PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA PENJUALAN PRODUK DANA PADA PT BANK RAKYAT INDONESIA (PERSERO) TBK KANCA JAKARTA PASAR MINGGU

## Sutrisno
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Jl. Damai No.8, Warung Jati Barat (Margasatwa), Jakarta Selatan, Indonesia, E-mail: Sutrisno.trys@yahoo.com

## ABSTRACT
Various  funding  products  which  are  offered  by  a  bank  sometimes  make  the  clients tend  to  change  their  choices  into  other  products  from  different  banks.  We  need  to make  specific  strategy  so  that  we  can  dominate  the  market  of  this  funding  product. There will be selling reduction in this product if the used strategy is not appropriate. A company  can  use  Data  Mining  process  in  order  to  reach  the  maximum  profit  of  the fund’s  selling  products.  One  of  the  processes  is  by  using  priory  algorithm.  The association  rules can be found  by using this priory algorithm. Then, the rules can be used as a fund selling pattern towards the clients. The purpose of priory algorithm is to find the frequent item sets that are run in a group of data. Priory analysis defined as a  process  of  finding  all  the  priory  rules  which  is  qualified  to  support  and  to confidence .
Keywords: association rule, confidence, priory algorithm, selling, support

## PENDAHULUAN
Persaingan  ragam  produk  perbankan  yang  ditawarkan  dari  berbagai  pihak perbankan  menjadikan  nasabah  seringkali  berpindah  dari  satu  produk  perbankan  ke produk  perbankan  lain  sehingga  perlu  dilakukan  suatu  upaya  dan  strategi memenangkan pasar khususnya penjualan  produk  dana. jika strategi  yang di gunakan tidak  tepat  maka  penjualan  produk  dana  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero)  Tbk Kanca Jakarta Pasar Minggu akan menurun dari segi penjualan. Dengan strategi yang bagus  sebuah  produk  akan  terjual  dengan  cepat  agar  penjualan  dapat  meningkat, sehingga tercapai laba maksimum sebagaimana menjadi tujuan perusahaan.
Pemanfaatan data penjualan produk dana PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk  Kanca  Jakarta  Pasar  Minggu  yang  hanya  berfungsi  sebagai  arsip.  Padahal,  data tersebut  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk peningkatan  penjualan  produk  dana  maupun  inovasi  produk.  Menurut  (Husin  dan
Mulyaningsih,  2015)  Data  yang  tersimpan  dan  sudah  tidak  digunakan  lagi  dengan jumlah  data  yang  dikumpulkan  dan  disimpan  dalam  basis  data  berukuran  besar, dibutuhkan  sebuah  metode  atau  teknik  yang  dapat  merubah  tumpukan  data  tersebut menjadi  sebuah  informasi  yang  berharga  yang  bermanfaat  untuk  pengambilan keputusan bisnis dengan menggunakan perhitungan data dengan algoritma apriori.

## METODE PENELITIAN
Metode  Pengumpulan  data  yang  dilakukan  oleh  penulis  adalah: Pertama, Observasi:  melakukan  pengamatan  secara  langsung  tentang  pencatatan  data transaksi penjualan dan pemasaran produk dana di bagian teller, customer service , dan funding officer . Kedua. Wawancara: Dalam tahap ini penulis bertanya langsung kepada rizky hidayat sebagai funding officer dan mengajukan beberapa pertanyaan mengenai proses pencatatan penjualan produk dana. ketiga, Studi Pustaka, metode ini dilakukan dengan mempelajari  teori-teori  melalui  buku,  artikel,  jurnal  dan  bahan  lain  yang  mendukung yang berhubungan dengan algoritma apriori pada metode association rule .

## 1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  database  besar  (Nursikuwagus  &  Hartono,  2016).  Data  mining  juga merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data  dengan melakukan penggalian pola-pola dari data dengan tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga, yang diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data.  Semakin  bertambah  jumlah  data  macam  data  maka  bertambah  juga tantangan  untuk  mengolahnya.  Dalam  hal  ini  Data  Mining  mempunyai  peranan besar  dalam  mengolah  dan  mengekstrak  data.  Hal  terpenting  dalam  teknik  Data Mining  adalah  aturan  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  antar  himpunan itemset yang disebut fungsi Association Rule (Aturan Asosiasi).

## 2. Konsep Data Mining
Data mining sangat diperlukan terutama dalam mengelola data yang sangat besar untuk memudahkan aktifitas recording suatu transaksi dan untuk proses data warehousing  agar  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat  bagi  pengguna  data mining.  Alasan  utama  data  mining  sangat  dibutuhkan  dalam  industri  informasi karena  tersedianya  data  dalam  jumlah  yang  besar  dan  semakin  besarnya kebutuhan  untuk  mengubah  data  tersebut  menjadi  informasi  dan  pengetahuan yang  berguna  karena  sesuai  fokus  bidang  ilmu  ini  yaitu  melakukan  kegiatan mengekstraksi  atau  menambang  pengetahuan  dari  data  yang  berukuran  atau berjumlah besar.

## 3. Association Rule
Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik  data  mining untuk  menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi    item. Interestingness measure yang dapat digunakan dalam data mining adalah :
a. Support ,  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat dominasi suatu item atau itemsetdari keseluruhan transaksi.
b. Confidence , adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional (berdasarkan suatukondisi tertentu).
Rumus  untuk  menghitung  nilai  support  dari  dua  item  tersebut  adalah sebagai berikut:
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
(A ∩ B) = Jumlah transaksi yang memuat A dan B
Pembentukan  aturan  asosiatif  Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat    minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  assosiatif  A  B    Nilai confidence dari aturan A B diperoleh dari rumus berikut:
P    = Total jumlah transaksi

## 4. Algoritma Apriori
Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk  pencarian  aturan asosiasi  adalah  Apriori  (Gunawan,  dkk,  2016).  Ide  utama  pada  algoritma  apriori adalah :  pertama,  mencari  frequent itemset (himpunan  item-item  yang  memenuhi minimum support .)  dari  basis  data  transaksi.  Kedua,  menghilangkan  itemset dengan  frekuensi  yang  rendah  berdasarkan  level  minimum  support  yang  telah ditentukan sebelumnya. Selanjutnya membangun aturan asosiasi dari itemset yang memenuhi nilai minimum confidence dalam basis data.

## 5. Tanagra
Tanagra  merupakan  perangkat  lunak  bebas  untuk  tujuan  akademik  dan penelitian.  Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  metode  pada  data  mining  dimulai dari  analisis  eksplorasi  data,  pembelajaran  statistik,  pembelajaran  mesin  hingga basis data.

## TAHAPAN PENELITIAN
Metodologi penelitian  yang  berisi tahap-tahap penelitian  yang sistematis pada penelitian ini dapat dilihat pada bagan gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
untuk  menemukan  suatu  strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  dan pemasaran  produk  yang  dijual,  salah  satunya  adalah  dengan  pemanfaatan  data penjualan produk dana. Data tidak hanya berfungsi sebagai arsip bagi PT Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk Kanca Jakarta Pasar Minggu, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk dana.

## 1. Daftar Type Produk Dana
Berikut  ini  adalah  daftar  Tipe  Produk  Dana  PT  Bank  Rakyat  Indonesia (Persero)Tbk Kanca Jakarta Pasar Minggu, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Produk Dana No. Nama Produk 1 Giro 2 Deposito 3 Britama 4 Britama Bisnis 5 Britama Rencana 6 Britama Junio 7 Britama Muda 8 Simpedes 9 Simpedes Impian 10 BRI Prioritas 11 DPLK 12 Davestera 13 Dasetera
Sumber : Hasil Penelitian (2018)

## 2. Pola Transaksi Penjualan Produk Dana
pola  transaksi  dengan  menganalisis  3  tipe  Produk  Dana  yang  paling banyak terjadi setiap bulannya selama 1 tahun, dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Pola Transaksi Penjualan Produk Dana
Bulan Item Set 1 Simpedes, Britama, Britama Junio
2 Britama, Simpedes, Britama Rencana
3 Britama Muda, Britama Junio, Britama Rencana
4 Britama, Britama Rencana, Britama Muda
5 Britama, Simpedes, Britama Junio
6 Britama Rencana, Britama Junio, Britama
7 Britama Junio, Simpedes, Britama Muda
8 Britama, Simpedes, Britama Rencana
9 Britama, Britama Rencana, Britama Junio
10 Simpedes, Britama Muda, Britama
11 Britama Rencana, Simpedes, Britama Muda
12 Simpedes, Britama Muda,Britama Junio

## 3. Pembuatan Format Tabular
Format Tabular data transaksi  bulanan, bila dibentuk akan tampak seperti Tabel 3. berikut ini :
Tabel 3. Tabel Format Tabular Data Transaksi
Bulan Britama Britama Rencana Britama Junio Britama Muda Simpedes 1 1 0 1 0 1 2 1 1 0 0 1 3 0 1 1 1 0 4 1 1 0 1 0 5 1 0 1 0 1 6 1 1 1 0 0 7 0 0 1 1 1 8 1 1 0 0 1 9 1 1 1 0 0 10 1 0 0 1 1 11 0 1 0 1 1 12 0 0 1 1 1
Sumber : Hasil Penelitian 2019

## 4. Analisa Pola Frekuensi Tinggi

## 1. Pembentukan 1 Itemset
Proses  pembentukan  C1 atau  disebut  dengan  1 itemset dengan  jumlah minimum support = 30% Dengan rumus sebagai berikut :
Berikut merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset :
S (Britama) = Σ Britama = 8 * 100% =  66,67%
Σ 12 12
S (Britama Rencana)
= Σ Britama Rencana = 7 * 100% =  58,33%
Σ 12 12
Support (A) = Σ Transaksi yang mengandung A *
100% Σ Transaksi

## S (Britama Junio)
= Σ Britama Junio = 7 * 100% =  58,33% Σ 12 12
S  (Britama Muda)
= Σ Britama Muda = 6 * 100% = 50%
Σ 12 12

## S (Simpedes)
= Σ Simpedes = 8 * 100% = 66,67% Σ 12 12
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat Tabel 4. :
Tabel 4. Support dari Tiap Itemset Itemset Jumlah Support Britama 8 66,67% Britama Rencana 7 58,33% Britama Junio 7 58,33% Britama Muda 6 50% Simpedes 8 66,67%
Sumber : Hasil Penelitian (2018)

## 2. Kombinasi 2 itemset
Proses  pembentukan  C 2 atau  disebut  dengan  2  itemset  dengan  jumlah minimum support = 30% Dapat diselesaikan dengan rumus sebagai berikut :
Support (A,B) = P(A∩B)
Support (A,B)  = Σ Transaksi yang mengandung A,B *  100% Σ Transaksi
Berikut merupakan perhitungan pembentukan C2 atau 2 itemset :
S ( Britama, Britama Rencana) = Σ Transaksi Britama dan Britama Rencana = 5 *  100%  = 41,67 % Σ 12 12

## S ( Britama, Britama Junio )
= Σ Transaksi Britama dan Britama Junio = 4 *  100%  = 33,33 % Σ 12 12 S ( Britama, Britama Muda ) = Σ Transaksi Britama dan Britama Muda = 2 * 100%  =  16,67% Σ 12 12 S ( Britama, Simpedes ) = Σ Transaksi Britama dan Simpedes = 5 *  100%  = 41,67 % Σ 12 12 S ( Britama Rencana, Britama Junio ) = Σ Transaksi Britama Rencana dan Britama Junio = 3 *  100%  = 25,00 % Σ 12 12 S ( Britama Rencana, Britama Muda ) = Σ Transaksi Britama Rencana dan Britama Muda = 3 *  100% = 25,00 % Σ 12 12 S ( Britama Rencana, Simpedes ) = Σ Transaksi Britama Rencana dan Simpedes = 3 * 100% =  25,00% Σ 12 12 S ( Britama Junio, Britama Muda )
S ( Britama Junio, Simpedes ) =
Σ Transaksi Britama Junio dan Simpedes
= 4 * 100% = 33,33 % Σ 12 12 S ( Britama Muda, Simpedes ) = Σ Transaksi Britama Muda dan Simpedes = 4 *  100%  = 33,33 % Σ 12 12 =
Σ Transaksi Britama Junio dan
Britama Muda = 3 *  100%  =  25,00 % Σ 12 12
Berdasarakan uraian diatas, maka dapat dibuat Tabel 5.:

## Tabel 5. Calon 2 itemset
Itemset Jumlah Support Britama, Britama Rencana 5 41,67% Britama, Britama Junio 4 33,33% Britama, Britama Muda 2 16,67% Britama, Simpedes 5 41,67% Britama Rencana, Britama Junio 3 25,00% Britama Rencana, Britama Muda 3 25,00% Britama Rencana, Simpedes 3 25,00% Britama Junio, Britama Muda 3 25,00% Britama Junio, Simpedes 4 33,33% Britama Muda, Simpedes 4 33,33% Sumber : Hasil penelitian(2018)

## 3. Kombinasi 3 itemset
Proses  pembentukan  C 3 atau  disebut  dengan  3 itemset dengan  jumlah minimum 30% Dapat diselesaikan dengan rumus sebagai berikut :
Support (A,B, dan C)  = Σ Transaksi yang mengandung A,B dan C *  100%
Σ Transaksi
Berikut merupakan perhitungan pembentukan C3 atau 3 itemset :
Suport ( Britama, Britama Rencana, Britama Junio) = Σ Transaksi Britama, Britama Rencana dan Britama Junio = 1 *  100%  =  8,33 % Σ 12 12 Suport ( Bitama, Britama Rencana dan Simpedes) = Σ Transaksi Britama, Britama Rencana dan Simpedes = 2 * 100%  = 16,66 % Σ 12 12 Suport ( Britama, Britama Rencana dan Britama Muda) = Σ Transaksi Britama, Britama Rencana dan Britama Muda = 1 * 100% =  8,33 % Σ 12 12

## Suport ( Britama, Britama Junio dan Simpedes)
= Σ Transaksi Britama, Britama Junio dan Simpedes = 2 * 100% = 16,66 % Σ 12 12 Suport ( Britama, Simpedes dan Britama Muda) = Σ Transaksi Britama, Simpedes dan Britama Muda = 1 * 100% =  8,33 % Σ 12 12 Suport ( Britama Junio, Simpedes dan Britama Muda) = Σ Transaksi Britama Junio, Simpedes dan Britama Muda = 2 * 100% =  16,66% Σ 12 12
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat Tabel 6. :
Tabel 6. Kombinasi 3 itemset Itemset Jumlah Support Britama, Britama Rencana dan Britama Junio 1 8,33% Britama, Britama Rencana dan Simpedes 2 16,67% Britama, Britama Rencana dan Britama Muda 1 8,33% Britama, Britama Junio, Simpedes 2 16,67% Britama, Simpedes, Britama Muda 1 8,33% Britama Junio, Simpedes, Britama Muda 2 16,67%

## Pembentukan Aturan Asosiasi Final
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  baru  dicari  aturan  asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum Confidence dengan  menghitung Confidence aturan asosiatif  A→B.  Minimal Confidence  =  60%. Nilai Confidence dari  aturan  A→B diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
Confidence = P (A/B) = Σ Transaksi yang mengandung A dan B * 100% Σ Transaksi A
Dari kombinasi 2 itemset yang telah ditemukan, dapat dilihat besarnya nilai support, dan confidence dari calon aturan asosiasi seperti lihat tabel 7.

## Table 7. assosiasi final
Aturan Confidence Jika  penjualan  produk  Britama,  maka  akan  penjualan  produk Britama Rencana 5/8  62,50% Jika  Penjualan  Produk  Britama  Rencana,  maka  akan  penjualan produk Britama 5/7  71,42% Jika  Penjualan  Produk  Britama,  maka  akan  penjualan  produk Britama Junio 4/8  50,00% Jika  Penjualan  Produk  Britama  Junio,  maka  akan  penjualan produk Britama 4/7  57,14% Jika  Penjualan  Produk  Britama,  maka  akan  penjualan  produk Simpedes 5/8  62,50% Jika  Penjualan  Produk  Simpedes,  maka  akan  penjualan  produk Britama 5/8  62,50% Jika  Penjualan  Produk  Britama  Junio,  maka  akan  penjualan produk Simpedes 4/7  57,14% Jika  Penjualan  Produk  Simpedes,  maka  akan  penjualan  produk Britama Junio 4/8  50,00% Jika  Penjualan  Produk  Britama  Muda,  maka  akan  penjualan produk Simpedes 4/6  66,67% Jika  Penjualan  Produk  Simpedes,  maka  akan  penjualan  produk Britama Muda 4/8  50,00%

## Pengolahan Data dengan Tanagra
Di  bawah  ini  merupakan  data-data  penjualan  produk  dana  diinput menggunakan  Tanagra  Versi  1.4  yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel  dan  gambar pembuatan Form Tabular pada lembar kerja Ms.Excel sebagai berikut :

## Tabel 8. Format tabular
Bulan Britama Britama Rencana Britama Junio Britama Muda Simpedes 1 1 0 1 0 1 2 1 1 0 0 1 3 0 1 1 1 0 4 1 1 0 1 0 5 1 0 1 0 1 6 1 1 1 0 0 7 0 0 1 1 1 8 1 1 0 0 1 9 1 1 1 0 0 10 1 0 0 1 1 11 0 1 0 1 1 12 0 0 1 1 1

## Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Gambar 2. Kombinasi 2 item set
Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Gambar 3. Asosiasi Final
Gambar diatas merupakan hasil output dari data mining pada penjualan produk dana  pada  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero)Tbk  Kanca  Jakarta  Pasar  Minggu, maka dapat dibuat aturan ( rule ) seperti berikut dari output diatas:
1. Britama  Rencana,  Britama  dengan  nilai Support 41,67%  dan  nilai Confidence 71,42%. Aturan tersebut berarti “71,42% dari transaksi di database yang memuat item Britama Rencana juga memuat item Britama, sedangkan 41,67% dari seluruh transaksi yang ada di database memuat kedua item itu”.
2. Britama,  Britama  Rencana  dengan  nilai  Support  41,67%  dan  nilai  Confidence 62,50%. Aturan tersebut berarti “62,50% dari transaksi di database yang memuat item Britama juga memuat item Britama Rencana, sedangkan 41,67% dari seluruh transaksi yang ada di database memuat kedua item itu”.
3. Britama  Muda,  Simpedes  dengan  nilai  Support    33,33%    dan  nilai  Confidence 66,67%.  Aturan tersebut berarti “66,67% dari transaksi di database yang memuat item Britama Muda juga memuat item Simpedes, sedangkan 33,33% dari seluruh transaksi yang ada di database memuat kedua item itu”.
4. Britama,  Simpedes  dengan  nilai  Support   41,67%    dan  nilai  Confidence  62,50% Aturan  tersebut  berarti  “62,50%  dari  transaksi  di  database  yang  memuat  item Britama    juga  memuat  item  Simpedes,  sedangkan  41,67%  dari  seluruh  transaksi yang ada di database memuat kedua item itu”.
5. Simpedes,  Britama  dengan  nilai  Support   41,67%    dan  nilai  Confidence  62,50% Aturan  tersebut  berarti  “62.50%  dari  transaksi  di  database  yang  memuat  item Simpedes  juga  memuat  item  Britama,  sedangkan  41,67%  dari  seluruh  transaksi yang ada di database memuat kedua item itu”.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  penelitian  tentang  Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori, maka penulis dapat mengambil kesimpulan, sebagai berikut:
1. Setelah  melakukan pengujian dengan cara perhitungan  manual dan penghitungan menggunakan  software  Tanagra  Versi  1.4,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  yang diperoleh  dari  perhitungan  manual  tidak  jauh  berbeda  dengan  perhitungan menggunakan  software Tanagra  Versi  1.4.  sehingga  secara  umum  software telah bekerja  dengan  baik  karena  proses  perhitungan  telah  sesuai  dengan  yang diharapkan.
2. Dengan  perhitungan  algoritma  apriori  dapat  ditemukan  hubungan  antar  tiap produk dana yang diminati nasabah secara bersamaan.
3. Algoritma  apriori  dapat  ditemukan  produk  dana  simpanan  yang  paling  banyak terjual  yaitu  Britama  Rencana  dan  Britama,  dengan  menghasilkan  kesimpulan bahwa produk dana simpanan Britama Rencana dan Britama dengan nilai Support
41,67%  dan  nilai Confidence 71,42%  atau  produk  dana  simpanan  Britama  dan Britama Rencana dengan nilai Support 41,67% dan nilai Confidence 62,50%.

## DAFTAR PUSTAKA
Assiroj,  P.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Pada  Data  Transaksi  Superstore  Untuk Mengetahui  Kemungkinan  Pelanggan  Membeli  Product  Category  Dan Product  Container  Secara  Bersamaan  Dengan  Teknik  Asosiasi  M  ... Penerapan Data Mining Pada Data Transaksi Superstore Untuk Mengetahui
. 1 (March), 11–18. https://doi.org/10.5281/zenodo.1186482
Azis,  M.  A.,  Hadianto,  N.,  Miharja,  J.,  &  Rifai,  S.  (2018).  Implementasi  Algoritma Apriori  Untuk  Analisa  Pemilihan  Tipe  Genre  Film  Anime  (Studi  Kasus :
Myanimelist.Net). Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 14 (2), 209. https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.932
Bidang,  P.,  Sains,  K.,  Informatika,  D.  P.,  Kamus,  R.,  Jepang,  B.,  Indonesia,  –,  … Anas, A. (2017). Jurnal Edik Informatika . 2 .
Fajrin,  A.  A.,  &  Handoko,  K.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengolah Association Rule Tata Letak Buku Dengan Metode .
Halal,  M.  S.  (2018). Analisis  perbandingan  volume  penjualan  sebelum  dan  sesudah mendapatkan sertifikasi halal . 4 (2), 267–273.
Penerapan  Metode  Association  Rule  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Simulasi Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota  Bandung.  (2016). Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Terapan , 2 (3).
Purbaningtyas,  R.,  Arizal,  A.,  &  Wardoyo,  T.  (2017).  PENERAPAN  ALGORITMA APRIORI  TID  SEBAGAI  METODE  OPTIMASI  PENCARIAN  DATA PADA  APLIKASI  MOBILE  SIDOARJO  on  HANDS  (SoH). Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika , 7 (2), 87.
https://doi.org/10.17933/jppi.2017.070201
Riyadi, A. A. (2018). Pengolahan Data Awal. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 14 (2), 195– 200.
Sikumbang,  E.  D.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode Algoritma Apriori . 4 (1), 156–161.
Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining  Algoritma  Dan  Implementasi  dengan  pemograman PHP . Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Wahyuni, S., Suherman, & Harahap,  lumalo portibi. (2017). Implementasi Algoritma. Prosiding SINTAK 2017 , 2 (2), 31–39.