, Analisis pola pembelian konsumen menggunakan Algoritma Apriori di Minimarket harapan jaya , penulis menarik kesimpulan :
1. Penerapan  metode  Algoritma  Apriori  ini  di  anggap  sangat  efisien  dalam  tahap pembentukan proses kombinasi  dari  data transaksi penjualan bulanan  di Minimarket Harapan Jaya, yaitu dengan hasil tertinggi nilai Support 88% dan Confidence 88% adalah air Mineral Dan Roti
2. Dengan penerapan metode ini, Minimarket dapat mengembangkan strategi penjualan Bundling dengan menawarkan produk yang kurang diminati konsumen, denga produk yang laku, dengan begitu konsumen akan cenderung membeli produk tersebut. Hal ini dapat  meningkatkan  kepuasan  dan  loyalitas  konsumen  terhadap minimarket  karena konsumen merasa mendapatkan nilai yang lebih baik ketika membeli produk-produk dalam bentuk bundling dengan harga yang lebih murah

## DAFTAR PUSTAKA
Alfie Nur  Rahmi , Yosaphat  A.  Mikola (2021). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Pada Customer (Studi Kasus : Toko Bakoel Sembako)
Chindy  M.C.,Arnomo,  S.  A.  (2021).  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Al Barokah Mart
Djamaludin Irsyad, Agus Nursikuwagus. (2017). Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori.
Erlin Elisa. (2018). Market Basket Analysis Pada Minimarket Ayu Dengan Algoritma Apriori.
Fahrudin, N. F. (2019). Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis. MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal, 4(1), 13-23.
Febrian,  R.,  Dzulfaqor,  F.,  Lestari,  M.  N.,  Romadhon,  A.  A.,  &  Widodo,  E.  (2018).  Analisis  pola pembelian obat di apotek uii farma menggunakan metode algoritma apriori.
Harahap,  P.  N.  (2019).  Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Transaksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  PT.  Arma  Anugerah  Abadi  Cabang  Sei Rampah). MATICS:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  (Journal  of  Computer Science and Information Technology), 11(2), 46-50.
Harinie, L. T., Triyono, A., Saputri, M. E., Hanafiah, H., Arissaputra, R., Wijaya, N. P. N. P., & Mansur,
D. M. (2023). Perilaku Konsumen dan Strategi Pemasaran. CV. Intelektual Manifes Media.
Herianti, H., Lasut, D., & Oprasto, R, R. (2020). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen di Violet Vape Store.
Heroe santoso. (2016). Data mining Analisa Pola Pembelian Poduk Dengan Metode Algoritma Aprior. Jayapana, R, D. (2015). Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma Apriori pada Apotek
Rahayu Jepara.
Johan, R. A., Himilda, R., & Auliza, N. (2019). Penerapan Metode Association Rule Untuk Strategi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal  Teknik  Informatika  (J-Tifa),  2(2),  1 – 7. Https://Doi.Org/10.52046/J-Tifa.V2i2.268
Pandin, Marina L. (2020). Potret Bisnis Ritel di Indonesia : Pasar Modern. Economic Revie Perdana, D. A. (2021). Faktor-Faktor Yang Dipertimbangkan Konsumen Dalam Memilih Minimarket.
5.
Pratama, S. E., & Sanjaya, V. F. (2021). Kehadiran Ritel Masa Kini Dan Pengaruhnya Terhadap Sektor Usaha Konvensional Di Bandar Lampung. 7.
Qoniah,  Imroatun;  Priandika,Adhie  Thyo.  (2020).  Analisis Market  Basket  Untuk  Menentukan Assossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus:Tb.Menara).
Rahmi,  A.  N.,  &  Mikola,  Y.  A.  (2021).  Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian Pada Customer (Studi Kasus: Toko Bakoel Sembako)
Salamah, E. N., & Ulinnuha, N. (2020).Analisis Pola Pembelian Obat Dan Alat Kesehatan Di Klinik Ibu Dan Anak Graha Amani Dengan Menggunakan Algoritma Apriori.
Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl, K. C. (2017). Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R. Wiley.
Sigalingging,  Iska  Heriyati,  Rika  Harman.  (2020)  Analisis  Pola  Pembelian  Produk  Menggunakan Algoritma Apriori
Soliha, E.(2008). Analisis Industri Ritel Di Indonesia
Stywati, S., Nukholis, A. (2021). Analisis Pola Transaksi Pelanggan Menggunakan Algoritma Apriori Suhada, S., Ratag, D., Gunawan, G. (2020). Penerapan Algoritma fp-growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada Ahass Cibadak.
Syafrianita, N., & Asnawi, M. (2022). Analisis Perilaku Konsumen Dalam Keputusan Pembelian Produk Pada Cv. Syabani Di Pusat Pasar Medan. Jurnal Bisnis Corporate, 7(2), 31-40.
Tarigan, P. M. S., Hardinata, J. T., Qurniawan, H., Safii, M., & Winanjaya, R. (2022). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus : Toko Sinar Harahap).
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Transaksi Penjualan Bisnis Ritel. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 4(1), 37-46.