Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Pola Transaksi Pelanggan Menggunakan Algoritme Apriori
Styawati 1 , Andi Nurkholis 2 , Krisma Nur Anjumi 3 1,3 Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia 2 Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia
Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Bandar Lampung, Lampung styawati@teknokrat.ac.id 1 , andinh@teknokrat.ac.id 2, krisma_nur_anjumi.mhs@teknokrat.ac.id 3
Abstract
Diengva  is  a  shop  that  sells  various  kinds  of  goods  such  as  household  items,  household appliances,  accessories,  flower  buckets,  clothes,  bags,  shoes,  cosmetics,  and  others.  The  large number of purchase transaction data in diengva can be used to analyze customer behavior in purchasing  goods.  Apriori  algorithm  is  one  of  the  algorithms  in  the  field  of  data  mining  for extracting association rules. This study applies  the apriori algorithm to find customer buying patterns in diengva store sales transaction data using rapid miner. The rules resulting from the application  of  the  apriori  algorithm  can  be  used  as  a  basis  for  stocking  items  that  meet  the minimum support and minimum confidence values. Items that meet these rules are eyelashes, eyelash glue, soft lens, and soft lens water. The confidence value of the relationship between two items can be high so that the results of these rules can be used as the basis for stocking.
Keywords : apriori, customer, rapid miner, transaction
Abstrak
Diengva  adalah  sebuah  toko  yang  menjual  berbagai  macam  barang  seperti  perlengkapan rumah tangga, peralatan rumah tangga, aksesoris, bucket bunga, baju, tas,  sepatu, kosmetik, dan  lain-lain.  Banyaknya  data  transaksi  pembelian  yang  ada  pada  diengva  dapat  dijadikan sebagai  analisa  perilaku  pelanggan  dalam  melakukan  pembelian  barang.  Algoritme  apriori adalah  salah  satu  algoritme  pada  bidang  data  mining  untuk  penggalian  aturan  asosiasi. Penelitian  ini  menerapkan  algoritme  apriori  sebagai  metode  untuk  mencari  pola  beli pelanggan  pada  data  transaksi  penjualan  toko  diengva  menggunakan  rapid  miner.  Dengan aturan yang dihasilkan dari penerapan algoritme apriori dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan  stok  terhadap  item-item  yang  memenuhi  nilai  minimum  support  dan  minimum confidence.  Item-item  yang  memenuhi  aturan  tersebut  adalah  bulu  mata,  lem  bulu  mata, soflen, dan air soflen. Nilai confidence dari hubungan antar  dua item dapat dikatakan tinggi sehingga hasil aturan tersebut dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan stok.
Kata kunci : apriori, pelanggan, rapid miner, transaksi
1. PENDAHULUAN
Diengva  adalah  sebuah  toko  yang  menjual  berbagai  macam  barang seperti  perlengkapan  rumah  tangga,  peralatan  rumah  tangga,  aksesoris, bucket bunga, baju, tas, sepatu, kosmetik, dan lain-lain. Didirikan pada tahun 2012 yang beralamatkan di Jalan Merapi Fajar Mataram, Kecamatan Seputih Mataram,  Kabupaten  Lampung  Tengah.  Sampai  dengan  saat  ini,  Diengva mempunyai  banyak  cabang  yaitu  di  Bandar  Lampung,  Mesuji  dan  Bandar Jaya.  Transaksi  pembelian  konsumen  yang  terjadi  setiap  hari  dapat memperbanyak  data  transaksi  pada  toko  Diengva  yang  apabila  dibiarkan begitu saja hanya dapat menjadi data arsip. Dengan menggunakan teknologi
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
saat  ini  pengolahan  data  dapat  lebih  mudah  dilakukan  [1][2][3][4]. Pengolahan data yang dapat dilakukan diantaranya yaitu pembersihan data, dan  pembuatan  model  analisanya  [5].  Berdasarkan  data  pembelian konsumen  tersebut  dapat  diolah  menjadi  sebuah  data  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  [6].  Banyaknya  data  transaksi pembelian  yang  ada  pada  Diengva  dapat  dijadikan  sebagai  analisa  perilaku pelanggan  dalam  melakukan  pembelian  barang  dengan  memanfaatkan kemajuan  teknologi  [7].  Dalam  melakukan  pengolahan  data  tersebut diperlukan  sebuah  algoritme  untuk  mengelola  data  transaksi  pembelian konsumen  yang  ada  sehingga  dapat  menghasilkan  pola  hubungan  antar barang yang dibeli konsumen [8].
Algoritme apriori adalah salah satu algoritme pada bidang data mining untuk  penggalian  aturan  asosiasi  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  istilah association  rule  mining  (ARM)  [9].  Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya pada  transaksi  penjualan  atau  pembelian  konsumen  menunjukkan  bahwa algoritme  apriori  dapat  membantu  dalam  pembentukkan  pola  pembelian pelanggan yang dapat digunakan untuk mengembangkan strategi bisnis [10], [11].  Penelitian  lainnya  menerapkan  algoritme  apriori  untuk  mengetahui obat  apa  saja  yang  biasa  dibeli  konsumen  menunjukkan  hasil  dapat membantu  pola  pembelian  obat  berdasarkan  kencenderungan  obat  yang dibeli konsumen yang terdiri dari 2 itemset obat [12]. Lebih lanjut, algoritme apriori juga telah diterapkan untuk menganalisis pola pembelian konsumen pada  produk  SPA  yang  bertujuan  menebak  target  pasar.  Pada  penelitian tersebut,  algoritme  apriori  mampu  menunjukan  pola  pembelian  yang memiliki frekuensi paling tinggi [13].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan,  penelitian  ini bertujuan  menerapkan  Algoritme  Apriori  pada  data  transaksi  penjualan Tahun 2017-2019 dengan jumlah 1,625 transaksi pada Toko Diengva untuk menemukan  pola  hubungan  itemset  yang  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  strategi  bisnis.  Pemodelan  data  transaksi  menggunakan algoritme apriori dapat menghasilkan aturan-aturan yang menunjukkan pola pembelian  oleh  pelanggan.    Pola  pembelian  pelanggan  tersebut  diharapkan dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  toko  Diengva  dalam  melakukan penyetokan  barang,  serta  dapat  menjadi  dasar  terhadap  strategi  bisnis kedepannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan penemuan  pengetahuan  di  dalam  database  [14],  [15].  Data  Mining  adalah proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [16]. Pada  literasi  lainnya  [17],  data  mining  merupakan  analisis  dari  peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang biasanya tidak diduga dan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
meringkas  data  dengan  cara  yang  berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat dipahami  dan  bermanfaat  bagi  pemiliknya.  Data  mining  juga  merupakan bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistik,  dan  visualisasi  untuk penanganan  pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar.  Berdasarkan definisi yang dipaparkan sebelumnya, hal tepenting yang terkait dengan data mining adalah [18]:
1) Data  mining  merupakan  suatu  proses  otomatis  terhadap  data  yang sudah ada.
2) Data yang akan diproses merupakan data yang sangat besar
3) Tujuan  data  mining  adalah  untuk  mendapatkan  hubungan  atau  pola yang mungkin memberikan induksi yang bermanfaat.
Kemajuan  luar  biasa  yang  terus  berlanjut  dalam  bidang  data  mining didorong oleh beberapa faktor, antara lain [18]:
1) Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.
2) Penyimpanan  dalam  data  warehouse,  sehingga  seluruh  perusahaan memiliki akses ke dalam database yang andal.
3) Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan intranet.
4) Tekanan  kompetisi  bisnis  untuk  meningkatkan  penguasaan  pasar dalam globalisasi ekonomi.
5) Perkembangan  teknologi  perangkat  lunak  untuk  data  minig (ketersediaan teknologi).
6) Perkembangan  yang  hebat  dalam  kemampuan  komputasi  dan pengembangan kapasitas media penyimpanan.

## 2.2. Algoritme Apriori
Algoritme apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining [19]. Selain apriori, yang termasuk pada golongan ini adalah metode Generalized Rule Induction dan Algoritme Hash Based. Aturan yang menyatakan asosiasi antara  beberapa  atribut  sering  disebut  affinity  analysis  atau  market  basket analysis  [20].  Dalam  algoritme  apriori,  terdapat  dua  ukuran  kepercayaan yang menunjukan kepastian dan tingkat kegunaan suatu rule yang ditemukan yaitu [21]:
1) Support merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar dominasi suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi.
2) Confidence  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukan  hubungan  antar item  secara  conditional  (misalnya  seberapa  sering  item  B  dibeli  jika orang  membeli  item  A).  Pada  umumnya  association  rule  yang didapatkan  menarik  apabila  rule  tersebut  memenuhi  baik  minimum support  maupun  minimum  confidence  yang  telah  ditentukan  oleh user.
Bedasarkan  metedologi  dasarnya,  analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  2 tahap [21]:
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1) Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum dari nilai support dalam database.
2) Pembentukan aturan assosiatif Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk  confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif A dan B.
Langkah-langkah algoritme apriori adalah sebagai berikut [22], [23]:
1) Tentukan nilai minimum frequent item set yang menunjukkan itemset memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih  dari  nilai  minimum  yang  telah ditentukan untuk mendapatkan kandidat 1 itemset.
2) Setelah  mendapatkan  hasil  dari  iterasi  ke  1,  maka  akan  dilanjutkan untuk  mencari  kandidat  2  itemset  dan  selanjutnya.  Proses  akan terhenti ketika tidak menemukan yang sesuai dengan nilai minimum yang telah ditentukan.
3) Dari  kandidat  itemset  yang  telah  diperoleh  kemudian  dihitung  nilai support  dan  confidence-nya,  dengan  syarat  harus  memenuhi  nilai minimum support dan confidence yang telah ditentukan.

## 2.3. Tahapan Penelitian
Secara  umum,  penelitian  ini  terdiri  dari  6  tahapan,  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari  tahapan  penelitian  berdasarkan Gambar 1:
1) Tahap  pertama  dilakukan  pengumpulan  data  primer  melalui wawancara,  observasi,  dan  dokumentasi.  Sedangkan  pengumpulan data sekunder dilakukan melalui studi literatur.
2) Selanjutnya dilakukan analisis dari data yang telah terkumpul dengan mengidentifikasi  masalah  yang  ada  dan  menemukan  solusi  atau
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
algoritme  yang  akan  digunakan  dalam  pengolahan  data  yang  telah diperoleh.
3) Tahap  ketiga  yaitu  penyeleksian  data  dimana  data  transaksi  yang telah dikumpulkan akan melalui tahap kategorisasi dimana data akan diseleksi  sesuai  kebutuhan.  Selanjutnya  dilakukan  pembersihan  data terhadap  data  yang  tidak  digunakan,  terakhir  data  akan  di transformasi  sehingga  dapat  di  terapkan  menggunakan  instrumen penelitian yang digunakan.
4) Tahap keempat yaitu pengolahan data dengan menerapkan algoritme Apriori  menggunakan  instrumen  penelitian  pada  penelitian  ini  yaitu Rapid  Miner  7.1  untuk  menemukan  hubungan  berdasarkan  nilai minimum support dan minimum confidence dari data yang diolah.
5) Tahap terakhir yaitu menghasilkan informasi berupa hubungan antar dua  itemset  atau  lebih  dari  data  transaksi  yang  ada  sehingga  dapat dilihat pola beli pelanggan melalui analisis keranjang belanja (market basket analysis) pembeli.

## 2.4. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  dua  jenis data  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  pada  penelitian  ini didapatkan langsung dari narasumber berupa transaksi penjualan pada Toko Diengva.  Sedangkan  data  sekunder  pada  penelitian  ini  berupa  data-data pendukung  yang  didapatkan  melalui  pihak  lain  dalam  penulisan  landasan teori atau tinjauan pustaka yang diperlukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memperoleh  pengetahuan  terhadap  rekomendasi  penyediaan stok barang, pada penelitian ini memanfaatkan Rapid Miner 7.1 sebagai alat untuk menerapkan algoritme apriori. Pada penelitian ini, untuk memperoleh aturan  yang  baik  dan  dapat  diandalkan  sebagai  rekomendasi  bagi  took Diengva, pemodelan algoritme dilakukan dengan minimum support 2% dan minimum  confidence  30%.  Pembentukkan  proses  algoritme  apriori  pada Rapid Miner dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pemodelan Algoritme Apriori
Selanjutnya  memasukkan  nilai  minimum  support  dan  minimum confidence pada proses Algoritme Apriori dapat dilihat pada Gambar 3.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Konfigurasi Nilai Support dan Confidence
Dengan  menggunakan  tools  Rapid  Miner  7.1  untuk  menerapkan algoritme  apriori  dengan  nilai  minimum  support  dan  minimum  confidence yang telah ditentukan menghasilkan aturan seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Pemodelan Algoritme Apriori
Hasil  pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  terdapat  4  aturan  yang memenuhi  aturan  minimum  support  2%  dan  minimum  support  30%  dari hasil  penerapan  algoritme  apriori  menggunakan  Rapid  Miner  7.1.  Dengan aturan  yang  dihasilkan  dari  penerapan  algoritme  apriori  (nilai  minimum support  2%  dan  minimum  confidence  30%)  dapat  dijadikan  sebagai  dasar untuk  melakukan  stok  terhadap  item-item  yang  tertera  pada  aturan-aturan seperti berikut:
a) Jika membeli bulumata maka akan membeli lem bulu mata
b) Jika membeli lembulumata maka akan membeli bulu mata
c) Jika membeli air softlens maka akan membeli softlens
d) Jika membeli soflen maka akan membeli air softlens
Rekomendasi  atau  pembantu  keputusan  yang  dihasilkan  dari  aturan- aturan tersebut adalah sebagai berikut:
a) Jika  melakukan  persediaan  bulu  mata,  maka  lakukan  persediaan terhadap lem bulu mata.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Jika melakukan persediaan terhadap soflen, maka lakukan persediaan terhadap air softlens.

## 4.  SIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  algoritme  apriori  pada  data transaksi  pelanggan,  sehingga  menghasilkan  empat  aturan  yang  mampu memberikan  rekomendasi  terhadap  penyediaan  barang  di  toko  Diengva. Aturan  yang  diperoleh  merupakan  hasil  konfigurasi  terhadap  algoritme apriori dengan nilai minimum support sebesar 2% dan minimum confidence 30%.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  model  aturan  yang  diperoleh memiliki kinerja yang baik dan  dapat  diandalkan sebagai rekomendasi stok barang.  Pemodelan  algoritme  apriori  dilakukan  dengan  memanfaatkan  tool Rapid  Miner  7.1.  Sebagai  pengembangan  dari  model  yang  dihasilkan, diperlukan  perbandingan  terhadap  algoritme  lainnya  untuk  memperoleh model  yang  paling  optimal.  Selain  itu,  data  transaksi  yang  lebh  besar  juga berpotensi dapat menambah aturan yang dihasilkan, sehingga rekomendasi yang diperoleh juga lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Styawati  and  F.  Ariany,  “Sistem  Monitoring  Tumbuh  Kembang Balita/Batita  di  Tengah  Covid-19  Berbasis  Mobile,” J.  Inform.  Univ.
Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 490, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7067.
[2]  S.  Alim  and  P.  P.  Lestari,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani PT Olam  Indonesia  (  COCOA  )  Cabang  Lampung,”  vol.  1,  no.  4,  pp.  26–31, 2020.
[3]  Y. Rahmanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Koperasi Menggunakan Metode Web Engineering ( Studi Kasus : Primkop Kartika Gatam ),” vol. 2, no. 1, pp. 24–30, 2021.
[4]  I.  B.  G.  Sarasvananda,  C.  Anwar,  and  ...,  “analisis  survei  kepuasan masyarakat  menggunkan  pendekatan  E-CRM  (Studi  Kasus:  BP3TKI Lampung),” …  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–9,  2021,  [Online]. Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JDMSI/article/view/1026.
[5]  S. Styawati and K. Mustofa, “A Support Vector Machine-Firefly Algorithm for  Movie  Opinion  Data  Classification,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 3, p. 219, 2019, doi: 10.22146/ijccs.41302.
[6]  A.  R.  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.
[7]  A.  Nurkholis,  A.  Riyantomo,  and  M.  Tafrikan,  “Sistem  Pakar  Penyakit Lambung Menggunakan Metode Forward Chaining,” Momentum , vol. 13, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[8]  R.  Husna,  R.  Lestari,  and  Y.  Hendra,  “Inventory  model  of  goods
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 619-626 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
availability  with  apriori  algorithm,”  in Journal  of  Physics:  Conference Series , 2019, vol. 1317, no. 1, p. 12019.
[9]  X. Yuan, “An improved Apriori algorithm for mining association rules,” in AIP conference proceedings , 2017, vol. 1820, no. 1, p. 80005.
[10]  E. Widodo and N. Nabawi, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Di PT Dong Sung Tools,” J. SIGMA , vol. 10, no. 2, pp. 58–64, 2020.
[11]  J.  L.  Putra,  M.  Raharjo,  T.  A.  A.  Sandi,  R.  Ridwan,  and  R.  Prasetyo, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Penjualan  Pada Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 85–90, 2019.
[12]  R.  Yanto  and  R.  Khoiriah,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan  Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, pp. 102–113, 2015.
[13]  I. G. P. Megayasa, I. K. Agus, A. Aryanto, I. G. S. Diputra, I. N. Arianta, and S.  Rusditya,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Menganalisis  Pola Pembelian Konsumen pada Produk SPA,” 2016.
[14]  A.  Nurkholis,  Muhaqiqin,  and  T.  Susanto,  “Algoritme  Spatial  Decision Tree  untuk  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  Padi  Sawah  Irigasi,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 978–987, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2476.
[15]  A. Nurkholis, M. Muhaqiqin, and T. Susanto, “Analisis Kesesuaian Lahan Padi  Gogo  Berbasis  Sifat  Tanah  dan  Cuaca  Menggunakan  ID3  Spasial,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 235, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i2.8311.
[16]  Z. Ge, Z. Song, S. X. Ding, and B. Huang, “Data mining and analytics in the process industry: The role of machine learning,” Ieee Access , vol. 5, pp. 20590–20616, 2017.
[17]  A.  Azevedo,  “Data  mining  and  knowledge  discovery  in  databases,”  in Advanced  Methodologies  and  Technologies  in  Network  Architecture, Mobile Computing, and Data Analytics , IGI Global, 2019, pp. 502–514.
[18]  D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, Discovering  knowledge  in  data:  an introduction  to  data  mining ,  vol.  4.  Hoboke,  New  Jersey:  John  Wiley  & Sons, Inc., 2014.
[19]  S. Panjaitan, M. Amin, S. Lindawati, R. Watrianthos, H. T. Sihotang, and B. Sinaga, “Implementation of Apriori Algorithm for Analysis of Consumer Purchase  Patterns,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2019,  vol. 1255, no. 1, p. 12057.
[20]  Z. Zainol, S. Wani, P. N. Nohuddin, W. M. Noormanshah, and S. Marzukhi, “Association  analysis  of  cyberbullying  on  social  media  using  apriori algorithm,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4.29, pp. 72–75, 2018.
[21]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: concepts and techniques, third edition , 3rd ed. Waltham (US): Morgan Kaufmann-Elsevier, 2012.
[22]  C.  N.  Dengen,  K.  Kusrini,  and  E. T.  Luthfi,  “Penentuan  Association  Rule Pada  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 20–29, 2019.
[23]  E. T. L. Kusrini, “Algoritma data mining,” Yogyakarta Andi Offset , 2009.