## 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.v5i2.2934

## Penerapan Data Mining Menggunakan Task Market Basket Analysis Pada Transaksi Penjualan Barang di AB Mart dengan Algoritma Apriori
Andreas Lewis 1,* , Muhammad Zarlis 2 , Zakarias Situmorang 3
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
3 Universitas Katolik Santo Thomas Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* lewis.munthe@gmail.com, 2 m.zarlis@yahoo.com, 3 zakaria65@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: lewis.munthe@gmail.com
Abstrak− Data  Mining  adalah  proses  mengekstrasi  informasi  atau  sesuatu  yang  yang  menarik  dari  data  yang  ada  didalam database  sehingga  menghasilkan  informasi  yang  berharga  dengan  menggunakan  teknik-teknik  seperti clustering ,  estimasi, deskripsi,  dan  lain-lain.  Berdasarkan  observasi  di  AB  Mart  ada  sebanyak  44  item  produk  yang  datanya  tidak  terungkap. Permasalahan  ini  akan  dipecahkan  menggunakan  analisis  data  mining.  Tujuan  penelitian  iniMelakukan  penerapan market basket analysis pada transaksi penjualan barang di AB Mart dengan algoritma apriori. Penelitian ini menggunakan susunan kerangka kerja yang jelas tahapannya yaitu Identifikasi masalah, Studi Literatur, Pengumpulan Data, Perhitungan & Analisis Kaidah  Asosiasi dengan  algoritma  apriori,  pembentukan  kaidah  asosiasi  dan  pembuatan laporan.  Hasil  transaksi penjualan AB  Mart  pada  bulan  Agustus  menghasilkan  atau  men-generate  hubungan  antar  item  produk  belanja  dimana  %  pembelian Pepsodent 115%, Frisian Flag 96%, Gula Pasir 96%, Indomilk 93%, dam Beras jempol 91%. Kesimpulan dari penelitian ini menggunakan software  Weka dengan  algoritma  apriori    dimana  menghasilkan  hubungan  asosiasi  antara  barang  pepsodent dengan jumlah transaksi yang dibeli.
Kata Kunci: Data Mining; Market Basket Analysis; Algoritma Apriori
Abstract− Data Mining is the process of extracting information or something interesting from the data in the database so as to produce valuable information using techniques such as clustering, estimation, description, and others. Based on  observations at  AB  Mart,  there  were  44  product  items  whose  data  was  not  revealed.  This  problem  will  be  solved  using  data  mining analysis. The purpose of this research is to apply market basket analysis to the sale of goods at AB Mart with the a priori algorithm.  This  research  uses  a  clear  structure  of  the  framework,  namely  problem  identification,  literature  study,  data collection, calculation & analysis of association rules with a priori algorithm, forming association rules and making reports . The results of the sales transaction of AB Mart in August resulted in or generated relationships between shopping product items where the% purchase of Pepsodent was 115%, Frisian Flag 96%, Sugar 96%, Indomilk 93%, and Nasi Jempol 91%. The conclusion of this research is using Weka software with a priori algorithm which produces an association relationship between pepsodent goods and the number of transactions purchased.
Keywords : Data Mining; Market Basket Analysis; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
AB Mart beralamat di Jl. Batang Hari, Kuamang Kuning 1 SPA merupakan salah satu minimarket yang bergerak dalam bidang penjualan yang cukup lengkap, seperti kebutuhan pokok sehari-hari, makanan, minuman, peralatan rumah tangga, dan lainnya yang ditempatkan pada rak-rak atau etalase. Adapun permasalahan yang terjadi yang peneliti  dapat  dari  Ibu  Enggar  Yuliawati  sebagai  pemilik  toko  saat  melakukan  wawancara,  diantaranya penempatan  barang  yang  belum  sesuai  dengan  perilaku  kebiasaan  konsumen  dalam  membeli  barang  secara bersamaan  dalam  satu  waktu.  Sehingga  membuat  konsumen  menanyakan  dimana  posisi  barang  yang  mereka butuhkan serta akan mengalami keterlambatan dalam proses pembelian[1].
Berdasarkan  data  yang  didapat  dari  pemilik  AB  Mart  gabungan  dari  bulan  Agustus  dan  Oktober  2018, terdapat  produk  makanan  ringan    dengan  pembelian  sebesar  57%,  sabun  mandi  dengan  merk  lifebouy  dengan pembelian sebesar 25%, produk pasta gigi dengan merk pepsodent dengan pembelian sebesar 45% dan  produk susu dengan merk frisian flag sebesar 47%, susu dengan merk indomilk sebesar 43% [2]. Hal tersebut dibuktikan dengan persentase akurasi gabungan Agustus dan Oktober pada gambar di bawah ini :
0% 100% Makanan Ringan Lifebouy Pepsodent Frisian Flag Indomilk 57% 25% 45% 47% 43% Gabungan Agustus Dan Oktober 2018 % Pembelian

## 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.v5i2.2934
Selain  itu,  produk  seperti  pembelian  beras  untuk  perbulan  hanya  didapat  sebesar  16%  ,  dimana  untuk produk  ini  pembeliannya  secara  berkala  atau  sistem  pembeliannya  hanya  satu  kali  dalam  sebulan  ( packing karung).  Sedangkan  item  produk  pada  AB  Mart  ini  ada  50  item,  berarti  ada  sebanyak  44  item  produk  yang datanya tidak terungkap. Permasalahan ini akan dipecahkan menggunakan analisis data mining[3].
Data  Mining  adalah  proses  mengekstrasi  informasi  atau  sesuatu  yang  yang  menarik  dari  data  yang  ada didalam  database  sehingga  menghasilkan  informasi  yang  berharga  dengan  menggunakan  teknik-teknik  seperti clustering , estimasi, deskripsi, dan lain-lain. Market Basket Analysis (MBA) ini memiliki banyak alternatif solusi yang  dapat  dipilih  sesuai  dengan  kondisi  yang  dimiliki  oleh  pemilik  bisnis[4].  Apriori  adalah  salah  satu algoritma  yang  kerap  digunakan  pada  metode market  basket  analysis untuk  menemukan  pola  asosiasi  dengan tingkat  kepercayaan  tertentu  melalui  minimum support dan  minimum confidence [5] . Sehingga output yang dihasilkan  dapat  membantu  pihak  minimarket  dalam  penempatan  barang.  Algoritma Apriori tetap  menjadi algoritma  yang  paling  banyak  diterapkan  untuk  data  mining  karena  mudah  dipahami  dan  diterapkan  bila dibandingkan dengan algoritma yang lainnya yang memang diterapkan untuk proses association rule [6]. Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  data  mining  ini  nantinya  dijadikan  suatu  pengetahuan  baru  yang digunakan pihak minimarket untuk mengetahui barang apa yang biasa dibeli bersamaan, maka dapat menata rak- rak  barangnya  sesuai  informasi  dan  pengetahuan  yang  telah  didapatkannya  dalam  sebuah  area  yang  saling berdekatan[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Untuk  membantu  dalam  penyusunan  penelitian  ini,  maka  perlu  adanya  susunan  kerangka  kerja  ( frame  work ) yang  jelas  tahapan  –  tahapannya.  Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja penelitian yang digunakan dapat dilihat pada gambar 1[8] :
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian yang telah digambarkan diatas, maka dapat diuraikan pembahasan masing–masing tahapan dalam penelitian adalah sebagai berikut[9] : 1. Identifikasi Masalah
Tahap  pertama  dalam  penelitian  adalah  mengidentifikasi  masalah  yang  terdapat  pada  minimarket AB  Mart adalah  pola  penataan  barang  yang  belum  berorientasi  pada  kecenderungan  pola  pembelian  konsumen. Masalah  –  masalah  yang  ada  akan  dipecahkan  mengunakan  data  mining  dengan  algoritma Apriori metode market basket analysis .
2. Studi Literatur
Tahap  kedua  dalam  penulisan  penelitian  ini  adalah  studi  literatur  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan bahan referensi mengenai Data Mining terutama bagaimana sebuah Algoritma Apriori bisa digunakan dalam mempelajari Market Basket Analysis dari berbagai buku, e-book , jurnal, paper , artikel dan beberapa referensi lainnya yang ada diperpustakaan STIKOM DB JAMBI.
3. Pengumpulan Data
Studi Literatur Pengumpulan Data Perhitungan & Analisis Kaidah Asosiasi  Dengan Algoritma Apriori Pembentukan Kaidah Asosiasi Pembuatan Laporan

## 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.v5i2.2934
Pada  pengumpulan  data,  penulis  melakukan  pengamatan  langsung  ke  lapangan  dan  melakukan  wawancara pada pemilik AB Mart : a. Pengamatan Langsung ( Observation )
Penelitian  dengan  metode observation ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap objek yang akan diteliti yang bertujuan untuk memperkuat data, mengetahui serta mendapatkan informasi secara langsung bagaimana penataan barang AB Mart. Data transaksi diperoleh dari AB Mart digunakan dalam penelitian berupa data transaksi penjualan yang terjadi dalam kurun waktu 2 bulan operasional AB Mart Agustus dan Oktober 2018.
b. Wawancara ( Interview )
Penulis melakukan tanya jawab secara langsung kepada pemilik AB Mart.
4. Perhitungan & Analisis Kaidah Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Pada  Tahap  keempat  penulis  melakukan  perhitungan  dengan  algoritma Apriori .  Tahapan  dalam  algoritma Apriori adalah  menentukan  minimum support dan  minimum confidence untuk  menentukan  seberapa  kuat kaidah  asosiasi  yang  akan  dicari,  mencari frequent  itemset yang  memenuhi  minimum support yang  telah ditetapkan,  dan  menghitung confidence dari  masing-masing frequent  itemset ,  lalu  mencari frequent  itemset yang memenuhi minimum confidence yang telah ditetapkan[10].
5. Pembentukan Kaidah Asosiasi
Tahap  kelima  dalam  penelitian  adalah  membentuk  kaidah  asosiasi  dari  hasil  perhitungan  yang  telah dilakukan. Setelah semua frequent itemsets ditemukan, dapat langsung dibentuk kaidah asosiasi dari frequent itemsets yang  ada.  Kaidah  asosiasi  yang  dicari  adalah  kaidah  asosiasi  yang  memiliki  asosiasi  kuat,  yaitu kaidah-kaidah  asosiasi  yang  memenuhi  nilai  minimum support dan  minimum confidence .  Kaidah  asosiasi yang telah didapatkan dapat digunakan sebagai  acuan untuk  melakukan pola perbaikan dalam penataan dan untuk  meningkatkan  penjualan  barang  di  minimarket  AB  Mart  dengan  berorientasi  pada  item-item  yang sering dibeli secara bersamaan[11].
6. Pembuatan Laporan
Pada tahapan terakhir dari proses penelitian ini adalah penyusunan laporan penelitian dengan menggunakan teknik pengumpulan data primer dan data sekunder, sehingga menjadi laporan penelitian yang sesuai dengan analisis yang sedang diteliti.
7. Rumus dan langkah menghitung support dan confidence
𝑆𝑈𝑃𝑃𝑂𝑅𝑇 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% (1) 𝐶𝑂𝑁𝐹𝐼𝐷𝐸𝑁𝐶𝐸 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥100% (2)
Disini  dapat  dilihat  untuk  mendapatkan  nilai support yaitu  jumlah  transaksi  yang  mengandung  A  dan  B dibagi  jumlah  seluruh  transaksi  kemudian  dikali  100%.  Begitu  juga  dengan  cara  mendapatkan  nilai confidence yaitu jumlah transaksi  yang mengandung A dan B  dibagi Jumlah transaksi  yang mengandung A dikali 100%[12]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukannya analisis asosiasi dengan menggunakan tools WEKA, maka didapatlah hasil yang berbeda- beda tiap periode. Perbandingan hasil analisis dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 1. Perbandingan Data Penjualan Parameter Gabungan  Agustus  dan Oktober Agustus Oktober Rule Pepsodent,  Frisian  Flag, Indomilk Pepsodent,  Frisian  Flag,  Gula Pasirkg, Indomilk, beras Jempol Pepsodent,  Frisian  Flag, Indomilk, Chil Instances 800 397 403 Support 0,1 0,1 0,1 Confidence 0,9 0,9 0,9 Jumlah Item Pepsodent = 102 Frisian Flag = 90 Indomilk = 88 Pepsodent = 53 Frisian Flag = 44 Gula Pasirkg = 44 Indomilk = 43 beras Jempol=42 Pepsodent  =  49  Frisian Flag = 46 Indomilk = 45 Chil = 45
Tabel  di  atas  merupakan  perbandingan  data  penjualan  perperiode.  Periode  Gabungan  Agustus  dan Agustus  terdapat  3  rule,  yaitu  Pepsodent  dengan  jumlah  102,  Frisian  Flag  dengan  jumlah  90,  dan  Indomilk dengan julah 88 dari instances 800 item. Periode ini memiliki support 0,1 dan confidence 0,9. Periode Agustus

## 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.v5i2.2934
terdapat 5 rule, yaitu Pepsodent dengan jumlah 53, Frisian Flag dengan jumlah 44, Gula Pasirkg dengan jumlah 44,  Indomilk  dengan  jumlah  43,  dan  Beras  Jempol  dengan  jumlah  42  dari instances 397  item.  Periode  ini memiliki support 0,1  dan confidence 0,9.  Periode  Oktober  terdapat  4  rule,  yaitu Pepsodent  dengan  jumlah  49, Frisian Flag dengan jumlah 45, Indomilk dengan jumlah 45, dan Chil dengan jumlah 45 dari instances 403 item. Periode ini memiliki support 0,1 dan confidence 0,9[13].
Tabel 2. Persentasi Akurasi Gabungan Agustus dan Oktober
Gabungan Agustus dan Oktober Pepsodent Frisian Flag Indomilk Jumlah Item Di beli 102 90 88 Jumlah Total Item 46 46 46 % Pembelian 221,74% 195,65% 191,30%
Dari tabel di atas dapat dijelaskan bahwa transaksi penjualan AB Mart pada bulan Agustus dan Oktober menghasilkan atau men-generate hubungan antar item  produk belanja. Dengan perhitungan Algoritma Asosiasi Apriori  ditemukan  hubungan Market  Basket  Analysis antara  produk  Pepsodent,  Frisian  Flag  dan  Indomilk. Dengan Rule[14] : 1. IF Buy Pepsodent AND Frisian Flag, THEN Buy Indomilk
2. IF Buy Pepsodent AND Indomilk, THEN Buy Frisian Flag
3. IF Buy Frisian Flag AND Indomilk, THEN Buy Pepsodent
Rule  tersebut  dihasilkan  dari  nilai support dan confidence tertinggi  dari  keseluruhan  nilai support dan confidence item lainnya. Nilai support tertinggi adalah sebesar 0.1 dan nilai confidence tertinggi adalah 0.9. Hasil Akurasi Analisis Asosiasi Apriori Gabungan Austus dan Oktober :
Gambar 3. Hasil Akurasi Analisis Asosiasi Apriori Gabungan Agustus-Oktober
Gambar  5  merupakan  grafik  persentasi  hasil  analisis  apriori  gabungan  Agustus-Oktober  dengan  nilai persentasi  tertinggi  yaitu  Pepsodent  sebesar  2231,74%,  Frisian  Flag  sebesar  195,65%  dan  Indomilk  sebesar 191,30%[15].

## 3.2 Hasil Analisis Asosiasi Bulan Agustus
Berikut merupakan hasil analisis Asosiasi Bulan Agustus :
Tabel 3. Persentasi Akurasi Bulan Agustus
Agustus Pepsodent Frisian Flag Gula Pasirkg Indomilk Beras Jempol Jumlah Item Di beli 53 44 44 43 42 Jumlah Total Item 46 46 46 46 46 % Pembelian 115% 96% 96% 93% 91%
Dari tabel di atas dapat dijelaskan bahwa transaksi penjualan AB Mart pada bulan Agustus menghasilkan atau  men-generate  hubungan  antar  item  produk  belanja.  Dengan  perhitungan  Algoritma  Asosiasi  Apriori ditemukan hubungan Market Basket Analysis antara produk Pepsodent, Frisian Flag, Gula Pasirkg, Indomilk dan Beras Jempol. Dengan Rule[16] :
1. IF Buy Pepsodent, Buy Frisian Flag, Buy Gula Pasirkg AND Buy Indomilk, THEN Buy Beras Jempol.
2. IF Buy Pepsodent, Buy Frisian Flag, Buy Gula Pasirkg AND Buy Beras Jempol, THEN Buy Indomilk.
3. IF Buy Pepsodent, Buy Frisian Flag, Buy Indomilk AND Buy Beras Jempol, THEN Buy Gula Pasirkg.
160.00% 180.00% 200.00% 220.00% 240.00% Pepsodent Frisian Flag Indomilk 221.74% 195.65% 191.30% Agustus dan Oktober % Pembelian

## 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.v5i2.2934
4. IF Buy Pepsodent, Buy Indomilk, Buy Beras Jempol AND Buy Gula Pasirkg, THEN Buy Frisian Flag.
5. IF Buy Frisian Flag , Buy Gula Pasirkg, Buy Indomilk AND Buy Beras Jempol, THEN Buy Pepsodent.
Rule  tersebut  dihasilkan  dari  nilai support dan confidence tertinggi  dari  keseluruhan  nilai support dan confidence item lainnya. Nilai support tertinggi adalah sebesar 0.1 dan nilai confidence tertinggi adalah 0.9. Hasil Akurasi Analisis Asosiasi Apriori Bulan Agustus:
Gambar 4. Hasil Akurasi Analisis Asosiasi Apriori Bulan Agustus
Gambar  4  merupakan  grafik  persentasi  hasil  analisis  apriori  bulan  Agustus  dengan  nilai  persentasi tertinggi yaitu Pepsodent sebesar 115%, Frisian Flag sebesar 96%, Gula Pasirkg sebesar 96%, Indomilk sebesar 93% dan Beras Jempol 91%.

## 3.3 Hasil Analisis Asosiasi Bulan Oktober
Berikut merupakan hasil analisis Asosiasi Bulan Oktober :
Tabel 4. Persentasi Akurasi Bulan Oktober Oktober Pepsodent Frisian Flag Indomilk Chil Jumlah Item Di beli 49 46 45 45 Jumlah Total Item 46 46 46 46 % Pembelian 107% 100% 98% 98%
Dari tabel di atas dapat dijelaskan bahwa transaksi penjualan AB Mart pada bulan Oktober menghasilkan atau  men-generate  hubungan  antar  item  produk  belanja.  Dengan  perhitungan  Algoritma  Asosiasi  Apriori ditemukan  hubungan Market  Basket  Analysis antara  produk  Pepsodent,  Frisian  Flag,  Indomilk,  Chil.  Dengan Rule[17] : 1. IF Buy Pepsodent, Buy Frisian Flag AND Buy Indomilk, THEN Buy Chil.
2. IF Buy Pepsodent, Buy Frisian Flag AND Buy Chil, THEN Buy Indomilk.
3. IF Buy Pepsodent, Buy Indomilk AND Buy Chil, THEN Buy Frisian Flag.
4. IF Buy Frisian Flag, Buy Indomilk AND buy Chil, THEN Buy Pepsodent.
Rule  tersebut  dihasilkan  dari  nilai support dan confidence tertinggi  dari  keseluruhan  nilai support dan confidence item lainnya. Nilai support tertinggi adalah sebesar 0.1 dan nilai confidence tertinggi adalah 0.9. Hasil Akurasi Analisis Asosiasi Apriori Bulan Oktober:
0% 200% 115% 96% 96% 93% 91% Agustus % Pembelian
90% 100% 110% Pepsodent Frisian Flag Indomilk Chil 107% 100% 98% 98% Oktober % Pembelian

## 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.v5i2.2934
Gambar  5  merupakan  grafik  persentasi  hasil  analisis  apriori  bulan  Oktober  dengan  nilai  persentasi tertinggi yaitu Pepsodent sebesar 107%, Frisian Flag 100%, Indomilk 98%, dan Chil 98%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode Market  Basket  Analysis (MBA)  dengan  algoritma  apriori.  Data  yang digunakan  adalah  bulan  Agustus  dan  Oktober  2018.Hasil  pengujian  menggunakan software  Weka dengan algoritma apriori  menghasilkan hubungan asosiasi antara barang pepsodent dengan jumlah transaksi yang dibeli sebesar 102, frisian flag dengan jumlah transaksi yang dibeli sebesar 90, dan indomilk dengan jumlah transaksi yang  dibeli  sebesar  88.  Sehingga  akan  menghasilkan  asosiasi  sebanyak  3 rule ,  yaitu  :IF  Buy  Pepsodent  AND Frisian  Flag,  THEN  Buy  Indomilk,  IF  Buy  Pepsodent  AND  Indomilk,  THEN  Buy  Frisian  Flag  dan,  IF  Buy Frisian  Flag  AND  Indomilk,  THEN  Buy  Pepsodent  .Hasil  hubungan  asosiasi  di  atas  didapat  dari  nilai support sebesar 0.1 dan nilai confidence sebesar 0.9 secara keseluruhan. Rule tertinggi yang dihasilkan pada pepsodent, frisian flag dan indomilk akan digunakan untuk rekomendasi perbaikan tata letak produk AB Mart.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Aditya, F. Marisa, and Purnomo, “Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Gudang BM,” 2016.
[2] Alfiqra and A. Faiza Yogi, “Penerapan Market Basket Analysis Menggunakan Proses Kdd (Knowledge Discovery In Database) Sebagai Strategi Penjualan Produk Swalayan (Studi Kasus : Swalayan X) Alfiqra,” 2018.
[3] R.  Halim  and Alam Jusia,  “Perancangan  Market  Basket  Analysis  Menggunakan Association  Rule  untuk  Pendukung Keputusan Promosi pada Sistem Penjualan Sun Young Cel,” pp. 964–973, 2017.
[4] N. . Hasibuan, “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” pp. 6–11, 2017.
[5] F. . Hermawati, Data Mining . CV.ANDI OFFEST, 2013.
[6] Hemawati, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori (Study Kasus Toko Alief),” pp. 13–17, 2018.
[7] S. Kalmegh, “Analysis of WEKA Data Mining Algorithm REPTree , Simple Cart and RandomTree for Classification of Indian News,” pp. 438–446, 2015.
[8] S. Kuswayati and D. Tjahyadi, “Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Penetapan Strategi Bundling Penjualan Barang,” pp. 1–18, 2015.
[9] A.  K.  Prasidya  and  Fibriani,  “Pembelian  Menggunakan  Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  (  Studi  Kasus : Minimarket Gun Bandungan , Jawa Tengah ),” vol. 15, pp. 173–184, 2017.
[10]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2014.
[11]  Nurdin  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan  Pada  Supermarket Sejahtera Lhokseumawe,” pp. 134–155, 2015.
[12]  L.  .  Prahartiwi,  “Pencarian  Frequent  Itemset  pada Analisis Keranjang  Belanja  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth,” pp. 1–10, 2017.
[13]  H. Santoso, I. . Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk’, Teknik Informatika,” pp. 19– 24, 2016.
[14]  S.  .  Shona  Chay  Bilqisth,  “Analisis  pola  pembelian  konsumen  dengan  algoritma  apriori  pada  indomaret  indraprasta semarang,” p. 207, 2015.
[15]  A. Thoriq Muhammad and B. Nurhadiyono, “Penerapan Data Mining Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Mengatur Penempatan Barang,” 2014.
[16]  M. . Tana, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” pp. 17–22, 2018.
[17]  N. Silalahi, “Penerapan Association Rule Dengan Algoritma Apriori Untuk,” pp. 114–123, 2016.