Terbit online pada laman web jurnal: http://ejournal.undhari.ac.id/index.php/jveit

## JVEIT
Journal of Vocational Education and Information Technology
Vol. 2 No. 2 (2021) 77 – 82
ISSN Media Elektronik: 2722-5305

## Upaya Peningkatan Promosi Mahasiswa Baru STIE-Graha Karya Muara Bulian Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Azwar Anas
Program Studi Manajemen,  STIE – Graha Karya Muara Bulian azwarzayn@gmail.com

## Abstract
The purpose of this study is to determine the STIE-GK Muara Bulian promotion strategy. The author uses a priori algorithm to analyze the data of new students of STIE-GK Muara Bulian in the academic year 2018/2019. A priori algorithm was chosen because of its ability to analyze data that appears simultaneously and repeatedly and data that has accumulated a long time, so it is necessary to use data mining, to gain knowledge. The data that I use is the data of new students STIE-GK Muara Bulian randomly as many as 100. The research method that I use is to manually calculate data then a trial of the Weka data mining software is conducted. The results of this study indicate, partially Vocational High School and TKJ majors are the most contributors to new students with a confidence level of 13%. The SMK and ADM majors are the second largest contributor to new students with a confidence level of 10%. The management study program comes from the TKJ major with a confidence level of 7%. The accounting study program comes from the TKJ major with a confidence level of 5%.
Keyword : algorithm, a priori, data mining, promotion.

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan strategi promosi STIE-GK Muara Bulian. Penulis menggunakan algoritma  apriori  untuk  menganalisis  data  mahasiswa  baru  STIE-GK  Muara  Bulian  tahun  akademik  2018/2019.  Algoritma apriori  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menganalisis  data  yang  muncul  secara  bersamaan  dan  berulang  dan data  yang telah  menumpuk  lama,  sehingga  perlu  kiranya  digunakan  penambangan  data,  untuk  mendapatkan  pengetahuan.  Data  yang penulis gunakan adalah data mahasiswa baru STIE-GK Muara Bulian secara random sebanyak 100. Metode penelitian yang penulis gunakan adalah dengan menghitung data secara manual kemudian dilakukan uji coba terhadap software data mining Weka . Adapun hasil penelitian ini menunjukkan, secara parsial Variabel SMK dan jurusan TKJ adalah penyumbang mahasiswa baru terbanyak dengan tingkat confidence mencapai 13%. Variabel SMK dan jurusan ADM adalah penyumbang mahasiswa baru terbanyak kedua dengan tingkat confidence mencapai 10%. Program studi manajemen berasal dari jurusan TKJ dengan tingkat confidence mencapai 7%. Progam studi akuntansi berasal dari jurusan TKJ dengan tingkat confidence mencapai 5%.
Kata kunci : algoritma, apriori, data mining, promosi.
JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol. 2 No.2 (2021)  77 – 82

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  dengan  jumlah penduduk  yang  besar.  Besarnya  jumlah  penduduk tersebut akan berdampak pada daya tampung berbagai kebutuhan seperti lapangan pekerjaan, akses kesehatan hingga  pendidikan.  Pemerintah  dengan  segala  upaya dan  kebijakannya  terus  berinovasi  untuk  memenuhi kebutuhan dasar tersebut. Namun hingga saat ini, akses untuk memenuhi kebutuan tersebut belumlah tercapai. Misalnya,  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia  tidak dibarengi  dengan  skill  para  calon  pekerjanya  akibat dari akses pendidikan yang terbatas, sebaliknya mereka yang mendapatkan akses pendidikan tidak mendapatkan  pekerjaan  karena  skill  mereka  tidak digunakan pada lapangan pekerjaan yang tersedia.
Hampir  di  setiap  daerah  atau  provinsi  di Indonesia  saat  ini  telah  memiliki  perguruan  tinggi negeri  (PTN)  dengan  berbagai  pilihan  jurusannya. Namun  demikian  hal  ini  belum  mampu  menjawab kebutuhan daya tampung mahasiswanya. Ketidakseimbangan  antara  jumlah  calon  mahasiswa baru dengan daya tampung perguruan tinggi negeri di setiap  daerah  menimbulkan  permasalahan  sekaligus peluang  baru  bagi  masyarakat  luas.  Permasalahannya adalah    pada  upaya  pemenuhan  kebutuhan  akses pendidikan, sementara peluangnya adalah pada upaya pendirian  perguruan  tinggi  swasta  (PTS)  oleh masyarakat.
UUD  1945  telah  mengamanahkan  kepada  kita semua dalam upaya mencerdaskan kehidupan bangsa. Bagi masyarakat yang memiliki kemampuan finansial terbuka  peluang  untuk  mendirikan  PTS.  Tentu  saja dengan  segala  aturan yang  telah  ditetapkan. Pemerintah  tentu  sangat  terbantu  ketika  PTS  mampu memberikan  akses  pendidikan  secara  bedampingan dengan  PTN  milik  pemerintah.  Perbandingan  jumlah PTN  dan  PTS  di  Indonesia  saat  ini  adalah  370  PTN berbanding  4.043  PTS.  Jika  kita  lihat  dari  jumlahnya maka  ada  sekitar  11  kali  lipat  jumlah  PTN  jika dibandingkan dengan PTS. Ini berarti peranan PTS di Indonesia sangatlah besar.
Data  mining  merupakan  bidang  dari  beberapa bidang  kelmuan  yang  menyatukan  teknik  dari pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola  statistic, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan  pengambilan  informasi  dari  database yang  besar[1].  Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di  dalam  database.  Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstrasksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar[2].
Penerapan  algoritma  apriori  telah  banyak digunakan  sebelumnya  untuk  mendapatkan  informasi berharga  dari  sejumlah  frekuensi  data.  Berikut beberapa  penerapan  algoritma  apriori    yang  telah dilakukan :
1.Algoritma  Asosiasi  untuk  Mendapatkan  Pola  Mata Kuliah  Pilihan  STIE-GK  Muara  Bulian[3].  Dalam penelitian  ini  fokus  pembahasannya  adalah  pada pengolahan  data  mata  kuliah  pilihan  di  STIE-GK Muara Bulian dengan menggunakan algoritma asosiasi sehingga  mendapatkan  pola  dari  mata  kuliah  pilihan tersebut.
2.  Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Tiket Pesawat  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus:  Jumbo  Travel  Medan)[4].  Makalah  ini  fokus menggunakan  algoritma  apriori  dalam  menganalisa penjualan  tiket  pesawat  terbang  yang  biasa  dijual secara bersamaan sesuai dengan banyaknya konsumen. 3. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem  Persediaan  Alat-alat  Kesehatan[5].  Fokus penelitian  ini  adalah  pada  penggunaan  algoritma apriori dalam sisem persediaan alat-alat kesehatan, hal ini didasarkan pada penjualan sebelumnya.
4.  Pengembangan  Sistem  Rekomendasi  Penelusuran Buku dengan Penggalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur)[6]. Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam identifikasi pola yang dimaksud adalah association rule dengan  algoritma  apriori.  Metode  dan  algoritma  ini menghasilkan  transaksi-transaksi  peminjaman  buku dengan strong association (keterkaitan yang kuat) antar buku  dalam  transaksi  yang  digunakan  sebagai rekomendasi  peminjaman  buku  yang  membantu pengguna mendapatkan rekomendasi buku lain ketika pengguna  melihat  rincian  dari  buku  yang  dipilih  atau hendak  dipinjam.  Dari  hasil  uji  coba  pada  penelitian ini, ditemukan bahwa semakin besar minimum support (minsup) dan minimum confidence (minconf), semakin sedikit  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menghasilkan rekomendasi  serta  semakin  sedikit  rekomendasi  yang diberikan, namun rekomendasi yang diberikan berasal dari transaksi yang sering muncul.
6. Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Prediksi Penyakit  ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut) Dengan Algoritma Decision Tree (Id3). Penelitian ini fokus  pada  pemanfaatan  data  mining  menggunakan algoritma  Decision  Tree  dalam  pengelompokan  dan perkiraan penyakit ISPA[7].
Banyaknya  jumlah  PTS  telah  menciptakan persaingan  bagi  setiap  pengelola  untuk  menampung calon mahasiswa sebanyak-banyaknya. Karena bagaimanapun  sumber  keuangan  operasional  PTS berasal dari mahasiswanya. Semakin banyak mahasiswanya maka semakin sehat keuangan operasional  PTS  tersebut.  STIE-Graha  Karya  Muara Bulian merupakan PTS di bidang ilmu ekonomi yang berada  di  Kabupaten  Batanghari  -  Jambi.  Pesaing terkuat  dari  PTS  ini  dalam  menerima  mahasiswa barunya  adalah  IAI  Nusantara  Batanghari  yang berjarak hanya sekitar 2 Km. Persaingan ini membuat STIE-GK  Muara  Bulian  semakin  gencar  melakukan promosi  ke  sekolah-sekolah  potensial  sebagai  calon mahasiswa  baru.  Persoalan  yang  ada  adalah,  tidak
adanya  pemetaan  wilayah  potensial  calon  mahasiswa baru.  Hal  ini  disebabkan  oleh  tidak  adanya  analisis terhadap hal tersebut berdasarkan data-data mahasiswa baru  tahun-tahun  sebelumnya.  Penambangan  data  ini diharapkan  mampu  menentukan  strategi  yang  tepat sasaran  dalam  melakukan  promosi  bagi  STIE-GK Muara Bulian.
Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  fokus  pada strategi promosi STIE-GK Muara Bulian kepada calon mahasiswa  baru.  Jumlah  data  yang  dianalisis  adalah 100 data mahassiwa baru tahun akademik 2018/2019. Itemset-itemset tersebut akan diolah dengan menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  mendapat kecenderungan indikator yang muncul secara bersamaan. Sedangkan software yang digunakan untuk menampilkan hasilnya adalah Weka.

## 2. Metode Penelitian
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi pada  data  mining.  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau  market  basket  analysis.  Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining  adalah  teknik  data  mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. Salah satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang efisien  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi(frequent pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui  dengan dua tolak ukur , yaitu : support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi[8]. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item[9].
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  pengambilan data  dengan  aturan  asosiatif  (Association  rule)  untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Association  Rule  yang  dimaksud  dilakukan  melalui mekanisme penghitungan support dan confidence dari suatu  hubungan  item.  Sebuah  rule  asosiasi  dikatakan interesting  jika  nilai  support  adalah  lebih  besar  dari minimum  support  dan  juga  nilai  confidence  adalah lebih  besar  dari  minimum  confidence.  Algoritma apriori  ini  akan  cocok  untuk  diterapkan  bila  terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisa[10].
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  tentu  harus berdasarkan  metode  penelitian  yang  benar  sehingga dapat  mempermudah  jalannya  penelitian  tersebut. Metode  penelitian  merupakan  kerangka  kerja  dalam melakukan  penelitian.  Dengan  mengikuti  kerangka kerja  tersebut  maka  penelitian  yang  dilakukan  akan berjalan dengan sistematis dan memberikan hasil yang baik.
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  kerangka penelitian,  kerangka  ini  merupakan  langkah-langkah
yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah yang akan  dibahas.  Langkahnya  diuraikan  seperti  gambar berikut ini :
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
3. Hasil dan Pembahasan
a. Analisis Asosiasi dengan Algoritma Apriori Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan analisis  terhadap  100  data  mahasiswa  baru  tahun akademik  2018/2019  STIE-GK  Muara  Bulian. Penulis melakukan analisis terhadap data kecamatan,  sekolah,  jurusan  dan  program  studi pilihan.
Aturan  asosiasi  biasanya  dinyatakan  dalam bentuk :
{PMY,  SMA,  IPA}  {Manajemen}  { support = 40%, confidence = 50%}
Artinya  50%  dari  indikator  pilihan  program  studi Manajemen  berasal  dari  Kecamatan  Pemayung, sekolah SMA dan jurusan IPA. Sementara 40% dari seluruh  program  studi  Manajemen  yang  ada memuat semua item tersebut.
1) Menentukan Variabel Data  yang  akan  diolah  dalam  menentukan strategi  promosi  ini  adalah  berdasarkan  indikator data  mahasiswa  baru.  Adapun  variabel-variabel data mahasiswa baru yang akan diolah adalah:
a) Mahasiswa
b) Kecamatan
c) Sekolah
d) Jurusan
e) Program Studi

## TENTUKAN RUANG LINGKUP PENELITIAN

## ANALISIS MASALAH
PENELITIAN

## TENTUKAN TUJUAN
PENELITIAN
PELAJARI LITERATUR TERKAIT

## PENCARIAN DATA DAN
INFORMASI

## ANALISIS METODE YANG
DIGUNAKAN IMPLEMENTASI PENGUJIAN
JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol. 2 No.2 (2021)  77 – 82
Dari variabel-variabel di atas, setiap indikator
akan dibagi kedalam beberapa kelompok berdasarkan  jenis  indikator  yang  sama,  hal  ini dilakukan agar proses analisa data dapat dilakukan dengan mudah menggunakan algoritma apriori.
2) Analisis Frekuensi Tinggi
Tahapan  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support sebuah  item diperoleh dengan rumus berikut :
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(3)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut : Support (A,B) = P(A ∩ B)
Support (A,B) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (4)
3) Melakukan Proses
Berdasarkan  variabel-variabel  mahasiswa baru  di  atas,  maka  format  data  dapat  dilihat  pada tabel berikut ini :

## Tabel 1. Data Mahasiswa Baru
Mhs Kec Sekl Jurs Prodi 1 Mbl SMA Ipa Manajemen 2 Mbl SMK Adm Manajemen 3 Msu MA Ips Manajemen 4 Mtb SMA Ips Akuntansi 5 Mbl SMK Tkj Akuntansi 6 Pmy MA Ipa Manajemen 7 Btn SMK Msn Akuntansi 8 Msi SMA Ipa Akuntansi 9 Msm SMA Ips Akuntansi 10 Msu MA Ipa Manajemen 11 Msi MA Ips Akuntansi 12 Mbl SMK Tkj Manajemen 13 Mbl SMK Adm Akuntansi 14 Bjb SMK Tkj Manajemen 15 Bjb SMA Ipa Akuntansi 16 Msi SMA Ips Manajemen 17 Pmy SMK Adm Akuntansi 18 Mbl SMA Ipa Manajemen 19 Mbl SMK Adm Manajemen 20 Msu MA Ipa Manajemen
Setelah data diperoleh, selanjutnya adalah mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  data  yang sama sebagaimana tabel berikut. Data transaksional di atas lalu direpresentasikan dalam bentuk seperti terlihat pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Representasi Data Variabel Mahasiswa Baru
Mhs Variabel 1 Mbl 1 SMA
1 IPA
1 Manajemen 2 Mbl 2 SMK 2 Adm 2 Manajemen
3 Msu
3 MA 3 IPS
3 Manajemen
4 Mtb 4
SMA
4 IPS 4 Akuntansi
5 Mbl
5 SMK
5 Tkj
5 Akuntansi
6 Pmy 6 SMA 6 IPA
6 Manajemen 7 Btn 7
SMK
7 Msn
7 Akuntansi
8 Msi
8 SMA
8 IPA 8 Akuntansi
9 Msm 9
IPA 9 IPS 9 Akuntansi
10 Msu
10 MA
10
IPA 10 Manajemen 11 Msi 11 MA 11
IPS
11
Akuntansi 12 Mbl 12 SMK 12 Tkj
12
Manajemen 13 Mbl 13 SMK 13 Adm 13 Akuntansi 14 Bjb 14 SMK
14
Tkj
14
Manajemen
15 Bjb
15 SMA 15 IPA 15
Akuntansi
16 Msi 16 SMA 16 IPS 16
Manajemen
17 Pmy
17 SMK 17 Adm 17
Akuntansi
18 Mbl 18 SMA 18 IPA 18
Manajemen
19 Mbl
19
SMK
JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol. 2 No.2 (2021)  77 – 82
19 Adm 19 Manajemen 20 Msu 20 MA 20 IPA 20
Manajemen
Pada  pengujian  ini,  penulis  menetapkan  nilai minimum  support sebesar  0,1%  dan minimum confidence sebesar  0,9%.  Sehingga  data  yang  akan diproses oleh software  Weka hanyalah rule-rule yang memenuhi kriteria di atas.
1.1. Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiasi  A  B.  Aturan  asosiasi yang  terbentuk  berdasarkan minimum  support dan minimum confidence dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Aturan Asosiasi yang Terbentuk
Aturan Supp Conf Jika mahasiswa baru dari Jurusan Tkj maka sekolah SMK 10% 13% Jika  mahasiswa  baru  dari  jurusan Adm maka sekolah SMK 10% 11% Jika mahasiswa baru dari jurusan Tkj dan memilih program studi Manajemen maka berasal dari SMK 10% 7% Jika  mahasiswa  baru  dari  jurusan Adm  dan  memilih  program  studi Manajemen maka berasal dari SMK 10% 5% Jika mahaisswa baru dari jurusan Tkj dan memilih program studi Akuntansi maka berasal dari SMK 10% 5%
1.2. Hasil Pengujian pada Software Pengujian  terhadap  hasil  analisa,  sangat  penting dilakukan untuk  menentukan dan  memastikan apakah hasil analisa tersebut benar atau tidak. Software  yang penulis  gunakan  dalam  pengujian  ini  adalah Weka . Tahapan dalam pengujian pada Weka adalah sebagai berikut:
a. Aktifkan software Weka sehingga tampil gambar berikut 2.
Gambar 2. Area Kerja pada Weka
b. Setelah  jendela Weka terbuka,  klik  menu Explorer , klik menu Preprocess , Open File , cari database seperti gambar berikut.
Gambar 3. Proses Pemanggilan Data
c. Langkah berikutnya adalah klik menu Associate , pilih Apriori lalu  klik Start untuk  memunculkan rule yang  terbentuk,  sebagaimana  gambar berikut;
Gambar 4. Rule yang Terbentuk

## 4. Kesimpulan
Dari  pembahasan  di  atas,  maka  ada  beberapa kesimpulan  dan  saran  yang  dapat  penulis  berikan untuk STIE-GK Muara Bulian.
a. Variabel  SMK  dan  jurusan  TKJ  adalah penyumbang  mahasiswa  baru  terbanyak  dengan tingkat confidence mencapai 13%
b. Variabel  SMK  dan  jurusan  ADM  adalah penyumbang  mahasiswa  baru  terbanyak  kedua dengan tingkat confidence mencapai 10%
c. Program  studi  manajemen  berasal  dari  jurusan TKJ dengan tingkat confidence mencapai 7%
d. Progam studi akuntansi berasal dari jurusan TKJ dengan tingkat confidence mencapai 5%.
JVEIT (Journal of Vocational Education and Information Technology) Vol. 2 No.2 (2021)  77 – 82

## Daftar Rujukan
[1] A.  Darma,  “Analisis  Dosen  Favorit  STIE-GK  Muara Bulian Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 13, no. 2, 2019.
[2] A.  A, “Algorithm Apriori Use for a  Consumer Behavior in.,” J. Sains dan Inf. , vol. 1, pp. 45–49, 2015.
[3] D. B. A. Anas A, “Asosiasi Untuk Mendapatkan Pola Mata
Kuliah Pilihan Stie-Gk Muara Bulian,” vol. 6, no. 1, pp. 1– 12, 2019.
[4] Z.  Wardah,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Tiket  Pesawat  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus : PT. Pesona Ceria Travel),” vol. 2, no. 2, pp. 31– 39, 2017.
[5] Tampubolon dkk, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” pp. 93–106, 2013.
[6] W. Dkk, “Pengembangan Sistem  Rekomendasi
Penelusuran  Buku  dengan  Penggalian  Association  Rule Menggunakan Algoritma Apriori. J Tek ITS,” J Tek ITS , vol. 1, pp. 1–5, 2012.
[7] A.  E.  Pramadhani,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Prediksi  Penyakit  ISPA  (Infeksi  Saluran Pernapasan  Akut)  Dengan  Algoritma  Decision  Tree
(ID3),” J Sarj Tek Inf. , 2014.
[8] P.  Dkk,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Produk  Elektronik  Dengan  Algoritma  Apriori  (  Studi Kasus : Kreditplus ),” Pelita Inf. Budi Darma , vol. 1, pp. 25–29, 2013.
[9] Sugianti,  “Peminjaman  Buku  Di  Perpustakaan  Stmik Widya Pratama,” vol. 1, pp. 22–28, 2015.
[10] Yanto  dkk,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Metode Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan  Pola  Pembelian
Obat,” Creat Inf Technol J , vol. 2, no. 2, p. 105, 2015.