Fajar Masya 1 , Ahmad Fathurrozi 2 , Sugiyatno 3 Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) 189

## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Transaksi Penjualan Produk Pada Aplikasi Point of Sales
Fajar Masya 1
Ahmad Fathurrozi 2
Sugiyatno 3
Universitas Mercu Buana 1
Universitas Bhayangkara Jakarta Raya 2, 3 Jl. Meruya Selatan Jakarta 11650 1
JI. Harsono RM N0.67, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan Indonesia 2, 3
E-mail: fajar.masya@mercubuana.ac.id 1 ; fathur@dsn.ubharajaya.ac.id 2 ; sugiyatno@dsn.ubharajaya.ac.id 3
Fathurrozi,  A.,  Masya,  F.,  &  Sugiyatno.  (2023).  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Prediksi  Transaksi  Penjualan  Produk  Pada  Aplikasi  Point  Of  Sales. Technomedia Journal , 8 (2), 70–81.
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i2.2004

## ABSTRAK
Dalam  menghadapi  persaingan  pasar,  untuk  dapat  meningkatkan  penjualan  produk  yang dijual,  pihak  terkait  harus  memikirkan  strategi  pada  pemasaran  produk  untuk  dapat meningkatkan produktivitas penjualan. Salah satunya dengan memprediksi dan menganalisis data  transaksi  penjualan  pada  sistem  Point  of  sales  yang  digunakan.  Belum  tersedianya analisa perhitungan dari pembentukan suatu pola asosiasi produk yang paling sering dibeli oleh konsumen pada data transaksi penjualan produk. Dengan penerapan teknik data mining pada  metode  association  rule  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  sebagai  metode  untuk memprediksi  dan  menganalisis  data  dari  transaksi  penjualan,  metode  ini  bertujuan  untuk menampilkan  informasi  tentang  hasil  data  berupa  suatu  pola  asosiasi  produk  yang  paling sering  dibeli  oleh  konsumen.  Dengan  pola  asosiasi  produk  yang  dihasilkan  tersebut  akan digunakan untuk sebagaipendukung pengambilan keputusan dalam merbau solusi bisnis.
Kata kunci  : Association rule, Algoritma Apriori, Data mining, Point of Sales

## ABSTRACT
In the face of market competition, in order to increase sales of products sold, related parties must think about strategies for product marketing to increase sales productivity. One of them is by predicting and analyzing sales transaction data on the Point of sales system used. The unavailability  of  calculation  analysis  of  the  formation  of  a  pattern  of  product  associations that are most often purchased by consumers in product sales transaction data. By applying data mining techniques to the association rule method using the a priori algorithm, it can be used as a method to predict and analyze data from sales transactions, this method aims to display information about the data results in the form of a product association pattern that is most often purchased by consumers. With the resulting product association pattern, it will be used to support decision making in making business solutions.
Keywords:  Point  of  Sales,  Data  mining,  Association  Rule,  Apriori  Algorithm,  Sales Transactions.

## PENDAHULUAN
Point  of  sales  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  memungkinkan  untuk  transaksi, yang  didalamnya  dan  termasuk  juga  penggunaan  mesin  kasir  [1].  Dalam  lingkup  Point  Of Sales, sebuah mesin kasir tidak berdiri sendiri namun sudah termasuk di dalamnya fitur-fitur lainnya [2]. Sistem Point of Sales dapat melakukan lebih dari sekedar transaksi jual dan beli, didalamnya namun juga bisa terintegrasi perhitungan akuntansi, manajemen barang dan stok, manajamen  penggajian  karyawan,  melakukan  perhitungan  hutang  piutang,  dan  berbagai macam  fungsi  dan  fitur  lainnya  [3].  Dengan  adanya  Point  of  sales  dalam  kebutuhan perusahaan ataupun toko yang akan memasarkan dan bertransaksi dengan produk atau barang yang  dijual,  dirasa  akan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien,  karena  terbantu  dengan terotomatisasinya  sistem  dan  mengurangi  kesalahan  informasi  seperti  pencatatan  penjualan dan akuntansi perusahaan atau toko [4].
Selain  itu  untuk  dapat  memenuhi  keinginan  konsumen,  pelaku  bisnis  harus meningkatkan  kualitas  produk  ataupun  penambahan  jenis  produk  yang  terlaris  dan  paling sering  dibeli  oleh  konsumen  [5].  Dalam  menghadapi  persaingan  pasar,  untuk  dapat meningkatkan  penjualan  produk  yang  dijual  pada  perusahaan  ataupun  toko,  pihak  terkait harus memikirkan strategi untuk pemasaran produk dan apa saja yang harus dilakukan untuk meningkatkan produktivitas penjualan [6]. Salah satunya ialah memprediksi dan menganalisis data transaksi penjualan pada sistem Point of sales yang digunakan [7].
Dengan memprediksi dan menganalisis data transaksi penjualan pada sistem Point of sales, kita dapat memperoleh dan memprediksi suatu pola produk yang paling sering dibeli oleh  konsumen  [8].  Dengan  begitu,  data  yang  dihasilkan  akan  digunakan  untuk  sebagai pendukung  pengambilan  keputusan  dalam  membuat  solusi  bisnis,  dengan  menerapkan dukungan  teknologi  informasi  seperti  penggunaan  data  mining  dengan  metode  association rule menggunakan algoritma Apriori [9].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Apriori  yang  merupakan  teknik  data mining  untuk  menemukan  suatu  aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi  item  untuk
menemukan pola pada data transaksi penjualan [10].
Data  Mining  adalah  proses  menggunakan  teknik  statistik,  matematika  kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [11]. Secara sederhana data  mining  adalah  pencarian  otomatis  pola  dalam  basis  data  besar,  menggunakan  teknik komputasional campuran dari statistik, pembelajaran mesin dan pengguna pola [12].
Data  mining  merupakan  bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistik,  database,  dan  visualisasi  untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar [13].

## PERMASALAHAN
Permasalahan pada penulisan ini yaitu :
1. Bagaimana  menganalisa  perhitungan  dengan  menerapkan  atau  mengimplementasikan Association  Rule  Algoritma  Apriori  untuk  prediksi  transaksi  penjualan  pada  aplikasi Point of sales, untuk menampilkan hasil berupa pembentukan suatu pola asosiasi produk yang paling sering dibeli konsumen?
2. Apakah pengembangan sistem pada aplikasi Point of sales dengan penerapan teknik Data Mining  metode  Association  Rule  Algoritma  Apriori  dinilai  tepat  dalam  mencari  dan menghasilkan suatu pola asosiasi produk dari data transaksi yang diuji?

## METODOLOGI PENELITIAN

## A. Pengembangan Perangkat Lunak
Pengembangan  sistem  untuk  melakukan  menggunakan  metode  waterfall  yang  meliputi komunikasi,  perencanaan,  pemodelan,  konstruksi  sampai  dengan  implementasi  atau  uji aplikasi dan deployment, sehingga menghasilkan data transaksi penjualan yang akan diolah untuk bagian proses selanjutnya [14].
B. Analisis Sistem
Pada  sistem  yang  berjalan  pada  saat  ini  adalah  pengoperasian  aplikasi  Point  of  sales  yang akan diuji seperti gambar berikut:
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Berjalan Aplikasi Point of sales
Dalam  Analisis  yang  pada  sistem  berjalan  seperti  pada  gambar  Use  Case  Diagram  diatas menyimpulkan bahwa saat ini sistem aplikasi point of sales memiliki 2 aktor yaitu admin dan kasir  dan  sistem  mempunyai  kegunaan  dalam  meningkatkan  kinerja  dan  pengguna  karena seluruh proses seperti pendataan stok produk, pencatatan transaksi penjualan dari konsumen, dan pembuatan laporan sudah tersaji pada aplikasi point of sales [15].
C. Analisis Sistem Usulan
Setelah  melalui  analisa  kebutuhan  sistem,  maka  dapat  disimpulkan  untuk  membuat  sistem untuk memprediksi pada sistem point of sales yang akan diuji yang dapat mengatasi masalah serta memenuhi kebutuhan sistem [16]. yaitu sebuah sistem aplikasi Point of sales yang sudah berjalan akan ditanamkan sebuah sistem yang dapat memprediksi transaksi penjualan dengan teknik data mining menggunakan Algoritma Apriori [17].
Berdasarkan  penjelasan  analisis  sistem  usulan  di  atas  maka  akan  memiliki  flowmap  alur sistem usulan seperti gambar berikut:

## Gambar 2. Flowmap Sistem Usulan
Dari  analisa  sistem  yang  berjalan,  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  sistem yang akan dibuat harus memenuhi kebutuhan-kebutuhan sebagai berikut:
1. Sistem Aplikasi Point of sales yang sudah berjalan akan ditanamkan sebuah sistem yang  dapat  memprediksi  transaksi  penjualan  dengan  teknik  data  mining menggunakan Algoritma Apriori [18].
2. Sistem  prediksi  data  mining  memerlukan  input  data  berupa  dataset  laporan transaksi penjualan pada sistem Point of sales [19].
3. Memerlukan sistem yang mampu memberikan hasil prediksi penjualan berupa pola
asosiasi produk pada aplikasi Point of sales yang diuji berdasarkan data penjualan menggunakan metode Algoritma Apriori [20].
4. Diperlukan  penyajian  informasi  data  yang  baik  dalam  bentuk  laporan  sebagai informasi dan dapat diterima dengan baik oleh pemilik Aplikasi [21].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Use Case Diagram
Pada Desain Use Case Diagram, sistem hanya memiliki satu aktor, yakni aktor Admin dalam  memproses  prediksi  transaksi  penjualan  dengan  teknik  data  mining  menggunakan metode association rule algoritma apriori dari suatu data transaksi penjualan yang dihasilkan oleh sistem aplikasi point of sales yang digunakan [22].

## Gambar 3. Use Case Diagram

## B. Class Diagram
Class diagram menggambarkan keadaan dari atribut-atribut atau properti suatu sistem dari  sebuah  kelas  dan  constraint  yang  berhubungan  dengan  objek  yang  dikoneksikan, sekaligus menampilkan layanan untuk memanipulasi keadaan tersebut (metode atau fungsi) dari suatu system [23].
Gambar 4. Class Diagram Sistem Prediksi Analisa Hasil
Hasil  dari  implementasi  sistem  pola  pencarian  produk  dengan  association  rule  algoritma apriori yang meliput hasil percobaan dengan melakukan ujicoba sistem dengan menggunakan data transaksi point of sales selama 71 hari dengan jumlah transaksi sebanyak 102 [24].

## Gambar 5. Hasil Data Transaksi

## C. Hasil Percobaan
Pada  gambar  diatas  dihasilkan  14  aturan  asosiasi  yang  terbentuk,  dengan  3  aturan  asosiasi yang terbentuk pada 3-itemset atau iterasi ke-3 dan 11 aturan asosiasi yang terbentuk pada 2- itemset atau iterasi ke-2, dengan kesimpulan percobaan sebagai tabel berikut:
Table I. Hasil Percobaan No Hasil Rule Support Confidence 1 [ 3PUTRI Cap Nona 120gr Hitam ] => [3P Cap Nona 120gr Hitam ] 13.73% 100.00% 2 [ 3P Cap Nona 120gr Hitam ] => [3PUTRI Cap Nona 120gr Hitam ] 13.73% 100.00% 3  [ Warning 50gr ] => [ Buffalo Baret ] 10.78% 78.57% 4  [ Black Coffe SW Prime ] => [ Buffalo Baret ] 14.71% 75.00% 5  [ Lem V-tro kecil 10gr ] => [ Buffalo Baret ] 21.57% 88.00% 6  [ RM ] => [ Buffalo Baret ] 16.67% 70.83% 7  [ Alat Lintink Kecil Mild ] => [ Buffalo Baret ] 12.75% 100.00% 8 [ Banana ICE Jago rasa New50 ] => [ Buffalo Baret ] 12.75% 76.47% 9 [ Alat Linting Kecil Regular ] => [ Buffalo Baret ] 14.71% 83.33% 10  [ Filter Mild 14gr ] => [ Buffalo Baret ] 11.76% 75.00% 11 [ Alat Lintink Kecil Mild ] => [ Lem V-tro kecil 10gr ] 10.78% 84.62%
Dari tabel diatas dihasilkan 14 aturan asosiasi yang terbentuk, dengan 3 aturan asosiasi yang terbentuk pada 3-itemset atau iterasi ke-3 dan 11 aturan asosiasi yang terbentuk pada 2- itemset atau iterasi ke-2, dengan kesimpulan percobaan sebagai tabel berikut:
Table 2. Hasil Kesimpulan Percobaan 1 12 [ Alat Lintink Kecil Mild ] => [ Buffalo Baret ] [ Lem V-tro kecil 10gr ] 10.78% 84.62% 13 [ Alat Lintink Kecil Mild ] [ Buffalo Baret ] => [ Lem V-tro kecil 10gr ] 10.78% 84.62% 14 [ Alat Lintink Kecil Mild ] [ Lem V-tro kecil 10gr ] => [ Buffalo Baret ] 10.78% 100% No Hasil Rule Confidence 1 Jika membeli 3PUTRI Cap Nona 120gr Hitam maka akan juga membeli 3P Cap Nona 120gr Hitam. 100.00% 2 Jika  membeli  3P  Cap  Nona  120gr  Hitam  maka  akan  juga  membeli 3PUTRI Cap Nona 120gr Hitam. 100.00% 3  Jika membeli Warning 50gr maka akan juga membeli Buffalo Baret 78.57% 4 Jika membeli Black Coffe SW Prime maka akan juga membeli Buffalo Baret 75.00% 5 Jika  membeli  Lem  V-tro  kecil  10gr  maka  akan  juga  membeli  Buffalo Baret. 88.00% 6  Jika membeli RM maka akan juga membeli Buffalo Baret 70.83% 7 Jika membeli Alat Lintink Kecil Mild maka akan juga membeli Buffalo Baret 100.00% 8 Jika  membeli  Banana  ICE  Jago  rasa  New50  maka  akan  juga  membeli Buffalo Baret 76.47% 9 Jika  membeli  Alat  Linting  Kecil  Regular  maka  akan  juga  membeli Buffalo Baret. 83.33% 10  Jika membeli Filter Mild 14gr maka akan juga membeli Buffalo Baret 75.00% 11 Jika membeli Alat Lintink Kecil Mild maka akan juga membeli Lem V- tro kecil 10gr. 84.62% 12 Jika membeli Alat Lintink Kecil Mild maka akan juga membeli Buffalo Baret, Lem V-tro kecil 10gr. 84.62% 13 Jika  membeli  Alat  Lintink  Kecil  Mild,  Buffalo  Baret  maka  akan  juga membeli Lem V-tro kecil 10gr 84.62% 14 Jika membeli Alat Lintink Kecil Mild, Lem V-tro kecil 10gr maka akan juga membeli Buffalo Baret. 100.00%

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  perbandingan  perhitungan  association  rule  algoritma  apriori  dengan menggunakan  data  transaksi,  memperoleh  hasil  pola  asosiasi  produk  yang  sama  banyaknya yaitu  sama-sama  menghasilkan  14  aturan  asosiasi  yang  terbentuk,  dengan  3  aturan  asosiasi yang terbentuk pada 3-itemset atau iterasi ke-3 dan 11 aturan asosiasi yang terbentuk pada 2- itemset atau iterasi ke2 dan memiliki persentase confidence yang sama besarnya pada setiap pola asosiasi yang terbentuk. Penerapan data mining dengan algoritma apriori dinilai sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan pola asosiasi produk dari data transaksi penjualan pada sistem point of sales yang digunakan dalam pengujiannya.

## SARAN
Penelitian  ini  masih  banyak  memiliki  kekurangan,  diantaranya  masih  menggunakan satu metode untuk proses analisisnya. Hal ini bisa menjadi tidak akurat apabila jumlah data yang  diinput  pada  sistem  terintegrasi  dengan Big  Data dengan  volume  besar  dan  realtime. Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  metode  aturan association  rule dengan menggunakan  dan  menerapkan  teknik  data  mining  lainnya  untuk  melakukan  perbandingan dan menggunakan data yang sangat banyak dan realtime .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Prasetyo,  “Implementasi  Layanan  Payment  Gateway  Pada  Sistem  Informasi Transaksi Pembayaran.” University of Technology Yogyakarta, 2020.
[2] D.  Apriani,  E.  S.  Aisyah,  and  L.  Anggraini,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Inventory Peralatan Komputer Berbasis Website Pada PT Indonesia Toray Synthetics,” Technomedia Journal , vol. 4, no. 1, pp. 15–29, 2019, doi: 10.33050/tmj.v4i1.997.
[3] Q.  Aini,  I.  Handayani,  and  F.  H.  N.  Lestari,  “Utilization  Of  Scientific  Publication Media  To  Improve  The  Quality  Of  Scientific  Work,” Aptisi  Transactions  on Management (ATM) , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[4] D.  Pascalina,  R.  Widhiastono,  and  C.  Juliane,  “Pengukuran  Kesiapan  Transformasi Digital Smart City Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 293–302, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1914.
[5] M.  Wahyudi,  V.  Meilinda,  and  A.  Khoirunisa,  “The  Digital  Economy’s  Use  of  Big Data  Technologies  and  Data  Science,” International  Transactions  on  Artificial Intelligence (ITALIC) , vol. 1, no. 1, pp. 62–70, 2022, doi: 10.34306.
[6] Y.  Dwie  Nurcahyanie  and  A.  Cahyono,  “Identification  and  Evaluation  of  Logistics Operational  Risk  Using  the  Fmea  Method  at  PT.  XZY,” Aptisi  Transactions  on Technopreneurship  (ATT) ,  vol.  5,  no.  1Sp,  pp.  1–10,  Feb.  2023,  doi: 10.34306/att.v5i1Sp.306.
[7] R. Bhandari, M. A. Viktor Sin, and S. Bisnis Digital, “Optimizing Digital Marketing in Hospitality  Industries,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA ,  vol.  2,  no.  1,  2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.3430
[8] N.  Lutfiani,  P.  A.  Sunarya,  S.  Millah,  and  S.  Aulia  Anjani,  “Penerapan  Gamifikasi Blockchain  dalam  Pendidikan  iLearning,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3,  pp.
399–407, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1958.
[9] N.  Y.  Priambodo  and  J.  S.  Suroso,  “Perencanaan  Strategis  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi pada STIE Pertiba Pangkalpinang,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 323–339, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1909.
[10]  S. Watini, “Development of Java Hands Startup Business Idea Model by Lean Startup Approach,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA ,  vol.  2,  no.  1,  2023,  doi: 10.34306/sabda.v2i1.268.
[11]  A.  Singh  Bist,  “The  Importance  of  Building  a  Digital  Business  Startup  in  College,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.
[12]  D.  P.  Lazirkha,  J.  Hom,  and  V.  Melinda,  “Quality  Analysis  Of  Digital  Business Services  In  Improving  Customer  Satisfaction,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 156–166, 2022.
[13]  R.  E.  Santoso,  A.  G.  Prawiyogi,  U.  Rahardja,  F.  P.  Oganda,  and  N.  Khofifah, “Penggunaan  dan  Manfaat  Big  Data  dalam  Konten  Digital,” ADI  Bisnis  Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 3, no. 2, pp. 88–91, 2022.
[14]  I.  Handayani  and  R.  Agustina,  “Starting  a  digital  business:  Being  a  millennial entrepreneur innovating,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 126–133, 2022.
[15]  U. Rahardja, “Masalah etis dalam penerapan sistem kecerdasan buatan,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2, pp. 181–188, 2022.
[16]  L. Sunarya, M. I. Septiani, and A. Setiawan, “Media Video Sebagai Sarana Informasi Pada  Direktorat  Jenderal  Hak  Asasi  Manusia,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  1 Juni, pp. 53–67, 2022.
[17]  L.  K.  Choi,  A.  S.  Panjaitan,  and  D.  Apriliasari,  “The  Effectiveness  of  Business Intelligence  Management  Implementation  in  Industry  4.0,” Startupreneur  Business Digital  (SABDA  Journal) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  115–125,  Sep.  2022,  doi: 10.34306/sabda.v1i2.106.
[18]  J.  Hom,  V.  Melinda,  and  D.  P.  Lazirkha,  “Quality  Analysis  Of  Digital  Business Services  In  Improving  Customer  Satisfaction,” Startupreneur  Business  Digital (SABDA) , vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.34306/s.
[19]  I. Amsyar, E. Christopher, A. Dithi, A. N. Khan, and S. Maulana, “The Challenge of Cryptocurrency  in  the  Era  of  the  Digital  Revolution:  A  Review  of  Systematic Literature,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 2, no. 2, pp. 153– 159, Aug. 2020, doi: 10.34306/att.v2i2.96.
[20]  R. Widayanti, I. N. Hapsari, G. Firmansyah, and M. A. Nurbayin, “Kolaborasi dalam Metode Problem Base Learning Dengan Aplikasi Trello Studi Kasus_ Matakuliah E- Busniness Program Kampus Merdeka,” ADI Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2022.
[21]  Z. Fauziah, B. H. Hayadi, L. Meria, and A. U. Hasanah, “Start Up Digital Business: Knowing  Business  Opportunities  And  Tips  For  Beginners,” Startupreneur  Bisnis Digital , vol. 1, no. 1 April, pp. 97–106, 2022.
[22]  Husin,  C.  S.  Bangun,  T.  Suhara,  N.  Septiani,  and  A.  Williams,  “Influence  Of  Third
Party Funds on Credit Distribution,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2022, doi: 10.34306/ajri.v4i1.749.
[23]  T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.5,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  364–380,  Dec.  2022,  doi: 10.33050/tmj.v7i3.1932.
[24]  Y.  August  Goenawan  and  S.  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Ppi,  “Effect  of  Profitability  and Solvency  on  Stock  Prices  With  Dividend  Policy  as  An  Intervening  Variable,” ATM , vol. 7, no. 2, 2023, doi: 10.33050/atm.v7i2.1894.