DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v10i2.649

## Kombinasi Penjualan Kain Batik Menggunakan Metode Apriori
Arial 11
Yustina Retno Wahyu Utami 1) ; Hendro Wijayanto 2) ; Richi Adi Prasetyo 3) ;
1,2,3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) yustina.retno@sinus.ac.id; 2) hendro@sinus.ac.id; 3) rikki.adhi13@gmail.com ……. 11

## ABSTRACT
The  activities  of  selling  batik  cloth  increase  every  day.  If  it  lets  growing  up  rapidly,  the transaction  data  will  be  waste.  It  is  from  individually  company  which  produces  various  types  of batik.  The types  of  batik  include  Batik  Insights, Color  Insights,  Cash Written  Batik,  Fine Written Batik, Fine Granite Written Batik, Night Print Batik, Stamped Batik, Combined Batik, Dagel Batik. In processing sales data, it is still done manually, which only uses note and receipts, so the function of the data only for document.  The data used in this research are sales transaction data for 2 years ago and the total of the data are 215 transactions. The purpose of this research is implementation of apriori algorithm system for the combination of batik cloth sales on XYZ batik so that it can help to find out the types of batik that are most often purchased. The results of this study are to decide which combination of batik cloth sales are most often bought by determining a minimum support of  30%  and  a  minimum  confidence  of  70%  with  a  comparison  of  Weka  and  PHP  MysQL applications with an accuracy rate of 100%.
Keywords : Data mining, Apriori Algorithm, Marketing, Combination of Selling Product

## I. PENDAHULUAN
Adanya  kegiatan  operasional  penjualan kain batik setiap hari semakin lama bertambah banyak.  Jika  dibiarkan  saja,  maka  data-data transaksi  tersebut  menjadi  sampah  tidak berarti.  Adanya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat membantu  perusahaan  dalam  mengambil suatu strategi pemasaran misalnya mengadakan promosi, membuat paket pembelian,  mengembangkan  produk  baru. Penambangan  data  (data  mining),  dapat digunakan untuk mendapatkan informasi penting  tersebut  untuk  keperluan  manajemen. Batik  XYZ  merupakan  salah  satu  perusahaan yang memproduksi dan menjual berbagai jenis batik. Jenis batik yang diproduksi  9 jenis batik antara lain batik lawasan, lawasan warna, batik kasaran,  batik  tulis  halus,  batik  tulis  halus granit,  batik  print  malam,batik  cap,  batik kombinasi,  batik  dagel.  Tujuan  penelitian Membentuk  aturan  dengan algoritma  apriori untuk membuat pola kombinasi penjualan kain batik  dan  Membuat  aplikasi  pola  kombinasi penjualan  kain  batik  menggunakan  PHP MySQL Server .
Algoritma  apriori adalah algoritma yang paling  terlkenal  untuk  menemukan  pola frekuensi tinggi. Pembentukan kandidat itemsets ,  kandidat  k-itemsets  dibentuk  dari kombinasi (k-1)-itemsets yang  didapat  dari iterasi  sebelumnya.  Satu  cara  dari algoritma apriori  adalah adanya  pemangkasan  kandidat k-itemset yang subset-nya yang berisi k-1 item tidak  termasuk  dalam  pola frekuensi tinggi
dengan  panjang  k-1.Teknik  yang  digunakan adalah aturan asosiasi .
Penelitian  terkait  tentang “Prediksi kombinasi merk beras pada transaksi penjualan di  UD.  Sumber  Rejeki  Delanggu ”,  pada penelitian tersebut disebutkan bahwa implementasi metode  apriori pada  penerapan prediksi  kombinasi  merk  beras  memperoleh tingkat  kesesuaian  68,75%  dengan  minimal support 30% confidence 70% [1].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.   Penelitian Terkait
Penelitian  terdahulu  ini  sebagai  referensi dalam  memperkaya  tinjauan  pustaka  pada penelitian yang dilakukan penulis.
Penelitian  terkait  tentang “Prediksi kombinasi merk beras pada transaksi penjualan di  UD.  Sumber  Rejeki  Delanggu ”,  pada penelitian tersebut disebutkan bahwa implementasi metode  Apriori pada  penerapan prediksi  kombinasi  merk  beras  memperoleh tingkat  kesesuaian  68,75%  dengan  minimal support 30% Confidence 70% [1] , “Data Mining Perkiraan Produksi Spanduk Dengan Algoritma Apriori ”  pada  penelitian  tersebut  disebutkan bahwa  implementasi metode  Apriori pada penerapan  perkiraan  produksi  spanduk  yang banyak  diproduksi  adalah  jenis  spanduk  Satin dan  Stiker  Ritrama  dari  5  jenis  spanduk  [2]. “Implementasi  Data  Mining  Penjualan  Produk Elektronik  Dengan Algoritma  Apriori ” pada penelitian tersebut disebutkan bahwa implementasi metode  Apriori berdasarkan,
merek  produk  elektronik  yang  paling  banyak terjual  adalah  Acer  dan  Toshiba  dari  13  jenis laptop dengan diketahuinya produk yang paling banyak  terjual  tersebut  sehingga  perusahaan dapat  menyusun  strategi  pemasaran  untuk memasarkan  produk    dengan  merek  lain  [3] “Algoritma Apriori Pada Penjualan Di Supermarket ” pada penelitian tersebut disebutkan  bahwa  implementasi.  Dengan algoritma  apriori dapat  membentuk  pola kombinasi itemsets. Pengetahuan yang dihasilkan  dari  pola  kombinasi  tersebut  dapat digunakan sebagai pedoman dalam penyusunan katalog produk [4].
Berdasarkan uraian tersebut penulis tertarik  mengangkat  judul  untuk  penelitian  ini yai tu  “Kombinasi  Stok  Batik  Menggunakan Metode Apriori ”  Diharapkan  dengan  adanya aplikasi ini dapat membantu perusahaan dalam mengambil suatu strategi pemasaran misalnya mengadakan promosi, membuat paket pembelian,mengembangkan produk baru. Batik XYZuntuk  mengetahui  jenis  batik  yang  sering diproduksi batik.

## 2.2. Data Mining
Data mining telah menarik banyak perhatian  dalam  dunia  sistem  informasi  dan dalam  masyarakat  secara  keseluruhan  dalam beberapa  tahun  terakhir,  karena  ketersediaan luas  dalam  jumlah  besar  data  dan  kebutuhan segera untuk mengubah data tersebut menjadi informasi yang berguna dan pengetahuan [5]. Tahapan Proses Data Mining: 1.   Data selection Pemilihan (seleksi)
Data  dari  sekumpulan  data  operasional perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi  dalam Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) dimulai.  Data  hasil  seleksi digunakan dalam proses data mining tersimpan dalam  suatu  berkas,  terpisah  dari  basis  data operasional.
2.    Pre-processing/ Cleaning Sebelum proses data mining bisa dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus Knowledge Discovery in Database (KDD) . Proses cleaning mencakup  antara  lain  membuang  dipulikasi data,  memeriksa  data  yang  konsisten  dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan  cetak.  Dilakukan  juga  proses  yaitu proses  memperkaya  data  yang  sudah  ada dengan  data  atau  informasi  lain  yang  relevan dan  diperlikan  untuk Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) ,  seperti  data  atau  informasi eksternal.
3.   Transformation
Coding adalah  proses  transformasi  pada data  yang  telah  dipilih  sehingga  data  tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang dicari dalam basis data.
4.    Data mining
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Teknik,  metode  atau  algoritma  dalam  data mining  sangat  bervariasi.  Pemilihan  metode atau  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung pada  tujuan  dan  proses Knowledge  Discovery in Database (KDD) secara keseluruhan.
5.  Interpretation/ Evaluation
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data  mining  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan  bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang  disebut interpretation. Tahap  ini juga mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya.  Pola frekuensi tinggi adalah pola- pola  item  di  dalam  suatu  database  yang memiliki  frekuensi  atau  support  di  atas penambahan  batas  tertentu  yang  disebut dengan istilah minimum support [6].

## 2.3. Association Rules
Association  rules adalah  menampilkan kombinasi  atau  hubungan  diantara  item. Association  rules meliputi  dua  tahap  yaitu mencari  kombinasi  yang  paling  sering  terjadi dari suatu itemset dan mendefinisikan condition dan result (untuk conditional association rules).
[7]

## 2.4. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi itemset yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  basis  data.  Nilai support sebuah  item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut [8]:
Support(𝐴) = Jumlah Transaksi Mengandung A Total Transaksi X 100% (1)
Support(𝐴, 𝐵) = Jumlah Transaksi Mengandung A&𝐵 Total Transaksi X 100% (2)
Tahap  selanjutnya  adalah  pembentukan aturan asosiasi ,  yaitu  setelahsemua  pola frekuensi tinggi  ditemukan,  barulah  dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence dengan  menghitung
confidence A→B.  Nilai confidence dari  aturan A→B diperoleh rumus berikut :
Confidence = Jumlah Transaksi Mengandung A & 𝐵 Total Transaksi A X 100% (3)

## III. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam pembuatan  sistem  terdiri  dari  beberapa tahapan.  Tahapan  pengembangan  perangkat lunak Software Development Life Cycle (SDLC) menggunakan waterfall yaitu  analisa  data, desain sistem, konstruksi atau pengkodean dan pengujian. Model waterfall menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial  atau  terurut  dimulai  dari analisis , desain,  pengkodean,  pengujian  dan  tahap pendukung (support) [9].

## 3.1. Analisa Data
Tahap  Analisa  data  ini  menjelaskan tentang teknik pengumpulan data yaitu metode pengamatan atau observasi, metode wawancara,  dan  studi literatur. Sumber  data meliputi data primer dan data sekunder.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  pada  penelitian  ini  yaitu berupa  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  yang  diperoleh  yaitu  data  transaksi penjualan  berupa  nota  penjualan  yang  terdiri dari  tanggal  transaksi,  nama  pembeli,  alamat pembeli,  jenis  batik  yang  dibeli,  jumlah,  harga dan total harga. Data sekunder yang diperoleh yaitu  seperti  daftar  pustaka, literature dan media  yang  berhubungan  dengan Algoritma Apriori . Data tersebut didapatkan cara mencari literartu r di perpustakaan dan browsing .
3.3. Desain Sistem Desain sistem yang dibahas pada penelitian  ini  yaitu Unifed  Modelling  Language (UML) meliputi Use  Case  Diagram,  Class Diagram,  Sequence diagram, Activity Diagram sebagai berikut:
a. Use Case Diagram Admin dapat melakukan login , mengakses halaman admin dan logout. Dalam mengakses halaman admin dapat membuka halaman teori Apriori, mengelola  data  barang  ( edit ,  tambah, hapus), data pelanggan (tambah, edit , hapus), mengelola data transaksi (tambah, edit , hapus), mengelola form transaksi (tambah, edit , hapus) mengelola  halaman Analisa  Apriori ( support dan confidence).
b. Class Diagram Terdapat 5 bagan alur data class diagram penerapan algoritma  apriori untuk  kombinasi
kain  batik  menggunakan  metode apriori yaitu admin, batik, pelanggan, transaksi, transaksi2.
c. Sequence diagram
Sequence yang  ada  pada  penelitian  ini yaitu sequence diagram melakukan login,sequence  diagram edit, tambah,  hapus data  barang. sequence  diagram tambah,  edit, hapus data pelanggan, sequence diagram edit, hapus,  tambah  data  transaksi, sequence diagram hapus,  edit  dan  tambah  data  form transaksi  data  pelanggan, sequence  diagram tambah  transaksi, sequence  diagram  analisa apriori berisi  perhitungan, sequence  diagram melakukan logout.
d. Activity diagram Activity diagram yang ada pada penelitian ini  yaitu activity  diagram melakukan  login, activity  diagram edit,  tambah  dan  hapus  data barang. Activity  diagram tambah,  edit  dan hapus  data  pelanggan, activity  diagram edit, hapus  dan  tambah  data  transaksi, activity diagram hapus,  edit  dan  tambah  data  form transaksi, activity  diagram perhitungan apriori, activity diagram melakukan logout.

## 3.4.  Algoritma Apriori
Algoritma  apriori adalah  salah  satu algoritma yang melakukan pencarian frekuensi itemset dengan menggunakan teknik association  rule [10].  Cara  kerja  dari Algoritma Apriori terbagi  dari  beberapa  tahap  yaitu pembentukan  kandidat itemset, perhitungan support dari  tiap  kandidat k-itemset, tetapkan pola  frekuensi  tinggi.  Bila  tidak  didapat  pola frekuensi tinggi maka seluruh proses dihentikan.  Bila  didapat  pola frekuensi tinggi, maka k-1 tambah  satu  dan kembali ke  bagian tahap awal.

## 3.5.   Konstruksi / Pengkodean
Tahap  konstruksi  atau  pengkodean  ini menjelaskan  tentang  software  dan  hardware yang digunakan pada pembuatan aplikasi serta langkah dalam mengimplementasikan algoritma  apriori  untuk  kombinasi  stok  batik pada transaksi penjualan di batik XYZ .

## 3.6  Pengujian Validitas
Pengujian  dilakukan  dengan  ketepatan penggunaan Algoritma  Apriori dengan  cara membandingkan hasil perhitungan dengan data testing dengan  minimal support 30%  dan minimal confidence 70%.

## 3.7 Pengujian Kelayakan Sistem
Pengujian  kelayakan  sistem  bertujuan untuk  mendapatkan  penilaian  langsung  dari responden  terhadap  sistem  yang  dihasilkan. Sampel  dalam  pengujian  kelayakan  sistem  ini yaitu pemilik Batik XYZ Sragen dan 2 karyawan.

## IV.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penerapan Algoritma Apriori
Berikut  adalah  langkah-langkah  contoh kasus  penerapan algoritma  apriori untuk prediksi  kombinasi  kain  batik  pada  transaksi penjualan  selama  2  tahun  sebanyak  215 transaksi: 1.   Penentuan kandidat pertama (1 Itemset ) Kandidat pertama diperoleh dari jenis batik yang dijual di Batik XYZ.

## Tabel 1. Daftar Kandidat Pertama (1 itemset)
No Jenis Batik
1 Batik Lawasan (B7L)
2 Batik Lawasan Warna (BLW)
3 Batik Tulis Kasaran (BTK)
4 Batik Tulis Halus (BTH)
5 Tulis Halus Granit (THG)
6 Batik Print Malam (BPM)
7 Batik Cap (B7C)
8 Batik Kombinasi (B7K)
9 Batik Dagel (B7D)
2.    Perhitungan Support (1 itemset )
Berdasarkan rumus 1 perhitungan support 1 itemset sebagai berikut:
∑ Transaksi Mengandung A ∑ Total Transaksi
X 100% (1) Tabel 2 Supprot (1 itemset) No Kode Batik Jumlah Transaksi Support 1 1 B7L 147 68,37% 2 BLW 88 40,93% 3 BTK 62 28,83% 4 BTH 57 26,51% 5 THG 26 12,09% 6 BPM 75 34,88% 7 B7C 58 26,97% 8 B7K 45 20,93% 9 B7D 10 4,65%
3.  Perhitungan Support (2 itemset)
Berdasarkan rumus 2 perhitungan support 2 itemset sebagai berikut:
∑  Transaksi Mengandung A  & B
∑ Transaksi
x 100 % (2)
Tabel 3. Support (2 itemset ) No Kombinasi 2 Itemset Support 1 B7L,BLW 30,69% 2 B7L, BPM 21,39% 3 BLW, BPM 12,09% 4.    Perhitungan Confidence Berdasarkan rumus 3 perhitungan confidence sebagai berikut:
∑  Transaksi Mengandung A  & B ∑ Transaksi A x 100 % (3)
Tabel 4. Perhitungan Confidence
No Kombinasai Item Confidence 1 Jika  membeli  B7L, maka akan membeli BLW 66/147 44,89% 2 Jika membeli BLW, maka akan membeli B7L 66/88 75% 3 Jika  membeli  B7L, maka akan membeli BPM 46/147 31,29% 4 Jika membeli BPM, maka akan membeli B7L 46/75 61,33% 5 Jika membeli BPM, maka akan membeli BLW 26/75 34,66% 6 Jika membeli BLW, maka akan membeli BPM 26/88 29,54%

## 4.2.   Desain Sistem
Dalam  pembuatan  sistem  kombinasi  stok batik  menggunakan  metode apriori ,  penulis menggunakan alat bantu yang digunakan untuk desain sistem yang meliputi use case diagram, class  diagram,  sequence  diagram dan activity diagram .

## 4.2.1. Use Case Diagram
Use  case  diagram mempresentasikan sebuah  interaksi  antar  actor  dengan  sistem, berikut ini adalah use case diagram kombinasi stok batik menggunakan metode apriori di batik XYZ ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram
4.2.2. Class Diagram Class  Diagram menggambarkan  keadaan (atribut  atau  properti)  suatu  sistem,  sekaligus menawarkan  layanan  untuk  keadaan  tersebut (metode  atau  fungsi).  Berikut  adalah  class diagram  penerapan  kombinasi  stok  batik menggunakan  metode apriori di  batik  XYZ ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Class Diagram
4.2.3. Sequence Diagram Admin sistem  melakukan  pengambilan data  transaksi  dari  hasilnya  akan  ditampilkan pada halaman Analisa Apriori. Seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Squence Diagram
4.2.4. Activity diagram Admin memulai  dengan  memilih  menu analisa apriori, kemudian sistem akan menampilkan halaman analisa apriori. Selanjutnya  admin  mengetahui  hasil support dan  nilai confidence. Seperti  ditunjukkan  pada Gambar 4
Gambar 4. Activity diagram

## 4.3.   Konstruksi / Pengkodean
Tahap  konstruksi  atau  pengkodean  ini menjelaskan  tentang software dan hardware yang digunakan pada pembuatan aplikasi serta langkah  dalam kombinasi  penjualan kain  batik menggunakan metode apriori Batik XYZ yang telah dibangun menggunakan Bahasa pemrograman  PHP MySQL  Server sebagai berikut :
a. Halaman Beranda
Halaman  ini  berisi  jenis  batik  yang  ada  di Batik  XYZ    dilakukan  oleh admin. Seperti ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Beranda
b. Halaman Form Transaksi
Halaman ini berisi data form transaksi yang ada di Batik XYZ  dilakukan oleh admin. Seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Form Transaksi
c. Halaman Hasil Analisa Apriori Halaman hasil analisa apriori ini menunjukkan  keterangan  yang  mengetahui nilai support dan nilai confidence. Admin dapat memperoleh hasil kombinasi berupa kombinasi jenis  batik  beserta support dan confidence, s eperti ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Analisa Apriori

## 4.4.  Pengujian Validitas
Berdasarkan hasil pengujian validitas pada Tabel 5 yang dilakukan dengan cara membandingkan aplikasi PHP MySQL dengan aplikasi weka diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perbandingan Aplikasi
Kombi nasi 2 Itemset PHP MySQL Weka Ket Support Confide nce Support Confide nce BLW & B7L 30,6% 44,8% 30,69% 44,89% Sama B7L & BLW 30,6% 75% 30,69% 75% Sama B7L & BPM 21,3% 31,2% 21,39% 31,29% Sama BPM & B7L 21,3% 61,3% 21,39% 61,33% Sama BPM & BLW 12,0% 34,6% 12,09% 34,66% Sama BLW & BPM 12,0% 29,5% 12,09% 29,54% Sama
Berdasarkan hasil pengujian validitas yang dilakukan dengan cara membandingkan aplikasi  PHP MySQL dengan  aplikasi weka dengan  tingkat  persentase error sebesar  0% dan tingkat akurasinya sebesar 100%. Persentase  yang  didapat  berdasarkan  2 kombinasi itemset dan confidence. Cara membandingkan  hasil  dari  aplikasi weka dengan  cara  mengubah database  yang  angka menjadi  huruf.  Angka  yang  lebih  dari  1  maka ada nil ai transaksinya diubah menjadi huruf “Y” sebaliknya jika Angka yang kurang dari 1 maka tidak  ada  nilai  transaksinya  diubah  menjadi huruf  “N”  agar  aplikasi weka dapat  membaca database tersebut.

## 4.5.   Pengujian Kelayakan Sistem
Pertanyaan  yang  diajukan  kepada  pemilik Batik  XYZ  untuk  pengujian  kelayakan  aplikasi diperlihatkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Pengujian Kelayakan Sistem
No Pertanyaan Nilai hasil 1 tampilan menarik 4 5 3 4 2 aplikasi mudah dijalankan 4 5 5 4,6 3 informasi yang ditampilkan lengkap 3 5 5 4,3 4 mudah dipahami 4 5 5 4,6 5 Performa  secara keseluruhan 4 5 5 4,6 6 aplikasi ini bermanfaat  bagi perusahaan 3 3 4 3,3 Jumlah 25,4 Rata-rata 4,2 Kategorikan Baik
Berdasarkan  dari  hasil  responden  dan pertanyaan  yang  diberikan  kepada  pemilik
Batik XYZ dan 2 karyawan yang telah dilakukan pada peneliti, maka yang dapat diperoleh dalam penelitian  ini  adalah  hasilnya  di  kategorikan baik  tapi  aplikasi  ini  belum  bermanfaat  bagi perusahaan.

## V.     PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Pada  akhir  laporan  penelitian  ini  dapat ditarik kesimpulandari pembahasan permasalahan  yang  terjadi  pada “ Kombinasi Penjualan Kain  Batik  Menggunakan  Metode Apriori (Studi  XYZ) ”,  dimana  sesuai  dengan perumusan masalah dan pembatasan masalah yang  di  sampaikan  sebelumnya  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1.  Hasil  Penelitian  yang  didapat  dari perhitungan mengunakan algoritma apriori dari data transaksi selama 2 tahun nilai support1,  support2  dan  confidence tertinggi.  Jumlah  B7L support1 68,37%, jumlah B7L & BLW support2 30,69% Dan jumlah BLW & B7L Confidence 75%
2.  Hasil  yang  diberikan  aplikasi Algoritma apriori ini adalah pemililk Batik XYZ dapat mengetahui  penjualan  kain  batik  yang sering dibeli
3.  Hasil perbandingan aplikasi PHP MySQL dan Weka tingkat  akurasi eror 0%  dan tingkat akurasi persentase sesuai dengan aplikasi Weka 100%.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas  maka mensarankan sebagai berikut :
1.  Penelitian  dan  aplikasi  ini  tentu  saja masih banyak kekurangan. Masih banyak hal  dilakukan  untuk  mengembangkan aplikasi ini agar menjadi lebih baik. Untuk penelitian  kedepandapat  ditambahkan data agar hasilnya bisa di hitung sampai final asosiasi rules 2.  Penerapan algoritma  apriori sangat praktis
namun perlu
dilakukan perbandingan  dengan  algoritma  FP- Growth  atau  algoritma  lainnya,  untuk menguji  sejauh  mana algotitma  apriori masih
dapat diandalkan untuk memproses dan menemukan pola
hubungan asosiasi antar itemset pada database besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  J.  Rindengan,  "Association  Rule Berbentuk  Biner  Dan  Fuzzy  C-Partition
Pada Analisis Market Basket Dalam Data Mining,"  Jurnal  Ilmiah  Sains  vol.  Vol  12 No.2, 2012.
[2]   N.  K.  Candra,  Penerapan  Algoritma Apriori  Untuk  Prediksi  Kombinasi  Merk Beras  Pada  Transaksi  Penjualan  Di  UD
SUmber Rejeki, Surakarta: Skripsi : Prodi Teknik Informatika STMIK Sinar Nusantara, 2017.
[3]   D. P. Sari, Data Mining Produksi Spanduk Algoritma Aprior Studi Kasus : CV. Mentari Pesada  Medan  Pelita  Informatika  Budi Darma,  Pelita  Informatika  Budi  Darma, 2015.
[4]   D.  K.  Pane,  Implementasi  Data  Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  : Kreditplus)  Vol.7  No.3,  vol.  Vol.7  No.3, Pelita Informatika Budi Darma, 2013.
[5]   E.  Buulolo,  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan  Di  Supermarket  Hal  53-55, Vols.  53-55,  Medan:  Seminar  Nasional Inovasi Dan Teknologi Informasi, 2015.
[6]   Kusrini, "Tahapan Data Mining Algoritma," Yogyakarta : Andi Publisher 2007.
[7]   B. Santoso, "Data Mining Teknik Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan Bisnis. Yogyakarta : Graha Ilmu," 2007.
[8]   K.  D.  Luthfi,  "Algoritma  Data  Mining Yogyakarta : Andi Publisher," 2009.
[9]   Mujilan, "Analisa Dan Perancangan Sistem. Madiun : Publisher.," 2013.
[10]  Erwin,  "Analisis  Market  Basket  Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth," Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi, Vol. 4 No.2, 2009.