## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Pada Toko Berbasis Desktop
Clara Falisha Suardi 1,* , Hasyrif S Y 2 , Sunardi 3
1 Sistem Informasi, Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia Email: 1,* clarafalisha13@gmail.com, 2 hasyrif@gmail.com, 3 sunardi@dipanegara.ac.id
Abstrak− Toko Clara adalah toko kelontong yang menjual berbagai kebutuhan sehari-hari masyarakat secara umum, seperti sembako,  kebutuhan  dapur, alat listrik serta berbagai kebutuhan rumah tangga lainnya. Proses untuk  menempatkan barang dagangan  yang  dilakukan  oleh  pemilik  toko  Clara  masih  dilakukan  secara  manual.  Hal  ini  berdampak  pada  penurunan konsumen toko Clara, karena banyaknya toko kelontong yang lebih modern. Maka penelitian ini ditujukan guna melihat pola konsumen dalam membeli barang yang memiliki keterkaitan ketika berbelanja yang akan digunakan untuk proses penempatan barang berdasarkan pola tersebut. Untuk melihat pola belanja konsumen di toko Clara peneliti menggunakan algoritma apriori untuk melakukan analisis transaksi penjualan. Algoritma apriori merupakan suatu proses untuk mencari pola hubungan antara satu atau lebih item dalam suatu dataset. Algoritma apriori termasuk dalam aturan asosiasi dalam data mining. Proses analisis dengan menggunakan algoritma apriori yakni mencari kombinasi itemset untuk mengetahui pola frekuensi tinggi kemudian dibentuk suatu aturan asosiatif yang diterapkan pada aplikasi yang dibuat. Hasil dari penelitian dengan menggunakan algoritma apriori pada aplikasi yang telah dibuat terdapat sebanyak 2 aturan asosiatif dari gabungan 2-itemset yakni rokok surya besar- korek gas dengan nilai confidence 86% dan korek gas-rokok surya besar dengan nilai confidence 67 %. Dapat disimpulkan bahwa ketika konsumen membeli rokok surya besar, kemungkinan akan membeli korek gas. Serta ketika konsumen membeli korek gas, kemungkinan akan membeli rokok surya besar. Informasi tersebut yang akan digunakan dalam strategi penempatan barang pada toko Clara.
Kata Kunci: Algoritma Apriori, Itemset, Penjualan
Abstract− Clara's shop is a grocery store that sells various daily  needs of  the  general public, such as basic necessities, kitchen needs, electrical appliances and various other household needs. The process for placing merchandise carried out by Clara's shop owner is still done manually. This has an impact on the decline in Clara store consumers, because there are many more modern grocery stores. So this research is aimed at looking at consumer patterns in buying goods that have a relationship when shopping which will be used for the process of placing goods based on this pattern. To see consumer spending patterns at Clara's store, researchers use an a priori algorithm to analyze sales transactions. A priori algorithm is a process to find a pattern of relationships between one or more items in a dataset. The a priori algorithm is included in the association rules in data mining. The analysis process uses the a priori algorithm, which is looking for a combination of itemset to find out the high frequency pattern and then an associative rule is formed  which is applied to the application  made. The results of the research using the a priori algorithm in the application  that has been  made there are as many as 2 associative  rules from a combination of 2 items, namely large solar cigarettes-gas lighters with a confidence value of 86% and gas lighters-large solar cigarettes with a confidence value of 67%. It can be concluded that when consumers buy large solar cigarettes, they are likely to buy gas lighters. And when consumers buy gas lighters, they are likely to buy large solar cigarettes. This information will be used in the strategy of placing goods in Clara's store.
Keywords : Apriori Algorithm, Itemset, Sales

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Toko kelontong adalah salah satu bisnis yang berkecimpung pada bidang perdagangan, yang beberapa diantaranya  masih menggunakan sistem konvensional. Toko kelontong merupakan toko yang menjual berbagai kebutuhan  sehari-hari  manusia. Dimana  toko  Clara  sebagai  tempat  penelitian  yang  berlokasi  di  Pasar  Bira,  Jl. Raya Pelabuhan, Bulukumba. Semakin tingginya persaingan di bidang industri penjualan, membuat para pemilik toko harus mencari sebuah ide atau strategi guna meningkatkan penjualan mereka [1]. Penataan barang yang baik yang  dilakukan  oleh  toko  modern  sangat  menarik  perhatian  konsumen  ketika  membeli  suatu  barang,  sehingga banyak konsumen kini yang beralih berbelanja di toko modern. Masalah yang dialami toko  Clara saat ini yakni meletakkan suatu barang pada posisi atau tempat di rak yang tidak sesuai sehingga tidak dapat menarik perhatian konsumen.  Padahal  data  transaksi  penjualan  dapat  diproses  kembali  sehingga  menghasilkan  informasi  yang berguna bagi pemilik toko, salah satunya informasi barang yang memiliki keterkaitan berdasarkan pola belanja konsumen [2].
Hal tersebut dapat  diwujudkan dengan  memanfaatkan data mining. Data mining adalah  metode untuk mencari sebuah pola atau pengetahuan dalam sekelompok data menggunakan teknik tertentu [3]. Oleh karena itu, adanya aplikasi analisis transaksi penjualan ini mampu memproses suatu data sehingga dapat diperoleh informasi yang  berguna  bagi pemilik toko.  Dengan  menganalisis database transaksi  penjualan  dapat diperoleh  informasi
tentang barang yang diminati konsumen dan barang yang memiliki kaitannya  seperti sabun mandi dan shampo atau pasta gigi. Dalam menganalisis database transaksi penulis menggunakan algoritma apriori yang diterapkan kedalam aplikasi. Algoritma apriori merupakan bagian dari jenis aturan asosiasi dalam data mining [1]. Maka dari itu,  pemilik  toko  dapat  menyusun  barang  yang  saling  berkaitan  pada  rak  toko  dan  barang  tersebut  dapat ditempatkan didekat pintu masuk toko untuk memudahkan pelanggan membeli barang yang diminati.

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah yang diambil dalam penelitian ini yaitu:
1. Bagaimana menggunakan algoritma apriori dalam menganalisis data transaksi penjualan?
2. Bagaimana menerapkan algoritma apriori pada aplikasi berbasis desktop?

## 1.3 Tujuan
Adapun tujuan dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Untuk membantu pemilik toko mengetahui barang yang sering dibeli secara bersamaan.
2. Untuk membantu pemilik toko dalam menentukan strategi penjualan dan menghasilkan pola keterkaitan antar barang yang dibeli oleh konsumen.
3. Untuk meningkatkan transaksi penjualan pada toko.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian adalah proses kegiatan yang metodis yang bertujuan untuk menambahkan ilmu pengetahuan dengan  membuat  kontribusi  orisinil  [4].  Sedangkan  metode  penelitian  merupakan  prosedur  ataupun  langkah- langkah  dalam  memperoleh  pengetahuan  ilmiah  ataupun  ilmu.  Jadi  metode  penelitian  merupakan  metode sistematis buat menyusun ilmu pengetahuan [5].
Metode penelitian yang digunakan adalah implementasi algoritma apriori untuk analisis data transaksi penjualan.  Dengan  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  menghasilkan  pola  kombinasi  item  dan  itemset  dari frekuensi tertinggi sehingga dapat diketahui barang yang sering dibeli konsumen secara bersamaan [6].
Berikut yakni tahapan penelitian yang dilakukan:
Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini yakni studi awal. Pada tahap studi awal, peneliti melakukan observasi dan mengumpulkan data-data terkait implementasi algoritma apriori untuk analisis transaksi penjualan pada toko Clara. Kemudian, dilakukan pengumpulan data dengan cara mengambil sampel data transaksi penjualan  di  toko  Clara.  Tahap  selanjutnya  yakni  mengolah  data  menggunakan  algoritma  apriori.  Setelah  itu, didapatkan hasil penelitan berupa aturan asosiasi, yang kemudian dibuatkan kesimpulan dan saran  berdasarkan hasil penelitian.

## 2.1 Analisis Sistem
Analisis  merupakan  tindakan  mengenai  suatu  fakta  yang  mampu  membuat  bagian-bagian,  dan  juga menangkap  kaitan  antara  bagian  secara  menyeluruh.  Analisis  dapat  diartikan  kemampuan  dalam  memecahkan suatu  informasi  menjadi  bagian  yang  kecil  agar  lebih  dipahami.  Hal  tersebut  bertujuan  guna  mendapatkan penyelesaian dari permasalahan yang terjadi [7]. Aplikasi atau perangkat lunak analisis data tranksaksi penjualan ialah  aplikasi  yang  melakukan  analisis  untuk  mempermudah  pemilik  toko  mengetahui  pola  belanja  konsumen ketika  memilih  ataupun  membeli  barang  yang  mempunyai  keterkaitan  [7].  Sang  pemilik  toko  juga  bisa menyesuaikan tata letak suatu barang dagangannya yang berkaitan. Aplikasi Analisis ini dibuat berbasis desktop. Desktop  ialah  aplikasi  yang  dijalankan  secara  offline  atau tanpa  menggunakan  sinyal  internet  yang  digunakan oleh operation system (OS), untuk menjalankan aplikasinya, aplikasi diinstal dahulu di laptop atau komputer [8].

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori ialah sebuah algoritma yang muncul pada tahun 1994 oleh Agrawal & Srikant dalam menentukan  frekuensi  item  set  untuk  membuat  aturan  dari  asosiasi.  Algoritma  apriori  adalah  salah  satu  jenis aturan dari asosiasi pada data mining  yang biasa digunakan untuk mencari pola frekuensi tinggi dengan aturan asosiasi [9]. Salah satu metode dari data mining ini telah banyak digunakan oleh berbagai instansi sebagai sarana untuk mendapatkan asosiasi produk serta meningkatkan strategi penjualan, sehingga membantu dalam meberikan info seperti penempatan produk, harga, promosi dan produk-produk yang paling sering dibeli oleh konsumen [10]. Aturan atau ketentuan yang mendeklarasikan bahwa asosiasi antar beberapa atribut yaitu analisis keranjang pasar (market basket analysis) [9]. Analisis asosiasi teknik data mining digunakan untuk mendapatkan aturan asosiatif antara suatu gabungan item [6]. Langkah-langkah analisis dari asosiasi ialah menganalisis dengan mencari pola atau  acuan  dari  frekuensi  yang  tinggi.  Aturan  dari  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  mencari  nilai  support  dan confidence. Nilai dari support didapatkan dengan cara hasil persentasi gabungan item yang berada pada database. Nilai dari confidence ialah nilai yang mengacu pada hubungan antara item yang berada pada aturan dari asosiasi [4]. Nilai dari support dapat diperoleh menggunakan rumus berikut:
Support (A) = Σ total 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100%
(1)
Untuk nilai support dari 2 item dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
Support (A, B) = Σ total 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100% (2)
Sedangkan untuk nilai dari confidence dapat diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
Confidence = Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 x 100%
(3)

## 2.3 Flowchart Algoritma Apriori
Flowchart algoritma apriori ialah diagram yang digunakan untuk menjelaskan langkah-langkah proses algoritma apriori. Pada Gambar 2, dijelaskan bagaimana aliran algoritma apriori yang akan dipakai membuat sistem. Diawali dengan mulai, kemudian melakukan scan database untuk mendapatkan nilai dari support dari setiap item, kemudian menyeleksi item yang mampu memiliki nilai dari support syarat d >= minimal nilai support. Jika tidak dapat memenuhi, maka item tidak dipakai untuk iterasi berikutnya. Setelah itu, proses berikutnya dibuatlah c1, c2, dan c3 yang sesuai dengan hasil penyeleksian yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya. Kemudian membuat aturan asosiatif menggunakan menggunakan nilai confidence yang telah ditentukan [7].
Gambar 2. Flowchart Algoritma Apriori

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
1. Halaman Login
Gambar 3. Halaman login
Pada halaman  login  memiliki 2 TextBox yang digunakan untuk mengisi data username dan password, serta 1 Button yang digunakan untuk melakukan proses login yang dilakukan oleh admin untuk pindah ke halaman dashboard.
2. Halaman Dashboard
Gambar 4. Halaman Dashboard
Pada  halaman  dashboard  memiliki  beberapa  menu  utama  diantaranya  yakni  menu  barang,  pemasok, pembelian, penjualan, apriori, laporan penjualan, dan laporan pembelian. Ditunjukkan pada Gambar 4.
3. Halaman Barang
Gambar 5. Halaman Barang
Pada halaman barang terdapat tombol simpan, hapus, edit dan batal  yang digunakan untuk mengelola data barang seperti nama barang, spesifikasi, harga beli, harga jual, dan stok. Serta kita dapat melakukan pencarian data barang berdasarkan nama barang.
4. Halaman Pemasok
Pada halaman pemasok terdapat tombol simpan, hapus, edit dan batal yang digunakan untuk mengelola data pemasok seperti nama supplier, alamat, telepon dan jenis kelamin. Serta kita dapat melakukan pencarian data pemasok berdasarkan nama supplier.
5. Halaman Pembelian
Gambar 7. Halaman Pembelian
Pada halaman pembelian digunakan untuk menyimpan data pembelian barang seperti tanggal pembelian, nama supplier, nama barang, harga beli, jumlah, total harga, dan subtotal.
6. Halaman Penjualan
Gambar 8. Halaman Penjualan
Pada halaman penjualan digunakan untuk menyimpan data penjualan barang seperti tanggal penjualan, nama barang, harga jual, jumlah, total harga, dan subtotal.
7. Halaman Apriori
Gambar 9. Halaman Apriori
Pada  halaman  apriori  terdapat  tombol  proses  digunakan  untuk  melakukan  proses  apriori  dengan memasukkan  nilai  minimal  dari support dan  nilai  minimal  dari confidence .  Selain  itu,  terdapat  tombol  Export untuk mengekspor hasil dari proses apriori dalam bentuk excel.
8. Halaman Laporan Penjualan
Gambar 10. Halaman Laporan Penjualan
Pada halaman laporan penjualan secara default akan menampilkan hasil penjualan pada tanggal sekarang, tetapi kita juga bisa cek hasil penjualan berdasarkan rentang tanggal yang diinginkan.
9. Halaman Laporan Pembelian
Pada  halaman  laporan  pembelian  secara default akan  menampilkan  hasil  pembelian  pada  tanggal sekarang, tetapi kita juga bisa cek hasil pembelian berdasarkan rentang tanggal yang diinginkan.

## 3.2 Perhitungan  algoritma apriori
Peneliti  menggunakan  15  data  transaksi  dari  total  539  data  transaksi  hasil  penjualan  dari  toko  Clara. Kemudian  data  tersebut  diproses  menggunakan  perhitungan  algoritma  apriori.  Berikut  langkah-langkah perhitungannya:
1. Menyiapkan data transaksi penjualan
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan
NOMOR NOTA TANGGAL TRANSAKSI NAMA BARANG PEN0038 14/06/2022 ROKOK SURYA K, ROKOK SURYA B, KOREK GAS PEN0039 14/06/2022 KOREK GAS, ROKOK SURYA K PEN0040 14/06/2022 PULSA SIMP 20, ROKOK SURYA B, KOREK GAS PEN0041 14/06/2022 KARTU DATA IND 3GB, KOREK GAS, ROKOK SURYA B NOMOR NOTA TANGGAL TRANSAKSI NAMA BARANG PEN0042 14/06/2022 ROKOK SURYA B, KOREK GAS PEN0043 14/06/2022 AQUA T DOS, QTELA PEN0044 14/06/2022 SOSIS PACK, ROKOK LA, TELUR PEN0045 14/06/2022 TELUR, ROKOK SURYA B, KOREK GAS PEN0046 14/06/2022 PULSA IND 100, BUKU GAMBAR, PENSIL WARNA, ROKOK SURYA B PEN0047 14/06/2022 PULSA IND 100, ROKOK SURYA K, KOREK GAS PEN0048 14/06/2022 ROKOK SURYA B, KOREK GAS PEN0049 14/06/2022 ROKOK SURYA K, KOREK GAS PEN0050 14/06/2022 PULSA IND 100 PEN0051 14/06/2022 SOSIS PACK PEN0052 14/06/2022 AQUA B DOS, AQUA T DOS, BIMOLI  2 L
2. Pisahkan barang kemudian buatkan tabel tabular untuk menghitung jumlah transaksi barang yang terjual.
Tabel 2. Bentuk Tabular Transaksi Penjualan dari 1 sampai 15
NAMA BARANG / TRANSAKSI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 JUMLAH ROKOK SURYA K 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 4 ROKOK SURYA B 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 7 KOREK GAS 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 9 PULSA SIMP 20 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 KARTU DATA IND 3GB 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 AQUA T DOS 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 QTELA 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 SOSIS PACK 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 2 PULSA IND 100 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 3 AQUA B DOS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 BIMOLI 2L 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 ROKOK LA 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TELUR 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 2 BUKU GAMBAR 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 PENSIL WARNA 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
3. Proses pembentukan 1-itemset atau c1 berdasarkan nilai minimal support 40%. Mencari nilai support untuk tiap barang dengan cara sebagai berikut:
Support (ROKOK SURYA K) = 4 15 x 100% = 26,6 %
Support (ROKOK SURYA B) = 7 15 x 100% = 46,6 %
Support (KOREK GAS) = 9 15 x 100% = 60,0 %
Support (PULSA SIMP 20) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (KARTU DATA IND 3 GB) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (AQUA T DOS) = 2 15 x 100% = 13,3 %
Support (QTELA) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (SOSIS PACK) = 2 15 x 100% = 13,3 %
Support (PULSA IND 100) = 3 15 x 100% = 20,0 %
Support (AQUA B DOS) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (BIMOLI 2L) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (ROKOK LA) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (TELUR) = 2 15 x 100% = 13,3 %
Support (BUKU GAMBAR) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Support (PENSIL WARNA) = 1 15 x 100% = 6,6 %
Gambar 12. Pembentukan c1
4. Membuat 2-itemset atau c2. C2 ini ditemukan melalui kombinasi 2 item dari 1-itemset yang lolos pada keterangannya. Kemudian dicari jumlah transaksi dari kombinasi 2 item tersebut, lalu dihitung nilai support -nya dengan cara sebagai berikut:
Support (ROKOK SURYA B dan KOREK GAS) = 6 15 x 100% = 40,0 %

## Gambar 13. Pembentukan c2
5. Mencari nilai confidence dengan menerapkan nilai minimal confidence yakni 30% untuk menghasilkan suatu aturan asosiatif .
Confidence (ROKOK SURYA B dan KOREK GAS) = 6 7 x 100% = 85,7 %
Confidence (KOREK GAS dan ROKOK SURYA B) = 6 9 x 100% = 66,6 %
Gambar 14. Pembentukan aturan asosiatif
Adapun hasil analisis yang didapatkan dari aturan asosiatif yang telah dibentuk:
1. Jika ROKOK SURYA B terjual, maka KOREK GAS juga akan terjual dengan nilai confidence yakni 85,7 %.
2. Jika KOREK GAS terjual, maka ROKOK SURYA B juga akan terjual dengan nilai confidence yakni 66,6 %.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  membuat  aplikasi  analisis  dengan  menerapkan  algoritma apriori dapat disimpulkan bahwa dalam menentukan pola belanja dari konsumen pada toko Clara dapat diketahui dengan melakukan metode analisis data mining menggunakan algoritma apriori. Dengan menggunakan algoritma apriori dapat diketahui kecenderungan konsumen dalam membeli suatu barang yang memiliki keterkaitan dengan barang yang lain. Dari 539 data transaksi peneliti hanya menggunakan 15 data transaksi yang digunakan untuk pengujian dengan menerapkan nilai minimal confidence 30% serta nilai minimal support 40%. Hasil analisis yang didapatkan bahwa didapatkan 2 aturan asosiatif berdasarkan gabungan 2-itemset, yakni jika  konsumen membeli ROKOK SURYA B maka kemungkinan terbeli KOREK GAS 85,7 % dan jika konsumen membeli KOREK GAS maka kemungkinan terbeli ROKOK SURYA B 66,6 %.

## 5. SARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  peneliti  untuk  mengembangkan  aplikasi  menggunakan  algoritma  apriori adalah menambahkan 1 algoritma pada aplikasi sebagai perbandingan agar dapat memilih algoritma seperti apa yang  lebih  baik  untuk  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  membuat  sebuah  keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu masalah.

## REFERENCES
[1] I. A. Rahman et al. , “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Toko Sembako Dengan Algoritma Apriori,” vol. 9, no. 2, pp. 638–643, 2022.
[2] A. N. Rahmi and Y. A. Mikola, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Pada Customer (Studi Kasus: Toko Bakoel Sembako),” Inf. Syst. J. , vol. 4, no. 1, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/561%0Ahttps://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/ download/561/235
[3] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[4] M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266
[5] Ms. Prof. Dr. Suryana, “Metodologi Penelitian : Metodologi Penelitian Model Prakatis Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif,” Univ. Pendidik. Indones. , pp. 1–243, 2012, doi: 10.1007/s13398-014-0173-7.2.
[6] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[7] M. Ghofur, Y. Agus Pranoto, and F. . Ariwibisono, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Pada Toko Berbasis Web (Studi Kasus Kalibaru Mart Malang),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 279–286, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i1.2341.
[8] M. A. Pebriansyah, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis Desktop pada Distro IDCL Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis Desktop pada Distro IDCL,” Progr. Stud. Manaj. Inform. Fak. Tek. dan Ilmu Komput. Univ. Komput. Indones. , 2019, [Online]. Available: https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/1332/
[9] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[10] N. Lestari, “Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Sistem Informasi Penjualan,” Edik Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 103–114, 2017, doi: 10.22202/ei.2017.v3i2.1540.