## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085

## Penerapan Metode Data Mining Pada Point of Sale Berbasis Web Menggunakan Algoritma Apriori
Adam Firmansyah, M Iwan Wahyudin, Ben Rahman *
Fakultas Teknik Komunikasi Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 Adamfirmansyah2603@gmail.com, 2 iwan_wyd@yahoo.com, 3,* ben.rahman@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ben.rahman@gmail.com
Abstrak− Untuk dapat memahami produk mana yang telah dibeli pelanggan, dilakukannya dengan menggambarkan kebiasaan saat pelanggan membeli. Menggunakan aturan asosiasi untuk mendeteksi barang yang dibeli di waktu yang sama . Pengkajian ini menggunakan algoritma apriori akan menentukan aturan asosiasi saat membeli barang. Hasil pengkajian dan menganalisi data  mendapatkan  pernyataan  bahwa  menggunakan  algoritma  apriori  untuk  memilih  gabugngan  itemset  memakai  support minimal  25%  dan  confidence  minimal  100%,  ditemukan  aturan  asosiasi  yaitu  ,  jika  pelanggan  membeli  diwaktu  yang sama.Membeli barang memiliki nilai dukungan dan kepercayaan tertinggi. Begitu pula dengan nilai support sebesar 25% maka nilai  confidence  sebesar  100%.  Dengan  cara  ini,  jika  ada  pelanggan  yang  membeli  barang,  bahwa  probabilitas  pelanggan membeli barang tersebut yaitu 100%.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma Apriori; Aturan Asosiasi; Support; Confidience
Abstract− To be able to understand which products have been purchased by customers, it is done by describing the habits when customers  buy.  Use  association  rules  to  detect  items  purchased  at  the  same  time.  This  study  uses  an  a  priori  algorithm  to determine the association rules when buying goods. The results of the study and analyzing the data obtained a statement that using the a priori algorithm to select the combined itemset using a minimum support of 25% and a minimum confidence of 100%, found the association rule, namely, if the customer buys at the same time. Buying goods has the highest value of support and trust. Likewise with the support value of 25%, the confidence value is 100%. In this way, if a customer buys an item, the probability that the customer buys the item is 100%.
Keywords : Data Mining; Algortms Apriori; Association Rules; Support; Confidience

## 1. PENDAHULUAN
Memasarkan penjualan menjadikan fungsi yang sangat penting dan menentukan bagi para pebisnis. Pada penelitian ini, dilakukan penelitian pada toko andra jaya. Untuk mendapatkan tujuan keuntungan demi kelangsungan hidup toko andra jaya. Toko andra jaya adalah toko yang menjajakan segala bentuk busana pria dan wanita. Toko andra jaya  menjual  pakaian  lokal  kualitas  export  Toko  Andra  Jaya  berlokasi  di  Pasar  Jaya  Cibubur  bks  099,  Jalan Lapangan  Tembak,  Desa  Cibubur,  Kecamatan  Ciracas.  Sistem  penjualan  toko  busana  andra  jaya,  konsumen langsung mendatangi toko untuk memilih baju yang mau dibelanjakan. Kegiatan promosi yang dilayani oleh toko busana  andra  jaya  masih  kurang,  banyak  pelanggan  yang  tidak  menyadari  bahwa  toko  busana  andra  jaya menjajakan busana yang berkualitas tinggi. Dalam pengkajian ini, digunakan algoritma apriori dan aturan asosiasi, penulis  bisa  menggambarkan  hasil  belanja  pelanggan.  Aturan  asosiasi  merupakan  sistem  menggali  data  yang berfungsi  bagi,  mendapatkan  aturan  asosiasi  pada  jarak  gabungan  proyek  tertent.  Diwaktu  yang  bersamaan, awalnya  alogritma  digagaskan  oleh  Agrarawal  dan  Srkant  di  tahun  1994  untuk  mendapatkan  item  dari  aturan asosiasi Bolean.
Data mining adalah ilmu menambang data dalam database yang besar untuk mendapatkan informasi yang berharga  dan  berguna.  Dalam  teknologi  data  mining  yang  terpenting  yaitu  aturan  untuk  menentukan  sistem frekuensi tinggi dalam set item, disebut dengan aturan asosiasi. Pencarian pola asosiasi berawal dari pengolahan data transaksi penjualan buku, kemudian dicari hubungan antar buku yang dibeli. Proses pencarian asosiasi ini menggunakan  bantuan  algoritma  apriori  yang  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  menghasilkan association rule dengan pola “if then” yang berfungsi untuk membentuk kombinasi item yang mungkin, kemudian diuji  apakah  kombinasi  tersebut  memenuhi  parameter  support  dan  confidence  minimum  yang  merupakan  nilai ambang yang diberikan oleh user[1].
Banyaknya persaingan di dunia bisnis, khususnya dalam industri penjualan pupuk, menuntut manajemen untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan. Agar dapat mengetahui pupuk apa saja yang dibeli  oleh  para  konsumen,  dapat  dilakukan  dengan  teknik  analisis  yaitu  analisis  dari  kebiasaan  membeli konsumen. Pendeteksian mengenai pupuk yang sering dibeli secara bersamaan dilakukan dengan menggunakan association rule (aturan asosiasi), yang mana proses pencarian asosiasi atau hubungan antar item data ini diambil dari  data  transaksi  penjualan  pupuk  harian  di  CV  [2]. Pemahaman  dan  definisi  yang  tepat  akan  suatu  masalah merupakan  hal  yang  penting  dalam  menciptakan  suatu  solusi  software  yang  tepat[3].Data  tersebut  hanya digunakan sebagai acuan untuk membuat laporan penjualan serta menjadi arsip saja [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Algoritma Apriori

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085
Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma yang menggunakan penelurusan frequent itemset berdasarkan teknik aturan asosiasi[5]. Algoritma ini mengatur calon itemset dari hasil frequent itemset dengan support based pruning  untuk  menghilangkan  itemset  yang  menolak  dengan  menetapkan  minus.  Algoritma  apriori  memakai sebuah  pemahaman  freakuensi  karakter  yang  telah  dikenal  untuk  mengerjakan  suatu  informasi  lanjutan[6]. Sedangkan algoritma apriori menunjuk calon yang hadir yaitu menggunakan sistem terhadap minimum confidence dan  minimum  support.  Support  ialah  jumlah  persentase  atau  pengunjung  campuran  sebuah  pilihan  pada database[7].  Salah  satu  bagian  analisis  asosiasi  yang  menyeret  banyak minat  dari  pengkaji  untuk  mendapatkan algoritma yang efektif yaitu analisis sistem frekuensi tinggi (frequent pattern mining). Satu asosiasi mampu dikenal penting  setidaknya  memakai  dua  tolak  ukur  ialah  :  confidence  dan  support.  Support(  nilai  penunjang)  ialah persentase gabungan item yang tercatat dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) yakni kompeten pada koneksi antar item dalam aturan asosiasi. Tiap literasi pada algorima apriori terdapat pola saluran yang tinggi sehingga literasi pertama menghasilkan sebuah pola dengan frekuensi yang tinggi dengan Panjang satu[8]. Berikut ini adalah tahapan pada algoritma apriori :
1. Menelusuri pada kandidat item set (K-itemset).
2. Pemilihan pada sistem frekuensi tinggi yang tercantum bagi standard item pada sistem frekuensi yang tinggi yaitu item support melampaui ketentuan dari minimum support.
Misalnya tidak dapat sistem frekuensi yang tinggi, proses nya akan di hentikan dan balik ke tingkatan pertama. Berikut adalah contoh cara kerja algoritma apriori menggunakan flowchart:

## Gambar 1. Flowchart Algoritma Apriori

## 2.2 Aturan Asosiasi
Asosiasi Rules yaitu teknik untuk  memperlihatkan sebuah gabungan atau koneksi diantara item. Asosiasi rules merupakan suatu metode data mining yang digunakan aturan asosiasi untuk mendapatkan antara suatu gabungan. Rancangan  implementasi sistem yang menperilihatkan limit dan keahlian dari kegunaan utama dari struktur yang di anjurkan [9]. Ketika rancangan terbentuk, disampaikan lah kepada pemakai untuk dipertimbangkan. Rancangan dapat  membantu  pemakai  menunjukkan  cara  sebuah  fitur dapat  berguna  di  perangkat  lunak  akhir.  Saran  dapat diberikan oleh pemakai dalam perbaikan pada rancangan. Kelompok tim pengembang dapat mengaplikasikkan saran pada rancangan terbaru, telah dilakukan evaluasi oleh pemakai. Aturan assoiasi dapat membentuk beberapa besar gabungan antaara X dan Y dan dibutuhkan dua tingkatan pada aturan ini, yaitu confidence dan support[10]. Metode yang dipakai ada dua tahap yaitu:
1. Penjabaran di sistem frekuansie nilai tinggi. di bagian ini, persyaratan minimum dapat melengkapi gabungan item pada dukungan nilai di database. Nilai kontribusi didapatkan (support) p menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
2. Didapatkan nilai dukungan rumus dari 2 item berikut, yaitu:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2)
Untuk mendapatkan sistem frekuensi tertinggi metode asosiasi ditetapkan, Persyaratan untuk mendapatkan metode  asosiasi,  metode  asosiasi  dihitung  dengan  nilai  ketentuan  minimum[11].  “A  maka  B”  =  (A→B)  dan rumusnya seperti berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085
Submitted: 23/06/2021 ; Accepted: 25/07/2021 ; Published: 31/07/2021
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑖𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)

## 2.3 Data Mining
Laporan suatu data yang penting merupakan proses dari data mining. Data ini mendapatkan prosedur yang susah seperti  memakai  artificial  intelligence,  teknik  statistik,  ilmu  matematika,  machine  learning,  dan  lain  lain. Mengenali sistem yang rumit ini maka tambahan informasi yang berguna pada satu penyimpanan besar[12]. Data mining ini mempunyai banyak fungsinya. Melainkan, dari tujuan utama fungi tersebut ialah descriptive dan fungsi predictive.  Kegunaan  data  mining  yang  ,  yaitu:  characterization,  discrimination,  association,  classification, clustering, outlier and trend analysis, dan sebagainya. Menurut aggarawal data mining ialah sebuah studi analisis, pemrosesan,  pengumpulan,  pembersihan  dan  memperoleh manfaat  wawasan  dari  sebuah  data[13].  Ada  banyak variasi dalam hal domain masalah, representasi, data aplikasi dab formulasi yang ditemui dalam aplikasi nyata Serangkaian  metode  data  mining  menggambarkan  metode  yang  mencari  nilai  tambah  yang  selama  ini  tidak diketahuii  dengan  manual,  pada  basis  data  yang  mengerjakan  penggalian  sistem  -  sistem  pada  data  untuk melakukan  manipulasi  data  sebagai  laporan  yang  beharga  dan  didapatkan  menggunakan  cara  mengidentifikasi sistem  penting  dan  mekestraksi  pada  data  yang  didapatkan  di  suatu  basis  data.  Secara  sederhana  data  mining merupakan suatu penciptaan informasi terbaru dengan maksud mencari pola terpilih dari jumlah data yang sangat besar. Serangkaian cara untuk mendapatkan dan mencari nilai tambah pada data mining berupa pengetahuan yang di kelompokan data yang tidak diketahui secara manual .

## 2.4 Tahapan Data Mining
Pada tahapan ini  data mining dilakukan dengan dari pemilihan data dari data ke sumber data target, Pada tahap pemahaman  dan  evaluasi  data  mining  membentuk  pengeluaran  baru  yang  terbentuk  pengertian  baru[14],  yang dapat memberikan jasa ke yang lebih baik. Ada beberapa tahapan berikut ini yaitu :
Gambar 2. Alur Pada Data Mining 1. Data Selection
Penyeleksian data yang telah di kumpulkan ke data operasional yang  dilaksanakan sebelum tahap pencarian sebuah informasi di KDD dilakukan. Hasil penyeleksian data akan digunakan pada metode data mining yang akan menyimpan ke dalam berkas yang dipisah dari operasional basis data.
2. Pre-Processing / Cleaning
Pada  saat  pemprosesan  data  mining  akan  melakukan  proses  pembersihan  di  data  yang  berfokus  ke  KDD. Pembersihan  data  melingkup  ke  pembuangan  data  yang  sama,  data  yang  diperiksa  berubah  -  ubah  akan  di perbaiki pada kesalahan data.
3. Transformation
Data  yang  telah  di  transformasi  akan  dipilih,  maka  data  ini  akan  di  lakukan  pemrosesan  di  data  mining, pemrosesan  koding  di  KDD  menggunakan  cara  yang  unik  dan  bergantung  di  pola  atau  jenis  laporan  yang ditelusuri pada basis data
4. Data Mining
Menggunakan metode teknik nertentu dan mencari proses pola atau informasi menarik kedalam data yaitu data mining  .  Dalam  data  mining  banyak  teknik  dan  algoritma  yang  beragam.  Penyeleksian  dalam  sistem  atau algoritma yang baik akan sampai ke tujuan dan proses KDD secara keseluruhan
5. Interpretatiion / Evolution
Dalam data mining informasi yang akan di proses dapat di gambarkan ke bentuk yang mudah diterima, di pihak yang  membutuhkan.  Proses  KDD  merupakan  bagian  interpretation.  Bagian  yang  dapat  mengontrol  suatu informasi dan pola yang telah ditemukan berbeda pada fakta atau asumsi yang mengarah ke sebelumnya[15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Rancangan Use Case Diagram

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085
Use Case Diagram digambarkan dengan koneksi kepada para pengguna antara sistem aplikasi yang dibuat untuk menggambarkan interaksi satu atau lebih kepada pengguna aplikasi[17].

## Gambar 3. Use Case Diagaram Toko Andra Jaya

## 3.2 Implementasi Program
Dalam  penelitian  diatas  diperlukan  nya  perangkat  lunak  untuk  mengimplementasikan  algoritma  apriori  untuk mendapatkan sebuah rancangan data mining pada aplikasi web yang telah dibuat.
Gambar 4. Tampilan Login Toko Andra Jaya
Untuk  membuka  tampilan  ke  website  andra  jaya  admin  atau  user  harus  menuju  ke  google  lalu  ketik https://localhost/andra jaya/index.php. Menu login tersebut akan menju ketempilan selanjutnya ke tampilan home.
Gambar 5. Tampilan Home/Dasboard Andra Jaya
Pada tampilan home/dashboard terdapat pilihan berupa settings, data penjualan dan analisis market.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085
Pada gambar 6 di atas adalah pilihan setting yaitu profil aplikasi yang dapat menginputkan sesuai yang tertera pada gambar.
Gambar 7. Tampilan Settings Pengguna Aplikasi
Pada gambar 7 di atas adalah pilihan settings yaitu pengguna yang dapat mengubah atau menambahkan pengguna lain untuk melakukan login kedalam website toko andra jaya.
Gambar 8. Tampilan Menu Data Penjualan
Pada  gambar  8  menunjukkan  tampilan  menu  data  penjualan  dari  toko  andra  jaya  yang  berfungsi  untuk menambahkan  barang  atau  item  penjualan,  mengexport  data  dan  import  data  jika  sudah  mempunyai  data sebelumnya.

## Gambar 9. Tampilan Proses Apriori
Pada gambar 9 menunjukkan tampilan dari proses apriori terdapat tanggal, minimal support dan minimal confidience, setelah di proses hasil akan keluar langsung di bawah pemerosesan dan juga dalam bentuk pdf dengan mencari tanggal yang di input.
Gambar 10. Daftar Tampilan Hasil Proses Apriori
Pada gambar 10 menunjukkan hasil dari proses apriori, hasil dari proses apriori bisa di lihat dengan memilih tulisan pdf dan hasil yang telah di input.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085
Submitted: 23/06/2021 ; Accepted: 25/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Gambar 11. Proses Hitung Dari Item Set 1
Di gambar 11 menujukkan tabel yang berisi data penjualan dari toko andra jaya yang berisi 13 item, jumlah pembelian  barang  dan  tanggal  pembelian.  Pada  perhitungan  item  set  ini  minimum  support  25%  dan  minimum confidience  100%,  penginputpan  dari  data  tersebut  pada  tanggal  01-09  Mei  2021  dengan  13  item,  dihasilkan penjualan  yang  sama  dibeli  pada  8  hari,  pada  nilai  support  dan  dijelaskan  item  mana  yang  diterima  dan  tidak diterima .
Gambar 12. Item Set 1 Yang lolos Pada gambar 12 menunjukkan item set satu yang lolos dari nilai support 25%.
Gambar 13. Item Set 2 Yang Lolos
Pada  gambar  13  menunjukkan  item  set  2  yang  lolos  dan  telah  dikombinasikan  menjadi  dua  item. Didapatkan dari hasil nilai minimum support, lalu memilih barang yang telah ditentukan di mode frekuensi tinggi, rumus perhitungan tersebut yaitu 2 / 8x100% = 25 contoh kasus T Shirt Mobile Legends dan Kemeja Denim.
Pada gambar 14 menunjukkan bahwa item set 3 ini berisi kombinasi dari item set 2 yang didapat dari data item set 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085
Submitted: 23/06/2021 ; Accepted: 25/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Gambar 15. Confidience Item Set 3
Pada gambar 15 Menunjukkan keterangan confidience item set 3 diterima dan tidak diterima, pada tabel confidience item set 3 diperoleh lah hasil dari nilai confidience menghitung menggunakan nilai support X U Y nilai support X bisa diambil di nilai support item set 2 dan item set 1.
Gambar 16. Confidience Item Set 2
Pada gambar 16 menunjukkan keterangan confidience item set 2 diteriman dan tidak diterima, pada tabel confidience item set 2 diperoleh lah hasil nilai confidience menggunakan cara menjumlahkan nilai support X U Y nilai support X bisa diambil di nilai support item set 2 dan item set 1.
Pada gambar 17 hasil yang didapatkan dari item set 1,2 dan 3 dengan nilai confidience 100%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3085

## 4. KESIMPULAN
Telah didapat hasil pembahsan ini dengan memakai algoritma apriori dengan judul “Penerapan Rancang Bangun Metode  Data  Mining  Pada  Point  of  Sale  Berbasis  Web  Menggunakan  Algoritma  Apriori”  dengan  melakukan penelitian disebuah toko Andra Jaya mempunyai kesimpulan seperti ini. Dengan aplikasi yang dibuat ini penjaga toko  jadi  lebih  singkat  mengetahui  barang  dagangan  yang  terjual  lebih  banyak  dan  tidak  terjual  lebih  banyak Dengan  confidience  yang  tinggi,  pada  penjualan  selanjutnya  dapat  mengetahui  pola  pembelian  dari konsumen.Algoritman apriori dapat di implementasikan untuk menemukan pola asosiasi penjualan barang data transaksi penjualan. Nilai minimum support menjadi parameter terhadapap jumlah kandidat yang diperoleh. Nilai confidience menjadi parameter yang mempengaruhi jumlah asosisasi terbentuk.

## REFERENCES
[1] C.Pradeepkumar and S.Loganathan, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Pola Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ),” Int. J. Sci. Eng. Res. (IJ0SER), vol. 3, no. 4, pp. 120– 127, 2015, [Online]. Available: http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/5602/3619.
[2] Amrin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[3] A. Setiawan and F. P. Putri, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Kombinasi Produk Penjualan,” vol. XII, no. 1, pp. 66–71, 2020.
[4] I. Djamaludin et al. , “Analisis pola pembelian konsumen pada transaksi penjualan menggunakan algoritma apriori,” vol. 8, no. 2, pp. 671–678, 2017.
[5] D.  Fernando,  “PENERAPAN  DATA  MINING  REKOMENDASI  BUKU  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI,” vol. 7, no. 1, pp. 50–56, 2020.
[6] B. A. Najib and N. Suryani, “Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Lapis Bogor Sangkuriang Dengan Metode Algoritma Apriori,” vol. VI, no. 1, pp. 61–70, 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[7] S. Budiman and S. P. A. Kesehatan, “Data Mining Apriori.”
[8] M.  B.  Program et  al. , “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” J.  Pilar  Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016, [Online]. Available:
http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266.
[9] D. Sepri  and M. Afdal, “Analisa Dan Perbandingan Metode Algoritma Apriori  Dan Fp-Growth Untuk Mencari Pola Daerah Strategis,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 1, no. 1, pp. 47–55, 2017.
[10]  D.  D.  Prayitno,  “Ekstraksi  Pola  Hubungan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan  Sebaran  Wilayah  Asal  Sekolah Menggunakan  ARM  Algoritma  Apriori,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  46–56,  2017,  doi: 10.28932/jutisi.v3i1.566.
[11]  A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[12]  P. Itb, A. Dahlan, D. E. Sastie, and A. B. Pohan, “Analisa Algoritma Apriori Pada Pola Peminjaman Buku di,” vol. 4, pp. 136–143, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1475.
[13]  Z. NURZANI and K. D. TANIA, “Analysis of Transactions 212 Mart Kuto Palembang to Find Frequent Patterns Among Itemset  Using  Association  Rule  Mining,”  vol.  172,  no.  Siconian  2019,  pp.  325–332,  2020,  doi: 10.2991/aisr.k.200424.049.
[14]  R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi  Strategi  Penjualan,” Edumatic    J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[15]  T. Akhir, “Sistem Rekomendasi Promo Pada Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori,” 2020.
[16]  “PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION  RULE  MINING  UNTUK  ANALISIS  DAN  IMPLEMENTASI  TEKNIK DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI,” pp. 151–160.
[17]  H. N. Wulandari and N. W. Rahayu, “Pemanfaatan Algoritma Apriori untuk Perancangan Ulang Tata Letak Barang di Toko Busana,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. ( SNATI ) , vol. 6, no., p. D-33-D-38, 2014.