## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK DI OLSHOP PACKAGINGMUT BERDASARKAN MINAT BELI
Anisa Sandi, Indyah Hartami Santi, Filda Febrinita Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No. 2-4 Sananwetan Kota Blitar, Indonesia anisasandi212@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan pada suatu usaha online adalah komponen paling penting yang wajib senantiasa dilakukan evaluasi dan diperhatikan. Karena keuntungan dari bisnis online shop bersumber melalui tingkatan penjualan produk yang di  jual.  Terdapat  beragam  metode  yang  dapat  diterapkan  pelaku  usaha online  shop untuk  menaikan  trafik penjualan  mereka.  Menerapkan  pola  rekomendasi  belanja  adalah  salah  satu  strategi  untuk  meningkatkan penjualan,  misalnya  melalui  cara  mengelola  arsip  data  transaksi  penjualan  menggunakan  konsep data  mining untuk mempermudah dalam menyelesaikan masalah yang sedang terjadi pada toko online packagingmut . Metode asosiasi dapat  mengidentifikasi  kelakuan  dari  kejadian-kejadian  khusus  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan peraturan ataupun pola didalam banyaknya data. Oleh karena itu dibutuhkan algoritma apriori untuk membantu menemukan hasil rekomendasi belanja produk untuk penjualan selanjutnya berdasarkan data transaksi penjualan sebelumnya.  Hasilnya  dari  penelitian  ini  adalah  rekomendasi  belanja  produk  yang  bisa  memberi  bantuan meningkatkan penjualan toko itu.
Kata kunci: Apriori, Data Mining, Packagingmut

## 1. PENDAHULUAN
Packagingmut merupakan  sebuah  toko online yang  menjual  beberapa  perlengkapan  pernikahan seperti  undangan  pernikahan,  tag  nama  tamu  stiker souvenir, kartu souvenir, dan lain – lain, berdiri sejak 21 Februari 2022.
Packagingmut beralamatkan  di  jalan  mawar, Sumberdiren, Garum, Blitar. Toko Online Packagingmut mempunyai  tujuan  menjual  produk sebanyak – banyaknya untuk mendapatkan keuntungan  yang  maksimal.  Akan  tetapi  kebanyakan konsumen  hanya  akan  membeli  satu  produk  tertentu tanpa  produk  lainnya.  Misalkan  jika  konsumen membutuhkan undangan maka konsumen hanya akan membeli undangan saja dan belum tentu membeli tag nama  tamu  sebagai  pelengkap.  Sehingga  produk  tag nama tamu kurang laku dan tidak menjadi keuntungan bagi  toko online  Packagingmut .  Pola  penjualan Packagingmut sebelumnya hanya memproses pesanan yang masuk saja tanpa mencoba menawarkan produk pelengkap  lainnya.  Suatu  strategi  guna  menaikan grafik  penjualan  toko online packagingmut yakni melalui  terdapatnya  rekomendasi  belanja  produk berpasangan, yang mana data transaksi penjualan yang berada  dalam  toko online Packagingmut dilakukan pengolahan  supaya  mendapat  pola  atau  aturan  untuk memahami berbagai produk apa yang dapat dianjurkan kepada pembeli [1].
Oleh karena itu diperlukan metode asosiasi guna menemukan  pola  yang  merekomendasikan  belanja produk  berpasangan  supaya  menaikan  penjualan selanjutnya  dalam  toko online Packagingmut , sehingga harus ada pola rekomendasi supaya pegawai bisa  memberi  rekomendasi  kepada  konsumen  yang membeli undangan atau produk lainnya [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining berarti  proses  mengekstraksi  data dari  sejumlah  data  yang  besar  dengan  cara menggunakan teknik statistik dan matematika sampai memanfaatkan teknik kecerdasan buatan modern [3].
Data  mining pun  merupakan  proses  logis  untuk menemukan informasi bermanfaat. Sesudah informasi serta  pola  ditemukan  bisa  dipakai  untuk  instrumen pendukung saat mengambil keputusan ketika melakukan pengembangan bisnis [4]. Instrumen pada data mining bisa  memberi  jawaban  dari  berbagai pertanyaan  yang  terkait  dengan  masalah  bisnis  yang begitu sukar untuk dituntaskan. Data mining pun bisa berfungsi  untuk  meramalkan  tren  masa  depan  yang memungkinkan pebisnis menciptakan keputusan yang efektif, proaktif, dan dinamis. Pengolahan data dengan mempergunakan  teknik data mining juga  mampu menghasilkan  pengetahuan  yang  selaras  terhadap keinginan [5].
Data  mining ataupun knowledge  discovery  in database (KDD)  merupakan  proses resourcing serta pemakaian data guna menemukan pola ataupun relasi dalam  sehimpunan  data  yang  mempunyai  ukuran besar.  Hasilnya  atas  proses data mining bisa  dipakai untuk mengevaluasi keputusan yang akan datang.[6].
2.2. Algoritma Apriori Pada data mining algoritma  apriori mencakup dalam peraturan asosiasi. Aturan yang mengungkapkan asosiasi diantara berbagai atribut ini seringkali dikatakan sebagai affinity analysis ataupun analisis keranjang pasar [7]. Analisis asosiasi ataupun association  rule mining berarti  teknik  penambangan
data guna menemukan peraturan gabungan item. Suatu tahapan  menganalisis  asosiasi  yang  menarik  atensi banyak  periset  guna  melakukan  pengembangan algoritma secara efisien  yakni analisis pola  frequensi tinggi (frequent  pattern  mining) .  Tolak  ukur  yang dapat  mengetahui  penting  ataupun  tidak  peraturan asosiasi  yakni  merupakan  nilai support serta  nilai confidence .  Nilai Support (nilai  penunjang)  berarti persentasi  gabungan  item  tersebut  pada database , sementara  nilai confidence (nilai  kepastian)  berarti kuatnya  suatu  relasi  antar-item  pada  peraturan asosiasi[8]. Untuk  menghitung  nilai support pada  suatu  item didapatkan melalui penggunaan perumusan:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% ...(1)
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai support pada  2 (dua) item didapatkan melalui penggunaan perumusan: Support (A,B) = P(A∩B )
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴&𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% … (2)
Dan  guna  memperhitungkan  nilai confidence bisa didapatkan melalui penggunaan rumus:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴&𝐵 ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥100 ...(3)
Untuk  menentukan  peraturan  asosiasi  yang  ingin ditentukan  sehingga  harus  dilakukan  pengurutan mengacu pada support x confidence , serta mengambil peraturan  sejumlah  n  aturan  yang  mempunyai  hasil paling besar.

## 2.3. Asosiasi
Analisa  asosiasi mining bermakna  teknik data mining guna  menemukan  peraturan  asosiatif  diantara kombinasi dari berbagai item [9].
Aturan asosiasi (Association  rules) adalah suatu metode  yang  dipakai  untuk  pencarian  pola  yang seringkali  terjadi  dalam  serangkaian  transaksi,  yang mana  tiap  transaksi  mencakup  sebagian  item  atau produk [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Kerangka  penelitian  yang  digambar  pada diagram  alir  ini.  Menggambarkan  proses  penelitian yang  ingin  ditempuh,  dan  juga  memberi  gambaran penelitian  dengan  menyeluruh.  Tahapan  yang  ingin diselesaikan, yakni:

## Gambar 1. Tahap-tahap data mining
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data transaksi bulan Januari-Februari 2022 di  Toko  Online  Packagingmut.  Kemudian  dilakukan proses  preposesing  untuk  mengambil  data  dengan frekuensi  lebih  dari  satu  itemset,  lalu  proses transformasi  pada  informasi  yang  sudah  melalui seleksi, selanjutnya proses data mining

## Gambar 2. Tahap-tahap algoritma apriori
Proses  data  mining  adalah  proses  mencari  pola penjualan  berdasarkan  minat  beli  dengan  aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Menyiapkan Bahan Baku
Dilakukan  perhitungan  algoritma apriori pada kasus  penjualan  toko online  packagingmut dengan tujuan  untuk  menemukan  hubungan  pola  penjualan perlengkapan  undangan  serta  relasi  antar  item perlengkapan  undangan  pada transaksi.  Di  bawah  ini merupakan  contoh  187  transaksi  belanja  konsumen selama  2  bulan  yaitu  bulan  Januari-Februari  2022, yang akan dicarikan relasi antar item bernilai minimum support = 10% serta nilai minimum confidence = 90%. Agar  memperoleh minimum  support serta minimum confidence yakni  hitungan  peraturan  asosiasi  yang sudah  terpenuhi  persyaratan minimum support serta confidence yang sudah ditetapkan itu.
Tabel 1. Data Transaksi No Itemset 1 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10
2 Undangan 2 ply Hitam, Kartu Souvenir K1, Stiker Souvenir S10
3 Blank Card, Tali Rami, Amplop
4 Kartu Souvenir K4, Stiker Bulat B5
5 Kartu Souvenir K5, Stiker Bulat B3, Tali Rami
6 Undangan 3 ply Hitam, Thanks Card, Kartu Souvenir Kotak KK2
7 Undangan 3 ply Hijau, Kartu Souvenir K6
8 Thanks Card, Blank Card
9 Undangan 4 ply, Magenta Tag Nama Magenta, Stiker Bulat B11
10 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10, Kartu Souvenir K9
11 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10
12 Undangan 2 ply Putih, Undangan Rustik, Tag Nama Coklat
13 Undangan Rustik, Stiker Souvenir S5
14 Kartu Happy Birthday, Blank Card
15 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10
16 Undangan 2 ply Putih, Undangan 3 ply Navy, Stiker Bulat B11
17 Kartu Happy Birthday, Amplop, Stiker Segel
18 Undangan Pita U3, Kartu Souvenir Kotak KK4
19 Amplop, Kartu Happy Birthday
20 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10
21 Undangan 2 ply Putih, Amplop, Kartu Souvenir K4
22 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10
23 Kartu Souvenir K4, Stiker Souvenir S2, Stiker Bulat B4
24 Undangan 4 ply Coklat, Tag Nama Coklat, Kartu Souvenir Kotak KK6
….  ……..
187 Undangan 4 ply Coklat. Tag Nama Coklat
4.2 Mencari Niali Support dan Confidence
Langkah pertama dalam mencari aturan asosiasi adalah menentukan nilai minimal support dan minimal confidence .  Nilai minimal  support yang  ditentukan adalah 10% dan minimal confidence adalah 90%. Hal pertama yang akan dilakukan adalah mencari 1 itemset dengan menghitung jumlah frekuensi kemunculan tiap
produk  beserta  nilai supportnya ,  dengan  perhitungan rumus (1).
Tabel 2. Support 1 item No Item Freku ensi Suppo rt Ket. 1 Undangan 2 ply Hitam 63 0,337 Lolos 2 Undangan 2 ply Putih 17 0,091 Tidak 3 Undangan 3 ply Putih 1 0,005 Tidak 4 Undangan 3 ply Hitam 39 0,209 Lolos 5 Undangan 3 ply Magenta 2 0,011 Tidak 6 Undangan 3 ply Pink 1 0,005 Tidak 7 Undangan 3 ply Lilac 1 0,005 Tidak 8 Undangan 3 ply Navy 2 0,011 Tidak 9 Undangan 3 ply Hijau 2 0,011 Tidak 10 Undangan 4 ply Hitam 1 0,005 Tidak 11 Undangan 4 ply Coklat 20 0,107 Lolos 12 Undangan 4 ply Magenta 2 0,011 Tidak 13 Undangan 4 ply Cream 1 0,005 Tidak 14 Undangan Pita U3 2 0,011 Tidak 15 Undangan Pita U6 2 0,011 Tidak 16 Undangan Rustik 7 0,037 Tidak 17 Tag Nama Hitam 38 0,203 Lolos 18 Tag Nama Gold 1 0,005 Tidak 19 Tag Nama Coklat 21 0,112 Lolos 20 Tag Nama Magenta 1 0,005 Tidak 21 Tag Nama Lilac 1 0,005 Tidak 22 Tag Nama Navy 1 0,005 Tidak 23 Stiker Souvenir S1 6 0,032 Tidak 24 Stiker Souvenir S2 10 0,053 Tidak 25 Stiker Souvenir S3 1 0,005 Tidak 26 Stiker Souvenir S5 4 0,021 Tidak 27 Stiker Souvenir S6 2 0,011 Tidak 28 Stiker Souvenir S7 2 0,011 Tidak 29 Stiker Souvenir S8 3 0,016 Tidak 30 Stiker Souvenir S10 61 0,326 Lolos 31 Kartu Souvenir K1 7 0,037 Tidak 32 Kartu Souvenir K2 1 0,005 Tidak 33 Kartu Souvenir K3 2 0,011 Tidak 34 Kartu Souvenir K4 14 0,075 Tidak 35 Kartu Souvenir K5 2 0,011 Tidak 36 Kartu Souvenir K6 3 0,016 Tidak 37 Kartu Souvenir K8 2 0,011 Tidak 38 Kartu Souvenir K9 1 0,005 Tidak 39 Kartu Souvenir Kotak KK1 1 0,005 Tidak 40 Kartu Souvenir Kotak KK2 2 0,011 Tidak 41 Kartu Souvenir Kotak KK3 1 0,005 Tidak 42 Kartu Souvenir Kotak KK4 1 0,005 Tidak 43 Kartu Souvenir Kotak KK6 1 0,005 Tidak 44 Stiker Bulat B1 2 0,011 Tidak 45 Stiker Bulat B2 9 0,048 Tidak 46 Stiker Bulat B3 2 0,011 Tidak 47 Stiker Bulat B4 2 0,011 Tidak
No Item Freku ensi Suppo rt Ket. 48 Stiker Bulat B5 9 0,048 Tidak 49 Stiker Bulat B6 1 0,005 Tidak 50 Stiker Bulat B7 2 0,011 Tidak 51 Stiker Bulat B9 1 0,005 Tidak 52 Stiker Bulat B11 2 0,011 Tidak 53 Stiker Segel 2 0,011 Tidak 54 Blank Card 8 0,043 Tidak 55 Amplop 8cm 18 0,096 Tidak 56 Tali Rami 10 0,053 Tidak 57 Stiker Thankyou 6 0,032 Tidak 58 Thanks Card 2 0,011 Tidak 59 Kartu Happy Birthday 5 0,027 Tidak
Setelah  mendapatkan  nilai support ,  maka selanjutnya akan menghitung kombinasi 2 itemset agar menghasilkan kandidat 2 itemset. Perhitungan support untuk  setiap  itemset  dilaksanakan  melalui  pencarian persamaan  yang  sama  saat  mencarikan  itemset  1 sebelumnya, dengan perhitungan rumus (2).

## Tabel 3. Support 2 item
No 2 Item Freku ensi Suppo rt 2 Item Ket. 1 Undangan 2 ply Hitam, Undangan 3 ply Hitam 0 0 Tidak 2 Undangan 2 ply Hitam, Undangan 4 ply Coklat 0 0 Tidak 3 Undangan 2 ply Hitam, Tag Nama Hitam 0 0 Tidak 4 Undangan 2 ply Hitam, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak 5 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10 61 0,326 Lolos 6 Undangan 3 ply Hitam, Umdangan 4 ply Coklat 0 0 Tidak 7 Undangan 3ply Hitam, Tag Nama Hitam 38 0,203 Lolos 8 Undangan 3 ply Hitam, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak 9 Undangan 3 ply Hitam, Stiker Souvenir S10 0 0 Tidak 10 Undangan 4 ply Coklat, Tag Nama Hitam 0 0 Tidak 11 Undangan 4 ply Coklat, Tag Nama Coklat 20 0,107 Lolos 12 Undangan 4 ply Coklat, Stiker SouvenirS10 0 0 Tidak 13 Tag Nama Hitam, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak
No 2 Item Freku ensi Suppo rt 2 Item Ket. 14 Tag Nama Hitam, Stiker Souvenir S10 0 0 Tidak 15 Tag Nama Coklat, Stiker Souvenir S10 0 0 Tidak
Setelah  mendapatkan support itemset  2,  maka akan dicari support itemset 3 dengan persamaan rumus yang sama dalam mencari itemset 1 dan 2

## Tabel 4. Support 3 item
No 3 Item Freku ensi Suppo rt 3 Item Ket. 1 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10, Undangan 3 ply Hitam 0 0 Tidak 2 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10, Tag Nama Hitam 0 0 Tidak 3 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10, Undangan 4 ply Coklat 0 0 Tidak 4 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak 5 Stiker Souvenir S10, Undangan 3 ply Hitam, Tag Nama Hitam 0 0 Tidak 6 Stiker Souvenir S10, Undangan 3 ply Hitam, Undangan 4 ply Coklat 0 0 Tidak 7 Stiker Souvenir S10, Undangan 3 ply Hitam, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak 8 Undangan 3 ply Hitam. Tag Nama Hitam, Undangan 4 ply Coklat 0 0 Tidak 9 Undangan 3 ply Hitam. Tag Nama Hitam, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak 10 Tag Nama Hitam, Undangan 4 ply Coklat, Tag Nama Coklat 0 0 Tidak
Dari  hasil  tabel  4  tidak  ada  hasil  dari  itemset  3 dikarenakan  tidak  ada  hasil  yang  memenuhi  syarat nilai minimum support ,  maka  perhitungan support akan  berhenti.  Setelah  menentukan large itemset, kemudian  dilakukan  perhitungan  bagian confidence , dengan perhitungan rumus (3)
Tabel 5. Mencari Confidence
No Itemset 1,2 Sup port A∩ B Sup port A Confi dence Ket. 1 Undangan 2 ply Hitam, Stiker Souvenir S10 61 63 96.8% Lolos
No Itemset 1,2 Sup port A∩ B Sup port A Confi dence Ket. 2 Undangan 3 ply 3 Hitam, Tag Nama Hitam 38 39 97.4% Lolos 3 Undangan 4 ply Coklat, Tag Nama Coklat 20 20 100% Lolos 4 Stiker Souvenir S10, Undangan 2 ply Hitam 61 61 100% Lolos 5 Tag Nama Hitam, Undangan 3 ply Hitam 38 38 100% Lolos 6 Tag Nama Coklat, Undangan 4 ply Coklat 20 21 95.2% Lolos
Dari  187  transaksi  yang  diuji  menghasilkan  6 aturan asosiasi yang memenuhi minimal support 10% dan minimal  confidence 90%.  Aturan  yang  terbentuk adalah jika konsumen membeli produk undangan 2ply hitam maka akan membeli stiker souvenir S10 dengan confidence 96,8%, jika konsumen membeli undangan 3ply hitam maka akan membeli tag nama tamu hitam dengan  nilai confidence sebesar  97,4%.  dan  jika konsumen  membeli  produk  undangan  4  ply  coklat maka akan membeli tag nama coklat sebesar 100% dan sebaliknya.

## 4.3 Implementasi Sistem
Selanjutnya algoritma apriori diimplementasikan pada  toko  online Packagingmut ,  untuk  menentukan association  rule.  Dengan  association  rule  tersebut dapat  memberikan  informasi  kepada  pegawai  untuk memberi  rekomendasi  kepada  konsumen  yang membeli  undangan  atau  produk  lainnya.  Berikut  ini implementasi data yang di oleh menggunakan Orange .

## Gambar 3. Import data excel
Import data excel ke  aplikasi orange untuk dilakukan  prose prepossesing dan transformation secara otomatis di dalam aplikasi .
Gambar 4. Pembuatan aturan asosiasi
Proses pembuatan aturan asosiasi dengan cara mengatur nilai minimum support sebesar 10% dan minimum confidence 90%.

## Gambar 5. Hasil Rule
Berikut  aturan  yang  terbentuk  dari minimum support sebesar 10% dan minimum confidence 90%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil implementasi algoritma apriori pada transaksi  penjualan  di  toko online Packagingmut dengan  batas  nilai minimum  support 10%  dan  nilai minimum  confidence 90%  membentuk  6  rule.  Rule yang  terbentuk  yaitu  jika  membeli  produk  undangan 2ply  hitam  maka  akan  membeli  stiker  souvenir  S10 dengan confidence 96,8%,  jika  konsumen  membeli undangan  3ply  hitam  maka  akan  membeli  tag  nama tamu  hitam  dengan  nilai confidence sebesar  97,4%. dan  jika  konsumen  membeli  produk  undangan  4  ply coklat  maka  akan  membeli  tag  nama  coklat  sebesar 100%  dan  sebaliknya.  Sehingga  informasi  ini  dapat memberi rekomendasi kepada pihak admin penjualan packagingmut sebagai  patokan  menawarkan  barang pada  pembeli  yang  awalnya  hanya  berniat  membeli satu  barang  saja,  untuk  meningkatkan  pejualan selanjutnya, sesuai pola penjualan produk berdasarkan minat  beli  sebelumnya. Pada  penelitian  selanjutnya dapat  dikembangkan  pada  jenis  data  yang  sama dengan  menggunakan  metode algoritma yang  lain seperti Eclat atau FP-Growth .  Dan  mengembangkan program perhitungan dalam bentuk web atau aplikasi android untuk  mempermudah  perhitungan  kususnya dalam transformasi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Purwaningsih, R., Widharto, Y., Susanto, N. and Utami, L.T., 2020. Redesain Tata Letak Produk Di Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian Dengan  Metode  Market  Basket  Analysis. J@  ti Undip:  Jurnal  Teknik  Industri , 15 (3),  pp.196- 202.
[2] Andika,  H.  and  Hati,  S.W.,  2018.  Analisis perbandingan kepuasan pelanggan antara minimarket  indomaret  dengan  alfamart  di  kota batam. Jurnal Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis , 6 (2), pp.119-134.
[3] S.  E.  M.  A.  Rafles  Ginting  and  S.  E.  M.  S.  A. Rizky  Firmansyah, ANALISIS  BIG  DATA . Penerbit Lakeisha, 2022.
[4] Ningsih,  W.,  2016.  Implementasi  Data  Mining Untuk  Penentuan  Posisi  Barang  pada  Rak Menggunakan  Metode  Apriori  Pada  PT  Midi Utama  Indonesia. Techno.  Com , 15 (4),  pp.335- 342.
[5] S. S. M. K. Muhammad Arhami and S. T. M. T. Muhammad Nasir, Data Mining - Algoritma dan Implementasi . Penerbit Andi, 2020.
[6] N.  E.  Putria,  “Data  Mining  Penjualan  Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada
Terminal Tiket Batam Tour & Travel,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 1, pp. 29–39, 2018,
[Online]. Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis/arti cle/download/643/410.
[7] Aprian Hidayat, R., 2019. IDENTIFIKASI POLA DATA HIPERTENSI DENGAN IMPLEMENTASI  METODE  ASSOCIATION RULES MENGGUNAKAN
ALGORITMA
APRIORI (Doctoral  dissertation,  Universitas Siliwangi).
[8] D.  K. Pane ,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori  (  Studi  Kasus :  Kreditplus  ),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. valume : I, pp. 25–29, 2013.
[9] T. Hendrickx ,  B.  Cule,  P.  Meysman,  S. Naulaerts, K. Laukens, and B. Goethals, “Mining association  rules  in  graphs  based  on  frequent cohesive  itemsets,” Lect.  Notes  Comput.  Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 9078, no. 3, pp. 637– 648, 2015, doi: 10.1007/978-3-319-18032-8_50.
[10] P. M. Kellstedt and G. D. Whitten, Data Mining: Concepts  and  Techniques :  Concepts  and Techniques . 2018.