JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.15, No.2, DESEMBER 2022, pp. 330 - 347 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel

## Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart
Agung Bimantara Putra 1 , Didik Indrayana 2 , Fathia Frazna Az-Zahra 3 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Sukabumi Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat 43113 e-mail 1 agungbp@ummi.ac.id , 2 didik.ind.@ummi.ac.id, 3 fathiafrazna@ummi.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received Agustus  2022
Received in revised form September 2022 Accepted November 2022
Available online Desember 2022

## ABSTRACT
The  rapid  development  of  technology  has  a  very large effect in various fields. One of them is in the field of buying and selling business, which is getting higher and higher competition between business actors. One  of  the  strategies  to  increase  sales  is  to implement  a  recommendation  for  goods,  but  from the  various  categories  of  goods  in  the  store,  there are  products  that  are  not  in  demand  by  customers, so  that  if  left  alone,  the  products  that  are  not  in demand  will  not  sell  well  and  will  make  the accumulation  of  goods  in  the  store,  in  addition  to that  with  the  many  categories,  it  makes  some customers  confused  to  choose  products  that  suit their  wishes buyer. Therefore,  the  author  conducts an assessment first by conducting a literature study, which  finally  the  purpose  of  this study  is  to  make  it easier for users and business owners to recommend goods in the store and determine the desired product by  implementing  a  recommendation  system  on  the Rameiki Mart Store website which is taken from the amount  of  data,  this  is  also  beneficial  for  store owners because the existence of this recommendation  system  can  help as  a  means  of product  promotion  ,  as  well  as  in  recommendations for  the  purchase  of  goods. In  this  study,  the researcher  created  a  recommendation  system  using the a priori algorithm method.
Keywords:    Recommendation    system,  a  priori algorithm, Data Mining

## 331
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi yang semakin pesat memberikan efek yang sangat besar diberbagai bidang [1].  Salah satunya adalah dalam bidang bisnis jual beli yang semakin hari semakin tinggi terjadinya persaingan antara pelaku usaha [2]. Hal ini membuat para pelaku  usaha  harus  selalu  berfikir  keras  dalam  menyusun  berbagai  strategi  untuk meningkatkan  penjualannya  [3].  Strategi  untuk  meningkatkan  penjualan  tersebut  salah satunya  adalah  dengan  menerapkan  sebuah  rekomendasi  barang  [4].  Salah  satu  contoh penerapannya  yaitu  pada  toko  Rameiki  Mart  yang  memiliki  beberapa  kategori  produk kebutuhan sehari-hari mulai dari Telur, Minyak Goreng, Beras, Mie Instan, dan berbagai produk lainnya [5]. Dimana dari beberapa kategori tersebut terdapat produk yang kurang diminati  oleh  pelanggan,  sehingga  jika dibiarkan  saja  maka  produk  yang  tidak  diminati oleh pelanggan tersebut menjadi tidak laku dan akan membuat penumpukan barang pada toko,  selain  itu  dengan  banyaknya  kategori  membuat  beberapa  pelanggan  kebingungan untuk memilih produk mana yang diinginkan [6].
Maka  dari itu diperlukan  sebuah  strategi  yang  efektif dan  efisien,  salah  satunya yaitu dengan  menggunakan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi produk yang  baik  untuk  para  pelanggan  maupun  untuk  pemilik  bisnis  agar  memudahkan konsumen dalam memilih produk dan memudahkan pemilik toko dalam membeli barang kedepannya,  agar  pembelian  barang  tepat  dan  meminimalisir  pembelian  yang  nantinya berkemungkinan  kurang  laku  [7].  Penentuan  rekomendasi  ini  diambil  dari  jumlah transaksi dari produk terlaris hingga produk yang kurang laku. Berdasarkan permasalahan tersebut  dilakukanlah  penelitian  untuk  membangun  sebuah  sistem  rekomendasi  yang dapat  memberikan  rekomendasi  produk  terbaik  untuk  para  pelanggan  [8].  Sistem rekomendasi  yang  akan  dibangun  ini  termasuk  dalam  bidang Machine  Learning, yang artinya  terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membangun  sistem  ini mulai dari Content Based Filtering, Collaboratibe Filtering dan Algoritma Apriori [9].
Akan  tetapi  dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  algoritma  apriori, karena  kelebihan  dari  algoritma  ini  yakni  sederhana,  mudah  diimplementasikan,  serta dapat menangani data dalam jumlah besar [10].

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  digunakan  sebagai  pedoman  dalam  melakukan  penelitian agar  hasil  yang  dicapai  tidak  melenceng  dari  sasaran.  Yaitu  dengan  mencoba  menggali
p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256
lebih dalam mengenai sistem rekomendasi yang menggunakan metode algoritma apriori, dimana untuk lebih jelasnya akan dijelaskan pada uraian berikut:

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis melakukan pengumpulan data yang berisi kumpulan objek data transaksi  yang  diperoleh  dari  toko  Rameiki  Mart  pada  bulan  Agustus  2021 hingga September  2021.  Kemudian  data  ini  nantinya  akan  diproses  ke  beberapa  tahap  untuk mendapatkan kualitas data yang baik.

## 2.2. Seleksi Data
Sebelum  dilakukannya  tahap  penggalian  informasi  maka  perlu  dilakukan  proses pemilihan  atribut-atribut  yang  akan  digunakan.  Semua  atribut  yang  ada  pada  data transaksi penjualan diantaranya terdapat atribut seperti Nama barang, Tanggal Transaksi, No  Pesanan,  Customer  ID.  Dari  semua  atribut  tersebut  yang  akan  digunakan  adalah sebanyak 3 atribut yaitu No Transaksi, Tanggal Transaksi, dan Nama Barang.

## 2.3. Cleaning Data
Tahap  cleaning  data  yaitu  merupakan  satu  tahap preprocessing data  yang melakukan proses memperbaiki, menghapus, membersihkan, maupun mengubah data.

## 2.4. Transformasi Data
Transformasi  data  adalah  proses  data  mining  yang  bertujuan  untuk  mengubah kumpulan  data  menjadi  suatu  bentuk atau  format  yang  sesuai  dengan  algoritma apriori. Perubahan  awal  yang  dilakukan  yaitu  dengan  menambah  1  atribut  baru  yaitu  Kode Barang.  Tujuan  membuat  atribut  tersebut  agar  nama  barang  tidak  terlalu  panjang  atau mempersingkat  penamaan  barang.  Lalu  perubahan  selanjutnya  dilakukan  perubahan format data menjadi sebuah tabel tabulasi, agar data tersebut dapat mudah diolah kedalam

## 333
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
apriori.  kemudian  penulis  juga  melakukan  pengelompokkan  barang  yang  sesuai  dengan jenisnya agar dapat mudah mengkombinasikan dengan barang yang kurang laku.

## 2.5. Association Rules dengan Algoritma Apriori
Pada  tahap  ini  dimulainya  analisis dataset yang  telah  diolah  melalui  beberapa tahapan.  Setelah  semua  tahapan  tersebut  selesai  hingga  mendapatkan  data  yang  sudah baik dan cocok digunakan kedalam apriori.

## 2.6. Implementasi Program
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  algoritma  apriori  ke  dalam  aplikasi berbasis  website  yang  telah  dirancang  sesuai  dengan  penelitian  yang  telah  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  Mysql.  Hasil  dari  proses  implementasi program  adalah  sebuah  sistem  untuk  mengukur  dan  mengevaluasi  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan dalam  bentuk  yang  sistematis,  yaitu  untuk  menguji  apakah  sistem  yang dihasilkan dapat digunakan atau tidak.
3. Teknik Pengumpulan Data
1. Wawancara
Penulis  melakukan  wawancara  langsung  dengan  mengajukan  pertanyaan- pertanyaan  mengenai  masalah  apa  yang  sedang  terjadi  pada  toko  ini  khususnya dalam  rekomendasi  produk  kepada  pemilik  toko  Rameiki  Mart  untuk mendapatkan informasi secara lisan.
2. Studi pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dari  berbagai  sumber tertulis  yang  berkaitan  dengan  metode  algoritma  apriori  yang  akan  dilakukan, serta artikel-artikel mengenai sistem rekomendasi. Studi pustaka bertujuan untuk mendapatkan data  penunjang  yang valid sehingga  dapat  digunakan  oleh  penulis saat menyusun pembahasan mengenai masalah yang diteliti.
4. Data dan Perangkat Penelitian
4.1. Data Penelitian
1. Data Primer
Data primer dalam penelitian ini yaitu data transaksi penjualan selama bulan Agustus 2021 hingga September 2021 sebanyak 2423, yang diperoleh melalui
p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256
wawancara  dengan  pemilik  toko.  Berikut  merupakan  tabel  sampel  data transaksi penjualan toko Rameiki Mart.
Tabel 1 Contoh Data Transaksi No No Transaksi Item Tanggal 1 T0000000001 Telur 8/2/2021 2 T0000000001 Minyak Goreng 8/2/2021 3 T0000000001 Penyedap Rasa 8/2/2021 4 T0000000001 Beras 8/2/2021 5 T0000000002 Telur 8/2/2021 6 T0000000002 Minyak Goreng 8/2/2021 7 T0000000002 Penyedap Rasa 8/2/2021 8 T0000000002 Beras 8/2/2021 9 T0000000002 Mie Instan 8/2/2021 10 T0000000002 Kopi 8/2/2021 11 T0000000002 Rokok 8/2/2021

## 2. Data Sekunder
Data  sekunder  diperolehdari  sumber  atau  beberapa  jurnal  yang  sudah  ada mengenai metode algoritma apriori yang dijadikan referensi.

## 5. Perangkat Penelitian
Alat dan  bahan  yang  digunakan  untuk implementasi dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Perangkat Keras
a. Prosesor : Intel Celeron 1000M Dual-Core @1,8GHz
b. RAM : 2 GB DDR3
2. Perangkat Lunak
a. Sistem operasi : Windows 10 32-bit
b. Bahasa pemograman : Php, MySQL
c. Web server : Xampp, Visual studio code
6. Lokasi dan Objek Penelitian
Penelitian  dilakukan  ditoko  Rameiki  Mart  yang  berlokasi  di  Jl.  Rumah  sakit Belakang  No.7,  RW.3,  Kel,  Kec.  Cikole,  Kota  Sukabumi,  Jawa  Barat  43113.  Adapun objek penelitian ini yaitu cara merekomendasikan suatu produk sesuai data transaksi yang dimiliki.

## 335
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
7. Waktu dan Rencana Kegitana Penelitian
Tabel 2 Tabel Waktu dan Kegiatan Penelitian No Kegiatan Waktu Febuari Maret April Mei Juni 1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4 1 Pengumpulan
Data
2 Seleksi Data
3 Cleaning Data
4 Transformasi Data
5 Association Rule dengan Algoritma
Apriori
6 Implementasi Sistem
7 Penyusunan Laporan
8. Hasil dan Pembahasan
8.1 Pengumpulan Data
Dataset yang  digunakan  merupakan  data  transaksi  penjualan  selama  2  bulan terakhir  sebanyak  2043  data  transaksi  dengan  18 item produk  Rameiki  berbeda.  Data tersebut akan diolah untuk mengetahui pola asosiasi dalam  pembelian produk oleh calon pelanggan  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  sistem  rekomendasi  produk Rameiki. Contoh dataset yang digunakan disajikan pada tabel dibawah ini.
336 ■
p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS Vol. 15, No. 2, Desember 2022 :  330 – 347 Tabel 3 Contoh Data Transakasi No NoTransaksi Tanggal Telur  Minyak Goreng Beras  Tepung  Penyedap Rasa Rokok  Kopi  Gula  Susu  Roti Aneka Minuma n Snack  Permen  Shampo 1. T0000000001 Senin, 02 Agustus 2021 28 10 5 20 10 10 2. T0000000002 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 9 10 10 3. T0000000003 Senin, 02 Agustus 2021 10 4. T0000000004 Senin, 02 Agustus 2021 30 10 20 10 10 20 10 20 5. T0000000005 Senin, 02 Agustus 2021 10 10 8 3 6. T0000000006 Senin, 02 Agustus 2021 20 10 5 7. T0000000007 Senin, 02 Agustus 2021 20 3 10 7 6 8. T0000000008 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 5

## 337
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
9. T0000000009 Senin, 02 Agustus 2021 5 10.  T00000000010 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 8
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS
Vol. 15, No. 2, Desember 2022 :  330 – 347

## 8.2 Seleksi Data
Sebelum melakukan tahapan penggalian informasi perlu dilakukannya proses pemilihan atribut-atribut yang akan digunakan. Dari semua atribut yang ada yang dipilih hanya atribut No Transaksi, Tanggal Transaksi, dan Nama Barang.
Tabel 4 Tabel Seleksi Data No Transaksi Tanggal Telur  Minyak Goreng Beras  Tepung  Penyedap Rasa Rokok  Kopi  Gula  Susu  Roti Aneka Minuma n Snack  Permen  Shampo T0000000001 Senin, 02 Agustus 2021 28 10 5 20 10 10 T0000000002 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 9 10 10 T0000000003 Senin, 02 Agustus 2021 10 T0000000004 Senin, 02 Agustus 2021 30 10 20 10 10 20 10 20 T0000000005 Senin, 02 Agustus 2021 10 10 8 3 T0000000006 Senin, 02 Agustus 2021 20 10 5 T0000000007 Senin, 02 Agustus 2021 20 3 10 7 6 T0000000008 Senin, 02 10 20 5
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
Agustus 2021
T0000000009 Senin, 02 Agustus 2021 5 T00000000010 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 8
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS
Vol. 15, No. 2, Desember 2022 :  330 – 347

## 8.3 Cleaning Data
Tahapan ini adalah tahapan pembersihan, pengkoreksian, atau menghapus data yang tidak lengkap. Namun dalam kasus ini semua  data bebas dari proses tahapan pembersihan data.
Tanggal Telur  Minyak Goreng Beras  Tepung Penyedap Rasa Rokok Kopi Gula Susu Roti Aneka Minuman Snack Permen Shampo Senin, 02 Agustus 2021 28 10 5 20 10 10 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 9 10 10 Senin, 02 Agustus 2021 10 Senin, 02 Agustus 2021 30 10 20 10 10 20 10 20 Senin, 02 Agustus 2021 10 10 8 3 Senin, 02 Agustus 2021 20 10 5 Senin, 02 Agustus 2021 20 3 10 7 6 Senin, 02 Agustus 2021 10 20 5 Senin, 02 Agustus 5
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
2021
Senin, 02 Agustus 2021 10 20 8
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS Vol. 15, No. 2, Desember 2022 :  330 – 347
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)

## 8.4 Transformasi Data
Ditahapan transformasi data, penulis melakukan pengubahan format data menjadi bentuk atau  format  yang  sesuai  agar  mudah  diolah  oleh  algoritma  apriori.  Pada  tahap  ini  juga  penulis mengelompokkan beberapa barang sesuai dengan jenisnya dan sekaligus melakukan penambahan 1 atribut baru yaitu Kode Barang.
Tabel 5 Pengelompokan Barang Nama Barang Jenis Kode Barang Minyak Goreng Sembako SB1 Telur Sembako SB2 Beras Sembako SB3 Tepung Sembako SB4 Penyedap Rasa Sembako SB5 Rokok Sembako SB6 Kopi Sembako SB7 Gula Sembako SB8 Susu Sembako SB9 Roti Makanan Ringan C1 Aneka Minuman Minuman Dingin AM Mie Instan Sembako SB10 Snack Makanan Ringan C2 Permen Makanan Ringan C3 Shampo Perlengkapan Mandi MD1 Sabun Mandi Perlengkapan Mandi MD2 Sabun Cuci Perlengkapan Mencuci CC Pasta Gigi Perlengkapan Mencuci MD3
Setelah  dilakukan  pengelompokkan  data  pada  tabel  diatas,  selanjutnya  dilakukan  perubahan format data menjadi tabel tabulasi, sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 6 Tabel Tabulasi Transaks i SB1 SB 2 SB3 SB4 SB5 SB 6 SB 7 SB 8 SB 9 C1 A M C2 C3 M D1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 2 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 5 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 6 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 7 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 8 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 9 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Total 5 6 1 4 3 3 2 3 2 2 2 2 1 3

## 8.5 Association Rule dengan Algoritma Apriori
Tahapan  ini  adalah  dimulainya  proses  algoritma  apriori  setelah  semua  data  tersebut diolah  melalui  beberapa  tahapan  sehingga  mendapatkan  kualitas  data  yang  baik.  Berikut  ini adalah proses perhitungan algoritma apriori.
1. Pembentukan 1 itemset.
Pembentukan  1 itemset dimulai  dengan  mencari  pola  frekuensi  tertinggi  pada  data  transaksi.
Secara  teknis  hal  ini  adalah  mencari  barang  yang  memenuhi  syarat  minimum support .  Penulis telah  menentukan  besaran  minimum support yaitu  sebesar  40%.  Adapun  rumus  untuk  mencari nilai support pada 1 itemset sebagai berikut :
Tabel 7 Calon Kandidat 1 Itemset Kode Barang Jumlah Perhitungan Support SB1 5 (5/10) X 100 80% SB2 6 (6/10) X 100 60% SB3 1 (1/10) X 100 10% SB4 4 (4/10) X 100 40% SB5 3 (3/10) X 100 30% SB6 3 (3/10) X 100 30% SB7 2 (2/10) X 100 20% SB8 3 (3/10) X 100 30% SB9 2 (2/10) X 100 20% C1 2 (2/10) X 100 20% AM 2 (2/10) X 100 20% C2 2 (2/10) X 100 20% C3 1 (1/10) X 100 10%
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
MD1 3 (3/10) X 100 30%
Pada  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  sebanyak  3  barang  yang  memenuhi  syarat minimum support 40%, yaitu item SB1, SB2, dan SB4.

## 2. Pembentukan 2 itemset.
Pada  tahapan  ini dilakukan  pencarian  calon kandidat  2 itemset yang  merupakan  kombinasi  dari item-item yang  memenuhi  syarat  minimum support pada  pembentukan  1 itemset .  Berikut  ini adalah rumus untuk mencari nilai support pada 2 itemset , sebagai berikut :
Tabel 8 Calon Kandidat 2 Itemset Item 1 Item 2 Jumlah Perhitungan Support SB1 SB2 4 (4/10) X 100 40% SB1 SB4 3 (3/10) X 100 30% SB2 SB4 3 (3/10) X 100 30%
3. Pembentukan 3 itemset.
Tahapan  selanjutnya  adalah  pencarian  calon  kandidat  3 itemset .  Pada  pencarian  calon kandidat  3 itemset ini  berisi  kombinasi  dari item-item yang  memenuhi  syarat  minimum support pada  pembentukan  2 itemset .  Akan  tetapi  pada  tabel  kandidat  2 itemset tidak ditemukan pasangan yang nantinya akan digunakan pada perhitungan 3 itemset, sehingga iterasi  akan  berhenti  pada kombinasi  2 itemset. Berikut ini  adalah  rumus  untuk  mencari nilai support pada 2 itemset , sebagai berikut :

## 4. Pembentukan aturan asosiasi.
Setelah pola frekuensi ditemukan, maka selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi yang memenuhi  syarat  minimum confidence sebesar  70%.  Rumus  mencari  nilai confidence dapat diselesaikan dengan rumus berikut :
Tabel 9 Menghitung Minimum Confidence Aturan Asosiasi Confidence Jika membeli SB1 maka membeli SB2 (4/5) X 100% 80%
Nilai Confidence dari 2 itemset aturan asosiasi diatas didapat 2 dataset dan yang memenuhi syarat minimal Confidence sebesar 70% yaitu keduanya maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Jika membeli SB1 (Minyak Goreng) maka 80% akan membeli SB2 (Telur).

## 9. Kesimpulan
Sistem rekomendasi yang dibangun untuk menentukan berbagai pilihan produk Rameiki Mart  yang  sesuai  bagi  calon  pelanggan  dapat  diimplementasikan  dengan  baik  dengan menggunakan  algoritma  apriori,  selain  itu  sistem  rekomendasi  yang  dibangun  ini  dapat mempermudah  pemilik  toko  dalam  memberikan  rekomendasi  produk-produk  Rameiki  Mart, sehingga pemilik toko juga dapat mengurangi penyediaan produk yang sekiranya kurang laku dan rekomendasi  ini  pun  dapat  memberikan  referensi  soal  pembelian  barang  yang  nantinya  akan disediakan untuk stok barang toko.

## Referensi
[1] Annisa, S., & Yohana. (2021). Sistem Informasi Penarikan Mobil Jatuh Tempo Pada Pt .
Capella Multidana - Duri Menggunakan Bahasa. 5(1), 22–27. http://www.ojsamik.amikmitragama.ac.id/index.php/js/article/view/84/86
[2] Christyan  Putra,  A.  A.,  Haryanto,  H.,  &  Dolphina,  E.  (2021).  Implementasi  Metode Association Rule Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Promo Barang.
CSRID  (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal),  10(2),  93.
https://doi.org/10.22303/csrid.10.2.2018.90-100
[3] Hermiati,  R.,  Asnawati,  A.,  &  Kanedi,  I.  (2021).  Pembuatan  E-Commerce  Pada  Raja Komputer Menggunakan Bahasa Pemrograman Php Dan Database Mysql. Jurnal Media Infotama, 17(1), 54–66. https://doi.org/10.37676/jmi.v17i1.1317
[4] Kurniawati,  L.,  Kusuma,  A.  E.,  &  Dewansyah,  B.  (2019).  Implementasi  Algoritma Apriori Untuk Menentukan Persediaan Spare Part Compressor. Computer Engineering,
Science and System Journal, 4(1), 6. https://doi.org/10.24114/cess.v4i1.11303
[5] Manurung, E., & Hasugian, P. S. (2019). Data mining tingkat pesanan inventaris kantor menggunakan  algoritma  apriori  pada  kepolisian  daerah  sumatera  utara.  Journal  Of
Informatic Pelita Nusantara, 4(2), 8–13. http://www.e-
jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/608
[6] Merliani, N. N., Khoerida, N. I., Widiawati, N. T., Triana, L. A., & Subarkah, P. (2022). Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu Makanan  Dan Minuman.  Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi,  8(1), 9–16.
https://doi.org/10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16
Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Produk Rameiki Mart (Agung Bimantara Putra)
[7] Mulya,  Di.  P.  (2019).  Analisa  Dan  Implementasi  Association  Rule  Dengan  Algoritma Fp-Growth  Dalam  Seleksi  Pembelian  Tanah  Liat  (Studi  Kasus  Di  Pt.  Anveve  Ismi
Berjaya). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 1(1), 47–57. https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i1.6 [8]
Annisa, S., & Yohana. (2021). Sistem Informasi Penarikan Mobil Jatuh Tempo Pada Pt .
Capella Multidana - Duri Menggunakan Bahasa. 5(1), 22–27. http://www.ojsamik.amikmitragama.ac.id/index.php/js/article/view/84/86
[9] Christyan  Putra,  A.  A.,  Haryanto,  H.,  &  Dolphina,  E.  (2021).  Implementasi  Metode Association Rule Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Promo Barang.
CSRID  (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal),  10(2),  93.
https://doi.org/10.22303/csrid.10.2.2018.90-100
[10] Hermiati,  R.,  Asnawati,  A.,  &  Kanedi,  I.  (2021).  Pembuatan  E-Commerce  Pada  Raja Komputer Menggunakan Bahasa Pemrograman Php Dan Database Mysql. Jurnal Media
Infotama, 17(1), 54–66. https://doi.org/10.37676/jmi.v17i1.1317