p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Algoritma Apriori untuk Prediksi Kebutuhan Suku Cadang Mobil
Agung Adi Firdaus #1 , Nur Iksan #2 , Devy Nur Sadiah #3 , Linda Sagita #4 , Dwiki Setiawan #5
# Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Semarang
Sekaran, Kec. Gunungpati, Kota Semarang, Jawa Tengah 50229
1 agungfirdaus119@students.unnes.ac.id
2 nur.iksan@mail.unnes.ac.id
3 devynursadiah10@gmail.com
4 lindasagita620@gmail.com
5 dwikisetiawan2@gmail.com

## Abstrak
Dalam  pangadaan  suku  cadang  untuk  proses  produksi  mobil,  dibutuhkan  informasi  atau  pengetahuan  terkait suku  cadang  mobil  yang  dibutuhkan  agar  proses  dan  hasil  produksi  perusahaan  efektif  dan  efisien.  Tujuan penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma  apriori  untuk  prediksi  suku  cadang  mobil  yang  sering  muncul. Subjek  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  produksi  mobil  BMW  PT  Gaya  Motor.  Model  penelitian  yang dilakukan  adalah market basket  analysis. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi: (1) Pengumpulan Data; (2)  Data  Training;  (3)  Pembentukan  Association  Rule,  (4)  Uji  Lift  Ratio,  dan  (5)  Penarikan  Kesimpulan.  Hasil penelitian yang didapatkan yaitu Tipe mobil BMW yang paling banyak diproduksi tahun 2018 adalah BMW 320 dan  BMW  7  Series.  Sehingga  perusahaan  dapat  menggunakan  hasil  ini  untuk  menentukan  strategi  terkait pengadaan suku cadang pada tipe mobil tersebut. Berdasarkan Uji Lift Ratio yang telah dilakukan, terdapat dua rule yang sangat kuat dan valid untuk digunakan dalam prediksi suku cadang mobil BMW yaitu BMW 320 dan BMW 7 SERIES .
Kata kunci: Prediksi_Suku Cadang_Apriori

## Application of Apriori Algorithm for Prediction of Spare Parts Needs

## Abstract
In  spare  parts  for  the  automotive  production  process,  information  or  knowledge  related  to  spare  parts  is required to process and produce efficient and efficient companies. The purpose of this research is to apply  the apriori algorithm to predict the spare parts needs of cars that often appear. The research subject used is BMW PT Motor Style car production data. The research model used is market basket analysis. The step of research carried out  includes (1) Data Collection; (2) Data Training; (3) Association  Rule formation, (4) Lift Ratio test, and (5) Conclusions. The results of this research are the BMW Car Type that was mostly produced in 2018 are BMW 320 and BMW 7 Series. So the company can use this to determine a strategy related to the backup generator on the related car type. Based on the Lift Ratio Test that has been conducted, there are two very strong and  valid rules to be used in predicting the BMW car spare parts these are BMW 320 and BMW 7 SERIES .
Keywords: Prediction_Spare Parts_Apriori

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  zaman  yang  mengharuskan mobilitas  tinggi,  kebutuhan  alat  transportasi  untuk kegiatan  sehari-hari  juga  semakin  meningkat.  Hal  ini memberikan  peluang  bagi  perusahaan  otomotif.  Bagi suatu  perusahaan,  hal  ini  merupakan  peluang  untuk menguasai  pasar  pada  bidang  transportasi,  salah  satunya adalah  mobil.  Sehingga  diperlukan  cara  yang  tepat  untuk meningkatkan  produksi  mobil  yang  berkualitas.  Dalam pangadaan suku cadang guna proses produksi, dibutuhkan
informasi  atau  pengetahuan  terkait  produksi  mobil. Sehingga  pembelian  dan  persediaan  suku  cadang  sesuai dengan  informasi  produksi.  Salah  satu  solusi  kepada pemilik  perusahaan  adalah  menggunakan data  mining untuk mendapatkan pengetahuan terkait suku cadang yang berkaitan  guna  pengambilan  keputusan  dalam  produksi mobil di waktu yang akan datang.
Menurut  Larose, Data  mining sendiri  merupakan sebuah  proses  ekstrasi  informasi  untuk  menemukan  pola ( pattern  recognition )  yang  penting  pada  tumpukan  data
dalam database sehingga menjadi pengetahuan ( knowledge  discovery ).  Fungsi-fungsi  dalam data  mining antara  lain  fungsi  deskripsi,  fungsi  estimasi,  fungsi prediksi,  fungsi  klasifikasi,  fungsi clustering dan  fungsi asosiasi [1].
Salah  satu  fungsi data  mining yang  sangat  bermanfaat dalam  kegiatan  produksi  adalah  prediksi.  Fungsi  prediksi merupakan  proses  untuk  menemukan  pola  dari  data dengan menggunakan beberapa variabel untuk memprediksikan  variabel  lain  yang  tidak  diketahui  jenis atau  nilainya  [2].  Melalui  prediksi  maka,  pengambilan berbagai  keputusan  mempunyai  dasar  yang  jelas  dan terbukti menguntungkan dalam berbagai kegiatan ekonomi  seperti  penggunaan  listrik  di  perumahan  sampai skala  industri  [3]  [4].  Oleh  sebab  itu  industri  mobil  juga memerlukan  penambangan  data  agar  pengambilan keputusan lebih maksimal.
Salah  satu  algoritma  yang  seing  digunakan  adalah apriori.  Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, penggunaan algoritma apriori dipilih karena algoritma  ini efektif  dan  efisien  dalam  menentuka  pola  asosiasi  suatu item. Selain itu algoritma ini juga mudah untuk diterapkan dan  tidak  membutuhkan  waktu  lama  dalam  prosesnya. Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  penelitian  eksperimen.  Penelitian  ini  digunakan dengan  menerapkan  data  mining  berdasarkan  asosiasi dengan menggunakan algoritma apriori, untuk memudahkan      perusahaan  atau  analis  dalam  mengetahui pola produksi perusahaan.
Ada  beberapa  penelitian  terkait  dengan  algoritma apriori  dan  implementasinya  dalam  berbagai  bidang. Penelitian  pertama  dilakukan  oleh  Ristianingrum  dan Sulastri  (2017)  dengan  judul  penelitian  “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori”. Algoritma  apriori  dalam  penelitian  tersebut  membantu dalam  menentukan  produk  suku  cadang  yang  dibeli berdasarkan  pola  transaksi  konsumen  yang  dapat diketahui  dari  informasi  dan  jasa  yang  muncul  [7]. Agoritma  apriori  untuk  penentuan  suku  cadang  juga dilakukan  oleh  Saputra  dkk  (2016).  Dalam  penelitian tersebut,  data-data  penjualan  yang  ada  diolah  dengan menggunakan  algoritma  apriori,  yang  menghasilkan produk  suku  cadang  apa  saja  yang  dibeli  oleh  konsumen khususnya  ban  luar  dan  oli  mesin.  Pihak  Delta  Motor dapat  memperbanyak  stok  produk oli  mesin  dan  ban  luar [8].  Penelitian  menggunakan  algoritma  apriori  yang menjadi referensi lain diantaranya: oleh Prabawanti (2018) [9], Sholik dan Salam (2018) [10] dan juga dilakukan oleh Aditya  dkk  (2016)  [11].  Oleh  karena  efektif  dan efisiennya  algoritma  ini,  penerapan  juga  perlu  diterapkan ke  PT.  Gaya  Motor  yang  belum  mengaplikasikan algoritma ini.
Banyak  sekali  jenis  mobil  yang  beredar  saat  ini.  Salah satu  jenis  mobil  dengan  populasi  tinggi  dan  terkenal  di Indonesia  adalah  BMW.  Produsen  manufaktur  otomotif BMW  merupakan  perusahaan  induk  dari  Rolls-Royce Motor [5]. Objek penelitian ini adalah data produksi mobil BMW di PT Gaya Motor. PT. Gaya Motor berada di Jalan Gaya  Motor Raya No. 3 Sunter II, Tanjung Priok Jakarta Utara. [6]. Dalam pengambilan keputusan terkait prediksi
suku  cadang  untuk  produksi,  PT  Gaya  motor  belum menerapkan  data  mining  khususnya  algoritma  apriori. penggunaan  algoritma  apriori  merupakan  hal  sangat dibutuhkan untuk pengambilan keputusan dalam membeli suku  cadang  apa  saja  yang  akan  dibutuhkan  dan jumlahnya sesuai jenis mobil yang diproduksi .
Algoritma apriori  merupakan salah satu teknik asosiasi dalam  data  mining.  Algoritma  apriori  dapat  membantu dalam  memberikan  informasi  rekomendasi  penyetokan barang  dan  mempermudah  penataan  serta  penempatan suku  cadang  untuk  proses  produksi  mobil  pada  PT  Gaya Motor.  Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah Bagaimana  Penerapan  Algoritma  Apriori  Prediksi  Suku Cadang Mobil BMW di PT Gaya Motor Jakarta Utara.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  adalah  model Association atau Market  Basket  Analysis . Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder yang diperoleh  dari  website  resmi  perusahaan.    Penelitian  ini dilakukan  dalam  beberapa  tahapan,  berikut      langkah- langkah pengerjaan dalam melakukan penelitian. Langkah-langkah  atau  tahap  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  aturan  asosiasi  pada  data  produksi  mobil  di PT  Gaya  Motor  Jakarta  Utara  yaitu:  (1)  Pengumpulan Data;  (2)  Data  Training;  (3)  Pembentukan  Association Rule,  (4)  Uji  Lift  Ratio,  dan  (5)  Penarikan  Kesimpulan. Lebih  lengkapnya  tahapan  penelitian  disajikan  pada flowchart berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Pengumpulan Data
PT.  Gaya  Motor  tepatnya  berada  di  Jalan  Gaya  Motor Raya  No.  3 Sunter  II, Tanjung  Priok  Jakarta  Utara.  Pada mulanya PT. Gaya Motor berkedudukan di jalan Sulawesi Ujung No. 22 Tanjung Priok (di pelabuhan Tanjung priok). Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder melalui dokumentasi yaitu Data Produksi Mobil PT.  Gaya  Motor  pada  bulan  Januari-Desember  2018  [6] [12].

## B. Data Training
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  data  yang  sesuai dan pembuatan tabel data  agar mudah dalam  menerapkan algoritma  apriori.  Data-data  yang  digunakan  dipilih  dan dianalisis. Sedangkan transformasi data dilakukan dengan cara  merubah  bentuk  data  produksi  ke  dalam  tabel. Setelah  data  siap  diproses,  selanjutnya  adalah  penerapan algoritma apriori.

## C. Pembentukan Association Rule
Penerapan  algoritma  apriori  melalui  dua  proses  dan tolok  ukur,  yaitu support dan confidence .  Support  (nilai penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut dalam database ,  sedangkan confidence (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antara-item  dalam  aturan asosiasi  [13].  Dalam  pembentukan  pola  produksi  oleh algoritma  apriori  ada  dua  tahapan.  Tahapan  pertama adalah  mencari frequent  itemset himpunan  item  yang memenuhi  nilai minimum  support .  Lalu  tahap  kedua adalah  membentuk  pola  asosiasi  dari  frequent  itemset yang telah didapat dengan  menggunakan  nilai confidence [14].  Setelah  kedua  pola  dilakukan,  maka  hasil  dianalisis dan dijabarkan untuk mencari kesimpulan penelitian.

## D. Uji Lift Ratio
Uji  Lift  Ratio  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mengukur  kekuatan  asosiasi  yang  telah  dibentuk. Lift Ratio dapat digunakan sebagai penentu kekuatan dan validitas pola asosiasi. Berikut ini adalah rumus Lift Ratio [13].
Benchmark  Confidence  dihitung  dengan  rumus berikut.
Keterangan :
Nc  =  Jumlah  transaksi  dengan  item  yang  menjadi consequent N = Jumlah trasaksi basis data

## E. Penarikan Kesimpulan
Dalam  pembentukan  pola  asosiasi  oleh  algoritma apriori  ada  dua  tahapan  yaitu  mencari  frequent  itemset membentuk  pola  asosiasi.  Setelah  kedua  pola  dilakukan, maka  hasil  dianalisis  dan  dijabarkan  untuk  mencari kesimpulan penelitian.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diperoleh  diolah  menjadi  dataset  yang  siap digunakan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  produksi mobil  BMW  dengan  beberapa  tipe  selama  tahun  2018. Berikut  ini  adalah  daftar  tipe  mobil  BMW  yang  akan dianalisis, dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I T IPE M OBIL B MW No Tipe Jenis
1. BMW 320 Mobil 2. BMW 328/330 Mobil 3. BMW 520
Mobil
4. BMW 528
Mobil
5. BMW 7 SERIES Mobil
Proses  pertama  adalah  menentukan  tabel  itemset  pada tiap  transaksi.  Item  mobil  dilambangkan  dengan  huruf satu sampai dengan  lima. Satu untuk tipe BMW 320, dua untuk  tipe  BMW  328  dan  seterusnya  sebagaimana terdapat  pada  tabel  1.  Data  transaksi  dibuat  menjadi  per bulan  mulai  Januari-Desember  dan  dilambangkan  dengan angka  1  untuk  bulan  Januari,  angka  2  untuk  bulan Februari  dan  seterusnya.  Berikut  ini  adalah  itemset  yang telah dibuat dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II I TEMSET T ABEL No Itemset 1. 1, 5, 4
2. 5, 1, 2 3. 4, 5, 3 4. 4, 2, 1
5. 1, 4, 5 6. 1, 5, 3 7. 1, 2, 5 8. 1, 2, 3 9. 3, 4, 2 10. 1, 4, 3 11. 4, 1, 5 12. 3, 2, 4

## A. Penerapan Algoritama Apriori
Penerapan  algoritma  apriori  dilakukan  dengan  tahapan sebagai berikut.
1) Pembentukan 1 Itemset: minimal yang ditentukan  adalah  30%  ( Golden  Rule ).  Berikut  ini  adalah pembentukan  1  itemset  dengan  menggunakan  rumus  di bawah ini [15].
% 100    transaksi engandungA transaksiM Tabel III  merupakan hasil pembentukan 1 itemset. TABEL III P EMBENTUKAN 1 I TEMSET
No  Tipe Support 1. 1 75% 2. 2 50% 3. 3 50% 4. 4 66,67% 5. 5 58,33% 2)
Pembentukan  2  Itemset: Proses  pembentukan  2 itemset  dengan  minimum  support  30%  dilakukan  dengan menggunakan rumus sebagai berikut [15].
% 100    transaksi ungAdanB angMengand transaksiY
Hasil  pembentukan  2  itemset  ditunjukkan  pada  Tabel IV.
(1) (2) (3)
TABEL IV P EMBENTUKAN 2 I TEMSET No Tipe Support
1. 1, 2 33,33% 2. 1, 3 25% 3. 1, 4 41,67% 4. 1, 5 50%
5. 2, 5 16,67% 6. 2, 4 25% 7. 2, 3 20% 8. 3, 4
33,33% 9. 3, 5 16,67% 10. 5, 4 33,33%
Dari  pembentukan  2  itemset  dengan  minimum  support 30%  pada  Tabel  V,  didapatkan  beberapa  kombinasi  yang memenuhi minimum support yaitu:
TABEL V K OMBINASI YANG M EMENUHI M INIMUM S UPPORT
No Tipe Support 1. 1, 2 33,33% 2. 1, 4 41,67% 3. 3, 4 33,33% 4. 5,4 33,33% 3)
Pembentukan  3  Itemset: Proses  pembentukan  3 itemset  dengan  minimum  support  30%  dilakukan  dengan menggunakan rumus sebagai berikut [15].
% 100 ,    transaksi BdanC ungA angMengand transaksiY
Tabel VI merupakan hasil pembentukan 3 itemset.
TABEL VI P EMBENTUKAN 3 I TEMSET
No Tipe Support 1. 1, 5, 3 8,33% 2. 1, 5, 2 16,67% 3. 1, 4, 5 16,67% 4. 2, 1, 3 8,33% 5. 2, 3, 4 16,67% 6. 2, 3, 5 0% 7. 3, 4, 5 8,33%
Karena pada 3 itemset diatas tidak terdapat nilai support diatas  30%,  maka  pembentukan  aturan  asosiasi  akan dibentuk menggunakan 2 itemset.
4)
Pembentukan Aturan Asosiasi: Langkah selanjutnya  yaitu  mencari  nilai  confidence  dari  2  itemset pada Tabel VII. Pada tahap ini,  minimal confidence  yang diterapkan  yaitu  60%.  Rumus  yang  digunakan  adalah sebagai berikut [15].
% 100    engandungA transaksiM danB engandungA transaksiM TABEL VII P EMBENTUKAN A TURAN A SOSIASI Aturan Confidence Jika  memproduksi  BMW  320,  maka  juga memproduksi BMW 328/330 44,44% Jika  memproduksi  BMW  328/330,  maka juga memproduksi BMW 320 66,67% Jika  memproduksi  BMW  320,  maka  juga memproduksi BMW 528 45% Jika  memproduksi  BMW  528,  maka  juga mamproduksi BMW 320 40% Jika  memproduksi  BMW  320,  maka  juga memproduksi BMW 7 SERIES 66,67% Jika memproduksi BMW 7 SERIES, maka juga memproduksi BMW 320 85,714% Jika  memproduksi  BMW  520,  maka  juga memproduksi BMW 528 66,67% Jika  memproduksi  BMW  528,  maka  juga memproduksi BMW 520 50% 5)
Aturan  Asosiasi  Final: Aturan  asosiasi  final ditentukan  berdasarkan  minimal  support  dan  minimal confidence  yang  ditentukan.  Berdasarkan  data    yang sesuai  dengan  minimal  support  dan  minimal  confidence yang  telah  ditentukan,  maka  dibuat  tabel  aturan  asosiasi final sebagai berikut.
TABEL VIII A TURAN A SOSIASI F INAL Aturan Confidence Jika  memproduksi  BMW  320,  maka  juga memproduksi BMW 7 SERIES 66,67% Jika  memproduksi  BMW  7  SERIES,  maka juga memproduksi BMW 320 85,714%
Berdasarkan  Tabel  VIII,  dapat  diketahu  produk  mobil BMW  dengan  tipe  yang  paling  banyak  diproduksi  mobil di PT.Gaya Motor tahun 2018 dapat dilihat pada  Gambar

## 2.
Berdasarkan  aturan  asosiasi  final.  Tipe  mobil  BMW yang  paling  banyak  diproduksi  adalah  BMW  320  dan BMW  7  Series  dan  kedua  tipe  mobil  tersebut  saling berkaitan.  Aturan  asosiasi  ini  dapat  digunakan  sebagai acuan  membuat  strategi  dan  mengelola  perusahan   dalam meningkatkan efektifitas produksi.

## B. Uji Lift Ratio
Penggunaan  lift  ratio  untuk  mengevaluasi  kuat tidaknya  sebuah  aturan  asosiasi  yang  telah  dibentuk. Lift Ratio merupakan  perbandingan  antara confidence sebuah aturan  dengan  dengan  nilai  benchmark  confidence  yang telah  didapatkan.  Sedangkan Benchmark  Confidence merupakan  perbandingan  antara  jumlah  semua  item  yang menjadi consequen t  terhadap  jumlah  total  transksi  yang terjadi  [13].  Perhitungan lift  ratio yang  telah  dilakukan dapat dilihat Pada Tabel IX.
(4)
Support Confidence 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% BMW 320, BMW 7 series BMW 7 series, BMW 320 Support Confidence Gambar 2. Grafik Aturan Asosiai Final TABEL IX U JI L IFT R ATIO
Jika Maka Confidence Support Nc Bc Lift Ratio BMW 320 BMW 328/330 44,44% 83.33% 6 6/12=0.5 0.44/05=0.88 BMW 328/330 BMW 320 66,67% 50% 10 10/12=0.83 0.67/0.83=0.807 BMW 320 BMW 528 45% 83.33% 8 8/12=0.67 0.45/0.670=0.67 BMW 528 BMW 320 40% 66.67% 10 10/12=0.83 0.4/0.83=0.482 BMW 320 BMW 7 SERIES 66.67% 83.33% 7 7/12=0.58 0.67/0.58=1.155 BMW 7 SERIES BMW 320 85.71% 58,33% 10 10/12=0.83 0.85/0.83=1.024 BMW 520 BMW 528 66.67% 50% 8 0.67 0.67/0.67=1 BMW 528 BMW 520 50% 66,67% 6 6/12=0.5 0.5/0.5=1
Hasil  uji lift  ratio dapat  dikatakan  kuat  dan  valid  jika nilainya  lebih  dari  1.00  [13].  Berdasarkan  tabel  uji  lift ratio  yang  telah  dilakukan,  terdapat  dua  rule  yang memiliki  nilai  lift  ratio  lebih  dari  1 (lift  ratio >1).  Hal  ini menunjukkan  dua  rule  tersebut  valid  untuk  digunakan memprediksi suku cadang mobil BMW berdasarkan tipe.

## IV. K ESIMPULAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma apriori  untuk  prediksi  suku  cadang  mobil  yang  sering muncul. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  ditarik  kesimpulan  hasil  pengujian  yaitu  sebagai berikut:  a)  Tipe  mobil  BMW  yang  paling  banyak diproduksi  tahun  2018  adalah  BMW  320  dan  BMW  7 Series. Sehingga perusahaan dapat menggunakan hasil ini untuk menentukan strategi terkait pengadaan suku cadang pada  tipe  mobil  tersebut,  b)  Berdasarkan  Uji  Lift  Ratio yang  telah  dilakukan,  terdapat  dua  rule  yang  sangat  kuat dan  valid  untuk  digunakan  dalam  prediksi  suku  cadang mobil BMW yaitu BMW 320 dan BMW 7 SERIES.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Budiman,  M.  Muliadi,  and  R.  Ramadina,  “Penerapan  Fungsi Data  Mining  Klasifikasi  untuk  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Tepat  Waktu  pada  Sistem  Informasi  Akademik  Perguruan Tinggi,”  J.  Penelit.  Ilmu  dan  Teknol.  Komput.,  vol.  7,  no.  1,  p. 289138, 2015.
[2] Nada,  “Konsep  Dasar  Data  Mining,”  http://lbi.si.fti.unand.ac.id, 2018. .
[3] N.  Pransiska  and  A.  H.  Mirza,  “Bina  Darma  Conference  on Computer  Science  PENERAPAN  DATA  MINING  PREDIKSI PENJUALAN BARANG ELEKTRONIK TERLARIS MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  (  Study Kasus :  Planet  Cash  And  Credit  Cabang  Muara  Enim  )  Bina Darma  Conference  on  Computer  Science,”  Bina  Darma  Conf. Comput. Sci., pp. 2157–2169, 2016.
[4] Yulia  and  N.  Azwanti,  “Data  Mining  Prediksi  Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga  di  Kota  Batam  Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  Semin.  Nas.  Ilmu  Sos.  dan Teknol., vol. 1, no. 1, pp. 175–180, 2018.
[5] Sidharta,  “Pusat  Modifikasi  Otomotif  BMW  di  Yogyakarta,” Universitas Atma Jaya Yogyakarta, 2009.
[6] Nada,  “Konsep  Dasar  Data  Mining,”  http://lbi.si.fti.unand.ac.id, 2018. .
[7] Ristianingrum  and  Sulastri,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[8] S. B. A. Saputra, R. Dwiana, W. D. N. Oktaviani, R. D. Isnaeni’, T.  Astuti,  and  Nurfaizah,  “Implementasi  Data  Mining  Algoritme Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor Delta Motor,” Citisee, pp. 108–113, 2016.
[9] D.  K.  Prabawanti,  “Data  Mining  Prediksi  Produksi  Spanduk Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri, 2018.
[10]  A. Salam and M. Sholik, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang  yang dijual di E-commerce OrderMas,” Techno.Com, vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[11]  A.  -,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Penerapan  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Penjualan  di  Toko  Gudang  BM,”  JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2016.
[12]  Gakindo.or.id, “GAKINDO Production Data,” 2018.
[13]  M.  Fauzy,  R.  K.  W  Saleh,  and  I.  Asror,  “Penerapan  Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Simulasi Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota  Bandung,”  J.  Ilm.  Teknol.  Inf. Terap., vol. 2, No.2, no. 2, pp. 221–227, 2016.
[14]  M.  Hayaty  and  W.  Dwi,  “Penjualan  Menggunakan  Algoritma Apriori Berbasis Website ( Studi Kasus : Pt . Xyz ),” vol. 3, no. 1, pp. 136–142, 2019.
[15]  D.  K.  Pane,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk Elektronik  Dengan  Algoritma  Apriori  (  Studi  Kasus : Kreditplus ),” Pelita Inform. Budi Darma, vol. valume : I, pp. 25– 29, 2013.