KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 4 35 -4 40 https://djournals.com/klik

## Implemetasi Algoritma Apriori dalam Penjualan Mebel
Desyanti 1,* , Dewi Anjani 2 , Desi Novianti 2
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Riau, Indonesia
2 Teknik Informatika , Universitas Indraprasta PGRI, Medan, Indonesia Email: 1,* desyanti734@gmail.com, 2 dewiunindra@gmail.com, 3 desi.novi4nti@gmail.com Email Penulis Korespondensi: desyanti734@gmail.com
Abstrak− CV. Andalas Jaya Furniture Dumai merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan mebel. Yang mana setiap bulannya  CV.  Andalas  Jaya  Furniture  Dumai  melakukan  puluhan  hingga  ratusan  transaksi  penjualan.  Saat  ini  CV.  Andalas  Jaya Furniture Dumai membutuhkan strategi untuk meningkatkan penjualan, dikarenakan banyak stok barang digudang yang menumpuk belum laku terjual sehingga mengakibatkan macetnya perputaran modal. Untuk itu diperlukan suatu analisis yang dapat membantu CV. Andalas Jaya Furniture Dumai dalam pengelolaan barang mana yang harus di stok sesuai dengan kebutuhan konsumen. Terdapat beberapa algoritma yang digunakan untuk melakukan Market Basket Analysis, salah satunya algoritma apriori. Pada  penelitian ini, peneliti  akan  menggunakan  algoritma  apriori  untuk    mengelompokan  data  penjualan  barang  CV.  Andalas  Jaya  Furniture  Dumai berdasarkan kecenderunganya muncul bersama dalam suatu transaksi. Hasil dari penelitian ini adalah jika seorang  konsumen  membeli AC maka  mempunyai  kemungkinan 71,42% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli AC, jika seorang  konsumen  membeli Meja TV maka  mempunyai  kemungkinan 62,5% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli  Meja TV, jika seorang  konsumen  membeli  Kulkas maka  mempunyai  kemungkinan 100% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli Kulkas Sedangkan 25% dari 20 transaksi yang ada memuat kedua item tersebut.
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Transaksi Penjualan; Penentuan Pola
Abstract− CV. Andalas Jaya Furniture Dumai is a company engaged in the sale of furniture. Which every month CV. Andalas Jaya Furniture Dumai performs tens to hundreds of sales transactions. Currently CV. Andalas Jaya Furniture Dumai needs a strategy  to increase sales, because there are many stocks of goods in the warehouse that have piled up and have not been sold, resulting in a stagnation of capital turnover. For that we need an analysis that can help CV. Andalas Jaya Furniture Dumai in managing which goods must be stocked according to consumer needs. There are several algorithms used to perform Market Basket Analysis, one of which is the Apriori algorithm. In this study, researchers will use the a priori algorithm to classify data on sales of CV. Andalas Jaya Furniture Dumai based on their tendency to appear together in a transaction. The results of this study are if a consumer buys an AC then he has a 71.42% chance of buying a TV and if he buys a TV then he has a 31.25% chance of buying an AC, if a consumer buys a TV table then he has a 62.5% chance of buying a TV and if If you buy a TV, you have a 31.25% chance of buying a TV table, if a consumer buys a refrigerator, you have a 100% chance of buying a TV, and if you buy a TV, you have a 31.25% chance of buying a refrigerator. Meanwhile, 25% of the 20 existing transactions contain both of these items.
Keywords :  Apriori Algorithm; Sales Transactions; Pattern Determination

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi Informasi saat ini memiliki peranan yang sangat penting di segala bidang dan aspek kehidupan, baik dalam dunia  bisnis,  politik,  perekonomian,  pendidikan  hingga  urusan  perkantoran,  dalam  penggunaan  Teknologi  Informasi mampu  memberikan  kontribusi  yang  sangat  banyak  dalam  berbagai  sektor  [1].  Hal  ini  disebabkan  karena  kebutuhan masyarakat akan informasi dapat terpenuhi dengan perkembangan teknologi. Persaingan bisnis yang sangat tajam dalam dunia bisnis sangat mempengaruhi keuntungan atau omzet dari sebuah perusahaan [2]. Pemasalahan dari berbagai penjuru menimpah  pelaku  usaha  kecil  diantaranya  pemasaran  sulit  dikarenakan  persaingan  bisnis  yang  semakin  banyak berkembang  [3]. Salah satu  aspek perekonomian terutama dalam sistem penjualan barang, misalnya dalam persaingan antar perusahaan penjualan elektronik dan perabotan, dimana perusahaan yang ketinggalan teknologi akan tersingkirkan [4].  Banyak  hal  yang  dilakukan  pengusaha  untuk  meningkatkan  penjualan,  salah  satunya  dengan  menerapkan  konsep ecommers  [5].  Berbagai  startegi  pemasaran  dilakukan  untuk  meningkatkan  pemasukan  yaitu  melalui  strategi  produk, strategi harga dan  strategi promosi[6].  Data mining juga dapat digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis, data yang menumpuk dari waktru ke waktu tidak akan memiliki nilai jika tidak dilakukan analisis [7]. Teknologi data mining yang ada  saat  ini,  dapat  melakukan  pengolahan  data  dan  menghasilkan  suatu  informasi  yang  kita  butuhkan  dengan  mudah, akurat dan mengefektifkan waktu, sehingga  biaya yang dikeluarkan lebih efisien [8].
CV. Andalas Jaya Furniture Dumai merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan mebel. Yang mana setiap bulannya CV. Andalas Jaya Furniture Dumai melakukan puluhan hingga ratusan transaksi penjualan. Saat ini CV. Andalas Jaya Furniture Dumai membutuhkan strategi untuk meningkatkan penjualan, dikarenakan banyak stok barang  digudang  yang  menumpuk  belum  laku  terjual  sehingga  mengakibatkan  macetnya  perputaran  modal.  Untuk  itu diperlukan suatu analisis yang dapat membantu CV. Andalas Jaya Furniture Dumai dalam pengelolaan barang mana yang harus di stok sesuai dengan kebutuhan konsumen. Terdapat beberapa algoritma yang digunakan untuk melakukan Market Basket Analysis , salah satunya algoritma apriori [9]. Ide utama pada algoritma apriori adalah mencari frequent itemset (himpunan item-item yang memenuhi minimum support .) dari basis data transaksi. Kemudian, 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 [10].
Penelitian  sebelumnya  juga  digunakan  untuk  mengetahui  produk  mana  yang  lebih  diminati  oleh  konsumen sehingga dapat  meningkatkan omset  penjualan tanpa harus menumpuk barang yang kurang laris digudang.  [11], [12], [13], [14].
Pada    penelitian ini, peneliti akan membangun aplikasi  yang dapat mengelompokan data penjualan barang  CV. Andalas  Jaya  Furniture  Dumai  berdasarkan  kecenderunganya  muncul  bersama  dalam  suatu  transaksi  dengan menggunakan algoritma apriori . Dengan penerapan algoritma apriori yang merupakan suatu metode untuk mencari pola hubungan  antar  satu  atau  lebih item di  dalam  suatu  data.  Pada  penelitian  ini  diharapkan  akan  ditemukan  pola  berupa produk yang sering dibeli bersamaan ke dalam sebuah area yang saling berdekatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengambangan Sistem
Siklus  Hidup  Pengembangan  Sistem  atau System  Develovment  Life  Cycle (SDLC)  mempunyai  beberapa  tahapan  dari mulai sistem itu dirancanakan sampai dengan sistem itu diterapkan, dioperasikan dan dipelihara. Bila operasi sistem yang sudah dikembangkan masih timbul kembali permasalahan-permasalahan yang kritis serta tidak dapat diatasi dalam tahap pemeliharaan sistem, maka perlu dikembangkan kembali suatu sistem untuk mengatasinya  dan proses ini kembali ketahap yang pertama, yaitu tahap identifikasi masalah [15]. Adapun metodologi yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari gambar 1 dapat dijelaskan untuk setiap langkah penelitian yaitu :
a. Identifikasi Masalah
Permasalahan yang terjadi adalah banyaknya barang – barang yang di stok dalam jumlah banyak yang tidak laku/ laris  dibeli  oeh  konsumen,  sehingga  Andalas  Jaya  Furniture  Dumai  kekurangan  modal  untuk  menyediakan  barang  – barang yang lebih disukai oleh pembeli, untuk itu diperlukan sebuah metode untuk bisa membantu Andalas Jaya Furniture Dumai, dalam proses pemilihan barang – barang mebel yang laris terjual berdasarkan data penjualan pada setiap bulan nya.
b. Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penilitian ini adalah berupa data penjualan mebel pada bulan februari
c. Metode dan Pengolahan Data
Data yang akan diolah menggunakan metode Data Mining diperoleh dari data penjualan mebel pada CV. Andalas Jaya Furniture Dumai,  Data  ini  tersedia dalam bentuk  Ms.Excel  kemudian  diolah  menggunakan Algoritma   Apriori. Pengolahan   data melibatkan  beberapa  variabel  pendukung.  untuk memperoleh  pola  kombinasi  atau  aturan  asosiasi berdasarkan   data   yang   sering   muncul   atau frequent itemset. Algoritma apriori yang bertujuan untuk menemukan frequent item sets dijalankan pada sekumpulan data. Analisis apriori didefinisikan suatu proses untuk menemukan semua aturan apriori yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat  minimum  untuk confidence. Support adalah nilai  penunjang, atau persentase kombinasi  sebuah item  dalam database. Rumus support sebagai berikut [16]:
Support (A) = (jumlah transaksi mengandung A/Total transaksi) x 100%
(1)
Sedangkan confidence adalah nilai kepastian yaitu kuatnya hubungan antara item dalam sebuah apriori. Confidence bisa dicari setelah pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan. Rumus untuk menghitung confidence adalah sebagai berikut:  Contoh missal ditemukan aturan A → B maka:
Confidence P(B│A) = (Total transaksi mengandung A dan B / transaksi mengandung A) x 100%     (2) d. Hasil Analisis
Melakukan seleksi terhadap hasil pengolahan data, dengan  menampilkan  seluruh  data  yang  sesuai nilai  min support dan  nilai  min confidence yang telah  ditentukan,  hasil  akhir  berupa rule atau aturan  asosiasi  yang  sesuai dengan  ketetapan Algoritma Apriori yaitu barang mana saja yang lebih diminati oleh konsumen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Perhitungan Algoritma Apriori dengan Aturan Asosiasi
Ada  dua  tahapan  dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma  apriori,  yaitu  yang  pertama  Analisa  Pola Frekuensi Tinggi dan yang kedua Pembentukan Aturan Asosiasi.

## 3.1.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini berawal dari data latih atau data historis yang merupakan data transaksi penjualan di CV. Andalas Jaya Furniture Dumai. Pada pembahasan ini, penulis mengambil 20 sampel data dari transaksi yang dapat dilihat Tabel 1.
Tabel 1. Data Latih No Kode Transaksi Item-item yang dibeli No Kode Transaksi Item-Item yang dibeli 1. 061517302101 Ac, Meja Makan, Meja Makan 11.  061518300606 Ac, Meja TV, Mesin Cuci 2. 061517302092 Ac, Springbed, Tv 12.  061518300371 Lemari, Meja Makan, Tv 3. 061517301272 Meja Tv, Lemari, Sofa 13.  061517301978 Kulkas, Sofa, Tv 4. 061517301707 Kulkas, Mesin Cuci, Tv 14.  061517302111 Lemari, Sofa, Springbed 5. 061518300533 Lemari, Sepeker, Tv 15.  061517302373 Sofa, Speker, Tv 6. 061517302558 Meja Tv, Meja Makan, Sofa 16.  061518301151 Meja Tv, Kulkas, Tv 7. 061517302329 Ac,Meja Tv, Tv, 17.  061518300433 Kulkas, Meja Makan, Tv 8. 061517301709 Ac, Kulkas, Tv 18.  061517302359 Meja Makan, Mesin Cuci, Tv 9. 061517301754 Lemari, Springbed, Tv 19.  061518300546 Sofa, Springbed, Tv 10.  061517300938 Ac,Meja Tv, Tv 20.  061518300572 Ac, Meja Tv, Tv
Kemudian menetapkan besaran ( Φ ), nilai minimum besaran support dan besaran confidence yang diinginkan untuk dipenuhi oleh aturan asosiasi yang ingin dihasilkan yaitu:
Φ = 5 Support = 25% Confidence = 30%
Selanjutnya data pada tabel 1di refresentasikan seperti yang terlihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Data Refresentasi Transaksi Penjualan Mebel Kode Transaksi Item-item yang dibeli Kode Transaksi Item-Item yang dibeli Kode Transaksi Item-Item yang dibeli 061517302101 Ac 061517301707 Mesin Cuci 061517302329 Tv 061517302101 Meja Makan 061517301707 Tv 061517301709 Ac 061517302101 Meja Makan 061518300533 Lemari 061517301709 Kulkas 061517302092 Ac 061518300533 Speaker 061517301709 Tv 061517302092 Springbed 061518300533 Tv 061517301754 Lemari 061517302092 Tv 061517302558 Meja Tv 061517301754 Springbed 061517301272 Meja Tv 061517302558 Meja Makan 061517301754 Tv 061517301272 Lemari 061517302558 Sofa 061517300938 Ac 061517301272 Sofa 061517302329 Ac 061517300938 Meja Tv 061517301707 Kulkas 061517302329 Meja Tv 061517300938 Tv 061518300606 Ac 061517302111 Sofa 061518300433 Tv 061518300606 Meja Tv 061517302111 Springbed 061517302359 Meja Tv 061518300606 Mesin Cuci 061517302373 Sofa 061517302359 Mesin Cuci 061518300371 Lemari 061517302373 Speker 061517302359 Tv 061518300371 Meja Makan 061517302373 Tv 061518300546 Sofa 061518300371 Tv 061518301151 Meja Tv 061518300546 Springbed 061517301978 Kulkas 061518301151 Kulkas 061518300546 Tv 061517301978 Sofa 061518301151 Tv 061518300572 Ac 061517301978 Tv 061518300433 Kulkas 061518300572 Meja Tv 061517302111 Lemari 061518300433 Meja Makan 061518300572 Tv
Kemudian menentukan item-item yang memenuhi minimum support :
Support (Air Conditioner)
= Σ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Air Conditioner
Σ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
x 100%
= 7 20 x100% = 35%
Support (Meja TV)
= Σ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  Meja TV Σ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100%
= 8 20 x100% = 40%
Setelah dihitung suppor t pada transaksi 1 item set maka diperoleh hasil suppo rt pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Frekuensi 1- itemset No 1 itemset Frekuensi Kemunculan Support 1 Ac 7 35% 2 Meja TV 8 40% 3 Kulkas 5 25% 4 Lemari 5 25% 5 Mesin Cuci 3 15% 6 Meja Makan 5 25% 7 Sofa 6 30% 8 Springbed 2 10% 9 Tv 16 80%
Dalam  menentukan frequent  itemset, data  yang  diambil  hanya  yang  mencapai  besaran  dan support yang  telah ditentukan sebelumnya dan yang kurang dari itu dihilangkan. Lebih detailnya dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4 . Data Frekuensi 1- itemset yang memenuhi besaran dan support
No 1 itemset Frekuensi Kemunculan Support 1 Ac 7 35% 2 Meja Tv 8 40% 3 Kulkas 5 25% 4 Lemari 5 25% 5 Meja Makan 5 25% 6 Sofa 6 30% 7 Tv 16 80%
Tabel  di  atas  akan  digunakan  untuk  memebentuk  pola  2- itemset. Seperti  langkah  sebelumnya,  yang  harus dilakukan pertama adalah menghitung support 2- itemset : Support (Ac, Meja TV)
= Σtransaksi yang mengandung AC dan Meja TV Σtransaksi
x 100%
= 4 20 x100% = 20%
Support (Ac, Kulkas)
= Σtransaksi yang mengandung AC dan KULKAS
Σtransaksi
x 100%
= 1 20 x100% = 5%
Setelah dihitung suppor t pada transaksi 2 item set maka diperoleh hasil suppo rt pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Frekuensi 2- itemset No 2- itemset Frekuensi Kemunculan Support No 2- itemset Frekuensi Kemunculan Support 1 Ac, Meja Tv 4 20% 11 Meja Tv, Tv 5 25% 2 Ac, Kulkas 1 5% 12 Kulkas, Lemari 0 0% 3 Ac, Lemari 0 0% 13 Kulkas, Meja Makan 1 5% 4 Ac, Meja Makan 2 10% 14 Kulkas, Sofa 1 5% 5 Ac, Sofa 0 0% 15 Kulkas, Tv 5 25% 6 Ac, Tv 5 25% 16 Lemari, Meja Makan 2 10% 7 Meja Tv, Kulkas 1 5% 17 Lemari, Sofa 2 10% 8 Meja Tv, Lemari 1 5% 18 Lemari Tv 4 20% 9 Meja Tv, Meja Makan 1 5% 19 Meja Makan, Sofa 0 0% 10 Meja Tv, Sofa 2 10% 20 Meja Makan, Tv 3 15%
Dari Tabel 5 hanya data yang memenuhi minimum besaran dan support yang telah ditentukan sebelumnya yang akan digunakan untuk proses selanjutnya. Lebih detailnya dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 6. Data Frekuensi 2- itemset yang memenuhi besaran dan support
No 2- itemset Frekuensi Kemunculan Support 1 Ac, Tv 5 25% 2 Meja Tv, Tv 5 25% 3 Kulkas, Tv 5 25%
Data di atas merupakan kombinasi pola 2- itemset yang terpilih dengan minimum besaran dan support yang telah ditentukan,  terlihat  data  kombinasi    {Ac  Dan Tv,  Meja  Tv  Dan  Tv,  Kulkas  Dan Tv}  memiliki support terbanyak,  itu menandakan kombinasi dua item data tersebut paling banyak di dalam transaksi.

## 3.1.2 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence yang telah ditentukan sebelumnya.
Confidence (AC => TV)
= Σtransaksi yang mengandung AC dan TV Σtransaksi yang mengandung AC x 100%
= 5 7 x100% = 71,42%
Confidence (TV => AC)
= Σtransaksi yang mengandung TV dan AC Σtransaksi yang mengandung TV x 100%
= 5 16 x100% = 31,25%
Setelah dihitung confidence berdasarkan support maka diperoleh confidence seperti pada Tabel 7.
Tabel 7 . Daftar Calon Aturan Asosiasi F2 Aturan Asosiasi Confidence {Ac, Tv} Jika Membeli Ac Maka Membeli Tv 71,42% Jika Membeli Tv Maka Membeli Ac 31,25% {Meja Tv, Tv}  Jika Membeli Meja Tv Maka Membeli Tv 62,5% Jika Membeli Tv Maka Membeli Meja Tv 31,25% {Kulkas, Tv} Jika Membeli Kulkas Maka Membeli Tv 100% Jika Membeli Tv Maka Membeli Kulkas 31,25%
Dengan menetapkan nilai minimum confidence = 30%, maka aturan yang dapat terbentuk adalah aturan seperti yang terlihat pada Tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Daftar Aturan Asosiasi yang Memenuhi Syarat
F2 Aturan Asosiasi Support  Confidence {AC, TV} Jika membeli AC maka membeli TV 25% 71,42% Jika membeli TV maka membeli AC 25% 31,25% {Meja Tv, TV}  Jika membeli Meja Tv maka membeli TV 25% 62,5% Jika membeli TV maka membeli Meja Tv 25% 31,25% {Kulkas, TV} Jika membeli Kulkas maka membeli TV 25% 100% Jika membeli TV maka membeli Kulkas 25% 31,25%
Dari  hasil  aturan  asosiasi  di  atas,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  “jika  seorang    konsumen    membeli  AC  maka mempunyai  kemungkinan 71,42% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli AC, jika seorang  konsumen  membeli Meja TV maka  mempunyai  kemungkinan 62,5% membeli TV dan jika membeli TV  maka  mempunyai  kemungkinan  31,25%  membeli  Meja  TV,  jika  seorang    konsumen    membeli  KULKAS  maka mempunyai  kemungkinan 100% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli KULKAS. Sedangkan 25% dari 20 transaksi yang ada memuat kedua item tersebut”.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan algoritma apriori dalam penelitian ini mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data transaksi penjualan dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut. Hasil perhitungan algoritma apriori menunjukan ketika  konsumen  membeli  AC  maka  mempunyai  kemungkinan  71,42%  membeli  TV  dan  jika  membeli  TV  maka mempunyai  kemungkinan  31,25%  membeli  AC,  jika  seorang  konsumen    membeli  Meja  TV  maka    mempunyai kemungkinan 62,5% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli Meja TV, jika
seorang  konsumen  membeli KULKAS maka  mempunyai  kemungkinan 100% membeli TV dan jika membeli TV maka mempunyai kemungkinan 31,25% membeli KULKAS

## REFERENCES
[1] A.  Pratama,  “Perkembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  dalam  Upaya  Menanggulangi  Plagiarisme  Dikalangan Mahasiswa,” SAP (Susunan Artik. Pendidikan), vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.30998/sap.v3i2.3030.
[2] Alwendi,  “Penerapan  E-Commerce  Dalam  Meningkatkan,”  J.  Manaj.  Bisnis,  vol.  17,  no.  3,  pp.  317–325,  2020,  [Online]. Available: http://journal.undiknas.ac.id/index.php/magister-manajemen/
[3] S.  Sukirman,  “Jiwa  Kewirausahaan  dan  Nilai  Kewirausahaan  Meningkatkan  Kemandirian  Usaha  melalui  Perilaku Kewirausahaan,” J. Ekon. dan Bisnis, vol. 20, no. 1, p. 117, 2017, doi: 10.24914/jeb.v20i1.318.
[4] Sulistiyani, “Pengembangan Kinerja Pemasaran Usaha Mebel Melalui Inovasi Dan Ketrampilan Di Klaten,” Pros. Semin. Nas. MULTI DISIPLIN ILMU CALL Pap. UNISBANK Kaji. Multi Disiplin Ilmu untuk Mewujudkan Poros Marit. dalam Pembang. Ekon. Berbas. Kesejaht. Rakyat, no. ISBN: 978-979-3649-81-8, pp. 1–10, 2015.
[5] M. Marini and S. Sarwindah, “Implementasi Web Elektronik (E-Commerce) Di Toko Pecah Belah Center Dalam Meningkatkan Persaingan Bisnis Perdagangan,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 83–90, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1113.
[6] E.  Y.  Margaretha,  S.  Sundari,  and  D.  E.  Nurmaita,  “Perkembangan  Pemasaran  Industri  Mebel  Sabarsha  Gallery  Di  Masa Pandemi,” Citiz.  J. Ilm. Multidisiplin Indones., vol. 2, no. 2, pp. 286–293, 2022, doi: 10.53866/jimi.v2i2.74.
[7] A. Anas and R. Hartha Delima, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Data Mahasiswa Baru STIE-GK Muara Bulian,” J. Ilm. Media Sisfo, vol. 15, no. 2, pp. 119–128, 2021, doi: 10.33998/mediasisfo.2021.15.2.1088.
[8] D.  Desyanti,  “SATIN-Sains  dan  Teknologi  Informasi  Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4.5  untuk  Mengetahui  Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand Zuri Dumai,”  SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id
[9] E. Umar, D. Manongga, and A. Iriani, “Market Basket Analysis Menggunakan Association Rule dan Algoritma Apriori Pada Produk  Penjualan  Mitra  Swalayan  Salatiga,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  3,  p.  1367,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4217.
[10]  S. Sutrisno, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Pola Penjualan Produk Dana Pada Pt Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Kanca Jakarta Pasar Minggu,” J. Sist. Inf. dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 12–26, 2020, doi: 10.47080/simika.v3i1.834.
[11]  D. - and F. Sari, “Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Perawatan Tubuh di Kakiku,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 51–59, 2019, doi: 10.33372/stn.v5i1.457.
[12]  A. -, F. Marisa, and D. Purnomo, “Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Gudang BM,”  JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2016, doi: 10.31328/jointecs.v1i1.408.
[13]  E. Alma, E. Utami, and F. Wahyu Wibowo, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk pada Toko Online Implementation of Apriori Algorithms for Product Recommendations at Online Stores,” Citec J., vol. 7, no. 1, 2020.
[14]  M.  Sholik  and  A.  Salam,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce OrderMas,” Techno.COM, vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[15]  M.  S.  Rosa  A.S,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstuktur  dan  Berorientasi  Objek.,  Cetakan  Pe.  Bandung:  INFORMATIKA BANDUNG, 2018.
[16]  E.  Sutinah  and  N.  Agustina,  “Penerapan  Algoritma  Asosiasi  dengan  Metode  Apriori  Untuk  Strategi  Meningkatkan  Hasil Penjualan Spare Part Motor,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2231, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4778.