Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154

## Penggunaan Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Laporan Rincian Barang Persedian ATK Di Kantor Bpbd Pematangsiantar
Liwansen Hadomuan Manik 1 , Muhammad Rizky Wardana 2 , Anju Vlaudya Sinaga 3
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 liwansen2017@email.com, 2* sayarizki2000@email.com ,
* anjuVlaudya2000@email.com 3

## Abstract
Pematangsiantar BPBD Office is one of the government agencies engaged in Regional Disaster Management where this agency must meet operational standards every day and be  guided  to  make  the  right  decisions  in determining  the purchase  of  disaster  needs.  By utilizing the purchase transaction data that has been stored in the goods purchase report or the entry of the number of items that have been reported by the secretary in the report. How to find out which items are purchased simultaneously, can be used association rule, which is a data mining technique to find rules association of a combination of items. The association  search  process  uses  the  aid  of  a  priori  algorithm  to  generate  pattern combinations of items and rules as knowledge and important information from purchase transaction  data.  The  results  of  this  study  are  in  the  form  of  an  application  to  analyze spending  patterns  in  which  the  resulting  patterns  can  be  used  as  recommendations  in determining purchasing strategies by the Pematangsiantar BPBD Office.
Keywords :  Shopping  pattern  analysis,  Association  Rules,  Apriori  Algorithm,  Office Supplies

## Abstrak
Kantor  BPBD  Pematangsiantar  Merupakan  salah  satu  instansi  Pemerintahan  yang bergerak  dibidang  Penanggulangan  Bencana  Daerah  yang  mana  Instansi  ini  setiap harinya harus memenuhi  standart  operasional  dan  dituntun  untuk  mengambil  keputusan yang  tepat  dalam  menentukan  pembelian  kebutuhan  bencana.  Dengan  memanfaatkan data Transaksi pembelian yang telah tersimpan didalam laporan pembelian barang atau pemasukan  jumlah  barang  yang  telah  dilaporkan  oleh  sekertaris  didalam  laporan.Cara mengetahui baarang-barang yang dibeli secara bersamaan, dapat digunakan association rule  (aturan  asosiasi),  yaitu  teknik  data mining untuk  menemukan aturan  asosiasi  suatu kombinasi  item.  Proses  pencarian  asosiasi  menggunakan  bantuan  algoritma  apriori untuk  menghasilkan  pola  kombinasi  item  dan  rules  sebagai  ilmu  pengetahuaan  dan informasi  penting  dari  data  transaksi  pembelian.  Hasil  penelitian  ini  berupa  aplikasi untuk  menganalisa  pola  belanja  yang  mana  pola  yang  dihasilkan  dapat  dijadikan rekomendasi  dalam  menentukan  strategi  pembelian  oleh  pihak  Instansi  Kantor  BPBD Pematangsiantar.
Kata  Kunci: Analisis  pola  belanja,  Aturan  Asosiasi,  Algoritma  Apriori,  Alat-alat Kantor

## 1. Pendahuluan
Kantor  BPBD  Pematangsiantar  adalah  instansi  yang  bergerak  dibidang  mitigasi bencana  yang  tugasnya  sewaktu-waktu  sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat  khususnya pada daerah kota pematangsiantar.Maka dari itu tugas yang sangat berat dibebankan oleh pemerintah  kota  pematangsiantar  kepada  kantor  BPBD  Pematangsiantar.Oleh  karena  itu pihak  instansi  melakukan  pembelian  alat-alat  keperluan  kantor  untuk  menunjang pekerjaan  para  pegawai,  pembelian  dilakukan  oleh  sekertaris  yang  disetujui  oleh  kepala
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154
kantor BPBD. Data Mining diartikan sebagai menambang data atau upaya untuk menggali informasi  yang  berharga  dan  berguna  pada  database  yang  sangat  besar.  Hal  terpenting dalam  teknik  data  mining  adalah  aturan  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  antar himpunan itemset yang  disebut  fungsi Association Rules ( Aturan  Asosiasi ).  Data  mining berguna  untuk  memberikan  solusi  kepada  instansi    untuk  mengambil  keputusan  guna meningkatkan  produktivitas.  Dengan  menggunakan  analisis asosiasi dan  algoritma apriori dapat menghasilkan suatu rekomendasi yang di harapkan dapat membantu instansi dalam  mendukung  keputusan  strategi  pembelian.  Jadi  data  mining  adalah  suatu  proses tentang  pengambilan  data  ataupun  informasi  dalam  sekala  besar  dan  kemudian  dapat diproses  menjadi  sebuah  pengetahuan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat  tanpa melalui  perhitungan  manual  .  Salah  satu  hal  penting  dalam  teknik  data  mining  adalah aturan  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  antar  himpunan itemset yang  disebut dengan  fungsi Association  Rules ( aturan  asosiasi ).Algoritma  Apriori  bertujuan  untuk menemukan frequent  itemset yang  dijalankan  pada  sekumpulan  data.  Masalah  utama pencarian Frequent  Itemset adalah  banyaknya  jumlah  kombinasi itemset yang  harus diperiksa  apakah  memenuhi  minimum support atau  tidak.  Apriori  merupakan  sebuah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi (Association rules) yang berkenaan dengan  studi  tentang  ‘apa  bersama  apa’  atau  yang  menghubungkan  suatu  kombinasi barang  yang  di  gunakan  untuk  menemukan  pola  asosiasi  dengan  tingkat  kepercayaan tertentu.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran komputer  ( machine  learning )  untuk  menganalisis  dan  mengektrasi  pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis data mining merupakan suatu proses iterative dan interaktif untuk  menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sah  (sempurna),  bermanfaat  dan  dapat dimengerti  dalam  suatu  datebase  yang  besar. Kata mining sendiri  berarti  usaha  untuk mendapatkan  sedikit  barang  berharga  dari  sejumlah  besar  material  dasar. Data  mining dengan  proses  bantuan  komputer  akan  menggali  data  melalui  analisis  sekumpulan  data yang  besar  dan  kemudian  mengambil  inti  atau  arti  dari  suatu  data.  Data mining adalah kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar,  data  dapat disimpan dalam database . Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  ada  di database yang  besar.  Data mining ,  sering  juga  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yaitu kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set data  berukuran  besar.  Data mining secara umum  bisa  juga  di  artikan  sebagai  teknologi  yang  sangat  berguna  untuk  membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data atau dapat  juga  disebut  sebagai  proses  untuk  menemukan  pola  yang  bermakna  dengan menyaring  data  yang  sangat  besar  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  Berikut  ini merupakan karakteristik utama dari data mining , yaitu:
1) Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2) Data yang akan diperoses berupa data yang sangat besar
3) Tujuan data mining adalah untuk mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.
Menurut Larose (2005) enam fase data mining menurut CRISP-DM yaitu :
1) Fase pemahaman bisnis ( Bussiness Understanding Phase )
2) Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase )
3) Fase  Pengolahan  Data  ( Data  Preparation Phase )
4) Fase pemodelan ( Modelling Phase )
5) Fase Evaluasi (E valuation Phase )
6) Fase Penyebaran ( Deployment Phase )
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154

## 2.2. Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah satu algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal dan Srikan pada  tahun  1994  untuk  menemukan frequent  itemsets pada  aturan  asosiasi  Boolean.  Ide utama pada algoritma apriori adalah : pertama,  mencari frequent itemset (himpunan item- item yang memenuhi minimum support .) dari basis data transaksi, kedua – menghilangkan itemset degaan  frekuensi  yang  rendah  berdasarkan  level minimum  support yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Selanjutnya  membangun  aturan  asosiasi  dari itemset yang memenuhi nilai minimum confidence dalam basis data.
a. Support
Support  dari  suatu  association  rule  adalah  presentasi  kombinasi  item  tersebut  dalam database, dimana  jika mempunyai item A dan item B maka support adalah proporsi dari transaksi  dalam  database  yang  mengandung  A  dan  B.  Untuk  menghitung  nilai support dari dua item dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , 𝐵 ) = Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 (1) Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 =  banyaknya  muncul  item  A  dan  item  B  secara bersamaan dalam transaksi keseluruhan. Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = jumlah total keseluruhan transaksi.

## b. Confidence
Confidence  dari  association  rule  adalah  ukuran  ketepatan  suatu  rule,  yaitu  presentasi transaksi  dalam  database  yang  mengandung  A  dan  mengandung  B.  Dengan  adanya confidence  kita  dapat  mengukur  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam  association  rule. Untuk menghitung nilai confidence dari dua item dapat dirumuskan sebagai berikut: 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 ) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 (2) Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 =  banyaknya  muncul  item  A  dan  item  B  secara bersamaan dalam transaksi keseluruhan Σ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 = banyaknya muncul item A pada keseluruhan transaksi

## 3. Analisa Dan Pembahasan
a. Analisis Data
Dalam melakukan penelitian pada pembelian ATK harus menggunakan data yang ada di Kantor BPBD Pematangsiantar sebagai bahan untuk mengolah data. Data yang didapat bisa  melalui  Rincian  Laporan  Persedian    ATK  di  kantor  BPBD  Pematangsiantar.  Pada Penelitian  ini  dilakukan  agar  persediaan  ATK  ada  setiap  saaat  agar  tidak  terjadi kekosongan  ATK. Berikut Data ATK
Tabel 1. Data ATK
Nama Barang No Kertas HVS A4 1 Kertas HVS A3 2 Pensil 2B 3 Ballpoint Pilot 4 Ballpoint Faster 5 Spidol 6 Stabilo 7 Type-EX 8 Penghapus Pensil 9 Rautan 10
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154
Nama Barang No Gunting Besar 11 Amplop Putih 12 Amplop Coklat 13 Lem Kertas 14 Hekter 15 Kalkulator 16 Pelobang Kertas 17 Pencabut Anak Hekter 18 Pengaris 19 Buku Kwitansi 20 Buku Agenda 21 Tinta Printer 22 Tinta Stempel 23 Map Bertulang 24 Map Ordner Kecil 25 Klip Kertas 26 Binder Klip Besar 27 Paper Klip Besar 28 Flash Disk 4 GB 29 CD BLANK/RW 30
Dalam  melakukan  pola  pembelian  yang  sering  dilakukan  maka  harus  ada  data  yang diminta dari BPBD Pematangsiantar yaitu data transaksi yang bertujuan untuk mengolah data.
Tabel 2. Data Transaksi Pembelian Transaksi Nama Barang 1 Kertas HVS A4 Pensil 2B
2 Ballpoint Pilot Ballpoint Faster
3 Kertas HVS A4 Kertas HVS A3 Stabilo
4
Type-EX Ballpoint Pilot Kertas HVS A3
Penghapus Pensil Stabilo 5 Stabilo
Rautan
6 Kertas HVS A3
Ballpoint Pilot
Type-EX
7 Stabilo Kertas HVS A4
8
Stabilo Ballpoint Pilot Amplop Coklat 9 Kertas HVS A3 Amplop Putih Kalkulator 10 Stabilo
Transaksi Nama Barang
Ballpoint Pilot Pengaris 11
Kertas HVS A3 Buku Agenda
Pencabut Anak Hekter 12
Amplop Putih Spidol
Amplop Coklat Pelobang Kertas
13 Amplop Putih Stabilo
Spidol Tinta Printer 14 Gunting Besar Amplop Coklat
Tinta Stempel 15
Gunting Besar Map Bertulang
Pencabut Anak Hekter 16 Klip Kertas Spidol Buku Agenda 17 Gunting Besar Spidol
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154
Transaksi Nama Barang Pencabut Anak Hekter 18 Gunting Besar Hekter Paper Klip Besar 19 Lem Kertas
Pencabut Anak Hekter
Flash Disk 4 GB Amplop Coklat
20 Gunting Besar
Lem Kertas Stabilo Hekter Penghapus Pensil 21 Map Ordner Kecil CD BLANK/RW Transaksi Nama Barang Klip Kertas
22
Amplop Coklat Penghapus Pensil Paper Klip Besar 23 Amplop Coklat
Map Ordner Kecil
Hekter Binder Klip Besar 24
Pencabut Anak Hekter
Pengaris Buku Kwitansi 25 Penghapus Pensil Ballpoint Faster
Hekter

## b. Kombinasi Satu Item
Data dari kombinasi ini melakukan pencarian pola dari  data transaksi terlebih dahulu kita  melakukan  pencarian  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai pendukung. Nilai pendukung dapat dilakukan dengan menggunkan rumus:
Nilai pendukung satu item: Pendukung (A) = (3)
Berikut  hasil  kombinasi  item  semua  hasil  pembelian  ATK  di  kantor  BPBD Pematangsiantar, seperti yang ada pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3 .  1 Item Nama Barang Jumlah Presentasi Kertas HVS A4 3 12% Kertas HVS A3 5 20% Pensil 2B 1 4% Ballpoint Pilot 5 20% Ballpoint Faster 2 8% Spidol 4 16% Stabilo 8 32% Type-EX 2 8% Penghapus Pensil 4 16% Rautan 2 8% Gunting Besar 5 20% Amplop Putih 3 12% Amplop Coklat 6 24% Lem Kertas 2 8% Hekter 4 16% Kalkulator 1 4% Pelobang Kertas 2 8% Pencabut Anak Hekter 5 20% Pengaris 2 8% Buku Kwitansi 1 4% Buku Agenda 2 8% Tinta Printer 1 4% Tinta Stempel 1 4% Map Bertulang 1 4% Map Ordner Kecil 2 8% Klip Kertas 2 8% Binder Klip Besar 1 4% Paper Klip Besar 2 8% Flash Disk 4 GB 1 4% CD BLANK/RW 1 4% Jumlah Transaksi 25 100%
Data diatas menunjukkan bentuk data 1 item yang ada didalam pembelian ATK di kantor BPBD  Pematangsiantar,  jumlahnya  yaitu  banyaknya  pembelian  yang  ada  didalam transaksi  sedangkan  presentasi  yaitu  presentase  item  yang  ada  didalam  transaksi dikalikaan  100  persen.  Pada  tabel  4  dibawah  ini  adalah  data  yang  terpilih  dari  tabel  3 dengan jumlah persentase diatas 16%.
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154
Tabel 4. Daftar ATK yang Dipilih Nama Barang Presentasi Amplop Coklat 24% Ballpoint Pilot, 20% Gunting Besar 20% Hekter 16% Kertas HVS A3 20% Spidol 16% Stabilo 32% Pencabut Anak Hekter 20% Penghapus Pensil 16%

## c. Kombinasi Dua Item
Pada pembentukan   kombinasi dua item, dibentuk dari item-item pebelian  ATK  yang memenuhi  syarat  persetase  diatas  16%    keatas    dengan  mengkombinasikan    semua  item kedalam dua kombinasi dengan rumus dibawah ini
Nilai pendukung dua item : Pendukung( A U B ) =
(4) Tabel 4. Hasil Kombinasi 2 Item Dua Nama Barang Jumlah  Presentasi Amplop Coklat, Ballpoint Pilot 1 4% Amplop Coklat, Gunting Besar 1 4% Amplop Coklat, Hekter 1 4% Amplop Coklat, Kertas HVS A3 0 0% Amplop Coklat, Spidol 1 4% Amplop Coklat, Stabilo 1 4% Amplop Coklat, Pencabut Anak Hekter 1 4% Amplop Coklat, Penghapus Pensil 1 4% Ballpoint Pilot, Gunting Besar 0 0% Ballpoint Pilot, Hekter 0 0% Ballpoint Pilot, Kertas HVS A3 1 4% Ballpoint Pilot, Spidol 0 0% Ballpoint Pilot, Stabilo 0 0% Ballpoint Pilot, Pencabut Anak Hekter 0 0% Ballpoint Pilot, Penghapus Pensil 1 4% Gunting Besar, Hekter 2 8% Gunting Besar, Kertas HVS A3 0 0% Gunting Besar, Spidol 1 4% Gunting Besar, Stabilo 1 4% Gunting Besar, Pencabut Anak Hekter 2 8% Gunting Besar, Penghapus Pensil 0 0% Hekter, Kertas HVS A3 0 0% Hekter, Spidol 0 0% Hekter, Stabilo 1 4% Hekter, Pencabut Anak Hekter 0 0% Hekter, Penghapus Pensil 2 8% Kertas HVS A3, Spidol 0 0% Kertas HVS A3, Stabilo 2 8% Kertas HVS A3, Pencabut Anak Hekter 1 4% Kertas HVS A3, Penghapus Pensil 1 4% Spidol, Stabilo 1 4% Spidol, Pencabut Anak Hekter 1 4% Spidol, Penghapus Pensil 0 0% Stabilo, Pencabut Anak Hekter 0 0%
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154
Dua Nama Barang Jumlah  Presentasi Stabilo, Penghapus Pensil 2 8% Pencabut Anak Hekter, Penghapus Pensil 0 0%
Data  diatas  adalah  contoh  kombinasi  dua  item  yang  merupakan  hasil  dari  kombinasi  1 item. Maka dari kombinasi dua item akan dipilih persetase 8% sampai seterusnya.
Tabel 5. Kombinasi 2 Terpilih Dua Nama Barang Jumlah  Presentasi Gunting Besar, Hekter 2 8% Gunting Besar, Pencabut Anak Hekter 2 8% Hekter, Penghapus Pensil 2 8% Kertas HVS A3, Stabilo 2 8% Stabilo, Penghapus Pensil 2 8%

## d. Pembentukan Pola
Setelah  Kombinasi  dua  item  dilakukan  maka  akan  mencari  aturan  pola  asosiasi  yang memenuhi  syarat  konfidensi aturan asosiasi  A ke B. Nilai konfidensi dari aturan  A ke B diperoleh dari rumus :
Konfidensi = 𝑃(𝐵 𝐴) ∑ ∑ (5)
Pada  tahap  ini  mencari  kombinasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  pendukung dalam  transaksi  database.  Pembentukan  aturan  pola  asosiasi  ini  dengan  mencari  nilai konfidensi,  diman  pendukung  adalah  hasil  kombinasi  item  dengan  item  lain  sedangkan konfidensi adalah nilai yang tidak ada sangkutpautnya  antara item.
Tabel 6. Pola Kombinasi 2 Item Kombinasi Item Confident Jika membeli Gunting Besar, maka akan membeli Hekter 5/4  125% Jika membeli Hekter, maka akan membeli Gunting Besar 4/4  100% Jika Membeli Gunting Besar, maka akan membeli Pencabut Anak Hekter 5/5  100% Jika membeli Pencabut Anak Hekter, maka akan membeli Gunting Besar 5/5  100% Jika membeli Hekter , maka akan membeli Penghapus Pensil 4/4  100% Jika membeli Penghapus Pensil , maka akan membeli Hekter 4/4  100% Jika membeli Kertas HVS A3 , maka akan membeli Stabilo 5/5  100% Jika membeli Stabilo , maka akan membeli Kertas HVS A3 5/8  63% Jika membeli Stabilo , maka akan membeli Penghapus Pinsil 8/5  160% Jika membeli Penghapus Pinsil , maka akan membeli Stabilo 5/5  100%
Dengan  menetapkan  nilai  konfidensi  minimum  adalah  70%  keatas  maka  hasil  yang  di dapat adalah sebagai berikut:
Tabel 7 . Hasil Konfidensi Minimum Kombinasi Item Presentasi  Confident Jika membeli Hekter, maka akan membeli Gunting Besar 8% 100% Jika Membeli Gunting Besar, maka akan membeli Pencabut Anak Hekter 8% 100% Jika membeli Hekter , maka akan membeli Penghapus Pensil 8% 100% Jika membeli Kertas HVS A3 , maka akan membeli Stabilo 8% 100% Jika membeli Penghapus Pinsil , maka akan membeli Stabilo 8% 100%
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 147-154

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan  data  mining  dengan  metode  algoritma  apriori  dapat  menemukan kombinasi dari item set untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam menentukan ketersediaan  ATK  yang  ada  di  kantor  BPBD  Pematangsiantar.  Sehingga  mempermudah pihak kantor BPBD dalam melakukan pembelian.

## Daftar Pustaka
[1] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  “Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan  Frequent Pattern Growth  ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[2] Agrawal, R., Srikant, 1996  “data mining,” E-Jurnal Manaj. Univ. Udayana , vol. 4, no. 3, pp. 1–21, 2019,
[3] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Jurnal Teknik Komputer , vol. 1, pp. 156-161, 2018.
[4] H. Santoso, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk Dengan Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori,”  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia 2016, pp. 19-24, 2016.
[5] A.  R.  Riszky  dan  M.  Sidikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori untuk  Rekomendasi  Produk  bagi  Pelanggan,”  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer, pp. 103-108, 2019.