I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 2 (2022) 62-67
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menemukan  Association  Rules  Pada Persediaan Sparepart Motor
Dina Nurhidayanti 1 , Ika Kurniawati 2
1,2 Universitas Nusa Mandiri, Kramat Raya, Jakarta Pusat 10450, Indonesia
1 dinanurhidayanti3@gmail.com, 2 ika.iki@nusamandiri.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 07 Juli 2022 Revisi Akhir: 17 September 2022 Diterbitkan Online : 30 September 2022
Saat  ini  kompetisi  bisnis  dalam  beragam  bidang  menjadi  sangat  erat. Selain pada bidang fashion , hidangan, dan elektronik, bidang pelayanan jasa  dan  perdagangan  pun  semakin  melambung  tinggi,  seperti  halnya bidang  otomotif . Honda  Tanabang  Motor  memiliki  banyak  data transaksi  yang  tidak  dimanfaatkan  untuk  menganalisa  persediaan barang  yang  laku  atau  banyak  diminati  pelanggan,  serta  tidak dimanfaatkan  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk  strategi marketing. Penulis mencoba mengimplementasi algoritma apriori pada persediaan sparepart ,  karena  algoritma  apriori  adalah  metode  yang paling tepat dalam mencari aturan asosiasi barang dan frequent-itemset. Hasil  dari  pengujian  algoritma  apriori  telah  ditemukan  3  (tiga) association  rules yakni  jika  membeli  Piece  Set  Slide  maka  membeli Busi,  jika  membeli  Lampu  Belakang  maka  membeli  Kampas  Rem Depan, dan jika membeli Lampu Depan maka membeli Kampas Rem Depan, dengan Nilai Confidence 75% dan Nilai Support 25%. Dengan hadirnya  Implementasi  Algoritma  Apriori,  diharapkan  menjadi  salah satu  solusi  untuk  mempermudah  perusahaan  agar  melakukan pengaturan  ulang  tata  letak sparepart secara  berdekatan  untuk memudahkan  dalam  mengambil  barang  yang  akan  dikeluarkan, melakukan monitoring terhadap persediaan barang, hubungan antar tiap produk yang dibeli secara bersamaan dan penunjang informasi dalam pemesanan  stok  barang  serta  dapat  membantu  merumuskan  strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan.
K ATA K UNCI
Apriori, Association Rules ,
Data Mining , Inventory

## K ORESPONDENSI
Telepon: 083806555287 E-mail: dinanurhidayanti3@gmail.com

## 1. P ENDAHULUAN
Persediaan  termasuk  ke  dalam  aktiva  penting  yang dimiliki  oleh  perusahaan.  Karena  persediaan  merupakan suatu  aktiva,  maka  harus  dilakukan  pengendalian  intern yang baik untuk menjaga persediaan tersebut dari hal-hal buruk  yang  mungkin  terjadi[1] Showroom dan  bengkel merupakan  suatu  kesatuan  yang  tidak  dapat  di  pisahkan, dimana  pengertian showroom yaitu  ruang  pamer  dan bengkel  adalah  sebuah  ruang  yang  terdiri  dari  kegiatan perbaikan  dan  perawatan[2]  Honda  Tanabang  Motor merupakan showroom sekaligus  bengkel  yang  masih melakukan pencatatan barang keluar-masuk dan pengecekan stok  secara  manual sehinga  data  yang  tersaji menjadi  kurang  validitas,  sehingga  kurang  efektif  dalam
melakukan  pemesanan  stok  barang,  yang  mengakibatkan banyak  barang  yang  sudah  kosong  namun  tidak dipesankan.  Tujuan  dari  mengimplementasi  algoritma apriori dalam menganalisa data adalah untuk mempermudah  perusahaan  dalam  memesan  barang  yang sudah atau hampir habis, serta mempermudah perusahaan untuk  memonitoring  barang  apa  saja  yang  laris  terjual hingga yang kurang laku. Dengan begitu perusahaan dapat memesan barang sesuai kebutuhan, karena jika persediaan produk  kurang,  pelanggan  akan  kecewa  dan  jika persediaan  berlebih  akan  menimbulkan  penumpukan barang  dan  terjadi  kerugian  [3].  Tentu  saja  hal  tersebut membutuhkan  suatu  system  berbasis  teknologi  agar
mendapatkan  hasil  implementsi  secara  tepat  dan  akurat, yang akan mempermudah perusahaan.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan seperti  Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan Barang yang disetujui pada Desember 2020 [3]. Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi Strategi  Penjualan  yang  disetujui  pada  Juni  2020  [4]. Berdasarkan  latar  belakang  dan  beberapa  penelitian sebelumnya yang telah menerapkan algoritma apriori pada analisa  data  persediaan  barang.  Penulis  mencoba mengimplementasi  algoritma  apriori  pada  persediaan sparepart di  Honda  Tanabang  Motor,  karena  algoritma apriori  adalah  metode  yang  paling  tepat  dalam  mencari aturan  asosiasi  barang  atau frequent-itemset .  Algoritma Apriori  yaitu  langkah-langkah  dalam  menemukan frequent-itemset dari  kandidat-kandidat itemset yang memenuhi  nilai  minimum  yang  telah  ditentukan[5]. Prinsip  dari  Algoritma  Apriori  apabila itemset dihimpun sebagai frequent-itemset yang memiliki support lebih dari yang  ditetapkan,  maka  semua  subsetnya  tergolong frequent-itemset ,  dan  juga  sebaliknya[6].  Hasil  penelitian diharapkan  dapat  mempermudah  perusahaan  dalam melakukan pencatatan, pengecekan stok, serta mempermudah  perusahaan  untuk  memonitoring  barang apa  saja  yang  laris  terjual  hingga  yang  kurang  laku sehingga meminimalisir penumpukan barang yang kurang laku.

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan seperti  Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan  Barang  yang  diterbitkan  pada  Desember 2020[3]. Hasil dari penelitian tersebut yaitu aturan asosiasi dapat dijadikan informasi dalam persediaan ulang barang pada  bulan  berikutnya  untuk  menyelesaikan  masalah kerugian  penumpukan  barang  yang  tidak  laku  dan pelayanan pelanggan menjadi lebih efektif.
Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori  Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung Informasi  Strategi  Penjualan  yang  diterbitkan  pada  Juni 2020 [4]. Hasil dari penelitian tersebut yakni pengolahan data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  dapat digunakan  untuk  mencari  aturan  asosiasi  data  transaksi penjualan  yang  ada,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai penunjang  informasi  dalam  pengambilan  keputusan strategi  penjualan  baik  untuk  tujuan  meningkatkan intensitas  penjualan  ataupun  mempersiapkan  stok  barang yang menumpuk di gudang agar berkurang.
Metode  Data Mining Terhadap  Data  Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan  Algoritma Apriori  yang  disetujui  pada  Maret  2018[7].  Hasil  dari penelitian  tersebut  adalah  dengan  perhitungan  algoritma apriori dapat ditemukan hubungan antar tiap produk yang dibeli secara bersamaan dan ditemukan produk yang paling banyak terjual.
Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Pertimbangan  Produk  Bagi  Pelanggan  yang  diterbitkan pada Juli 2019[8]. Hasil penelitian tersebut yakni algoritma apriori  yang  diujicoba  pada  dataset  transaksi  penjualan fleksibel  untuk  digunakan  sebagai  dasar  pengambilan keputusan  perusahaan  pada  area  pemasaran  dan  dapat
dimanfaatkan  sebagai  acuan  untuk  pertimbangan  produk yang mencakup nilai confidence dan support minimum. Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem  Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori yang diterbitkan pada  Agustus  2019[9].  Hasil  penelitian  tersebut  yakni penerapan  algoritma  apriori  dapat  membantu  dalam membentuk  kandidat  kombinasi item ,  sehingga  terdapat tiga jenis nama barang yang sering terjual.
Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu
Menggunakan Metode Algoritma Apriori yang diterbitkan pada  Februari  2018[10].  Hasil  penelitian  tersebut  yaitu algoritma  apriori  sangat  berguna  untuk  mengetahui hubungan frekuensi penjualan sepatu yang paling diminati oleh  konsumen,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai informasi  yang  sangat  berharga  dalam  pengambilan keputusan untuk mempersiapkan stok jenis sepatu apa saja yang diperlukan kemudian hari.
Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Kacamata Menggunakan  Algoritma  Apriori  yang  diterbitkan  pada November 2017[11]. Hasil penelitian tersebut ialah dengan menggunakan  algoritma  apriori  memiliki  2 itemset yang paling  banyak  terjual  sehingga  dapat  dijadikan  strategi pemasaran  untuk  memasarkan  produk  dengan  merek  lain dengan meneliti apa kelebihan produk yang paling banyak dijual.  Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Penentuan Tingkat  Pesanan  yang  diterbitkan  pada  Juni  2018[12]. Hasil  penelitian  tersebut  yakni  algoritma  apriori  dapat membantu  mengembangkan  strategi  pemasaran  dengan memberikan saran kepada konsumen.

## 3. M ETODOLOGI
Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  aktivitas yang berkaitan dengan pengumpulan data, pemakaian data historis  untuk  menemukan  pengetahuan,  informasi, kesesuaian, pola atau hubungan dalam data yang berukuran besar. Output dalam data  mining dapat  dipergunakan sebagai  substitusi  dalam  memutuskan  atau  memperbaiki pengambilan keputusan di periode yang akan datang [13].
Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma dalam data mining yang paling terkenal dalam menemukan pola data  atau  pola  kemunculan/frekuensi  data.Algoritma Apriori  diaplikasikan  untuk  menemukan  pola  pembelian konsumen  pada  suatu  minimarket  berdasarkan  transaksi pembelian.  Dalam  algoritma  apriori  ada  istilah  nilai support yaitu  taksiran  yang  digunakan  untuk  mengukur kemunculan data tertentu dianalogikan dengan total data. Rumus untuk mencari nilai support adalah sebagai berikut [13] :
Nilai support untuk sebuah itemset :
Nilai support untuk 2 (dua) itemset :
Pembentukan Aturan Asosiasi :
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, lalu dicari aturan  asosiasi  yang  mencakup  syarat  minimum  untuk
confidence dengan menghitung confidence aturan asosiasi A ⇿ B. Nilai confidence dari aturan A ⇿ B diperoleh rumus berikut[14] :
Langkah-langkah  dalam  menjalankan  Algoritma  Apriori adalah sebagai berikut [13] :
1. Siapkan data bentuk format transaksi.
2. Bentuk kombinasi 1 itemset.
3. Tetapkan nilai support minimum. Dalam hal ini tidak ada rumus atau perintah utama.
4. Setelah  ditetapkan  nilai support minimum,  maka tetapkan kombinasi 1 itemset yang mencakup support minimum. 5. Bentuk  kombinasi  2 itemset ,  sistematis  dalam pembentukan  kombinasi  dimulai  dari  kombinasi  2 berlaku  rumus  kombinasi  (AB=BA)  dan  tidak berlaku rumus permutasi (AB≠BA).
6. Tentukan kombinasi
2
itemset
yang
mencakup support minimum. 7. Bentuk 3 kombinasi itemset .
8. Tentukan kombinasi
3
itemset
yang
mencukupi support minimum.
9. Dan  begitu  seterusnya,  pembentukan  kombinasi itemset dapat berhenti di kombinasi 1 atau 2. Aturan berakhirnya  pembentukan  kombinasi  adalah  jika tidak  ada  nilai  kombinasi itemset yang  memenuhi support minimum  atau  ada  kombinasi  yang memenuhi support minimum  tetapi  kombinasi itemset tersebut  hanya  1  sehingga  tidak  dapat  di integrasikan dengan kombinasi itemset yang lain.
RapidMiner adalah  alokasi  perangkat  lunak  yang mengizinkan  mengekplorasi  data,  mengeksplorasi  teks, dan  analitik  prediktif  (data  mining).  Aplikasi  ini memungkinkan  pengguna  untuk  memasukkan  data mentah,  termasuk database dan  teks,  yang  kemudian dianalisis secara otomatis dan cerdas dalam skala besar[15] Metode analisis data yang penulis gunakan pada penelitian ini  yakni Cross-Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari 6 fase yaitu[16] :
1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
2. Pemahaman Data (Data Understanding)
3. Persiapan Data (Data Preparation)
4. Pemodelan (Modeling)
5. Evaluasi (Evaluation)
6. Penyebaran (Deployment)
Ada beberapa metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu :
1. Observasi Menjumpai langsung Honda Tanabang Motor.
2. Filtering Data Mengumpulkan dataset yang akan digunakan.
3. Studi Pustaka
Sumber  acuan  penelitian  penulis  melalui  jurnal  ilmiah, buku maupun internet .
Tahapan-tahapan  penelitian  yang  sudah  penulis  lakukan yakni :
G AMBAR 1. F LOWCHART T AHAPAN P ENELITIAN

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang akan penulis olah yaitu data penjualan 2021 dengan  periode  12  bulan  atau  1  tahun,  data  laporan penjualan  tersebut  merupakan dataset yang  didapat  dari Honda Tanabang Motor bagian administrasi gudang.
TABEL 1. D AFTAR P RODUK S PAREPART
No
Daftar Produk Sparepart
1
Kampas Rem Depan
2 Cairan Pendingin Radiator 3 Piece Set Slide 4 Busi 5 Lampu Depan 6
Lampu Belakang 7 Ahm Cvt Grease
Berdasarkan  data  transaksi  penjualan sparepart Honda Tanabang Motor selama 1 tahun, didapatkan pola transaksi 3  jenis sparepart yang  paling  banyak  terjual  setiap bulannya.
TABEL 2. P OLA T RANSAKSI P ENJUALAN S PAREPART Bulan Itemset 1 Kampas  rem  depan,  cairan  pendingin  radiator,  lampu depan 2
Kampas rem depan, piece set slide, busi
3 Kampas rem depan, lampu depan, lampu belakang
4 Kampas rem depan, lampu depan, busi
5 Piece  set  slide,  cairan  pendingin  radiator,  ahm  cvt grease
6
Busi, ahm cvt grease, kampas rem depan
7 Busi, lampu depan, lampu belakang
8 Cairan  pendingin radiator, kampas rem depan, busi
9 Cairan  pendingin  radiator,  kampas  rem  depan,  lampu belakang
10
Busi, ahm cvt grease, piece set slide
11 Busi, kampas rem depan, lampu belakang
12 Busi, piece set slide, cairan pendingin radiator
Setelah  terbentuk  pola  transaksi  penjualan,  penulis melakukan  proses  pembentukan  1 itemset dengan  nilai minimum Support 20%.
TABEL 3. P EMBENTUKAN DARI 1 I TEMSET Itemset Jumlah Support Kampas rem depan 8 67% Cairan pendingin radiator 5 42% Piece set slide 4 33% Busi 8 67% Lampu depan 4 33% Lampu belakang 4 33% Ahm cvt grease 3 25%
Pada  pembentukan  1 itemset semua  data  memiliki  hasil diatas  nilai  minimum Support ,  selanjutnya  dilakukan pembentukan kombinasi dari 2 itemset .
TABEL 4. K OMBINASI DARI 2 I TEMSET
Itemset Jumlah Support Kampas rem depan, cairan pendingin radiator 3 25% Kampas rem depan, piece set slide 1 8% Kampas rem depan, lampu depan 3 25% Kampas rem depan, lampu belakang 3 25% Kampas rem depan, ahm cvt grease 1 8% Cairan pendingin radiator, piece set slide 2 17% Cairan pendingin radiator, lampu depan 1 8% Cairan pendingin radiator, lampu belakang 1 8% Cairan pendingin radiator, ahm cvt grease 1 8% Lampu belakang, lampu depan 2 17% Piece set slide, ahm cvt grease 2 17% Busi, kampas rem depan 5 42% Busi, cairan pendingin radiator 2 17% Busi, lampu depan 2 17% Busi, lampu belakang 2 17% Busi, ahm cvt grease 2 17% Busi, piece set slide 3 25%
Hasil  dari  kombinasi  2 itemset terdapat  5  aturan  yang memenuhi nilai minimum support , selanjutnya dilakukan pembentukan kombinasi 3 itemset .
TABEL 5. K OMBINASI DARI 3 I TEMSET Itemset Jumlah Support Kampas  rem  depan,  cairan  pendingin radiator, lampu depan 1 8% Kampas  rem  depan,  cairan  pendingin radiator, lampu belakang 1 8% Kampas  rem  depan,  lampu  belakang, lampu depan 1 8% Cairan pendingin radiator, piece set slide, ahm cvt grease 1 8%
Busi, kampas rem depan, cairan pendingin radiator 1 8% Busi, kampas rem depan, lampu belakang 1 8% Busi, kampas rem depan, lampu depan 1 8% Busi, kampas rem depan, piece set slide 1 8% Busi, kampas rem depan, ahm cvt grease 1 8% Busi, cairan pendingin radiator, piece set slide 1 8% Busi, lampu belakang, lampu depan 1 8% Busi, piece set slide, ahm cvt grease 1 8%
Pada  pembentukan  kombinasi  3 itemset tidak  ada  hasil yang  sesuai  dengan  nilai  minimum support ,  maka perhitungan  sudah  dapat  dihentikan.  Sesudah  pola frekuensi tinggi diketahui, kemudian dicari aturan asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum Confidence dengan menghitung  nilai Confidence melalui  aturan  asosiasi A↔B. Dengan nilai minimal Confidence 70%.
TABEL 6. P EMBENTUKAN A TURAN A SOSIASI Aturan Support Confidence Jika  membeli  lampu  belakang, maka membeli busi 17% 50% Jika membeli lampu depan, maka membeli busi 17% 50% Jika  membeli  piece  set  slide, maaka  membeli  cairan  pendingin radiator 17% 50% Jika  membeli  lampu  belakang, maka membeli lampu depan 17% 50% Jika membeli lampu depan, maka membeli lampu belakang 17% 50% Jika membeli piece set slide, maka membeli ahm cvt grease 17% 50% Jika  membeli  cairan  pendingin radiator,  maka  membeli  kampas rem depan 25% 60% Jika membeli busi, maka membeli kampas rem depan 42% 63% Jika membeli kampas rem depan, maka membeli busi 42% 63% Jika  membeli  ahm  cvt  grease, maka membeli busi 17% 67% Jika  membeli  ahm  cvt  grease, maka membeli piece set slide 17% 67% Jika membeli piece set slide, maka membeli busi 25% 75% Jika  membeli  lampu  belakang, maka membeli kampas rem depan 25% 75% Jika membeli lampu depan, maka membeli kampas rem depan 25% 75%
Berdasarkan Tabel 6 penulis mengambil 3 aturan asosiasi teratas yang terdapat pada Tabel 7 berikut.
TABEL 7. A TURAN A SOSIASI F INAL Aturan Support Confidence Jika membeli piece set slide, maka membeli busi 25% 75% Jika membeli lampu belakang, maka membeli kampas rem depan 25% 75% JIka membeli lampu depan, maka membeli kampas rem depan 25% 75%
Selanjutnya  penulis  melakukan  implementasi dataset menggunakan  aplikasi RapidMiner guna  memvalidasi keakuratan perhitungan manual algoritma apriori.
G AMBAR 2. I MPLEMENTASI R APID M INER
Selanjutnya  tampilan  hasil  yang  diperoleh  setelah melakukan Implementasi RapidMiner .
G AMBAR 3. F REKUENSI I TEMSET
Setelah  dilakukan  proses running ,  terbentuklah  3 frequent-itemset .  Pada  pembentukan itemset pertama, semua  produk  memenuhi  nilai  minimal support .  Pada pembentukan itemset kedua  sudah  mulai  terbentuk  pola frequent-itemset ,  terdapat  5  aturan  yang  telah  memenuhi nilai  minimal support .  Sedangkan  pada  pembentukan itemset ketiga  tidak  ada  yang  memenuhi  nilai  minimal support .
Tampilan  hasil  implementasi rapidminer selanjutnya yakni Graphic  Association  Rules yang  tampak  pada Gambar 4.
G AMBAR 4. G RAPHIC A SSOCIATION R ULES
Tampilan  terakhir  dari  implementasi rapidminer yakni Description Association Rules yang tampak pada Gambar 5 berikut.
G AMBAR 5. D ESCRIPTION A SSOCIATION R ULES
Pada Description Association Rules terdapat 35 aturan asosiasi  yang  terbentuk,  lalu  tersusun  3  aturan  asosiasi yang  memenuhi  nilai  minimum support 20%  dan  nilai minimum confidence 70%.  Nilai confidence tertinggi sebesar 75% dan nilai support tertinggi sebesar 25%..

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  pencarian  aturan  asosiasi  dengan algoritma apriori melalui perhitungan manual menunjukkan hasil yang sama dengan aplikasi RapidMiner yakni 3 aturan asosiasi dengan nilai Confiedence tertinggi sebesar 75% menghasilkan aturan : jika membeli Piece Set Slide maka membeli Busi, jika membeli Lampu Belakang maka  membeli  Kampas  Rem  Depan,  dan  jika  membeli Lampu  Depan  maka  membeli  Kampas  Rem  Depan. Berdasarkan  aturan  tersebut,  algoritma  apriori  sangat bermanfaat  untuk  mengetahui  pola frequent-itemset sparepart yang paling laku terjual dan aturan asosiasi atau hubungan antar tiap produk yang dibeli secara bersamaan. Dengan hasil ini perusahaan dapat melakukan pengaturan ulang  tata  letak sparepart secara  berdekatan  untuk memudahkan  dalam  mengambil  barang  yang  akan dikeluarkan  serta  melakukan  monitoring  terhadap persediaan  barang  dan  penunjang  informasi  dalam pemesanan stok barang serta dapat membantu merumuskan  strategi  pemasaran  untuk  meningkatkan penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Tamodia,  “Evaluasi  Penerapan  Sistem Pengendalian  Intern  Untuk  Persediaan  Barang Dagangan  Pada  PT.  Laris  Manis  Utama  Cabang Manado,” J. EMBA , vol. 1, pp. 20–29, 2013, doi: 2303-1174.
[2] A.  Ahmad,  S.  Safwan,  and  A.  Munir, “Perancangan  Showroom  Mercedes  Benz  Aceh,” J. Ilm. Mhs. Arsit. dan Perenc. , vol. 6, pp. 11–15, 2022, doi: 2655-1586.
[3] E.  Hutahaean.L,  M.  Safii,  and  B.  Damanik.E, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan Barang,” J. Inform. dan Komput. , vol.
3, no. 3, pp. 173–180, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[4] R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  terhadap  Data Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi Penjualan,” J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[5] A.  G.  Syaripudin  and  E.  Faizal,  “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Obat,” J.  Inform.  dan  Komputer2 ,  vol.  2,  no.  1, 2017.
[6] F.  A.  Fajri,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Dalam Menentukan Program Studi Yang Diambil Mahasiswa,” J. IPTEKS Terap. , vol. 10, no. 2, pp. 81–85,
2016, doi: http://dx.org/10.22216/jit.2016.vl0i2.402.
[7] F.  Rahmawati  and  N.  Merlina,  “Metode  Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018, doi: 2620-3553.
[8] R.  A.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining
Menggunakan Algoritma
Apriori
untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[9] P. Simbolon Hartinah, “Implementasi Data Mining
Pada  Sistem  Persediaan  Barang  Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019, doi: 2407-389X.
[10] E.  Sikumbang  Delima,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan Sepatu
Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. , vol. 4, no. 1,
2018, doi: 2550-0120.
[11] D.  Purnia  Silvi  and  A.  Warnilah  Ilah, “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Kacamata  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017, doi: 2549-7421.
[12] F.  Sianturi  Ariwisanto,  “Penerapan  Algoritma Apriori  Untuk  Penentuan  Tingkat  Pesanan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018, doi:
2580-9741.
[13] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , I. Yogyakarta: Deepublish CV Budi Utama, 2020.
[14] J.  Rulianto  and  P.  W.  Mustika,  “Implementasi Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Penjualan  Oli Mobil Berbasis Sistem Pencarian Aturan
Asosiasi,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 316–326, 2019, doi: 2549-7200.
[15] D.  Jollyta,  M.  Siddik,  H.  Mawengkang,  and  S. Efendi, Teknik  Evaluasi  Cluster .  Yogyakarta: Deepublish CV Budi Utama, 2021.
[16] S.  Huber,  H.  Wiemer,  D.  Schneider,  and  S. Ihlenfeldt, “DMME: Data mining methodology for engineering  applications  -  a  holistic  extension  to the CRISP-DM model,” Procedia CIRP2 , vol. 79, pp. 403–408,
2019,
doi: 10.1016/j.procir.2019.02.106.

## BIODATA PENULIS
Dina  Nurhidayanti,  lahir  di  Jakarta  tanggal  12  Oktober 2000.  Menyelesaikan  Diploma  pada  tahun  2021  dan  saat ini  sedang  melanjutkan  Program  Sarjana  di  Universitas Nusa Mandiri.
Ika  Kurniawati,  menyelesaikan  Program  Magister  di Universitas  Nusa  Mandiri  dan  saat  ini  juga  aktif  sebagai Dosen.