Abstrak—Data penjualan pada perusahaan manufaktur selalu bertambah setiap hari seiring dengan terjadinya transaksi yang dilakukan pelanggan. Hal ini perlu didukung dengan adanya pengelolaan data yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan. Selama ini agen PT. XYZ belum mempunyai sistem yang terintegrasi di Surabaya untuk menggunakan seluruh data yang dimilikinya untuk proses pengambilan keputusan. Penulis melakukan pengerjaan penelitian  dengan membuat sebuah data warehouse yang digunakan untuk mengelola data dalam jumlah besar, dalam studi kasus ini adalah data penjualan harian agen PT.XYZ. Selain itu pemanfaatan pengambilan keputusan dari data penjualan yang terhitung besar ini juga perlu dilakukan. Salah satu caranya adalah dengan melakukan penggalian asosiasi untuk memberikan rekomendasi produk cross-selling. Metode yang digunakan dalam pengerjaan penelitian  ini adalah metode association rule mining, dengan metode ini akan ditemukan sebuah pola dari data transaksi penjualan dari periode sebelumnya mengenai hubungan keterkaitan antar variabel sehingga diketahui kecenderungan produk yang akan dibeli oleh pelanggan bersamaan dengan produk tertentu. Hasil yang diharapkan dari penelitian  ini adalah rekomendasi produk cross-selling dari proses penggalian asosiasi terhadap data penjualan agen PT. XYZ. Dan dapat membantu agen PT. XYZ dalam melakukan pengelolaan data dan pengambilan keputusan.
Kata kunci —D ata warehouse, penjualan, association rule mining, cross-selling.

## I. PENDAHULUAN
ERUSAHAAN  manufaktur mempunyai berbagai macam proses bisnis, salah satunya adalah penjualan produk. Penjualan produk pada proses bisnis perusahaan manufaktur adalah hal yang penting untuk mendapatkan profit. Untuk meningkatkan penjualan produk salah satu caranya adalah
dengan mengetahui potensi produk dan perilaku pelanggan. Dengan mengetahui potensi produk dan perilaku pelanggan maka  perusahaan  dapat memberikan rekomendasi produk berdasarkan cross-selling untuk meningkatkan penjualan produk. Ketika perusahaan menjalankan strategi cross-selling maka fokus perusahaan adalah untuk menjual lebih banyak produk kepada pelanggan yang sudah ada ( existing customer ) dibandingkan untuk mendapatkan pelanggan baru [1]. Menurut M. Waxman perusahaan harus mengeluarkan sepuluh kali lipat pengeluaran untuk mendapatkan pelanggan baru daripada mempertahankan pelanggan yang sudah terdaftar menjadi seorang member di sebuah agen tertentu.
Studi kasus pada penelitian  ini adalah PT. XYZ, yaitu sebuah perusahaan manufaktur yang memiliki agen di beberapa kota di Indonesia. Salah satu agennya berada di kota Surabaya. Selama ini PT. XYZ belum mempunyai sistem yang terintegerasi di Surabaya untuk menggunakan seluruh data yang dimilikinya untuk proses pengambilan keputusan dalam menetapkan strategi CRM. Data penjualan yang dimiliki oleh PT. XYZ masih terpisah antar satu agen dengan agen yang lain sehingga pengelolaan data kurang maksimal untuk dilakukan.
Berdasarkan permasalahan diatas, maka agen PT. XYZ harus membuat membuat data warehouse sebagai salah satu alternatif bagi perusahaan  untuk penyimpanan data yang nantinya dapat memperbaiki pengolahan dan penggalian data yang dilakukan oleh agen. Dalam pengolahan ini, agen PT. XYZ dapat melihat kecenderungan pelanggan untuk membeli produk berdasarkan kombinasi data historis penjualan yang telah dimiliki oleh PT. XYZ. Metode yang digunakan adalah algoritma apriori untuk menemukan pola asosiasi antar variabel yang terdapat pada data penjualan harian agen PT. XYZ.
Setelah pola asosiasi antar variabel sudah ditemukan, maka dari pola tersebut perlu dilakukan pemilihan pola untuk melakukan cross-selling produk yang ditawarkan ke pelanggan.  Pemilihan pola ini harus dilakukan untuk pola yang memiliki nilai asosiasi yang tinggi. Pola-pola yang dihasilkan ini dapat membantu agen PT. XYZ untuk

## Penggalian Pola Asosiasi pada Data Warehouse Agen Perusahaan Manufaktur Menggunakan Microsoft SQL Server (Studi Kasus: PT. XYZ)
Andhika Putra Cahyarifian, Rully Agus Hendrawan, Retno Aulia Vinarti Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Sukolilo, Surabaya 60111 E-mail: vaulia@gmail.com
mendukung keputusan dalam perekomendasian cross-selling kepada pelanggan yang dalam hal ini merupakan program CRM.
Data yang digunakan untuk pengerjaan  penelitian  ini adalah data penjualan agen PT. XYZ yang  termasuk dalam jenis data time series. Data penjualan ini didapat dari transaksi yang setiap harinya dilakukan oleh pelanggan selama satu tahun, yang berarti datanya termasuk data yang besar. Oleh karena  itu metode yang cocok digunakan untuk menangani itemset yang besar adalah association rule mining [6].
Penelitian sebelumnya yang menggunakan metode association rule mining menghasilkan bahwa association rule mining dapat meningkatkan performa dari pola asosiasi yang dihasilkan untuk mencakup tipe data yang beragam dari sumber data yang constraint-based dan user-guided [6]. Metode ini juga dapat digunakan untuk peramalan ekonomi sebuah negara yang dikombinasikan dengan metode Artificial Neural Network  [2]. Association rule mining ini juga dapat digunakan untuk meramalkan kecenderungan produk sehingga dapat dijadikan untuk rekomendasi cross-selling [7].
Dari penelitian yang telah dilakukan,  pada pengerjaan penelitian  ini, penulis akan membuat data warehouse dan akan melakukan association rule mining dari data warehouse yang dibuat tersebut.  Sehingga dapat diketahui pola yang dapat dijadikan rujukan untuk melakukan cross-selling . Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu agen PT. XYZ untuk meningkatkan pengelolaan  data penjualan dan melakukan rekomendasi cross-selling kepada pelanggan sehingga dapat meningkatkan profit dari perusahaan.

## II. METODE
Berikut ini adalah Gambar metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian.

## A. Perancangan ETL
Tahap perancangan ini perlu dilakukan untuk mengetahui arsitektur data warehouse yang akan digunakan pada agen PT. XYZ. Perancangan arsitektur data warehouse meliputi arsitektur logical yang menunjukkan desain dari suatu sistem berdasarkan  Gambaran hubungan secara logika yang terjadi antar bagian subsistem didalamnya.
Perancangan data warehouse dimulai dari perumusan permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan kemudian dilanjutkan dengan pencarian data yang dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan yang ada. Setelah data-data yang ada berhasil dikumpulkan maka data-data tersebut disaring dan ditransformasikan sehingga menjadi bentuk database yang konsisten dan terintegrasi. Hasil dari transformasi data dimasukkan ke suatu tempat media penyimpanan yang memiliki daya tampung yang besar. Perancangan arsitektur logikal dari agen PT. XYZ dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1. Diagram alur metodologi pengerjaan.
Gambar. 2. Arsitektur perancangan ETL.
Gambar. 3. Proses ETL Berhasil.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Proses Pembuatan Data Warehouse
Pada  Gambar  2  ditunjukkan proses pembuatan ETL berhasil dilakukan dengan adanya warna hijau pada tahap ETL setelah dilakukan running ETL.
Sumber
Penyimpanan
Gambar. 3. Star schema.
Tabel 1. Kebutuhan Laporan dan Informasi No Jenis laporan Data yang dibutuhkan Kebutuhan informasi 1 Laporan penjualan - Nomor faktur - Tanggal transaksi - Bulan - Nama produk - Jumlah produk - Total harga Hasil penjualan dari segi jumlah dan pemasukan setiap bulan dari semua toko agen PT. XYZ 2 Laporan penjualan tiap toko - Nama toko - Nama produk - Bulan - Jumlah produk - Total harga
Hasil penjualan dari segi jumlah dan
pemasukan setiap bulan dari tiap-tiap toko 3 Laporan pelanggan - Nama pelanggan - Nomor faktur - Nama produk - Jumlah produk Pelanggan yang melakukan transaksi pada agen PT. XYZ dengan intensitas transaksi yang pernah dilakukan 4 Laporan faktur - Tanggal transaksi - Nomor faktur
- Nama produk - Jumlah produk - Total harga Faktur yang telah keluar ketika pelanggan melakukan transaksi beserta produk yang ada di dalamnya.
Setelah seluruh proses ETL telah berhasil dilakukan, maka selanjutnya adalah membentuk skema database sesuai dengan  kebutuhan  agen PT. XYZ. Pengerjaan penelitian  ini menggunakan star schema pada Microsoft SQL Server seperti pada Gambar 3.
Pada pengerjaan penelitian ini data warehouse yang dibuat dapat menghasilkan beberapa macam cube berdasarkan kebutuhan laporan yang menampilkan berbagai macam informasi sesuai dengan kebutuhan dan membantu meningkatkan proses bisnis agen PT. XYZ. Cube yang dapat dibentuk tersebut antara lain seperti pada Tabel 1:
Penggunaan cube untuk menunjang proses bisnis agen PT. XYZ sehingga lebih cepat untuk mengelola data laporan yang harus dibuat seperti pada Gambar 4.
Gambar. 4. Perbandingan pembuatan lapoan manual dan cube .
Start
Memilih Microsoft Association Rules Memilih dimensi sebagai parameter Memilih atribut pada tabel parameter Memilih dimensi yang digunakan sebagai measure Proses Association Rules Mining Rule yang dihasilkan Analisis Hasil End
Gambar. 4. Proses Microsoft Association Rules.

## B. Penerapan Association Rule Mining
Pengerjaan association rule mining ini menggunakan Microsoft Visual Studio dengan memanfaatkan fungsi Microsoft Association Rules. Untuk melakukan proses association rule mining dalam Microsoft Visual Studio ikuti langkah pada Gambar 5.
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan memilih algoritma yang akan digunakan untuk melakukan proses mining. Dalam pengerjaan penelitian ini yang dipakai adalah Microsoft Association Rules, karena tujuannya adalah untuk menemukan pola kecenderungan produk yang dibeli secara bersamaan.
Pada tahap pertama ini penulis melakukan penggalian asosiasi keterkatian produk dengan dim_faktur, dim_pelanggan dan dim_waktu.  Pada penggalian ini dihasilkan nilai probability dan importance . Nilai probability berkisar antara 0-1, apabila nilai probability 1 maka kemungkinan terjadinya pasti terjadi, 0,5 jarang terjadi atau dalam artian ragu-ragu dan <  0,5 cenderung tidak akan terjadi.
Nilai importance ini memiliki rentang dan arti sebagai berikut:
1. Nilai importance > 1, berarti kedua item mempunyai korelasi positif
2. Nilai importance = 1, berarti kedua item merupakan produk yang independen
3. Nilai importance < 1, berarti kedua item mempunyai korelasi negatif
Tabel 2. Hasil Penggalian Pola Asosiasi Rule Support Probability Impor tance Khazanah Manjakani Sarapat = Existing  Kristal Fresh = Existing 0,0069 0,576 0,740 DC Musk Blossom Hand & Body = Existing, Nn Liquid Chlorofyl = Existing  Mildura Cereal Low = Existing. 0,024 0,53 0,852 Bioglo Body lotion = Existing, Nn Hi C Fruit Chewebles = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,018 0,89 0,538 Avelon HFC & Scalp Repair = Existing  Avelon HFC & Hair = Existing. 0,06 0,482 1,36 Bioglo Shape & Trim = Existing, Lelan Burst Serum = Existing  Nn Liquid Chlorofyl = Existing 0,06 1 0,235 Bioglo Visibly Milk = Existing, Nn Hi C Fruit Chewebles = Existing  Nn Liquid Chlorofyl = Existing. 0,06 1 0,235 Bioglo Shape & Trim = Existing, Bioglo Cherry Pink Lip = Existing  Nn Liquid Chlorofyl = Existing. 0,06 1 0,232 Mildura Instant Ginger = Existing, Bioglo Cherry Pink Lip = Existing  Kristal Fresh = Existing 0,08 1 0,153
Instant Slim Camisol L = Existing, Mildura Black Glutinous =
Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,07 1 0,149
Nn Mixed Berry Plus = Existing, Nn Bilberry Eyebright Plus =
Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,07 1 0,148 DC Musk Blossom Body Powder =
Existing, Lelan Burst Serum =
Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,069 1 0,145 Bioglo Skin Gel = Existing -> Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143 Nn Calcium Plus = Existing, Bioglo Cherry Pink Lip = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,069 1 0,145
Bioglo Rose Hip Oil = Existing, DC Musk Blossom Hand & Body
= Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143
Bioglo Rose Hip Oil = Existing,
Mildura Black Glutinous = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143 Nano Tech = Existing, Nn Bilberry Eyebright Plus = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143
Certified Org Spi 200mg-300 =
Existing, Lelan Burst Serum = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143
Bioglo Goats Milk Body = Existing, DC Musk Blossom Hand
& Body = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143
Bioglo Deodorant Snowhite = Existing, Nn Liquid Chlorofyl =
Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143 Bioglo Shape & Trim = Existing, Lelan Burst Serum = Existing  0,065 1 0,143
Rule Support Probability Impor tance
Kristal Fresh = Existing.
Supa EPA = Existing, Mildura Black Glutinous = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,065 1 0,143 Bioglo Goats Milk Body = Existing, Lelan Burst Serum = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,06 1 0,140 Bio Pure Aloe Perfecting = Existing, Mildura Black Glutinous = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,06 1 0,140 Bioglo Shape & Trim = Existing, Bioglo Cherry Pink Lip = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,06 1 0,140 Mildura Coffee Ginseng = Existing, Lelan Burst Serum = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,06 1 0,140
Tabel 3. Hasil Penghitungan Akurasi, Recall dan Precision Rule Akurasi Recall Precision Khazanah Manjakani Sarapat = Existing  Kristal Fresh = Existing 0,87 0,50 0,06
Avelon HFC & Scalp Repair =
Existing  Avelon HFC & Hair = Existing 0,87 0,43 0,83
Bioglo Shape & Trim = Existing,
Lelan Burst Serum = Existing  Nn Liquid Chlorofyl = Existing. 0,64 1 0,1 Bioglo Rose Hip Oil = Existing, Mildura Black Glutinous = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,4 0,875 0,09 Bioglo Shape & Trim = Existing, Lelan Burst Serum = Existing  Kristal Fresh = Existing. 0,4 1 0,06

## C. Hasil Penggalian Asosiasi
Penggalian pola asosiasi mendapatkan beberapa pola yang terbentuk dari ketiga parameter yang digunakan yaitu, dim_faktur, dim_pelanggan dan dim_waktu. Pola-pola yang terebentuk dapat dilihat pada Tabel 2.
Kemudian untuk proses validasi penulis melakukan wawancara langsung terhadap agen PT. XYZ. Wawancara yang dilakukan ini terkait dengan pola yang muncul dan mengenai alasan kenapa sampai pola ini bisa muncul yang berasal langsung dari agen PT. XYZ. Dari proses ini, semua pola yang ditemukan dinyatakan valid oleh agen PT. XYZ.

## D. Pengukuran ketepatan Pola Asosiasi
Pada proses pengukuran ketepatan ini, dilakukan penggalian pada data testing yang kemudian dicocokan dengan pola yang telah terbentuk sebelumnya. Namun, hanya beberapa pola yang muncul kembali pada proses penggalian asosiasi data testing . Pada tahap ini dihitung nilai akurasi, recall dan precision dari pola yang terbentuk. Beberapa pola yang juga terbentuk pada data testing , antara lain seperti pada Tabel 3.
Tingkat kedekatan antara nilai prediksi dan nilai aktual ditunjukkan dengan nilai akurasi. Sedangkan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi dalam database ini ditunjukkan dengan nilai
recall .  Dan  tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem ditunjukkan dengan nilai precision .

## IV. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang diperoleh dari penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pembuatan data warehouse dapat membantu agen PT.
XYZ dalam menyimpan dan mengelola data penjualan karena semua data penjualan tergabung jadi satu di data warehouse . Selain itu, data warehouse juga dapat membantu pihak manajemen agen PT. XYZ dalam mengambil keputusan dengan melakukan proses pembuatan cube . Hal ini terbukti lebih cepat seperti hasil yang telah dilakukan di uji coba pada bab 5.3.
2. Berdasarkan hasil  analisis penerapan association rule mining pada Microsoft SQL Server yang penulis lakukan, menghasilkan beberapa pola yang bisa dijadikan untuk rekomendasi cross-selling, yaitu pola dengan nilai importance lebih dari 1. Pola ini memiliki korelasi positif antar produk yang ada didalamnya, yaitu jika pelanggan membeli Avelon HFC & Scalp Repair maka pelanggan juga akan membeli Avelon HFC & Hair.
3. Terdapat pola yang pasti akan terjadi pada transaksi berikutnya, yaitu pola yang memiliki nilai probability atau probability 1. Namun pola ini tidak dapat dijadikan rekomendasi cross-selling karena korelasi negatif yang dimilikinya, antara lain:
a) Jika pelanggan membeli Khazanah Manjakani Sarapat maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
b) Jika pelanggan membeli Avelon HFC & Scalp maka pelanggan juga akan membeli Avelon HFC & Hair.
c) Jika pelanggan membeli Bioglo Shape & dan Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Nn Liquid Chlorofyl.
d) Jika pelanggan membeli Bioglo Visibly Milk dan Nn Hi C Fruit Chewebles maka pelanggan juga akan membeli Nn Liquid Chlorofyl.
e) Jika pelanggan membeli Bioglo Shape & Trim dan Bioglo Cherry Pink Lip maka pelanggan juga akan membeli Nn Liquid Chlorofyl.
f) Jika pelanggan membeli Mildura Instant Ginger dan Bioglo Cherry Pink Lip maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
g) Jika pelanggan membeli Instant Slim Camisol L dan Mildura Black Glutinous maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
h) Jika pelanggan membeli Nn Mixed Berry Plus dan Nn Bilberry Eyebright Plus maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
i) Jika pelanggan membeli DC Musk Blossom Body Powder dan Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
j) Jika pelanggan membeli Bioglo Skin Gel maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
k) Jika pelanggan membeli Nn Calcium Plus dan Bioglo Cherry Pink Lip maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
l) Jika  pelanggan membeli Bioglo Rose Hip Oil dan DC Musk Blossom Hand & Body maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
m) Jika pelanggan membeli Bioglo Rose Hip Oil dan Mildura Black Glutinous maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
n) Jika pelanggan membeli Nano Tech dan Nn Bilberry Eyebright Plus maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
o) Jika pelanggan membeli Certified Org Spi 200mg- 300 dan  Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
p) Jika pelanggan membeli Bioglo Goats Milk  Body dan DC Musk Blossom Hand & Body maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
q) Jika pelanggan membeli Bioglo Deodorant dan Nn Liquid Chlorofyl maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
r) Jika pelanggan membeli Bioglo Shape & Trim dan Lelan Burst  Serum maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
s) Jika pelanggan membeli Supa EPA dan Mildura Black Glutinous maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
t) Jika pelanggan membeli Bioglo Goats Milk Body dan Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
u) Jika pelanggan membeli Bio Pure Aloe Perfecting dan Mildura Black Glutinous maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
v) Jika pelanggan membeli Bioglo Shape & Trim dan Bioglo Cherry Pink Lip maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
w) Jika pelanggan membeli Mildura Coffee Ginseng dan Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
4. Terdapat beberapa pola yang nilai importance dan probabilitnya <1, yang artinya tidak dapat dijadikan rekomendasi cross-selling, antara lain:
a) Jika pelanggan membeli Khazanah Manjakani Sarapat maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
b) Jika pelanggan membeli DC Musk Blossom Hand & Body dan Nn Liquid Chlorofyl maka pelanggan juga akan membeli Mildura Cereal Low.
c) Jika pelanggan membeli Bioglo Body lotion dan Nn Hi  C Fruit Chewebles  maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh.
5. Hanya terdapat beberapa pola yang bisa digunakan untuk mengukur ketepatan karena pola-pola tersebut juga muncul dalam penggalian yang dilakukan dengan menggunakan data testing , antara lain:
a) Jika pelanggan membeli Khazanah Manjakani Sarapat maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh dengan nilai akurasi 87%.
b) Jika pelanggan membeli Avelon HFC & Scalp maka pelanggan juga akan membeli Avelon HFC
& Hair dengan nilai akurasi 87%.
c) Jika pelanggan membeli Bioglo Shape & dan Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Nn Liquid Chlorofyl dengan nilai akurasi 64%.
d) Jika pelanggan membeli Bioglo Rose Hip Oil dan Mildura Black Glutinous maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh dengan nilai akurasi 40%.
e) Jika pelanggan membeli Bioglo Shape & Trim dan Lelan Burst Serum maka pelanggan juga akan membeli Kristal Fresh dengan nilai akurasi 40%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Cashin, J. R. (2003). Implementation of A Cross-selling Strategy For A Large Midwestern Healthcare Equipment Company. Carbandole: Southern Ilionis University.
[2] Defit, S. N. (2001). An Economic Forecasting Based on Association Rules and Neural Network. Jurnal Teknologi Maklumat , 42-45.
[3] Hammergen, T. C. (2009). Data Warehousing For Dummies, 2nd
Edition. Canada: Wiley Publishing, Inc.
[4] Jukic, N. &. (2005). Comprehensive Data Warehouse Exploration with Qualified Assocaition-Rule Mining. Science Direct .
[5] R. Agrawal, R. S. (1994). Fast Algorithms for Mining Association. Proceeding of International Conference on Very Large Databaase. San Fransasisco: Morgan Kaufman.
[6] Sung, S. Y. (2003). Forecasting Association Rules. IEEE Transactions on
Knowledge And Data Engineering, Vol. 15, No. 6 , 1448-1459.
[7] Tama, B. A. (2010). Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Association Rules dalam Konteks CRM. Jurnal Generic , 35-38.
[8] Tan, P. N. (2006). Introduction to Data Mining. Boston: Pearson Education, Inc.