## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022

## Analisis Asosiasi Rule Mining Dalam  Rekomendasi Sparepart Pada Bengkel Service 227 Menggunakan Algortima CT-Pro
Yogika Azis 1 *, Hasdiana 2 , Nurjamiyah 3
1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Harapan, Medan, Indonesia Email: 1* yogikaazis99@gmail.com
Abstrak− Sparepart merupakan suatu barang atau komponen yang terdapat pada kendaraan bermotor atau roda dua yang  dapat  dilakukan  pergantian  secara  berkala  dan  rutin.  Pada  Bengkel  Service  227  terdapat  berbagai  macam sparepart  motor  yang  tata  letaknya  tidak  teratur  seperti  tidak  diketahui  sparepart  yang  kekurangan  stock, habis  dan sparepart  yang  paling  laris,  kendala  seperti  itu  menimbulkan  masalah  terhadap  kelancaran  proses  bisnis  bengkel service 227. penelitian ini bertujuan melakukan Penerapan Asosiasi Rule mining pada sistem rekomendasi sparepart pada bengkel service 227 yang bertujuan untuk menemukan aturan asosiatif antara item data dan Penerapan algoritma CT-pro untuk membantu pengelolaan dan pengaturan tata letak sparepate pada bengkel service 227. Terdapat Busi, Kampas Rem dan Rantai yang tata letak di bagian terdepan sebagai sparepart rekomendasi. Penelitian ini dibangun dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  perancangan  menggunakan  unified  modelling  language  sehingga menghasilkan sebuah sistem yang dapat menentukan sparepart terlaris yang dapat menentukan tata letak sparepart. Di dapatkan  hasil  dari  asosiasi  yang  di  lakukan  dengan  tingkat  Confidence  100%  yaitu  kombinasi  pertama:  Kampas Rem, Rantai dan Lingkar. Kombinasi kedua: Lingkar, Busi dan Kampas Rem, Lingkar. Kombinasi ketiga: Kampas Rem dan Busi. Kombinasi di atas adalah kombinasi yang memiliki tingkat confidence 100% yang akan di gunakan juga dalam menata tata letak dan rekomendasi sparepart mulai dari nilai persentase tertinggi hingga terendah.
Kata Kunci : Sparepart, CT-Pro, Website, Confidence
Abstract− A  spare  part  is  an  item  or  component  contained  in  a  motorized  or  two-wheeled  vehicle  that  can  be replaced  periodically  and  routinely.  At  the 227 Service  Workshop  there  are  various  kinds  of  motorbike  spare  parts whose layout is irregular, such as unknown spare parts that lack stock, run out and the best-selling spare parts, such constraints cause problems with the smooth running of the 227 service workshop business processes. This research aims to carry out the Application of Rule Mining Association on the spare parts recommendation system at the 227 service shop which aims to find associative rules between data items and the application of the CT-pro algorithm to help manage and regulate the layout of spare parts at the 227 service shop. There are spark plugs, brake linings and chains  which  are  layout  at  the  forefront  as  recommended  spare  parts.  This  research  was  built  with  the  PHP programming language and design using a unified modeling language so as to produce a system that can determine the best-selling spare parts that can determine the layout of spare parts. The results of the association were obtained with  a  Confidence  level  of  100%,  namely  the  first  combination:  Brake  Pads,  Chains  and  Rings.  The  second combination:  Circumference,  Spark  Plug  and  Brake  Pads,  Circumference.  The  third  combination:  Brake  Pads  and Spark Plugs. The combination above is a combination that has a 100% confidence level which will also be used in arranging spare part layouts and recommendations starting from the highest to the lowest percentage value.
Keywords: Spare parts, CT-Pro, Website, Confidence

## 1. PENDAHULUAN
Bengkel  Service  227  merupakan  tempat  penjualan  sparepart  motor,  pada  bengkel  service  227 terdapat berbagai macam sparepart motor yang tata letaknya tidak teratur seperti tidak diketahui sparepart yang kekurangan stock, habis dan sparepart yang paling laris, kendala seperti itu menimbulkan masalah terhadap kelancaran proses bisnis bengkel service 227[1]. Banyak nya data dalam tindakan penjualan atau pembelian  barang  yang  tidak  dapat  terorganisir  dengan  baik.,  sparepart  merupakan  suatu  barang  atau komponen yang terdapat pada kendaraan bermotor atau roda dua yang dapat dilakukan pergantian secara berkala  dan  rutin  [2][3].  Masalah  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  teknik  data  mining. Teknik  data  mining  di  gunakan  untuk  menemukan  pola[4][5]  dan  hubungan  dalam  data  yang  dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  penelitian  ini  [6][7][8].  Dalam  teknik  data  mining terdapat  algoritma  CT-Pro  yang  berfungsi  menganalisa  asosiasi  rule  dalam  menentukan  rekomendasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
sparepart pada bengkel service 227. Hasil dari algoritma CT-Pro dapat digunakan sebagai pertimbangan untuk tata letak sparepart dan rekomendasi terhadap konsumen.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9][10]  yang  berjudul  Penerapan  data  mining  penjualan  sepatu menggunakan metode algoritma apriori menyimpulkan bahwa  Data mining dan algoritma apriori sangat berguna  untuk  mengetahui  hubungan  frekuensi  penjualan  sepatu  yang  paling  diminati  oleh  konsumen, sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  yang  sangat  berharga  dalam  pengambil  keputusan  untuk mempersiapkan stok jenis sepatu apa saja yang diperlukan dikemudian hari, Algoritma Apriori membantu mengembangkan strategi penjualan sepatu. Dalam beberapa penelitian yang dilakukan oleh [11][12][13] melakukan penelitian dengan menganalisa pola tindakan kekerasan pada anak dengan algoritma CT-Pro sehingga dapat diketahui dan ditangani sejak dini. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh [14] melakukan penelitian dengan menganalisa pembelian Kriptokurensi dengan menggunakan algoritma CT-Pro.
Pada penelitian ini penulis menggunakan Algoritma CT-Pro yang merupakan jenis aturan asosiasi pada  data  mining.  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  yang  digunakan  dalam melakukan proses algoritma CT-Pro [15][16]. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Pada sparepart setiap item akan bekerja dengan melakukan buttom up mining sehingga global item sparepart dapat diurutkan mulai dari item berfrekuensi terkecil hingga terbesar

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  Penelitian  dalam  pembuatan  sistem  Rekomendasi  Sparepart  pada  Bengkel Service  227,  pada  penelitian  ini  penulis  hanya  membahas  menu  menu  yang  dapat  menunjang  sistem Rekomendasi Sparepart pada Bengkel Service 227 berbasis website

## 2.1 Kerangka penelitian
Pada  rancangan penelitian  sistem  terdapat  rancangan  penelitian  yang  berfungsi  sebagai  tahapan-tahapan dalam  membangun  sistem  Rekomendasi  Sparepart  pada  Bengkel  Service  227  berbasis  website.  Berikut ini rancangan penelitian yang penulis buat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
Keterangan  gambar  1  menjelaskan  bahwa  dalam  kerangka  kerja  penelitian  terdapat  tahapan  seperti berikut ini:
1. Identifikasi  Masalah  yang  merupakan  tahapan  dalam  menganlisa  masalah  apa  yang  terdapat  pada penelitian ini seperti tata letak sparepart yang tidak beraturan
2. Merancang  konsep  merupakan  tahapan  dalam  membangun  sistem  rekomendasi  sparepart  dengan merancang konsep aplikasi yang dihasilkan dapat berjalan efektif
3. Studi pustaka  merupakan langkah awal dalam metode pengumpulan data. Studi pustaka merupakan metode  pengumpulan  data  yang  diarahkan  kepada  pencarian  data  dan  informasi  melalui  dokumen- dokumen,  baik  dokumen  tertulis,  foto-foto,  gambar,  maupun  dokumen  elektronik  yang  dapat mendukung dalam proses penulisan.”
4. Pengumpulan bahan merupakan tahapan dalam mengumpulkan data data Sparepart bengkel
5. Desain merupakan tahapan dalam merancang antar muka, flowchart dan alur diagram UML
6. pembuatan sistem merupakan tahapan dalam membuat sistem rekomendasi sparepart motor

## 2.2 Metode Scrum

## Analisa Algoritma CT-pro
Dalam penerapan Busi ini metode Association Rule akan diterapkan sebagai metode perhitungan aturan  asosiasi,  pada  algoritma  CT  pro  akan  menggunakan  data  dari  tahun  2019  sampai  2021  namun untuk  lebih  mengetahui  penerapan  metode  dalam  penelitian  ini  akan  dituangkan  dalam  bentuk  contoh kasus  yang  hanya  menggunakan  7  transaksi,  berikut  adalah  contoh  kasus  transaksi  sederhana  dengan penyelesaian  menggunakan  metode  Association  Rule  dengan  algoritma  Ct-Pro  yang  dapat  di  lihat  pada tabel berikut:
a) Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Berdasarkan transaksi sparepart motor dan transaksi tersebut dapat di akumulasikan. Akumulasi pola data frekuensi transaksi penjualan sparepart diperoleh dari data transaksi sparepart motor yang di ambil dari 3 tahun ke belakang. Berikut adalah pola data penjualan sparepart motor dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 1. Tabel transaksi No id Item 1. T1
Busi, Oli, kampas rem
2. T2 Busi, kampas rem
3. T3 Busi,rantai,kampas rem
4. T4 lingkar,Busi, rantai, kampas rem
5. T5 lingkar,rantai
6. T6 Busi, Oli, kampas rem
7. T7 Busi, kampas rem
8. T8 Busi,rantai,kampas rem
9. T9 lingkar,Busi, rantai, kampas rem
10. T10 lingkar,rantai
Keterangan  tabel  1  menampilkan  sebuah  data  set  dari  transaksi  penjualan  sparepart  motor  kemudian dilakukan  Penyelesaian  yaitu  melakukan  Analisa  frekuensi  tertinggi  dan  penentuan  aturan  asosiatif sebagai berikut:
Melakukan perubahan data item transaksi menjadi data tabular sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
Tabel 2. Tabel tabular No Item 1 Busi 2 Oli 3 kampas rem 4 rantai 5 lingkar
Keterangan  tabel  2  menjelaskan  semua  data  peritem  dimasukan  sehingga  dapat  diketahui  item  apa  saja yang akan digunakan. Kemudian dilakukan pendataan terhadap frekuensi data pada tabel 3.3 berikut ini
Pembentukan Itemset Iterasi I
Proses  pembentukan  support  1  itemset  dengan  jumlah  minimum  support  =  30%  yang  sudah  ditentukan pada perhitungan ini. Dengan rumus sebagai berikut :
Tabel 3. Itemset No Item transaksi support 1 Busi 8 80% 2 Oli 2 20% 3 kampas rem 8 80% 4 Rantai 6 60% 5 Lingkar 4 40%
Tabel 4 akan menjelaskan bahwa setiap item dilihat berapa banyak masuk dalam suatu transaksi sehingga kemudian  dihitung  menggunakan  rumus  yang  sudah  ditentukan  diatas  seperti  pada  perhitungan  berikut ini:
Sedangkan untuk dua itemset atau lebih diperoleh dengan rumus:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
Pada  rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  untuk  menentukan  nilai  support  pada  dua  itemset  atau  lebih, jumlah transaksi yang mengandung item A dan B dibagi dengan total transaksi yang terjadi pada dataset. Jika diterapkan pada kasus diatas, maka pertama-tama menentukan 2-itemset sebagai berikut :
Pembentukan aturan asosiatif dengan rumus sebagai berikut:
Pada  rumus  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  untuk  menentukan  nilai  confidence  pada  aturan asosiasi  dapat  dilakukan  dengan  cara  jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  dan  B  dibagi  dengan jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A.  Jika  diterapkan  pada  contoh  kasus  diatas, maka  didapatkan data pada table 5 sebagai berikut
Tabel 4. Hasil Confidence Aturan assosiatif Support A, B Support A Confidence {Busi, kampas rem, rantai} -->{lingkar} 40% 40% 100% {lingkar, kampas rem, rantai} --> {Busi} 20% 80% 25% {Busi, lingkar, rantai} --> {kampas rem} 20% 80% 25% {lingkar, kampas rem, Busi} --> {rantai} 20% 60% 33% {lingkar, kampas rem} --> {rantai, Busi} 20% 40% 50% {lingkar, rantai} --> {kampas rem, Busi} 40% 80% 50% {lingkar, Busi} --> {kampas rem, lingkar} 20% 20% 100% {kampas rem, rantai} --> {lingkar, Busi} 40% 20% 50% {kampas rem, Busi} --> {lingkar, rantai} 60% 40% 66% {rantai} --> {kampas rem, lingkar} 60% 20% 30% {rantai} --> {kampas rem, Busi} 60% 80% 75% {lingkar} --> {kampas rem, Busi} 40% 80% 50% {rantai} --> {kampas rem, rantai} 60% 40% 66%

## 2.3 Rancangan system
Pada  tahapan  perancangan  sistem  ini  akan  di  jelaskan  proses–proses  pembuatan  istem  Rekomendasi Sparepart pada Bengkel Service 227 berbasis website. Dalam perancangan sistem terdapat diagram UML yang akan diterapkan dengan hanya menggunakan Use case, Activty diagram
1. Use Case Diagram
Use  case  diagram menggambarkan  fungsionalitas  yang  di  harapkan  dari  sebuah  pembuatan  istem Rekomendasi  Sparepart  pada  Bengkel  Service  227  berbasis  website  yang  mendeskripsikan  sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan proses yang akan di buat, berikut ini perancangan use case sistem yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
Gambar 2. Usecase diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  dilakukan  setelah  perancangan  selesai  dilakukan  dan  selanjutnya  akan  diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman php yang akan digunakan. Tujuan Implementasi adalah untuk menerapkan algoritma  yang  digunakan  dan  menerapkan  antar  muka  yang  sudah  dirancang  sebelumnya. Pada  sistem akan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  php  dan  database  mysql.  Dalam  system  terdiri  dari  banyak menu yang dapat mendukung dalam proses menetukan pola sparepart bengkel 227

## 3.1 Tampilan Sistem user
Pada  tampilan  sistem user yang  berfungsi  sebagai  sistem  yang  digunakan  oleh user untuk melihat  sistem  penentuan  pola  sparepart  bengkel  227  berbasis  web.  untuk  rekomendasi  tata  letak sparepart. Berikut ini adalah tampilan yang terdapat pada sistem user :

## 1. Tampilan menu utama
Pada tampilan menu utama akan menampilkan semua menu yang terdapat pada sistem penentuan pola  sparepart  bengkel  227  berbasis  web.  untuk  rekomendasi  tata  letak  sparepart.  berikut  ini  tampilan menu utama pada sistem yang terdapat pada gambar 3
Gambar 3 . Tampilan Menu Utama

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
Keterangan gambar 3 sebagai berikut:
1. Pada menu utama sistem terdapat beberapa menu yang dapat digunakan untuk menentukan pola sparepart bengkel 227 berbasis web. untuk rekomendasi tata letak sparepart yang diambil dan menu proses algoritma CT PRO
2. Pada menu data sparepart akan menampilkan isi dari keseluruhan data sparepart
3. Data pola akan menampilkan pola dari transaksi sparepart yang dibeli
4. Data transaksi merupakan data yang akan digunakan sebagai data dari proses algoritma CT pro
5. Proses algoritma ct pro akan menampilkan hasil dari item item yang berhubungan dengan pola satu sama lain sehingga dapat membentuk pola frekuensi dari sparepart bengkel 227
2. Tampilan menu data transaksi
Pada  tampilan  menu  data  transaksi  akan  menampilkan  data  keseluruhan  transakasi  yang terdapat pada sistem, data transakasi akan berisi dari keseluruhan item yang saling berhubungan. Berikut ini data transaksi yang terdapat pada gambar 4 berikut ini
Gambar 4. Tampilan Data Transaksi

## 3. Menu Hasil dari algoritma CT pro
Pada  tampilan  menu  proses  algoritma  CT  pro  akan  menghasilkan  item  item  yang  saling berhubungan,  mulai  dari  proses  item  1,  item  2  dan  hubungan  antar  item  yang  menghasilkan  hasil frekuensi dari transaksi sparepart yang paling diminati seperti pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Tampilan Hasil Dari Algoritma Ct- Pro

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022

## 4. KESIMPULAN
penelitian  ini  bertujuan  melakukan  Penerapan  Asosiasi  Rule  mining  pada  sistem  rekomendasi  sparepart pada  bengkel  service  227  yang  bertujuan  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara  item  data  dan Penerapan  algoritma  CT-pro  untuk  membantu  pengelolaan  dan  pengaturan  tata  letak  sparepate  pada bengkel service 227. Terdapat Busi, Kampas Rem dan Rantai yang tata letak di bagian terdepan sebagai sparepart  rekomendasi.  Penelitian  ini  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  perancangan menggunakan unified modelling language sehingga menghasilkan sebuah sistem yang dapat menentukan sparepart  terlaris  yang  dapat  menentukan  tata  letak  sparepart.  Di  dapatkan  hasil  dari  asosiasi  yang  di lakukan  dengan  tingkat  Confidence  100%  yaitu  kombinasi  pertama:  Kampas  Rem,  Rantai  dan  Lingkar. Kombinasi kedua: Lingkar, Busi dan Kampas Rem, Lingkar. Kombinasi ketiga: Kampas Rem dan Busi. Kombinasi di atas adalah kombinasi yang memiliki tingkat confidence 100% yang akan di gunakan juga dalam  menata  tata  letak  dan  rekomendasi  sparepart  mulai  dari  nilai  persentase  tertinggi  hingga terendahAlgoritma CT pro dapat menghasilkan sebuah pola penentuan frekuensi sparepart bengkel 227

## REFERENCES
[1] S.  N.  Budiman,  “Peramalan  Stock  Barang  Dagangan  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” Peramalan  Stock  Barang  Dagangan  Menggunakan  Metod.  Single  Exponential Smoothing , vol. 7, no. 2, pp. 113–121, 2021.
[2] S. Arinda, “Implemantasi Data Mining Menggunakan Algoritma Eclat,” Pros. SINTAK , pp. 388– 391, 2017.
[3] E. D. S. Mulyani et al. , “Estimasi Harga Jual Mobil Bekas Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda  (  Studi  Kasus :  Showroom  Gulur  Motor  Tasikmalaya  ),” J.  VOI  (Voice  Informatics) , vol. 8, no. 1, pp. 77–85, 2019.
[4] A. R. Lubis, M. K. M. Nasution, O. S. Sitompul, and E. M. Zamzami, “The effect of the TF-IDF algorithm in times series in forecasting word on social media,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 22, no. 2, p. 976, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i2.pp976-984.
[5] S.  Mujilahwati,  D.  Berry,  J.  A.  Michael,  and  S.  Gordon,  “Pemanfaatan  Algoritma  ID3  untuk Klasifikasi Penjualan Obat,” no. November, pp. 24–25, 2017.
[6] N.  Azwanti,  “Analisa  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Motor  Pada  Pt.  Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.629.
[7] A. Wanto et al. , Data Mining: Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8] A. R. Lubis, S. Prayudani, M. Lubis, and O. Nugroho, “Sentiment Analysis on Online Learning During the Covid-19 Pandemic Based on Opinions on Twitter using KNN Method,” in 2022 1st International  Conference  on  Information  System  &  Information  Technology  (ICISIT) ,  2022,  pp. 106–111.
[9] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  data  mining  penjualan  sepatu  menggunakan  metode  algoritma apriori,” J. Tek. Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 156–161, 2018.
[10] S.  Yadav, M. Timbadia, A. Yadav, R. Vishwakarma, and N. Yadav, “Crime  Pattern Detection, Analysis & Prediction,” pp. 225–230, 2017.
[11] A.  H.  Siregar,  “Analisis  Prediksi  Aturan  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  CT-PRO  dan Algoritma Hash-Based dalam Kasus Kekerasan pada Anak,” 2020.
[12] A. R. Lubis, M. Lubis, and C. D. Azhar, “The effect of social media to the sustainability of short message service (SMS) and phone call,” Procedia Comput. Sci. , vol. 161, pp. 687–695, 2019.
[13] R.  Risnantoyo,  A.  Nugroho,  and  K.  Mandara,  “Sentiment  Analysis  on  Corona  Virus  Pandemic Using Machine Learning Algorithm,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 86–96, 2020.
[14] A.  Davit  Adi  Supriyatna,  “Implementasi  Metode  Market  Basket  Analysis  Pada  Data  Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  CT-PRO  (Studi  Kasus:  Toko  Bambang,  Kebumen).” UPN’Veteran" Yogyakarta, 2022.
[15] Y. Perwira, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Calon Credit Marketing Oficer (CMO) Baru Di PT. WOM Finance Dengan Menggunakan Metode Asosiasi,” J. Mantik Penusa , vol. 2,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 1, Desember 2022, Page 31-39 ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 25/11/2022 ; Published: 15/12/2022
no. 1, pp. 151–260, 2018.
[16] A. R. Lubis, S. Prayudani, M. Lubis, and Al-Khowarizmi, “The Effect of E-Commerce Towards Sales Growth on Social Media among Students in Indonesia,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci.
Informatics , vol.
2021-Octob, no. October, pp.
102–106, 2021, doi:
10.23919/EECSI53397.2021.9624290.