e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## DEVELOPMENT OF DATA MINING SOFTWARE USING ASSOCIATION TECHNIQUES BASED ON APRIORI ALGORITHM METHOD
(Pengembangan Perangkat Lunak Data Mining Menggunakan Teknik Asosiasi Berdasarkan Metode Algoritma Apriori )
Mohamad Saefudin 1 , Desy Diana 2* , Hening Hendrato 3
Sistem Informasi 1 , Sistem Informasi 2 , Sistem Komputer 3
STMIK Jakarta STI&K 1, 2, 3
saefudin@gmail.com 1 , desidiana2208@gmail.com 2 , heninghendrato94@gmail.com 3
Received: February 27, 2022. Revised: March 25, 2022. Accepted: May 14, 2022.
Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), Pp. 125-136
Abstrak: Database adalah tempat menyimpan data-data transaksi dalam suatu sistem informasi yang  dapat  dikembangkan  menjadi  sumber  ilmu  pengetahuan  pengambilan  keputusan  dalam suatu organisasi. Salah satu pengembangan pengolahan database tersebut dalam metode asosiasi antar data. Teknik mengolah atau menggali data ini dikenal dengan data mining salah satunya adalah association  rules . Teknik  ini  banyak diadopsi untuk  mengembangkan  metode-metode dimana salah satunya adalah Metode Algoritma Apriori. Algoritma Apriori ini berjalan dengan tujuan melakukan pencarian maksimal frequent itemset. Fungsi inilah yang membentuk aturan- aturen  asosiasi  baru  yang  berguna  untuk  mengali  data  menjadi  informasi  berguna  dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan penjelasan tentang Algoritma Apriori tersebut selanjutnya diterjemahkan dalam bentuk perangkat lunak  komputer. Perangkat lunak yang dikembangkan berbasis  cloud  computing  dimana  dapat  dijalankan  secara  online  melalui  web  yang  ada  di internet.  Perangkat  lunak  yang  dikembangkan  menggunakan  bahasa  program  PHP  dengan database  MySQL.  Perangkat  lunak  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  dapat  digunakan diberbagai  sistem  dengan  menyesuaikan  data-data  yang  digunakan.  Proses  data  mining menggunakan teknik asosiasi bekerja sesuai jumlah item data transaksi, minimum confidence, minimum  support,  dan  jumlah  transaksi.  Waktu  yang  digunakan  dalam  perhitungan  bekerja sesuai nilai minimum support dan confidence secara otomatis fungsi asosiasi semakin banyak dan  berpengaruh  terhadap  waktu  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  yang diperlukan.
Kata kunci: PHP, MySQL, Teknik Asosiasi, Data mining, Algoritma Apriori
Abstract: Database is a place to store transaction data in an information system that can be developed as a source of knowledge for decision making in an organization. One of the database processing  developments  is  the  method  of  association  between  data.  This  technique  of processing or extracting data is known as data mining, one of which is association rules. This technique is widely adopted to develop methods, one of which is the Apriori Algorithm Method. This Apriori algorithm runs with the aim of searching for the maximum frequent itemset. This function forms new association rules that are useful for multiplying data into useful information in decision making. Based on the explanation of the Apriori Algorithm, it is then translated into computer  software.  The  software  developed  is  based  on  cloud  computing  which  can  be  run
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
online via the web on the internet. The software developed uses the PHP programming language with  a  MySQL  database.  Software  under  development  in  research  can  be  used  in  various systems by adjusting the data used. The data mining process using association techniques works according to the number of transaction data items, minimum confidence, minimum support, and number of transactions. The time used in the calculation works according to the minimum value of support and confidence, the association function automatically increases and affects the time used to produce the required information.
Keywords: PHP, MySQL, Data mining, Apriori Algorithm, Association Techniques

## I. PENDAHULUAN
Meningkatnya  jumlah  konsumen  dalam  suatu  organisasi  usaha  secara  langsung  berpengaruh  terhadap jumlah  transaksi  yang  terjadi.  Jumlah  transaksi  tersimpan  dalam  database  semakin  meningkat  pada  sistem informasi di organisasi usaha tersebut. Semakin lama tersimpan data transaksi semakin besar dan menimbulkan ledakan data atau biasa disebut dengan big data . Besarnya data yang tersimpan dalam database dari banyaknya transaksi tersebut dapat dimanfaatkan dengan cara mengali data atau data mining untuk mendapatkan informasi yang berharga.
Penggalian data atau data mining  dari suatu database  yang  besar  membentuk teknik-teknik  baru  yang terus berkembang.    Database  yang  menyimpan  data  transaksi  pelanggan  melakukan  proses  bisnis  diperusahaan. Berdasarkan data-data transaksi tersebut dapat dimanfaatkan oleh pihak pengusaha dalam menyusun item produk- produk  yang  diprediksi  akan  dibeli  oleh  pelanggan,  dapat  digunakan  dalam  promosi  produk,  mengetahui segmentasi pelanggan, membuat katalog dari produk yang dijual atau mendapatkan pola transaksi yang dilakukan pelanggan.
Data mining  merupakan proses pengumpulan, penggunaan data-data lama digunakan dalam pencarian pola- pola  hubungan  data-data  dalam  jumlah  besar  [1].  Teknik  Asosiasi  memiliki  aturan  dimana  prosesnya  adalah memeriksa hanya yang paling mungkin menjadi indikator ketergantungan antar intem dari  semua kemungkinan hubungan  if-then antar item  [1].  Mining Association Rules  adalah  teknik  pencarian aturan asosiasi  relasi  antar item [2].
Berdasarkan  penjelasan  tersebut  dalam  penelitian  ini  dilakukan  perumusan  masalah  dimana  tema  yang diperoleh  berhubungan  dengan  bagaimana  pengembangan  perangkat  lunak  data  mining  menggunakan  teknik asosiasi berdasarkan  metode algoritma apriori.  Penelitian yang dikerjakan lebih detail mambahas perancangan perangkat  lunak  web  data  mining  menggunakan  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Assosiasi  menjadi pilihan teknik yang digunakan dalam penelitian data mining. Model Algoritma Apriori dipilih menjadi materi data mining  disamping  model  yang  ada  pada  aturan  asosiasi.  Penggunaan  data  dalam  bentuk  tabel  yang  sudah disesuaikan dalam bentuk data normal.

## II. METODE DAN MATERI
2.1 Data Mining
Data mining berkembang  mengikuti adaptasi teknik data analisis. Data mining  merupakan kegiatan  analisa data dikembangan dalam bentuk teknik-teknik beru. Teknik baru tersebut berupaya mencari pola hubungan antar data  yang  belum  terungkap.  Mengungkap  pola  hubungan  antar  data-data  transaksi  tersebut  dilakukan  untuk mendapatkan  informasi-informasi  yang  potensial.  Penggalian  pola  data  yang  tersembunyi  tersebut  keudian dianalisa  berdasarkan  sudut  pandang  baru.  Penemuan  pola  informasi  tersebut  diterjemahkan  dengan  aplikasi manajemen untuk lebih memudahkan dalam membuat query processing atau pengambilan keputusan. Kebutuhan informasi terus berkembang berpengaruh terhadap perkembangan bidang lain dimana dapat rnenerapkan konsep data mining. Berikut ini adalah penjelasan dari para ahli tentang pengeritan data mining:
1 Data mining diartikan sebagai proses mengungkapkan informasi dari suatu pola data baru dari suatu database besar dimana informasi yang dihasilkan sangat bernilai [3].
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
2 Data  mining  dilakukan  dengan  cara  mencari  pola  terbaik  utuk  menghasilkan  sesuatu  yang  bernilai  dari database besar.
3 Keuntungan menggunakan data mining dalam melakukan pencarian didalam database menggunakan model terentu lebih efektif. Proses dilaksanakan secara berulang sampai menemukan suatu set pola yang berfungsi sesuai diharapkan [4].
4 Prediksi adalah salah satu tujuan penggunaan data mining berdasarkan pola-pola tersembunyi suatu database yang  besar.  Data  mining  merupakan  teknik  penggalian  informasi  yang  masih  belum  terungkap  di  dalam database yang besar sampai dihasilkan pola baru yang lebih menarik.

## 2.2 Mining Association Rules
Mining association rule  berisi cara  penggalian data-data dengan  mencari aturan asosiasi  hubungan antar item.  Analisa  pembelian  pasar  swalayan  dimana  dapat  mencari  kemungkinan  besar  pelanggan  membeli  susu bersama roti merupakan contoh dari association rule. Berdasarkan penjelasan maka penggaturen produk susu dan roti  dapat  diatur  untuk  memudahkan  pelanggan  membeli  produk tersebut.  Analisis  ini  mengambil  contoh  dari proses pembelian menggunakan tampat kranjang belanja sehingga menjadi dasar nama dari istilah market basket analysis.
Aturan asosiasi mendapat ide berupa pemeriksaan banyak kemungkinan dengan analogi hubungan JIKA - MAKA  antar  item  dan  menentukan  yang  memungkinkan  menjadi  indicator  hubungan  antar  item.  Istilah antecedent berarti “JIKA” dan consequent berarti “MAKA” sejalan dengan dua parameter aturan asosiasi adalah confidence atau nilai  kepastian dan  support  atau nilai penunjang. Nilai Support  merupakan total transaksi dari item baik berupa antecedent atau consequent. Nilai ini mengukur tingkat dukungan data terhadap validitas aturan dimana nilai dinyatakan dalam bentuk persen (%).
Pemilihan  aturan  yang  ada  berdasarkan  tingkat  hubungan  antar  item  dalam  antecedent  dan  consequent. Model pengukuran  lain  dalam  aturan asosiasi  adalah confidence  merupakan rasio total  transaksi  item  di  dalam antecedent dan consequent.  Seperti digambarkan dalam rumus berikut:
Confidence = Total transaksi item di dalam consequent confidence dan antecedent Total transaksi item di dalam antecedent
Berikut penjelasan bentuk dasar asosiasi misalkan I= {I 1 , I 2 ...., I m } merupakan himpunan m item- item, dan misalkan D= {T 1 , T 2 , .., T n } merupakan database berupa n transaksi dimana T  D, T  . I . Himpunan item X  I  disebut  itemset.  Transaksi  T  memuat  itemset  X  jika  X  T.    Itemset  X  diasosiasikan  dengan  himpunan transaksi TX= {T  D | T  X} adalah himpunan transaksi  memiliki  itemset X. Misalkan X,Y  I adalah itemset tidak kosong dengan X  Y = maka aturan asosiasi merupakan suatu implikasi X        Y.
• Supp(X) ={T  D | X  T}  /   D
• Conf (X-Y) = {T  D | X U Y  T}  / {T  D | X  T}
• Supp(X-Y) = Supp (X U Y).
Penulisan aturan asosiasi adalah:  {i 1 , i 2 ... i n } {k 1 , k 2 … k m } (support = x %, confidence = y %), i n , k m   , n, m, x, y. Berikut adalah contoh penulisan aturan asosiasi: {roti, susu} {mentega} (support = 20%, confidence = 75%) yang berarti: "75% transaksi pembelian item roti dan susu juga  mengandung  item  mentega. 20% dari seluruh transaksi mengandung tiga item".  Penjelasan lain adalah seorang konsumen membeli roti dan susu  punya  kemungkinan  75%  membeli  mentega  dan  20%  dari  seluruh  transaksi  cukup  signifikan  untuk membentuk aturan seperti ini.
2.3 Algoritma Apriori
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Pencarian pola support dan frekuensi diatas nilai batasan atau minimum support dapat diterapkan dengan Algoritma  Apriori  untuk  menyusun  aturan  asosiasi.  Berikut  ini  adalah  tahapan  secara  umum  sesuai  Algoritma Apriori:
1 Pembuatan  kandidat itemset  dimana Algoritma Apriori  memiliki ciri  pemotongan kandidat k-itemset  yang subset berisi k-1 item.
2 Menentukan pola frekuensi tinggi dari kandidat k-itemset yang supportnya paling tinggi.
3 Menghitung nilai support setiap kandidat k-itemset dan menjumlahkan total item pada semua transaksi dalam kandidat k-itemset.
4 Proses dihentikan bila tidak menemukan pola frekuensi tinggi dan kembali kebagian 1.
Pseudocode algoritma apriori digambarkan seperti berikut:
L 1 = {large 1-itemset}; k = 2;
While (L k-1<>  ) do {C k = new candidate of size k generated from L k-1 ;
For all transaction t  D do Increment the count of all candidates in Ck that are contained in t; L k = all candidates in Ck with minimum support; k = k + 1 ;} Answer = U k L k
Gambaran pembentukan kandidat itemset: JOIN STEP Insert into candidate k-itemset Select p.item1, p.item2, …., p.itemk-1, q.itemk-1
From large (k-1)-itemset p, large (k-1)-itemset q
Where p.item1=q.item1, …., p.itemk-2=q.itemk-2, p.itemk-1 < q.itemk-1
Prune Step
Forall itemset c  candidate k-itemset do Forall (k-1)-subsets s of c do
If ( s  large(k-1)-itemset) then Delete c from candidate k-itemset;
2.4. Pengembangan Perangkat Lunak.
Perangkat lunak dikembangkan dengan menggunakan pendekatan fungsional digambarkan dengan diagram flowchart. Secara fisik Flowchart menggambarkan  alur tahapan pengolahan data mining pada perangkat lunak. Secara keseluruhan perangkat lunak yang dikembangkan berjalan sesaui dengan Flowchart pada gambar berikut:
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 1 Program Secara Umum
Gambar 2 Teknik Mining Association Rules
Umumnya  data  mining  dengan  teknik  association  rules  prosesnya  memiliki  3  bagian.  Pertama  adalah proses  memasukan  nilai  minimum  support  dan confidence. Kemudian  melakukan  data  mining kaidah asosiasi, kemudian terakhir menampilkan keluaran seperti ditunukan pada gambar 1.
Gambar 2 adalah Flowchart proses pencarian frequent k-itemset. Penggalian kaidah asosiasi terdiri dari 2 tahap dimana tahap pertama dilakukan pencarian frequent k-itemset sesuai algoritma apriori selanjutnya adalah penentuan  aturan  asosiasi.  Frequent  k-itemset  merupakan  hasil  pencarian  frequent  k-itemset.  Selanjutnya  data digunakan sebagai masukan untuk pembuat aturan asosiasi minimum confidence.
Gambar 3 Proses menentukan Frequent K-Itemset dalam Algoritma Apriori
Proses pembentukan frequent k-itemset menggunakan aturen asosiasi sesuai nilai minimum confidence.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Algoritma Naïve dipakai untuk proses pembentukan aturan asosiasi sesuai  frequent k-itemset. Algoritma Naïve dalam bentuk pseudocode ditulis sebagai berikut:
for each frequent itemset l do for each nonempty proper subset s of l do if (support(l)/support(s) >= min_conf) output the rule s → l-s , with support =support(l) and confidence =support(l)/support(s)
Teknik  sosiasi  memiliki  aturan  bahwa  nilai  confidence  diatas  nilai  minimum  confidence  merupakan output.  Penentuan  nilai  confidence  dilakukan  dengan  membagi  nilai  support  proper  subset  dengan  support frequent  k-itemset.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  membuat  aturan  asosiasi  dengan  cara  memeriksa  proper subset dari frequent k-itemset. Berikut ini Flowchart algoritma Naïve:
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Pengembangan perangkat lunak data mining menggunakan teknik asosiasi memiliki halaman administrator dan  halaman  pengguna.  Berikut  ini  adalah  tampilan  aplikasi  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  yang mengambil contoh kasus pada penjualan barang Toko Perlengkapan Olah Raga:
Gambar 5 Halaman Login Aplikasi
Gambar 5 menampilkan halaman untuk login administrator aplikasi. Pengguna wajib memasukan data akun user dan password untuk dapat menggunakan aplikasi. User dan password sudah ditentukan didalam database.
Gambar 6. Halaman Dasboard Administrator
Gambar 6. Merupakan halaman administrator aplikasi dimana halaman ini memuat menu-menu yang dapat digunakan  dalam  proses  data  mining  menggunakan  assosiasi  metode  apriori  untuk  mencari  pola  pembelian transaksi.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 7.  Data Transaksi Penjualan Produk
Gambar 7 adalah halaman yang menampilkan data transaksi pembelian produk. Daftar pembelian produk ini  menampilkan  data  tanggal  transaksi  dan  data  nama-nama  item  barang  yang  dibeli  dalam  setiap  transaksi pembelian.
Gambar 8. Seleksi Tanggal Transaksi
Gambar  8  adalah  hasil  proses  pemilihan  data  transaksi  berdasarkan  pilihan  tanggal  transaksi  pembelian produk. Rentang tanggal transaksi  yang dipilih  akan  memilih data transaksi  sesuai  tanggal  yang dipilih untuk dijadikan perhitungan data mining asosiasi model apriori.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 9 Memasukan Data Minimum Support dan Minimum Confidence
Gambar 9 adalah alur pemilihan data minimum support dan data minimum confidence.  Sesuai kebutuhan maka  nilai  nilai  yang  dimasukan  harus  disesuaikan  dimana  jika  nilai  semakin  besar  maka  proses  untuk menghasilkan aturan asosiasi akan banyak dan mempengarui proses pencarian pola.
Gambar 10 Proses Penggalian Kaidah Assosiasi
Gambar 10 adalah hasil dari proses pencarian pola yang secara otomatis dilakukan oleh program computer. Pencarian ini menghasilkan data-data nilai support dan confidence untuk perhitungan pencarian pola dari data mining assosiasi model apriori.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 11 Halaman Detail Aturan
Gambar  11  adalah  halaman  perhitungan  pencarian  nilai  aturan  assosiasi.  Perhitungan  nilai-nilai  tersebut berdasarkan  parameter  nilai  support,  nilai  confidence  dan  nilai  penggabungan  berdasarkan  rumus  algoritma apriori.

## Gambar 12 Halaman Hasil Rule Assosiasi
Gambar 12 adalah hasil pencarian aturan asosiasi dalam data mining menggunakan model apriori. Halaman ini memberikan informasi kepada pengguna data-data pola dari transaksi pembelian produk. Pola pembelian transaski produk tersebut memberikan prediksi transaksi pembelian  selanjutnya yang dilakukan oleh  pelanggan sehingga dapat membantu dalam persediaan barang pada Toko Perlengkapan Olahraga.

## IV. KESIMPULAN
Pengembangan  perangkat  lunak  data  mining  berhasil  dilaksanakan  dimana  hasil  berupa  aplikasi  web menggunakan  pemrograman  PHP  dengan  database  MySQL.  Setelah  dilakukan  pengujian  aplikasi  maka  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  perangkat  lunak  dapat  menjalankan  aturan  asosiasi  untuk  melakukan  data  mining. Aplikasi dapat digunakan untuk mempertimbangkan dalam pengambilan keputusan  kegiatan suatu organisasai. Berikut ini beberapa kesimpulan berdasarkan hasil pengujian perangkat lunak:
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
1 Perangkat lunak yang dikembangan berhasil mengolah data-data transaksi untuk mendapatkan kandidat dan frequent  itemset.  Proses  berikutnya  dapat  menyimpulkan  association  rules  dan  menampilkannya  berbentuk grafis atau teks.
2 Hasil  proses  analisis  data  menyimpulkan  bahwa  support  dan  confidence  semakin  kecil  mengakibatkan banyaknya aturan asosiasi yang dihasilkan.
3 Hasil pengujian menjelaskan proses akan membutuhkan waktu lebih lama pada pembuatan kandidat 2-itemset. Total  kandidat  1-itemset  memenuhi  minimum  support  berpengaruh  kepada  banyaknya  jumlah  kandidat  2- itemset.
4 Total  kandidat 1-itemset  susah  diprediksi  tergantung total data  item transaksi,  input minimum  support, dan jumlah transaksi. Begitujuga kesulitan memastikan untuk mendapatkan kandidat 2-itemset akibatnya tidak ada kepastikan dalam menentukan waktu proses.

## REFERENSI
[1.] Santosa, Budi.2007.Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis.Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2.] Pramudiono, I. (2006). “Apa itu data mining?.” http://datamining.japati.net/. di akses 26 Mei 2022.
[3.] Sucahyo, Yudo Giri. 2003. Data mining – Menggali Informasi Yang terpendam.(Online) (http://ikc.cbn.net.id/populer/yudho/yudho-datamining.zip, diakses pada 21 Mei 2021)
[4.] Chung, Christina.Applying Data Mining to Data Security,(Online), (http://sirius.cs.ucdavis.edu/teaching/289F/ ,diakses pada 21 Mei 2007).
[5.] Adam, Rinaldi. 2004. Flowcharting, (Online), (http://www.cic.ac.id/modulkuliah/download/Flowchart%201_files.htm, diakses pada 21 Mei 2007)
[6.] Fathansyah.2001.Basis Data.Bandung: Penerbit Informatika.
[7.] Handojo, Andreas. Aplikasi Data Mining Untuk Meneliti Asosiasi Pembelian Item Barang Di Supermarket Dengan Metode Market Basket Analysis. Penulisan penelitian. Tidak diterbitkan
[8.] Jiawei Han and Micheline Kamber.Data mining, concept and techniques.(Online) (http://www. cs.sfu.ca, diakses pada 21 Mei 2007)
[9.] Kadir, Abdul.2003. Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP.Yogyakarta. PT. Andi.
[10.] Microsoft Corporation. OLEDB for Data Mining draft specivication, version 0.9.(Online) (http://www.microsoft.com/data/oledb/dm, diakses pada 21 Mei 2007).
[11.] Nugroho, Bunafit.2004.Aplikasi Pemrograman Web Dinamis Dengan PHP Dan MySQL.Yogyakarta:Gava Media.
[12.] Prasetyo, Didik Dwi.2005.Solusi Menjadi web Master Melalui Manajemen web Dengan PHP.Jakarta:Elex Media Komputindo
[13.] Rantzau, Ralf.Exrended Concept For Association Rules Discovery.Penulisan Penelitian.Tidak diterbitkan
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
[14.] Son, Nguyen Hung.Transaction data analysis and association rules.(Online) (http://www.mimuw.edu.pl/~son/datamining, diakses pada 21 Mei 2007)
[15.] Syukur, Mark Ade. 1999. Aplikasi Web dengan PHP. Penulisan Penelitian. Tidak diterbitkan.