## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Data Mining Penerapan Asosiasi Apriori Dalam Penentuan Pola Penjualan
Firdo Andri Saputra, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 firdoedho@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Correspondence Author Email: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 07/08/2023; Accepted: 21/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak− Penjualan  merupakan  hal  yang  tak  terpisahkan  dari  kehidupan  sehari-hari,  di  mana  setiap  orang  secara  rutin melakukan transaksi jual beli yang berdampak besar bagi pertumbuhan ekonomi. Bagi para pebisnis yang bergerak di bidang penjualan, seperti pemilik coffee shop, strategi untuk meningkatkan jumlah penjualan dan laba menjadi hal krusial. Dengan aktivitas  transaksi  harian  yang  terus  meningkat,  data  penjualan  tersebut  bukan  sekadar  arsip  biasa,  melainkan  memiliki potensi  untuk  diolah  menjadi  informasi  berharga  guna  meningkatkan  penjualan.  Namun,  seringkali  terjadi  masalah  ketika stok  item  yang  diinginkan  oleh  konsumen  tidak  tersedia  atau  habis  karena  kurangnya  pengelolaan  stok  yang  baik  oleh karyawan coffee shop. Akibatnya, data transaksi penjualan yang ada hanya terabaikan dan tidak dimanfaatkan secara optimal, menyebabkan  kerugian  karena  persediaan  menu  tidak  terkontrol dengan  baik.  Sebaliknya,  data  transaksi  sebelumnya  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian  pelanggan,  sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  jika  pelanggan membeli  menu  A,  kemungkinan  besar  akan  membeli  menu  B  juga.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  solusi  yang dapat  diterapkan  adalah  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang  telah  terkumpul.  Data  ini  mengandung  informasi berharga  yang  bisa  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dan  memperoleh  pengetahuan  baru  tentang  pola  penjualan  di coffee shop, sehingga pengelolaan persediaan menu dapat lebih terstruktur dan jumlah persediaan menu yang tidak diminati dapat  dikurangi.  Untuk  mencapai  persediaan  yang  ideal,  peneliti  menggunakan  metode  Data  Mining,  khususnya  metode Assosiasi  dengan  Apriori.  Namun,  pencarian  support  hanya  dilakukan  hingga  3  set  item  tanpa  ditemukan  kombinasi  yang memenuhi  batas  minimum  support,  sehingga  proses  tersebut  dihentikan.  Untuk  melanjutkan  pencarian  nilai  confidence, digunakan  gabungan  2  set  item  (L2)  yang  memenuhi  syarat  untuk  membentuk  asosiasi.  Hasil  analisis  dengan  metode  ini menghasilkan tiga aturan asosiasi yang berharga untuk meningkatkan penjualan, yaitu "Jika membeli cappuccino maka akan membeli donat" dengan confidence 0,65, "Jika membeli donat maka akan membeli cappuccino" dengan confidence 0,93, dan "Jika membeli muffin maka akan membeli cappuccino" dengan confidence 0,83.
Kata Kunci: Data Mining; Asosiasi; Apriori; Penjualan
Abstract− Sales  are  an  integral  part  of  everyday  life,  where  everyone  routinely  makes  buying  and  selling  transactions  that have  a  major  impact  on  economic  growth.  For  business  people  engaged  in  sales,  such  as  coffee  shop owners,  strategies  to increase sales and profits are crucial. With daily transaction activity that continues to increase, this sales data is not just an ordinary archive, but has the potential to be processed into valuable information to increase sales. However, problems often occur when the stock of items desired by consumers is not available or runs out due to a lack of good stock management by coffee shop employees.  As a result, existing sales transaction data are simply neglected and not utilized optimally, causing losses  due  to  menu  inventory  not  being  properly  controlled.  Conversely,  previous  transaction  data  can  be  used  to  identify customer purchasing patterns, so that it can be concluded that if a customer buys  menu A, it is likely that he will also buy menu  B.  To  overcome  these  problems,  a  solution  that  can  be  applied  is  to  utilize  sales  transaction  data  that  has  been collected. This data contains valuable information that can be used to make decisions and gain new  knowledge about sales patterns in coffee shops, so that menu inventory management can be more structured and the amount of menu inventory that is  not  in  demand  can  be  reduced.  To  achieve  an  ideal  inventory,  researchers  use  data  mining  methods,  especially  the association  method  with  Apriori.  However,  the  search  for  support  was  only  carried  out  for  up  to  3  sets  of  items  without finding a combination that met the minimum support limit, so the process was stopped. To continue the search for confidence values,  a  combination  of  2  sets of  items  (L2)  that  meet  the  requirements  is  used  to  form  an  association.  The  results  of  the analysis with this method produce three valuable association rules to increase sales, namely "If you buy cappuccino, you will buy donuts" with a confidence of 0.65, "If you buy donuts, you will buy cappuccino" with a confidence of 0.93, and "If you buy muffin will buy cappuccino" with a confidence of 0.83.
Keywords : Data Mining; Association; A priori; Sales

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  adalah  satu  kata  yang  tidak  terlepas  dari  kehidupan  sehari-hari,  setiap  orang  tentunya  melakukan transaksi  jual  beli  dan  tranasaksi  sangat  berpengaruh  bagi  pertumbuhan  ekonomi.  Bagi  para  pebisnis  yang menjalankan  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  tentunya  memerlukan  strategi  untuk meningkatkan jumlah penjualan dengan laba yang setinggi-tingginya, seperti sebuah coffee shop yang memiliki aktivitas transaksi penjualan  harian, jumlah data terus  meningkat seiring  waktu. Data ini tidak hanya berfungsi sebagai  arsip,  tetapi  juga  memiliki  potensi  untuk  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berharga untuk  meningkatkan  penjualan  obat.  Salah  satu  masalah  yang  sering  muncul  adalah  ketidaktersediaan  atau kehabisan  stok  item  yang  diinginkan  oleh  konsumen,  yang  disebabkan  oleh  kurangnya  perhatian  dalam mengelola  stok  oleh  karyawan  coffee  shop.  Data  transaksi  penjualan  yang  ada  seringkali  hanya  menjadi  arsip yang  tidak  dimanfaatkan  secara  optimal.  Hal  ini  menyebabkan  kerugian  bagi  coffee  shop  tersebut  karena persediaan  menu  tidak  terkontrol  dengan  baik.  Selain  itu,  data  transaksi  sebelumnya  dapat  juga  digunakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
sebagai penentuan apabila customer membeli menu A, dia kemungkinan akan membeli menu B sehingga adanya sebuah konklusi dari kondisi tersebut.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  memanfaatkan  data transaksi penjualan  yang telah terkumpul. Kumpulan data tersebut  mengandung informasi  yang berharga,  yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dan memperoleh pengetahuan baru tentang pola penjualan coffee shop  sehingga  lebih  terstruktur  dan  menu  yang  tidak  terlalu  diminati  dapat  dikurangi  jumlah  persediaannya. Untuk mencapai persediaan yang ideal, analisis data penjualan dengan menggunakan metode Data Mining. Data mining  adalah  suatu  bidang  interdisipliner  yang  menggabungkan  teknik-teknik  dari  pembelajaran  mesin, pengenalan  pola,  statistik,  basis  data,  dan  visualisasi.  Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  dan mengekstraksi  informasi  yang  berharga  dari  sekumpulan  data  besar  dalam  database.  Ada  5  kelompok  yang disediakan data mining yaitu Assosiasi, Prediksi, Clustering, Klasifikasi dan Estimasi[1][2][3][4][5]. Dari kelima kelompok  tersebut,  maka  peneliti  menggunakan  salah  satu  metode  Assosiasi  yaitu  Apriori.  Algoritma  Apriori merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  himpunan  item  yang  sering  muncul  (frequent itemset) dengan menggunakan teknik asosiasi aturan (association rule) sehingga membentuk pola baru[6][7][8].
Ada  berapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  topik  permasalahan  yang  serupa  dengan  penelitian yang  saya  buat,  baik  berupa  metode  penerapan  ataupun  objek  penelitian  yang  diteliti,  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya akan dijadikan sebagai acuan (referensi) untuk memudahkan peneliti dalam penyelesaian penelitian yang sedang dilakukan. Penelitian yang dilakukan oleh Windah Sahara, dkk pada tahun 2022, mereka melakukan penelitian di salah satu toko penjual alat camping, AM Camping memiliki sejumlah besar transaksi penjualan yang dapat dianalisis guna meningkatkan penjualan peralatan di toko mereka. Salah satu permasalahan yang  sering  muncul  di  toko  tersebut  adalah  kurangnya  persediaan  peralatan  camping  yang  dibutuhkan  oleh konsumen  karena  kurangnya  perhatian  dari  pemilik  terhadap  stok  yang  tersedia.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, penulis  tersebut  menggunakan  metode  datamining  asosiasi  dengan  algoritma  apriori.  Penelitian  tersebut menghasilkan  8  aturan  yang  memenuhi  persyaratan  confidence  minimum  50%,  namun  karena  terdapat  itemset yang  sama,  hanya  satu  aturan  dipilih  untuk  setiap  itemset  sehingga  didapatkan  5  aturan  final.  Aturan-aturan tersebut mengindikasikan hubungan antara pembelian beberapa peralatan camping, misalnya, pembelian Carrier 60  L  yang  berkaitan  dengan  kemungkinan  besar  pembelian  Tabung  Gas,  pembelian  Kompor  Petak  yang berkaitan  dengan  kemungkinan  besar  pembelian  Tabung  Gas,  pembelian  tali  frem  yang  berkaitan  dengan kemungkinan pembelian Tabung Gas, pembelian manset yang berkaitan dengan kemungkinan besar pembelian Tabung Gas, dan pembelian Tabung Gas yang berkaitan dengan kemungkinan besar pembelian tali frem [9].
Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2022 oleh Syahriani Syahriani, Penelitian tersebut dilakukan pada  PT  Global  Vision  ,  dimana  perusahaan  tersebut  mengimplementasikan  teknologi  terkini  untuk meningkatkan kinerja karyawan dan profit perusahaan. Namun, mereka menghadapi tantangan dalam merancang strategi pemasaran bisnis karena kurangnya panduan khusus dan masih mengandalkan perkiraan semata. Selain itu, perusahaan tersebut mengalami kesulitan dalam mengelola pertumbuhan data yang terus meningkat dengan volume  yang  besar,  mengakibatkan  data  tersebut  tidak  menghasilkan  informasi  berharga  dan  menjadi  tidak relevan  serta  tidak  bermanfaat.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  penelitian  menggunakan  algoritma apriori untuk  menganalisis strategi pemasaran produk sepatu guna  mendukung  keberhasilan strategi pemasaran bisnis mereka. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa sepatu-sepatu yang paling populer berdasarkan pola penjualan  adalah  VKids  (92%),  Vitamori  (92%),  Canvas  (50%),  Fontana  (33%),  Jubang,  dan  Vitori  (17%). Namun,  perlu  diperhatikan  bahwa  algoritma  apriori  memiliki  kekurangan  dalam  waktu  komputasi  yang  cukup lama.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  menggunakan  algoritma  FP  (Frequent  Pattern)  Growth atau algoritma asosiasi lainnya, seperti General Rule Induction [10].
Pada  tahun  2021,  Styawati  dan  rekannya  berhasil  melakukan  penelitian  dengan  menerapkan  algoritme Apriori pada data transaksi pelanggan di toko Diengva. Dari penelitian tersebut, mereka berhasil menghasilkan empat aturan yang memberikan rekomendasi mengenai penyediaan barang di toko tersebut. Proses pengambilan aturan ini dilakukan melalui konfigurasi algoritme Apriori dengan menggunakan nilai minimum support sebesar 2%  dan  minimum  confidence  sebesar  30%.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  aturan  yang dihasilkan  memiliki  kinerja  yang  baik  dan  dapat  diandalkan  sebagai  referensi  dalam  menyusun  stok  barang  di toko  Diengva.  Aturan-aturan  tersebut  mampu  memberikan  saran  yang  dapat  dipercaya  berdasarkan  pola pembelian pelanggan yang tercatat dalam data transaksi. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam domain rekomendasi stok barang dan membantu meningkatkan efisiensi serta kepuasan pelanggan dengan menyediakan barang sesuai dengan preferensi mereka[11].
Pada  tahun  2019,  Siti  Nurajizah  melakukan  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  penerapan  teknik  data mining  menggunakan  algoritma  apriori  pada  data  transaksi  penjualan  obat  di  apotek  rumah  sakit  memberikan tambahan nilai yang penting untuk meningkatkan kualitas industri. Data transaksi penjualan obat yang berjumlah besar  dapat  diolah  melalui  teknik  asosiasi  dengan  algoritma  apriori  untuk  membantu  menentukan  strategi pemasaran  dalam  penjualan.  Penelitian  tersebut  menggunakan  nilai  minimum  support  sebesar  30%  dan  nilai minimum confidence sebesar 60% sebagai parameter dalam algoritma apriori. Hasil dari proses algoritma apriori menunjukkan  adanya  dua  aturan  asosiasi  dengan  dua  kombinasi  itemset  yang  relevan,  yaitu  "fasidol"  dan "ifarsyl". Aturan pertama mencakup kombinasi "fasidol" dan "ifarsyl" dengan nilai support sebesar 41,67% dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
nilai  confidence  sebesar  62,5%.  Sementara  itu,  aturan  kedua  adalah  kombinasi  "ifarsyl"  dan  "fasidol"  dengan nilai support sebesar 41,67% dan nilai confidence sebesar 71,42%[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dibuat  agar  penelitian  terstruktur  dan  lebih  terarah  sehingga  memudahkan  dalam  proses penyelesaian  penelitian.  Tahapan  juga  disebut  proses  yang  dilakukan  dalam  penyelesiaan  penelitian,  berikut tahapan penelitian tersebut.
1. Analisa  masalah  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  mengidentifikasi,  memahami,  dan menganalisis  akar  permasalahan  yang  sedang  dihadapi.  Proses  ini  krusial  dalam  berbagai  situasi,  karena bertujuan mencari solusi yang efektif dan tepat untuk mengatasi tantangan yang dihadapi.
2. Studi  literatur  adalah  proses  penelitian  yang  melibatkan  pengumpulan  dan  analisis  berbagai  referensi  atau literatur  yang  relevan  dengan  topik  atau  bidang  penelitian  tertentu.  Fokus  dari  studi  literatur  adalah  untuk memahami secara menyeluruh tentang penelitian atau informasi yang telah ada sebelumnya, yang mencakup artikel ilmiah, buku, laporan, makalah, jurnal, dan berbagai sumber lainnya.
3. Pengumpulan  data  merupakan  proses  memperoleh  informasi  atau  fakta  yang  relevan  dan  penting  guna merespons  pertanyaan  penelitian,  mengatasi  permasalahan,  atau  menggali  pemahaman  tentang  suatu fenomena. Data yang dikumpulkan dapat berupa angka, fakta, opini, atau observasi yang terkait dengan topik atau tujuan penelitian yang dijalankan.
4. Implementasi  algoritma  Apriori  merupakan  langkah  penerapan  algoritma  tersebut  guna  melakukan  analisis data  dalam  Association  Rule  Mining.  Algoritma  Apriori  sendiri  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  pola asosiasi yang relevan dari dataset yang memiliki volume besar.
5. Tahapan  pselanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  dengan  aplikasi  rapidminer,  mengujikan  algoritma Apriori  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  melibatkan  penerapan  dan  eksekusi  algoritma  Apriori  pada platform analisis data RapidMiner.
6. Tahap  terakhir  adalah  membuat  sebuah  laporan,  membuat  laporan  melibatkan  serangkaian  langkah  yang harus dijalani untuk menyusun dan menyajikan informasi secara terstruktur dan sistematis.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan suatu proses ekstraksi atau penggalian informasi yang berharga, pola, dan pengetahuan dari  kumpulan  data  yang  besar  dan  kompleks.  Tujuan  utama  dari  data  mining  adalah  untuk  mengungkap hubungan atau pola penting yang tersembunyi dalam data, yang tidak mudah diidentifikasi secara langsung oleh manusia.  Proses  data  mining  memanfaatkan  berbagai  teknik,  algoritma,  dan  metode  analisis  statistik  guna mengidentifikasi  pola  yang  tersembunyi  dalam  data.  Beberapa  metode  yang  digunakan  antara  lain  clustering

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(pengelompokan),  classification  (klasifikasi),  association  rule  mining  (penemuan  aturan  asosiasi),  prediction (prediksi) dan estimasi [13][14][15][16][17]. Data mining diterapkan dalam berbagai bidang yaitu:
1. Bisnis
Penggunaan  data  mining  dalam  analisis  pasar,  pemodelan  perilaku  pelanggan,  segmentasi  pelanggan,  dan prediksi tren penjualan.
2. Keuangan
Penerapan  data  mining  dalam  deteksi  kecurangan  (fraud  detection),  manajemen  risiko,  analisis  kredit,  dan prediksi pasar saham.
3. Kesehatan
Penggunaan  data  mining  dalam  analisis  data  pasien  untuk  mengidentifikasi  pola  penyakit,  reaksi  terhadap perawatan, atau pencegahan penyakit.
4. Pendidikan
Pemanfaatan  data  mining  untuk  meningkatkan  efektivitas  pendidikan  melalui  analisis  performa  siswa, rekomendasi kursus, atau identifikasi faktor yang mempengaruhi hasil belajar.
5. Ilmu Pengetahuan
Penerapan  data  mining  dalam  berbagai  disiplin  ilmu  pengetahuan  untuk  mengungkap  hubungan  atau  pola dalam data eksperimen atau penelitian.
Dalam  era  di  mana  data  semakin  banyak  dihasilkan  dari  berbagai  sumber,  seperti  media  sosial,  sensor, perangkat  IoT  (Internet  of  Things),  dan  transaksi  bisnis  online,  pentingnya  data  mining  semakin  meningkat. Dengan  menerapkan  data  mining,  organisasi  dapat  memanfaatkan  informasi  berharga  dari  data  mereka  untuk mengambil  keputusan  yang  lebih  baik,  meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan  mendapatkan  wawasan mendalam tentang pelanggan atau proses bisnis yang mereka jalani[18][19].

## 2.3 Assosiasi
Association  rule  mining  atau  sering  dikenal  sebagai  asosiasi  adalah  suatu  teknik  dalam  data  mining  yang bertujuan  untuk  menemukan  hubungan  atau  asosiasi  antara  item  atau  atribut  dalam  dataset  yang  besar.  Proses association  rule  mining  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  aturan  asosiasi  yang  memiliki  makna  atau  pola transaksi  yang  sering  terjadi  secara  bersamaan  dalam  data.  Dalam  association  rule  mining,  pola-pola  ini direpresentasikan  dalam  bentuk  aturan  asosiasi  "Jika  A,  maka  B"  di  mana  A  dan  B  adalah  item  atau  atribut dalam data. Aturan tersebut menyatakan bahwa jika suatu transaksi atau himpunan item memiliki item A, maka item B juga cenderung hadir dalam transaksi atau himpunan tersebut[20][21][22][23].
Contoh  penerapan  association  rule  mining  yang  sering  ditemukan  dalam  kehidupan  sehari-hari  yaitu  di suatu  supermarket,  association  rule  mining  dapat  digunakan  untuk  menemukan  aturan  seperti  "Jika  seorang pelanggan membeli roti dan susu, maka kemungkinan besar mereka juga akan membeli mentega. Pembentukan pola  lainnya  yaitu  seperti  "Jika  seorang  pelanggan  membeli  produk  A,  maka  kemungkinan  besar  mereka  juga akan membeli produk B dan C”. Associationrule mining juga dapat membantu mengidentifikasi hubungan antara gejala penyakit dan respons terhadap pengobatan.
Beberapa  metode  yang  umum  digunakan  untuk  menerapkan  association  rule  mining  adalah  Algoritma Apriori  dan  FP-Growth.  Algoritma-algoritma  ini  mencari  aturan  asosiasi  yang  memiliki  tingkat  support (frekuensi  kemunculan  dalam  data)  dan  confidence  (tingkat  kepercayaan)  tertentu.  Dengan  penerapan association  rule  mining,  organisasi  dapat  memahami  perilaku  atau  pola  pembelian  pelanggan,  memberikan rekomendasi  produk  yang  lebih  cerdas,  meningkatkan  strategi  pemasaran,  atau  mengoptimalkan  proses  bisnis berdasarkan hubungan yang teridentifikasi dalam data[22][24][25].

## 2.4 Apriori
Dalam  dunia  data  mining,  apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  populer  digunakan  untuk  melakukan Association Rule Mining, yaitu penambangan aturan asosiasi, dari kumpulan data. Tujuan utama dari algoritma Apriori adalah untuk menemukan aturan asosiasi yang berarti di antara item-item yang ada dalam transaksi atau database.  Penting  untuk  mencatat  bahwa  nama  "Apriori"  berasal  dari  konsep  utama  dalam  algoritma  ini,  yaitu prinsip "apriori property." Prinsip ini menyatakan bahwa jika suatu itemset atau kumpulan item memenuhi suatu aturan,  maka  subset  dari  itemset  tersebut  juga  harus  memenuhi  aturan  tersebut.  Dengan  kata  lain,  jika  suatu itemset  jarang  ditemukan  dalam  data,  maka  subsetnya  juga  kemungkinan  akan  jarang  ditemukan.  Algoritma Apriori bekerja melalui beberapa tahap [26][27]:
1. Pencarian itemset 1-item:
Algoritma  mengidentifikasi  dan  menghitung  frekuensi  kemunculan  setiap  item  tunggal  dalam  data  atau frekuensi kemunculan yang lebih dari nilai minimum yang ditentukan sebelumnya.
2. Pembentukan kandidat itemset:
Itemset  kandidat  yang  berisi  dua  item  atau  lebih  dibuat  dengan  menggunakan  hasil  dari  tahap  sebelumnya (iterasi 1). Jika nilai minimum tidak sesuai, maka proses berhenti.
3. Perhitungan support:
Algoritma  menghitung  support  atau  frekuensi  kemunculan  dari  setiap  kandidat  itemset  untuk  menentukan itemset mana yang memenuhi batas support minimum yang telah ditentukan sebelumnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Satu Item :
Dua Item
4. Pembentukan aturan asosiasi:
Aturan asosiasi yang memenuhi batas confidence minimum juga diidentifikasi berdasarkan hasil support dari itemset dalam tahap sebelumnya.

## ∑
∑
Untuk  mengetahuinya  aturan  asosiasi  tersebut  kuat  ataupun  tidak  maka  dihitung  kembali  dengan  nilai  lift. Untuk menghitung nilai lift menggunakan rumus sebagai berikut:
Algoritma  Apriori  telah  menjadi  landasan  bagi  banyak  penelitian  dalam  bidang  data  mining  dan  telah berhasil  diterapkan  dalam  berbagai  sektor  seperti  retail,  analisis  pembelian  online,  dan  bidang  lainnya  yang memerlukan identifikasi pola asosiasi dalam data[28][29][30].

## 2.5 Pola Penjualan
Penjualan  merupakan  suatu  proses  atau  kegiatan  yang  melibatkan  tawar-menawar,  promosi,  dan  pengiriman produk  atau  layanan  kepada  konsumen  atau  pelanggan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  pendapatan  atau keuntungan.  Kegiatan  penjualan  mencakup  berbagai  tahap,  dimulai  dari  mengidentifikasi  calon  pembeli, melakukan  strategi  pemasaran,  bernegosiasi,  hingga  akhirnya  menyelesaikan  transaksi  dan  memberikan pelayanan purna jual. Pola penjualan menggambarkan kecenderungan atau tren dalam aktivitas penjualan suatu produk  atau  layanan  dalam  periode  waktu  tertentu.  Hal  ini  mencakup  fluktuasi  dan  perubahan  dalam  tingkat penjualan dari waktu ke waktu, yang bisa diukur dalam satuan periode seperti harian, mingguan, bulanan, atau tahunan.  Pola  penjualan  memiliki  peran  krusial  dalam  perencanaan  bisnis  dan  strategi  pemasaran.  Dengan memahami  pola  penjualan,  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  persediaan,  merencanakan  kampanye  promosi dengan  tepat  waktu,  dan  mengatur  sumber  daya  secara  lebih  efisien.  Analisis  pola  penjualan  juga  membantu mengidentifikasi  peluang  dan  tantangan  yang  mungkin  dihadapi  oleh  bisnis  dalam  menghadapi  fluktuasi  pasar dan kebutuhan pelanggan[31][32][33][34].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pola penjualan yang akan ditentukan berdasarkan dari beberapa transaksi yang terjadi di suatu cofee shop yang menjual berbagai jenis kopi dan juga cemilan. Dalam penentuan pola tersebut diharapkan dapat membantu dalam memprediksi  menu  yang  akan  dibeli  setelah  menu  sebelumnya  (yang  disandingkan).  Penentuan  pola  tersebut tentunya  memerlukan  sebuah  metode  dalam  data  mining  agar  dapat  mengolah  data  yang  jumlahnya  banyak, metode  tersebut  adalah  apriori  yang  akan  membentuk  rule  baru.  Beberapa  informasi  produk  penjualan  yang berasal  dari  data  transaksi  selama  satu  minggu  di  sebuah  coffee  shop  akan  diolah.  Data  berikut  merupakan sampel dari 40 transaksi yang akan digunakan untuk pengujian.
Tabel 1. Data Transaksi No Transaksi Transaksi Transaksi 1: Kopi Hitam, Cappuccino, Donat Transaksi 2: Latte, Teh, Muffin Transaksi 3: Espresso, Mocha, Minuman Buah Transaksi 4: Kopi Hitam, Cappuccino, Donat, Teh Transaksi 5: Cappuccino, Muffin, Brownies Transaksi 6: Espresso, Teh, Minuman Buah Transaksi 7: Cappuccino, Donat, Minuman Buah Transaksi 8: Kopi Hitam, Cappuccino, Muffin, Donat Transaksi 9: Latte, Minuman Buah Transaksi 10: Espresso, Cappuccino, Teh Transaksi 11: Kopi Hitam, Cappuccino, Donat, Muffin, Minuman Buah Transaksi 12: Cappuccino, Minuman Buah, Brownies Transaksi 13: Espresso, Teh, Minuman Buah, Muffin Transaksi 14: Kopi Hitam, Cappuccino, Donat, Minuman Buah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No Transaksi Transaksi Transaksi 15: Cappuccino, Muffin, Teh, Brownies Transaksi 16: Espresso, Mocha, Minuman Buah Transaksi 17: Cappuccino, Donat, Minuman Buah Transaksi 18: Kopi Hitam, Cappuccino, Muffin, Donat Transaksi 19: Latte, Minuman Buah, Brownies Transaksi 20: Espresso, Cappuccino, Teh, Muffin Transaksi 21: Cappuccino, Donat, Teh Transaksi 22: Kopi Hitam, Cappuccino, Minuman Buah, Muffin, Donat Transaksi 23: Latte, Minuman Buah, Brownies, Donat Transaksi 24: Cappuccino, Muffin, Teh, Brownies, Minuman Buah Transaksi 25: Espresso, Mocha, Minuman Buah Transaksi 26: Cappuccino, Minuman Buah, Donat Transaksi 27: Kopi Hitam, Cappuccino, Muffin, Donat Transaksi 28: Latte, Minuman Buah, Brownies
Transaksi 29:
Espresso, Cappuccino, Teh, Muffin, Minuman Buah Transaksi 30: Cappuccino, Donat, Teh
Berdasarkan tabel 1, untuk menentukan frekuensi tiap item dari data  transaksi tersebut, langkah pertama adalah  menghitung  berapa  kali  setiap  item  muncul  dalam  semua  transaksi.  Hasil  perhitungannya  dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Data Transaksi Item Jumlah Frekuensi Kopi Hitam 8 Cappuccino 20 Donat 14 Teh 11 Muffin 12 Espresso 8 Minuman Buah 18 Latte 5 Mocha 3 Brownies 7
Berdasarkan tabel 2, ada 10 item menu yang dijual pada sebuah coffee shop dan memperoleh 98 jumlah terjual  keseluruhan  selama  satu  minggu.  Dari  data  tersebut,  maka  berikut  penerapan  asosiasi  apriori  dengan ketentuan  nilai  support  dan  confodence  dengan  ketentuan  minimum  support  sebesar  0,3  dan  minimum confidence sebesar 0,6.
1. Menghitung support per 1 itemset

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 778-788 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4043
Berdasarkan  perhitungan  pencarian  support  itemset  setiap  item  yang  terjual  di  coffee  shop,  berikut tabel besar support yang diperoleh.
Tabel 3. Support 1 itemset Item Jumlah Frekuensi Support Kopi Hitam 8 0,27 Cappuccino 20 0,67 Donat 14 0,47 Teh 11 0,37 Muffin 12 0,40 Espresso 8 0,27 Minuman Buah 18 0,60 Latte 5 0,17 Mocha 3 0,10 Brownies 7 0,23
Tahap  berikutnya  yaitu  pemilihan  kandidat  itemset  yang  tidak  mencapai  batas  minimal  yang ditetapkan,  yakni  0,3.  Setiap  kandidat  itemset  1  yang  memenuhi  persyaratan  dukungan  minimal  akan dinyatakan sebagai large itemset (L1) yang kemudian ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Large Itemset (1 Itemset) Item Jumlah Frekuensi Support Cappuccino 20 0,67 Donat 13 0,47 Teh 11 0,37 Muffin 12 0,40 Minuman Buah 16 0,60
Tabel 4 large itemset yang telah diperoleh dari itemset yang memenuhi nilai minimum support, maka langkah selanjutnya menghitung jumlah (frekuensi) kemunculan terhadap 2 itemset dari item yang memenuhi nilai  minimum  support  sebelumnya  (1  itemset).  Tabel  frekuensi  data  transaksi  2  itemset  dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 5. Data Transaksi 2 Itemset Item Jumlah Frekuensi Cappuccino, Donat 13 Cappuccino, Teh 8 Cappuccino, Muffin 10 Cappuccino, Minuman Buah 9 Donat, Teh 3 Donat, Muffin 5 Donat, Minuman Buah 7 Teh, Muffin 6 Teh, Minuman Buah 4 Muffin, Minuman Buah 5
Setelah berhasil mendapatkan large itemset serta telah ditentukan frekuensi kemunculan pada tabel 5, langkah  berikutnya  adalah  melakukan  iterasi  kedua  dengan  menghitung  kombinasi  2  item  untuk menghasilkan kandidat itemset 2. Perhitungan support untuk setiap itemset dilakukan dengan menggunakan persamaan  yang  sama  seperti  yang  digunakan  dalam  mencari  itemset  1  sebelumnya.  Berikut  ini  adalah langkah-langkah dalam melakukan perhitungan itemset 2:
2. Menghitung support per 2 itemset

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Lakukan  pencarian  nilai  support  2  itemset  terhadap  Donat,  Muffin  hingga  Muffin,  Minuman  Buah sesuai dengan tabel 5. Setelah dilakukan pencarian nilai support 2 itemset, maka berikut hasil nilai support 2 itemsetyang diperoleh.
Tabel 6. Support 2 itemset Item Jumlah Frekuensi Support Cappuccino, Donat 13 0,43 Cappuccino, Teh 8 0,27 Cappuccino, Muffin 10 0,33 Cappuccino, Minuman Buah 9 0,30 Donat, Teh 3 0,10 Donat, Muffin 5 0,17 Donat, Minuman Buah 7 0,23 Teh, Muffin 6 0,20 Teh, Minuman Buah 4 0,13 Muffin, Minuman Buah 5 0,17
Tahap  berikutnya  yaitu  pemilihan  kandidat  itemset  yang  tidak  mencapai  batas  minimal  yang ditetapkan,  yakni  0,3.  Setiap  kandidat  2  itemset  yang  memenuhi  persyaratan  dukungan  minimal  akan dinyatakan sebagai large itemset kedua (L2) yang kemudian ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 7. Large Itemset (2 Itemset) Item Jumlah Frekuensi Support Cappuccino, Donat 13 0,43 Cappuccino, Muffin 10 0,33 Cappuccino, Minuman Buah 9 0,30
Tabel 7 large itemset (L2) yang telah diperoleh dari itemset yang memenuhi nilai minimum support, maka  langkah  selanjutnya  menghitung  jumlah  (frekuensi)  kemunculan  terhadap  3  itemset  dari  item  yang memenuhi  nilai  minimum  support  sebelumnya  (2  itemset).  Tabel  frekuensi  data  transaksi  3  itemsetsetelah disesuaikan frekuensi kemunculannya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Data Transaksi 3 Itemset Item Jumlah Frekuensi Cappuccino, Donat, Muffin 5 Cappuccino, Donat, Minuman Buah 6 Cappuccino, Muffin, Minuman Buah 4
Setelah berhasil mendapatkan large itemset serta telah ditentukan frekuensi kemunculan pada tabel 8, langkah  berikutnya  adalah  melakukan  iterasi  kedua  dengan  menghitung  kombinasi  3  item  untuk menghasilkan kandidat itemset 3. Perhitungan support untuk setiap itemset dilakukan dengan menggunakan persamaan yang sama seperti yang digunakan dalam mencari itemset 1 dan 2 sebelumnya. Berikut ini adalah langkah-langkah dalam melakukan perhitungan itemset 3:
3. Menghitung support per 3 itemset
Setelah  dilakukan  pencarian  nilai  support  3  itemset,  maka  berikut  hasil  nilai  support  3  itemset  yang diperoleh  dari  telah  dilakukannya  pencarian  nilai  support  3  itemset  yang  sesuai  dengan  rumus  pencarian  1 itemset dan 2 itemset pada tabel 9.
Tabel 9. Support 3 itemset Item Jumlah Frekuensi Support Cappuccino, Donat, Muffin 5 0,17 Cappuccino, Donat, Minuman Buah 6 0,20

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 778-788 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4043
Item Jumlah Frekuensi Support Cappuccino, Muffin, Minuman Buah 4 0,13
Berdasarkan  tabel  9  terlihat  bahwa  dari  gabungan  3  set  item,  tidak  ada  kombinasi  yang  memenuhi batas  minimum  dukungan  0,3,  dan  karena  itu,  proses  dihentikan.  Oleh  karena  itu,  untuk  melanjutkan pencarian  nilai  confidence  maka  maka  digunakan  gabungan  2  set  item  (L2)  yang  memenuhi  syarat  untuk membentuk asosiasi.
4. Pembentukan aturan asosiasi
∑ ∑
Jika membeli cappuccino maka akan membeli donat
Jika membeli donat, maka akan membeli cappuccino
Jika membeli cappuccino maka akan membeli muffin
Jika membeli muffin maka akan membeli cappuccino
Jika membeli cappuccino maka akan membeli minuman buah
Jika membeli minuman buah maka akan membeli cappuccino
Tabel 10. Aturan Asosiasi
Aturan Confidence Jika membeli cappuccino maka akan membeli donat 0,65 Jika membeli donat, maka akan membeli cappuccino 0,93 Jika membeli cappuccino maka akan membeli muffin 0,50 Jika membeli muffin maka akan membeli cappuccino 0,83 Jika membeli cappuccino maka akan membeli minuman buah 0,45 Jika membeli minuman buah maka akan membeli cappuccino 0,50
Berdasarkan tabel 10, hasil yang diperoleh setelah dihitung besaran confidence dari 2 itemset dengan nilai confodence memenuhi minimum confidence tersebntuk 3 aturan yaitu aturan pertama “Jika membeli cappuccino maka  akan  membeli  donat”  dengan  besar  confidence  0,65,  aturan  kedua  “Jika  membeli  donat,  maka  akan membeli cappuccino” dengan besar confidence sebesar 0,93 dan aturan ketiga “Jika membeli muffin maka akan membeli cappuccino” dengan confidence sebesar 0,83.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh setelah diterapkan metode Asosiasi apriori terhadap permasalhan dari sebuah coffee shop yang perlu mengembangkan strategi untuk meningkatkan penjualan dengan laba yang tinggi. Data transaksi penjualan  yang  terus  meningkat  seiring  waktu  memiliki  potensi  untuk  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi informasi  berharga  guna  meningkatkan  penjualan.  Kurangnya  perhatian  dalam  mengelola  stok  dapat menyebabkan  ketidaktersediaan  atau  kehabisan  stok  item  yang  diinginkan  oleh  konsumen,  yang  berdampak negatif pada coffee shop tersebut. Solusi untuk permasalahan di atas adalah dengan memanfaatkan data transaksi penjualan  yang  telah  terkumpul  untuk  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  memperoleh  pengetahuan baru  tentang  pola  penjualan  coffee  shop.  Metode  Data  Mining  digunakan  untuk  menganalisis  data  penjualan,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
khususnya  metode  Assosiasi  dengan  menggunakan  Apriori.  Hasil  analisis  menggunakan  metode  Apriori menghasilkan tiga aturan asosiasi yang berharga untuk meningkatkan penjualan, yaitu "Jika membeli cappuccino maka  akan  membeli  donat"  dengan  confidence  0,65,  "Jika  membeli  donat  maka  akan  membeli  cappuccino" dengan  confidence  0,93,  dan  "Jika  membeli  muffin  maka  akan  membeli  cappuccino"  dengan  confidence  0,83. Dengan menerapkan hasil analisis tersebut, coffee shop dapat lebih terstruktur dalam pengelolaan stok dan dapat meningkatkan penjualan dengan lebih efektif berdasarkan pola penjualan yang telah di temukan.

## REFERENCES
[1]  A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  262–276,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[2]  M.  A.  Sundari,  R.  Pane,  and  R.  Rohani,  “Data  Mining  Clustering  Korban  Kejahatan  Pelecehan  Seksual dengan  Kekerasan  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Metode  AHC,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 364–375, 2023.
[3]  K.  Kraugusteeliana,  S.  Muis,  F.  Nugroho,  A.  Karim,  and  Y.  Siagian,  “Data  Mining  Klasifikasi  Breast Cancer Menerapkan Algoritma Gradient Boosted Trees,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  7,  no.  2, pp. 881–890, 2023.
[4]  L.  Karlitasari,  I.  W.  Sriyasa,  I.  Wahyudi,  and  H.  B.  Santosi,  “Prediksi  Morfologi  Jamur  Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, pp. 271–278, 2023.
[5]  S.  Saefudin  and  S.  DN,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan Pola Pembelian Ikan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, p. 36, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.
[6]  M.  Syahril,  K.  Erwansyah,  and  M.  Yetri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3, no. 1, p. 118, 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.202.
[7]  Y.  Andini,  J.  T.  Hardinata,  and  Y.  P.  Purba,  “Penerapan  Data  Mining  pada  Tata  Letak  Buku  Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar dengan Metode Apriori,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 13–18, 2022.
[8]  A.  N.  Rahmi  and  Y.  A.  Mikola,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian Pada  Customer  (Studi  Kasus :  Toko  Bakoel  Sembako),” Inf.  Syst.  J. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  14–19,  2021, [Online]. Available: https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/561
[9]  W.  Sahara,  S.  D.  Saragih,  and  A.  P.  Windarto,  “Teknik  Asosiasi  Datamining  Dalam  Menentukan  Pola Penjualan  dengan  Metode  Apriori,” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  684–689,  2022,  doi: 10.47065/tin.v2i12.1577.
[10]  S.  Syahriani,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori,” Bina Insa. Ict J. , vol. 9, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/biict.v9i1.1758.
[11]  S. Styawati, A. Nurkholis, and K. N. Anjumi, “Analisis Pola Transaksi Pelanggan Menggunakan Algoritme Apriori,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 619–626, 2021.
[12]  S.  Nurajizah,  “Analisa  Transaksi  Penjualan  Obat  menggunakan  Algoritma  Apriori,” INOVTEK  Polbeng  - Seri Inform. , vol. 4, no. 1, p. 35, 2019, doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[13]  A.  S.  L.  T. T.  H.  Hafizah,  “Data  Mining  Estimasi  Biaya  Produksi  Ikan  Kembung  Rebus  Dengan  Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER
2022, pp. 888–897, 2022, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5732/1938
[14]  Y.  L.  Nainel,  E.  Buulolo,  and  I.  Lubis,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Estimasi  Penjualan  Obat Berdasarkan  Pengaruh  Brand  Image  Dengan  Algoritma  Expectation  Maximization  (Studi  Kasus:  PT. Pyridam  Farma  Tbk),” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  2,  p.  214,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2097.
[15]  M.  Azhari,  Z.  Situmorang,  and  R.  Rosnelly,  “Perbandingan  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada Algoritma  C4.5, Random Forest,  SVM  dan Naive  Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[16]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve  Bayes,  Knn  Dan  Svm,” J.  Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[17]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth sebagai  Dasar  Pertimbangan  Penentuan  Paket  Sembako,” Proceeding  SENDIU  2020 ,  vol.  6,  pp.  36–42, 2020.
[18]  B.  B.  Asosiasi,  “Prediksi  Persediaan  Bahan  Baku  untuk  Produksi  Percetakan  Menggunakan  Metode Asosiasi,” Paradigma , vol. 23, no. 1, 2021.
[19]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  and  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes: Systematic Review,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 1, pp. 35–43, 2020.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[20]  Z. Munawar, Y. Herdiana, and N. I. Putri, “Sistem Rekomendasi Hibrid Menggunakan Algoritma Apriori Mining Asosiasi,” TEMATIK , vol. 8, no. 1, pp. 84–95, 2021.
[21]  I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sudipa, A. A. T. W. Mayun, N. P. S. Meinarni, and D. V. Waas, “Aplikasi Data Mining Asosiasi Barang Menggunakan Algoritma Apriori-TID,” INFORMAL Informatics J. , vol. 7, no. 1, pp. 38–45, 2022.
[22]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Fpgrowth Sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” 2020.
[23]  N.  Barkah,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina,  “Metode  Asosiasi  Data  Mining  Untuk  Analisa  Persediaan  Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Kaji. Ilm. , vol. 20, no. 3, 2020.
[24]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi  Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP-Growth  Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[25]  K. Erwansyah, B. Andika, and R. Gunawan,  “Implementasi Data Mining Menggunakan  Asosiasi Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Mendapatkan  Pola  Rekomendasi  Belanja  Produk  Pada  Toko  Avis  Mobile,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 4, no. 1, pp. 148–161, 2021.
[26]  R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic  J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[27]  Z. Abidin, A. K. Amartya, and A. Nurdin, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU  CADANG  KENDARAAN  RODA  DUA  (Studi  Kasus:  Toko  Prima  Motor  Sidomulyo),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, p. 225, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.
[28]  I.  Musdalifah  and  A.  Jananto,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan  FP-Growth  Dalam Pembentukan Pola Asosiasi Keranjang Belanja Pelanggan,” Progresif J. Ilm.  Komput. ,  vol. 18, no. 2, pp. 175–184, 2022.
[29]  A. Novianti and E. Elisa, “Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pada Minimarket Dengan Algoritma Apriori,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2020.
[30]  P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem  Persediaan  Barang  Menggunakan  Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[31]  S. Aulia, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[32]  I.  Djamaludin  and  A.  Nursikuwagus,  “Analisis  pola  pembelian  konsumen  pada  transaksi  penjualan menggunakan algoritma apriori,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 671– 678, 2017.
[33]  F.  Handayanna  and  E.  Irfiani,  “Analisa  Pola  Penjualan  Makanan  Dengan  Penerapan  Algoritma  Apriori,” Techno. Com , vol. 20, no. 4, pp. 478–488, 2021.
[34]  A.  Ishaq,  L.  A.  Utami,  and  S.  Mariana,  “Analisa  Pola  Penjualan  Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori Pada Apotek Zam-Zam Bogor,” Syntax J. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 13–23, 2019.