## Journal of Scientech Research and Development Volume 6, Issue 1, June 2024
P-ISSN: 2715-6974           E-ISSN: 2715-5846
Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## ANALYSIS OF PURCHASING PATTERNS AT THE WEBSITE-BASED SAYURKLIK ONLINE STORE USING THE APRIORI METHOD
ANALISIS POLA PEMBELIAN PADA TOKO ONLINE SAYURKLIK BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE APRIORI
Arief Budiman 1 , Tito Sri Handoko 2 , Talitha Desya Salsabila 3 , Juarni Siregar 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika E-mail: ariefbudimann20@gmail.com 1 , talithadesya1331@gmail.com 2 , titosrihandoko23@gmail.com 3 ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Correspondent: Arief Budiman ariefbudimann20@gmail. com Key words:
online store, Sayurklik, Apriori Method, analysis, marketing strategy Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Page: 705 - 714
The  sale  of  vegetables  through  online  stores  is  rapidly  growing  as public interest in a healthy and practical lifestyle increases. This study aims to analyze consumer purchasing patterns at the online vegetable store Sayurklik, which is based on a website, using the Apriori method.
Sales transaction data from the online store was analyzed  using the Apriori  algorithm  to  identify  the  most  common  and  significant purchasing  patterns.  The  results  of  the  analysis  revealed  specific purchasing  patterns  that  can  serve  as  a  basis  for  more  effective marketing  strategies,  such  as  bundling  packages  or  product recommendations.  This  study  provides  valuable  insights  for  online store owners to enhance their services and better understand consumer purchasing behavior.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved.

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden
Arief Budiman ariefbudimann20@gmail. com
Kata kunci: toko online, Sayurklik, Metode Apriori, analisis, strategi pemasaran
Website:
https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Hal: 705 - 714
Penjualan  sayuran  melalui  toko  online  semakin  berkembang pesat seiring dengan meningkatnya minat masyarakat terhadap gaya  hidup  sehat  dan  praktis.  Studi  ini  bertujuan  untuk menganalisis  pola  pembelian  konsumen  pada  toko  online sayurklik berbasis website menggunakan metode Apriori. Data transaksi  penjualan  dari  toko  online  tersebut  dianalisis  dengan menggunakan  algoritma  Apriori  untuk  mengidentifikasi  pola pembelian  yang  paling  umum  dan  signifikan.  Hasil  analisis menunjukkan  adanya  pola  pembelian  tertentu  yang  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  strategi  pemasaran  yang  lebih efektif, seperti paket bundling atau rekomendasi produk. Studi ini memberikan wawasan yang berharga bagi pemilik toko online untuk  meningkatkan  layanan  mereka  dan  memahami  perilaku pembelian konsumen dengan lebih baik.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  industri  ritel  telah  mengalami  transformasi  signifikan dengan  hadirnya  toko  online.  Toko  online  menawarkan  berbagai  kemudahan  bagi konsumen  dalam  melakukan  pembelian,  termasuk  untuk  produk-produk  segar seperti sayur dan buah. Hal ini juga didukung dengan terjadi nya Covid-19 sejak tahun 2020  sehingga  banyak  toko  offline  yang  beralih  menjadi  Toko  Online.  Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik tercatat bahwa pertumbuhan jumlah usaha  Toko  Online  pada  tahun  2022  diperkirakan  meningkat  sebesar  4,46  persen menjadi 2.995.986 usaha.
Kemajuan  teknologi  informasi  membuat  media  penjualan  melalui  internet  semakin beragam jenisnya. Market place merupakan sebuah lokasi jual beli produk dimana seller dan  konsumen  bertemu  di  sebuah  platform.  Media  penjualan  selanjutnya  dapat berupa website yang dimiliki oleh usaha itu sendiri dan digunakan sebagai wadah jual beli.  Perlu  diperhatikan  juga  kendala  yang  mungkin  terjadi,  seiring  meningkatnya jumlah  transaksi  juga  bisa  meningkatkan  kendala  yang  mungkin  terjadi  untuk  itu diperlukan analisis untuk menentukan pola pembelian yang tepat agar lebih efektif dan meningkatkan penjualan melalui rekomendasi produk yang lebih tepat sasaran.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menerapkan  Teknik  Asosiasi  yaitu  teknik  yang digunakan  menemukan  pola  frekuensi  tertinggi  antar  himpunan  itemset.  Dalam teknik asosiasi  ini  terdapat beberapa algoritma diantaranya artificial immune  system , direct  hashing and  pruning, apriori, frequent  pattern  growth dan partition . Dan  peneliti memilih menggunakan metode algoritma apriori.
Menurut Agrawal dan Srikant (1994), algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola menarik dalam dataset transaksi besar, yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan  seperti  analisis  keranjang  belanja,  penataan  produk,  dan  peningkatan strategi pemasaran. Selain itu, dalam penelitian yang dilakukan oleh Herlambang et al. (2020), metode Apriori telah terbukti efektif dalam mengidentifikasi pola pembelian pada  platform  e-commerce  dan  membantu  dalam  menyusun  strategi  rekomendasi produk yang lebih baik.
Penelitian lain oleh Setiawan dan Rahman (2019) menunjukkan bahwa penggunaan Algoritma Apriori pada data penjualan supermarket berhasil mengungkap berbagai pola pembelian yang tidak terlihat sebelumnya. Pola-pola ini  kemudian digunakan untuk mengatur ulang penempatan produk di toko fisik dan meningkatkan penjualan secara signifikan. Selain itu, studi oleh Putri dan Wardhani (2021) juga menekankan pentingnya  analisis  pola  pembelian  menggunakan  algoritma  Apriori  dalam meningkatkan strategi pemasaran di toko online, khususnya dalam hal personalisasi rekomendasi produk untuk setiap pelanggan. Peneliti mengambil data dari salah satu Toko Online yaitu Sayurklik, yang merupakan salah satu platform yang menyediakan layanan pembelian sayur dan buah secara online. Dengan menganalisis data transaksi yang  ada,  diharapkan  dapat  ditemukan  pola  pembelian  yang  tepat  agar  dapat digunakan untuk menjaga dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

## METODE PENELITIAN
Metode  analisis  pola  pembelian  pada  toko online Sayurklik  berbasis website menggunakan  metode Algoritma Apriori.  Metode  ini  merupakan  pendekatan  yang menarik  untuk  memahami  perilaku  pembelian  konsumen  secara online .  Algoritma Apriori  merupakan  salah  satu  teknik  utama  untuk  menemukan  aturan  asosiasi. Algoritma ini didasarkan pada prinsip bahwa setiap subset dari sebuah itemset yang sering muncul juga harus sering muncul. Langkah-langkah nya sebagai berikut:
Langkah pertama, peneliti memulai dengan data selection dari toko online sayurklik, yang mencakup informasi tentang barang-barang yang dibeli oleh pelanggan dalam berbagai transaksi. Langkah kedua, peneliti melanjutkan dengan pre processing yaitu membersihkan data yang tidak dibutuhkan dalam proses data mining .
Langkah  ketiga  yaitu transformation ,  di  tahap  ini  data  yang  telah  melewati  proses langkah kedua ditransformasikan menjadi bentuk file atau database terpisah.
Langkah keempat adalah data mining , dimana peneliti menguraikan semua informasi bermanfaat  yang  merupakan  hasil  proses  olah  data statistics,  mathematics,  artificial intelligence dan machine learning . Setelah dataset ditransformasikan kemudian dataset akan diproses menggunakan teknik algoritma apriori yaitu salah satu dari data mining association .  Dalam  proses  ini  terdapat  beberapa  tahap  meliputi frequent  itemset , association rules dan pengujian association rules .
Dalam membuat bahan itemset terdapat 2 proses di dalamnya yakni penggabungan dan  pemangkasan algoritma apriori  (Djamaludin & Nursikuwagus, 2017). Langkah awal  yang  dilakukan  adalah  menganalisis  pola  frekuensi  dengan  cara  mencari kombinasi itemset yang memenuhi persyaratan minimum nilai support atau disebut frequent itemset. Berikut rumus perhitungan nilai support dengan 1 (satu) item:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan berikut merupakan rumus perhitungan nilai support dengan 2 (dua) item:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Selanjutnya saat pola frekuensi yang tertinggi telah ditentukan, dilakukan pencarian aturan asosiasi sesuai persyaratan minimum confidence melalui perhitungan confidence A→B (Gunadi & Sensuse, 2012). Saat semua nilai support telah di temukan dan pola kombinasi itemset nya  juga  sudah  terbentuk,  dilakukanlah  pembentukan  aturan asosiasi.  Setelahnya  dilakukan  pencarian association  rules melalui  perhitungan  nilai confidence pada  setiap  aturan  asosiasi.  Berikut  merupakan  rumus  perhitungan  nilai confidence :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Langkah selanjutnya yaitu pengujian aturan asosiasi. Pengujian ini diterapkan pada setiap  aturan  asosiasi  yang  sebelumnya  sudah  dibentuk.  Untuk  menguji  tingkat kekuatan setiap aturan asosiasi tersebut maka dilakukan perhitungan kembali dengan nilai lift. Berikut merupakan rumus perhitungan nilai lift :

## 𝐿𝑖𝑓𝑡 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴+𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴∗𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵
Langkah akhir yang harus dilakukan adalah evaluasi. Dalam langkah ini dilakukan evaluasi  terhadap  hasil  dari  proses  data  mining  dengan  cara  menampilkan  aturan asosiasi dimana nilai lift harus lebih dari atau sama dengan 1. Hal ini menandakan nilai lift saling terkait satu sama lain, namun sebaliknya jika nilai liftnya kurang dari 1 (satu) maka tidak akan ditampilkan karena tidak memiliki keterkaitan satu sama lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Prosedur  data mining dengan  menggunakan  algoritma  apriori  terhadap  data-data transaksi penjualan toko online Sayurklik memiliki beberapa tahapan yaitu:

## Data Selection
Dataset yang digunakan terdiri dari item-item seperti tomat merah, kangkung, brokoli, bawang merah, dan lain-lain. Setiap transaksi berisi satu atau lebih item yang dibeli pelanggan. Berikut ini merupakan bentuk data transaksi penjualan.

## Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Toko Online Sayurklik
No Transaksi Item Qty Harga Total Harga Ongkir Total Belanja Tanggal TRX1063626 Brokoli Bawang Merah Wortel Bawang Putih Cabai Merah Tomat 2 1 3 1 2 4 9.900 16.900 5.900 12.900 11.900 5.900 19.800 16.900 17.700 12.900 23.800 23.600 5.000 119.700 2024-03- 30 21:22:40 TRX1063687 Bayam Bawang Merah Wortel Bawang Putih Cabai Merah Tomat 3 2 2 1 3 3 1.900 16.900 5.900 12.900 11.900 5.900 5.700 33.800 11.800 12.900 35.700 17.700 5.000 117.470 2024-03- 27 20:42:38 TRX1087999 Brokoli Tahu Bawang Putih Cabai Merah 1 2 2 1 9.900 6.600 12.900 11.900 9.900 13.200 25.800 11.900 5.000 46.300 2024-03- 21 22:13:09 TRX1088762 Brokoli Tempe Buncis Bawang Putih Tomat 1 2 1 2 4 9.900 8.000 5.900 12.900 5.900 9.900 16.000 5.900 25.800 23.600 5.000 86.200 2024-03- 17 20:45:10 TRX1092555 Buncis Bawang Merah Bawang Putih Jamur Enoki Cabai Merah 3 2 2 4 3 5.900 16.900 12.900 9.900 11.900 17.700 33.800 25.800 39.600 35.700 5.000 157.600 2024-03- 12 21:05:42

## Pre Processing
Dalam tahap ini terdapat 599 data transaksi yang dibersihkan sehingga tidak terdapat atribut tak terpakai lagi. Untuk itu, proses data mining hanya menggunakan kolom Items (lihat Tabel 2).
Tabel 2. Data Transaksi Pre Processing

## Itemset
Brokoli, Bawang Merah, Wortel, Bawang Putih, Cabai Merah, Tomat
Bayam, Bawang Merah, Wortel, Bawang Putih, Cabai Merah, Tomat
Brokoli, Tahu, Bawang Putih, Cabai Merah
Brokoli, Tempe, Buncis, Bawang Putih, Tomat
Buncis, Bawang Merah, Bawang Putih, Jamur Enoki, Cabai Merah

## Transformation
Data  yang  sudah  dibersihkan  akan  dilakukan  transformasi  ke  dalam  format  csv sehingga dapat langsung dilakukan data mining.

## Data Mining
Dataset  yang  sebelumnya  sudah  ditransformasikan  kemudian  dibentuk  ke  dalam aturan asosiasi dengan algoritma apriori. Adapun langkah-langkah dalam tahap ini meliputi: frequent  itemset,  association  rules, dan  pengujian association  rules. Dalam langkah  ini  sudah  mulai  dilakukan  pengembangan  program  ( coding ).  Langkah pertama  yang  dilakukan  adalah frequent  itemset ,  dalam  langkah  ini  dilakukan penentuan  nilai support untuk  masing-masing item .  Cara  yang  digunakan  adalah mencari kombinasi semua item yang memenuhi persyaratan minimum nilai support yaitu  sebesar  0,6.  Dimana  nilai support tersebut  diperoleh  dengan  menggunakan rumus nilai support yang sudah dijelaskan peneliti.
Langkah  selanjutnya, itemset dengan  syarat  nilai  minimum support akan dikombinasikan  dengan itemset lainnya,  lalu  dilakukan  perhitungan  kembali  nilai support -nya. Sedangkan itemset yang tidak memenuhi maka tidak akan dicantumkan pada iterasi selanjutnya. Pola frekuensi dari dua itemset terbentuk berdasarkan itemset dengan syarat nilai minimum support , hal ini dilakukan dengan mengkombinasikan item ke dalam 2 kombinasi itemset (lihat tabel 4).
Tabel 3. Frequent Itemset Iterasi Pertama Itemset Support Brokoli 0,6 Bawang Merah 0,6 Wortel 0,4 Bawang Putih 1 Cabai Merah 0,8 Tomat 0,6 Bayam 0,2 Tahu 0,2 Tempe 0,2 Jamur Enoki 0,2 Buncis 0,4
Tabel 4. Frequent Itemset Iterasi Kedua Itemset Support Brokoli, Bawang Merah 0,2 Brokoli, Bawang Putih 0,6 Brokoli, Cabai Merah 0,4 Brokoli, Tomat 0,4 Bawang Merah, Bawang Putih 0,6 Bawang Merah, Cabai Merah 0,6 Bawang Merah, Tomat 0,4 Bawang Putih, Cabai Merah 0,8 Bawang Putih, Tomat 0,6 Cabai Merah, Tomat 0,4
Setelah diperoleh nilai support untuk jenis dua itemset , hasil ini akan dikombinasikan dengan  itemset  lainnya  dan  dilakukan  perhitungan  kembali  sampai  tidak  dapat terbentuk kombinasi itemset lagi (lihat Tabel 5).
Selanjutnya, nilai support yang sudah didapat serta pola kombinasi itemset yang sudah terbentuk,  dilakukan  pencarian  aturan  asosiasi  melalui  perhitungan  nilai confidence pada setiap aturan asosiasi yang ada (lihat Tabel 6).
Pengujian aturan asosiasi ini dilakukan agar peneliti mengetahui kekuatan dari aturan asosiasi  tersebut.  Untuk  itu  dilakukan  perhitungan  menggunakan  rumus  nilai lift seperti yang sudah peneliti uraikan sebelumnya (lihat gambar 7).
Tabel 5. Frequent Itemset Iterasi Ketiga Itemset Support Bawang Merah, Bawang Putih, Cabai Merah 0,6 Bawang Putih, Cabai Merah, Tomat 0,4 Tabel 6. Pembentukan Aturan Asosiasi Association Rule Confidence {Bawang Merah}→{Bawang Putih} asadang 1 {Cabai Merah}→{Bawang Putih} 1
{Bawang Putih}→{Cabai Merah} 0,8 {Bawang Putih}→{Bawang Merah} 0,6 {Cabai Merah}→{Bawang Merah} 0,75 {Bawang Merah}→{Cabai Merah} 1 Tabel 7. Pengujian Aturan Asosiasi Association Rule Lift {Bawang Merah}→{Bawang Putih} 1 {Cabai Merah}→{Bawang Putih} 1 {Bawang Putih}→{Cabai Merah} 1 {Bawang Putih}→{Bawang Merah} 1 {Cabai Merah}→{Bawang Merah} 1,25 {Bawang Merah}→{Cabai Merah} 1,25

## Evaluation
Menurut hasil dari proses data mining yang sudah dijelaskan, aturan asosiasi dengan pola frekuensi terkuat terdapat pada item bawang merah dengan item cabe merah. Nilai lift yang  dihasilkan  dari  kombinasi  item  tersebut  yaitu  sebesar  1,25,  terbesar diantara itemset lainnya. Maka, nilai yang ditampilkan adalah seluruh itemset yang ada karena memiliki nilai lift lebih dari atau sama dengan 1 (lihat tabel 2).
Berdasarkan  hasil  dari  pembentukan  aturan  asosiasi  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa semua aturan asosiasi tersebut memenuhi syarat minimum nilai lift yaitu lebih dari atau sama dengan 1 (satu) sehingga dapat ditampilkan kepada pengguna. Hasil proses data mining yang  terdapat  pada  tabel  8  dapat  berfungsi  sebagai  informasi  dalam menentukan  keputusan  pola  pembelian  pada  toko online sayurklik.  Informasi keterkaitan  terkuat  antara  Bawang  Merah  dengan  cabe  merah  dapat  digunakan sebagai penentu barang apa saja yang mungkin dapat dipaketkan sehingga memiliki peluang untuk dibeli atau dapat juga digunakan untuk menentukan barang yang akan direkomendasikan kepada pembeli.
Tabel 8. Aturan Asosiasi Association Rule Support Confidence Lift Jika  membeli  Bawang  Merah  maka  akan membeli Bawang Putih 0,6 1 1 Jika  membeli  Bawang  Putih  maka  akan membeli Cabai Merah 0,8 0,8 1 Jika  membeli  Bawang  Merah  maka  akan membeli Cabai Merah 0,6 1 1,25

## Pembahasan
Pengujian  menggunakan  nilai lift terhadap  aturan  asosiatif  yang  telah  terbentuk memiliki tujuan untuk memastikan kelayakan keenam aturan asosiatif yang terbentuk sebagai informasi penunjang pola pembelian. Sebuah aturan asosiatif dapat dikatakan terkait satu sama lain. Apabila nilai lift yang dihasilkan lebih dari atau sama dengan 1 (satu) maka aturan tersebut memiliki keterkaitan yang kuat antar itemset. Namun, jika nilai lift kurang dari 1 maka dapat dikatakan aturan asosiasi tersebut tidak terkait satu sama lain (Wicaksana, Ambarwati, Baskoro, & Aprilla, 2013). Jika demikian maka data tersebut  tidak  dapat  dijadikan  informasi  dalam  pola  pembelian.  Pengujian  nilai lift dilakukan  guna  mengetahui  tingkat  kekuatan  asosiatif  setiap  aturan  yang  telah terbentuk, sebab jika hanya mencari nilai confidence saja maka tidak dapat mengetahui tingkat kekuatannya. Karena, nilai confidence memiliki syarat batas maksimum hanya sampai  dengan  1  (satu),  sedangkan  nilai lift memiliki  syarat  batas  maksimum  tak terhingga tak terhingga.
Berdasarkan  data  diatas  semua  aturan  asosiatif  memiliki  nilai lift dengan  standar persyaratan atau dapat dikatakan bahwa semuanya memiliki keterkaitan antar item. Namun dapat dilihat bahwa item Cabai Merah dengan Bawang Merah atau sebaliknya adalah aturan asosiatif yang memiliki nilai lift terbesar diantara yang lainnya. Dengan perolehan nilai lift sebesar  1,25.  Hasil  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  8,  menyatakan produk  Bawang  Merah  dengan  Cabai  Merah  memiliki  keterkaitan  lebih  kuat dibandingkan dengan Bawang Putih. Berdasarkan informasi ini toko online sayurklik dapat  menentukan  pola  pembelian  dengan  memaketkan  Bawang  Merah  dan  Cabai Merah ataupun dengan cara merekomendasikannya. Adapun pola pembeli yang lain seperti diskon produk Cabai Merah dan Bawang Merah agar pembeli lebih tertarik membeli  kedua  produk  tersebut.  Pola  pembelian  yang  diterapkan  tergantung  dari bagaimana  pelaku  bisnis  toko online sayurklik  sedangkan  informasi  yang  telah dihasilkan hanya sebatas penunjang informasi saja dalam pembentukan strategi pola pembelian.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dalam menerapkan proses data mining melalui rumus diatas  dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  beberapa  pola  pembelian  yang  signifikan dengan nilai support, confidence, dan lift yang tinggi. Pola-pola ini mengindikasikan bahwa adanya keterkaitan antara satu sama lain. Dapat terlihat dalam hasil penelitian bahwa nilai lift tertinggi terdapat dalam itemset Bawang Merah dengan Cabai Merah yaitu sebesar 1.25, hal ini dapat dikatakan bahwa itemset ini memiliki keterkaitan yang kuat atau bisa diunggulkan dalam strategi pola pembelian.
Dengan  memanfaatkan  hasil  analisis  ini,  Sayurklik  dapat  menyusun  strategi pemasaran  yang  lebih  efektif,  seperti  menawarkan  paket  produk  atau  memberikan rekomendasi pembelian berdasarkan pola pembelian yang teridentifikasi. Selain itu, pemahaman  tentang  preferensi  pelanggan  dapat  membantu  toko  dalam mengoptimalkan pengelolaan stok dan meningkatkan pengalaman belanja online bagi pelanggan.
Studi  ini  menegaskan  bahwa  analisis  pola  pembelian  dengan  metode  ini  dapat menjadi  alat  yang  berguna  dalam  pengambilan  keputusan  strategis  untuk meningkatkan kinerja bisnis. Data transaksi yang lebih banyak dan terkini disarankan
untuk  digunakan  dalam  analisis  selanjutnya  guna  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat dan relevan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal,  R.,  &  Srikant,  R.  (1994). Fast  Algorithms  for  Mining  Association  Rules .  In Proceedings  of  the  20th  International  Conference  on  Very  Large  Data  Bases, VLDB (pp. 487-499).
Herlambang,  A.,  Indrawati,  T.,  &  Susanto,  A.  (2020).  Penerapan  Algoritma  Apriori untuk Analisis Pola  Pembelian  pada  E-commerce.  Jurnal  Teknologi  Informasi dan Terapan, 9(2), 123-130.
Setiawan, D., & Rahman, A. (2019). Implementasi Algoritma Apriori dalam Analisis Pola Pembelian Konsumen di Supermarket. Jurnal Sistem Informasi, 15(1), 45- 58.
Putri,  R.,  &  Wardhani,  S.  (2021).  Analisis  Pola  Pembelian  pada  Toko  Online Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Meningkatkan  Strategi  Pemasaran. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 12(3), 210-223.
Gunadi, G., & Sensuse, D. I. (2012). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) : Telematika, 4(1),
118 – 132. Diambil dari https://journal.budiluhur.ac.id/index.php/telematika/article/view/164/158
Wicaksana, I. W. S., Ambarwati, L., Baskoro, D. A., & Aprilla, D. C. (2013). Belajar Data Mining dengan RapidMiner (R. Sanjaya, ed.). Jakarta: Dennis