## PENERAPAN DATA MINING BERDASARKAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENENTUAN POLA BELANJA

## KITCHEN APPLIANCES

## Cahyani Budihartanti
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No.25 Jakarta Pusat cahyani_budihartanti@yahoo.com

## ABSTRACT
Data can not be separated in the activities of a company, the daily, both large companies, small  and  personal.  But  sometimes  there  are  many  companies  that  do  not  maximize  to  utilize existing  data  and  not  infrequently  there  is  an  ignore,  especially  if  the  data  is  outdated  and  no longer needed. In this study, the authors attempt to explore these data more useful  and can give you information and knowledge for the company. Data to be explored is the data on sales, ie how to  use  transaction  data  available  on  the  company  can  figure  out  the  pattern  /  behavior  of consumers  towards  a  product  that  is  bought  by  the  method  of  determining  customer  buying patterns  of  your  kitchen  appliances.  To  be  able  to  produce  accurate  information  is  required  in determining  spending  patterns  of  historical  transaction  data  processing  with  data  mining techniques.  In  this  research  can  be  done  by  applying  the  algorithm  associated  with  the  use  of  a priori. Apriori algorithm is able to analyze and discover relationships between the similarity of the goods  purchased  items.  Apriori  algorithm  can  be  evaluated  by  applying  a  minimum  value  of support  and  confidence,  using  software  RapidMiner  results  from  the  application  of  a  priori algorithm is proven accurate in determining the pattern of spending your kitchen appliances.
Keywords: Association Rules, Apriori Algorithm, Data Mining, RapidMiner

## I. Pendahuluan
Setiap  perusahaan  yang  bergerak  dalam dunia  bisnis,  khususnya  perdagangan  tentunya memiliki  banyak  data,  seperti  data  konsumen, data  pembelian,  data  penjualan  serta  data-data transaksi  lainnya.  Hampir  semua  data  tersebut di input dengan menggunakan aplikasi komputer  dalam  menangani  transaksi  sehari- hari,  dimana  data-data  tersebut  merupakan sumber yang sangat berharga untuk memunculkan  informasi.  Semua  data  tersebut biasanya  tersimpan  dalam database  center. Namun  banyak  perusahaan  yang  kurang menyadari  bahwa  tumpukan  data-data  lama yang  dihasilkan  perusahaan  dalam  melakukan transaksi  dan            aktifitasnya  sangat  berharga, dan  merupakan  tambang  emas  yang  dapat digunakan  sebagai  informasi  dalam  dunia bisnis.
Mereka  beranggapan  bahwa  data-data yang  lama  hanya  sebagai  arsip  bahkan  yang sudah  menjadi  berkas  yang  sudah  tidak terpakai  dapat  dihancurkan  kapan  saja.  Hal  ini merupakan  pandangan  yang  salah,  karena dengan  penanganan  yang  cerdik  data  tersebut dapat  diolah  dengan  menggunakan  “ tool  data mining” yang  nantinya  dapat  digunakan  untuk
meramalkan  strategi  bisnis  dan  masa  depan perusahaan menjadi lebih meningkat.
PT.  XYZ  adalah  sebuah  perusahaan yang  bergerak  dibidang  retail  khususnya sebagai  distributor    tunggal  produk kitchen appliances dan home appliances, untuk produk Kenwood, Breville, Terralion dan Magna, yang pastinya  memiliki  berbagai  macam  data  dalam transaksinya.  Namun  dari  sekian  banyaknya data  yang  ada,  terkadang  pemanfaatannya kurang  maksimal  hanya  sebatas  sebagai laporan  saja,  kemudian  data-data  tersebut hanya  akan  menjadi  arsip  dan  bukti historis saja.  Selebihnya  data-data  akan  tersimpan begitu saja dalam media database server, yang selanjutnya  tidak  akan  ada  lagi  orang  yang akan  mengakses  data-data  tersebut  yang  sudah tidak terpakai lagi.
Sehubungan  dengan  itu,  maka  masalah penelitian  dapat  dirumuskan  menjadi  sebagai berikut:
1. Bagaimana  memanfaatkan  data  yang  ada, agar diperoleh suatu manfaat?
2. Apakah  algoritma  data  mining  dengan menggunakan asosiasi apriori dapat digunakan  untuk  mengetahui  pola  belanja konsumen dalam berbelanja kitchen appliances pada PT.XYZ  selama ini?”
3. Apakah  dengan  menggunakan  asosiasi apriori  dapat  digunakan  untuk  mengetahui prosentasi kombinasi produk dalam merekomendasikan produk yang dijual?
Berdasarkan dari rumusan masalah yang ada,  maka  tujuan  yang  dicapai  pada  penelitian ini adalah :
1. Memanfaatkan  data  yang  ada  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  bagi perusahaan.
2. Memberikan  pengetahuan  tentang  pola belanja customer dalam  berbelanja kitchen appliances kepada  seorang market  analyst untuk  dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam mengambil  kebijakan  oleh  perusahaan dengan menerapkan data mining berdasarkan  asosiasi  dengan  menggunakan algoritma apriori.
3. Untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan prosentase kombinasi produk dalam merekomendasikan produk yang dijual, dari
hasil 3 rule yang tertinggi.

## II. Kajian Literatur
Menurut  Gartner  Group, data  mining adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan  dengan memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2005).
Sedangkan definisi data mining (Witten, 2011)  didefinisikan  sebagai  proses  tentang memecahkan  masalah  dengan  menganalisis data yang berada dalam database.
Data mining merupakan proses pencarian  otomatis  terhadap  data  yang  sudah ada, dimana data tersebut merupakan data yang sangat besar untuk mendapatkan hubungan atau pola  yang  mungkin  memberikan  indikasi  yang bermanfaat bagi perusahaan..
Gambar 1 . Tahapan-tahapan Data Mining Sumber : Han, J. dan Kamber, M. (2006)
Secara  umum,  proses  KDD  terdiri  dari tahapan-tahapan  data mining (Han,  dan Kamber, 2006), yaitu :
1. Pembersihan  data  (data cleaning ),  proses menghilangkan noise dan  data  yang  tidak konsisten atau data yang tidak relevan.
2. Melakukan integrasi data (data integration ),
merupakan penggabungan data dari berbagai  database  ke  dalam  satu  database baru.
3. Pemilihan  data  (data selection ),  pemilihan data yang akan di pakai, yang relevan yang di ambil dari database.
4. Transformasi  data  (data transformation ), data  di  ubah  ke  dalam  format  yang  sesuai untuk diproses dalam data mining.
5. Proses mining ,  merupakan  suatu  proses utama,  dimana  metode  diterapkan  untuk menemukan  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi  pola  ( pattern  evaluation ),  untuk mengidentifikasi  pola-pola  menarik  untuk ke dalam knowledge based yang ditemukan. 7. Presentasi pengetahuan ( knowledge presentation ),  merupakan  visualisasi  dan penyajian  pengetahuan  mengenai  metode yang digunakan utnuk
memperoleh
pengetahuan  yang  di  peroleh user .  Tahap terakhir  dari  proses data  mining adalah bagaimana  memformulasikan  keputusan atau  aksi  dari  hasil  analisis  yang  di  dapat. Dalam  presentasi,  visualisasi  juga  dapat membantu untuk  mengkomunikasikan hasil dari data mining.
Association  rule (aturan  asosiasi)  atau seringkali  disebut  juga  dengan association analysis merupakan  suatu  studi  tentang  ”apa bersama  apa”,  yang  pada  awalnya  merupakan studi    tentang database transaksi  pelanggan
untuk  menentukan  kebiasaan  suatu  produk dibeli bersama dengan produk apa, maka aturan asosiasi  juga  sering  di  sebut  dengan market basket analysis . Algoritma apriori
pertama kali
diusulkan oleh Agrawal, Imielinski dan Swami dalam “ Mining Association Rules between Sets of  Item  in  Large  Databases”, yang  mengolah data  transaksi  dalam  suatu database dengan mencari  kombinasi item. Kemudian  mencari seluruh  kaidah  apriori  dalam  aturan  asosiasi berdasarkan nilai support dan confidence.
- Disebut support karena  ia  mengukur seberapa  tingkat  dukungan  data  terhadap validitas aturan yang dikembangkan, support biasanya  dinyatakan  dalam  ukuran prosentase (%).
- Confidence adalah  rasio  antara  jumlah transaksi  yang  meliputi  semua item dalam antecedent dan consequent dengan  jumlah transaksi  yang  meliputi  semua item dalam antecedent .
Algoritma apriori bertujuan untuk menemukan frequent  itemset yang  dijalankan oleh  sekumpulan  data.  Pada  iterasi  ke-k,  akan ditemukan semua itemset yang memiliki k item, yang disebut dengan k- itemset.
Gambar 2. Ilustrasi Algoritma Apriori

## III. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  eksperimen.
Penelitian  ini  digunakan  dengan  menerapkan data  mining berdasarkan  asosiasi  dengan menggunakan algoritma apriori, untuk
memudahkan  perusahaan  atau  analis  dalam mengetahui  pola  belanja customer terhadap
kitchen  appliances .  Jenis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang peneliti  peroleh  secara  langsung  dari  PT “XYZ”  dengan  melakukan  pengambilan  data penjualan kitchen  apppliances pada  divisi traditional  market dan  divisi showroom pada bulan  Januari  2009  sampai  dengan  bulan  Juni 2009.
Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan,  berikut  langkah-langkah  pengerjaan dalam melakukan penelitian  yaitu:
1. Identifikasi masalah dan analisa kebutuhan.
2. Pengumpulan data
3. Eksperimen
4. Implementasi
5. Evaluasi
6. Pembuatan laporan Setelah  tahapan  penelitian  selesai  kemudian dituangkan dalam bentuk laporan.

## IV. Pembahasan
Dari  data  yang  telah  diseleksi  pada tahap ketiga pada metode KDD, telah diketahui bahwa  ada  200 record data  transaksi,  yang dibagi lagi menjadi data training sebanyak 160 record data  transaksi,  dan data  testing sebanyak  40 record data  transaksi.  Dari  200 record data,  ada  16  item  barang  yang  akan diasosiasi.
Tabel 1. Daftar Nama Barang Yang akan Diasosiasi Kode Barang Jenis Barang BJE410 Juicer BL335 Blender BM250 Bread Maker CG100 Coffee Grinder CH180 Chooper CH550 Chooper CM71 Coffee Maker CP335 Cooker HM327 Mixer JK60 Jug Kettle JK65 Jug Kettle JKM075 Jug Kettle KN450 Knife MO690 Oven TT320 Toaster TT925 Toaster Dari data training yang ada kemudian dibuat format tabular data, seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2 Format Tabular Data Training Tran saksi BJE 410 BL 335 BM 250 CG 100 CH 180 CH 550 CM 71 CP 335 HM 327 JK 60 JK 65 JKM 075 KN 450 MO 690 TT 320 TT 925 1 0 6 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 2 1 0 2 2 0 3 0 1 0 0 1 2 1 1 0 1 0 0 1 1 3 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 4 1 0 0 0 1 0 1 0 2 0 0 0 0 0 1 0 5 0 0 2 1 1 2 0 2 0 4 5 0 1 1 1 0 6 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 5 7 1 0 0 0 2 0 0 1 0 1 0 2 1 1 1 0 8 1 0 0 2 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 9 0 2 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 10 1 0 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 1 0 11 0 0 1 0 0 1 0
0 0 0 0 4 0 0 0 0 12 2 0 1 1 0 0 1
0 1 1 0 1 1 0 1 1 13 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 14 0 1 0 1 0 1 0
1 1 0 2 0 1 1 0 0 15 0 0 0 0 1 0 1
0 1 0 1 0 1 1 1 0 ....... 160 1 1 2 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1
Σ 77 77 74 74 68 87 67 91 73 81 69 64 80 71 82 87
Dari data  training inilah  yang  akan dipakai  untuk  menganalisis    data.  Langkah- langkah  algoritma  pada association  rule adalah:
1.  Tentukan besarnya besaran 𝚽 , besaran nilai minimum support dan  nilai  minimum confidence.
2. Tentukan semua frekuen itemset sering . 3. Untuk setiap frekuen itemset lakukan hal : a. Ambil sebuah unsur, namakanlah s
b. Untuk sisanya namakanlah ss-s c..Masukkan unsur-unsur yang telah diumpamakan  ke  dalam rule  if  (ss-s) then s.
Dari  data training yang  akan  dipakai,  terlebih dahulu ditentukan:
1. Mentukan besarnya:
a. besaran 𝚽 , yaitu = 30
b. besarnya nilai minimun support = 20% c. besarnya  nilai  minimum confidence  = 80%
2. Menentukan  semua frekuen  itemset sering dari data training.
Pada langkah ini, disusunlah semua itemset sering,  yaitu temset yang  memiliki frekuensi itemset minimal sebesar bilangan 𝚽 = 30, yang telah ditetapkan pada langkah pertama, dimana akan  dimulai  dengan  membahas  setiap  1- itemset berikut:
Tabel 3 . Data Training 1-Itemset Kombina si Jumlah Tran saksi Kombin asi Jumlah Tran saksi BJE410 77 HM327 73 BL335 77 JK60 81 BM250 74 JK65 69 CG100 74 JKM075 64 CH180 68 KN450 80 CH550 87 MO690 71 CM71 67 TT320 82 CP335 91 TT925 87 Tabel 4 Data Training 2-Itemset Kombinasi Jumlah BJE410, BL335 31 BJE410, BM250 61 BJE410, CG100 40 BJE410,CH180 34
BJE410, CH550 43 BJE410, CM71 30 BJE410, CP335 50 BJE410, HM327 34 BJE410, JK60 40 BJE410, JK65 34 BJE410, JKM075 29 BJE410, KN450 36 BJE410, MO690 37 BJE410, TT320 40 BJE410, TT925 44 BL335,  BM250 29 BL335, CG100 34 BL335, CH180 39 BL335, CH550 41 ……… Tabel 5. Data Training 3-Itemset Itemset Jumlah BJE410, BM250, CG100 35 BJE410, BM250, CH550 36 BJE410, BM250, CP335 39 BJE410, BM250, JK60 32 BJE410, BM250, TT925 35 BJE410, CP335, TT925 37 BM250, CP335, TT925 34 CG100, CP335, TT925 34 CH550, CP335, TT925 36 CP335, HM327, TT925 35 CP335, JK60, TT925 34 CP335, MO690, TT925 32 CP335, TT320, TT925 34
Tabel 6. Kandidat data training asosiasi rule dari F2 dengan satu antecedent
Jika antecedent maka consequent Support % Confi dence % Jika membeli BM250, maka akan membeli BJE410 38,13 82,43
Jika membeli TT925, maka akan membeli CP335 43,75 80,46 Tabel 7. Kandidat data training asosiasi rule dari F3 dengan dua antecedent Jika Antecedent,maka akan Consequent Sup port % Confi dence% Jika membeli BJE410 dan CG100, maka akan membeli BM250 35/160 = 21.88 35/40 = 87.50 Jika membeli BM250 dan CG100, maka akan membeli BJE410 35/160 = 21.88 35/41 = 85.37 Jika membeli BJE410 dan CH550, maka akan membeli BM250 36/160 = 22.50 36/43 = 83.72 Jika membeli BM250 dan CH550, maka akan membeli BJE410 36/160 = 22.50 36/44 = 81.82 Jika membeli BM250 dan CP335, maka akan membeli BJE410 39/160 = 24.38 39/45 = 86.67 Jika membeli BJE410 dan JK60, maka akan membeli BM250 32/160 = 20.00 32/40 = 80.00 Jika membeli BM250 dan JK 60, maka akan membeli BJE410 32/160 = 20.00 32/37 = 86.49 Jika membeli BM250 dan TT925, maka akan membeli BJE410 35/160 = 21.88 35/38 = 92.11 Jika membeli BJE410 dan TT925, maka akan membeli CP335 37/160 = 23.13 37/44 = 84.09 Jika membeli BM250 dan TT925, maka akan membeli CP335 34/160 = 21.25 34/38 = 89.47 Jika membeli CG100 dan TT925, maka akan 34/160 = 21.25 34/42 = 80.95
membeli CP335
Jika membeli CH550 dan TT925, maka akan membeli CP335 36/160 = 22.50 36/45 = 80.00 Jika membeli CP335 dan HM327, maka akan membeli TT925 35/160 = 21.88 35/43 = 81.40
Jika membeli CP335 dan TT925, maka akan membeli HM327 35/160 = 21.88 35/70 = 50.00 Jika membeli HM327 dan TT925, maka akan membeli CP335 35/160 = 21.88 35/41 = 85.37 Jika membeli MO690 dan TT925, maka akan membeli CP335 32/160 = 20.00 32/35 = 91.43 Tabel 8 . Aturan Asosiasi dari Final Data Training Aturan Sup Port Confi Dence Support X Confidence Jika membeli TT925, maka akan membeli juga CP335 43,75 % 80,5 % 35,20 % Jika membeli BM250, maka akan membeli juga BJE410 38,13 % 82,43 % 31,43 % Jika membeli CP335 dan BM250 maka akan membeli juga BJE410 24,4 % 86,7 % 21,13 % Jika membeli TT925 dan BM250 maka akan membeli juga BJE410 21,9 % 92,1 % 20,15 % Jika membeli TT925 dan BJE410 maka akan membeli juga CP335 23,1 % 84,1 % 19,45 % …………
Hasil  penerapan  dengan  menggunakan software R apidMiner ,  dapat  dilihat  dalam bentuk tabel, graph dan text. Dimana dari hasil berupa text,  graph dan  tabel  merupakan  hasil akhir dari perhitungan algoritma apriori dengan ketentuan  yang  telah  ditetapkan  pada  langkah- langkah sebelumnya.
Gambar 3 Table Hasil pengujian Data Training menggunakan RapidMiner
Gambar 4 Graph Hasil pengujian Data Training menggunakan RapidMiner
Gambar 5 Text Hasil pengujian Data Training menggunakan RapidMiner Dari langkah-langkah yang telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan untuk confidence yang  memenuhi  syarat  80%, adalah : 1. Jika  membeli  BM250  dan  TT925,  maka akan  membeli  BJE410,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 92.11%. 2. Jika  membeli  MO690  dan  TT925,  maka akan  membeli  CP335,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 91.43%. 3. Jika  membeli  BM250  dan  TT925,  maka akan  membeli  CP335,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 89.47%. 4. Jika  membeli  BJE410  dan  CG100,  maka akan  membeli  BM250,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 87.50%. 5. Jika  membeli  BM250  dan  CP335,  maka akan  membeli  BJE410,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 86.67%. 6. Jika  membeli  BM250  dan  JK60,  maka akan  membeli  BJE410,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 86.49%. 7. Jika  membeli  BM250  dan  CG100,  maka akan  membeli  BJE410,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 85.37%.
8. Jika  membeli  HM327  dan  TT925,  maka akan  membeli  CP335,  dengan  nilai
prosentase confidence adalah  sebesar
85.37%.
9. Jika  membeli  BJE410  dan  TT925,  maka akan  membeli  CP335,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar
84.09%.
10. Jika  membeli  BJE410  dan  CH550,  maka akan  membeli  BM250,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar
83.72%.
11. Jika  membeli  BM250  dan  CH550,  maka akan  membeli  BJE410,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar
81.82%.
12. Jika  membeli  CP335  dan  HM327,  maka akan  membeli  TT925,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar
81.40%.
13. Jika  membeli  CG100  dan  TT925,  maka akan  membeli  CP335,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 80.95%.
14. Jika  membeli  BJE410  dan  JK60,  maka akan  membeli  BM250,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar
80.00%.
15. Jika  membeli  CH550  dan  TT925,  maka akan  membeli  CP335,  dengan  nilai prosentase confidence adalah  sebesar 80.00%.

## V. Kesimpulan
Pada bab ini terdiri dari kesimpulan dan saran.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  diambil  kesimpulan  terhadap  tiga  rule tertinggi yang dapat
dipakai
dalam mempromosikan  barang  yang  dijual,  tiga  rule tertinggi tersebut adalah:
1. Jika  membeli  barang  Toaster  dengan  tipe TT  925,  maka  juga  akan  membeli  Cooker dengan tipe CP335, dengan tingkat prosentase yang didapat sebesar 35,20%.
2. Jika  membeli  barang  Bread  maker  dengan tipe  BM  250,  maka  juga  akan  membeli Juicer dengan tipe BJE 410, dengan tingkat prosentase yang didapat sebesar 31,43%.
3. Jika  membeli  barang  Cooker  dengan  tipe CP  335  dan  Bread  maker  tipe  BM  250,
maka juga akan membeli Juicer dengan tipe BJE  410,  dengan  tingkat  prosentase  yang didapat sebesar 21,13%. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan,  dengan  mengetahui  prosentase penjualan,  maka  akan  berkaitan  erat  dengan stok  barang,  dimana  perusahaan  harus  lebih peka terhadap tingkat penjualan setiap barangnya  dan  harus  dapat  menyediakan barang tersebut sesuai dengan tingkat permintaan  yang  tinggi,  hal  ini  dimaksudkan
agar  perusahaan  tersebut  tidak  mengalami kekosongan  suatu  barang  yang  pada  akhirnya akan  mempengaruhi  tingkat  penjualan.  Agar penelitian  ini  bisa  ditingkatkan,  berikut  adalah saran-saran yang diusulkan:
1. Data yang di pakai di harapkan menggunakan  data  yang  terbaru,  karena hasilnya  dapat  di  pakai  untuk  strategi pemasaran.
2. Beberapa  strategi  pemasaran  yang  dapat dilakukan dengan adanya hasil dari aturan asosiasi  ini  adalah  dengan  memberikan discount untuk setiap barang kedua yang dibeli.
3. Agar  lebih  memperhatikan  stok  barang karena akan mempengaruhi tingkat penjualan.
4. Agar  lebih  memperhatikan  dimensi  atau jumlah item pada data  set, karena  akan membutuhkan  ruang  yang  banyak  untuk penyimpanan  hitungan support untuk setiap item.
5. Agar lebih memperhatikan rata-rata panjang  transaksi,  karena  lebar  transaksi akan meningkatkan kepadatan data set .
6. Penelitian semacam ini dapat dikembangkan  pada  unit  bisnis  serupa atau  yang  lain.  Penelitian  ini  juga  dapat dikembangkan  dengan  algoritma  aturan asosiasi  yang  lain,  seperti  algoritma quantitative association rule dan algoritma generalized association rule .

## Daftar Pustaka
Agrawal,  R.  dan  et  all.  (2011).  Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases, Diakses pada tanggal 20 Desember  2011  ( http://rakesh.agrawal- family.com/papers/sigmod93assoc.pdf ).
Amiruddin,  dan  et  all.  (2011).    Penerapan Association Rule Mining Pada Data Nomor Unik  Pendidik  Dan  Tenaga  Kependidikan Untuk  Menemukan  Pola  Sertifikasi  Guru, diakses  pada  tanggal  20  Desember  2011 (http://  digilib.its.ac.id/public/ITS-Master- 10465-Paper.pdf)
Bramer,  Max.  (2007). Principles  of  Data Mining . London: Springer.
Gorunescu,  Florin  (2011). Data  Mining: Concepts, Models, and Techniques . Verlag Berlin Heidelberg: Springer
Han,  J.  dan  Kamber,  M.  (2006). Data  Mining Concept  and  Tehniques .  San    Fransisco:
Morgan Kauffman.
Kusrini,  dan  Luthfi,  Emha.  Taufiq.  (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Publishing.
Larose, Daniel. T. (2005). Discovering Knowledge  in  Data .  New  Jersey:  John Willey & Sons, Inc.
Lee,  Finn.  S.  dan  Santana,  Juan  (2010).  Data Mining  :  Meramalkan  Bisnis  Perusahaan. Jakarta: Elex Media Komputindo
Liao. (2007). Recent Advances in Data Mining of  Enterprise  Data:  Algorithms  and Application.  Singapore:  World  Scientific
Publishing Oktoria,  Rahma,  dan  et  all,  (2010) Content Based Recommender System Menggunakan Algoritma Apriori. Konferensi Nasional Sistem dan Informatika: Bali, diakses pada tanggal 24 Desember 2011 ( http://yudiagusta.files.wordpress.com/201 0/09/124-129-knsi2010-021-content- based-recommender-system- menggunakan-algoritma-apriori.pdf )
Rapid-I  GmbH.  (2010). Rapid  Miner  User Manual . Dortmund: Rapid-I GmbH
Santoso,  Budi  (2007).  Data  Mining  Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis.
Yogyakarta: Graha Ilmu
Susanto,  Sani  dan  Suryadi,  Dedy.  (2010).
Pengantar Data  Mining :  Menggali Pengetahuan Dari Bongkahan Data. Yogyakarta :  Andi Publishing Cahyani Budihartanti, memperoleh gelar magister  Ilmu  Komputer  dari  Program  Studi Ilmu  Komputer,  dari  sekolah  Pascasarjana STMIK Nusa Mandiri tahun 2012, sebelumnya  memperoleh  gelar  sarjana  ilmu komputer di STMIK Nusa  Mandiri  pada tahun
2009.  Aktivitasnya  saat  ini  selain  sebagai karyawan pada sebuah perusahaan swasta juga sebagai  tenaga  pengajar  pada  STMIK  Nusa Mandiri  untuk  mata  kuliah  Sistem  Pakar, Database  Management  Sistem,  Penelitian Sistem  Informasi,  E-Commerce  dan  Rekayasa Perangkat
Lunak.