## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
Market Basket Analysis Menggunakan Association Rule dan

## Algoritma Apriori Pada Produk Penjualan Barang
Elfira Umar, Danny Manongga, Ade Iriani *
Fakultas Teknologi Informasi, Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 972019010@Student.uksw.edu 2 danny.manongga@uksw.edu, 3,* ade.iriani@uksw.edu Email PenulisKorespondensi: ade.iriani@uksw.edu
Abstrak− Market Basket Analysis merupakan pembelajaran untuk mengatur asosiasi dalam pengolahan data diberbagai bidang. Tujuan  utama  dari  Market  Basket  Analysis  dalam  bidang  penjualan  yaitu  untuk  menyampaikan  pesan  penting  terhadap perusahaan  agar  dapat  mengetahui  pola  perilaku  memasukan  barang  kedalam keranjang  belanja yang  dilakukan  konsumen sehingga  pihak  mitra  dapat  membuat  suatu  keputusan.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  Algoritma  Apriori  untuk memperhitungkan perubahan yang terjadi pada data. Penelitian ini membahas tentang teknik data mining dalam menganalisis barang apa saja yang paling sering dibeli dalam waktu bersamaan oleh konsumen sehingga dapat merubah peletakan barang yang saling berdekatan untuk meningkatkan efek impulse buying. Hasil yang diperoleh yaitu 5 rules dimana salah satu rule memperoleh nilai confidence tertinggi jika membeli rokok maka barang yang dominan diambil secara bersamaan yaitu telur dengan memperoleh nilai confidence yang dapat memenuhi syarat confidence tertinggi yaitu 67%.
Kata Kunci: Market Basket Analysis; Algoritma Apriori; Data Minig; Nilai Confidence
Abstract− Market Basket Analysis is a learning to manage the association in data management in various fields. The main purpose of Market Basket Analysis in sales is to send the important message for the company to know the behavior patterns in entering the purchase, so that the company are able to take decision. This  research used Algoritm Apriori to count the data change. This study discussed about the data mining technique in analyze every purchase that the most take by the consumer at same time, in order to change the purchase placement that close together to increase the effect of impulse buying. The result was 5 rules which the first rule got the highest confidence value, if buy cigarette then the dominant items that take together was egg with confidence value which can fulfill the criteria of the highest confidence is 67%
Keywords : Basket Analysis; Algoritma Apriori; Data Minig; Confidence Value

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan yang terjadi dalam dunia bisnis yang kian pesat mendorong kita agar berusaha keras dalam menghadapi perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju.  Teknologi  yang  terus maju membuat  kita  harus  terus  melakukan perubahan  dengan  mengikuti  perkembangan  teknologi  saat  ini.  Kemajuan  teknologi  harus  sejalan  dengan kemampuan  manusia  dalam  melakukan  perubahan  ( update )  setiap  waktu.  Semakin  besar  suatu  perusahaan tentunya akan semakin besar data yang dimiliki. Data-data tersebut  antara lain data konsumen, data penjualan, data transaksi pembelian, data penggajian, dll. Semua data transaksi tersebut biasanya disimpan oleh perusahaan dalam database center . Namun banyak perusahaan yang tidak mengetahui betapa pentingnya tumpukan data-data yang diperoleh perusahaan dalam bertransaksi dan beraktifitas. Perusahaan memandang data-data tersebut hanya sebagai arsip atau berkas-berkas yang tidak terpakai dan bisa dihancurkan kapan saja oleh perusahaan. Hal tersebut merupakan pandangan yang salah, sebab data-data tersebut bisa diberdayakan menggunakan tool data mining yang bisa  digunakan  utuk  meramalkan  strategi  bisnis  dan  meningkatkan  perusahaan  di  masa  depan.  Data  transaksi penjualan dapat berguna bagi perusahaan dengan mengolah kembali  data tersebut sehingga dapat menghasilkan sebuah informasi yang bermanfaat bagi perusahaan serta dapat membantu perusahaan dalam menentukan proses pengambilan keputusan.
Data mining yaitu proses pengumpulan informasi yang bermanfaat dari suatu data yang diolah sehingga dapat  menghasilkan  informasi  yang  berguna  bagi  perusahaan. Data  mining disebut  juga  sebagai  proses  untuk memperoleh  informasi  penting  dari database yang  besar  yang  kemudian  diolah  agar  menghasilkan  sebuah informasi  baru  sehingga  membantu  perusahaan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  [1].  Pengolahan  data transaksi pada Mitra Swalayan Salatiga dengan memafaatkan metode association rule sehingga dapat mengetahui informasi pembelian produk atau barang yang dilakukan oleh konsumen pada waktu yang bersamaan. Sehingga perusahaan dapat menggunakan informasi yang diperoleh untuk melakukan perubahan terhadap sistem penjualan atau pemasaran serta mengatur penempatan produk dalam toko agar mudah dijangkau oleh konsumen.
Terdapat beberapa algoritma yang digunakan untuk melakukan Market Basket Analysis. Algoritma yang paling umum digunakan adalah algoritma Apriori. Algoritma Apriori pertama kali diusulkan oleh R. Agrawal dan R.  Srikant  pada  tahun  1994  Algoritma  ini  didasarkan  pada frequent  itemsets yang  diketahui  sebelumnya  [2]. Penelitian  lain  menggunakan Market  Basket  Analysis dan Association  Rule menunjukan  bahwa  keterkaitan pembelian  produk  oleh  konsumen  sangat  penting  untuk  meningkatkan  penjualan  produk  pada  sebuah  toko. Penelitian  selanjutnya  membandingkan  algoritma  Apriori,  FP-Growth,  dan  Squeezer.  Hasil  yang  didapatkan bahwa algoritma Apriori memiliki waktu proses yang paling cepat dan menghasilkan pola pembelian yang lebih banyak  dibandingkan  algoritma  lainnya  [3].  Selanjutnya  penelitian  menggunakan  algoritma  Association  Rules Networks.  Dalam  penelitiannya,  ia  secara  visual  menunjukkan  tingkat  keterkaitan  antara  setiap  dua  barang  di masyarakat yang berbeda. Informasi ini memberi gambaran tentang barang yang dikumpulkan bersamaan dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
dataset.  Selanjutnya,  ia  menerapkan  teknik  yang  berbeda  untuk  menganalisis communities  of  products yang ditemukan. Untuk menemukan barang mana yang memainkan peran utama dalam masyarakat dan menggunakan dencity of networks [4].
Penelitian oleh Mateus Paga Tana dan Fitri Marisa pada tahun 2018 dengan judul Penerapan Data Mining Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada  Toko  Oase  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk dapat membantu dalam memperbaiki pengambilan keputusan dimasa yang akan  datang.  Salah  satu  manfaat  dari  pengambilan  keputusan  ini  adalah  penyusunan  katalog  produk  pada supermarket  seperti produk yang paling banyak terjual diletakkan ditempat yang mudah dicari  dan begitu juga dengan produk yang sering diterjual secara bersamaan maka produk tersebut perlu diletakkan pada tempat. Hasil dari proses data mining yaitu pola pembelian produk yang sering dibeli bersamaan. Pola ini dapat digunakan untuk menempatkan  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  kedalam  sebuah  area  yang  saling  berdekatan,  merancang tampilan  produk  di  katalog.  Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  teknik  Data  Mining  sangat  efisien  dan  dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan Produk-produk barang di Toko OASE yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Rokok, kopi Snack, mie goreng, Nabati [5]. Analisis  Market  Basket  Dengan  Algoritma  Hash-Based  Pada  Transaksi  Penjualan  (Studi  Kasus:  TB. Menara) oleh Feresia Panjaitan dan Ade Surahman pada Tahun 2020. Hasil penelitian ini adalah ditemukannya 2 Frequent itemset yaitu asbes, karet asbes, paku payung dengan support 93 dan keramik, semen holcim, semen nat keramik  dengan  support  75.  Association  rules  yang  terbentuk  yaitu  ketika  membeli  karet  asbes  maka  membeli asbes confidence 96%. Ketika membeli karet asbes maka membeli paku payung confidence 93%. Ketika membeli asbes dan karet asbes maka membeli paku payung confidence 93%. Ketika membeli asbes dan paku payung maka membeli  karet  asbes  confidence  96%.  Ketika  membeli  paku  payung  dan  karet  asbes  maka  membeli  asbes confidence 96% [6].
Penelitian lain yang terkait juga dilakukan oleh Erlin Elisa pada tahun 2018 dengan judul Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori. Analisis keranjang pasar dengan Algoritma Apriori merupakan salah satu metode data mining yang bertujuan untuk mencari pola assosiasi berdasarkan pola belanja yang dilakukan konsumen, sehingga bisa diketahui item-item barang apa saja yang dibeli secara bersamaan, Hasil dari penelitian ini menemukan Nilai support dan confidence tertinggi adalah Minyak dan Susu dengan nilai support 42,85% dan confidence 85,71% [7].
Penelitian yang dilakukan oleh Salam, Zeniarja. Dkk. Pencarian Pola Asosiasi  Penataan Barang Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth. Hasil perbandingan algoritma Apriori  dan FP- Growth  untuk  mencari  pola  asosiasi  terhadap  penataan  barang  dengan  menggunakan  data  penjualan  bulan November,  Desember  2017  dan  Januari  2018  menunjukan  FP-Growth  dapat  menemukan  aturan  asosiasi  lebih banyak dari pada Apriori karena proses pada FP-Growth yang tidak membutuhkan beberapa iterasi pada prosesnya sehingga aturan asosiasi yang di dapat lebih banyak, Diantara kedua algoritma asosiasi rule algoritma FP-Growth memiliki tingkat ke akurasian lebih besar dari pada apriori serta Proses dari algoritma FP-Growth lebih cepat dari pada algoritma apriori [8].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  disebutkan  di  atas,  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Apriori dengan  memanfaatkan Market  Basket  Analysis untuk  mengetahui  keterkaitan  pembelian  barang  pada  Mitra Swalayan Salatiga menggunakan Association Rules . Mitra Swalayan merupakan toko yang menyediakan berbagai macam  peralatan  rumah  tangga,  produk  kecantikan,  obat-obatan  serta  berbagai  macam  snack.  Mitra  swalayan terletak di kota Salatiga dan mempunyai omset yang cukup besar. Semakin banyaknya pertumbuhan pelaku bisnis seperti minimarket maka semakin banyak pesaing dalam mendapatkan pelanggan. Sistem terkomputerisasi sudah digunakan  oleh  Mitra  swalayan  saat  ini  dalam  setiap  proses  transaksi  penjualannya,  sistem  tersebut  digunakan hanya mencatat transaksi penjualan biasa. Sehingga perusahaan membutuhkan proses analisis untuk mengetahui keterkaitan  pembelian  produk  oleh  konsumen  sehingga  dapat  membantu  perusahaan  dalam  pengambilan keputusan.  Dengan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengatur strategi  tata  letak  produk-produk  agar  saling  berdekatan,  sehingga  dapat  mempengaruhi  prospek  beli  dari konsumen  semakin  tinggi.  Hal  tersebut  dinilai  dapat  mempermudah  pembeli  dalam  memilih  barang  yang  akan dimasukan  kedalam  keranjang  belanja  serta  dapat  meningkatkan  pola  pembelian  yang  tidak  terencana  oleh konsumen. Impulse  buying juga  akan  berpengaruh  pada  peningkatan  penjualan  produk  pada  Mitra  Swalayan Salatiga dan dapat mengetahui produk- produk yang paling banyak terjual dan produk yang minim pejualannya, sehingga  perusahaan  dapat  menempatkan  produk  yang  paling  laku  terjual  di  deretan  depan  sehingga  dapat membantu konsumen dalam melakukan pembelian.
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  dan  penelitian  ini  yaitu  pada  lokasi  penelitian  dan  data  yang digunakan dalam penelitian. Penelitian saat ini yaitu “Penerapan Market Basket Analysis menggunakan metode Association  Rules dan Algoritma  Apriori pada  Mitra  Salatiga”.  Dengan  tujuan  agar  dapat  mengubah  penataan barang dalam toko. Penelitian ini melakukan analisis pada produk-produk yang dibeli pada waktu yang bersamaan, agar dapat mengetahui dominan produk yang dibeli dalam waktu yang bersamaan. Data yang mendukung dalam penelitian yaitu data transaksi pembelian barang yang dilakukan oleh konsumen kemudian diolah dan dianalisis sehingga dapat  mengetahui informasi  keterkaitan produk-produk yang dibeli  secara bersamaan. Sehingga dapat mengubah tata letak displaynya saling berdekatan sehingga menimbulkan efek impulse buying (pembelian yang tidak direncanakan oleh pembeli).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 TahapanPenelitian
Menurut Sugiyono (2017), metode penelitian merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Berdasarkan hal tersebut terdapat empat kata kunci yang perlu diperhatikan yaitu cara ilmiah, data, tujuan dan kegunaan [16]. Berdasarkan pengertian yang telah dijelaskan maka metode penelitian adalah suatu cara ilmiah atau teknik yang digunakan demi memperoleh data mengenai suatu objek dari penelitan yang memiliki tujuan untuk memecahkan suatu  permasalahan.  Penelitian ini dibagi menjadi 6 tahapan yaitu : 1) pengumpulan data, 2) preprocessing data, 3) menentukan minimum support, 4) mencari nilai confidence , 5) menghasilkan rule dan, 6) pengujian hasil.
Gambar 1 . Alur Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah  proses  penambangan  dari  data  yang  digunakan  agar  mendapatkan  sebuah informasi yang akan diolah agar menemukan pola yang belum diketahui sebelumnya. Sehingga dapat membantu perusahaan  dalam  menentukan  suatu  keputusan.  Data  mining  disebut  juga  bagian  dari knowledge  discovery database (KDD). Tahapan dari data mining antara lain [9]:
a) Pembersihan data: proses cleaning terhadap data yang eror untuk menjadi sebuah data yang konsisten untuk dapat diolah pada tahap selanjutnya.
b) Integrasi  data:  kombinasi  data  dari  banyaknya database yang  telah  di celaning untuk  melakukan  integrasi sehingg digabungkan dalam basis data baru.
c) Transformation : pada tahap ini data akan dipilih untuk melakukan perubahan formatnya agar sesuai dengan teknik dan metode yang dipakai.
d) Data mining: inti sari dari sebuah proses data untuk memperoleh pola-pola baru dari data yang belum diketahui sebelumnya (data tersembunyi)
e) Evaluasi pola: melakukan evaluasi informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan.

## 2.3 Market Basket Analysis
Affinity analysis atau Market Basket Analysis yaitu aturan yang menentukan asosiasi antara berapa atribut dan juga bagian  dari  aplikasi  pembelajaran  terbaik  di  industri  ritel.  Metode  ini  digunakan  untuk  menganalisis  perilaku pembelian konsumen dimasa lalu utuk mengetahui barang yang di ambil secara bersamaan oleh pembeli. Market Basket Analysis dengan tujuan utama untuk mengetahui keterkaitan ( relationship ) antar produk yang dibeli oleh pembeli  dalam  satu  hari  transaksi.  Market  Basket  Analysis  (MBA)  juga  dikenal  sebagai  asosiasi  aturan pembelajaran atau analisis afinitas, adalah teknik penambangan data yang dapat  digunakan di  berbagai  bidang, seperti pemasaran, bioinformatika, bidang pendidikan, ilmu nuklir dan lain sebagainya [10]. Tujuan Market Basket Analysis  adalah  berguna  untuk  meningkatkan  efektivitas  teknik  promosi  dan  penjualan  menggunakan  data pelanggan atau penjualan yang sudah tersedia untuk perusahaan ritel [11]. Dengan mengetahui produk manakah yang  dibeli  secara  bersamaan  membantu  perusahaan  dan  mneggunakan  informasi  untuk  menempatkan  produk yang sering terjual secara bersamaan di dalam satu area [12].

## 2.4 Association Rule
Analisis asosiasi atau Association rule mining adalah teknik dari data mining yang bertujuan untuk menemukan pola  aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi  item.  Sebagai  langkah  utama  dalam association  rules adalah mengetahui  seberapa  sering  kombinasi  item  yang  muncul  dalam database yang  biasa  disebut  sebagai frequent patterns. Ada dua rujukan dalam association rule, yaitu:
MULAI PENGUMPULAN DATA PREPROCESSING DATA MENENTUKAN MINIMUM SUPPORT DIPEROLEH 1-ITEMSET DAN K-ITEMSET (GABUNGKAN) MENCARI NILAI CONFFIDENCE MENGHASILKAN / MEMPEROLEH RULE PENGUJIAN HASIL MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPID MINER SELESAI

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
a. Support: jumlah transaksi yang terdapat suatu itemset tertentu atau frekuensi kerjadian dari itemset [13].
b. Confidence:  nilai  kepastian  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  itemset.  Confidence  dapat  dicari  setelah  pola frekuensi munculnya sebuah itemset ditemukan. [14]

## 2.5 Algoritma Apriori
Menurut Avendi Algoritma Apriori yaitu algoritma yang termasuk dalam menentukan pola aturan asosiasi pada data  mining ,  dan  algoritma  paling  sering  dipakai  oleh  penelitian  dalam  melakukan  pencarian frequent  itemset dengan assocition rules, serta kemudahan dalam proses penerapanya dan tampilan visualisasi datanya yang mudah dimengerti [15]. Algorimta apriori memiliki 2 proses utama antara lain:
a) Analisa pola frekuensi tinggi ( frequent pattern mining ) tahap ini mencari kombiasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database.
b) Pembentukan  aturan  assosiatif  tapah  ini  mencari  aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosatif A → B.
c) Penting  tidaknya  suatau  aturan  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter  yaitu  paramer support (nilai penunjang)  merupakan  presentase  dari  kombinasi  item  dalam database dan  parameter confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar item dam aturan asosiasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data

## 3.1.1 Data Transaksi Penjualan
Data  transaksi  penjualan  pada  penelitian  sekarang  menggunakan  sample  data  transaksi  pembelian barang  pada Mitra Swalayan Salatiga data transaksi  yang saling berkaitan dengan  berbagai  macam  jenis barang  yang dibeli oleh konsumen. adapun data transaksi toko  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Pola Transaksi Penjualan Barang
Transaksi Item yang di beli 1 Gula, Beras 2 Telur, Kopi, Rokok 3 Minyak Goreng, Teh, Beras 4 Tepung, Beras, Kopi 5 Aqua, Indomie Rebus, Kopi 6 Beras, Susu, Sabun Mandi 7 Indomie Rebus, Roti, Aqua 8 Teh, Beras, Aqua 9 Minyak Goreng, Tepung, The 10 Beras, Gula, Gas, Minyak Goreng 11 kopi, Rokok 12 Rokok, Gula, Indomie Goreng 13 Gas, Kopi, Gula 14 Indomie Goreng, Telur, Rokok 15 kopi, Aqua, Indomie Rebus 16 Tepung, Minyak Goreng, Gas 17 Gas, Teh, Tepung 18 Teh, Gula, Kopi, Beras 19 Indomie Goreng, Tepung, Beras 20 Gas, Gula, Beras 21 Telur, Rokok 22 Kopi, Indomie Rebus 23 Susu, Sabun Mandi Roti 24 Beras, Indomie Goreng, Susu 25 Aqua, Rokok, Indomie Rebus, Susu 26 Gas, Susu, Teh, Minyak Goreng 27 tepung, Beras, Susu 28 Aqua,Susu, Beras, Minyak Goreng 29 Indomie Rebus, Indomie Goreng, Beras 30 Susu, Roti, Kopi 31 Aqua, Rokok, Indomie Rebus 32 Beras, Rokok, Gas 33 Indomie Rebus, Roti, Gula, Susu 34 Indomie Goreng, Susu, Rokok, Minyak Goreng 35 Beras, Gula, Kopi, The 36 Teh, Kopi, Gas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
Transaksi Item yang di beli 37 Gas, Minyak Goreng 38 Teh, Minyak Goreng 39 Tepung, Beras, Gas 40 Minyak Goreng, Beras, Kopi 41 Gas, Kopi, Indomie Goreng 42 Indomie rebus, Rokok, Telur 43 Gas, Beras, Sabun Mandi 44 Kopi, Indomie Goreng, Telur 45 Aqua, Rokok, Telur 46 Rokok, Aqua 47 Telur, Beras 48 Minyak Goreng, Susu, Beras 49 Indomie Goreg, Indomie Rebus, Aqua, Beras 50 Beras, Minyak Goreng 51 Indomie Goreng, Indomie Rebus, Roti 52 Beras, Telur, Aqua 53 Rokok, Indomie Goreng 54 Indomie Rebus Kopi, Gas 55 Susu, Telur, Beras, Rokok 56 Teh, Gula 57 Kopi, Berras, Miyak Goreng 58 Gas, Tepung, Beras 59 Teh, Gula, Kopi, Susu 60 Indomie Goreng, Indomie Rebus, Beras, Roti

## 3.2 Preprocessing Data
Pada  preprocessing  data  menentukan  tabulator  dari  data  transaksi  penjualan.  Format  tabulator  merupakan perhitungan berapa banyak kemunculan dari setiap item penjualan di Mitra Swalayan Salatiga. Format tabulator dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Format Tabulator Transaksi No/Tgl AQUA BERAS GAS GULA INDOMIE REBUS INDOMIE GORENG KOPI MINYAK GORENG 1 0 1 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 1 0 0 0 0 0 1 4 0 1 0 0 0 0 1 0 5 1 0 0 0 1 0 1 0 6 0 1 0 0 0 0 0 0 7 1 0 0 0 1 0 0 0 8 1 1 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 1 10 0 1 1 1 0 0 0 1 11 0 0 0 0 0 0 1 0 12 0 0 0 1 0 1 0 0 13 0 0 1 1 0 0 1 0 14 0 0 0 0 0 1 0 0 15 1 0 0 0 1 0 1 0 16 0 0 1 0 0 0 0 1 17 0 0 1 0 0 0 0 0 18 0 1 0 1 0 0 1 0 19 0 1 0 0 0 1 0 0 20 0 1 1 1 0 0 0 0 21 0 0 0 0 0 0 0 0 22 0 0 0 0 1 0 1 0 23 0 0 0 0 0 0 0 0 24 0 1 0 0 0 1 0 0 25 1 0 0 0 1 0 0 0 26 0 0 1 0 0 0 0 1 27 0 1 0 0 0 0 0 0 28 1 1 0 0 0 0 0 1 29 0 1 0 0 1 1 0 0 30 0 0 0 0 0 0 1 0 31 1 0 0 0 1 0 0 0 32 0 1 1 0 0 0 0 0 33 0 0 0 1 1 0 0 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
No/Tgl AQUA BERAS GAS GULA INDOMIE REBUS INDOMIE GORENG KOPI MINYAK GORENG 34 0 0 0 0 0 1 0 1 35 0 1 0 1 0 0 1 0 36 0 0 1 0 0 0 1 0 37 0 0 1 0 0 0 0 1 38 0 0 0 0 0 0 0 1 39 0 1 1 0 0 0 0 0 40 0 1 0 0 0 0 1 1 41 0 0 1 0 0 1 1 0 42 0 0 0 0 1 0 0 0 43 0 1 1 0 0 0 0 0 44 0 0 0 0 0 1 1 0 45 1 0 0 0 0 0 0 0 46 1 0 0 0 0 0 0 0 47 0 1 0 0 0 0 0 0 48 0 1 0 0 0 0 0 1 49 1 1 0 0 1 0 0 0 50 0 1 0 0 0 0 0 1 51 0 0 0 0 1 1 0 0 52 1 1 0 0 0 0 0 0 53 0 0 0 0 0 1 0 0 54 0 0 1 0 1 0 1 0 55 0 1 0 0 0 0 0 0 56 0 0 0 1 0 0 0 0 57 0 0 0 0 0 0 1 0 58 0 1 1 0 0 0 0 0 59 0 0 0 1 0 0 1 0 60 0 1 0 0 1 1 0 0 JML 11 26 14 10 13 11 17 12 No. ROKOK ROTI SABUN MANDI SUSU TEH TELUR TEPUNG 1 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 1 0 3 0 0 0 0 1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 1 5 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 1 1 0 0 0 7 0 1 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 1 0 0 9 0 0 0 0 1 0 1 10 0 0 0 0 0 0 0 11 1 0 0 0 0 0 0 12 1 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 14 1 0 0 0 0 1 0 15 0 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 1 17 0 0 0 0 1 0 1 18 0 0 0 0 1 0 0 19 0 0 0 0 0 0 1 20 0 0 0 0 0 0 0 21 1 0 0 0 0 1 0 22 0 0 0 0 0 0 0 23 0 1 1 1 0 0 0 24 0 0 0 1 0 0 0 25 1 0 0 1 0 0 0 26 0 0 0 1 1 0 0 27 0 0 0 1 0 0 1 28 0 0 0 1 0 0 0 29 0 0 0 0 0 0 0 30 0 1 0 1 0 0 0 31 1 0 0 0 0 0 0 32 1 0 0 0 0 0 0 33 0 1 0 1 0 0 0 34 1 0 0 1 0 0 0 35 0 0 0 0 1 0 0 36 0 0 0 0 1 0 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
No. ROKOK ROTI SABUN MANDI SUSU TEH TELUR TEPUNG 37 0 0 0 0 0 0 0 38 0 0 0 0 1 0 0 39 0 0 0 0 0 0 1 40 0 0 0 0 0 0 0 41 0 0 0 0 0 0 0 42 1 0 0 0 0 1 0 43 0 0 1 0 0 0 0 44 0 0 0 0 0 1 0 45 1 0 0 0 0 1 0 46 1 0 0 0 0 0 0 47 0 0 0 0 0 1 0 48 0 0 0 1 0 0 0 49 0 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0 51 0 1 0 0 0 0 0 52 0 0 0 0 0 1 0 53 1 0 0 0 0 0 0 54 0 0 0 0 0 0 0 55 1 0 0 1 0 1 0 56 0 0 0 0 1 0 0 57 0 0 0 0 0 0 0 58 0 0 0 0 0 0 1 59 0 0 0 1 1 0 0 60 0 1 0 0 0 0 0 JML 14 6 3 13 11 9 8

## 3.3 Menentukan Minimum Support

## 3.3.1 Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Pada bagian selanjutnya melakukan pencarian kombinasi dari setiap itemset produk yang memenuhi syarat nilai minimum support yang telah ditentukan. Pembentukan proses C1 dari data tabel 2 yang dimana 1 itemset dengan jumlah minimum support sama dengan 10% dengan rumus :
Support (A) = Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi
Tabel 3. Support Dari Setiap itemset No Nama 1 itemset Jumlah Support% 5 Aqua 11 18% 1 Beras 26 43% 12 Gas 14 23% 10 Gula 10 17% 4 Indomie  Rebus 13 22% 8 Indomie Goreng 11 18% 2 Kopi 17 28% 14 Minyak Goreng 12 20% 9 Rokok 14 23% 11 Roti 6 10% 6 Sabun Mandi 3 5% 7 Susu 13 22% 15 Teh 11 18% 3 Telur 9 15% 13 Tepung 8 13%
Selanjutnya menentukan nilai support dari minimum support yang telah ditentukan dapat dilihat pada tabel
Tabel 4. Daftar jenis itemset dengan nilai minimum support yang telah ditentukan
No Nama 1 Itemset Jumlah Support% 1 Aqua 11 18% 2 Beras 26 43% 3 Gas 14 23% 4 Gula 10 17% 5 Indomie  Rebus 13 22% 6 Indomie Goreng 11 18% 7 Kopi 17 28% 8 Minyak Goreng 12 20% 9 Rokok 14 23%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
10 Roti 6 10% 11 Susu 13 22% 12 The 11 18% 13 Telur 9 15% 14 Tepung 8 13%
Pada  tabel  4  merupakan  tabel  data  item  jenis  barang  yang  telah  diseleksi  sesuai  dengan  nilai  minimum support yang telah ditentukan. Data diatas digunakan untuk menentukan kombinasi item serta menentukan nilai support dan confidence.

## 3.3.2 Pembentukan Pola Kombinasi Dua Items
Pembentukan pola frekuensi dua items diperoleh dari setiap items jenis barang yang memenuhi minimal support dengan cara mengkombinasi semua items kedalam dua kombinasi. Hasil dari kombinasi kedua items ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Pola Kombinasi Dua Itemsset No Nama 2 Itemset Jumlah Support% 1 Aqua, Beras 4 7% 2 Aqua, Gas 0 0% 3 Aqua, Gula 0 0% 4 Aqua, Indomie  Rebus 6 10% 5 Aqua, Indomie Goreng 0 0% 6 Aqua, Kopi 2 3% 7 Aqua, Minyak Goreng 1 2% 8 Aqua, Rokok 4 7% 9 Aqua, Roti 1 2% 10 Aqua, Sabun Mandi 0 0% 11 Aqua, Susu 2 3% 12 Aqua, The 1 2% 13 Aqua, Telur 2 3% 14 Aqua, Tepung 0 0% 15 Beras, Gas 6 10% 16 Beras, Gula 5 8% 17 Beras, Indomie  Rebus 3 5% 18 Beras, Indomie Goreng 4 7% 19 Beras, Kopi 4 7% 20 Beras, Minyak Goreng 6 10% 21 Beras, Rokok 2 3% 22 Beras, Roti 1 2% 23 Beras, Susu 6 10% 24 Beras, The 4 7% 25 Beras, Telur 3 5% 26 Beras, Tepung 5 8% 27 Gas, Gula 3 5% 28 Gas, Indomie  Rebus 1 2% 29 Gas, Indomie Goreng 1 2% 30 Gas, Kopi 4 7% 31 Gas, Minyak Goreng 4 7% 32 Gas, Rokok 1 2% 33 Gas, Roti 0 0% 34 Gas, Susu 1 2% 35 Gas, The 3 5% 36 Gas, Telur 0 0% 37 Gas, Tepung 4 7% 38 Gula, Indomie  Rebus 1 2% 39 Gula, Indomie Goreng 1 2% 40 Gula, Kopi 4 7% 41 Gula, Minyak Goreng 1 2% 42 Gula, Rokok 1 2% 43 Gula, Roti 1 2% 44 Gula, Susu 2 3% 45 Gula, The 4 7% 46 Gula, Telur 0 0% 47 Gula, Tepung 0 0% 48 Indomie Rebus, Indomie Goreng 3 5% 49 Indomie Rebus, Kopi 4 7% 50 Indomie Rebus, Minyak Goreng 0 0%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
No Nama 2 Itemset Jumlah Support% 51 Indomie Rebus, Rokok 3 5% 52 Indomie Rebus, Roti 4 7% 53 Indomie Rebus, Susu 2 3% 54 Indomie Rebus, The 0 0% 55 Indomie Rebus, Telur 1 2% 56 Indomie Rebus, Tepung 0 0% 57 Kopi, Indomie Goreng 2 3% 58 Indomie Goreng, Minyak Goreng 1 2% 59 Indomie Goreng, Rokok 4 7% 60 Roti, Indomie Goreng 2 3% 61 Indomie Goreng, Susu 2 3% 62 Indomie Goreng, The 0 0% 63 Indomie Goreng, Telur 2 3% 64 Indomie Goreng, Tepung 1 2% 65 Kopi, Minyak Goreng 1 2% 66 Kopi, Rokok 2 3% 67 Kopi, Roti 1 2% 68 Kopi, Susu 2 3% 69 Kopi, The 4 7% 70 Kopi, Telur 2 3% 71 Kopi, Tepung 1 2% 72 Minyak Goreng, Rokok 1 2% 73 Minyak Goreng, Roti 0 0% 74 Minyak Goreng, Susu 4 7% 75 Minyak Goreng, The 4 7% 76 Minyak Goreng, Telur 0 0% 77 Minyak Goreng, Tepung 2 3% 78 Rokok, Roti 0 0% 79 Rokok, Susu 3 5% 80 Rokok, The 0 0% 81 Rokok, Telur 6 10% 82 Rokok, Tepung 0 0% 83 Roti, Susu 3 5% 84 Roti, The 0 0% 85 Roti, Telur 0 0% 86 Roti, Tepung 0 0% 87 Susu, The 2 3% 88 Susu, Telur 1 2% 89 Susu, Tepung 1 2% 90 Teh, Telur 0 0% 91 Teh, Tepung 2 3% 92 Telur, Tepung 0 0%
Pada tabel 5 diatas adalah pola kombinasi dua item yang merupakan hasil dari kombinasi dari semua jenis item.

## 3.4 Mencari Nilai Confidence
Pembentukan C2 dari dua itemset dengan jumlah minimum support sama dengan 10%   dan minimum confidence 40% dengan rumus:
Support P (AᴖB) = Jumlah transaksi mengandung A dan B Total Transaksi
Tabel 6. Kombinasi dua item No Nama 2 Itemset Jumlah Support% 1 Aqua, Indomie  Rebus 6/11 55% 2 Indomie  Rebus, Aqua 6/11 55% 3 Gas, Beras 6/26 43% 4 Minyak Goreng, Beras 6/12 50% 5 Susu, Beras 6/13 46% 6 Rokok, Telur 6/9 67% 7 Telur, Rokok 6/9 67% 3.5 Memperoleh Rule
3.5.1 Menentukan Aturan asosiasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
Setelah  menemukan  semua  nilai  dari  frekuensi  tinggi,  selanjutnya  adalah  mencari  aturan  asosiasi  (A,B)  yang memenuhi  syarat  nilai  minimum  confidence.  Penentuan  nilai  aturan  Association  Rules,  dengan  mencari  nilai confidence.  Yang  mana  nilai  support  merupakan  jumlah  dari  kombinasi  antara  items,  sedangkan  confidence merupakan  nilai  yang  mendefinisikan  seberapa  kuatnya  hubungan  antara  item-item  tersebut.  Berikut  ini menentukan aturan associatif denga rumus :
Confodece = P(B|A) = Jumlah transaksi mengandung A dan B Jumlah transaksi mengandung A
Tabel 7 . Aturan Associatif Aturan Confidence Support Jika  melakukan pembelian aqua maka akan membel i indomie rebus 6/11 55% Jika membeli indomie rebus makan barang yang akan dibeli secara bersamaan adalah aqua 6/11 55% Jika Membeli Gas Maka Membeli Beras 6/26 43% Jika Membeli Minyak Goreng Maka Membeli Beras 6/12 50% Jika Membeli Susu Maka Membeli Beras 6/13 46% Jika membeli rokok maka barang yang akan diambil secara bersamaan yaitu telur 6/9 67% Jika melakukan pembelian produk telur maka akan membeli rokok 6/9 67%

## 3.6 Pengujian Hasil
Pada tahap ini akan melakukan uji coba pola kombinasi dari itemset yang diperoleh dari perhitungan manual maka dilakukan pengujian menggunakan software Rapidminer. Pada proses ini diuji menggunakan data tabulator dari excel.  Menurut  Hendrian (2018), menyimpulkan Rapid  Miner adalah sebuah lingkungan machine learning  data mining, text mining dan predictive analytics. Rapid  Miner dapat  dijalankan disistem operasi  manapun. Dengan menggunakan Rapid Miner, tidak dibutuhkan kemampuan koding khusus, karena semua fasilitas sudah disediakan. Rapid Miner dikhususkan untuk penggunaan data mining [17]. Berikut akan ditampilkan hasil proses pengujian menggunakan rapidminer.
Gambar 2. Proses Itemset Data Tabulator
Kombinasi dua  item dengan minimum support 10%  dan nilai confidence 40%  dapat dilihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Itemset 2
Berikut adalah tampilan view grafik pada tools rapidminer dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
Gambar 4. Hasil View Grafik
Berikutnya adalah tampilan hasil aturan asosiasi dari uji coba menggunakan rapidmier. Gambar dibawah menunjukan hasil pengujian association rule menggunakan tools rapidminer menunjukan hasil yang diperoleh sama  dengan  hasil  perhitungan  manual  dengan  syarat  nilai  minimum  support  yang  digunakan  10%  dan  nilai confidence 40% yang memperoleh 7 rules seperti yang terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Association Rules

## 4. KESIMPULAN
Semakin besar suatu perusahaan tentunya akan semakin besar data yang dimiliki. Data-data tersebut antara lain data konsumen, data penjualan, data transaksi pembelian, data penggajian. Semua data transaksi tersebut biasanya disimpan  oleh  perusahaan  dalam database  center .  Namun  banyak  perusahaan  yang  tidak  mengetahui  betapa pentingnya  tumpukan  data-data  yang  diperoleh  perusahaan  dalam  bertransaksi  dan  beraktifitas.  Salah  satunya yaitu Mitra Swalayan Salatiga, perusahaan memandang data-data tersebut hanya sebagai arsip atau berkas-berkas yang tidak terpakai dan bisa dihancurkan kapan saja oleh perusahaan. Hal tersebut merupakan pandangan yang salah,  sebab  data-data  tersebut  bisa  diberdayakan  menggunakan  tool data  mining yang  bisa  digunakan  utuk meramalkan  strategi  bisnis  dan  meningkatkan  perusahaan  di  masa  depan.  Data  transaksi  penjualan  pada  Mitra Swalayan  Salatiga  dapat  berguna  bagi  perusahaan  dengan  mengolah  kembali  data  tersebut  sehingga  dapat menghasilkan  sebuah  informasi  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan  serta  dapat  membantu  perusahaan  dalam menentukan proses pengambilan keputusan. Dataset yang diperoleh dari data transaksi penjualan Mitra Swalayan Salatig kemudian data diolah untuk mendapatkan data tabulator sehingga memperoleh data perhitungan manual menggunakan  excel.  Selanjutnya  melakukan  pengolahan  data  menggunaka  metode Market  Basket  Analysis (MBA)  untuk  mengetahui  kebiasaan  membeli  konsumen  dalam  membeli  produk  pada  1  (satu)  kali  transaksi. Association rule yaitu bagian dari data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item dan perhitungan nilai support dan confidence sehingga dapat mengetahui seberapa besar kemungkinan konsumen membeli barang secara bersamaan. Penelitia ini menghasilkan 5 rules yaitu, jika membeli  aqua maka barang yang akan  diambil  dalam  satu kali  transaksi yaitu  indomie rebus nilai confidence yang diperoleh 55%, jika membeli gas maka membeli beras degan confidence yang diperoleh 43%, jika membeli minyak goreng maka membeli beras nilai confidence yang diperoleh 50%, jika  produk  susu  yang  dibeli  maka  akan  membeli  beras  dengan  nilai confidence  yang diperoleh 46 % dan, jika  membeli  rokok  maka  barang  yang  akan  dibeli  bersamaan  yaitu  telur dengan  syarat confidence tertinggi yaitu 67%.

## REFERENCES
[1] J. Suntoro, “22-DATA MINING Algoritma dan Implementasi Menggunakan Bahasa Pemrograman PHP,” DATA Min. Algoritm. dan Implementasi Menggunakan Bhs. Pemrograman PHP , vol. 9, no. 9, pp. 259–278, 2019.
[2] A. Rifqy Alfiyan, A. Hafidzul Kahfi, M. Rizky Kusumayudha, and M. Rezki, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[3] S.  Qomariyah,  “Perbandingan  Algoritma  Fp-Growth,  Apriori,  Dan  Squeezer  Pada  Analisis  Perilaku  Konsumen  Di Minimarket K1Mart Its,” Diss. Inst. Teknol. Sepuluh Nop. , 2017.
[4] P. S. Sarjana, D. Statistika, F. Matematika, and D. A. N. S. Data, “TUGAS AKHIR – SS 141501 MARKET BASKET ANALYSIS MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI , FUZZY  c-COVERING , DAN ASSOCIATION RULES NETWORKS DI K1 MART ITS ZUMARSIYAH MAHSYARI,” 2018.
[5] M.  P.  Tana,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4217
2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[6] F.  Panjaitan,  A.  Surahman,  and  T.  D.  Rosmalasari,  “Analisis  Market  Basket  Dengan  Algoritma  Hash-Based  Pada Transaksi Penjualan (Studi Kasus: Tb.  Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 111–119, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] “Erlin Elisa,” Mark. Basket Anal. Pada Mini Mark. Ayu Dengan Algoritm. Apriori , vol. Vol. 2 No., no. ISSN : 2580- 0760 (media online), p. Terbit online pada laman web jurnal : http://jurna, 2018.
[8] A.  Salam,  J.  Zeniarja,  W.  Wicaksono,  and  L.  Kharisma,  “Pencarian  Pola  Asosiasi  Untuk  Penataan  Barang  Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth (Study Kasus Distro Epo Store Pemalang),” Dinamik , vol. 23, no. 2, pp. 57–65, 2019, doi: 10.35315/dinamik.v23i2.7178.
[9] “Data Mining :
Definis,
Fungsi, Metode
dan
Penerapannya.” [Online]. Available:
https://www.jagoanhosting.com/blog/apa-itu-data-mining/
[10]  M. Kaur and S. Kang, “Market Basket Analysis: Identify the Changing Trends of Market Data Using Association Rule Mining,” Procedia Comput. Sci. , vol. 85, no. Cms, pp. 78–85, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.05.180.
[11]  Y. Akbar and M. J. Hakim, “Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Berbasis Bahasa R (Studi Kasus Transretail Indonesia),” CKI SPOT , vol. 11, no. 2, pp. 173–180, 2018.
[12]  A. Muzakir and L. Adha, “Market Basket Analysis (Mba) Pada Situs Web E-Commerce Zakiyah Collection,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 459, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.755.
[13]  A. Chandra, “Peningkatan Performa Algoritma Apriori Untuk Aturan Asosiasi Data Mining,” Semnasteknomedia , no. 2, pp. 85–90, 2017.
[14]  S. Sinaga and A. M. Husein, “Penerapan Algoritma Apriori dalam Data Mining untuk Memprediksi Pola Pengunjung pada  Objek  Wisata  Kabupaten  Karo,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  49–54,  2019,  doi: 10.34012/jutikomp.v2i1.461.
[15]  T. Evendi and R. F. A. Aziza, “300969-Penerapan-Algoritma-Apriori-Untuk-Menemu-D7a1Ce63,” Teknokompak , vol. 13, no. 1, pp. 18–23, 2019.
[16]  Prof.  Dr.  Sugiyono,  “Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D  –  MPKK,”  2017.  [Online].  Available: https://cvalfabeta.com/product/metode-penelitian-kuantitatif-kualitatif-dan-rd-mpkk/
[17]  Hendrian,“penegertian rapidminer,”2018, [Online]. Available: https://www.google.com/search?q=penegertian+rapidminer+menurut+hendrian&oq=penegertian+rapidminer+menurut +hendrian&aqs=chrome..69i57j33i10i160l2.12401j1j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8