## Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse
Ade Fitria Lestari 1 , M. Hafiz 2
1 Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kamal Raya no 18. Ringroad Barat. Cengkareng. Jakarta Barat, Jakarta
2 STMIK Nusa Mandiri Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan, Jakarta email: ade.afr@bsi.ac.id 1 , mhafiz2512@nusamandiri.ac.id 2
Abstrack - The  business  world,  business  people  compete  with  each  other  in  innovating  and implementing strategies to attract customers to increase sales. Barbar Warehouse is an online retailer that sells fashion products, baby needs such as diapers, bed sheets for the needs of customers. Barbar Warehouse itself has 5 stores listed in the Zilingo.com marketplace. Barbar Warehouse's strategy as an online retailer is spending every 3 months, during which time Barbar Warehouse receives a total order of  42,555  from  5  registered  stores. Sales  transaction  data  every  day  is  always  increasing,  more  and more  transaction  data  is  stored  causing  large  data  storage.  Sales  transaction  data  is  utilized  and processed  into  information  in  increasing  product  sales.  Barbar  Warehouse  requires  a  method  for analyzing market share through sales patterns to determine the tendency of consumers to buy goods. The method used in this research is a priori algorithm mining data on Barbar Warehouse sales data in 3 months and processed using Rapid Minner. The results of data processing with Rapid Minner shows that the most sold product sales are in the category of beding (sheets) and watches (glasses).
. Keywords - sales, a priori algorithm, data mining
I ntisari –Dunia  bisnis  para  pelaku  usaha  saling  bersaing  dalam  berinovasi  dan  melakukan  strategi untuk menarik pelanggan guna meningkatkan penjualan. Barbar Warehouse merupakan sebuah retail online  yang  menjual  produk  fashion,  kebutuhan  bayi  seperti  popok,  seprei  untuk  kebutuhan  para pelanggan.  Barbar  Warehouse  sendiri  mempunyai  5  toko  yang  terdaftar  dalam  marketplace  Zilingo. Strategi Barbar Warehouse sebagai retail online melakukan pembelanjaan dalam 3 bulan sekali, dalam waktu tersebut Barbar Warehouse menerima total pesanan sebesar 42.555 dari 5 toko yang terdaftar. Data  transaksi  penjualan  setiap  harinya  selalu  bertambah,  semakin  banyak  data  transaksi  tersimpan menyebabkan  penyimpanan  data  menjadi  besar.  Data  transaksi  penjualan  dimanfaatkan  dan  diolah menjadi  informasi  dalam  meningkatkan  penjualan  produk.  Barbar  Warehouse  memerlukan  sebuah metode  untuk  menganalisa  pangsa  pasar  melalui  pola  penjualan  untuk  mengetahui  kecenderungan konsumen  dalam  membeli  barang.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  mining algoritma  apriori  pada  data  penjualan  Barbar  Warehouse  dalam  3  bulan  dan  diolah  menggunakan Rapid  Minner.  Hasil  pengolahan  data  dengan  Rapid  Minner  menunjukkan  bahwa  penjualan  produk yang paling banyak terjual yaitu pada kategori beding (seprei) dan watches ( kacamata).
Kata Kunci - penjualan, algoritma apriori, data mining

## I. P ENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  salah  satu  fungsi  pemasaran  yang  menentukan  dalam  usaha mencapai  tujuan  perusahaan.  Philip  Kotler  memberikan  pengertian  penjualan  sebagai  suatu kegiatan  yang  ditujukan  untuk  mencari  pembeli,  mempengaruhi,  dan  memberikan  petunjuk
agar  pembeli  dapat  menyesuaikan  kebutuhannya  dengan  produk  yang  ditawarkan  serta mengadakan perjanjian mengenai harga yang menguntungkan bagi kedua belah pihak. [1]
Para  pelaku  usaha  dalam  kegiatan  penjualan  melakukan  berbagai  macam  strategi  dan inovasi  dalam  memasarkan  dan  meningkatkan  omset  penjualan  yaitu  dengan  selalu tersedianya  produk-produk  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen.  Hal  ini  yang  dilakukan  oleh Barbar  Warehouse  yang  merupakan  sebuah  retail  online  yang  bergerak  dibidang  penjualan produk  kebutuhan  bayi  dan  fashion.  Barbar  Warehouse  mempunyai  5  toko  yang  terdaftar dalam marketplace Zilingo,  pada  situs  online  tersebut  juga  mempunyai  banyak  toko  yang terdaftar  selain  Barbar  Warehouse  sehingga  persaingan  bisnis  semakin  ketat.  Setiap minggunya  Barbar  Warehouse  mendapatkan  banyak  pesanan  sebanyak  42.555  dari  5  toko yang  terdaftar  sehingga  untuk  mengatasi  pesanan,  Barbar  Warehouse  melakukan pembelanjaan dalam 3 bulan sekali.
Data-data  transaksi  penjualan  Barbar  Warehouse  setiap  harinya  selalu  bertambah menyebabkan  dibutuhkannya  penyimpanan  data  yang  besar.  Data  transaksi  penjualan  yang banyak  dan  besar  dapat  dianalisa  penjualan  dalam  ketersediaan  barang  [2].    Data  transaksi dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  dibutuhkan  guna  meningkatkan  penjualan produk. Pengeluaran pembelanjaan Barbar Warehouse sangat besar karena Barbar Warehouse tidak mengetahui produk apa yang paling banyak terjual. Ada banyak data transaksi penjualan yang dapat diolah dan menghasilkan keputusan, dari kumpulan data tersebut memiliki banyak informasi  yang  sangat  bermanfaat  utuk  dapat  dimanfaatkan  salah  satunya  mengetahui  pola pembelian barang konsumen.[3]
Pemanfaatan  informasi  dan  pengetahuan  yang  terkandung  di  dalam  banyaknya  data tersebut,  pada  saat  ini  disebut  dengan  data  mining.  Data-data  transaksi  tersebut  tidak  hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk. [4]
Data  mining  dengan  algoritma  apriori  dapat  dilihat  kecenderungan  konsumen  dalam membeli  barang,  dapat  diketahui  pola  penjualan yang  digunakan  untuk  menganalisa  pangsa pasar [5]. Dibidang bisnis, implementasi data mining algoritma apriori untuk sistem penjualan tujuannya  untuk  membantu  para  pebisnis  dalam  meningkatkan  penjualan  produk  [6]. Permasalahan  pada  Barbar  Warehouse  dapat  diatasi  dengan  melakukan  pengolahan  data transaksi penjualan dengan menggunakan teknik data mining menggunakan algoritma apriori untuk mengetahui produk-produk apa saja yang banyak terjual dan menghasilkan keputusan dalam pembelanjaan dan penjualan.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Data Mining
Proses ekstraksi informasi dari kumpulan data melalui penggunaan algoritma dan teknik yang melibatkan bidang ilmu statistik, mesin pembelajaran dan sistem manajemen database. Data mining digunakan untuk ekstraksi informasi penting yang tersembunyi dari dataset yang besar.  Adanya  data  mining  akan  didapatkan  suatu  permata  berupa  pengetahuan  didalam kumpulan data-data yang banyak jumlahnya.[7]

## B. Association Rules Mining
Teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara  satu  kombinasi  item.[8] Ada dua (2) ukuran ketertarikan dalam aturan asosiasi yaitu :
1. Support yaitu nilai penunjang atau presentase kombinasi sebuah item dalam database
2. Confidence merupakan  nilai  kepastian  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam sebuah apriori. Confidence bisa dicari setelah pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan. [9]

## C. Algoritma Apriori
Apriori adalah algoritme untuk pembelajaran item rule mining dan asosiasi yang sering dilakukan  di  basis  data  transaksional.  Ini  melanjutkan  dengan  mengidentifikasi  item individual yang sering dalam database dan memperluasnya ke set item yang lebih besar dan lebih besar selama set item tersebut muncul cukup sering di database. Serangkaian item yang sering  ditentukan  oleh  Apriori  dapat  digunakan  untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang menyoroti  tren  umum  dalam  database:  ini  memiliki  aplikasi  dalam  domain  seperti  analisis keranjang pasar.[10]
Pada  penelitian  sebelumnya  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Toko  pakaian  Tanjung Redjo  adalah  kurangnya  pengelolaan  terhadap  data  penjualan  dan  penataan  letak  produk pakaian  yang  tidak  teratur,  sehingga  staf  toko  dapat  mencari  produk  pakaian  dengan  cepat. Pembeli  juga  dapat  mencari  dan  melihat  perlengkapan  pakaian  yang  serig  terjual  secara bersamaan dengan cepat, sehingga berpotensi meningkatkan omset penjualan toko. Penataan letak produk pakaian yang baik dan teratur ini dapat dilakukan dengan menganalisis transaksi penjualan  yang  terjadi  dengan  menggunakan  algoritma  apriori.  Dengan  menggunakan algoritma ini, pemilik toko dapat mengetahui kecenderungan kombinasi produk pakaian yang sering terjua pada saat bersamaan.[11]
Penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  kedua  algoritma  aturan  asosiasi  yaitu  algoritma  apriori  dan  algoritma  hash based  dengan  studi  kasus  pemesanan  obat  di  Apotek  UAD  dimana  apotek  tersebut  secara periodic  diharuskan  menyuplai  obat  untuk  mahasiswa  yang  akan  melaksanakan  KKN.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  juga  dilaksanakan  untuk  mengetahui  kecenderungan  mahasiswa KKN  UAD  dalam  memesan  obat  untuk    melaksanakan  KKN,  sehingga  nantinya  manager akan  menyuplai  obat-obat  tertentu  berdasarkan  pemesanan  mahasiswa  yang  akan melaksanakan  KKN.  Penelitian  dilakukan  dengan  membangun  sebuah  sistem  yang menghasilkan waktu penambangan data dari masing-masing algoritma. Dari hasil pencatatan waktu  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  kecepatan  masing-masing  algoritma dalam  menambang  data.  Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  wawancara  dan observasi  langsung  ke  Apotek  UAD.  Data  diolah  dan  dikelompokkan  berdasarkan  merk masing-masing obat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pada beberapa uji coba yang telah dilakukan,  diketahui  algoritma  apriori  memiliki  waktu  yang  lebih  cepat  dalam  menambang data dibandingkan algoritma hash based . Dan telah diketahui kecenderungan pemesanan obat mahasiswa  KKN,  dengan  nilai support lebih  dari  30%  dan  nilai confidence lebih  dari  70%. [12].
Mengacu  pada  penelitian  terdahulu,  maka  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma apriori    untuk  mengetahui  kategori  produk  yang  paling  banyak  terjual  dengan  bahan  data penjualan produk Barbar Warehouse dari bulan Februari –April 2019.

## GAMBAR I . TAHAPAN PENELITIAN
Pada  gambar  I  menjelaskan  tahapan  penelitian  yang  penulis  lakukan  yaitu mengidentifikasi  permasalahan  yang  terjadi  berdasarkan  latar  belakang  masalah, mengumpulkan  bahan-bahan  literatur  yang  berhubungan  dengan  penelitian,  kemudian dilakukan  pengumpulan  data  dengan  observasi  dan  wawancara,  melakukan  analisa  data menggunakan  algoritma  apriori  pada  data  penjualan  Barbar  Warehouse  dengan  mencari  3 kategori  produk  yang  paling  tertinggi  penjualannya  melakukan  representasi  data  transaksi, pembuatan format tabular, pembuatan aturan asosiasi dan aturan asosiasi final, mengolah data menggunakan dengan algoritma apriori dan Rapid Minner, menganalisis hasil data penjualan sehingga dapat ditarik kesimpulan dari proses yang telah dilakukan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Melakukan Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  mempelajari  masalah  yang  terdapat  pada  Barbar  Warehouse. Permasalahan  pada  Barbar  Warehouse  yaitu  banyaknya  transaksi  pembelian  produk  yang telah  dilakukan  sehingga  tidak  mengetahui  kategori  produk  yang  paling  banyak  dibutuhkan oleh konsumen. Akibatnya pemilik Barbar Warehouse mengeluarkan banyak pengeluaran dari transaksi pembelian produk tersebut.

## B. Studi Literatur
Penulis mengumpulkan dan mempelajari bahan literatur yang berkaitan dengan penelitian.

## C. Pengumpulan Data Primer Dan Sekunder
Penulis  melakukan  wawancara  dengan  pemilik  Barbar  Warehouse  yaitu  Bapak  Hari Akbar,  penulis  menanyakan  kepada  pemilik  Barbar  Warehouse  mengenai  kategori  produk tertinggi  penjualannya  dan  data  penjualan  periode  Februari  2019-April  2019.  Hasil  dari wawancara  dengan  pemilik  didapatkan  bahwa  3  kategori  tertinggi  yang  banyak  terjual  di setiap  minggunya  selama  3  bulan  yaitu  produk  kemeja  batik,  kacamata,  jam  tangan, underware , pampers dan juga beding atau sprei. Pembelanjaan
TABEL I DATA PENJUALAN FEBRUARI – APRIL 2019 Minggu Kategori Batik Beding Bra  Pampers Sunglasses  Underwear  Wartches 1 0 535 0 1295 38 2 1092 2 0 1875 0 390 8 1 441
Identifikasi Masalah Studi Leteratur Pengumpulan data Primer dan Sekunder Analisa Data dengan Algoritma Apriori Pengolahan Data Rapid Miner Analisis Hasil
3 0 625 0 4616 0 0 673 4 0 1527 326 190 13 2 2460 5 0 1254 165 37 3 110 731 6 0 1171 44 12 35 10 867 7 0 1111 6 40 28 18 382 8 0 800 1 2366 655 2 7172 9 0 354 0 196 15 0 108 10 0 197 0 180 41 1 237 11 0 225 1 1229 37 0 237 12 1 684 44 361 728 7 4543
Tabel  I  mengenai  data  penjualan  produk  selama  bulan  Februari  2019-  April  2019  yang didapatkan tiga besar kategori produk setiap minggunya berdasarkan hasil wawancara.

## D. Analisa data dengan Algoritma Apriori
Melakukan seleksi data penjualan produk yang akan dianalisis, kemudian mencari semua item kategori yang ada didalam transaksi penjualan, selanjutnya mencari jumlah setiap item kategori pada transaksi penjualan.
1. Pola transaksi berdasarkan data penjualan dengan menganalisis 3 item kategori produk yang paling banyak terjadi setiap minggunya.

## TABEL II POLA TRANSAKSI PENJUALAN BARBAR WAREHOUSE
Pada tabel II menjelaskan 3 item set kategori produk yang paling banyak terjual setiap minggunya pada Barbar Warehouse.

## 2. Format Tabular Data Penjualan.

## TABEL III FORMAT TABULAR DATA PENJUALAN
Minggu Itemset 1 Beding, Pampers, Watches 2 Beding, Pampers, Watches 3 Beding, Pampers, Watches 4 Beding, Bra, Watches 5 Beding, Bra, Watches 6 Beding, Bra, Watches 7 Beding, Pampers, Watches 8 Beding, Pampers, Watches 9 Beding, Pampers, Watches 10 Beding, Pampers, Watches 11 Beding, Pampers, Watches 12 Beding, Sunglasses, Watches Minggu Beding  Bra  Pampers  Sunglasses  Watches 1 1 0 1 0 1 2 1 0 1 0 1 3 1 0 1 0 1 4 1 1 0 0 1 5 1 1 0 0 1 6 1 1 0 0 1
Tabel  III  merupakan  format  tabular  data  transaksi  penjualan  bulanan,  selanjutnya dilakukan  analisa  pola  frekuensi  tinggi  dengan  pembentukan  1  itemset  jumlah  minimum support = 50 %.

## TABEL IV

## M INIMAL SUPPORT 1 ITEMSET
Tabel  IV  merupakan  persentasi  jumlah  item  terpilih  dan  yang  memenuhi  syarat minimum support = 50 % dari data transaksi.

## TABEL V
MINIMAL SUPPORT 2 ITEMSET Itemset Jumlah Support Beding, Pampers 8 66.67% Beding, Watches 12 100.00% Pampers, Watches 8 66.67%
Tabel V merupakan proses pembentukan 2 itemset dihitung minimum support = 50 %. Persentasi  jumlah  2  itemset  terpilih  hanya  kombinasi  2  itemset  yang  memenuhi  syarat minimum support yang ada dalam data penjualan.

## TABEL VI MINIMAL SUPPORT 3 ITEMSET
Pada tabel VI merupakan kombinasi 3 itemset dengan jumlah minimum support = 50 % , karena  kombinasi  3  itemset  hanya  tersisa  1  itemset  maka  tidak  bisa  dilanjutkan  untuk pembuatan kombinasi itemset selanjutnya.
TABELVII DAFTAR NILAI ATURAN ASOSIASI FINAL Aturan Support Confidence Jika membeli produk pampers , maka akan membeli produk Beding 66.67% 100.00%
7 1 0 1 0 1 8 1 0 1 0 1 9 1 0 1 0 1 10 1 0 1 0 1 11 1 0 1 0 1 12 1 0 0 1 1 Itemset Jumlah Support Beding 12 100.00% Pampers 8 66.67% Watches 12 100.00%
Itemset Jumlah Support Beding, Pampers, dan Watches 8 66.67%
Jika membeli produk Beding , maka akan membeli produk Watches
100.00%  100.00%
Jika membeli produk Watches , maka akan membeli produk Beding
100.00%  100.00%
Jika membeli produk Pampers , maka akan membeli produk Watches 66.67% 100.00%
Jika membeli produk Beding dan Pampers , maka akan membeli produk Watches 66.67% 100.00%
Jika membeli produk Pampers dan Watches , maka akan membeli produk Beding 66.67% 100.00%
Tabel  VII  merupakan  aturan  asosiasi  final  diperoleh  dari  nilai  prosentase  yang memenuhi minimum support =50% dan minimum confidence =70%

## E. Melakukan Pengolahan Data Penjualan menggunakan Rapid Miner.
RapidMiner  menurut  Mierswa  dalam  [13]  adalah  platform  sains  data  sumber  terbuka yang  dikembangkan  dan  dikelola  oleh  RapidMiner  Inc.  Perangkat  lunak  ini  sebelumnya dikenal  sebagai  YALE  (Yet  Another  Learning  Environment)  dan  dikembangkan  di  Jerman. Pembuatan  tabular  dengan  Microsoft  Excel  yaitu  Sebuah  program  aplikasi  lembar  kerja spreadsheet yang dibuat dan didistribusika oleh  Microsoft Corporation untuk sistem operasi Microsoft Windows dan Mac OS.[14] seperti tabel berikut :

## TABEL VIII
FORMAT TABULAR BEDING  BRA  PAMPERS  SUNGLASESS  WATCHES 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1
Tabel VIII merupakan data transaksi penjualan dibentuk dalam format tabular menggunakan Microsoft Excel.

## GAMBAR II . IMPORT DATA KE RAPID MINER
Data  penjualan  yang  sudah  diinput  pada  Ms.  Excel  selanjutnya  diimport  kedalam  Rapid Miner seperti pada gambar II.

## GAMBAR III . HASIL PERHITUNGAN ASOSIASI
Pada  gambar  III  merupakan  data  yang  telah  diimport  kemudian  diproses  dan  akan menampilkan hasil asosiasi final.

## F. Menganalisis Hasil data penjualan
Rapid  Miner  atau  aplikasi  data  mining  serta  algoritma  apriori  untuk  menghubungkan data  penjualan  yang  telah  diisi  dan  diuji.  Tahap  analisa  data  telah  dilakukan  menggunakan algoritma  apriori  maka  didapatkan  hasil  akhir  dari  proses  aturan  asosiasi  final  baik  dari perhitungan manual maupun menggunakan Rapid Miner.

## G. Menarik kesimpulan
Kesimpulan dari hasil penelitian berdasarkan proses yang  sudah dilakukan didapatkan hasil  perhitungan  asosiasi  maka  kategori  yang  paling  banyak  terjual  adalah  produk  kategori Beding dan Watches dengan support 100% dan confidence 100%.
66,67% 100,00% 100,00% 66,67% 66,67% 66,67% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00%120,00% Jika membeli produk pampers, maka akan… Jika membeli produk Beding, maka akan… Jika membeli produk Watches, maka akan… Jika membeli produk Pampers, maka akan… Jika membeli produk Beding dan Pampers,… Jika membeli produk Pampers dan Watches,… Confidence Support

## GAMBAR IV . GRAFIK ATURAN ASOSIASI FINAL
Grafik  IV  menjelaskan  kategori  produk  yang  paling  banyak  terjual  dengan  nilai confidence dan support 100 % yaitu beding dan watches , berdasarkan grafik tersebut maka pemilik  Barbar  Warehouse  dapat  melakukan  pembelanjaan  dalam  3  bulan  sekali  dengan memperbanyak stok beding dan watches dan mengurangi stok kategori produk yang lainnya.

## IV. K ESIMPULAN
Pemilik  Barbar  Warehouse  dapat  mengetahui  kategori  produk  yang  paling  banyak terjual  setiap  minggunya  dalam  penjualan  selama  3  bulan  dengan  menggunakan  algoritma apriori yaitu kategori Beding dan Watches. Hasil didapatkan berdasarkan perhitungan  manual dan  menggunakan software Rapid  Miner  memiliki  hasil  yang  sama  yaitu  90  %  begitu  pula dengan  hasil  yang  didapat  sesuai  dengan  hasil  penjualan . Algoritma  apriori  mempunyai pengaruh  positif  dalam  laporan  penjualan  Barbar  Warehouse  karena  pemilik  dapat mengetahui produk yang perlu diperbanyak atau dikurangi stoknya guna meningkatkan omset penjualan.

## R EFERENSI
[1] J. Alvonco, Practical Communication Skill . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2014.
[2] A. Nursikuwagus and T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 701, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.784.
[3] J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 85–90, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.113.
[4] W. A. I. Purnia, Dini Silvi, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,” IJCIT , vol. 2, 2017.
[5] N. Lestari, “Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Sistem Informasi Penjualan,” J. Edik Inform. , vol. 2, 2017.
[6] N. E. Putria, “Data Mining Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour & Travel,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 1, pp. 29–39, 2018, doi: ISSN: 2337-8794.
[7] R. Yanto and R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 102, 2015, doi: 10.24076/citec.2015v2i2.41.
[8] Amrin Amrin, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[9] 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, doi: 10.31328/jointecs.v1i1.408.
[10]  H. Toivonen, “Apriori Algorithm,” in Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining , 2017.
[11]  S. A. Sanjani, Fahmi Hasanul, “Implemantasi Data Mining Penjualan Produk Pakaian Dengan Algoritma Apriori,” IJAI , vol. 4, 2019.
[12]  A. E. Destiyati, OriskySitra Arifah, “Analisis Perbandingan Algoritma Apriori Dan Algoritma Hash Based Pada Market Basket Analysis Di Apotek UAD,” vol. 3, 2015, doi: 10.12928/jstie.v3i1.2896.
[13]  V. Kotu and B. Deshpande, Data Science Concepts and Practice . 2019.
[14]  H. Noviandri and Sarwandi, Microsoft Office 2016 untuk Pemula . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2017.