JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7

## IMPLEMENTASI ALGORITMA A PRIORI UNTUK MENGHINDARI PEMBELIAN VALUTA ASING YANG BERESIKO TURUN BERSAMAAN
Zudha Pratama 1 , M Lukman Prayoghi 2 , Kusrini 3
1, 2, 3) Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: zudhapratama@gmail.com 1) , prayoghi.indo@email.com 2) , kusrini@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Saat  kita  memiliki  valas  yang turun  bersamaan  pasti  kita  akan  lebih  menderita  jika  dibandingkan hanya  sebagian  saja yang  turun.  Untuk  mencegah  kerugian  besar  akibat  valas  yang  turun  bersamaan  tersebut  kita  dapat  menerapkan  strategi dengan keputusan pembelian pada valas yang tidak memiliki hubungan pergerakan yang relatif sama. Keputusan pembelian ini didasarkan pada hubungan pergerakan antar item valas pada riwayat pergerakan sebelumnya menggunakan association rule.Penelitian terkait association rule yakni pengembangan pada pendekatan visualisasi yang menjadikan sistem lebih inte- raktif untuk memodulasi masalah . Kemudian fakta lain jika waktu pengambilan keputusan berbanding lurus dengan jumlah item dan jumlah aturan .Temuan perbaikan dengan pengambilan atribut baru  dan juga dengan pengurangan jumlah tran- saksi yang akan dipindai .Beberapa dari hasil penelitian tersebut kami gunakan untuk menyusun instumen yang kami buat agar  lebih  interaktif  dan  proses  yang  lebih  epat.  Salah  satunya  adalah  penggunaan  visualisasi  itemset.  Tujuan  penelitian kami  adalah  untuk  membuat  sistem  penunjang  keputusan  yang  dapat  memberikan  saran  pembelian  valas  berdasarkan  ri- wayat harga valas dan item valas yang dimiliki untuk menghindari pembelian valas yang berresiko turun bersamaan meng- gunakan A priori. Hasil yang kami dapat menunjukan jika implementasi a priori untuk peramalan valas belum menunjukkan seperti yang diharapkan. Namun kami dapat  menemukan fakta  baru jika  banyak itemset  yang digunakan maka prosentase valid dari saran (output peramalan sistem) yang dihasilkan semakin kecil serta Jumlah item (atribut) inputan tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada jumlah itemset (record) sama.
Kata Kunci : dss, association rule, a priori, valas.

## ABSTRACT
When we have the currency that goes down at the same time we will suffer more than if only part of it is down. To prevent large losses due to the simultaneous foreign exchange we can apply the strategy with purchase decisions on forex that do not have relative relation movements. This purchase decision is based on the relationship between the movement of foreign cur- rency items on the previous movement history using association rule. Associated rule association rule is the development of a visualization approach that makes the system more interactive to modulate the problem [1]. Then another fact if the deci- sion time is directly proportional to the number of items and the number of rules [2]. Findings of improvement with the tak- ing of new attributes [3] and also by reducing the number of transactions to be scanned [4]. Some of the results we use to organize  the  instances  we  create  to  be  more  interactive  and  faster  processes.  One  is  the  use  of  itemset  visualization.  The purpose of our study is to create a decision support system that can provide buying advice forex based on the history of forex prices and forex items held to avoid buying forex at risk of down simultaneously using A priori. The results we can show if the a priori implementation for forecasting forex has not shown as expected. But we can find new facts if many itemsets are used  then  the  percentage  of  valid  suggestions  (output  forecasting  system)  generated  smaller  and  the  number  of  items (attributes) input does not have a significant effect on the number of itemsset (record) the same.
Keywords : dss, association rule, a priori, forex.

## I. P ENDAHULUAN
LUKTUASI  harga  valas  bisa  berbeda  dan  bisa  saja  sama  antar  satu  valas  dengan  yang  lain.  Kita mungkin akan sangat menderita jika kita memiliki beberapa valas yang turun bersamaan. Untuk mencegah kerugian besar akibat valas yang turun bersamaan kita dapat melakukan strategi/keputusan pembelian pada valas yang tidak memiliki hubungan pergerakan yang relatif sama. Keputusan pembelian ini dapat kita dasarkan pada  hubungan  pergerakan  antar  item  valas  pada  riwayat  pergerakan  sebelumnya.  Dengan  membuat  sistem penunjang keputusan yang berbasis association rule menggunakan a priori diharapkan sistem dapat memberikan saran  pembelian  valas  berdasarkan  riwayat  harga  valas  dan  item  valas  yang  dimiliki  untuk  menghindari pembelian  valas  yang  beresiko  turun  bersamaan.  Penentuan  alternatif  keputusan  pembelian  didasarkan  pada akumulasi  perkalian  dari  support  dan  confidence  antar  pergerakan  turun  valas  berdasar  periode  tertentu.  Chen memperkuat  proses  association  rule  mining  konvensional  dengan  memetakan  keseluruhan  proses  menjadi  loop,
F

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7
bantuan  visualisasi.  Pendekatan  visualisasi  dalam  penelitian  ini  memberikan  kemampuan  interaksi  untuk memodulasi  kendala  dalam iterative  mining  process [1].  Mukherjee  menggunakan  a  priori  untuk mempertimbangkan perspektif Supply-Side Platforms (SSP) penyedia iklan. Hasil penelitian ini menunjukan jika waktu pengambilan keputusan berbanding lurus dengan jumlah iklan yang masuk dan jumlah aturan [2].  Sharma melakukan  perbaikan  Association  Rule  untuk  prediksi  penugasan  bug  dari  bug  yang  baru  dilaporkan menggunakan  atribut  bug  yang  berbeda,  yaitu  tingkat  keparahan,  prioritas,  komponen  dan  sistem  operasi[3]. Mengurangi  redundant  rules  dengan  mengambil  dua  atribut  baru,  yaitu  komponen  dan  sistem  operasi.  Yuan melakukan  perbaikan  algoritma  a  priori  tradisional  yang  memiliki  dua  kemacetan  utama:  sering  memindai database;  menghasilkan  sejumlah  besar  set  kandidat.  Peningkatan  algoritma  Apriori  mencapai  kinerja  yang sangat  baik  dan  mengurangi  waktu  pemindaian  transaksi  dengan  mengurangi  jumlah  transaksi  yang  akan dipindai[4]. Sebelum melakukan pembahasan mendalam mengenai penelitian yang telah peneliti lakukan, peneliti mempelajari beberapa teori pendukung berikut:

## A. Decision Support System (DSS)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support  System  /  DSS)  adalah  sistem  informasi  yang  menyajikan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Tujuan  utama  untuk  menyediakan  para  manajer  sebuah peralatan  (tool)  untuk  data  pergudangan,  data  mining,  dan  dukungan  keputusan,  yang  mengarah  pada pengambilan kebijakan strategis yang lebih cepat dan lebih tepat[5].

## B. Association
Proses  untuk  menemukan  semua  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  (minimum support)  dan  syarat  minimum  untuk  confidence  (minimum  confidence).  Asosiasi  bertujuan  untuk  menemukan hubungan atribut yang muncul dalam satu waktu, kombinasi antara beberapa item, dalam dunia bisnis association lebih umum disebut analisis keranjang belanja[6].

## C. A priori
Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining yang mengunakan frekuensi item yang sering muncul untuk menentukan sebuah rule asosiasi. Rule tersebut dapat digunakan untuk menentukan kecenderungan umum pada sekelompok item dalam database[6].

## D. Valas
Menurut  Hadi, valuta  asing  adalah  mata  uang  asing  yang  difungsikan  sebagai  alat  pembayaran  untuk membiayai  transaksi  ekonomi  keuangan  internasional  dan  juga  mempunyai  catatan  kurs  resmi  pada  bank sentral[7].  Sedangkan  menurut  Ekananda,  valuta  asing  merupakan  suatu  mekanisme  dimana  orang  dapat melakukan tindakan mentransfer daya beli melewati batas Negara yang menggunakan satuan uang yang berbeda dan membeli suatu valuta (nilai tukar) yang berbeda untuk digunakan[8].
Hasil  studi  pustaka  peneliti  mengadopsi  proses  visualisasi  agar  sistem  lebih  interaktif.  Peneliti  juga menambahkan  proses  pemilihan  itemset  ( customize  itemset )  agar  proses  lebih  cepat  karena  waktu  pengambilan keputusan  berbanding  lurus  dengan  jumlah  itemset.  Dengan  metode  pengembangan  a  priori  yang  telah  didapat, peneliti  melakukan  implementasi  dan  pengujian  a  priori  pada  pergerakan  valas.  Peneliti  ingin  membuktikan pengaruh customize  itemset, yakni pembatasan  itemset  serta  atribut  pada  masukan  sistem  (hasil  implementasi  a priori) yang dibuat.

## II. METODE PENELITIAN
Proses  penelitian  diawali  dengan  melakukan  studi  literatur  mengenai  association  rule  dan  algoritma  a  priori. Melakukan  pengumpulan  artikel  terkait  dan  melakukan  kajian  apakah  ada  informasi  yang  dapat  digunakan  dan diadopsi teknik yang telah dilakukan peneliti terdahulu.
Penentuan  sumber  data,  mungkin  ada  yang  mengira  jika  peneliti  salah  tulis.  Kami  melakukan  penentuan sumber  data  karena  sistem  yang  dirancang  merupakan  sistem  yang  bisa  memperbarui  data  otomatis  maka  kami melakukan pencarian alamat api json  yang menyediakan data valas yang update tiap hari (jam kerja). Dan pada tahap ini kami menemukan alamat http://fixer.io.
Hasil  studi  literatur  termasuk  juga  pemahaman  algoritma  yang  dilakukan  dengan  menerapkannya  pada penghitungan  manual  terlebih  dahulu  pada  excel.  Setelah  memperoleh  hasil  yang  sesuai  dari  penghitungan

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7
manual maka masuk ke pembuatan instrumen. Instrumen dibuat menggunakan bahasa pemrograman Delphi dan untuk  proses  gathering  data  json  kami  menggunakan  komponen  bawaan  Delphi  yakni  Indy.  Dilakukan  validasi hingga hasilnya sesuai dengan penghitungan manual. Untuk lebih jelasnya lihat gambar 1 berikut.
Gambar. 1.  Diagram Alur Penelitian.
Pengujian  instrumen  dilakukan  dengan  memilih  10  valas  pada  60  hari  kerja  sebagai  bahan  uji.  Kemudian dilakukan pengujian dengan scenario sebagai berikut:
Dilakukan  uji  pada  nomor  record  1  sampai  10  sebagai  bahan  uji  untuk  memperkirakan  valas  apa  yang  sesuai untuk dibeli pada hari itu, kemudian dipilih 3 valas sebagai valas yang telah dimiliki, kemudian sistem meberikan saran  valas  yang  sesuai  dibeli.  Berikutnya  dilakukan  pengecekan  pada  record  ke  11  apakah  saran  memberikan hasil yang valid, kemudian dicatat. Saran dinyatakan valid jika pergerakan dari valas yang disarankan tidak sama dengan pergerakan valas yang dimiliki. Berikut (gambar 2) merupakan salah satu contoh pengujiannya.

## Gambar. 2.  Contoh Tahap Pengujian Saran Keputusan (output) Sistem.
Tanggal  22/8  sampai  4/9  kita  gunakan  sebagai  itemset  uji,  kemudian  kita  pilih  3  valas  sebagai  valas  yang dimiliki  (1,496; 3,7379; 1,4774) dan sistem  memberikan  saran  valas untuk dibeli (1,1399). Kemudian kita  lihat hari berikutnya, ternyata rata-rata pergerakan valas yang dimiliki adalah naik (1,4902; 3,707; 1,4732)  sedangkan valas  saran  turun  (1,1407).  Maka  kejadian  seperti  ini  dapat  dicatat  sebagai  saran  sistem  yang  valid.  Untuk pengujian berikutnya diulangi proses tersebut sesuai tabel skenario uji (tabel I).
T ABEL I S KENARIO U JI S ARAN K EPUTUSAN ( OUTPUT ) S ISTEM
No Jumlah Item Inputan Jumlah Itemset Item Inputan Nomor Record Itemset 1 3 10 AUD,BRL,CAD 1-10, 5-15, 10-20, 15-25, 20-30, 25-35, 30-40, 35-45, 40-50, 45-55, 50-60 2 3 10 CHF,CNY,GBP 1-10, 5-15, 10-20, 15-25, 20-30, 25-35, 30-40, 35-45, 40-50, 45-55, 50-60 3 4 10 HKD,IDR,JPY,MYR 1-10, 5-15, 10-20, 15-25, 20-30, 25-35, 30-40, 35-45, 40-50, 45-55, 50-60 4 3 20 AUD,BRL,CAD 1-20, 5-25, 10-30, 15-35, 20-40, 25-45, 30-50, 35-55, 40-60 5 3 20 CHF,CNY,GBP 1-20, 5-25, 10-30, 15-35, 20-40, 25-45, 30-50, 35-55, 40-60 6 4 20 HKD,IDR,JPY,MYR 1-20, 5-25, 10-30, 15-35, 20-40, 25-45, 30-50, 35-55, 40-60

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar. 3.  Diagram Alur Sistem.
Alur  sistem  disajikan  pada  gambar  3  diatas.  Pertama  sistem  melakukan  perintah request api  json  untuk mendapatkan  dataset  valas  dengan  rentang  waktu  tertentu.  Sistem  mengecek  apakah  data  yang  tersimpan  pada database  lokal  merupakan  database  terbaru,  jika  belum  terbaru  maka  sistem  akan  melakukan  request  json  ke http://fixer.io untuk  update data  valas  yang  tersimpan, sehingga didapatilah dataset timeseries  valas. Berikutnya dateset timeseries dilakukan proses pivot tabel sehingga nama valas menjadi kolom dan diperoleh sebuat itemset penurunan  valas.  Itemset  penurunan  valas  divisualisasikan  menjadi  grid  yang  berwarna  (kuning  menunjukan penurunan  dan  hijau  untuk  kenaikan  harga)  sehingga  pengguna  mudah  untuk  memahami  dan  kemudian melakukan customize itemset.

## Gambar. 4.  Visualisasi dan Customize Itemset
Customize  itemset  oleh  user  (gambar  4)  dilakukan  agar  terjadi  pembatasan  item  data  yang  diproses  sehingga sistem  berjalan  lebih  cepat.  Setelah  dipilih  maka  sistem  melakukan  penghitungan  dengan  a  priori  untuk menghasilkan  association  rule  penurunan  harga  antar  valas.  Penghitungan  tersebut  berdasarkan  itemset  hasil customize  oleh  pengguna.  Kemudian  pengguna  memilih  valas  yang  dimiliki  digunakan  untuk  menentukan alternatif  dengan  mengurutkan  hasil  akumulasi  perkalian  nilai  support  dan  confidence  pada  tiap  item  valas berdasar association rule yang telah dihitung tadi. Nilai tertinggi dari himpunan itemset tersebut dijadikan saran untuk valas yang paling ideal dibeli oleh pengguna.
Gambar. 5.  Diagram Alur Data Sistem
Alur  data  pada  sistem  (gambar  5)  bermula  dari  perintah  pengguna  (user)  untuk  memulai  sistem.  Sistem melakukan proses checking update untuk mengecek apakah data yang tersimpan pada tabel timeseries (database local). Kemudian jika belum uptodate maka masuk proses berikutnya yakni proses data gathering dari request api json ke alamat http://fixer.io dan kemudian update data pada tabel timeseries.
Setelah  data  siap  atau  sudah  berhasil  diupdate  maka  user  melanjutkan  untuk  memilih  itemset  (customize itemset)  yang  akan  diproses.  Itemset  berupa  grid  berwana  (hujau-kuning)  yang  merupakan  hasil  visualisasi itemset  dari  data  timeseries  valas.  Sudah  dijelakan  sebelumnya  jika  proses  visualisasi  ini  agar  sistem  lebih interaktif  dengan  user  dan  proses  customize  bertujuan  agar  data  yang  diproses  oleh  sistem  dapat  dibatasi  dan waktu proses menjadi lebih cepat.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7
Itemset  hasil  customize  tadi  kemudian  masuk  pada  proses  Generate  Rule,  yakni  proses  pembuatan  aturan asosiasi  dengan  menggunakan  algoritma  a  priori.  Dalam  proses  ini  sistem  menggunakan  tabel  temporary  untuk menyimpan  sementara  item  yang  terlibat  dalam  proses  ini  yakni  tabel  items.  Tabel  hanya  digunakan  sementara saat iterasi proses penyusunan aturan, tepatnya pada saat penghitungan frekuensi kemunculan item pada itemset.
Dari  sekian  proses  kemudian  dihasilkan  sebuah  aturan  asosiasi.    Aturan  tersebut  kemudian  digunakan  untuk menentukan  alternatif  keputusan  yang  paling  sesuai,  dalam  hal  ini  keputusan  untuk  pembelian  valas  yang  tidak memiliki  pergerakan  harga  yang  sama  dengan  valas  yang  telah  dimiliki.  Berikut  hasil  implementasi  kami (gambar 6)

## Gambar. 6.  Tampilan Instrumen Uji (Hasil Implementasi Association Rule)

## A. Hasil Pengujian
Berikut hasil pengujian yang telah dilakukan disajikan pada tabel II. Kolom pergerakan harga merupakan hasil pengamatan berdasarkan pergerakan harga pada hari setelahnya atau kondisi fakta pergerakan harga berdasar data riwayat harga valas dari website fixer.oi.
T ABEL II
HASIL U JI S ARAN K EPUTUSAN ( OUTPUT ) S ISTEM No Item Inputan Nomor Record Itemset Valas Saran Pergerakan Harga* Valid Rata-rata Item Inputan Valas Saran 1 AUD,BRL,CAD 1-10 5-15 10-20 15-25 20-30 25-35 30-40 35-45 40-50 45-55 50-60 CHF CHF CHF GBP MYR CNY CNY CNY GBP GBP GBP Naik Naik Turun Turun Turun Turun Naik Turun Turun Naik Turun Turun Turun Turun Naik
Turun Naik Turun Turun Naik Naik Turun
Ya Ya Tidak Ya Tidak Ya Ya
Tidak Ya Tidak Tidak 2 CHF,CNY,GBP 1-10 5-15 10-20 15-25 20-30 25-35 30-40 35-45 40-50 45-55 50-60 CAD CAD IDR CAD JPY BRL CAD CAD HKD BRL BRL Turun Naik Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun Naik Turun
Naik Naik Turun
Naik Turun Turun Naik Turun Turun Naik
Turun Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya
Tidak Tidak Tidak Tidak 3 HKD,IDR,JPY,MYR 1-10 5-15 10-20 15-25 20-30 25-35 30-40 35-45 40-50 45-55 50-60 CHF CAD GBP CHF CAD CNY CNY CAD GBP GBP CAD Naik Naik Turun Naik Turun Turun
Naik
Turun Turun Naik Turun
Turun Naik Turun Naik
Naik Naik
Turun Turun Naik Naik Turun
Ya Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya
Tidak Tidak

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7
4 AUD,BRL,CAD 1-20 5-25 10-30 15-35 20-40 25-45 30-50 35-55 CHF CHF CHF CHF CNY CNY CNY GBP Turun Turun Turun Turun Naik Turun Turun Naik Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun Naik Tidak Ya Tidak Tidak
Ya Tidak Tidak Tidak 40-60 GBP Turun Turun Tidak 5 CHF,CNY,GBP 1-20 5-25 10-30 15-35 20-40 25-45 30-50 35-55 40-60 CAD CAD JPY BRL CAD CAD CAD CAD CAD Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun Naik Turun
Turun Naik Turun Turun
Naik Turun Turun Naik Turun
Tidak Tidak Tidak Tidak Ya
Tidak Tidak Tidak Tidak 6 HKD,IDR,JPY,MYR 1-20 5-25 10-30 15-35 20-40 25-45 30-50 35-55 40-60 CHF CHF CHF GBP CAD CNY GBP GBP GBP Turun Naik Turun Turun Naik Turun Turun Naik Turun
Turun Naik Turun Naik Turun Turun
Naik Naik Turun
Tidak Tidak Tidak Ya Ya Tidak Ya
Tidak Tidak
Keterangan : *Pergerakan harga di hari berikutnya berdasarkan data fakta dari fixer.io
Data perbandingan saran dan fakta pergerakan harga valas yang dicatat pada hasil pengujian tabel diatas masih belum  bisa  atau  sulit  dilakukan  penarikan  kesimpulan.  Agar  dapat  digunakan  untuk  menarik  kesimpulan  kami melakukan rekap dan tersaji pada tabel III.
T ABEL III R EKAP H ASIL P ENGUJIAN S ARAN K EPUTUSAN ( OUTPUT ) S ISTEM No Item Inputan Jumlah Itemset Jumlah Item Inputan Saran Bernilai Valid Benar Total Prosentase 1 AUD,BRL,CAD 10 3 6 11 54% 2 CHF,CNY,GBP 10 3 2 11 18% 3 HKD,IDR,JPY,MYR 10 4 5 9 50% 4 AUD,BRL,CAD 20 3 2 9 22% 5 CHF,CNY,GBP 20 3 1 9 11% 6 HKD,IDR,JPY,MYR 20 4 3 9 33%
Kolom  jumlah  itemset  pada  tabel  III  diatas  merupakan  jumlah  (record)  data  riwayat  yang  dijadikan  itemset untuk  bahan  penghitungan association  rule. Sedangkan  kolom  jumlah  item  inputan  merupakan  jumlah  macam valas yang dipilih pada inputan pilihan valas yang telah dimiliki. Valas tersebut digunakan sebagai pembanding untuk menentukan saran valas yang memiliki nilai akumulasi association rule yang paling rendah dari valas yang dimiliki.

## IV. KESIMPULAN
Berikut ini kesimpulan yang dapat kita ambil dari hasil pengujian yang kita peroleh:
1) Pengujian  yang  kami  lakukan  terhadap  pengambilan  keputusan  berdasarkan  saran  dari  perhitungan  assosia- sion  rule  menggunakan  A  priori  dengan  itemset  riwayat  pergerakan  valas  masih  belum  memiliki  hasil  yang diharapkan.
2) Jumlah Item set mempengaruhi prosentase valid dari saran yang dihasilkan sistem, dengan item inputan yang sama hasil menunjukkan jika semakin banyak itemset yang digunakan maka prosentase valid dari saran yang dihasilkan semakin kecil.
3) Jumlah item inputan (atribut) tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada jumlah itemset (record) sama.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Chen,Wei; Xie,Cong; Shang,  Pingping; Peng, Qunsheng. Visual Analysis of User-Driven Association Rule Mining . Journal  of Visual Languages and Computing. August, 2017.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 1 - 7
[2]  Mukherjee, Anik;  Sundarraj, R.  P.; Dutta,Kaushik . Apriori Rule–Based In-App Ad Selection Online Algorithm for Improving Supply-Side  Platform Revenues. ACM Transactions on Management Information System , Vol. 8, No. 2–3, July 2017.
[3]  Sharma, Meera; Tandon, Abhishek; Kumari, Madhu; Singh, V. B. Reduction of Redundant Rules in Association Rule Mining-Based Bug Assignment. International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering. Vol. 24, No. 6, 2017.
[4]  Yuan, Xiuli. An Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules. AIP Conference Proceedings , 2017.
[5]  Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Andi Offset.
[6]  Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi.2009. Algoritma Data Mining .Andi Offset [7]  Hadi, Hamdi. 1997. Valas Untuk Manajer . Ghalia Indonesia.
[8]  Ekananda, M. 2014. Analisis Ekonometrika Data Panel. Edisi Pertama . Mitra Wacana Media.