DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936

## ANALISIS DALAM MENENTUKAN STOK BARANG MASUK DARI SUPPLIER PADA BLIBLI.COM MEDAN MENGGUNAKAN METODE ASSCOATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI
Delima Sitanggang 1) , Oktoberto Perangin-angin 1), Esther Mayorita Nababan 1 ), Meri Natasia Napitupulu 1 ), Evta Indra 1 )
1 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Medan email: delimasitanggang@unprimdn.ac.id, oktobertoperanginnangin10@gmail.com, esthernababan033@gmail.com, merrynatasya4@gmail.com, evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
The  divisions  that  support  the  service  production  business  continue  to  be  developed,  so  as  to  provide more  benefits  for  the  organizers.  One  part  that  continues  to  be  researched  is  the  determination  of suppliers of goods for production companies, because a good supplier will not only maximize cooperative relations,  but  also  supply  quality  raw  materials,  as  well  as  provide  convenience  in  the  process  of importing goods. in the previous calculations the minimum support value that had been determined was 3.5%,  so  the  researcher  formed  1  itemset  where  the  support  value  met  the  percentage  in  the  category (accessories  5.8%),  (cigarette  11.4%),  (cooking  ingredients  23.1%),  (electronic  30.9%),  (food  28.1%), (gagdet,46.6%), (healthy&beauty 12.4%), and y(kids&baby 4.2%) , in the formation of 2  itemsets where those  containing  A  are  combined  with  those  containing  item  B  which  fulfill  the  percentages  on (electronics,  food  19.3%)  ,  (gadgets,  cooking  ingredients  23.9%),  (gagdet,  electronics  37.6%)  ,  and (gagdet, food 19.3%) in the formation of 3 itemsets with support (A,B,C) there is no item value that meets the minimum support value and for the minimum confidence value in this study 40% in the establishment of a rule or association of 2 itemsets that meet confidence (cigarettes, kids baby 52.6%), and (kids babies, accessories  47.6%),  for  the  establishment  of  a  3  itemset  association  rule  that  meets  the  minimum confidence  value  (kids  babies,  electronics,  accessories  47.6%),  (kids  baby,  fozen  food,  accessories 47.6%), (food, gadgets, kids baby 95.2%), (kids baby, fozen food, cooking ingredients 47.6%).

## Keywords: Apriori Algorithm, Association rule, stock, data transactions

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat ini  menawarkan  berbagai  kemudahan  terhadap banyak hal, termasuk industri jasa atau produksi [1]–[9]. Pihak penyelenggara ataupun organisasi akan  memperoleh  keuntungan  lebih  dari pertumbuhan berkelanjutan komponen pendukung industri jasa produksi [10] .
Pembelajaran  mesin,  klasifikasi  pola, statistik,  basis  data,  dan  visualisasi  semuanya digunakan  dalam  penambangan  data  untuk mengekstraksi  informasi  dari  kumpulan  data besar.  Selain  itu,  data  mining  adalah  metode untuk  mengekstraksi  informasi  terkait  dari kumpulan data besar dengan menemukan pola di dalamnya [11]–[13] .
Ketersediaan  bahan  baku  merupakan salah satu faktor penting yang harus diperhatikan agar proses produksi dapat berlangsung.  Upaya  yang  dapat  dilihat  kukan perusahaan  dalam  memenuhi  kebutuhan  bahan baku  yaitu  bekerja  sama  dengan supplier [14] . Pertukaran  untuk  meminta  MUA  → Premium Delux Paket  adalah  41,3%  sehingga  cenderung diselesaikan dengan menggunakan teknik aturan association  rule dan  melihat  rata-rata  setiap kelompok  yang  berdampak  paling  besar menggunakan  perhitungan  yang  disimpulkan [15], [16] .
Berdasarkan data dari pesanan sebelumnya,  algoritma  ini  membuat  kombinasi item  dengan  nilai  frekuensi.  Algoritma  apriori
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
adalah  algoritma  yang  paling  terkenal  untuk menentukan  pola  frequensi  tinggi.  Dalam penelitian  ini,  hasil  algoritma  apriori  dapat digunakan  untuk  menjadi  bahan  pertimbangan dalam membuat strategi pemasaran, pengoptimalan  penjualan,  serta  sebagai  bahan pertimbangan  untuk  melakukan  penyetokan ulang  algoritma  apriori  adalah  salah  satu algoritma  pada  data  mining  untuk  mencari frequent  item-item set pada  transaksional database .  Algoritma  apriori  pertama  kali diperkenalkan  oleh Agarwal dan Srikant untuk mencari frequent tertinggi  dari  suatu database
dan sekumpulan data [17]–[21] . Proses normalisasi  digunakan  untuk  menilai  signifikasi atribut data dan mengubanya agar sesuai dengan rentang yang ditentukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan melalui beberapa tahapan prosedur kerja, adapun prosedur kerja penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Prosedur Kerja
Seperti dapat dilihat pada gambar diatas. Prosedur  kerja  tersebut  diantaranya  adalah  pra pemrosesan  dengan  memilih,  menormalkan, dan  mentransformasikan  data  yang  dilanjutkan dengan  menggunakan  metode  pengumpulan data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi  observasi,  wawancara,  dan  kajian pustaka.
Algoritma  apriori  digunakan  pada  tahap selanjutnya  untuk  membantu  penerapan  metode aturan  asosiasi,  dan  tahap  terakhir  menentukan aturan untuk memecahkan masalah penelitian.

## 2.1 Pre-processing
Untuk  mendapatkan  hasil  terbaik  dari data  mining,  tahapan  yang  dikenal  sebagai  pre- processing sangatlah penting. Algoritma berjalan lebih  cepat  saat  data  diproses  terlebih  dahulu. Normalisasi  adalah  salah  satu  langkah  pra- pemrosesan.

## 2.1.1 Memilih Data
Tahap  memilih  data  merupakan  tahap penting  yang  dilakukan  untuk mengubah data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber menjadi  informasi  yang  digunakan  untuk penanganan lebih lanjut.

## 2.1.2 Normalisasi Data
Signifikansi  atribut  data  harus  tetap dalam rentang yang ditentukan untuk dinormalisasi.  Tujuan  dari  normalisasi  untuk memastikan  bahwa  setiap  kolom  dalam  tabel ditugaskan  dengan  benar  dan database hanya memiliki satu kolom setiap nama dan nilai [22]. 2.1.3 Transformasi Data
Data mining merupakan sebuah inti dari proses Knowledge  Discovery  In  Database (KDD) .  Meliputi  dugaan  algoritma  yang mengeksplor  data,  membangun  model  dan menentukan pola yang belum diketahui [23] .

## 2.2 Identifikasi Association rule
Sebuah  pendekatan  untuk  penambangan data  yang  dikenal  sebagai  aturan  asosiasi
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
mencari urutan asosiatif antara berbagai kombinasi  item. Association  rule atau  aturan asosiasi, tidak lepas dari analisis asosiasi dimana konsep sebab akibat atau antecedant-consequent menjadi  poin  penting  dalam  menghasilkan aturan-aturan asosiasi [24] .

## 2.3 Perhitungan  Menggunakan  Algoritma Apriori
Enam  langkah  dari  algoritma  apriori disebut  sebagai  iterasi  atau  lintasan:  cari  tahu berapa  banyak  dukungan  yang  dimiliki  setiap kandidat  k- itemset dengan  membuat itemset . Mengamati  kumpulan  data  dan  menentukan jumlah  transaksi  yang  berisi  semua  item  dalam kumpulan memberikan dukungan untuk kumpulan k-item potensial [16] .
Association  rules salah  satu  tugas  data mining  deskriptif  yang bertujuan  untuk menemukan  aturan  asosiasi  antar  item  data adalah  aturan  asosiasi.  Mengetahui  seberapa sering  kombinasi  item  muncul  dalam database juga  dikenal  sebagai  pola  yang  sering  adalah langkah paling  penting dalam mengembangkan aturan asosiasi [25], [26] .
Menggunakan aturan asosiasi, algoritma apriori  mencari  kumpulan  item  yang  sering. Algoritma apriori menggunakan strategi pencarian  level-wise  dimana  (k+1)- itemset diperoleh  dari  k- itemset .  Prosedur  ini  diulang sampai  tidak  ada  lagi  kemungkinan  kombinasi [27], [28] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memiliki stok barang masuk yang dapat ditawarkan  pada  customer  untuk  menentukan stok barang masuk dari supplier . Data jenis-jenis stok barang masuk dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis Stok Barang Masuk
No ID Kate- gori Kategori Items 1. IK01 Health & Beauty Pasta gigi, shampoo, molto, sunglight, lifebuoy, sabun cuci muka. 2. IK02 Electronics Printer, infokus, handset, earphone. 3. IK03 Gadget Handphone, tablet, laptop 4. IK04 Cookingng Ingredients Minyak goreng, snack 5. IK05 Food Susu, mie instan, minuman kaleng 6. IK06 Fashion Alat-alat kecantikan, bedak, parfum, anting, hand body 7. IK07 Cigarette Rokok, rokok elektrik 8. IK08 Kids & Baby Baju anak-anak, bedak bayi, dan perlengkapan bayi 9. IK09 Accessories Wifol, pembasmi serangga, one push vape, hit 10. IK10 Frozen Food  Nugget, eskrim 11. IK11 Pet Food Makanan burung, anjing kucing 12. IK12 Books Buku-buku pelajaran, novel 13. IK13 Automotive Alat-alat sparepart motor dan mobil Kajian pemesanan barang masuk menggunakan  data  transaksi  yang  diarsipkan sejak  3  januari  2019  hingga  30  desember  2021. Seperti  halnya  setiap  transaksi  yang  dilakukan pada hari dan tanggal yang sama di satukan data selama  3  (tiga)  tahun  sebanyak  497  data  yang sudah  diolah  dan  disatukan  dengan  tujuan mempermudah  pengolahan  data  agar  tidak terlihat  ambigu  atau  kurang  jelas.  Gambar  arsip data transaksi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsip Data Transaksi Pemesanan
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
Langkah  selanjutnya  adalah  mengurutkan data transaksi ke dalam algoritma apriori setelah data selesai diproses.

## 3.1.   Pembentukan 1 itemset
Pada  perhitungan  algoritma  apriori  penting tidaknya  suatu  aturan  asosiasi  dapat  diketahui dengan  dua  parameter support dan confidience . Sebelum  melakukan  perhitungan  K1,  terlebih dahulu  tentukan  nilai  bantuan  dasar  atau  angka dan  nilai  kepastian  dasar.  Membentuk  K1,  atau satu set item sebagai berikut:
Langkah  pertama  pada  penelitian  ini  nilai minimum confidence dan support masing- masing adalah 40% dan 3,5%. Tabel data itemset ditunjukkan  pada  Tabel  2  untuk  setiap  nilai support :
Tabel 2. Hasil Perhitungan 1 itemset
Items Jumlah Transaksi Yang Mengandung Item Support Accessories 29 5,8% Automotive 1 0,20% Books 1 0,20% Cigarete 57 11,4% Cooking Ingridients 115 23,1% Electronic 154 30,9% Fashion 1 0,20% Food 140 28,1% Frozen Food 16 3,21% Gagdet 232 46,6% Healthy&Be auty 62 12,4% Kids&Baby 56 4,2% Pet Food 1 0,20%
Nilai  support  untuk  setiap  item  dapat dilihat  pada  tabel  diatas.  Setelah  mengerjakan nilai bantuan, semuanya memenuhi nilai bantuan yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Alhasil,
perhitungan  bisa  dilanjutkan  untuk  menentukan kombinasi dua item.

## 3.2 Pembentukan 2 itemset
Pada  titik  ini,  semua  item  digabungkan menjadi dua kombinasi berbeda, yang tercantum dalam  daftar  ini  sebagai  item  A  dan  B.  Hasil perhitungan  kedua itemset ditunjukkan  pada Tabel 3:
Tabel 3. Hasil Perhitungan 2 itemset No Items Jumlah Transaksi Yang Mengandung Item Support 1 Gadget , Electronic 41 8,20% 2 gadget,cooking ingredients 26 5,20% 3 electronic,food 21 4,20% 4 Gadget , Food 21 4,20%
Hasil  dalam  perhitungan  2  seperti  yang terlihat  pada  tabel  diatas,  kombinasi  atau pembentukan  dua itemset menghasilkan  satu aturan  asosiasi.  Proses  perhitungan  dihentikan hingga  terbentuk dua itemset karena  tidak  dapat membentuk kombinasi lagi.

## 3.3 Implementasi Apriori pada Python
Pada  titik  ini,  library  pandas  diimpor untuk  menampilkan  kumpulan  data,  dan pembacaan  kumpulan  data  excel  berlanjut. Gambar 3 menggambarkan hasil output .
Gambar 3. Output Read File
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
Skrip berikut ini digunakan untuk mengimplementasikannya  secara  apriori  pada Python dengan  nilai  dukungan  minimum  35% setelah membaca dataset dan menghasilkan hasil yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Output Nilai Support 1 Itemset
Pada  tahap  ini  langkah  yang  telah  di ambil  adalah  mengimport  library  pandas  untuk menampilkan  1  informasi itemset yang  sudah met  help  dan  dilanjutkan  dengan  perusing dataset yang berhasil.
Gambar 3.5 menggambarkan hasil membaca. df  =  pd. Dataframe adalah  perintah untuk  menampilkan  satu  set  item  dengan dukungan untuk sembilan set item.
Gambar 5. Output Nilai Support 2 Itemset
Pada  titik  ini,  library  panda  diimpor untuk  menampilkan  dua  data  kumpulan  item yang  telah  menerima  dukungan,  dan  membaca kumpulan  data  Excel  berlanjut.  df  =  pd dataframe adalah  perintah  yang  menampilkan dua  kumpulan  item  dengan  dukungan  untuk empat kumpulan item.

## 3.5 Pembentukan Rule Asosiasi
Gambar 6 menggambarkan nilai penentuan  urutan  asosiasi,  nilai  tampilan  hasil
konversi,  nilai  dukungan  perusahaan,  dan  nilai confidence dari himpunan item aturan asosiasi 1. Aturan dibuat pada tahap ini.
Gambar 6. Nilai Support 1 Itemset
Pada titik ini, nilai kepercayaan ditentukan  dengan  menggunakan  aturan  atau urutan asosiasi. Gambar 7 dan 8 menggambarkan  klasifikasi  nilal-nilai  support dan  nilai confidence yang  dibentuk  dari pembentukan 2 itemset association rule s.
Gambar 7. Nilai support 2 itemset
Ada  tiga  urutan  asosiasi  yang  diperoleh dari  kumpulan itemset 2,  dan  perhitungan menunjukkan bahwa empat urutan asosiasi telah dihasilkan.
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
Gambar 8. Nilai confidence 2 itemset
Setelah perhitungan nilai confidence , sejumlah  kombinasi  yang  tidak  memenuhi  nilai confidence minimum diterapkan. Nilai kepercayaan  yang  diterapkan  adalah  40%; akibatnya,  nilai  kepercayaan  minimum  akan dihapus untuk kombinasi yang tidak mencukupi. Gambar  8  menggambarkan  hasil confidence untuk pembentukan aturan asosiasi.
Rekomendasi paket pernikahan yang memiliki  dukungan  minimal  3,5  persen  dan kepercayaan  40  persen  tunduk  pada  aturan  atau perintah asosiasi berikut:
1. Jika pesanan stok barang masuk gadget maka akan memesan juga cooking ingredients.
2. Jika  pesanan  stok  barang  masuk electronics maka akan memesan juga food.
3. Jika pesanan stok barang masuk gadget maka akan memesan juga electronics.
4. Jika pesanan stok barang masuk gadget maka akan memesan juga food

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  stok  barang  masuk  pada blibli.com  Medan.  Penelitian  ini  menggunakan metode algoritma apriori untuk menentukan stok barang  masuk.  Terdapat  4  stok  barang  masuk yaitu gadget dan cooking ingredients yang sering  dipesan  oleh customer. Terdapat  data
transaksi  pemesanan  sebesar  8,20%  untuk kategori electronics dan food terdapat  data transaksi  pemesanan  sebesar  5,20%  untuk kategori gadget dan electronics .  Terdapat  data transaksi  pemesanan  sebesar  4,20%  dan  untuk kategori gadget dan food terdapat data  transaksi pemesanan sebesar 4,20%.
5. REFERENSI
[1] V.  M.  M.  Siregar  and  E.  D.  Siringo- Ringo,  “Decision  Support  System  to Determine  Scholarship  Recipients  Using the  Electre  Method,” COSTA J. (Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) ,
vol. 1, no. 2, pp. 39–49, 2023.
[2] V. M. M. Siregar, K. Sinaga, E. Sirait, A. S. Manalu, and M. Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An Artificial  Neural  Network  Approach,”
IOTA ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  273–282,  2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[3] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[4] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[5] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on
Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[6] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M.  Siregar,  and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa  based  approach,” IOTA ,  vol.  01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi:
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
10.31763/iota.v1i4.501.
[7] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  “Decision  Support System  for  Determining  the  Priority  of Procurement  of  Goods  with  Electre Method,” Comput. Sci. Technol. Appl. J. , vol. 1, no. 2, pp. 49–59, 2023.
[9] A.  S.  Manalu,  I.  M.  Siregar,  N.  J.
Panjaitan,  and  H.  Sugara,  “RANCANG BANGUN  INFRASTRUKTUR  CLOUD COMPUTING  DENGAN  OPENSTACK PADA JARINGAN LOKAL MENGGUNAKAN  VIRTUALBOX,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p. 303, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.335.
[10] L.  Utari  and  R.  Agustriani,  “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting Untuk  Merekomendasikan  Penentuan Supplier Bahan Baku Kertas,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 1, pp. 43–52, Sep. 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.3.
[11] P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  Mining Decision  Tree  Dengan  Classification Error  Untuk Seleksi  Calon  Anggota  Tim Paduan  Suara,” Innov.  Res.  Informatics , vol.  1,  no.  2,  pp.  63–69,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[12] J.  Gladju,  B.  S.  Kamalam,  and  A. Kanagaraj,  “Applications  of  data  mining and  machine  learning  framework  in aquaculture  and  fisheries:  A  review,”
Smart Agric. Technol. , vol. 2, p. 100061, Dec. 2022, doi: 10.1016/j.atech.2022.100061. [13] T. Uçar and A. Karahoca,
“Benchmarking  data  mining  approaches for traveler  segmentation,” Int.  J.  Electr.
Comput.  Eng. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  409– 415, 2021, doi: 10.11591/ijece.v11i1.pp409-415. [14] N.  A.  Sinaga  and  A.  T.  Purba, “Penerapan  Algoritma  C.45  Untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan
Mahasiswa  Terhadap  Politeknik  Bisnis Indonesia,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 245–254, 2021.
[15] D. Sitanggang, N. A. Br S. Muham, S. H. Rangkuti,  S.  P.  Zalukhu,  and  E.  Indra, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK REKOMENDASI PAKET PERNIKAHAN
MENGGUNAKAN METODE  ALGORITMA  APRIORI,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p. 130, Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.509.
[16] W.  Aprianti,  K.  A.  Hafizd,  and  M.  R. Rizani, “Implementasi Association Rules dengan  Algoritma  Apriori  pada  Dataset Kemiskinan,” Limits  J.  Math.  Its  Appl. , vol.  14,  no.  2,  p.  57,  2017,  doi: 10.12962/limits.v14i2.2933.
[17] I. Firnando, V. Wijaya, E. Yanto, and D. Jollyta, “Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting Pada Transaksi
Penjualan,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 3, pp. 25–29, 2019.
[18] M.  D.  Febrianto  and  A.  Supriyanto, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Produk,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol. 9,  no.  6,  p.  2010,  Dec.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5230.
[19] M.  Safar  and  I.  Suana,  “PENERAPAN
ALGORITMA APRIORI DALAM
ANALISIS  DATA  PENJUALAN  DI KOPERASI  CENDEKIA  MAN  INSAN
CENDEKIA  JAMBI,”  vol.  2,  no.  1,  pp. 187–193, 2021.
[20] Lismardiana,  H.  Mawengkang,  and  E. Budhiarti  Nababan,  “Pengembangan
Algortima  Apriori  Untuk  Pengambilan Keputusan,” Jurnalteknologi Informasidan  Komun. ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 110–121, 2015.
[21] S. P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in
DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.936
libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[22] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k-means clustering  toward  students  profile  model drop  out  potential,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1007,  p.  012049,  Apr.  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1007/1/012049.
[23] A.  M.  Husein,  M.  Harahap,  S.  Aisyah, W.  Purba,  and  A.  Muhazir,  “The implementation  of  two  stages  clustering (k-means  clustering  and  adaptive  neuro fuzzy inference system) for prediction of medicine need based on medical data,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 978, p. 12019, Mar. 2018, doi:
10.1088/1742- 6596/978/1/012019.
[24] D.  Sitanggang et  al. ,  “Diagnosing chicken  diseases  using  fuzzy  Tsukamoto web-based  expert  system,” IOP  Conf. Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  505,  no.  1,  p. 012086,  Jul.  2019,  doi:  10.1088/1757- 899X/505/1/012086.
[25] Ristianingrum and Sulastri, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” pp. 372–382, 2017.
[26] M. S. Sandy, H. Setiawan, U. Indahyanti, F.  Sains,  and  D.  Teknologi,  “Analisis Data Mining Produk Retail Menggunakan  Metode  Asosiasi  Dengan Menerapkan  Algoritma  Apriori,”  vol.  4, no. 2, pp. 384–391, 2023.
[27] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan  Obat  menggunakan  Algoritma
Apriori,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri
Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  35,  2019,  doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[28] A.  SUBHAN,  “PENERAPAN  DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POTENSI  HUJAN  HARIAN  DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
NAIVE  BAYES,”  Universitas  Dian Nuswantoro, 2017.