## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## Analisa Pola Dalam Penentuan Best Seller Produk di FROZENIN.BUN Dengan Algoritma Apriori
1 Sukmawati Anggraeni Putri, 2 Faizal Eko Cahyono
1,2 Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
1 sukmawati@nusamandiri.ac.id ; 2 faizalcahyono@gmail.com ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 25/01/2022 Revised, 25/01/2022 Accepted, 28/06/2022
Persaingan  pasar  pada  dunia  bisnis  semakin  berkembang, sehingga menuntut pelaku usaha untuk berkembang mengikuti kemajuan pasar serta  selera  konsumen.  Pelaku  usaha  juga  menghadapi  kompetisi pasar.  Oleh  karena  hal  tersebut  perputaran  siklus  hidup  bisnis  bagi pelaku  usaha  sangat  penting  bagi  keberlangsungan  proses  bisnis selanjutnya.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  oleh  Frozenin.Bun  dalam menganalisa  perkembangan  bisnisnya.  Salah  satu  caranya  dengan menentukan best  seller pada  produk  frozen  yang  dijual  oleh Frozenin.Bun.  Dengan  menerapkan  algoritma  apriori  pada  proses pengolahan  data  dalam  menentukan  produk best  seller .  Dari  hasil perhitungan tersebut, terbentuk rules jika membeli shrimp roll maka membeli juga egg roll dan tempura dengan nilai tertinggi yakni nilai support 41%  dan  nilai confidance 63%.  Sehigga  ketiga  produk merupakan  produk  yang  sering  dibeli.  Hasil  ini  dapat  memberi rekomendasi kepada pihak pelaku usaha untuk meningkatkan produk dan  lebih  meningkatkan  strategi  penjualan  produk  untuk  mencapai nilai keuntungan yang tinggi.
Kata Kunci: pascapanen limbah_pertanian pertanian sosialisasi motion_graphic ABSTRACT Keywords: postharvest agricultural_waste agricultural socialization motion_graphic Market competition in the business world is growing, thus requiring business actors to develop according to market progress and consumer tastes. Business actors also face market competition. Therefore, the business life cycle cycle for business actors is very important for the continuity of the next business process.  This  can  be  done  by  Frozenin.Bun  in  analyzing  its  business development. One way is to determine the best seller for frozen products sold by Frozenin.Bun. By applying the a priori algorithm in the data processing process  in  determining  the  best  seller  product.  From  the  results  of  these calculations, a rule is formed that if you buy shrimp rolls, you also buy egg rolls and tempura with the highest value, namely the support value of 41% and the confidence value of 63%. So that the three products are products that are often  purchased.  These  results  can  provide  recommendations  to  business actors  to  improve  products  and  further  improve  product  sales  strategies  to achieve high profit values.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Sukmawati Anggraeni Putri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Email: sukmawati@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  perkembangan  zaman,  situasi  pertumbuhan  ekonomi  terus  berkembang,  tidak  hanya  untuk pertumbuhan  ekonomi,  tapi  juga  dunia  usaha.  Dengan  berkembangnya  persaingan  di  dunia  bisnis,  tingkat persaingan di dunia usaha semakin besar menuntut pelaku usaha untuk berkembang mengikuti kemajuan pasar serta  selera  konsumen  [1].  Untuk  menanggapi  perubahan,  wajib  memiliki  kesinambungan  antara  selera

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
konsumen dan pola konsumsi didunia usaha. Pelaku usaha tidak hanya untuk menghadapi perubahan dalam selera dan pola konsumen, tapi juga menghadapi kompetisi pasar. Oleh karena hal tersebut perputaran siklus hidup bisnis bagi pelaku usaha sangat penting bagi keberlangsungan proses bisnis selanjutnya. Hal tersebut dapat dilakukan oleh Frozenin.Bun dalam menganalisa perkembangan bisnisnya. Salah satu caranya dengan menentukan best seller pada produk frozen yang dijual oleh Frozenin.Bun.
Proses  penentuan best  seller tersebut  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  perkembangan  teknologi yang  saat  ini  semakin  maju,  sehingga  dapat  memudahkan  pelaku  usaha  dalam  menentukan  proses  bisnis selanjutnya.  Seperti  dengan  memanfaatkan  proses  penentuan best  seller pada  produk  dengan  proses  data mining  yang  ditunjangan  dengan  metode data  mining dalam  pengelolaan  datanya  [2].  Data  mining  dapat disebut sebagai proses seleksi, eksplorasi dan pemodelan yang diambil dari data yang besar untuk menemukan pola  frekuensi  dari  setiap  pembelian  produk,  salah  satu  alogritma  yang  dapat  digunakan  adalah  algoritma apriori  [3].  Algoritma  apriori  merupakan  pengambilan  data  dengan  aturan  asosiasi,  yang  dipakai  untuk menentukan  aturan  asosiasi  dari  kombinasi  itemset  produk  [4].  Aturan  asosiasi  didapat  dengan  cara menghitung support dan confidence dari gabungan itemset. Hasil ditunjukan dengan  nilai support lebih besar dari  batas  nilai  minimum  suport  dan  nilai confidence lebih  besar  dari  batas  nilai  minimum cofidence [5]. Algoritma apriori sangat cocok digunakan apabila terdapat beberapa hubungan itemset produk yang dianalisa. Dengan begini maka algoritma apriori dapat diterapkan dalam bidang penjualan [6].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakuan dengan melewati empat tahapan diantaranya: pengumpulan data, transformasi data, association rules metode algoritma apriori dan evaluasi hasil [7], yang dijelaskan sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data yang digunakan bersifat private yang didapatkan langsung dari objek riset (toko Frozenin.Bun). Data yang digunakan transaksi penjualan yang dilakukan oleh objek riset yang terdiri dari 20 jenis produk. Data transaksi yang digunakan yakni transaksi dari 1 Februari – 23 April 2021, terdapat 140 transaksi.

## b. Transformasi Data
Pada proses transformasi data, data yang telah terkumpul dilakukan pemberian kode pada 20 jenis produk.  Selanjutnya  dilakukan  pengelompokkan  data  berdasarkan  kode  dan  data  transaksi.  Kemudian dilakukan penyesuaian data dengan format tabular, sehingga memudahkan dalam proses analisa data dengan algoritma apriori.
c. Analisa Asosiasi Rules
Data yang diperoleh dianalisa untuk mengetahui kebutuhan dalam proses asosiasi data dalam penyelesaian masalah. Dalam hal ini akan di pergunakan analisa asosiaasi rules dengan algoritma apriori. Berikut tahapan yang dilakukan dalam perhitungan dengan algoritma Apriori [8], yaitu:
1. Analisis pola frekuensi tinggi
Tahapan ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus [9] sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A) !"#$%& ()%*+%,+- ./*0%*1"*0 2 (34%$ ()%*+%,+-
(1)
Sementara itu, rumus 2 itemset diperoleh dengan rumus.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A,B) = ∑ !"#$%& ()%*+%,+- ./*0%*1"*0 2 1%* 6
(34%$ ()%*+%,+-
(2)
Dalam mencari pola frekuensi tinggi akan dihentikan apabila kombinasi sudah tidak memenuhi syarat support yang sudah ditentukan.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## 2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian tentukan aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence atau asositif A sampai dengan B. Dengan minimum confidence 70% nilai confidence dari aturan A sampai dengan B diperoleh rumus [10] berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 ) = ∑()%*+%,+- ./*0%*1"*0 2 1%* 6 ∑()%*+%,+- #/*0%*1"*0 2 (3)
d. Algoritma Apriori
Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui  dengan  dua  tolok  ukur,  yaitu support dan confidence . Support (nilai  penunjang) adalah  presentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah kuatnya hubungan antara-item dalam aturan asosiasi [11].
Algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahap [12], yaitu:
1. Pembentukan  kandidat  itemset,  yand  diperoleh  dari  kombinasi  (k-1)-itemset  yang  didapat  dari  iterasi sebelumnya.
2. Perhitungan  support  dari  tiap  kandidat  k-itemset,  yang  didapat  dengan  memeriksa  database  untuk menghiung jumlah transaksi yang memuat semua item di dalam kandidat k-itemset.
3. Tetapkan pola frekuensi tinggi, dengan menetapkan kandidat dari k-itemset yang supportnya lebih besar dari minimum support.
4. Jika tidak didapat pola frekuensi tinggi, maka seluruh proses dihentikan.

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1  Hasil
Pada tahap Analisa sistem, data yang diperoleh dalam penelitian ini melalui studi lapangan pada objek riset (produk Frozenin.bun). Berikut daftar jenis produk Frozenin.bun yang dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Jenis Produk No Kode Barang Nama Produk
1
T Tempura 2 CK Chicken Katsu 3 SU Somay Udang 4 E Ekkado
5
SR Shrimp Roll
6
ER Egg Roll 7 TT Torino Teba
8
ST Spicy Toriball
9
SC Samboza Cokju
10
EK Ebi Katsu
11
SL Salad Large
12
M Molen
13
RC Roti Coklat
14
TS Teriyaki Small 15 K Karage 16 BA Bakso Aci 17 SS Salad Small 18 SK Samboza Keju 19 KR Kani Roll 20 KA Keeju Aroma

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## 1. Pola Transaksi Penjualan Frozen Food
Pada proses ini dilakukan pemilihan jenis produk yang telah terjual selama tiga bulan. Data ini merupakan  data  transaksi  pada  periode  1  Februari  –  30  April  2021.  Berdasarkan  data  transaksi  yang diperoleh, terdapat 140 transaksi yang dilakukan akumulasi transaksi frozen food pada Frozenin.bun yang dijelaskan pada Tabel 4.2.
Tabel 2. Pola Transaksi Penjualan Frozen Food Kode Transaksi Tanngal Transaksi Produk yang di beli 001 01/02/2021 CK T SR ER ST 002 01/02/2021 ER SR CK T ST 003 01/02/2021 ER T SR CK ST 004 02/02/2021 ER SR T E CK 005 02/02/2021 ER M SR SC EK SL E CK 006 02/02/2021 RC T SR ER CK 007 02/02/2021 RC T SR ER CK 008 02/02/2021 TS T SR ER CK 009 03/02/2021 ER M SR SU CK K RC 010 04/02/2021 ER SR T E CK 011 05/02/2021 ER SR EK T E 012 05/02/2021 RC T SR ER CK 013 05/02/2021 ER  SL T SR CK 014 09/02/2021 ER SR RC T CK 015 09/02/2021 ER SR SU T CK 016 10/02/2021 ER SR ST T E 017 12/02/2021 ER SR T CK ST 018 13/02/2021 ER T RC SR CK 019 13/02/2021 SS SR TT T ER 020 14/02/2021 ER SR ST SC E SK K KR 021 20/02/2021 ER CK T SR ST 022 20/02/2021 T SU SR ER CK 023 20/02/2021 M CK E T SR 024 20/02/2021 RC M T SR ER 025 20/02/2021 ER CK T SR ST 026 20/02/2021 RC SR SU T ER 027 20/02/2021 T EK CK SR ER 028 20/02/2021 ER T SR CK ST 029 21/02/2021 ER E RC T SR 030 21/02/2021 ST E KR T SR 031 21/02/2021 ER SR CK ST SU 032 24/02/2021 ER SU SR ST CK T E SC RC TT K EK SS SL M KR 033 25/02/2021 R SR ST CK T SK K KR 034 25/02/2021 ER SR ST CK T SK K KR 035 25/02/2021 RC TT SR ER CK 036 25/02/2021 ER SS SL E T 037 25/02/2021 E T SR ER CK 038 25/02/2021 ER T SR CK ST 039 26/02/2021 ER ST SR CK EK EK TT 040 26/02/2021 ER M SR ST SS SK T SR E ER CK ST 041 28/02/2021 ER SU SR ST T E KR 042 03/03/2021 ER SU SR CK K E SK RC 043 03/03/2021 ER ST SR T CK SU E M K SS 044 03/03/2021 ER SR T CK ST 045 03/03/2021 ER RC SR SU T 046 05/03/2021 T E KR SR ER

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
047 05/03/2021 ER SR T CK ST SL 048 06/03/2021 ER E T SR ST 049 06/03/2021 ER SR T CK ST 050 06/03/2021 ER KR T SR CK 051 09/03/2021 SR E T CK ST SL 052 09/03/2021 TT T ER CK ST 053 09/03/2021 ER T ER CK ST 054 09/03/2021 RC EK  T CK ST SL 055 09/03/2021 CK T ST SU SC 056 09/03/2021 ER CK  T CK ST 057 09/03/2021 SL T CK ST SC SL 058 09/03/2021 SC T CK ST SC 059 09/03/2021 KR T CK ST SC 060 11/03/2021 ER SR  ST T E  SK KR 061 12/03/2021 ER SS  SK RC  CK 062 13/03/2021 ER BA  KA ST  CK 063 13/03/2021 BA T CK SU EK 064 13/03/2021 ER BA  SR TT  T CK 065 13/03/2021 CK E T SU EK 066 14/03/2021 ER CK  T CK EK 067 14/03/2021 ER ST  SR T CK 068 14/03/2021 SK SC  T CK EK 069 15/03/2021 BA T CK SU EK 070 16/03/2021 ER SR  SU KR  T 071 17/03/2021 ER SU  M TT T 072 17/03/2021 BA T SU EK M 073 17/03/2021 ER SK  SR T CK TT K 074 17/03/2021 SK SR  SU EK  M 075 19/03/2021 ER SR  SL SS E 076 19/03/2021 BA E M RC TS 077 20/03/2021 ER T SR CK M 078 22/03/2021 BA E M RC TS 079 22/03/2021 BA E M RC TS 080 23/03/2021 ER KR  E M TS 081 23/03/2021 ER SK  M RC TS 082 25/03/2021 ER SU  SR ST  CK T E SC SK RC BA TT EK K M KR 083 26/03/2021 ER T M BA SC SK RC 084 26/03/2021 KR E M RC KR SR 085 27/03/2021 ER SR  RC E KR 086 27/03/2021 ER E M RC SC 087 30/03/2021 ER EK  SR RC  SC 088 31/03/2021 ER ST  TT RC  E 089 31/03/2021 ER ST  SR SK  E 090 31/03/2021 ER CK  RC TS  K 091 31/03/2021 T CK RC TS K 092 31/03/2021 SS ST SR CK SC 093 31/03/2021 T SU CK RC KR 094 31/03/2021 ER CK  TT RC  RC 095 31/03/2021 ER ST  SR T CK 096 03/04/2021 ER SR  ST CK  T 097 05/04/2021 TT EK  SR ST  T K 098 07/04/2021 ER TT  SR SS K 099 07/04/2021 CK TT  TS TS K 100 08/04/2021 ER SU  SR ST  T CK E 101 08/04/2021 ER SK SR SU ST 102 08/04/2021 ER SK  SR SU  ST 103 09/04/2021 ER CK  SR ST  T SU E K RC KR

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
104 09/04/2021 ER ST  SR T SC 105 09/04/2021 ER ST  SR T RC E 106 09/04/2021 ER ST  SR T SC SK KR 107 11/04/2021 ST TT  SL ST SC 108 12/04/2021 ER BA  SR ST CK SS E M KR 109 13/04/2021 TT K ST EK KR 110 14/04/2021 ER SR  CK T SK 111 14/04/2021 ER SC  SR ST TT 112 14/04/2021 ER SR  SU E ST 113 14/04/2021 BA SC  CK ST  M 114 14/04/2021 ER SU  E TT ST 115 15/04/2021 ER KA  SR K T SS E RC M 116 15/04/2021 ER ST  SR CK  TT 117 15/04/2021 RC M ER KA ST 118 15/04/2021 ER E SU TT ST 119 15/04/2021 M T CK ST M 120 15/04/2021 T M RC E CK 121 15/04/2021 ER SR  CK ST  TT 122 16/04/2021 ER SR  ST T E  SK SC  CK 123 16/04/2021 ER SK  SR CK  K 124 16/04/2021 RC ST  SK SC  KA CK 125 16/04/2021 T CK ST TT M 126 16/04/2021 SR CK  ST TT KR 127 16/04/2021 ER RC  E CK ST 128 16/04/2021 ER SR  CK ST  SK 129 16/04/2021 SS CK  ST TT SK 130 16/04/2021 SR K CK ST SK 131 16/04/2021 BA KA CK ST SK 132 16/04/2021 ER E ST TT SK 133 16/04/2021 ER EK  SU CK  ST 134 18/04/2021 ER CK  T EK E 135 19/04/2021 ER ST CK ST SK 136 20/04/2021 T SS KA SK CK 137 20/04/2021 ER SR  T CK ST 138 21/04/2021 CK ST  TT SK  M 139 22/04/2021 ER E CK ST SK
140
23/04/2021 ER SK  SR CK  K

## 3.2. Analisa

## 1. Tabulasi Data Transaksi
Pada data transaksi penjualan fozen food di bentuk tabel tabular [13] yang memberikan kemudahan dalam mengetahu berapa banyak item yang dijual dalam setiap transaksi seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Format Tabular Transaksi
Trans T CK SU E SR ER TT ST SC EK SL M RC TS K BA  SS SK KR KA Total 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 2 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 3 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 4 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 8 6 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 7 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 8 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5 9 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 7 10 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 11 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 12 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
13 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 14 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 15 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 16 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 17 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 18 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 19 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 20 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 8 21 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 22 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 23 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 24 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 5 25 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 26 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 27 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 28 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 29 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 30 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 31 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 32 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 16 33 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 8 34 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 35 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 36 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 37 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 38 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 39 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 7 40 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 41 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 7 42 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 8 43 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 10 44 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 45 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 46 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 47 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 48 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 49 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 50 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 51 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 52 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 53 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 54 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 7 55 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 56 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 57 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 58 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 59 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 60 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 7 61 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 5 62 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 5 63 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 5 64 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 6 65 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 66 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 67 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 68 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 69 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 5 70 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 71 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 72 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 5 73 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 7 74 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 5 75 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 76 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 5 77 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 78 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 5 79 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 5 80 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 5 81 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 5 82 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 16 83 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 7

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
84 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 6 85 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 5 86 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 5 87 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 88 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 89 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 90 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 5 91 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 5 92 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 93 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 5 94 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 95 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 96 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 97 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 6 98 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 5 99 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 5 100 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 101 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 102 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 103 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 10 104 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 105 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 6 106 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 7 107 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 108 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 9 109 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 5 110 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 111 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 112 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 113 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 5 114 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 115 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 9 116 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 117 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 5 118 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 119 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 120 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 5 121 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 122 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 8 123 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 5 124 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 6 125 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 126 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 127 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 128 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 129 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 5 130 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 5 131 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 5 132 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 133 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 134 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 135 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 136 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 5 137 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 138 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 5 139 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 140 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 5 Jumlah  85 92 30 47 90 105 26 76 28 20 10 28 37 9 19 13 13 30 20 6 784

## 2. Pembentukan 1 Itemset
Proses pembentukan C1 atau disebut dengan 1-itemset dengan jumlah minimum support = 40% dapat diselesaikan dengan perhitungan dengan rumus [14] sebagai berikut:
Suport (A) = ∑789:;< =>;?@;A@B CD?E;?F8?E G
∑=HI;: =>;?@;A@B X 100%
(4)
Hasil perhitungan dengan rumus tersebut dijelaskan pada Tabel 4 berikut:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## Tabel 4. Pembentukan 1 Itemset
No Kode Barang Nama Produk Support Count Proses Support Support Ket 1 T Tempura 85 ( 85   / 140 ) * 100% 61% Lolos 2 CK Chicken Katsu 92 ( 92   / 140 ) * 100% 66% Lolos 3 SU Somay Udang 30 ( 30   / 140 ) * 100% 21% Tidak Lolos 4 E Ekkado 47 ( 47   / 140 ) * 100% 34% Tidak Lolos 5 SR Shrimp Roll 90 ( 90   / 140 ) * 100% 64% Lolos 6 ER Egg Roll 105 ( 105 / 140 ) * 100% 75% Lolos 7 TT Torino Teba 26 ( 26   / 140 ) * 100% 19% Tidak Lolos 8 ST Spicy Toriball 76 (76    / 140 ) * 100% 54% Lolos 9 SC Samboza Cokju 28 (28    / 140 ) * 100% 20% Tidak Lolos 10 EK Ebi Katsu 20 ( 20   / 140 ) * 100% 14% Tidak Lolos 11 SL Salad Large 10 ( 10   / 140 ) * 100% 7% Tidak Lolos 12 M Molen 28 ( 28   / 140 ) * 100% 20% Tidak Lolos 13 RC Roti Coklat 37 ( 37   / 140 ) * 100% 26% Tidak Lolos 14 TS Teriyaki Small 9 ( 9     / 140 ) * 100% 6% Tidak Lolos 15 K Karage 19 ( 19   / 140 ) * 100% 14% Tidak Lolos 16 BA Bakso Aci 13 ( 13   / 140 ) * 100% 9% Tidak Lolos 17 SS Salad Small 13 ( 13   / 140 ) * 100% 9% Tidak Lolos 18 SK Samboza Keju 30 ( 30   / 140 ) * 100% 21% Tidak Lolos 19 KR Kani Roll 20 ( 20   / 140 ) * 100% 14% Tidak Lolos 20 KA Keeju Aroma 6 ( 6    /  140 ) * 100% 4% Tidak Lolos
Proses  pembentukan  itemset  pada  tabel  4  dengan  minimum  support  40%  dapat  diketahui  yang  memenuhi standar minimum support dijelaskan pada tabel 5.
Tabel 5. Itemset 1 Yang Lolos No Kode Barang Nama Produk Support Count
Proses Support
Support Ket
1 T Tempura
85 ( 85   / 140 ) * 100% 61% Lolos 2 CK Chicken Katsu 92 ( 92   / 140 ) * 100% 66% Lolos 3 SR Shrimp Roll 90 ( 90   / 140 ) * 100% 64% Lolos 4 ER Egg Roll 105 ( 105 / 140 ) * 100% 75% Lolos 5 ST Spicy Toriball 76 (76    / 140 ) * 100% 54% Lolos
Prose  pembentukan  itemset  pada  Tabel  5  dengan  minimum  support  40%  dapat  diketahui  yang  memenuhi standar support yaitu pada jenis produk tempura, chicken katsu, shrimp roll, egg roll dan spicy toriball. Proses selanjutnya dari hasil pembentukan 1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset seperti pada tabel 6.

## 3. Kombinasi 2 itemset
Proses pembentukan C2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support 40% dapat diselesaikan dengan rumus [14] berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A, B) = ∑789:;< =>;?@;A@B CD?E;?F8?E G F;? J ∑=HI;: =>;?@;A@B X 100% Tabel 6. Kombinasi 2 itemset No Item1
Item2 Jumlah Support Ket 1 T CK 62 44% Lolos 2 T SR 61 44% Lolos 3 T ER 66 47% Lolos 4 T ST 43 31% Tidak Lolos 5 CK SR 58 41% Lolos

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
6 CK
ER 67 48% Lolos 7 CK ST 53 38% Tidak Lolos 8 SR ER 80 57% Lolos 9 SR ST 50 36% Tidak Lolos 10 ST ER 57 41% Lolos
Hasil dari kombinasi 2 itemset dengan minimum support 40% dapat diketahui kombinasi 2 itemset yang memenuhi standar minimum support yaitu dijelaskan pada Tabel 7.
Tabel 7. Itemset 2 Yang Lolos
No Item1 Item2 Jumlah Support Keterangan 1 T CK 62 44% Lolos 2 T SR 61 44% Lolos 3 T ER 66 47% Lolos 4 CK SR 58 41% Lolos 5 CK ER 67 48% Lolos 6 SR ER 80 57% Lolos 7 ST ER 57 41% Lolos
Hasil dari proses kombinasi 2 itemset dengan minimum support 40%, dihasilkan bahwa yang memenui standar support terdapat 7 pola itemset 2. Hasil dari kombinasi itemset 2.
4. Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan C3 atau disebut 3 itemset dengan jumlah minimum support dengan jumlah minimum support 40% dapat diselesaikan dengan rumus [15] berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A, B) = ∑789:;< =>;?@;A@B CD?E;?F8?E G F;? J F;? K ∑=HI;: =>;?@;A@B X 100% Tabel 8. Kombinasi 3 Itemset No Item1 Item2 Item3 Jumlah
Support Keterangan
1 T CK SR
42 30% Tidak lolos 2 T
SR ER 57 41% Lolos 3 CK
SR ER 53 38% Tidak Lolos 4 SR
ER ST 43 31% Tidak Lolos
Dari  proses  pembentukan  itemset  pada  Tabel  8  dengan  minimum  support  40%  dapat  diketahui  yang memenuhi standar minimum support dijelaskan pada Tabel 9.

## Tabel 9. Itemset 3 yang Lolos
No Item1 Item2 Item3 Jumlah Support Keterangan 1 T SR ER 57 41% Lolos
Pada kombinasi 3 itemset dengan minimum support 40%, yang memenuhi pada pola T, SR, ER dengan support 41% dan SR, ER, T dengan support 41%.

## 5. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  polah  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidance dengan menghitung confidance aturan asosiatif A→B. Minimum Confidance = 50%. Nilai confidance diselesaikan dengan rumus [16] berikut :

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 2, Juni 2022, hal. 49~60 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Confidence = P (B|A) = L ()%*+%,+- #/*0%*1"*0 2 1%* 6 L ()%*+%,+-
x 100
Dari kombinasi dari 2 itemset dan 1 itemset yang telah ditemukan, dapat dilihat besarnya nilai support , dan confidence dari calon aturan asosiasi seperti tampak pada Tabel 10 di bawah ini:
Tabel 10 Minimum Confidence No Aturan Confidence 1 ( Jika Membeli T Maka Membeli CK ) ( 62 / 85 ) * 100% 73% 2 ( Jika Membeli T Maka Membeli SR ) ( 61 / 85 ) * 100% 72% 3 ( Jika Membeli T Maka Membeli ER ) ( 66 / 85 ) * 100% 78% 4 ( Jika Membeli CK Maka Membeli SR ) ( 58 / 92 ) * 100% 63% 5 ( Jika Membeli CK Maka Membeli ER ) ( 67 / 92 ) * 100% 73% 6 ( Jika Membeli SR Maka Membeli ER ) ( 80 / 90 ) * 100% 89% 7 ( Jika Membeli ST Maka Membeli ER ) ( 57 / 76 ) * 100% 75% 8 ( Jika Membeli T Maka Membeli SR & ER ) ( 57 / 85 ) * 100% 67%
Pada Tabel 10 dijelaskan bahwa nilai confidence terbesar pada aturan jika membeli Shrimp Roll maka juga membeli Spicy Toriball , dengan nilai confidence 89%.

## 6. Pembentukan Aturan Asosiasi Final
Aturan asosiasi final terurut berdasarkan minimal confidence yang telah ditentukan, dapat dilihat pada Tabel 11, berikut ini.
Tabel 11 Aturan Asosiasi Final No Aturan Support Confidence 1 ( Jika Membeli T Maka Membeli CK ) 44% 73% 2 ( Jika Membeli T Maka Membeli SR ) 44% 72% 3 ( Jika Membeli T Maka Membeli ER ) 47% 78% 4 ( Jika Membeli CK Maka Membeli SR ) 41% 63% 5 ( Jika Membeli CK Maka Membeli ER ) 48% 73% 6 ( Jika Membeli SR Maka Membeli ER ) 57% 89% 7 ( Jika Membeli ST Maka Membeli ER ) 41% 75% 8 ( Jika Membeli T Maka Membeli SR & ER ) 41% 67%
Dari pembentukan aturan asosiasi dari 2 itemset dan 3 itemset diperoleh 8 rules dengan nilai support yang memenuhi batas minimum 40%.  Dari 8 rules tersebut, maka diperoleh aturan dengan support dan confidance tertinggi, yakni pada aturan jika membeli SR ( shrimp rol)l maka membeli ER ( egg roll) , dengan masing-masing nilai support sebesar 57% dan nilai confidence sebesar 89%.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  apriori,  data  transaksi  penjualan  frozen  food  di  toko Frozenin.Bun dengan batasan minimum support 40% dan minimum confidance 50%. Salah satu rules yang terbentuk adalah jika membeli SR ( shrimp roll ) maka membeli ER ( egg roll )  dengan nilai support 57% dan nilai  confidance  89%,  sehingga  informasi  ini  dapat  memberi  rekomendasi  kepada  pihak  toko  untuk meningkatkan produk dan lebih meningkatkan strategi penjualan produk sesuai dengan rekomendasi dari hasil penelitian ini. Dengan harapan dapat membantu dalam mencapai nilai keuntungan yang tinggi.

## REFERENSI
[1] M. Sholik and A. Salam, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Dijual di E-commerce OrderMas,” Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[2] A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[3] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[4] S. Kanti and R. E. Indrajit, “Implementasi data mining penjualan handphone oppo store Sdc Tanggerang dengan algoritma appriori,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. , no. November, pp. 1–2, 2017, [Online]. Available: jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek%0Ap-.
[5] A. A. Hamengkubudi, R. Andreswari, and I. Darmawan, “Implementasi Metode Algoritma Apriori untuk Menemukan Association Rules Data Obat di Rumah Sakit Port Medical Center Jakarta Implementation of Apriori Algorithm Method to Find Association Rules Medicine Data in Port Medical Center Hospital Jakarta,” vol. 7, no. 2, pp. 7096–7103, 2020.
[6] N. Adha, L. T. Sianturi, and E. R. Siagian, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN SABUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI ( Studi Kasus : PT. Unilever),” Maj. Ilm. INTI , vol. 12, no. 2, pp. 219–223, 2017.
[7] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[8] A. Soma Darmawan, “Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Penawaran Produk Di Batik Putra Ghofur Pekalongan,” Litbang Kota Pekalongan , vol. 8, pp. 65–73, 2015.
[9] Despitaria, H. Sujaini, and Tursina, “Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma A Priori,” Justin , vol. 4, no. 2, p. 6, 2016.
[10] H. Kusumo, E. Sediyono, and M. Marwata, “Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.
[11] 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.
[12] N. D. Sari, B. S. Wiraatmadja, and A. Nasiri, “Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk Implementation of Apriori Algorithm for Determining Product Purchase Patterns,” J. Sisfotenika , vol. 11, no. 1, pp. 1–14, 2021.
[13] A. W. Oktavia Gama, I. K. Gede Darma Putra, and I. P. Agung Bayupati, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menemukan Frequent Itemset Dalam Keranjang Belanja,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 15, no. 2, pp. 21–26, 2016, doi: 10.24843/mite.1502.04.
[14] A. Harist N, I. R. Munthe, and A. P. Juledi, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori untuk Meningkatkan Penjualan,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas , vol. 06, pp. 188–197, 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1276.
[15] M. Khanza and R. Toyib, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Penentukan Pemesanan Barang Untuk Transaksi Penjualan Handphone,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 221–235, 2021.
[16] R. Dewantara, “Penerapan Algoritma Association Rule Pada Sistem Rekomendasi Untuk Menunjang Pemasaran Hasil Pertanian,” J. Algoritm. , vol. 17, no. 1, pp. 147–154, 2020, doi: 10.33364/algoritma/v.17-1.147.