INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 11224-11237 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penerapan Data Mining Penjualan Plastik Pada Toko Defa Jaya Plastik Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Billal Soebhi Eryawan 1 ✉ , Muhammad Hilal Maldini 2 , Hanif Satria Pramono 3 ,
Muhammad Usep 4
Universitas Pendidikan Indonesia
Email : bilbileryawan@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penjualan plastik merupakan industri yang terus berkembang dan memiliki potensi bisnis yang besar. Dalam rangka mengoptimalkan taktik penjualan dan memahami tren pasar, penerapan teknik Data Mining menjadi semakin penting. Satu dari cara yang membuktikan efektifnya pada menganalisis data penjualan adalah algoritma Apriori. Riset ini memiliki tujuan mengaplikasikan metode algoritma Apriori  untuk  menganalisis  data  penjualan  plastik.  Data  yang  digunakan  meliputi  pengetahuan penjualan harian yang mencakup dua variabel yaitu jumlah produk dan jumlah penjualan. Algoritma Apriori diterapkan untuk mengidentifikasi pola asosiasi item-item dalam dataset penjualan plastik tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa toko Defa Jaya Plastik merupakan toko plastik dengan transaksi terbanyak diantaranya adalah mika, sedotan, kantong plastik, styrfoam, plastik, dan cup. Nilai support untuk temuan ini adalah 44%, sementara confidence sebesar 67%. Apabila membeli plastik, nilai support sebesar 44% dan confidence sebesar 67% dengan membeli mika. Bila membeli sedotan,  maka  nilai  support  sebesar  33%  dan  confidence  sebesar  100%  dengan  membeli  mika. Andaikan membeli kantung plastik, nilai support sebesar 33% dan confidence sebesar 75% dengan membeli  mika.  Jika  membeli  stryfoam,  nilai  support  sebesar  33%  dan  confidence  sebesar  60% dengan membeli plastik. Kalau membeli stryfoam, oleh karena itu membeli cup dengan nilai support 33% dan confidence 60%. Jika membeli cup, akibatnya membeli stryfoam dengan nilai support 33% dan confidence 100%. Selanjutnya penulis memberi saran kepada toko Defa Jaya Plastik untuk dapat selalu  memastikan  keputusan  strategis  yang  dapat  senantiasa  memenuhi  permintaan  pasar khususnya pada produk yang paling laris.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Tanagra.

## Abstract
Sales of plastics is an industry that is constantly growing and has great business potential. In order to optimize sales tactics and understand market trends, the application of Data Mining techniques is becoming increasingly important. One of the ways that proves its effectiveness in analyzing sales data is the Apriori algorithm. This research has the aim of  applying the Apriori algorithm method to analyze  plastic sales data. The data used includes daily sales knowledge which includes two variables, namely the number of products and the number of sales. The Apriori algorithm is applied to identify the association patterns of items in the plastic sales dataset. The results showed that the Defa Jaya Plastik store was a plastic store with the most  transactions  including  mica,  straws,  plastic  bags,  styrofoam,  plastic,  and  cups.  The support value for this finding is 44%, while the confidence is 67%. When buying plastic, the support value is 44% and the confidence is 67% by buying mica. If you buy straws, then the support value is 33% and the confidence is 100% by buying mica. Suppose you buy a plastic bag, the support value is 33% and the confidence is 75% by buying mica. If you buy Styfoam, the support value is 33% and the confidence is 60% by buying plastic. If you buy Styfoam, therefore buy a cup with a support value of 33% and 60% confidence. If you buy a cup, you end up buying Styfoam with a support value of 33% and 100% confidence. Furthermore, the author  gives  advice  to  the  Defa  Jaya  Plastik  store  to  be  able  to  always  ensure  strategic decisions that can always meet market demand, especially for the best-selling products. Keywords : Data Mining, Apriori Algorithm, Tanagra.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  kemajuan  dalam  pengumpulan  data  telah  membuka peluang baru dalam menganalisis dan memanfaatkan informasi yang tersimpan. Salah satu metode telah diterapkan secara luas dalam bidang ini adalah Data Mining yang memiliki arti proses ekstraksi pengetahuan yang bermanfaat untuk database besar memakai teknik analisis statistik, matematika, dan kecerdasan buatan.
Salah satu bidang bisnis yang dapat diuntungkan dari penerapan Data Mining adalah penjualan plastik. Dalam industri plastik, data penjualan yang dihasilkan setiap hari dapat mencakup berbagai variabel. Memanfaatkan informasi yang terkandung dalam data ini secara efektif dapat membantu pengusaha  untuk  mengoptimalkan  strategi  penjualan,  meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan mengidentifikasi tren pasar.
Contoh dari metode yang populer pada Data Mining yaitu algoritma Apriori yang digunakan untuk menemukan pola-pola asosiasi dalam data. Pola-pola asosiasi ini menggambarkan hubungan antara item-item dalam dataset yang muncul bersama secara teratur. Dalam konteks penjualan plastik,
penggunaan algoritma Apriori dapat membantu dalam mengidentifikasi pola pembelian pelanggan, asosiasi antara produk plastik tertentu, dan rekomendasi terhadap penjual.
Penelitian terdahulu yang diselesaikan oleh Erma Delima Sikumbang (2018) dalam risetnya yang berjudul  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori”. Kesamaan  penelitian  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  metode  yang  di  gunakan  serupa penggunaan data mining. Pemasaran mengeoperasikan langkah algoritma apriori. Perbedaan antara peneliti ini dengan sebelumnya ada pada objek yang diteliti, pada penelitian sebelumnya berkaitan penjualan sepatu, sementara itu penelitian ini yang dijadikan objeknya adalah penjualan plastik pada toko Defa Jaya Plastik yang berlokasi di Kecamatan Bandung Kulon, Kota Bandung.

## METODE PENELITIAN
Metode pada riset kali ini menggunakan algoritma Apriori, yang mempunyai arti sutau sistem data mining paling umum guna analisis asosiasi. Dengan mengumpulkan data penjualan plastik dan melakukan  langkah-langkah  preprocessing  untuk  mempersiapkan  data  sebelum  menerapkan algoritma Apriori. Kami mengonversi data penjualan menjadi bentuk transaksi atau itemset, di mana setiap transaksi mencerminkan pola penjualan pada waktu tertentu.
Menurut  Surti  Kanti,  Data  Mining  adalah  sebuah  disiplin  pengetahuan  yang  memeriksa  dan menjabarkan data untuk menemukan pola, tren, dan pengetahuan yang relevan. Pada tahap data mining memakai prosedur statistik matematika, kecerdasan buatan, dan mesin pembelajaran dengan mengidentifikasi dan menambah pengetahuan berharga. (Arfhan Prasetyo, 2020).
Penganalisis asosiasi yang diketahui sebagai teknik dalam data mining, merupakan fondasi pada beberapa  langkah  data  mining  yang  beda.  Tingkatan  paling  utama  pada  analisis  asosiasi  adalah identifikasi pola frekuensi tinggi yang membentuk dasar bagi algoritma yang efisien. Untuk penilaian kepentingan suatu aturan asosiatif, digunakan dua parameter utama, yang memuat support atau nilai penunjang  serta  confidence  atau  dengan  kata  lain  nilai  kepastianAlgoritma  Apriori,  yang dikembangkan  oleh  Agrawal  dan  Srikant  pada  masa  1994,  merupakan  algoritma  dasar  yang digunakan dalam mengidentifikasi frequent itemsets dalam aturan asosiasi boolean. Algoritma Apriori merupakan  kategori  aturan  asosiasi  yang  penting  dalam  bidang  data  mining.  Aturan  asosiasi  ini bertujuan  untuk  mengungkapkan  hubungan  beberapa  atribut  dan  sering  disebut  sebagai  affinity analysis  atau  market  basket  analysis.  (Fitri  Rahmawati  dana  Nita  Merlina,  2018).  .  Support mengindikasikan    perbandingan  kombinasi  item  pada  database  yang  memenuhi  aturan  asosiasi tertentu. Dalam konteks penjualan plastik, , support dapat digunakan untuk menentukan seberapa sering kombinasi produk  tertentu dibeli bersamaan oleh pelanggan. Semakin tinggi nilai support, semakin sering kombinasi item tersebut muncul dalam database penjualan, dan hal ini menunjukkan keterkaitan yang kuat di antara item-item tersebut. Sementara itu, confidence menguraikan sejauh mana kaitan item-item pada aturan asosiasi yang bersifat kuat. Persentase confidence dapat dihitung dengan  cara  membagi  total  penjualan  yang  memenuhi  aturan  asosiasi  tertentu  dengan  jumlah transaksi yang membeli item awal. Dalam penjualan plastik, misalnya, confidence dapat membantu
menentukan  sejauh  mana  kemungkinan  jika  seseorang  membeli  mika,  maka  mereka  juga  akan membeli plastik. Semakin tinggi nilai confidence, semakin besar kemungkinan bahwa kaitan antara item  dalam  aturan asosiasi  tersebut  kuat dan  dapat diandalkan.Dengan  menggunakan  parameter support  dan  confidence,  penilaian  terhadap  kepentingan  suatu  aturan  asosiatif  dapat  dilakukan. Aturan asosiasi yang memiliki support dan confidence yang tinggi biasanya lebih bernilai dan lebih sesuai dalam pengambilan keputusan bisnis. Maka sebab itu, support dan confidence memberikan panduan  penting  dalam  menentukan  pola-pola  asosiasi  yang  memiliki  dampak  signifikan  dalam analisis data dan strategi bisnis. (Erma Delima, 2018).
Algoritma  Apriori,  yang  dikembangkan  oleh  Agrawal  dan  Srikant  di  masa  1994,  merupakan algoritma dasar yang digunakan dalam mengidentifikasi frequent itemsets dalam peraturan asosiasi boolean. Algoritma Apriori merupakan kategori peraturan asosiasi yang utama dalam bidang data mining. Aturan asosiasi ini bertujuan untuk mengungkapkan hubungan berbagai atribut dan banyak dikatakan sebagai affinity analysis atau sebutan market basket analysis. (Fitri Rahmawati  dana Nita Merlina, 2018).
Selanjutnya, secara sistematis tahapan penelitian dapat dilihat pada bagan berikut;
Tanagra diartikan sebagai perangkat lunak gratis, sumber terbuka, dan mudah digunakan yang diuraikan  untuk  mahasiswa  serta  peneliti  untuk  menambang  data  mereka.  Tanagra  dapat mengusulkan berbagai tahap ekstrasi catatan pada penganalisaan data eksplorasi, edukasi statistik, bimbingan  mesin  serta  basis  data  daerah.  Tanagra  mempunyai  beberapa  komponen  seperti Visualisasi Data, Statistik, Pengelompokan, Asosiasi, Analisis Faktorial dan sebagainya. Tanagra dapat memvisualisasikan data visualisasi meliputi Viewing Dataset, memplot nilai di grafik dan scatter plot dan dipergunakan dengan menunjukkan hubungan antar atribut dalam sumbu 2D. (Vishal Jain, 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Informasi Transaksi Bulan Oktober 2022
No Nama Produk Total 1. Mika 500 2. Plastik 120 3. Styrofoam 40 4. Sedotan 30 5. Cup 40 6. Kantong Kresek 70
Berdasarkan tabel di atas, barang dengan penjualan terbanyak adalah Mika sebanyak 500 pack, diikuti oleh Plastik sebanyak 120 pack, dan kantong kresek sebanyak 70 pack.
Tabel 2. Informasi Transaksi Bulan November 2022 No Nama Produk Total 1. Mika 800 2. Plastik 200 3. Styrofoam 100 4. Sedotan 40 5. Cup 90 6. Kantong Kresek 120
Berdasarkan dari tabel diatas, barang dengan penjualan terbanyak adalah adalah Mika terjual 800 pack, Plastik terjual 200 pack, dan kantong kresek terjual 120 pack.
Tabel 3. Informasi transaksi Bulan Desember 2022 No Nama Produk Total 1. Mika 190 2. Plastik 200 3. Styrofoam 220 4. Sedotan 65 5. Cup 150 6. Kantong Kresek 570
Berdasarkan  dari  tabel  diatas,  barang  dengan  penjualan  terbanyak  adalah  Kantong Kresek terjual 570 pack, Styrofoam terjual 220 pack, dan plastik terjual 200 pack.
Tabel 4. Informasi Transaksi Bulan Januari 2023 No Nama Produk Total 1. Mika 900 2. Plastik 100 3. Styrofoam 320 4. Sedotan 300 5. Cup 100 6. Kantong Kresek 200
Berdasarkan dari tabel, barang dengan penjualan terbanyak adalah adalah Mika terjual 900 pack, Styrofoam 320 pack, dan Sedotan terjual 300 pack.
Tabel 5. Informasi Transaksi Bulan Februari 2023 No Nama Produk Total 1. Mika 1.200 2. Plastik 600 3. Styrofoam 150 4. Sedotan 270 5. Cup 170 6. Kantong Kresek 230
Berdasarkan dari tabel diatas, barang dengan penjualan terbanyak adalah Mika terjual 1.200 pack, Plastik terjual 600 pack, dan Sedotan terjual 270 pack.
Tabel 6. Informasi Transaksi Bulan Maret 2023 No Nama Produk Total 1. Mika 400 2. Plastik 880 3. Styrofoam 590 4. Sedotan 85 5. Cup 450 6. Kantong Kresek 210
Berdasarkan dari tabel diatas, barang dengan penjualan terbanyak adalah Plastik terjual 880 pack, Plastik terjual 590 pack, dan Styrofoam terjual 450 pack.
Tabel 7. Informasi Transaksi Bulan April 2023 No Nama Produk Total 1. Mika 550 2. Plastik 500 3. Styrofoam 800 4. Sedotan 150 5. Cup 750 6. Kantong Kresek 600
Berdasarkan  dari  tabel  diatas,  barang  dengan  penjualan  terbanyak  adalah  Styrofoam terjual 800 pack, Plastik terjual 750 pack, dan Kantong Kresek terjual 600 pack.
Tabel 8. Informasi Transaksi Bulan Mei 2023 No Nama Produk Total 1. Mika 2.000 2. Plastik 1680 3. Styrofoam 650 4. Sedotan 120 5. Cup 290 6. Kantong Kresek 320
Berdasarkan dari tabel diatas, barang dengan penjualan terbanyak adalah Mika terjual 2.000 pack, Plastik terjual 1.680 pack, dan Styrofoam terjual 650 pack.
Tabel 9. Informasi Transaksi Bulan Mei 2023 No Nama Produk Total 1. Mika 100 2. Plastik 40 3. Styrofoam 15 4. Sedotan 60 5. Cup 20 6. Kantong Kresek 55
Dari tabel diatas total penjualan barang yang paling laris adalah Mika sebanyak 100 pack, Sedotan sebanyak 60 pack, dan Sedotan sebanyak 30 pack.
Setiap  bulan,  data  transaksi  penjualan  plastik  dikumpulkan  dan  dihitung  jumlahnya berdasarkan 3 item terlaris.
Tabel 10. Pola Transaksi Penjualan Plastik Bulan Itemset 1. Mika, Plastik, Kantong Kresek 2. Mika, Plastik, Kantong Kresek 3. Platik, Styrofoam, Cup 4. Mika, Styrofoam, Sedotan 5. Mika, Plastik, Sedotan 6. Plastik, Styrofoam, Cup 7. Styrofoam, Cup, Kantong Kresek 8. Mika, Plastik, Styrofoam 9. Mika, Sedotan, Kantong Kresek
Dalam rangka menganalisis pola transaksi penjualan plastik, sebuah format tabular data transaksi bulanan dibuat untuk memberikan informasi tentang jumlah barang yang dibeli dalam setiap penjualan, sebagai berikut:
Tabel 11. Tabular Data Transaksi Penjualan Plastik Bulan  Mika  Plastik  Styrofoam  Sedotan Cup Kantong Kresek 1. 1 1 0 0 0 1 2. 1 1 0 0 0 1 3. 0 1 1 0 1 0 4. 1 0 1 1 0 0 5. 1 1 0 1 0 0 6. 0 1 1 0 1 0 7. 0 0 1 0 1 1 8. 1 1 1 0 0 0 9. 1 0 0 1 0 1
Berpandangan  pada  Sari  Nilai  support  dengan  total  minimum  support  =  30%.  (Erma Delima Sikumbang, 2018). Nilai support dari 1 barang di peroleh rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Tabel 12. Support 1 Itemset Itemset Support Mika 67% Plastik 67% Styrofoam 56% Sedotan 33% Cup 33% Kantong Kresek 44%
Dua item yang terdapat dalam  nilai support penelitian dilihat pada tabel di bawah ini:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Nilai support dua item dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 13. Support 2 Itemset Itemset Support Mika, Plastik 44% Mika, Styrofoam 22% Mika, Sedotan 33% Mika, Cup 0% Mika, Kantong Kresek 33% Plastik, Styrofoam 33% Plastik, Sedotan 11% Plastik, Cup 22% Plastik, Kantong Kresek 22% Styrofoam, Sedotan 11% Styrofoam, Cup 33% Styrofoam, Kantong Kresek 11% Sedotan, Cup 0% Sedotan, Kantong Kresek 11% Cup, Kantong Kresek 11%
Dalam  konteks  yang  telah  ditentukan,  nilai  Minimal  Support  didapatkan  adalah  30%. Oleh karena itu, pencampuran dua itemset tidak mencukupi nilai serendah-rendahnya Support akan dimusnahkan seperti pada tabel berikut.
Tabel 14. Support 2 Item 30% Itemset Support Mika, Plastik 44% Mika, Sedotan 33% Mika, Kantong Kresek 33% Plastik, Styrofoam 33% Styrofoam, Cup 33%
Tiga item yang terdapat dalam  nilai support penelitian dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 15. Support 3 Itemset Itemset Support Mika, Plastik, Sedotan 11% Mika, Plastik, Kantong Kresek 22% Mika, Plastik, Styrofoam 11% Mika, Plastik, Cup 11% Mika, Sedotan, Kantong Kresek 11% Mika, Sedotan, Styrofoam 11% Mika, Sedotan, Cup 0% Plastik, Styrofoam, Cup 11%
Disebabkan tidak ada kombinasi tiga itemset yang memuaskan batas minimal support, maka fokus akan dialihkan pada dua kombinasi itemset yang memenuhi syarat tersebut untuk membentuk  asosiasi.  Dalam  hal  ini,  dua  kombinasi  itemset  akan  dipertimbangkan  sebagai pengganti  kombinasi  tiga  itemset  yang  tidak  memuaskan  batas  minimal  support  untuk pembentukan asosiasi.
Tabel 16. Confidence Aturan Asosiasi Itemset Support Andaikan membeli mika, maka membeli plastik 4/6 67% Andaikan membeli plastik, maka membeli mika 4/6 67%
Andaikan membeli mika, maka membeli sedotan 3/6
50% Andaikan membeli sedotan, maka membeli mika 3/3 100% Andaikan membeli mika, maka membeli kresek 3/6 50% Andaikan membeli kresek, maka membeli mika 3/4 75% Andaikan membeli plastik, maka membeli styrfoam 3/6 50% Andaikan membeli stryfoam, maka membeli plastik 3/5 60% Andaikan membeli stryfoam, maka membeli cup 3/5 60% Andaikan beli cup, maka membeli stryfoam 3/3 100%
Sesuai pada kadidat peraturan asosiasi, oleh  sebab itu yang menuaikan paling sedikit support 30% serta paling sedikit Confidence 60% dapat diketahui pada tabel berikut:
Tabel 17. Hasil Aturan Asosiasi Itemset Support  Confidence Andaikan membeli mika, maka membeli plastik 44% 67% Andaikan membeli plastik, maka membeli mika 44% 67% Andaikan membeli sedotan, maka membeli mika 33% 100% Andaikan membeli kresek, maka membeli mika 33% 75% Andaikan membeli stryfoam, maka membeli plastik 33% 60% Andaikan membeli stryfoam, maka membeli cup 33% 60%
Andaikan beli cup, maka membeli stryfoam
100%
Pengujian  pola  kaitan  kombinasi  pada  barang  serta  peraturan  asosiasi  tepat  pada Algoritma Apriori telah dilaksanakan memakai Tanagra edisi 1.4.41.  Data yang dihasilkan telah diuji  menggunakan algoritma ini untuk menganalisis pola dan asosiasi yang ada dalam data tersebut.
Gambar 1. Tanagra yang terhubung Database
Gambar 2. Penentuan status atribut
Gambar 3. Penentuan Minimal Support
Gambar 4. Hasil Pembentukan Itemset
Sesuai  gambar di  atas, percobaan  dilakukan untuk mendapatkan jenis item  dan  pola kombinasi dari dua itemset.
Gambar 5. Penentuan Support & Confidence

## Gambar 6. Hasil Asosiasi

## SIMPULAN
Berlandasan pada pembahasan diatas, maka kesimpulan mengenai penerapan algoritma apriori menunjukan bahwa penjualan plastik yang paling banyak di beli di toko Defa Jaya Plastik. Dengan mengetahui produk yang menyempurnakan nilai support dan confidence. Dagangan yang paling laris adalah mika, sedotan, kantong plastik, styrfoam, plastik, dan cup.
Selanjutnya pada peraturan asosiasi final maka didapatkan apabila membeli mika, nilai support  dengan  data  44%  serta  confidence  dengan  data  67%  dengan  membeli  plastik. Andaikan membeli plastik, 44% memuat nilai support serta 67% memuat confidence dengan membeli mika. Bila membeli sedotan, nilai support yang didapatkan 33% serta confidence didapatkan  100%  dengan  membeli  mika.  Jika  membeli  kantung  kresek,  memiliki  akibat membeli  mika  dengan  nilai  support  33%  dan  confidence  75%.  Jika  membeli  stryfoam, menyebabkan  membeli  plastik  memenuhi  nilai  support  33%  dan  confidence  60%.  Jika membeli  stryfoam,  membuat  membeli  cup  yang  didapatkan  nilai  support  33%  dan confidence 60%. Jika membeli cup, oleh karena itu membeli stryfoam pada nilai support 33% dan confidence 100%.
Maka dari itu, penulis memberi saran kepada toko Defa Jaya Plastik untuk dapat selalu memastikan keputusan strategis yang dapat selalu memenuhi permintaan pasar khususnya pada produk yang paling banyak terjual.

## DAFTAR PUSTAKA
Arfhan Prasetyo, N. M. (2020). IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA PENJUALAN DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  (STUDI  KASUS  DAPOERIN'S). JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, 94-98.
Dini  Silvi  Purnia,  A.  I.  (31-39).  Implementasi  Data Mining  Pada  Penjualan  Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori . Indonesian Journal on Computer and Information Technology, 2017.
Fitri  Rahmawati,  N.  M.  (2018).  Metode  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Sparepart  Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, 9 - 20.
Sikumbang, E. D. (2018). Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik Komputer, 156-161.
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan. Jurnal Pendidikan Informatika, 37- 46.
Vishal Jain, G. S. (2013). IMPLEMENTATION OF DATA MINING IN ONLINE SHOPPING SYSTEM USING TANAGRA TOOL. International Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE) , 47-58.