## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1275-1281 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of an Apriori Algorithm to Determine Eyeglass Purchasing Patterns at Optik Indah Optik

## Penerapan Algoritma Apriori untuk Penentuan Pola Pembelian Kacamata Pada Optik Indah Optikal
Hafidh Dwika Oktory 1 , T. Yudi Hadiwandra 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Riau, Indonesia
E-Mail: 1 hafidh.dwika5222@student.unri.ac.id, 2 tyudihw@lecturer.unri.ac.id
Received May 18th 2024; Revised Jun 23th 2024; Accepted Jun 30th 2024 Corresponding Author: Hafidh Dwika Oktory

## Abstract
Indah Optik optical shop is located in Perawang, Siak Regency, Riau and sells various glasses and eyeglass lenses with different  prices,  brands,  types  and  qualities.  The  occurrence  of  glasses  sales  transactions  at  Indah  Optical  Optical, meaning that the company's transaction data will increase. If left unchecked, glasses sales data will become meaningless rubbish. Thanks to advances in technology, the ability to collect and process data continues to  increase. Therefore, this research  aims  to  apply  the  Apriori  algorithm  technique  at  Optik  Indah  Optikal  to  identify  the  most  common  glasses purchasing  patterns  that  occur  in  stores.  The  association  pattern  calculation  is  carried  out  by  first  determining  a minimum  support  of  4%  and  a  minimum  confidence  of  5%.  The  test  results  obtained  from  testing  the  accuracy  level together  with  the  lift  ratio  calculation  provide  product  combination  rules  that  can  be  used  in  marketing  strategies  to increase sales by compiling product itemset packages to be purchased by consumers simultaneously. Established patterns or rules help consumers determine which products they want or which main products consumers are interested in. If the minimum  support  value  is  4%  and  the  minimum  confidence  value  is  5%  then  the  rules  formed  are  76  rules.  From  the rules, item pairing rules are formed with a support value of 4%, confidence 5% and a lift ratio test value of 99.6, which is the highest test value.
Keywords: Apriori Algorithm, Glasses, Purchasing Pattern, Transaction

## Abstrak
Toko optik Indah Optikal terletak di Perawang Kabupaten Siak, Riau ini menjual berbagai kacamata dan lensa kacamata dengan harga, merek, jenis dan kualitas yang berbeda. Terjadinya transaksi penjualan kacamata pada optik indah optikal, artinya  data  transaksi  perusahaan  akan  bertambah.  Jika  dibiarkan,  data  penjualan  kacamata  akan  menjadi  sampah  yang tidak  ada  artinya.  Berkat  kemajuan  teknologi,  kemampuan  mengumpulkan  dan  mengolah  data  terus  meningkat.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  teknik  algoritma  Apriori  pada  Optik  Indah  Optikal  untuk mengidentifikasi pola pembelian kacamata yang paling umum terjadi di toko. Perhitungan pola asosiasi dilakukan dengan menentukan  terlebih dahulu  minimum  support  sebesar  4% dan  minimum  confidence  sebesar  5%. Hasil  pengujian  yang diperoleh  pada  pengujian  tingkat  akurasi  bersama  dengan  perhitungan  lift  ratio  memberikan  aturan  kombinasi  produk yang dapat digunakan strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan dengan menyusun paket itemset produk untuk dibeli  oleh  konsumen  secara  bersamaan.  Pola  atau  aturan  yang  ditetapkan  membantu  konsumen  menentukan  produk mana yang mereka inginkan atau produk utama mana yang diminati konsumen. jika nilai minimum nilai support adalah 4% dan minimum nilai confidence adalah 5% maka aturan rule yang terbentuk adalah 76 rule. Dari rule yang terbentuk aturan pasangan item dengan nilai support 4%, confidence 5% dan memiliki nilai uji lift ratio 99,6 yaitu nilai uji tertinggi.
Kata Kunci: Algoritma Apriori, Kacamata, Pola Pembelian, Transaksi

## 1. PENDAHULUAN
Industri optik, termasuk penjualan kacamata, mencatat pertumbuhan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Semakin banyak orang yang  menggunakan kacamata untuk koreksi penglihatan dan sebagai aksesori gaya hidup [14]. Dalam konteks ini, pemahaman yang baik tentang pola pembelian kacamata oleh pelanggan dapat memberikan keuntungan kompetitif bagi bisnis optik [1]. Optik Indah Optikal adalah salah
satu perusahaan optik yang beroperasi di industri ini. Seperti perusahaan optik lainnya, Optik Indah Optikal juga  menghadapi  tantangan  dalam  mengidentifikasi  pola  pembelian  kacamata  oleh  pelanggan  mereka. Memahami  pola  pembelian  ini  dapat  membantu  Optik  Indah  Optikal  dalam  menyusun  strategi  pemasaran yang  lebih  efektif,  mengoptimalkan  stok  kacamata  yang  tersedia,  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan. Toko  optik  Indah  Optikal  terletak  di  Perawang,  Kabupaten  Siak,  Riau  ini  menjual  berbagai  kacamata  dan lensa kacamata dengan harga, merek, jenis dan kualitas yang berbeda.
Berkat  kemajuan  teknologi,  kemampuan  mengumpulkan  dan  mengolah  data  terus  meningkat. Memanfaatkan  informasi  dan  pengetahuan  yang  terkandung  dalam  data  dalam  jumlah  besar  disebut  data mining  [2].  Data  mining  memungkinkan  identifikasi  pola  dan  tren  yang  mendasar  dalam  data  transaksi penjualan. Dengan menganalisis data secara menyeluruh, kita dapat menemukan asosiasi, urutan pembelian, preferensi  pelanggan, dan  kecenderungan  pembelian.  Informasi  ini  dapat  membantu  bisnis  dalam  membuat keputusan  yang  lebih  baik,  seperti  mengoptimalkan  strategi  pemasaran,  menyesuaikan  portofolio  produk, atau menyusun penawaran paket yang menarik [3].
Berdasarkan  latar  belakang  dari  uraian  di  atas  dibutuh  kan  rancangan  sistem  untuk  mengoptimalkan stok kacamata. Penerapan algoritma Apriori memiliki peran penting dalam mengidentifikasi pola pembelian kacamata  yang  paling  umum  terjadi  di  toko  optik  indah  optikal.  Algoritma  ini  berfungsi  untuk  menggali wawasan  berharga  dengan  menganalisis  data  transaksi  pelanggan.  Melalui  analisis  ini, Optik  Indah  Optikal dapat  mengidentifikasi  asosiasi  dan  hubungan  antara  pembelian  kacamata  dengan  item  lain  seperti  casing kacamata,  pembersih  lensa,  atau  jenis  kacamata  tertentu.  Hal  ini  memungkinkan  mereka  untuk mengoptimalkan penyusunan barang di toko, menentukan strategi promosi yang lebih efektif, dan membuat rekomendasi  produk  tambahan  yang  lebih  relevan  kepada  pelanggan.  Selain  itu,  analisis  apriori  juga  dapat membantu mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka, sehingga memungkinkan toko mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  sesuai  dengan  preferensi  setiap  kelompok  pelanggan  [4]. Selain itu, pengetahuan tentang pola pembelian ini juga dapat membantu dalam manajemen stok barang yang lebih  efisien,  memastikan  bahwa  barang  selalu  tersedia  sesuai  dengan  permintaan  pelanggan.  Dengan demikian, algoritma Apriori menjadi alat yang sangat berguna bagi Optik Indah Optikal untuk meningkatkan strategi penjualan, pelayanan pelanggan, dan efisiensi operasional.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik algoritma Apriori pada Optik Indah Optikal  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian  kacamata  yang  paling  umum  terjadi  di  toko.  Hal  ini  akan memungkinkan  Optik  Indah  Optikal  untuk  mengoptimalkan  strategi  pemasarannya,  mengelola  inventaris kacamatanya dengan lebih efisien, dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menyediakan produk yang memenuhi  kebutuhan  dan  preferensi  mereka.  Dengan  penelitian  ini,  diharapkan  Optik  Indah  Optikal  akan mampu  meningkatkan  daya  saingnya  di  industri  optik  dan  meningkatkan  kualitas  pelayanan  kepada pelanggan.  Lebih  lanjut,  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  kontribusi  wawasan  akademis  di  bidang analisis pola pembelian dan penerapan algoritma Apriori dalam konteks bisnis.
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  acuan  yaitu  penelitian  dari  Anggraini  et  al. pada  tahun  2020  menghasilkan  Penerapan  Algoritma  Apriori  yang  efisien  dan  dapat  mempercepat  proses pembentukan  kecenderungan  pola  kombinasi  itemset  penjualan  Mobil  Honda  Permata  Serpong.  Penelitian dari  Falak  et  al.,  pada  tahun  2022  menghasilkan  sistem  algoritma  apriori  yang  dapat  mengetahui  produk terlaris pada optik Batu Mulia yaitu Guess, Softlens X2, Cairan Complete, Cairan A+ dan Softlens Lumiere. Penelitian  sihombing  et  al.,  pada  tahun  2022  menghasilkan  sistem  yang  menganalisis  pola  penjualan  dan dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  perusahaan  mengenai  jenis  sepeda  motor  yang  akan  meningkatkan penjualan.  Penelitian  Reswan  et  al.,  pada  tahun  2023  menghasilkan  aplikasi  analisis  air  mineral  dengan menggunakan metode algoritma apriori bisa digunakan oleh perangkat android.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma  apriori  berfungsi  untuk  menggali  wawasan  berharga  dengan  menganalisis  data  transaksi pelanggan.  Melalui  analisis  ini,  Optik  Indah  Optikal  dapat  mengidentifikasi  asosiasi  dan  hubungan  antara pembelian kacamata dengan item lain seperti casing kacamata, pembersih lensa, atau jenis kacamata tertentu. Hal  ini  memungkinkan  mereka  untuk  mengoptimalkan  penyusunan  barang  di  toko.  Analisis  asosiasi  atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.  Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  jenis  aturan  asosiasi  dalam  data  mining  yang  menjelaskan keterkaitan  beberapa  atribut,  sering  disebut  analisis  afinitas  atau  analisis  keranjang  pasar.  Analisis  asosiasi atau  Association  Rulemining  adalah  metode  data  mining  untuk  menemukan  aturan  kombinasi  item  [19]. Teknik  Data  Mining  untuk  menemukan  aturan  Asosiatif  atau  hubungan  antar  item  disebut  Association  rule mining,  Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  mencari  aturan  asosiatif  adalah  Algoritma  Apriori. Output dari data mining dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan di masa depan [20]. Berikut uraian alur penelitian ini, yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Identifikasi
Tahapan  pertama  setelah  kita  memulai  penelitian  adalah  mengidentifikasi  masalah.  Identifikasi masalah  adalah  tahap  permulaan  dari  penguasaan  masalah  di  mana  objek  dalam  suatu  jalinan  tertentu  bisa kita  kenali  sebagai  suatu  masalah  (Setyosari,  2016).  Secara  umum,  identifikasi  masalah  merupakan  bagian dari proses penelitian yang dapat dipahami sebagai suatu upaya untuk mendefinisikan masalah yang ada dan membuat permasalahan tersebut dapat diukur dan diuji. Mudahnya, identifikasi masalah adalah proses untuk menentukan apa saja yang menjadi bagian inti dari sebuah penelitian Identifikasi masalah dilakukan dengan menganalisis  data  penjualan  untuk  menentukan  pola  pembelian  kacamata  dan  kebutuhan  kacamata  yang digunakan.  Penelitian  ini  dilakukan  di  Optik  Indah  Optikal.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  penyebaran kuisioner  pada  pengunjung  yang  membeli  kacamata  dioptik  indal  optikal.  Peneliti  menggunakan  simple random  sampling  untuk  mengumpulkan  sampel.  Ini  adalah  metode  pengambilan  sampel  acak  yang  tidak memperhitungkan strata yang ada dalam populasi. Variabel penelitiannya adalah sebagai berikut:
1. Data transaksi penjualan, yaitu jumlah data transaksi yang telah diambil selama satu bulan.
2. Nama  barang,  yaitu  deskripsi  atau  nama  barang  yang  sering  dibutuhkan  atau  dibeli  oleh  konsumen Hasil Data kuisioner untuk selanjutnya dapat diubah menjadi informasi untuk selanjutnya dimasukkan kedalam sistem.

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literatur,  observasi,  dan  juga  wawancara, berikut penjelasan untuk masing-masing prosesnya.
1. Studi  Literatur  Riset  literatur  akan  menjadi  landasan  utama  dalam  memahami  kerangka  teoretis  dan temuan penelitian sebelumnya yang terkait dengan pola pembelian kacamata. Analisis terhadap jurnal ilmiah,  buku  referensi,  danartikel  penelitian  terkini  akan memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang variabel-variabel  yang  memengaruhi  keputusan  pembelian  kacamata,  serta  metode-metode  analisis yang telah berhasil diterapkan dalam penelitian sebelumnya.
2. Observasi  Melalui  pengamatan  langsung,  akan  diperoleh  wawasan  tentang  perilaku  pembelian konsumen di Optik Indah Optikal. Observasi mencakup faktor- faktor seperti preferensi merek, jenis lensa  yang  diminati,  dan  harga  yang  memengaruhi  keputusan  pembelian.  Data  yang  dihasilkan  dari observasi ini juga dapat mencakup informasi tambahan, seperti waktu pembelian dan kecenderungan konsumen untuk membeli produk tambahan seperti aksesori kacamata.
3. Wawancara  Wawancara  dengan  pemilik  atau  staf  Optik  Indah  Optikal  akan  memberikan  wawasan mendalam tentang strategi penjualan, operasional toko, dan kebijakan promosi. Selain itu, wawancara dengan  pelanggan  akan  memberikan  perspektif  langsung  mengenai  preferensi,  motivasi  pembelian, dan  pengalaman  berbelanja  di  toko  tersebut.  Pertanyaan  terbuka  dan  tertutup  akan  digunakan  untuk mengumpulkan data kualitatif yang memperkaya pemahaman tentang dinamika pembelian kacamata.

## 2.3 Perancangan Sistem
Dalam  membuat  sistem  di  dalam  penelitian  ini,  membutuhkan  beberapa  rancangan  sistem. Perancangan sistem di dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yang diuraikan pada berikut ini.

## 2.3.1   Use Case Diagram
Diagram  use  case  mewakili  keseluruhan  sistem.  Diagram  ini  mewakili  hubungan  sistem  dengan entitas  eksternal  yang  terlibat.  Gambar  2  menunjukkan  use  case  diagram  dari  sistem  penentuan  pola pembelian kacamata yang dibuat.

## Gambar 2. Use case Diagram
Berdasarkan gambar usecase diatas admin dalam sistem dapat melakukan login, CRUD skala, kriteria, sub_kriteri,  alternative,  melakukan  perhitungan  dalam  sistem  dan  melakukan  logout.  Untuk  user  direktur hanya bisa melakukan login, melihat hasil perhitungan serta melalukan logout.

## 2.3.2   Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan aktivitas sistem yang dilakukan pengguna untuk menentukan pola pembelian  menggunakan  teknik  algoritma  apriori.  Activity  Diagram  sistem  Pola  Pembelian  Kacamata dimaksudkan untuk memberikan informasi mengenai persediaan kacamata Optik Indah Optikal.

## Gambar 3. Activity Diagram
Pada  gambar  activity  diagram  diatas  dapat  dilihat  bahwa  admin  untuk  bisa  masuk  kedalam  sistem harus  memasukkan  username  serta  password,  apabila  sesuai  maka  admin  dapat  masuk  kedalam  sistem  dan masuk  dalam  dashboard.  Apabila  login  gagal  maka  admin  akan  kembali  pada  menu  login.  Setelah  admin masuk dalam sistem admin dalat melihat tampilan menu, memasukkan skala, kriteria, sub kriteria, akternatif, dan  menetukan  bobot  kepentingan.  Setelah  bobot  kepentingan  ditentukan  maka  sistem  dapat  melakukan perhitungan apriori dan pada akhirnya akan menghasilkan output hasil perhitungan yang ditampilkan kepada admin.

## 2.3.3   Perancangan Antarmuka
Perancangan  merupakan  bagian  yang  paling  penting  dalam  merancang  sistem.  Perancangan antarmuka  memerlukan  deskripsi  pilihan  input  pengguna  dalam  bentuk  menu,  yang  kemudian  melakukan proses pemanggilan data dan menjadikan keluaran ( output ) yang tersedia di database server . Perancangan ini dilakukan untuk memudahkan pemrograman 26 yang dilakukan dengan menggunakan mockflow. Berikut ini merupakan tahapan pola pembelian kacamata.
1. Perancangan Login
Gambar 4. Perancangan Login
Perancangan  interface  login  memiliki  input  yaitu  username  dan  password  yang  harus  dimiliki  oleh admin dan pemilik toko, untuk bisa masuk kedalam sistem.

## 2. Perancangan Menu Perhitungan
Gambar 5. Perancangan Menu Perhitungan
Dalam gambar diatas menunjukkan rancangan interface untuk menu perhitungan, terdapat inout bobot perhitungan serta button untuk perhitungan. Sehingga bisa diperoleh dan ditampilkan hasil.

## 2.4 Pengujian Sistem
2.4.1   Analisis Frekuensi Tinggi
Dalam tahap ini, kami menentukan batas ambang minimum (threshold) frekuensi kombinasi transaksi yang  dianggap  memenuhi.  Misalkan  batas  ambang  minimum  adalah  ketika  kombinasi  transaksi  tersebut terjadi minimal 2 kali dalam rentang periode waktu tertentu. Dalam contoh data pada tabel 2, dari kombinasi barang  1  &  2  hingga  kombinasi  barang  6  &  7  yang  terjual,  kombinasi  transaksi  yang  memenuhi  batas ambang minimum adalah sebagai berikut:
1. Kombinasi 1 & 2: 3 kali terjadi
2. Kombinasi 1 & 3: 2 kali terjadi
3. Kombinasi 1 & 4: 2 kali terjadi
4. Kombinasi 1 & 5: 2 kali terjadi
5. Kombinasi 1 & 6: 2 kali terjadi
6. Kombinasi 1 & 7: 2 kali terjadi
7. Kombinasi 2 & 3: 2 kali terjadi
8. Kombinasi 2 & 4: 2 kali terjadi
9. Kombinasi 2 & 5: 2 kali terjadi
10. Kombinasi 2 & 6: 2 kali terjadi
11. Kombinasi 2 & 7: 2 kali terjadi
12. Kombinasi 3 & 4: 2 kali terjadi
13. Kombinasi 3 & 5: 2 kali terjadi
14. Kombinasi 3 & 6: 2 kali terjadi 15. Kombinasi 3 & 7: 2 kali terjadi
16. Kombinasi 4 & 5: 2 kali terjadi
17. Kombinasi 4 & 6: 2 kali terjadi
18. Kombinasi 4 & 7: 2 kali terjadi
19. Kombinasi 5 & 6: 2 kali terjadi
20. Kombinasi 5 & 7: 2 kali terjadi 21. Kombinasi 6 & 7: 2 kali terjadi

## 2.4.2   Menghitung Nilai Kepercayaan (Confidence) Support
Kombinasi transaksi yang  memenuhi  nilai confidence dari aturan a→b diperoleh dari rumus berikut: Confidence = Jumlah transaksi mengandung A dan B / Total Transaksi Dalam contoh data pada tabel 2, nilai confidence dari aturan a→b adalah sebagai berikut:
1. Confidence (1→2) = 3 / 10 = 0.3
2. Confidence (1→3) = 2 / 10 = 0.2
3. Confidence (1→4) = 2 / 10 = 0.2
4. Confidence (1→5) = 2 / 10 = 0.2
5. Confidence (1→6) = 2 / 10 = 0.2
6. Confidence (1→7) = 2 / 10 = 0.2
7. Confidence (2→3) = 2 / 10 = 0.2
8. Confidence (2→4) = 2 / 10 = 0.2
9. Confidence (2→5) = 2 / 10 = 0.2
10. Confidence (2→6) = 2 / 10 = 0.2
11. Confidence (2→7) = 2 / 10 = 0.2
12. Confidence (3→4) = 2 / 10 = 0.2
13. Confidence (3→5) = 2 / 10 = 0.2
14. Confidence (3→6) = 2 / 10 = 0.2
15. Confidence (3→7) = 2 / 10 = 0.2
16. Confidence (4→5) = 2 / 10 = 0.2
17. Confidence (4→6) = 2 / 10 = 0.2
18. Confidence (4→7) = 2 / 10 = 0.2
19. Confidence (5→6) = 2 / 10 = 0.2
20. Confidence (5→7) = 2 / 10 = 0.2
21. Confidence (6→7) = 2 / 10 = 0.2
Dengan demikian, nilai support dan confidence dari aturan asosiasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengukur akurasi model SPK Apriori dalam menentukan pola pembelian kacamata.
Pada  hasil  uji  tingkat  akurasi  menggunakan  lift  ratio  bahwa  skenario  pengujian  dimana,  jika  nilai minimum nilai support adalah 4% dan minimum nilai confidence adalah 5% maka aturan rule yang terbentuk adalah 76 rule. Dari rule yang terbentuk aturan pasangan item dengan nilai support 4%, confidence 5% dan memiliki  nilai  uji  lift ratio  99,6  yaitu  nilai  uji  tertinggi.  Jika  lift  ratio menghasilkan  nilai  lebih besar  dari  1 maka  akan  menunjukkan  adanya  manfaat  dari  aturan  yang  terbentuk.  Lebih  tinggi  nilai  uji  lift  ratio,  maka lebih besar kekuatan asosiasinya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  bab  sebelumnya,  data  transaksi  Optik  Indah  Optikal  digunakan  dalam  penelitian  ini. Proses  penentuan  kebiasaan  membeli  konsumen  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  association  rule dengan algoritma apriori. Perhitungan pola asosiasi dilakukan dengan menentukan terlebih dahulu minimum support  sebesar  4%  dan  minimum  confidence  sebesar  5%.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  pada  pengujian tingkat  akurasi  bersama  dengan  perhitungan  lift  ratio  memberikan  aturan  kombinasi  produk  yang  dapat digunakan strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan dengan menyusun paket itemset produk untuk dibeli oleh konsumen secara bersamaan. Pola atau aturan yang ditetapkan membantu konsumen menentukan produk mana yang mereka inginkan atau produk utama mana yang diminati konsumen.

## REFERENSI
[1] Achmad,  H.,  Sabur,  V.  F.,  Pritasari,  A.,  &  Reinaldo,  H.  (2016).  Data  Mining  and  Sharing  to  Create Usable Knowledge, Implementation in Small Business in Indonesia. Sains Humanika , 8 (1–2), 69–75. https://doi.org/10.11113/sh.v8n1-2.834
[2] Amri,  M.  A.,  &  Ningsih,  S.  W.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Alat  Tulis  Kantor Menggunakan  Algoritma  Apriori  Di  Tiga  Balata. Kesatria:  Jurnal  Penerapan  Sistem  Informasi (Komputer Dan Manajemen) , 2 (3), 138– 146.
[3] Anggraini,  D.,  Putri,  S.  A.,  &  Utami,  L.  A.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong. JURNAL MEDIA
INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 (2), 302–308. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.1496
[4] Aulia, N., Indra, & Nur, N. (2021). Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Obat  di Rumah Sakit. Journal of Computer and Information System ( J- CIS ) , 4 (2), 19–29. https://doi.org/10.31605/jcis.v4i2.1259
[5] Barkah,  N.,  Sutinah,  E.,  &  Agustina,  N.  (2020).  Metode  Asosiasi  Data  Mining Untuk  Analisa Persediaan  Fiber  Optik  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal  Kajian  Ilmiah , 20 (3). https://doi.org/10.31599/jki.v20i3.288
[6] Falak,  F.  N.,  Narti,  N.,  &  Fatmawati,  F.  (2022).  Implementasi  Metode  Apriori Dalam  Menentukan Produk Terlaris. EVOLUSI: Jurnal Sains Dan Manajemen , 10 (2).
[7] Hartati,  M.  (2022). Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma Apriori  Pada  Toko Baju . Prodi Sistem Informasi.
[8] Hartono,  M.,  &  Sianturi,  F.  A.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Merek Pakaian Yang Paling Diminati Pada Darma Utama Fashion). Jurnal Media Informatika, 3(1), 71–78.
[9] Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.  H.,  &  Eka,  F.  (2018).  Penerapan  Metode  Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro). JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , 9 (2). https://doi.org/10.15408/jti.v9i2.5602
[10] Lubis, A,E. Hasugian, P, M. (2019). Implementation Of Data Mining On Suzuki Motorcycle Sales In Gemilang  Motor  Prosperous  With  Apriori  Algorithm  Method. Journal  of  Computer  Networks, Architecture and High Performance Computing, 23-29.
[11]     Mulyani, S. (2016). Metode Analisis dan Perancangan Sistem . Abdi Sistematika.
[12] Nasrah,  T.,  Nasution,  K.,  &  Sulaiman,  O.  K.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Apriori Pada  Penjualan Kopi Arabica. In Seminar Nasional Teknik (SEMNASTEK) UISU , 4 (1), 118–124.
[13] Oktariani,  H.  (2020). Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Toko Cha Cha Mart . Prodi Sistem Informasi.
[14] Oktaviani, A., Napitupul, G. T., Sarkawi, D., & Yulianti, I. (2019). Penerapan Data Mining Terhadap Penjualan  Pipa  Pada  Cv.  Gaskindo  Sentosa  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori. Jurnal  Riset Informatika , 1 (4), 167–172.
[15] Purnia,  D.  S.,  &  Warnilah,  A.  I.  (2017).  Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Kacamata Menggunakan  Algoritma  Apriori. IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology) , 2 (2).
[16] Rosa, A. S., & Shalahuddin, M. (2011). Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur & Berorientasi Objek) . Modula.
[17] Safii, M., & Trydillah, A. (2019). Implementasi Data Mining Dalam Menentukan Pola Pembelian Obat Dengan Metode Algoritma Apriori. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 66–71.
[18] Sihombing, O. Simamora,V. Leo, V. Marpaung, P. (2022). Implementation of The Apriori Algorithm Method  to  Analyze  the  Pattern  of  Motorcycle  Sales  at  PT.  Alpha  Scorpio .  Paradigma  -  Jurnal Komputer dan Informatika, 139-143.
[19]     Setyosari, H. P. (2016). Metode penelitian pendidikan & pengembangan . Prenada Media.
[20] Tersiana, A. (2018). Metode penelitian . Anak Hebat Indonesia.