Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal

## ALGORITMA APRIORI: PERANAN DALAM SHELF MANAGEMENT
Mohamad Jihan Shofa 1) , Wahyu Oktri Widyarto 2) Reza Wiliyanto 3) , Alifia Mahirah 4) , Faisal Ibnu Firmansyah 5)
1,2,3,4,5) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Serang Raya Email: m.j.shofa@gmail.com
Abstrak , Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan algoritma apriori pada berbagai bidang termasuk pada shelf  management .  Berubahnya  preferensi  perilaku  konsumen  dari  konvensional  ke  digital  menuntut penggunaan algoritma apriori pada shelf management perlu ditelaah lebih lanjut. Namun, penggunaan algoritma apriori pada shelf management masih terbatas dan masih sedikit literatur yang menyatakan penggunaan algoritma apriori kaitannya dengan shelf management dan perilaku digital. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah review literatur dengan kata kunci yang digunakan yaitu Apriori algorithm, digital, layout planning, market basket  analysis,  shelf  management .  Pencarian  juga  menggunakan boolean  operator seperti  AND,  OR,  NOT. Publikasi  yang  dicari  merupakan  publikasi  yang  terindeks google  scholar , Scopus , Web          of        Science pada rentang waktu 2013-2022. Berdasarkan pada review literatur didapatkan 26 artikel. Hasil pada penelitian ini adalah penggunaan  algoritma  apriori  pada  berbagai  aplikasi shelf  management .  Lebih  lanjut  mengenai  publikasi penggunaan  algoritma  apriori  pada  masih  dominan  pada  penggunaan physical  shelf  management dibandingkan dengan digital shelf management . Sedangkan digital shelf management berkaitan dengan promosi ataupun strategi bundling .
Kata Kunci : Algoritma Apriori, Review Literatur, Shelf Management

## PENDAHULUAN
Model  bisnis  saat  ini  menuntut  adanya perubahan  model  berpusat  pada  konsumen. Penentuan kebutuhan pelanggan termasuk pada penempatan produk ( shelf management ) berdasarkan  pada      perilaku  konsumen- pembelian- memberikan peranan penting dalam penjualan  produk  dan  keterlibatan  pelanggan (Kumar et al., 2018).
Salah  satu  algoritma  yang  digunakan dalam  penempatan  produk  adalah  algoritma apriori. Algoritma Apriori memberikan perencanaan  mengenai  penempatan  produk sesuai dengan perilaku konsumen (Isa, Kamaruzzaman,  Ramlan,  Mohamed,  &  Puteh, 2018;  Panjaitan  et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu berbagai  penelitian  mengaplikasikan  algoritma apriori untuk penempatan produk yang dimiliki (Almaslamani, Abuhussein, Saleet, AbuHilal, & Santarisi,  2020;  Bapna,  Reddy,  &  Mondal, 2020; Alexander Setiawan, Budhi, Setiabudi, & Djunaidy,  2017;  Tarigan,  Tarigan,  Rahman,  & Rizkya,  2018;  Widiartha,  Putu,  &  Kumala, 2019; Widodo, Ulfah, & Anggraeni, 2021).
Penelitian mengenai implementasi algoritma  apriori  pada  penempatan  produk berkembang  sangat  pesat  di  berbagai  sektor bisnis. Lebih lanjut, adanya perubahan perilaku konsumen  di  mana  sebagian  besar  masyarakat lebih  memilih  transaksi  pembelian  secara daring/digital (Movanita, 2021). Ditambah lagi,
digitalisasi menjadi tak terpisahkan dalam setiap keseharian dalam kehidupan (Dash & Chakraborty,  2021),  sehingga  memperluas jaringan pasar digital (Torres & Augusto, 2019) .
Berbagai  aplikasi  algoritma  apriori berkembang  sesuai  dengan  preferensi  perilaku konsumen  dari  konvensional  ke  digital. menuntut  algoritma  apriori  diimplementasikan pada  penempatan  produk  pada  sebuah  toko digital  ( digital  shelf  management )  (Alma’arif,
Utami, & Wibowo, 2020).  Namun masih sedikit literatur yang membahas mengenai penggunaan algoritma  apriori  pada shelf  management terhadap perubahan perilaku preferensi pembelian melalui digital.
Melihat dari perkembangan  yang ada tersebut, maka  perlu  dilakukan  studi  literatur  mengenai implementasi  algoritma  apriori  pada shelf management dan  juga  model  bisnis  yang  ada khususnya  pada  perilaku  digital.  Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi acuan literatur perkembangan algoritma apriori pada shelf  management dan  perilaku  digital konsumen.

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu pendekatan  dari  data  mining  khususnya  pada affinity analysis yang sering digunakan (David,
2019).  Konsep affinity  analysis adalah  data analisis  dan  prinsip  penambangan  data,  yang menyajikan  hubungan  koeksistensi  antara
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal
entitas yang berbeda. Konsep ini dikenal sebagai Market  Basket  Analysis ,  yang  mengekstrak aturan  yang  mengaitkan  produk  berdasarkan frekuensi  pembelian  secara  bersama  pada  set dengan ukuran yang berbeda.
Algoritma apriori dilakukan dengan menentukan  minimum support sesuai  dengan rumus (1) & (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (1)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴&𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (2)
Sedangkan  untuk  penghitungan  confidence antara A→ B sesuai dengan rumus (3).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐵/𝐴)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴&𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴 x 100% (3)
Shelf Management dan Toko Digital Shelf  management diartikan  sebagai pengelolaan  penempatan  produk  pada  sebuah toko  (Pujawan  &  Mahendrawathi,  2010). Shelf management dapat  memberikan  kemudahan konsumen untuk melihat produk yang ditawarkan.  Kemudahan  ini  akan  berdampak pada  tingginya  peluang  produk  tersebut  dapat dibeli oleh konsumen.
Seiring  dengan  perkembangan  dunia digital,  dimana  pembelian  tidak  hanya  dengan interaksi toko  secara  fisik  melainkan  juga toko digital,  maka shelf  management juga  mengatur bagaimana penempatan produk pada toko digital tersebut  yang  dikenal  dengan digital  shelf management .

## METODE
Penelitian  ini  adalah  termasuk  review literatur  oleh  karena  itu  sangat  penting  untuk menentukan  garis  besar  kriteria  pencarian
literatur  dan  proses  yang  mendasari.  Penelitian ini  mengikuti  (Kitchenham  et  al.,  2009) mengenai pedoman metodologis untuk melakukan  tinjauan  literatur  secara  sistematis. Pertanyaan penelitian ini adalah untuk mengetahui penggunaan algoritma apriori pada berbagai bidang. Langkah-langkah utama untuk melakukan  pencarian  literatur  adalah  sebagai berikut:
1. Terminologi Pecarian Beberapa terminologi yang digunakan untuk menjawab  pertanyaan  penelitian  ini  adalah: Apriori  algorithm,  digital,  layout  planning, market basket analysis, shelf management .
2. Strategi Pencarian
Strategi  pencarian  yang  digunakan  adalah dengan  mencari  sesuai  dengan  terminologi yang digunakan. Pencarian juga menggunakan boolean  operator seperti AND,  OR,  NOT.      Publikasi  yang  dicari merupakan  publikasi  yang  terindeks google scholar , Scopus , Web     of     Science .
3. Rentang Publikasi Review  literatur  dilakukan  untuk  rentang waktu 2013-2022.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Algoritma Apriori dan Penggunaannya
Hasil  dari  review  literatur  dengan  kata kunci  yang  sudah  ditentukan  dalam  rentang waktu  2013-2022  dengan  indeksasi google scholar , Scopus , Web     of     Science , didapatkan sebanyak 993 artikel. Kemudian, artikel tersebut dilakukan  penyaringan  pada  abstrak  dan  kata kunci sesuai dengan yang sudah ditentukan pada metode  penelitian.  Akhirnya  didapatkan  26 artikel yang menjelaskan penggunaan algoritma apriori  berikut  dengan  tujuan  dan  hasil  yang didapatkan (lihat Tabel 1).
Tabel 1. Penggunaan Algoritma Apriori
No Tujuan Hasil Ref. 1 Mencari pola belanja konsumen Pola pembelian konsumen   (Elisa, 2018) 2 Meningkatkan penjualan Strategi promosi (Badrul, 2016) 3 Mengetahui frekuensi penjualan produk yang diminati konsumen. Informasi produk yang paling diminati oleh konsumen (Sikumbang, 2018) 4 Mensimulasikan penataan produk produk yang sering dibeli oleh pengunjung Redesain tata letak toko (Purwaningsih, Widharto, Susanto, & Utami, 2020) 5 Menyusun tata letak toko Tata letak toko (Andari, Setyanto, & Efranto, 2009) 6 Mengetahui pola belanja konsumen Pola pembelian konsumen (Qoni’ah & Priandika, 2020)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal
No Tujuan Hasil Ref. 7 Merencanakan tata letak produk obat Tata letak produk pada rak dan persediaan (L. Ningsih & Wulandari, 2017) 8 Mengetahui aturan asosiasi dari item set Memperoleh aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk perencanaan tata letak (Rumahorbo & Arnomo, 2020) 9 Untuk menentukan penempatan rak buku di perpustakaan Penyusunan buku pada rak sesuai dengan kedekatan setiap kategori (Afdal & Rosadi, 2019) 10 Untuk menentukan pola pembelian obat dan menentukan tata letak obat berdasarkan kecenderungan konsumen dalam membeli obat. Mendapatkan tata letak dan ketersediaan obat (Yanto & Khoiriah, 2015) 11 Untuk mengetahui pola penjualan Usulan tata letak (Muchlis, Fitri, & Nuraini, 2021) 12 Untuk menemukan pola unik dari sebuah dataset transaksi Usulan peningkatan penjualan dengan promo bundling (Brian & Sanwidi, 2018) 13 Untuk memberikan alternatif penataan barang-barang di toko busana muslimah Tata letak ulang barang- barang (Wulandari & Rahayu, 2014) 14 Untuk menentukan produk yang beli secara bersamaan Mengatur penempatan produk pada took (Suprayogi & Karima, 2019) 15 Untuk memudahkan konsumen menemukan barang tertentu agar tidak perlu mencari dirak/area tertentu Tata letak barang pada rak berdasarkan pada item produk yang dibelanja secara bersamaan (Andriani & Lelah, 2021) 16 Untuk mengetahui hubungan/keterkaitan asosiasi antar kelompok dagang dan menentukan tata letak Tata letak toko (Priyanto, Lahay, & Junus, 2019) 17 Untuk perancangan ulang tata letak etalase Tata letak ulang etalase (Wilujeng, Wu, & Nurprihatin, 2018) 18 Untuk menyusun ulang tata letak produk Usulan perbaikan tata letak produk (Walenna & Pramudyo, 2019) 19 Untuk mencari kemiripan barang berdasarkan item pembelian dijadikan sebagai acuan dalam tata letak barang dan mengidentifikasi kesamaan barang yang dibeli ketika menambah stok barang Tata letak barang yang sesuai dengan pembelian (Anggrawan, Mayadi, & Satria, 2021) 20 Untuk mengetahui perilaku pelanggan mengenai pembelian makanan Aturan asosiasi mengenai perilaku makanan (A. K. Ningsih & Witanti, 2021) 21 Untuk mengetahui pengembangan strategi pemasaran sehingga dapat meningkatkan penjualan produk Pola pembelian dan tata letak barang. (Najib & Suryani, 2020) 22 Untuk mendapatkan informasi keterkaitan antar produk yang mendukung strategi penjualan dari sebuah transaksi penjualan Untuk strategi penjualan (Takdirillah, 2020) 23 Untuk menentukan produk manakah yang akan dibeli pelanggan dalam waktu bersamaan Untuk mengetahui barang yang diminati konsumen (Sharif, 2019) 24 Untuk menentukan rekomendasi produk yang dibeli oleh konsumen Rekomendasi pembelian konsumen berikutnya pada aplikasi e-commerce (Aji Setiawan & Mulyanti, 2020) 25 Membangun aplikasi e-commerce untuk pemasaran dan penjualan produk yang direkomendasikan ke konsumen Rekomendasi tampilan aplikasi e-commerce untuk produk yang dijual (Sukanda & Andri, 2021) 26 Memberikan rekomendasi untuk strategi pemasaran dan promosi produk Rekomendasi digital shelf management (Alma’arif et al., 2020)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal
Sedangkan untuk tujuan dari penggunaan Algoritma  Apriori  sebagaimana  pada  Tabel  2. Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  beberapa hal  yaitu  mengetahui  perilaku  konsumen,
mengetahui  informasi  produk  yang  paling diminati,  strategi  promosi,  redesain  tata  letak toko  atau  produk,  perencanaan  persedian,  dan rekomendasi digital shelf management .
Tabel 2. Algoritma Apriori dan tujuan penggunaan
No Penggunaan Referensi 1 Pola atau perilaku pembelian konsumen (Elisa, 2018; Najib & Suryani, 2020; A. K. Ningsih & Witanti, 2021; Qoni’ah & Priandika, 2020) 2 Informasi produk yang paling diminati oleh konsumen (Sharif, 2019; Sikumbang, 2018) 3 Strategi promosi atau penjualan (Badrul, 2016; Brian & Sanwidi, 2018; Takdirillah, 2020) 4 Redesain tata letak produk atau toko (Afdal & Rosadi, 2019; Andari et al., 2009; Andriani & Lelah, 2021; Anggrawan et al., 2021; Muchlis et al., 2021; Najib & Suryani, 2020; Priyanto et al., 2019; Purwaningsih et al., 2020; Rumahorbo & Arnomo, 2020; Suprayogi & Karima, 2019; Walenna & Pramudyo, 2019; Wilujeng et al., 2018; Wulandari & Rahayu, 2014; Yanto & Khoiriah, 2015) 5 Perencanaan persediaan (L. Ningsih & Wulandari, 2017) 6 Rekomendasi digital shelf management (Alma’arif et al., 2020; Aji Setiawan & Mulyanti, 2020; Sukanda & Andri, 2021) Algoritma Apriori dan Shelf Management
Algoritma  Apriori  dapat  digunakan  pada shelf management . Shelf management merupakan  pengembangan  dari  penggunaan apriori  sebagai  bagian  dari  penentuan  letak produk  maupun  barang  dengan  pertimbangan dari  perilaku  pembelian  konsumen.  Tabel  3 menjelaskan bahwa algoritma apriori digunakan pada  shelf  management di  mana  didapatkan sebanyak  16  Artikel.  Lebih  lanjut,  penggunaan tersebut masih dominan pada shelf management secara fisik belum pada digital.
Tabel 3.   Pemetaan  Algoritma  Apriori  pada

## Shelf Management
No Shelf management Jumlah Artikel 1 Fisik ( Physical ) 14 2 Digital 2
Implementasi physical shelf management digunakan pada penentuan tata ruang dari toko
atau  produk  secara  fisik.  Tata  letak  ini  akan membantu konsumen untuk lebih mudah dalam mengakses dari toko atau produk yang diminati. Selain itu, konsumen akan terbantu dalam proses pencarian produk yang akan dibeli.
Sedangkan untuk digital shelf management, algoritma apriori digunakan untuk menentukan  tampilan  produk  pada  layar  dan juga  pada  penentuan  paket  promosi  dalam bentuk  strategi bundling. Strategi bundling adalah  praktek  dari  pemasaran  dengan  cara memberikan harga spesial untuk paket dari dua atau  lebih  produk  maupun  jasa  yang  dijual (Wilson, 1993).
Strategi bundling ini juga harus memperhatikan  memperhatikan  baik  dari  sisi supplier maupun retailer ,  karena  strategi  yang tidak tepat dapat berdampak buruk bagi retailer (Guo, Zheng, Yu, & Zhang, 2021).

## KESIMPULAN
Hasil pada penelitian ini adalah penggunaan  algoritma  apriori  pada  berbagai aplikasi shelf  management .  Algoritma  apriori
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal
dapat digunakan pada physical shelf management untuk  menentukan  tata  letak produk, promosi maupun perencanaan persediaan.  Lebih  lanjut,  algoritma  apriori digunakan  juga  pada digital  shelf  management untuk  menentukan  susunan  produk  pada tampilan layar dan strategi bundling.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  mendapatkan  dukungan dana  penelitian  dari  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  Masyarakat  Universitas  Serang Raya.

## DAFTAR PUSTAKA
Afdal,  M.,  &  Rosadi,  M.  (2019).  Penerapan Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis
Penempatan Tata Letak Buku di
Perpustakaan  Menggunakan  Algoritma
Apriori. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan Manajemen  Sistem  Informasi , 5 (1),  99– 108.
https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7379 Alma’arif,  E.,  Utami,  E.,  &  Wibowo,  F.  W.
(2020).  Implementasi  Algoritma  Apriori untuk  Rekomendasi  Kombinasi  Produk Penjualan. Citec  Journal , 7 (1),  63–74. https://doi.org/10.31937/ti.v12i1.1644 Almaslamani,  F.,  Abuhussein,  R.,  Saleet,  H., AbuHilal, L., & Santarisi, N. (2020). Using big  data  analytics  to  design  an  intelligent market  basket-case  study  at  sameh  mall. International  Journal  of  Engineering Research  and  Technology , 13 (11),  3444– 3455. https://doi.org/10.37624/ijert/13.11.2020. 3444-3455
Andari, S. N., Setyanto, N. W., & Efranto, R. Y.
(2009).  Alternatif  Perbaikan  Tata  Letak Toko Persada Swalayan Melalui Pendekatan  Perilaku  Konsumen  dengan Metode  Market  Basket  Analysis. Jurnal Rkayasan Dan Manajemen Sistem
Industri , 441–453.
Andriani,  P.,  &  Lelah,  L.  (2021).  Penerapan Algoritma  Apriori  dengan  Market  Basket Analysis  Untuk  Pengaturan  Tata  Letak Barang. Jurnal Teknologi Informatika Dan
Komputer , 7 (2), 60–69. https://doi.org/10.37012/jtik.v7i2.633
Anggrawan,  A.,  Mayadi,  M.,  &  Satria,  C.
(2021).  Menentukan  Akurasi  Tata  Letak Barang  dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik
Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , 21 (1), 125–138. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.126 0
Badrul,  M.  (2016).  Algoritma  Asosiasi  dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data Penjualan. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,
XII (2), 121–129. Retrieved from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.ph p/pilar/article/view/266
Bapna, C., Reddy, P. K., & Mondal, A. (2020).
Improving product placement in retail with generalized high-utility itemsets. In
Proceedings - 2020 IEEE 7th International
Conference on Data Science and Advanced Analytics, DSAA 2020 (pp. 60–
69). https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020
.00018
Brian, T., & Sanwidi, A. (2018). Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Market  Basket Analysis  Berbasis  R. Jurnal  ELTIKOM ,
2 (1),
1–8. https://doi.org/10.31961/eltikom.v2i1.40
Dash,  G.,  &  Chakraborty,  D.  (2021).  Digital transformation  of  marketing  strategies during  a  pandemic:  Evidence  from  an emerging  economy  during  covid-19. Sustainability (Switzerland) , 13 (12), 1–19. https://doi.org/10.3390/su13126735
David, I. (2019). Improving the Customers’ In- Store Experience using Apriori Algorithm. Database Systems Journal , X (15), 65–75.
Elisa,  E.  (2018).  Market  Basket  Analysis  pada Mini  Market  Ayu  dengan  Algoritma Apriori. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan Teknologi Informasi) , 2 (2), 472–478. https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.280
Guo, X., Zheng, S., Yu, Y., & Zhang, F. (2021).
Optimal  Bundling  Strategy  for  a  Retail Platform Under Agency Selling. Production  and  Operations  Management ,
30 (7), 2273–2284.
https://doi.org/10.1111/poms.13366
Isa, N., Kamaruzzaman, N. A., Ramlan, M. A.,
Mohamed, N., & Puteh, M. (2018). Market Basket  Analysis  of  Customer  Buying Patterns  at  Corm  Café. International Journal  of  Engineering  &  Technology , 7 (October), 119–123.
https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.42.2569 2
Kitchenham, B., Pearl Brereton, O., Budgen, D.,
Turner,  M.,  Bailey,  J.,  &  Linkman,  S. (2009).  Systematic  literature  reviews  in
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal
software  engineering  -  A  systematic literature review. Information and
Software Technology , 51 (1), 7–15. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2008.09.0
09
Kumar, P. ., Agrawal, A., Barua, K., Pandey, M.,
Shrivastava,  P.,  Mishra,  H.,  &  KIIT. (2018).  Dynamic  Rule-Based  Approach for  Shelf  Placement  Optimization  Using Apriori  Algorithm.  In 7th  International Conference on FICTA (2018) (Vol. 2, pp. 228–237).
Movanita,  A.  N. .  (2021).  Tren  Belanja  Online Naik,  BI  Proyeksi  Nilai  Transaksi  E- Commerce di 2021 Sentuh Rp 395 Triliun. Retrieved
from https://money.kompas.com/read/2021/08/ 07/124651926/tren-belanja-online-naik- bi-proyeksi-nilai-transaksi-e-commerce- di-2021-sentuh?page=all
Muchlis, M. M., Fitri, I., & Nuraini, R. (2021).
Rancang  Bangun  Aplikasi  Data  Mining pada  Penjualan  Distro  Bloods  Berbasis Web  menggunakan  Algoritma  Apriori.
Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi) , 5 (1), 26–33. https://doi.org/10.35870/jtik.v5i1.197
Najib,  B.  A.,  &  Suryani,  N.  (2020).  Penerapan
Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan Lapis Bogor Sangkuriang Dengan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik
Komputer  AMIK  BSI , VI (1),  61–70. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
Ningsih,  A.  K.,  &  Witanti,  W.  (2021).  Sistem
Rekomendasi Penjualan Menu Makanan di UMKM Kuliner Menggunakan Association Rule. Jurnal ICT : Information Communication & Technology , 19 (2), 87–90. https://doi.org/10.36054/jict- ikmi.v20i2.265 Ningsih, L., & Wulandari, D. A. N. (2017). Data Mining Market Basket Analysis Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan Persediaan Obat. In Konferensi  Nasional  Imu  Sosial  & Teknologi (KNiST) (Vol. 1, pp. 227–235). Panjaitan, S., Sulindawaty, Amin, M.,
Lindawati,  S.,  Watrianthos,  R.,  Sihotang,
H. T., & Sinaga, B. (2019). Implementation  of  Apriori  Algorithm  for Analysis  of  Consumer  Purchase  Patterns. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
1255 (1), 1–8. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1255/1/012057
Priyanto,  J.,  Lahay,  I.  H.,  &  Junus,  S.  (2019).
Perancangan  Ulang  Tata  Letak  Pasar Tradisional dengan Metode Market Basket
Analysis  (Studi  Kasus  Pasar  Sabtu Andalas,  Kota  Gorontalo).  In Seminar Nasional Teknologi, Sains, dan
Humaniora (pp. 261–268).
Pujawan, I. N., & Mahendrawathi, E. R. (2010).
Supply  Chain  Management  Edisi  Kedua.
Surabaya: Guna Widya .
Purwaningsih, R., Widharto, Y., Susanto, N., & Utami, L. T. (2020). Redesain Tata Letak Produk  di  Supermarket  Berdasarkan Perilaku Pembelian dengan Metode Market  Basket  Analysis. J@ti  Undip : Jurnal  Teknik  Industri , 15 (3),  196–202. https://doi.org/10.14710/jati.15.3.196-202
Qoni’ah, I., & Priandika, A. T. (2020). Analisis
Market Basket Untuk Menentukan
Asossiasi  Rule  dengan  Algoritma  Apriori (Studi  Kasus:  Tb.  Menara). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 1 (2), 26– 33. Retrieved from http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Rumahorbo,  N.  R.  S.  S.,  &  Arnomo,  S.  A.
(2020).  Implementasi Data  Mining  Untuk Market  Basket  Analysis  Menggunakan Asosiation  Rules  Pada  Minimarket  212 Mart  Batam. Journal  of  Information System Research (JOSH) , 1 (4), 305–310.
Setiawan,  Aji,  &  Mulyanti,  R.  (2020).  Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori pada  Ecommerce  Toko  Busana  Muslim Trendy. JUITA:  Jurnal  Informatika , 8 (1), 11–18.
https://doi.org/10.30595/juita.v8i1.4550
Setiawan, Alexander, Budhi, G. S., Setiabudi, D. H.,  &  Djunaidy,  R.  (2017).  Data  mining applications  for  sales  information  system using market basket analysis on stationery company. In Proceedings - 2017 International Conference on Soft Computing, Intelligent System and Information Technology: Building
Intelligence  Through  IOT  and  Big  Data, ICSIIT  2017 (Vol.  2018-Janua,  pp.  337– 340). https://doi.org/10.1109/ICSIIT.2017.39 Sharif,  A.  (2019).  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Itemset  Promosi  Penjualan Barang  Menggunakan  Metode  Market Basket  Analysis  (  Mba  )  (  Studi  Kasus : Toko  Sentra  Ponsel  ). Jurnal  Mantik Penusa , 3 (2), 117–123.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Algoritma Apriori | Mohamad | Wahyu | Reza | Alifia | Faisal
Sikumbang,  E.  D.  (2018).  Penerapan  Data
Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori. Jurnal  Teknik Komputer , 4 (1), 156–161.
Sukanda,  A.,  &  Andri,  A.  (2021).  Sistem Rekomendasi  Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Aplikasi E-Commerce Toko Sudirman  Sport. Jurnal  Nasional  Ilmu
Komputer , 2 (1), 64–76. https://doi.org/10.47747/jurnalnik.v2i1.52 3
Suprayogi, S., & Karima, A. (2019). Implementasi  Algoritma  Apriori  dengan Market Basket Analysis untuk Pengaturan
Tata Letak Produk. Jurnal Ilmiah Sisfotenika , 9 (2), 169–179. https://doi.org/10.30700/jst.v9i2.477 Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37–46. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.20 81
Tarigan, U., Tarigan, U. P. P., Rahman, I. H., & Rizkya, I. (2018). Design of facility layout with  lean  service  and  market  basket analysis  method  to  simplification  of service  process  in  the  supermarket.  In MATEC Web of Conferences (Vol. 197, pp. 1–4).
https://doi.org/10.1051/matecconf/201819 714006
Torres,  P.,  &  Augusto,  M.  (2019).  Building resilience  to  negative  information  and increasing purchase intentions in a digital environment. Journal of Business Research , 101 (June), 528–535.
https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.11. 045
Walenna,  A.  M.  A.  A.,  &  Pramudyo,  C.  S.
(2019).  Analisis  Perancangan  Tata  Letak Toko Retail Menggunakan Metode Market
Basket Analysis dan Activity Relationship
Chart.  In 1st  Conference  on  Industrial Engineering and Halal Industries
(CIEHIS) (pp. 267–274).
Widiartha,  K.  K.,  Putu,  D.,  &  Kumala,  D.
(2019). Shopping Cart Analysis System in Product Layout Management with Apriori Algorithm. International Journal of Application Computer Science and
Informatic Engineering (ACSIE) , 1 (2), 53–
64. https://doi.org/10.33173/acsie.55
Widodo,  I.  D.,  Ulfah,  H.,  &  Anggraeni,  K.  N.
(2021).  Redesign  Super  Market  Layout Analysis  Based  on  Hidden  Customer Purchase  Behaviour.  In 2021  IEEE  8th International  Conference  on  Industrial
Engineering  and  Applications,  ICIEA 2021 (pp. 261–264). https://doi.org/10.1109/ICIEA52957.2021
.9436714
Wilson,  R.  .  (1993). Non  linier  pricing .  New York: Oxford University.
Wilujeng,  F.  R.,  Wu,  W.,  &  Nurprihatin,  F. (2018).  Perancangan  Ulang  Tata  Letak Etalase  Barang  Dengan  Metode  Market Basket Analysis dan Activity Relationship Chart  (Studi  Kasus  Retail  Lawson Universitas  Bunda  Mulia).  In Proceeding SENDI_U (pp.  15–20).  Retrieved  from https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi _u/article/view/5955
Wulandari,  H.  N.,  &  Rahayu,  N.  W.  (2014). Pemanfaatan  Algoritma  Apriori  untuk Perancangan  Ulang  Tata  Letak  Barang  di Toko  Busana.  In Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi ( SNATI ) (p. D-33-D-38).
Yanto, R., & Khoiriah, R. (2015). Implementasi Data  Mining  dengan  Metode  Algoritma
Apriori dalam Menentukan Pola
Pembelian Obat. Citec Journal , 2 (2), 102– 113. https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i2.4 1