## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA

## APRIORI UNTUK MENENTUKAN ATURAN ASOSIASI PADA PENJUALAN SUKU CADANG SEPEDA MOTOR
DI PT.AHASS AGUNG MOTOR MALANG
Poepy Tri Handayani 1 ,Harunur Rosyid 2
1) PT. Ahass Agung Motor
2) Teknik Informatika, UniversitasMuhammadiyah Gresik Email: poepytri@gmail.com

## ABSTRAK
PT. Ahass Agung Motor adalah perusahaan otomotif konsumen yang mencakup suku cadang otomotif konsumen dan jasa kendaraan bermotor. Suku cadang adalah bagian penting dari manajemen rantai pasokan. Penjualan merupakan salah  satu  faktor  penting  dalam  mendukung  keberlangsungan  operasional  di  PT.  Ahass  Agung  Motor.  Untuk  itu diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  menentukan  pola  pembelian  konsumen.  Dengan  menggunakan  data transaksi  penjualan,  sistem  ini  dapat  dijadikan  solusi  yang  tepat  untuk  meningkatkan  kecepatan  proses  penentuan Frequent Itemset, Membentuk 3 itemset dari 2 itemset, menghitung nilai support dan confidence serta membentuk aturan asosiasi 2- itemset dan 3-itemset. Berdasarkan tabel analisis data transaksi penjualan tahun 2017 terdapat aturan  yang memiliki  tingkat  dukungan  tertinggi  pada  setiap  periode  dari  tiga  pengujian  dengan  aturan  3  itemset  yaitu  {Dop  kfv, Kampas kph} → {Kampas kzl} sedangkan yang tertinggi rule 2 itemset adalah {Pad set kwb 601} → {Pad set kvb T-01} yang memiliki korelasi atau hubungan positif dengan nilai korelasi ≥ 1.
Kata Kunci : Data Mining, Frequent Itemset, Confidence, Support, Metode Apriori

## 1. PENDAHULUAN
PT. Ahass Agung Motor adalah perusahaan otomotif yang mencakup usaha distribusi dan retail, suku cadang otomotif konsumen, layanan kendaraan bermotor dan layanan keuangan. Onderdil atau suku cadang  adalah  komponen  dari  mesin  yang dicadangkan  untuk  perbaikan  atau  penggantian bagian kendaraan yang mengalami kerusakan. Suku cadang merupakan bagian penting dalam manajemen rantai suplai. Penjualan merupakan salah satu faktor penting dalam menunjang keberlangsungan  operasional  di  PT.  Ahass  Agung Motor.  Permasalahan  PT.  Ahass  Agung  Motor dalam  transaksi  data  yang  sangat  banyak,  sehingga mengalami kesulitan mencari barang yang diperlukan pada saat itu, karena kurang optimalnya tata letak barang yang ada di tempat tersebut, untuk itu  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu menentukan  pola  pembelian  konsumen.  Algoritma apriori adalah algoritma market basket analysis yang digunakan  untuk  menghasilkan associationrule , dengan  pola  “if  then”. Market  basket  analysis merupakan salah satu teknik  dari data mining  yang mempelajari  tentang  perilaku  kebiasaan  konsumen dalam  membeli  barang  secara  bersamaan.  Teknik tersebut bisa diterapkan dalam
data yang sangat besar seperti data transaksi penjualan.
2. LANDASAN TEORI
2.1Data Mining Secara  sederhana,  data  mining  merupakan ekstraksi informasi yang tersirat dalam sekumpulan data.  Data  mining  merupakan  sebuah  proses  untuk menggali kumpulan data dan menemukan informasi di  dalamnya.  (Turban,  dkk,  2005).  Data  mining merupakan  pengekstrakan  informasi  dari  jumlah kumpulan  data  yang  besar  dengan  menggunakan algoritma  dan  teknik  gambar  dari  statistik,  mesin pembelajaran dan sistem manajemen database. Data mining  yang  disebut  juga  dengan Knowledge- Discovery  in  Database (KKD).  Istilah data  mining sering  dipakai,  mungkin  karena  istilah  ini  lebih pendik  dari Knowledge  Discovery  in  Database . Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki  konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain. Data mining  dianggap  hanya  sebagai  suatu  langkah terpenting  dalam  KDD.  Proses  KDD  secara  garis besar  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  (Han  & Kamber, 2006).
1. Data  Cleaning ,  proses  menghapus  data  yang  tidak konsisten dan kotor
2. Data Integration , penggabungan beberapa sumber data
3. Data  Selection ,  pengambilan  data  yang  akan dipakai dari sumber data
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Poepy Tri Handayani, Harunur Rosyid Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Aturan Asosiasi Pada  Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Di Pt.Ahass Agung Motor Malang
4. Data  Transformation ,  proses  dimana  data ditransformasikan  menjadi  bentuk  yang  sesuai untuk diproses dalam data mining
5. Data  Mining ,  suatu  proses  yang  penting  dengan melibatkan metode untuk menghasilkan suatu pola data
6. Pattern  Evaluation ,  proses  untuk  menguji kebenaran  dari  pola  data  yang  mewakili knowledge yang ada didalam data itu sendiri
7. Knowledge  Presentation ,  proses  visualisasi  dan teknik  menyajikan  knowledge  digunakan  untuk menampilkan  knowledge  hasil  mining  kepada user.
2.2 Teknik-teknik/jenis-jenis Data Mining
1. Market Basket Analysis
Market  basket  analysis  memanfaatkan  data transaksi penjualan untuk dianalisis sehingga dapat ditemukan  pola  berupa  item-item  yang  sering dibeli  bersama  ke  dalam  sebuah  area  yang berdekatan,  merancang  tampilan  item-item  di katalog, merancang kupon diskon (untuk diberikan kepada pelanggan yang membeli item tertentu).
2. Memory –based Reasoning
Metode  klasifikasi  yang  digabungkan  dengan penalaran  berbasis  memori  proses  menggunakan satu  set  untuk  membuat  model  dari  prediksi  atau asumsi-asumsi  yang  dapat  dibuat  tentang  objek baru yang diperkenalkan.
3. Cluster Detection Ada dua pendekatan untuk clustering. Pendekatan pertama  adalah  dengan  mengasumsikan  bahwa sejumlah  cluster  sudah  tersimpan  dalam  data tujuannya  adalah  untuk  memecah  data  ke  dalam cluster.  Pendekatan  lain  disebut  clustering aglomerative.
4. Link Analysis Proses mencari dan membangun hubungan antara object dalam kumpulan data juga mencirikan sifat yang terkait dengan hubungan antara dua object.
5. Rule Induction Ekstrasi aturan sebab-akibat dari data secara static, identifikasi aturan yang tersimpan di dalam data.
6. Neural Networks Model  prediksi  non  linier  yang  melakukan pembelajaran  melalui  latihan  dan  menyerupai struktur  jaringan  neural  yang  terdapat  pada makhluk hidup.
2.3  Analisis Asosiasi Apriori Analisis asosiasi berguna untuk menemukan hubungan penting yang tersembunyi di antara  set  data  yang  sangat  besar.  Hubungan  yang sudah terbuka dipresentasikan dalam bentuk aturan asosiasi atau set aturan item yang sering muncul. Isu penting  dalam  analisis  asosiasi  adalah  bagaimana cara  menemukan  pola  tertentu  dari  data  yang
berjumlah  sangat  besar,  yang  membuat  biaya komputasi menjadi sangat mahal.
Dalam  algoritma  apriori  semakin  kecil  nilai minimum  support,  semakin  banyak  rule  yang dihasilkan  tetapi  tidak  semua  rule  yang  dihasilkan valid,  yang  menunjukkan  bahwa  nilai  minimum support  berpengaruh  pada  pembentukan  rule  tetapi tidak  banyak  berpengaruh  terhadap  kevalidan  rule. Semakin  kecil  nilai  minimum  confidence,  semakin banyak rule yang dihasilkan dan besar kemungkinan rule  tersebut  valid,  yang  menunjukkan  bahwa  nilai minimum  confidence  berpengaruh  pada  kevalidan rule. Dari rule-rule yang memenuhi nilai confidence dihitung  nilai  lift  atau  interest  factor  rasionya,  rule yang memiliki nilai lift rasio atau interest factor lebih dari  1  maka  rule  tersebut  valid  dan  bisa  dijadikan rekomendasi. (Rizqi, 2010).
2.4 Tahapan Association Rules Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai salah  satu  teknik  data  mining  yang  menjadi  dasar dari berbagai teknik data mining lainnya. Khususnya salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang  disebut analisis  pola  frekuensi  tinggi(frequent  pattern mining)  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien.  (Muhammad Ikhsan et al, 2007).
Metodologi dasar analisis terbagi menjadi dua tahap
:
a. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi syarat miminum dari nilai support dalam database.  Nilai  support  item  diperoleh  dengan persamaan support (dukungan)  merupakan  suatu ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat dominasi  suatu  item  atau  itemset  dari  keseluruhan transaksi.
Nilai support 1 item diperoleh dari rumus berikut :
Support (A) = jumlah transaksi mengandung A Jumlah transaksi
Nilai support 2 item diperoleh dari rumus berikut : Support (A,B)= jumlah transaksi mengandungA, B
Jumlah transaksi
b. Pembentukan Aturan Asosiatif Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan  barulah  dicari  aturan  asosiatif  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence dengan menghitung aturan asosiatif A→B diperoleh dari rumus berikut :
Confidence= Jumlah transaksi mengandung A &B Jumlah transaksi mengandung A
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem Analisis  sistem  adalah  penguraian  suatu sistem  yang  utuh  ke  dalam  bagian-bagian komponennya
yang bertujuan
untuk mengidentifikasi dan menganalisa suatu
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Poepy Tri Handayani, Harunur Rosyid Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Aturan Asosiasi Pada  Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Di Pt.Ahass Agung Motor Malang
permasalahan,  kesempatan,  hambatan  yang  terjadi dan  kebutuhan  yang  diharapkan  sehingga  dapat diusulkan  perbaikannya. PT.  Ahass  Agung  Motor adalah  perusahaan  otomotif  yang  mencakup  usaha distribusi dan retail, suku cadang. Dalam penjualan yang ada di PT. Ahass Agung Motor, data penjualan yang  selalu  bertambah  tidak  terpakai  dengan  baik. Semakin  menumpuk  nya  data  yang  begitu  banyak, sehingga mengalami kesulitan mencari barang yang diperlukan pada saaat itu, karena kurang optimalnya tata letak barang yang ada di tempat tersebut. Maka dari  itu  penentuan  pola  pembelian  produk  suku cadang  diperlukan  sebuah  sistem  yang  baik  agar dapat mencapai sesuai target yang telah ditentukan.Adapun  diagram  alirnya  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 1 Diagram Alir proses Pembentukan Aturan Asosiasi 3.2 Perhitungan Metode Apriori
Berdasarkan dari gambaran umum beserta tahapan- tahapan  dijelaskan  diatas  maka  sistem  dapat dijelaskan dalam proses seperti dibawah ini :
Gambar 2 Diagram Alir Proses Analisis Produk Suku cadang
3.3 Perancangan Sistem
Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Gambar 3 DFD Level 0
Data Flow Diagram (DFD) Level 1
Gambar 3 DFD Level 1

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 ImplementasiAntarmuka
a. Tampilan Login
Ketika  admin  akan  melakukan  analisa,  maka login  terlebih  dahulu.  Dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4 Tampilan Login

## b. Tampilan Menu Master Data
Menu   master data terdiri dari beberapa submenu yaitu home,data transaksi, proses apriori, hasil rule dan logout. Menu data transaksi digunakan untuk menginput  data  transaksi  penjualan,  menu  proses apriori digunakan untuk proses perhitungan apriori dan menu hasil rule menampilkan hasil rule yang diperoleh dari proses perhitungan apriori.
Tampilan dari menu master data dapat dilihat pada gambar 5 di bawah ini.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Poepy Tri Handayani, Harunur Rosyid Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Aturan Asosiasi Pada  Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Di Pt.Ahass Agung Motor Malang
Gambar 5 Tampilan Menu Master Data

## c. Tampilan Proses Apriori
Menu  proses  apriori  ini  akan  melakukan perhitungan  dimuali  dari  1  itemset  sampai perhitungan  nilai  confidence.  Yang  pertama dilakukan yaitu dengan memilih nilai minsup (30, 25  dan  35)  dan  minconf  (60,  75  dan  70)  dalam kotak  pilihan  dan  tanggal  yang  akan  dianalisa. Setelah itu baru melakukan proses dan menampilkan
hasil proses apriori
tersebutTampilan  dari  proses  apriori  bisa  dilihat pada gambar 6 dibawah ini :

## Gambar 6 Proses Apriori

## 4.2  PengujianSistem
Pada  pengujian  ini  sistem  diuji  dalam memproses data transaksi penjualan tertentu. Dari data transaksi yang dimasukan yang berjumlah 294 data akan diproses pencarian 1 itemset dan mencari nilai  support  kemudian    menyeleksi  dengan  nilai minsup  yang  telah  ditentukan  setelah  itu  akan menghasilkan  frequent  1  itemset.  Dari hasil
frequent  dicari  kombinasi  2  itemset  dan menghitung nilai support kemudian menyeleksinya dengan minsup,hasil dari 2 itemset yang lolos akan dikombinasikan menjadi 3 itemset dan dilakukan perhitungan nilai support kemudian diseleksi  dengan  minsup,  setelah  menghasilkan frequent  3  itemset  maka  selanjutnya  dilakukan proses aturan asosiasi dimana dari frequent 2 dan 3 itemset  akan  dicari  nilai  confidence  dan menyeleksinya dengan minconf, Dan nantinya rule yang  dihasilkan  akan  diperoleh  sesuai  dengan urutan atau id produk yang dianalisa.
Selain  menghitung  nilai  confidence  dan menghasilkan  aturan  asoisasi  pada  pengujian penentuan  pola  pembelian  produk  suku  cadang disini dilakukan juga pengujian korelasi dari setiap rule  yang  terbentuk.  Proses  pengujian  korelasi dengan menggunakan korelasi lift untuk menentukan  apakah  setiap  aturan  pengujianya memiliki  korelasi  positif  atau  korelasi  negatif.
Apabila  dari  perhitungan  tersebut  menghasilkan nilai  dibawah  1  maka  terdapat  korelasi  negatif  .
untuk perhitungan yang menghasilkan nilai diatas 1  maka  terdapat  korelasi  positif.  Namun  apabila menghasilkan nilai sama dengan 1 maka tidak ada korelasi antara X dan Y.
Tabel 1 Tabel Pengujian Sistem pada MinSupport 30% dan MinConfidence 60%
Analisis produk 2017 Jumlah transaksi 294 Nilai MinSup 30% Nilai MinConf 60% Jumlah 1 Itemset 37 Jumlah 2 Itemset 43 Jumlah 3 Itemset 2 Jumlah Rule Asosiasi 12
Untuk  pengujian  sistem  pada  tahun  2017  dengan Minimal  Support  30%  dan  Minimal  Confidence 60%  dari  jumlah  294  transaksi  diketahui  bahwa jumlah dari itemset 1 yang lolos berjumlah 37 data dari itemset 2 berjumlah 43 data dan dari itemset 3 berjumlah  2  data  yang  lolos.  Serta  hasil  Rule Asosiasi  berjumlah  12  data  yang  hasilnya  diatas 60%.
Tabel  2 Tabel  Aturan  Asosiasi  2  Itemset    yang memenuhi Minsup 30% dan MinConf 60%
No X => Y Support X U Y Support X Confi dence 1 Dop kph => pad set kvb – T01 11.90 19.05 62.50
2 Pad set kwb 601 => pad set kvb – T01 13.27 17.35 76.47 3 Dop kph => dop kfv 11.56 19.05 60.71 4 Kampas kph => dop kfv 13.61 22.45 60.61
5 Dop stop => dop kota 12.59 18.71 67.27 6 Kampas kph => kampas kzl 16.67 22.45 74.24
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Poepy Tri Handayani, Harunur Rosyid Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Aturan Asosiasi Pada  Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Di Pt.Ahass Agung Motor Malang
Tabel 3 Korelasi Aturan Asosiasi dengan Minsup 30% dan Minconf 60%

## 4.3 Analisis Hasil Pengujian Sistem
Dari  hasil  pengujian  proses  penentuan  pola
pembelian  produk  suku  cadang  oleh  konsumen dengan  metode  apriori  dapat  diketahui  analisis hasil sebagai berikut:
1. Hasil  keluaran  ( output )  perangkat  lunak berupa  informasi  tentang  bagaimana  pola pembelian  konsumen  yang  sering  terjadi  di
PT.Ahass  Agung  Motor    yang  didasarkan
pada  nilai minimum  support ,  yaitu  nilai prosentase  minimal  yang  menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu atribut produk ( item ) atau kumpulan atribut ( itemset ) terhadap  keseluruhan  data  transaksi  yang dianalaisa  dan  nilai minimum  confidence , yaitu nilai prosentase minimal yang menunjukkan hubungan dari kaidah asosiasi.
2. Dalam  algoritma  apriori  semakin  kecil  nilai minimum support, semakin banyak rule yang dihasilkan  tetapi  tidak  semua  rule  yang dihasilkan  valid,  yang  menunjukkan  bahwa nilai  minimum  support  berpengaruh  pada pembentukan  rule  tetapi  tidak  banyak berpengaruh terhadap kevalidan rule, semakin  kecil  nilai  minimum  confidence, semakin  banyak  rule  yang  dihasilkan  dan besar kemungkinan rule tersebut valid, yang menunjukkan bahwa nilai minimum confidence berpengaruh pada kevalidan rule.
Dari rule-rule yang memenuhi nilai confidence  dihitung  nilai  lift  rasionya,  rule yang  memiliki  nilai  lift  rasio  lebih  dari  1 maka  rule  tersebut  valid  dan  bisa  dijadikan rekomendasi  untuk  strategi  penjualan  suku cadang di PT.Ahass Agung Motor.
3. Terdapat korelasi lift positif dari pengujian analisa  rule  yang  telah  terbentuk  pada
tahun 2017. No X => Y Confid ence Nilai Uji lift Korelas i rule 1 Kampas kzl, kampas kph => pad set kvb – T01 63.2653  1.8058 korelasi positif 2 Kampas kph, pad set kvb – T01 => kampas kzl 79.4872  2.1638 korelasi positif 3 Kampas kzl, dop kfv => kampas kph 73.3333  3.2667 korelasi positif 4 Dop kfv, kampas kph =>kampas kzl  82.5000  2.2458 korelasi positif 5 Kampas kph, kampas kzl => dop kfv 67.3469  2.1064 korelasi positif 6 Dop kph => pad set kvb – T01 62.5000  1.7840 korelasi positif 7 Dop stop => pad set kvb – T01 60.0000  3.3329 korelasi positif 8 Pad set kwb 601 => pad set kvb – T01 79.5918  2.2718 korelasi positif 9 Dop kph => dop kfv 60.7143  1.8989 korelasi positif 10 Kampas kph => dop kfv 60.6061  1.8956 korelasi positif 11 Dop stop => dop kota 67.2727  2.7470 korelasi positif 12 Kampas kph => kampas kzl 74.2424  2.0210 korelasi positif
Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Aturan Asosiasi Pada  Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Di Pt.Ahass Agung Motor Malang

## 5.SIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil implementasi dan
pengujian  sistem  maka  dalam  penelitian tugas  akhir  ini  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
1. Metode apriori dapat  mencari pola pembelian produk  suku  cadang  yang  dilakukan  oleh
konsumen di PT. Ahass Agung Motor dengan perhitungan  yang  sudah  dijelaskan.  Sehingga dari  hasil  tersebut  pemilik  perusahaan  akan lebih  mudah  untuk  membuat  strategi penjulan seperti  dalam  penataan  barang  yang  ada  di perusahaan.
2. Ada  12  rule  pada  tahun  2017  yang  memiliki korelasi  atau  hubungan  yang  positif  dengan nilai korelasi ≥ 1
3. Pola  yang  didapat  dari  3  itemset  adalah
{kampas  kzl,  dop  kfv}  {kampas  kph}
sedangkan  dari  rule  2  itemset  adalah
{pad set kwb 601  pad set kvb – T01}.
4. Nilai minimum  support  dan minimum confidence  yang  terbaik  adalah  pengujian
pertama  dengan  minimum  support  30%  dan minimum  confidence  60%.karena  memiliki rule paling banyak, rule yang memiliki nilai lift rasio lebih dari 1 maka rule tersebut valid dan bisa  dijadikan  rekomendasi  untuk  strategi penjualan  suku  cadang  di  PT.  Ahass  Agung Motor Malang.
5.2 Saran
Adapun  saran  yang  ingin  disampaikan
penulisan terhadap penelitian tugas akhir ini adalah :
1. Aplikasi penentuan pola pembelian
produk suku cadang yang terjual bersama dengan  Menggunakan  Metode  Apriori
dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan mengelompokan  sesuai    kriteria  atau atribut  yang  dapat  mendukung  strategi penjualan di perusahaan.
2. Untuk  pengembangan  Aplikasi  Data
Mining  lebih  lanjut,  dapat  menggunakan algoritma  lain,  misal  algoritma FP-
Growth hanya  melakukan  satu  kali scan database diawal .

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Syaifullah,  A.  M.  (2010). Implementasi  Data  Mining
Algoritma Apriori Pada Sistem Penjualan.
Gordon,  B.,  &  Davis.  (1991). Kerangka  Dasar  Sistem Informasi  Manajemen  Bagian  1. Jakarta: PT
Pustaka Binamas Pressido.
Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining Concepts
and  Techniques  Second  Edition. San
Francisco: Morgan Kauffman.
Jogianto,  M.  (2005). Sistem  Teknologi  Informasi.
Yogyakarta : Andi.
Kusrini.  (2009 ).  Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada
Data Mining Untuk pokkan Barang
Berdasarkan  Kecenderungan  Kemunculan Bersama Dalam Satu Transaksi.
Novita  sari,  Eka.  (2013). Analisa  Algoritma  Apriori Untuk  Menentukan  Merek  Pakaian  Yang Paling Diminati Pada Mode Fashion Group Medan.
Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining  –  Konsep  dan
Aplikasi Menggunakan Matlab
Edisi pertama . Yogyakarta : Andi.
Indrajit,  R.  E.,  &  Richardus  Djokopranoto.  (2003).
Manajemen  persediaan  barang  umum  dan suku cadang untuk keperluan pemeliharaan, perbaikan  dan  operasi .  Yogyakarta  :
Grasindo.
Santoso, Budi. (2007). Data Mining Teknik
Pemanfaatan Data
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Poepy Tri Handayani, Harunur Rosyid Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori Untuk Menentukan Aturan Asosiasi Pada  Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Di Pt.Ahass Agung Motor Malang
Untuk Keperluan Bisnis Teori dan Aplikasi :
Graha Ilmu Yogyakarta.
Turban, E., dkk. (2005). Decision Support System and
Intelligent Systems : Andi
Offset.
Yanto,  Roby.,  &  Riri  Khoiriah. Implementasi  Data
Mining  Dengan  Metode  Algortima  Apriori Dalam  menentukan  Pola  Pembelian  Obat  :
Lubuklingau .