## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWT DAN ASSOCIATION RULES PADA POLA PEMBELIAN PIZZA HUT
Diky Juliadi, Bambang Irawan, Agus Bahtiar, Odi Nurdiawan Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131, Indonesia
Juliadi270701@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi  informasi  yang  berkembang  pesat  mempengaruhi  semua  bidang  kehidupan.  Persaingan  dalam dunia  usaha  menuntut  para  pengusaha    untuk  memikirkan  cara  dan  sarana  untuk  meningkatkan  perdagangan produk  yang  dijual.  Namun,  sangat  mengecewakan  ketika  muncul  situasi  dimana  terdapat  banyak  data  tetapi sedikit informasi. Situasi ini biasa terjadi di industri ritel. Oleh karena itu, diperlukan suatu cara untuk menemukan pengetahuan di antara tumpukan data. Teknik ini disebut penambangan data. Penambangan data  adalah proses mengekstraksi data menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mesin, statistik, kecerdasan buatan, dan sistem basis data. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik Knowledge Discovery in Database (KDD) dan algoritma  asssociation  Rules.  Algoritma  ini  mencari  aturan  dengan  menghitung  nilai  dukungan  dan  keyakinan untuk setiap  itemset. Penelitian  ini  bertujuan  Untuk mengetahui  sejauh  mana algoritma association rules dapat membantu  perusahaan  dalam  membangun  strategi  persediaan  barang,  dan  Untuk  Menerapkan  algoritma association rules yang dapat membantu dalam menggali informasi yang bermanfaat dari data transaksi penjualan. Hasil analisis dan pengujian yang  dilakukan dengan parameter  support minimal 20% dan tingkat kepercayaan minimal 70% menghasilkan kombinasi item menu  yang dapat dibuat dalam satu menu paket atau bundle dalam proses  pengembangan  promosi.  Hasilnya,  pengetahuan  tentang  pola  pembelian  Pizza  Hut  ditemukan,  dan informasi tentang Pizza Hut menjadi yang paling populer.
Kata kunci: Data Mining, association rules, Pola Pembelian, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan  teknologi  semakin  berkembang  dan mulai merambah ke berbagai sektor yang ada. Segala aktivitas  yang  dilakukan  oleh  sebuah  bidang  usaha semakin  tidak  terlepas  dari  pengaruh  teknologi. Berbagai  aplikasi  komputer  yang  ditawarkan  secara luas memungkinkan para pengusaha untuk menerapkannya  dalam  pengelolaan  bidang  usahanya. Persaingan  dalam  dunia  bisnis  menuntut  para pengusaha  berpikir  secara  kritis  untuk  menemukan suatu cara atau metode untuk meningkatkan transaksi barang  yang  terjadi  diperusahaan  tersebut.  Data Mining  adalah  cabang  ilmu  komputer  yang  sangat banyak  dipelajari  dan  digunakan  para  ahli  komputer dan  programmer.  Data  mining  merupakan  sebuah konsep untuk menemukan pengetahuan atau informasi yang sangat berharga di dalam Database. Data Mining menerapkan  ilmu  matematika,  teknik statistika ,  dan kecerdasan buatan untuk menganalisis serta mengidentifikasi sebuah studi kasus dalam penelitian. Algoritma  Apriori  atau  sering  disebut  analisis keranjang  pasar  yaitu  suatu teknik  atau  metode  yang dapat  dipakai  dan  dimanfaatkan  untuk  menganalisis perilaku pembelian konsumen sehingga terbentuk pola yang menghasilkan kaidah asosiasi dengan pola “jika maka”.
Terkadang dari cara pengolahan data yang secara sederhana tidak dapat menghasilkan hasil yang efektif karena  besarnya  ukuran  data  yang  akan  diolah sehingga  kesulitan  untuk  melihat  asosiasi  antara penjualan  produk.  Dengan  demikian  perlu  adanya suatu  sistem  data  mining  yang  dapat  memberikan
informasi yang cepat dan tepat tentang infromasi dan pengetahuan yang terkandung didalam data. Persaingan  didunia  bisnis  menuntut  para  pengusaha berpikir  untuk  menemukan  suatu  cara  atau  metode untuk meningkatkan transaksi barang yang dijual.
Salah  satu  penerapannya  yaitu  pada  bisnis penjualan  pizza.  Ketersediaan  stok  bahan  merupakan faktor penting dan yang tidak kalah pentingnya adalah mengetahui  menu  apa  saja  yang  biasa  dibeli  oleh pelanggan.  Ketersediaan  stok  bahan  harus  selalu dipantau dengan oleh manajemen dan karyawan yang bertugas.  Jika  ketersediaan  bahan  tidak  terpantau dengan  baik  maka  akan  timbul  permasalahan  yaitu pelanggan  akan  mencari  produk  di  tempat  lain  dan ketersediaan  stok  bahan  memiliki  daya  nilai  rendah. Banyaknya  permintaan  dari  konsumen  membuat perusahaan  tersebut  membutuhkan  perangkat  lunak untuk  mengelola  transaksi  yang  dilakukan.  Dengan mengetahui  model  yang  ada  dari  hasil  data  transkasi penjualan,  dapat  ditemukan  berbagai  informasi tentang  kebiasaan  para  konsumen,  contohnya  yaitu dapat diketahui produk mana yang sering dibeli secara bersamaan dalam satu waktu transaksi yang sama.
Adanya  kegiatan  penjualan  setiap  hari,  data transaksi penjualan akan terus bertambah, menyebabkan  penyimpanan  data  semakin  besar.[1]. Persaingan  didunia  bisnis  menuntut  para  pengusaha berpikir  untuk  menemukan  suatu  cara  atau  metode untuk  meningkatkan  transaksi  barang  yang  dijual. Tujuan  dari  penellitian  ini  yaitu  menyediakan  data yang  banyak  dibeli  oleh  pelanggan  apotek  di  Kimia Farma  cabang  Green  Lake  Jakarta.  Algoritma  yang
digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  apriori  untuk mengetahui  hubungan  pola  frekuensi  penjualan  yang paling sering dibeli pelanggan.[2] Dengan memanfaatkan  teknik  data  mining,  data  transaksi penjualan tersebut dapat menghasilkan informasi baru berupa  pola  pembelian  customer.  Penelitian  ini  akan mengimplementasikan teknik data mining menggunakan algoritma apriori yang akan digunakan untuk mengolah data transaksi yang tersedia, sehingga menghasilkan informasi baru yang dapat dimanfaatkan pemilik toko. [3].
Beberapa  penelitian  lainnya  yang  menggunakan algoritma  apriori  untuk  analisa  data  penjualan  dan dapat  membantu  untuk  pengembangan  strategi pemasaran, Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan  teknik  data  mining  dalam  menemukan pola  pembelian  Pizza  Hut  untuk  membantu  dalam pengambilan keputusan seperti perencanaan pengisian ulang  dan  penempatan  produk.  Analisis  dilakukan dengan menggunakan alat rapidminer.
Algoritma  Apriori  atau  sering  disebut  analisis keranjang  pasar  yaitu  suatu teknik  atau  metode  yang dapat  dipakai  dan  dimanfaatkan  untuk  menganalisis perilaku pembelian konsumen sehingga terbentuk pola yang menghasilkan kaidah asosiasi dengan pola “jika maka”.  Terkadang  dari  cara  pengolahan  data  yang secara sederhana tidak dapat menghasilkan hasil yang efektif karena besarnya ukuran data yang akan diolah sehingga  kesulitan  untuk  melihat  asosiasi  antara penjualan  produk.  Dengan  demikian  perlu  adanya suatu  sistem  data  mining  yang  dapat  memberikan informasi yang cepat dan tepat tentang infromasi dan pengetahuan yang terkandung didalam data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode literatur yang digunakan dalam penelitian ini adalah melalui tinjauan literatur terhadap artikel-artikel  yang berkaitan dengan Penerapan Data Mining  menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk menganalisis  Pola  Pembelian  Konsumen  di  Violet Vape  Store.  Tahapan  literature  review  meliputi formulasi  permasalahan,  pencarian  literatur,  evaluasi data, analisis, dan interpretasi. [4]
Pola  pembelian  yang  dilakukan  oleh  konsumen menghadapi  kendala  tertentu.  Salah  satunya  adalah penyusunan  produk  yang  tidak  selaras  dengan kebiasaan  pembelian  bersamaan  dalam  satu  waktu oleh konsumen, yang kemudian memengaruhi kinerja penjualan. Dengan aktivitas penjualan harian, volume data  transaksi  terus  bertambah, menyebabkan peningkatan  ukuran  penyimpanan  data.  Sayangnya, data  transaksi  penjualan  hanya  diarsipkan  tanpa dimanfaatkan secara optimal, padahal kumpulan data ini mengandung informasi yang sangat berharga. [5]
Persediaan  ikan  pada  gudang,  selain  itu  masih belum  adanya  model  perhitungan  untuk  menentukan belanja  persediaan  ikan  yang  paling  diminati  oleh konsumen [6]
Paper  yang  membahas  Penerapan  Data  Mining dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Pola
Pembelian Konsumen di Violet Vape Store menyoroti pentingnya Data Mining sebagai proses mendapatkan informasi  bernilai  dari  gudang  basis  data  yang merupakan  sumber  pengetahuan.  penelitian  ini melakukan  analisa  data  dengan  menggunakan  data mining dan metode algoritma appriori. Hasil pengujian dengan  algoritma  apriori  dan  sistem  yang  dibangun menunjukan  hasil  yang  telah  memenuhi  kebutuhan dalam  penentuan  pola  pembelian  obat  berdasarkan kecenderungan pembelian obat oleh pelanggan.[7]
Dalam paper yang ditulis oleh Mateus Paga Tana, Fitri Marisa, dan Indra Dharma Wijaya yang berjudul Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk pada Toko Oase  Menggunakan  Algoritma  Apriori  membahas mengenai Proses kegiatan penjualan pada supermarket berjalan  terus  dan  begitu  juga  data  yang  dihasilkan semakin  lama  maka  akan  semakin  bertambah.  Hasil dari proses data mining  yaitu pola pembelian produk yang sering dibeli bersamaan. [8]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Pemilihan metode penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran yang seakurat mungkin mengenai penerapan  data  mining  pola  pemebelian  menggunakan algoritma  apriori  berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada. Algoritma apriori dipilih sesuai dengan tujuan penelitian ini,  yaitu  untuk  mengkombinasi  barang  dari  data transaksi pembelian oleh konsumen dengan menggunakan algoritma apriori.

## Gambar 1. metode KDD
Penelitian yang dilakukan Hutapea [5] memberikan hasil Algoritma Aprioridengan angka kepercayaan yang tinggi    dapat  memprediksi    permintaan  mata  kuliahdi Universitas  Advent  Indonesia,  serta  pada  penelitian Amir  Setiawan  [6]  dalam  menemukan  Pola  Pembelian konsumen dengan   menerapan   algoritma   FP-Growth memberikan    hasilkurang    kuat    dalam menemukan pasangan asosiasi daridata yang besar  dan  variatif.Maka penelitian  ini    akan  menerapkan  data  mining  dengan menggunakan          Algoritma          Aprioriyang  dikenal sebagai     aturan     asosiasi     atau Association Rule.

## 3.1. Data Mining
Definisi data mining adalah sebagai proses untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari  gudang basis  data      yang  besar.  Data  miningjuga          dapat diartikan     sebagai pengekstrakan informasi baru yang
diambil  dari  bongkahan  data  besar  yang  membentuk dalam pengambilan keputusan. [7]

## 3.2. Aturan Asosiasi
Aturan asosiasi adalah teknik data mining untuk menentukan  aturan  asosiatif  antar  suatu  kombinasi item.”[8]  Aturan    asosiasi    menjelaskan    seberapa sering suatu    produk    dibeli    secara    bersamaan. Sebagai contoh:  seorang konsumen membeli kopi (A) maka  seberapa  mungkin  juga  ia  membeli  susu  (B). Aturan  asosiasi  akan  menghasilkan  aturan  yang menentukan seberapa besar hubungan antar   A   dan B.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 )=
Sedangkan confidence merupakan kemungkinan munculnya B ketika A juga muncul atau suatu ukuran yang  menunjukan  hubungan  antardua  item  secara conditional  (berdasarkan  suatu  kondisi  tertentu) dinotasikan:
ConfidenceP(B|A) =

## TotaltransaksimengandungAdanB TotaltransaksimengandungA

## 3.3. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  dasar  yang diusulkan  untuk  menentukan  frequent  itemset  untuk
aturan  asosiasi  Boolean.  Cara  kerja  algoritma  ini adalah pada langkah sebelumnya, algoritma menghasilkan kandidat baru dari k itemset dari itemset yang  sering  digunakan  dan  menghitung  nilai  support dari  k  itemset  tersebut.  Kumpulan  item  dengan  nilai dukungan di bawah dukungan minimum akan dihapus. Algoritme  berhenti  ketika  tidak  ada  kumpulan  item baru yang sering digunakan yang dihasilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini, penerapan data mining pada pola  pembelian  Pizza  Hut  menggunakan  algoritma association  rules  memunculkan  wawasan  mendalam. Analisis yang teliti terhadap pola pembelian pelanggan menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  relevan.  Ini  tidak hanya memungkinkan identifikasi preferensi konsumen,  tetapi  juga  membuka  peluang  untuk meningkatkan strategi pemasaran. Dengan memahami pola  pembelian  yang  muncul,  Pizza  Hut  dapat merancang  strategi  promosi  yang  lebih  cermat, menyesuaikan  penawaran  produk,  serta  memperkuat pengalaman  pelanggan  dengan  rekomendasi  yang lebih personal.

## 4.1. Seleksi data (Selection)
Seleksi  data  atau  Proses  seleks  pemilihan  data yang  dianggap  relevan  terhadap  analisis.  Pada penelitin ini penulis menyeleksi data agar dapat diolah, berikut dataset yang digunakan :
Tabel 1. Data penjulan pizza No Company Pizza name Type Size Price 1 Pizza Hut Hand-Tossed Cheese Pizza Medium $8.49 2 Pizza Hut Hand-Tossed Cheese Pizza Large $10.49 3 Pizza Hut Pan Pizza Cheese Pizza Personal $4.29 4 Pizza Hut Pan Pizza Cheese Pizza Medium $8.49 5 Pizza Hut Pan Pizza Cheese Pizza Large $10.49 6 Pizza Hut Thin N Crispy Cheese Pizza Medium $8.49 7 Pizza Hut Thin N Crispy Cheese Pizza Large $10.49 8 Pizza Hut Stuffed Crust Cheese Pizza Large $12.49 9 Pizza Hut Skinny Slice Cheese Pizza Large $10.49 ..... ..... ..... ..... ..... ..... 70 Pizza Hut Buffalo State of Mindâ„¢ (Hand-Tossed) New Recipe Pizzas Medium $12.49 71 Pizza Hut Buffalo State of Mindâ„¢ (Hand-Tossed) New Recipe Pizzas Large $15.49 72 Pizza Hut Cherry Pepper Bombshellâ„¢ (Thin N Crispy)  New Recipe Pizzas Medium $12.49 73 Pizza Hut Cherry Pepper Bombshellâ„¢ (Thin N Crispy)  New Recipe Pizzas Large $15.49 74 Pizza Hut 7-Alarm Fireâ„¢ (Hand-Tossed) New Recipe Pizzas Medium $12.49 75 Pizza Hut 7-Alarm Fireâ„¢ (Hand-Tossed) New Recipe Pizzas Large $15.49 76 Pizza Hut Skinny Beachâ„¢ (Skinny Slice) Skinny Pizzas Large $15.49 77 Pizza Hut Skinny With A Kickâ„¢ (Skinny Slice) Skinny Pizzas Large $15.49 78 Pizza Hut Skinny Italy (Skinny Slice) Skinny Pizzas Large $15.49 79 Pizza Hut Skinny Luauâ„¢ (Skinny Slice) Skinny Pizzas Large $15.49 80 Pizza Hut Skinny Clubâ„¢ (Skinny Slice) Skinny Pizzas Large $15.49 81 Pizza Hut Create Your Own (Gluten-Free Crust) Gluten-Free Pizzas Small $9.99

## 4.2. Data Trasformation
Transformasi data adalah proses mengubah atau memanipulasi data dari satu bentuk ke bentuk lainnya agar  lebih  sesuai  atau  berguna  untuk  analisis  lebih lanjut.  Transformasi  data  memungkinkan  data  untuk menjadi lebih bersih, relevan, dan siap untuk analisis
lebih lanjut atau pemodelan. Ini adalah langkah kritis dalam  proses  pengolahan  data  sebelum  informasi penting dapat diekstraksi atau digunakan untuk tujuan tertentu.  Berikut  gambar  dari  tahap  dari  data tranformation:

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖

## Gambar 2. Data Trasnformation

## 4.3. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  informasi yang relevan, pola-pola tersembunyi, atau pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  sejumlah  besar data.  Melalui  teknik-teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin,  data mining  memungkinkan  analisis  terhadap  data  dalam skala  besar  untuk  menemukan  hubungan,  tren,  pola, atau  informasi  berharga  yang  mungkin  tidak  terlihat secara  langsung.  Pada  Proses  ini  dilakukan  beragam teknik  untuk  mengekstrak  pola-pola  potensial menghasilkan data yang berguna.
1. Langkah pertama yaitu memasukan data kedalam Rapidminer seperti pada gambar berikut ;
Gambar 3. input data
Pada  gambar  1  menunjukan  langkah  pertama dalam  pengolahan  data  yaitu  memasukan  /  meng inport data ke tools Rapidminer selanjutnya
2. Memilih  operator  yang  ada  di  Rapidminer  pada kolom  search  dengan  mengetikan  numerical  to binominal    dan  drag  atau  tarik  ke  sebelah  data seperti pada gambar 2.

## Gambar 4. operator Numerical to Binominal
Pada  gambar  2  menunjukan  penambahan operator  Numerical  to  Binominal  yang  berfungsi untuk  analisis  data  yang  mengubah  variabel  numerik menjadi  variabel  binomial  atau  kategori  dan mengkategorikan.
3. Selanjutnya  menambahkan  operator  FP-Growt seperti pada gambar 3
Gambar 5. operator FP-Growt
Pada  gambar  di  atas  merupakan  proses penambahan operator FP-Growt yang berfungsi untuk
menentukan  kumpulan  informasi  yang  paling  sering muncul.  FPGrowth  memiliki  keunggulan  dalam menangani  situasi  di  mana  terdapat  banyak  calon itemsets  yang  jumlahnya  terlalu  besar.  Algoritma  ini mampu mengelola dan memproses data yang memiliki volume calon itemsets yang besar dengan lebih efisien daripada beberapa metode lainnya.
4. Selanjutnya  menambahkan  operator  create association  rules  yang  terdapat  di  Rapidminer seperti pada gambar 4
Gambar 1. 6 operator create association Rules
Pada  Gambar  4  menampilkan  penambahan operator  'Create  Association  Rules'  yang  berperan dalam menemukan aturan asosiatif melalui kombinasi item.  Asosiasi  merupakan  aturan  yang  mendukung pengolahan  data  dengan  mengidentifikasi  korelasi, melakukan generalisasi atas asosiasi, dan mempertimbangkan  urutan  pengambilan materi sebagai dasar dalam pembentukan aturan.
Setelah itu menentukan nilai support yang sudah di  tentukan,  Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dan  nilai  support  dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
Support(A)=
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
dan,  nilai  support  dari  2  item  diperoleh  dari rumus 2 berikut :
Support (A, B) = P(A ∩ B) Support(A,B)=
Pada  tahap  selanjutnya,  dimana  mencari kombinasi  item  yang  memenuhi  sebuah  syarat minimum dan nilai support di dalam database.
Support(A)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Kemudian  Hasil  dari  pengolahan  data  tersebut menggunakan  tools  Rapidminer  dengan  memakai support 0,2 (20%) dan Confidence 0.7 (70%) dan hasil dari  AssociationRules  berikut  hasil  dari  pengolahan data menggunakan Rapidminer :
Tabel 2. Daftar yang memenuhi nilai support >20% dan confidence >70%
No Daftar 2 item set juml ah Nilai Support % Nilai confidence % 1 Pan Pizza & Skinny Slice 29 41% 73% 2 Stuffed Crust & Meat Lover'sÂ® Pizza 23 32% 70%
Dari tahapan-tahapan yang dilakukan, maka item yang memenuhi nilai support >20% dan confidence ≥ 70%,  sehingga  berdasarkan  aturan  asosiasi  yang terbentuk dari tabel 4.7, tersebut. Maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Jika  membeli  Pizza  (Pan  Pizza),  maka  akan membeli pizza (skinny slice). Dengan support 41% dan Confidence 73%.
2. Jika  membeli  Pizza  (Stuffed  Crust),  maka  akan membeli  Pizza  (Meat  Lover'sÂ®  Pizza).  Dengan support 32% dan Confidence 70%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penulis, maka  diambil  kesimpulan  Association  rule  dapat diterapkan  untuk  menemukan  produk  yang  paling sering  dibeli  untuk  membantu  membuat  strategi penjualan  yang  tepat  agar  dapat  memaksimalkan penjualan.  dengan  hasil  2  kombinasi  item  yang memenuhi  nilai  Support  dan  Confidence.  Yang pertama  item  Pan  Pizza  &  Skinny  Slice  dengan  nilai support  41%  nilai  Confidence  73%    dan  untuk  item yang  kedua    Stuffed  Crust  &  Meat  Lover'sÂ®  Pizza dengn nilai support 32% nilai Confidence 70% dengan demikian  kedua  item  di  jadikan  referensi  strategi penjualan kedepannya.
Disarankan penelitian berikutnya dapat dikembangkan  dengan  menambah  volume  data  serta menetapkan  level  support  dan  confidence  yang bervariasi  sehingga  diperoleh  lebih  banyak  variasi asosiasi antar data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Alfiah  dan  D.Damayanti,  “Aplikasi  pasar elektronik  untuk  penjualan  produk  hasil  panen ikan  lele  (studi  kasus:  Kabupaten  Pringsewu, Kabupaten  Pagelaran),”  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi, vol.1, no.1, hal.111–117, Juni 2020, doi: 10. 33365/jtsi.v1i1.241.
[2] Zulhilmi,  Nahar  Mardiyantoro,  Dimas  Prasetyo Utomo, Iman Ahmad Ihsannuddin und Nulngafan,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Pola  Penjualan  Pada  Komputer Banjir Algoritma A Priori”, Penyimpanan: Jurnal Ilmiah  Teknik  dan  Ilmu  Komputer,  vol.2,
Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
sembilan.1, S.25-31 Februari 2023, doi: 10.55123/storage.v2i1. 1749.
[3] H. Herianti, D. Terakhir, R.R.Oplast, “Penerapan data  mining  dengan  algoritma  apriori  untuk menganalisis pola pembelian konsumen di Toko Violet Vape”, ALGOR, 2020.
[4] N.Hidayati, H.W.Nugroho,  dkk.“Penerapan Data Mining untuk Menghasilkan Pola Pembelian  Roti  dengan  Algoritma  Apriori,” Prosiding Seminar, 2021.
[5] H.  Irsyad  und  M.  R.  Pribadi,  “Penerapan  Data Mining  untuk  Menghasilkan  Pola  Pembelian Roti  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori Algoritma Apriori,” “Implementasi”.“DENGAN K-MEANS”,  Kurawal  –  Jurnal  Teknologi, Informasi dan Industri, Bd. 3, sembilan. 2, 2020, S.347.DOI: 10.33479/kurawal.v3i2.347.
[6] Aku.R.Munthe, A.P. Juledi, Penerapan Algoritma  Data  Mining    Apriori  untuk
Meningkatkan Penjualan.E. Yanti, A.I. Purnamasari,  dkk.“Analisis  data  transaksi  pola pembelian  konsumen  menggunakan  metode algoritmik apriori,” Jurnal Informatika, 2022,
[7] A.N.Rahmi  dan  Y.  A.Mikola,  “Implementasi algoritma  apriori  untuk  menentukan  pola pembelian  pelanggan  (Fallstudie:    Bakoel Grocery Stores),” Jurnal Sistem Informasi, 2021.
[8] S.Saefudin  dan  S.  DN,  “Penerapan  data  mining menggunakan  teknik  algoritmik  apriori  untuk menentukan  pola  pembelian  ikan,”  Judul Konferensi/Jurnal 2019
[9] M.  Safii  dan  A.  Trydillah,  “Data  dalam keputusan pembelian obat. Implementasi Mining ”.  “Pola  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori”, 2019.
[10] H.Santoso, I. P. Hariyadi,  P. Prayitno, “Analisis data  mining    pola  pembelian  produk  dengan teknik  algoritmik  Apriori”,  Semnasteknomedia Online, 2016.
[11] R.Saputra  dan  A.  J.P.  Sibarani,  “Implementasi data  mining  menggunakan  algoritma  apriori untuk  meningkatkan  pola  penjualan  farmasi”, JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan. 2020.
[12] I.H.Sigalingging dan R. Harman, “Menganalisis pola  pembelian  produk  menggunakan  algoritma apriori,” Gedung Informatika, 2020.
[13] G.Soepriyono  dan  A.  Triayudi,  “Implementasi data  mining  dengan  algoritma  apriori  dalam menentukan  pola  pembelian  aksesoris  laptop”, JURNAL MEDIA INFORMATIKA, 2023.
[14] M.P.Tana, F.Marisa dan I.D. Wijaya, “Penerapan teknik  data  mining  market  basket  analysis  pada data  penjualan  produk  toko  Oasis  dengan menggunakan  algoritma  apriori”,  JIMP  (Jurnal Informatika), 2018.