SISTEM REKOMENDASI PENYEWAAN PERLENGKAPAN PESTA MENGGUNAKAN COLLABORATIVE FILTERING DAN PENGGALIAN

## ATURAN ASOSIASI
Gita Indah Marthasari 1) ,Yufis Azhar 2) , Dwi Kurnia Puspitaningrum 3)
1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas 246, Malang E-mail : 1 gita@umm.ac.id, 2 yufis@umm.ac.id, 3 neeluph@gmail.com

## ABSTRAK
E-commerce berbasis web merupakan salah satu media yang efektif dalam jual beli. Banyak usaha yang telah memanfaatkan fasilitas ini. Salah satunya adalah bidang jasa persewaan alat-alat pesta. Untuk memberikan layanan yang lebih baik, e-commerce dilengkapi dengan fitur lain antara lain sistem rekomendasi.  Sistem  ini memudahkan konsumen  menentukan  barang  untuk  dibeli  dengan cara  menampilkan  produk  yang  terkait  dengan  salah  satu  produk  lain  yang  dibeli  atau  dilihat konsumen. Salah satu mekanisme untuk membangun sistem ini adalah collaborative filtering . Cara kerja collaborative  filtering adalah  dengan  membangun  sebuah  basis  data  yang  menyimpan produk-produk yang disukai konsumen. Transaksi baru yang dibuat oleh seorang konsumen akan dicocokkan  dengan  basis  data  tersebut  untuk  mengetahui  data  historis  mana  yang  paling  sesuai dengan data baru tersebut. Data historis yang paling sesuai akan ditampilkan sebagai rekomendasi bagi konsumen yang melakukan transaksi tersebut.Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah penggalian  aturan  asosiasi  menggunakan  Algoritma  Apriori.  Pada  penelitian  ini,  dibuat  sebuah website  persewaan  alat-alat  pesta  dengan  menerapkan  sistem  rekomendasi.  Sistem  rekomendasi dibangun  menggunakan  aturan-aturan  yang  dihasilkan  oleh  Algoritma  Apriori.  Untuk  dapat menampilkan  barang  rekomendasi  digunakan  nilai support 20,  sedangkan  nilai confidence digunakan untuk menentukan N-teratas barang untuk direkomendasikan.
Kata kunci : sistem rekomendasi, collaborative filtering, algoritma apriori.

## ABSTRACT
Web-based e-commerce is an effective media for buying and selling. Many businesses have taken the  advantages  of  this  facility.  One  of  them  is  the  party  tools  rental  services.  To  provide  better service, e-commerce is equipped with other features such as a recommendation mechanism. This mechanism  allows  consumers  specify  the  goods to  be purchased  by displaying  products  that  are related  to  another  purchased  product  or  customer  visits.  One  mechanism  for  establishing  this system  is  collaborative  filtering.  Collaborative filtering  works  by  building  a  database that  stores the  products  which  are  preferred  by  consumers.  New  transactions  made  by  a  consumer  will  be matched  with  the  database  to  find  out  which  data  are  related  the  most.  The  most  appropriate historical  data  to  be  displayed  as  a  recommendation  for  consumers  who  conduct  such transactions.  One  technique  that  can  be  used  is  extracting  association  rules  using  Apriori Algorithm.  In  this  study,  a  website  of  party  tools  rental  service  is  created  to  implement  the recommendation  system.  A  recommendation  system  built  using  rules  generated  by  Apriori Algorithm. To be able to display items used on the value of the support 20, while the confidence value is used to determine the N-top items to be recommended.
Keywords: recommender system, collaborative filtering, apriori algorithm.

## PENDAHULUAN
Akhir-akhir  ini,  usaha  persewaan alat-alat  pesta  berkembang  sangat  pesat seiring  dengan  maraknya  penggunaan website  untuk  penjualan  (e-commerce). Konsumen  diberikan  kemudahan  dalam melihat, memilih, dan menyewa peralatan yang dibutuhkan karena semuanya  dapat  dilakukan  secara online dan  tidak  terbatas  waktu.  Website- website  tersebut  umumnya  menyediakan fitur katalog yang memungkinkan konsumen  melihat  secara  detail  tiap  alat yang  disewakan.  Konsumen  harus  secara jeli  memilih  dan  memilah  barang  yang akan disewa. Namun, karena beragamnya jenis  dan  harga  barang,  konsumen seringkali  kesulitan  untuk  memutuskan barang-barang untuk disewa.
Sistem  rekomendasi  merupakan salah  satu  solusi  untuk  persoalan  ini. Dalam sebuah sistem e-commerce, mekanisme  rekomendasi  bekerja  dengan menerima  data  tentang  barang  yang diinginkan  konsumen  dan  memberikan saran  atau  rekomendasi  barang  lainnya yang  diperkirakan  akan  dibutuhkan.  Saat ini,  sistem  rekomendasi  telah  digunakan di  banyak  area,  antara  lain  wisata  [1], rekomendasi  film  [2],  dan  pembelian barang  [3],  [4].  Website-website  e- commerce terkemuka baik dalam maupun  luar  negeri  seperti  ebay.com, amazon.com,  yahoo.com,  lazada.com, dan  elevenia.com  telah  mengimplemen- tasikan sistem ini.
Salah  satu  metode  yang  populer digunakan adalah
collaborative filtering [3].  Cara  kerja collaborative filtering adalah  dengan  membangun sebuah basis data yang menyimpan item- item  yang  disukai  konsumen.  Transaksi baru yang  dibuat oleh seorang konsumen akan  dicocokkan  dengan  basis  data tersebut  untuk  mengetahui  data  historis mana  yang  paling  sesuai  dengan  data baru  tersebut.  Data  historis  yang  paling sesuai akan ditampilkan sebagai
rekomendasi bagi konsumen yang
melakukan transaksi tersebut.
Data  mining merupakan  salah satu  teknik  yang  dapat  digunakan  dalam
collaborative filtering . Cho [4] menggunakan  metode  induksi  pohon keputusan untuk menganalisis data penggunaan website, Wahyu [1] menerapkan  metode nearest  neighbor
untuk  membuat  sistem  rekomendasi pariwisata,  Sarwar  [3]  mengimplemen- tasikan  metode association  rule  mining untuk  membuat  sistem  rekomendasi,  dan
Fadlil [2] menggunakan metode klasterisasi  untuk  menganalisis  data rating  film.  Salah  satu  metode  yang sesuai untuk collaborative filtering adalah association rule mining (penggalian  aturan  asosiasi)  [5].  Artikel ini  akan  membahas  mengenai  penerapan metode association  rule  mining dalam collaborative  filtering pada  pembuatan website persewaan alat-alat pesta.

## METODE
Sistem  rekomendasi  telah  marak digunakan pada website-website interaktif.  Sistem  ini  bekerja  dengan melakukan analisis data dan menghasilkan  N-teratas  item  yang  akan dijadikan  sebagai  rekomendasi  bagi pengguna.  Dalam  penelitian  ini  akan dibuat  sebuah  website  penyewaan  alat- alat pesta. Website tersebut akan menerapkan sistem rekomendasi menggunakan  mekanisme collaborative filtering . Cara kerja collaborative filtering adalah  dengan  membangun sebuah  basis  data  yang  berisi  pilihan- pilihan  pengguna  [3].  Jika  ada  transaksi baru  dari  seorang  konsumen,  maka  data transaksi tersebut akan dicocokkan dengan  basis  data.  Data  dari  basis  data yang  paling  sesuai  akan  ditampilkan  ke pengguna sebagai saran atau rekomendasi sistem. Pembahasan metode akan dibagi menjadi dua yaitu penjelasan mengenai  aturan  asosiasi  ( association rule mining ) dan algoritma Apriori.

## Teknik Aturan Asosiasi
Knowledge Discovery in Database (KDD)  sejak  lama  telah digunakan  untuk  analisis  data  pada  e- commerce.  Salah  satu  tekniknya  adalah
penggalian  aturan  asosiasi.  Analisis asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik  penggalian  data  untuk menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu kombinasi item. Metodologi dasar analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  2  tahap, yakni  melakukan  analisa  pola  frekuensi tinggi  ( frequent  pattern )  dan  berikutnya adalah proses pembentukan aturan asosiasi.Variabel pengukuran untuk menemukan  pola-pola  paling  menarik dalam  penggalian  aturan  asosiasi  dari data adalah :
a. Support yaitu  suatu  ukuran  yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat dominasi suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi.
b. Confidence yaitu  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua item  secara  kondisional  (berdasarkan suatu kondisi tertentu).
Jika D adalah  set  transaksi,
dimana tiap transaksi T di D merepresentasikan set item yang ada di I . Aturan  asosiasi  berbentuk if  A  then  B ( A ⇒ B ),  dimana antecedent  A dan consequent  B subset  dari I ,  dan A dan B mutually  exclusive . Supports untuk aturan  asosiasi  tertentu A ⇒ B adalah proporsi  transaksi  di D yang  berisi  baik A dan B . Confidencec untuk  aturan asosiasi  tertentu A ⇒ B adalah  ukuran akurasi aturan, ditentukan dengan persentase  transaksi  di D yang  berisi A yang juga berisi B .
Aturan  yang  diinginkan  adalah aturan  yang  mempunyai support yang tinggi  atau confidence yang  tinggi,  dan biasanya  keduanya.  Aturan  yang  kuat adalah  aturan  yang  memenuhi  atau melebihi  kriteria support dan confidence minimum. Itemset adalah  set  item  yang berisi  di  dalam I ,  dan k -itemset  adalah itemset yang  berisi k items.  Frekuensi itemset adalah  jumlah  transaksi  yang berisi itemset tertentu. Frequent  itemset adalah itemset yang  terjadi  paling  sedikit pada jumlah tertentu, mempunyai itemset frequency ≥  Φ.Misalkan,  Φ  =  4, itemset yang terjadi lebih dari 4 disebut frequent .
Notasi set  of  frequent  k -itemsets  adalah F k .
Aturan  asosiasi  dapat  digunakan untuk  membangkitkan  N-teratas  produk rekomendasi  dengan  penjelasan  sebagai berikut;  untuk n konsumen,  disimpan transaksi yang dilakukan oleh n
konsumen  tersebut.  Selanjutnya,  teknik aturan  asosiasi  diterapkan  terhadap  data transaksi tersebut berdasarkan nilai minimum support dan minimum confidence  tertentu.  Sekarang,  untuk sejumlah v konsumen baru, cara menentukan N-teratas produk rekomendasi  bagi  mereka  adalah  sebagai berikut;  Pertama,  dicari  aturan-aturan yang sesuai dengan konsumen (konsumen  yang  melihat  produk-produk yang  ada  di  bagian  kiri  aturan). Seandainya P u adalah  himpunan  produk yang  direkomendasikan  oleh  sistem  dan belum  dibeli  oleh  konsumen u ,  maka produk-produk  ini  diurutkan  dari  nilai confidence tertinggi.  Hasil  pengurutan selanjutnya  ditampilkan  sebagai  produk rekomendasi.

## Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  sebuah algoritma  yang  diusulkan  oleh  Agrawal &  Srikant  pada  tahun  1994  untuk menentukan frequent item set pada aturan boolean[5].  Algoritma  ini  merupakan algoritma  penggalian  aturan  asosiasi pertama yang menggunakan pemangkasan  berbasis  nilai support sehingga  dapat  mengurangi  komputasi akibat pembengkakan kandidat itemset [6]. Konsep utama dalam algoritma Apriori adalah frequent itemset (himpunan  item  yang  memenuhi  nilai minimal support ), properti Apriori (himpunan bagian dari sebuah frequentitemset selalu  bersifat frequent ), dan operasi penggabungan [7]. Algoritma ini  awalnya  dirancang  untuk  diterapkan pada  data  transaksi  pembelian  di  sebuah toko,  namun  beberapa  waktu  terakhir penggunaannya tidak terbatas pada persoalan tersebut. Masukan bagi
Algoritma  Apriori  adalah  (1)  batas min_sup (nilai support minimal)  dan  (2)
data  transaksi.  Apriori  menghasilkan seluruh frequentitemset dari data transaksi yang ada di basis data.
Algoritma  Apriori  menggunakan
mekanisma bread-first  search untuk menemukan  kandidat  ( k +1)-itemset  dari k -itemset.  Frekuensi  dari itemset dapat dihitung  berdasarkan  kemunculannya dalam transaksi. Istilah Apriori digunakan  karena  adanya  mekanisme pembangkitan itemset
berdasarkan itemset sebelumnya.  Jika  L 1 adalah itemset yang  terdiri  atas  1  item,  maka  L 2 ( itemset yang  terdiri  atas  2  item)  dapat dibangkitkan  dari  L 1 .  L 2 selanjutnya digunakan  untuk  membangkitkan itemset L 3 ,  dan  seterusnya  hingga  tidak  lagi ditemukan frequentitemset .  Pencarian itemset untuk  tiap  iterasi  dilakukan terhadap  keseluruhan  data  transaksi [7][8].  Tahapan  pembangkitkan  L k dari L k-1 adalah sebagai berikut :
a) Tahap penggabungan : untuk
menemukan  L k ,  sebuah  himpunan kandidat  dari k - itemset dibangkitkan dengan  menggabungkan L k-1 dengan dirinya sendiri. Himpunan ini disebut dengan  C k .  Terdapat l1 dan l2 sebagai  itemset  di L k-1 .  Notasi l i [j] menyatakan  item  ke- j pada l i .
Berdasarkan  kesepakatan,  item  pada sebuah transaksi atau itemset diurutkan  sesuai  abjad.  Operasi penggabungan, L k-1 dengan L k-1 dilakukan  dengan  kondisi  item  pada L k-1 dapat  digabungkan  hanya  jika item  ( k -2)  dari  keduanya  adalah sama.
b) Tahap  pemangkasan  : C k merupakan superset  L k sehingga  anggotanya
dapat bersifat
frequent atau
infrequent ,  tetapi  seluruh frequent k- itemset termasuk anggota C k .
Himpunan  C k dapat  berukuran sangat  besar  sehingga  berpengaruh  pada proses  komputasi.  Untuk  mengatasi  itu, digunakan properti Apriori sebagai
berikut :
a. Tiap ( k -1)-itemset yang tidak frequent (memenuhi  minimal  support)  tidak dapat menjadi k -itemset .
b. Dengan  demikian,  jika  himpunan bagian  ( k -1)  dari  sebuah  kandidat k - itemset  tidak  termasuk L k -1 maka kandidat  juga  bersifat  tidak  frequent dan dapat dihapus dari C .
Properti Apriori tersebut diperoleh  dari  observasi  bahwa  jika itemset I tidak  memenuhi  nilai  minimal support,  maka I disebut  infrequent, dengan  kata  lain P (I)  < min_sup .  Jika sebuah  item A ditambahkan  ke  itemset I ( I A )  maka  frekuensi  kemunculan himpunan hasilnya tidak akan lebih besar dari P ( I )  sehingga  ( I A )  juga  bersifat infrequent .  Properti  ini  termasuk  ke dalam properti anti-monoton yang menyatakan “jika himpunan a tidak lolos pengujian,  seluruh  superset  dari  A  juga tidak akan lolos dari ujian yang sama”.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  implementasi  ke  dalam bahasa  pemrograman,  terlebih  dahulu dilakukan  analisis  dan  perancangan sistem.  Analisis  dan  perancangan  dibuat menggunakan  notasi  UML  ( Unified Modelling  Language ).Website  ini  akan digunakan  oleh  dua  jenis  pengguna  yaitu pemiliki  untuk  mengelola  data  barang dan  transaksi,  serta  konsumen  untuk melihat dan menyewa barang. Berdasarkan analisis kebutuhan, diketahui  bahwa  terdapat  dua  peran pengguna    yaitu  sebagai  pemilik  toko sekaligus administrator sistem dan konsumen.  Pemilik  dapat  melakukan pengaturan rekomendasi jika ingin memperbarui  aturan  asosiasi,  mengelola data barang (produk), memeriksa laporan transaski,  dan  mengelola  data  transaksi. Sedangkan  konsumen  dapat  melihat produk  yang  disewakan  dan  menyewa produk  yang  diinginkan.  Fitur-fitur  yang terdapat dalam sistem ditunjukkan melalui  diagram  use-case  pada  Gambar 1.  Perancangan  basis  data  dapat  dilihat
pada  Gambar  2.  Sedangkan  perancangan struktur  menu  untuk  pemilik  ditunjukkan pada  Gambar  3  dan  struktur  menu  untuk konsumen ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 1. Use-case diagram sistem
Gambar 2. Perancangan basis data
Gambar 3. Struktur menu untuk pemilik
Gambar 4. Struktur menu
Selanjutnya  dilakukan  imple- mentasi  perancangan  ke  dalam  program berbasis  web.  Tampilan  dari  website adalah sebagai berikut : a. Halaman Depan Pemilik Tampilan  website  bagian  depan  bagi pemilik ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman depan
b. Halaman Tambah Data Barang Tampilan website untuk penambahan data barang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman tambah data barang
c. Halaman Perbarui Aturan Asosiasi Tampilan website untuk memperbarui aturan asosiasi ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman proses penggalian aturan
d. Halaman Depan Konsumen Tampilan  website  bagian  depan  bagi konsumen  ditunjukkan  pada  Gambar
8.

## Gambar 8. Halaman depan konsumen
e. Halaman Detail Barang Tampilan website untuk detail barang sekaligus  rekomendasi  produk  lain ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman detail barang dan rekomendasi
Data  awal  yang  digunakan  untuk pembentukan  aturan  asosiasi  berjumlah 300  data  yang  merupakan  data  transaksi di  Persewaan  Arisona  sejak  tahun  2013. Seluruh  data  transaksi  ini  selanjutnya disiapkan sebelum diproses menggunakan  Algoritma  Apriori.  Aturan asosiasi  yang  terbentuk  adalah  sebagai berikut :
Berdasarkan hasil uji coba, fungsionalitas sistem  telah  berjalan  dengan  baik.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Uji Coba Fungsionalitas Sistem
Fitur Hasil Uji Coba Login pemilik Berhasil Lihat produk Berhasil Lihat detil produk Berhasil Tambah data produk Berhasil Tambah jenis produk Berhasil Hapus data produk Berhasil Tampilkan jenis produk Berhasil Edit data produk Berhasil
Perbarui data rekomendasi Berhasil Lihat daftar transaksi penyewaan Berhasil Lihat daftar transaksi pengembalian Berhasil Lihat laporan transaksi Berhasil Lihat rekomendasi Berhasil Lihat keranjang belanja Berhasil Lihat rekomendasi berdasarkan keranjang belanja Berhasil Lihat daftar harga produk Berhasil Untuk  mengetahui  nilai support dan confidence yang  sesuai,  dilakukan beberapa kali pengujian. Prosedur pengujian adalah dengan mencoba beberapa  kemungkinan  nilai support dan confidence kemudian melihat hasil rekomendasinya.  Dari  hasil  pengujian, disimpulkan  bahwa  jika  nilai  support dibuat  terlalu  tinggi  (>20%),  maka produk yang ditampilkan dalam rekomendasi  jumlahnya  sedikit  bahkan tidak  ada  sama  sekali.  Oleh  karena  itu, sistem  menggunakan  nilai  support  20%. Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.  Pada  Tabel  2  terlihat  bahwa  nilai support yang dibutuhkan untuk memunculkan  kombinasi  minimal  (2 barang)  adalah  20%.  Adapun  nilai confidence dapat  diatur  dibuat  lebih tinggi dari nilai support . Nilai confidence ini  digunakan  untuk  menentukan  barang- barang yang direkomendasikan ke konsumen. Tabel 2. Hasil pengujian algoritma Apriori Kombinasi Barang Nilai Confidence Nilai Support 44,49 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 49,44 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 44,92 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 92,44 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 44,65 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 65,44 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 49,92 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 49,86 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 86,49 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 49,89 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 89,49 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 49,97 2/4*100 = 50% 2/10*100 = 20% 44,49,92 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 92,44,49 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 49,92,44 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 44,49,65 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20% 65,44,49 2/2*100 = 100% 2/10*100 = 20%

## SIMPULAN
Pada penelitian ini, dibuat sebuah website  persewaan  alat-alat  pesta.  Untuk
memudahkan pengguna menentukan barang-barang yang akan disewa,
disediakan  sebuah  fitur  rekomendasi. Fitur  rekomendasi  dibangun  dengan menggabungkan mekanisme collabo- rative filtering dan teknik aturan asosiasi. Metode  aturan  asosiasi  yang  digunakan adalah  Algoritma  Apriori.  Algoritma Apriori  digunakan  untuk  membentuk basis  data  kesukaan  berdasarkan  data transaksi. Data transaksi menyimpan data barang-barang yang disewa oleh konsumen dalam satu transaksi. Implementasi Algoritma Apriori menghasilkan  basis  data  aturan  yang menggambarkan barang-barang yang disewa  secara  bersamaan.  Basis  data  ini selanjutnya  dijadikan  sebagai  acuan untuk  memberikan  rekomendasi  produk kepada konsumen.
Rekomendasi  produk  ditampil- kan  ketika  konsumen  melihat  detail barang.  Barang  yang  muncul  sebagai rekomendasi  sistem  berasal  dari  basis data  aturan  yang  dibentuk  menggunakan Algoritma Apriori. Untuk dapat menghasilkan  jumlah  kombinasi  barang yang layak, digunakan nilai support 20%. Nilai confidence dari  tiap  aturan  yang dihasilkan  digunakan  untuk  menentukan N-teratas barang yang ditampilkan sebagai barang rekomendasi.

## SARAN
Adapun  saran  bagi  penelitian  di bidang  ini  antara  lain  menambah  jumlah data  transaksi  sehingga  dapat  diperoleh aturan  yang  lebih  kuat  yaitu  memiliki nilai support yang tinggi. Selain itu, pada sistem  yang  telah  dibuat  rekomendasi ditampilkan saat konsumen melihat detail barang.  Untuk  penelitian  selanjutnya, dapat  ditambahkan  fitur  rekomendasi yang  berasal  dari  data  historis  konsumen baik data transaksi maupun data penggunaan web.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.T. Wahyu, and A.W. Anggriawan, “Sistem  Rekomendasi  Paket  Wisata Se-Malang Raya menggunakan
Metode  Hybrid-Content  Based  dan Collaborative”. Jurnal Ilmiah Teknologi  dan  Informasi  ASIA ,  vol.
9, no. 1, pp. 6-13, Februari 2015.
[2]  J.  Fadlil,  and  W.F.  Mahmudy, “Pembuatan  Sistem  Rekomendasi menggunakan  Decision  Tree  dan Clustering”. Kursor ,  vol.  3,  no.  1, pp. 45-54, 2007.
[3] B. Sarwar,  G.  Karypis,  J.  Konstan, and J. Riedl, ”Analysis of
recommendation  algorithms  for  e- commerce”. In Proceedings  of  the 2nd  ACM  conference  on  Electronic commerce , pp. 158-167, 2000.
[4] Y. H. Cho, J. K. Kim, and S. H. Kim,
“A personalized recommender
system  based  on  web  usage  mining and  decision  tree  induction”. Expert
systems with Applications , vol.
23 (3), pp. 329-342,  2002.
[5]    J.J.  Sandvig,  B.  Mobasher,    and  R. Burke, “Robustness of Collaborative
Recommendation Based on Association Rule Mining”. Proceeding  of  the  2007  ACM Conference on Recommender
System , pp. 105-112, Oktober 2007. [6]  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)  :  Studi  Kasus  Percetakan PT  Gramedia”. Jurnal  Telematika MKOM , vol. 4, no. 1, Maret 2012.
[7]  P.N.  Tan,  M.  Steinbach,  and  V. Kumar, Introduction to Data
Mining , Addison Wesley, 2006.
[8]  P. Tanna, and  Y. Ghodasara, “Using
Apriori  with  WEKA  for  Frequent Pattern Mining”. International
Journal  of  Engineering Trends  and
Technology ,  vol.  12,  no.  3,  June 2014. [9]  J.K. Jain, N. Tiwari, M. Ramaiya, “A survey : On association rule mining”. International  Journal  of Engineering Research and
Applications , vol. 3, no. 1, pp. 2065- 2069,  January-February 2013.