Naskah Publikasi

PROYEK TUGAS AKHIR

SISTEM INFORMASI TRANSAKSI PENJUALAN DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN
(Studi Kasus: Maisy Sport Yogyakarta )

Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Bisnis & Teknologi Informasi

Disusun oleh:
NUR WAHYUNI
3125111184

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS BISNIS & TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA
2017
Naskah Publikasi

SISTEM INFORMASI TRANSAKSI PENJUALAN DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN
(Studi Kasus: Maisy Sport Yogyakarta )

Disusun oleh:

NUR WAHYUNI
3125111184

Telah disetujui oleh pembimbing

Pembimbing

Donny Avianto, S.T., M.T. 				Tanggal: …………………….
SISTEM INFORMASI TRANSAKSI PENJUALAN DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN
(Studi Kasus: Maisy Sport Yogyakarta )
  
INFORMATION SYSTEM IN SELLING TRANSACTION WITH APRIORI ALGORITHM TO ANALYSE THE BUYING PATTERN OF CUSTOMERS
(Case Study: Toko Maisy Sport Yogyakarta)

Nama : NUR WAHYUNI
Nim : 3125111184

Informatic Engineering Department
Faculty of  Science & Technology,
University Technology of Yogyakarta, wahyuninur87@gmail.com

ABSTRACT

Information technology is related to computerization where is personal computer becomes its main component. Information technology is used manage, procced, save, and manipulate data with several different ways to get relavant information.
If we further relate the information technology with a small business like Maisy Sport, we may find a problem regarding to consumers buying pattern. The owner of Maisy Sport simply has no idea about the buying pattern of the custemers so that the selling pattern cannot be done differently. Here then the information technology takes apart to give a solution toward that problem.
The solusition will be a research to build information system in selling transaction with apriori algorithm. The system will be used to manage the selling data with computerized pattern. Apriori algorithm is a market basket analysis algorithm which is used to create association rule with pattern “if then”. Market basket analysis is one of the techniques from mining data which identifies the customers way in buying products at the same time. The software used to support this are Delphi 2010 as the program language and Microsoft SQL Server 2008 as the Database Management System (DBMS).
The research result shows that the system can be made and run successfully. Maisy Sport now has already had a solution regarding to the problem of managing customers data. With a computerized program, Maisy Sport Yogyakarta is now able to analysis the buying pattern of customers. The main function of that program is to know the strategy in selling the product by giving them promotion to increasethe number of selling.

Keword : Information Technology, Delphi 2010, Microsoft SQL Server 2008, Apiori Algorithm.

ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN
(Studi Kasus: Maisy Sport Yogyakarta )
  
INFORMATION SYSTEM IN SELLING TRANSACTION WITH APRIORI ALGORITHM TO ANALYSE THE BUYING PATTERN OF CUSTOMERS
(Case Study: Toko Maisy Sport Yogyakarta)

Nama : NUR WAHYUNI
Nim : 3125111184

Teknik Informatika
Fakultas Bisnis & Teknologi Informasi, 
Universitas Teknologi Yogyakarta, wahyuninur87@gmail.com

INTISARI

Teknologi informasi berkaitan erat dengan komputerisasi dimana komputer merupakan salah satu komponen utama. Teknologi informasi digunakan untuk mengolah, memproses, menyimpan, dan memanipulasi data dengan berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang berkualitas.
Jika dikaitkan antara teknologi informasi dengan bisnis usaha kecil menengah seperti Maisy Sport dalam ketidaktahuan pola pembelian konsumen membuat pelaku bisnis Maisy Sport kurang bisa meningkatkan pola penjualan yang berbeda. Di sinilah diperlukan adanya peran teknologi informasi yang akan menjadi solusi dari masalah Maisy Sport.
Maka dilakukan suatu penelitian untuk membangun Sistem Informasi Transaksi Penjualan Dengan Algoritma Apriori Untuk Menganalisis Pola Pembelian Konsumen di Maisy Sport Yogyakarta secara terkomputerisasi agar mampu mengolah data penjualan. Algoritma apriori adalah algoritma market basket analysis yang digunakan untuk menghasilkan association rule, dengan pola “if then ”. Market basket analysis merupakan salah satu teknik dari data mining yang mempelajari tentang perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli produk secara bersamaan dalam suatu waktu. Sistem informasi algoritma apriori ini  dibuat dengan menggunakan perangkat lunak Delphi2010 sebagai bahasa pemrograman, Microsoft SQL Server 2008 sebagai Database Management System (DBMS).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem telah berhasil dibagun berjalan dengan baik sehingga dapat memberikan solusi mengenai masalah yang ada di toko Maisy Sport Yogyakarta yaitu mampu mengolah data penjualan secara terkomputerisasi dengan menggunkana algoritma apriori untuk menganalisis pola konsumsi pelanggan serta dapat digunakan untuk melakukan promosi pembelian produk untuk meningkatkan penjualan.

KataKunci: Teknologi Informasi, Delphi 2010, Microsoft SQL Server 2008, Algoritma Apriori
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1	
1	PENDAHULUAN
I.I	Latar Belakang Masalah

Teknologi informasi berkaitan erat dengan komputerisasi dimana komputer merupakan salah satu komponen utama. Teknologi informasi digunakan untuk mengolah, memproses, menyimpan, dan memanipulasi data dengan berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang berkualitas.
Teknologi informasi merupakan salah satu bidang yang mempengaruhi  kehidupan manusia saat ini. Berbagai informasi yang diperoleh lebih cenderung berasal dari internet yang merupakan perkembangan teknologi termuktahir di era modern ini. Hal tersebut tentu menjadi alasan kuat yang mendasari pentingnya perkembangan teknologi informasi.
Selain digunakan untuk hal terkait efektivitas penyebaran informasi, teknologi tersebut juga menjarah bidang lain, seperti ekonomi, pendidikan, kesehatan, dan lain-lain. Dari bidang ekonomi, kita akan menjurus ke satu kegiatan yang telah menjamur sekarang ini, yaitu bisnis. Tidak dapat dipungkiri bahwa kepentingan bisnis tidak bisa terlepas dari bidang teknologi informasi ini.
Bisnis yang berjalan saat ini bahkan banyak yang memanfaatkan media online. Istilah yang digunakan untuk kegiatan ini adalah e-commerce. E-commerce merupakan aktivitas pemasaran, pembelian, dan penjualan produk atau jasa melalui sistem elektronik, baik internet, televisi internet, situs atau blog, maupun jaringan komputer lainnya. Selain e-commerce, bisnis secara offline juga masih menjadi lahan usaha yang diterapkan banyak pengusaha. Selain hubungan dengan konsumen yang dapat dibangun dengan lebih hangat, bisnis offline juga meminimalisir dampak kecurangan yang dapat dilakukan oleh penjual. 
Dalam bisnis offline, teknologi informasi juga masih menjadi hal yang mengikat lantaran efektivitas dalam segala aktivitasnya tetap harus diperhatikan. Sebagian besar penerapan bidang teknologi informasi di bidang offline ini diaplikasikan oleh perusahaan besar. Namun tak menutup kemungkinan adanya pelebaran penerapan ke lingkup usaha kecil menengah.
Jika dikaitkan antara teknologi informasi dan usaha kecil menengah, ada kekurangan dasar yang akan kita dapatkan, yaitu no-involvement atau tiada keterlibatan dari para lulusan sarjana, terutama yang kuliah di bidang teknologi informasi. Diukur dari logika berdasarkan pemikiran mayoritas masyarakat sekarang ini, para sarjana tentu tidak mempertimbangkannya sebagai lahan utama mencari pekerjaan. Pelaku bisnisnya juga sangat jarang adalah seorang sarjana di bidang teknologi informasi karena bidang perdagangan kecil menengah tersebut dapat dilakukan oleh siapa saja yang memiliki passion di bidang penjualan.
Kasus yang sama terjadi di Maisy Sport, salah satu toko penjualan barang dan aksesoris olahraga yang terletak di Jalan Mataram Belakang Malioboro Yogyakarta PIN :(5B4E845A) NO HP:(081227108109). Maisy Sport termasuk usaha kecil menengah dan seluruh sistem perekapan datanya masih menggunakan cara manual. Dengan banyaknya jenis barang yang dijual, seperti baju bola, tas, dan berbagai aksesoris terkait, tentu penanganan data secara manual terasa merepotkan. Ditambah lagi, ketidaktahuan pola pembelian konsumen membuat pelaku bisnis Maisy Sport kurang bisa meningkatkan pola penjualan yang berbeda. Di sinilah diperlukan adanya peran teknologi informasi yang akan menjadi solusi dari masalah Maisy Sport.
Penerapan teknologi informasi yang sesuai dengan permasalahan tersebut adalah analisis pola pembelian konsumen. Aplikasi tersebut adalah sistem informasi yang memanfaatkan pemprograman apriori. Hasil akhir yang didapatkan adalah nilai confidence dalam bentuk persentase yang akan menjadi dasar pembuatan paket penjualan dari dua barang. Paket dua barang ini akan menjadi model penjualan yang baru di Maisy Sport.
I.2	Tujuan Penelitian
Dengan adanya sistem informasi dengan algoritma apriori ini, diharapkan dapat terbentuk paket penjualan yang menggabungkan dua barang berdasarkan nilai confidence tertinggi yang didapatkan dari hasil analisis.
II.	Landasan Teori
II.1 	Tinjauan Pustaka
			Dalam penelitian ini, penulis mengambil beberapa naskah publikasi. Penelitian yang pertama dilakukan oleh Syaifullah (2010), bejudul Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Penjualan. Penelitian ini membahas bagaimana kreativitas dan inovasi dari produsen agar penjualan produknya dapat ditingkatkan, terutama  masyarakat sekarang yang mempunyai tingkat konsumtif tinggi terhadap barang-barang baru. Adanya tuntutan seperti diatas maka memunculkan ide-ide baru untuk mensiasati agar produk diminati konsumen sehingga dapat meningkat penjualan, khususnya  dalam dunia teknologi informasi dengan membuat aplikasi yang sekiranya dapat membantu para produsen untuk meningkatkan penjualan produk. Salah satu caranya adalah memanfaatkan teknik data mining, dalam hal ini menggunakan algoritma apriori (asosiasi data mining).  Aplikasi dibuat menggunakan database MySQL dan JAVA. Jadi, solusi dari penelitian ini untuk meningkatkan penjualan dengan cara memberikan saran kepada konsumen dan keterkaitan suatu barang yang dibeli oleh konsumen dapat dihitung dengan teknik algoritma apriori.
Penelitian kedua dilakukan oleh Prisca (2015), berjudul Penerapan Association Rule Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Minimarket. Penelitian tersebut membahas bagaimana ketersediaan data informasi yang menumpuk dapat digunakan untuk pengorganisiran data penjualan serta bagaimana mengetahui produk yang paling sering dibeli oleh konsumen. Dari masalah tersebut dapat diselesaikan dengan menerapkan Association rule dengan algoritma apriori, algoritma ini bisa digunakan untuk menentukan pilihan yang terbaik dari beberapa macam alternatif yang tersedia, metode ini dianggap paling sesuai untuk menyeleseikan permasalahan yang ada karena perhitungannya cukup mudah dan ringkas. Selain itu, metode ini sesuai dengan perancangan sistem yang akan dibuat. Untuk penerapan, metode ini akan dibuat suatu sistem/aplikasi berbasis desktop yang yang menggunakan bahasa pemrograman JAVA dan MySQL sebagai database nya. Hasil penelitian ini adalah suatu aplikasi minimarket yang menggunkana Association Rule dengan menggunakan algoritma apriori dapat menganalisa pola konsumsi pelanggan untuk menentukan produk yang akan didatangkan dengan waktu yang tepat, serta dapat digunakan untuk melakukan promosi pembelian produk untuk meningkatkan penjualan.  
Penelitian ketiga dilakukan oleh Yanto (2015) penelitian dari jurnal masalah yang dihadapi dalam bidang kesehatan, berjudul Implementasi Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Penelitian ini membahas bagaimana menentukan pola pembelian obat konsumen agar dapat meminimalisir waktu untuk mencapai target penjualan. Salah satu cara adalah dengan menerapkan penggunaan data mining untuk memudahkan dalam penentuan pola pembelian konsumen. Aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0 dan MySQL. Jadi solusi yang ditawarkan dalam aplikasi ini menggunakan metode algoritma untuk menentukan pola pembelian konsumen dengan melihat hasil dari kecenderungan konsumen membeli obat berdasarkan kombinasi 2 itemset dan implementasi sistem yang dibangun dapat dilakukan pengaturan tata letak obat secara berdekatan untuk memudahkan mengetahui keberadaan obat.
		Dari semua penelitian tersebut mempunyai tujuan yang hampir sama, yaitu menganalisis pola pembelian konsumen. Sedangkan penulis melakukan penelitian berbasis dekstop, dimana aplikasi yang akan dibangun menggunakan bahasa pemograman Borland Delphi 10 dan database yang dipakai SQL Server. Perbedaan dari keempat penelitian dengan penelitian penulis  terletak pada spesifikasi penyelesaian masalah yang ada pada bahasa pemrograman yang digunakan. Adapun penelitian yang akan penulis lakukan berjudul judul Sistem Informasi Transaksi Penjualan Dengan Algoritma Apriori Untuk Menganalisis Pola Pembelian Konsumen (Studi Kasus: Maisy Sport Yogyakarta).
II.2	Kajian Teori
II.2.1	Algoritma Apriori
Algoritma Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Selain apriori, yang termasuk golongan ini adalah metode Generalized Rule Inducation dan Algoritma Hash Based.
Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut  affinity analysis    atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.
II.2.2	Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut (Kusrini dan Luthfi, 2009): 

Sementara, nilai support dari 2 item diperoleh dengan  2 rumus:
)

II.2.3	Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B. 
Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dari rumus berikut (Kusrini dan Luthfi, 2009).

III.	Metode Penelitian
	Penelitian dilakukan di Maisy Sport, Maisy Sport merupakan toko yang menjual berbagai jenis perlengkapan olahraga seperti jersey klub sepakbola, celana futsal, aksesoris olahraga dan lain sebagainya. Maisy Sport memiliki 2 toko cabang, berlokasi di Jalan Selokan Mataram dan  di Jalan Mataram.
	Dalam penelitian Tugas Akhir ini, penulis menganalisa pola pembelian konsumen yang ada di toko Maisy Sport 1. Setiap transaksi yang terjadi di toko Maisy Sport 1 disimpan ke dalam buku pembukuan. Dengan bertambahnya jumlah transaksi tentu saja bertambah banyak pembukuan yang harus disimpan. Berdasarkan permasalahan itu, maka perlu adanya sistem aplikasi informasi transaksi penjualan. Algoritma Apriori dipilih untuk memudahkan pemilik toko dalam mengontrol stok barang, terutama yang paling sering dibeli konsumen dengan cara menganalis data transaksi penjualan yang ada di Maisy Sport 1.
IV.	Implementasi dan Pembahasan
Pada implementasi sistem ini dijelaskan bahwa sistem yang dibuat adalah sistem analisis data transaksi penjualan menggunakan algoritma apriori. Bab ini menjelaskan tentang cara kerja dan pengoperasian sistem. Beberapa hal yang perlu dilakukan dalam pengembangan sistem ini, di antaranya adalah menulis ke dalam kode program sesuai perancangan yang dibuat sebelumnya, serta memasukkan semua data-data yang diperlukan untuk menganalisis algoritma apriori, yaitu dengan menggkoneksikan basis data nama basis data, dan nama server yang dipakai. Jika berhasil terkoneksi, maka akan muncul menu utama. Di dalam menu utama ini terdapat beberapa tombol atau menu di antaranya adalah Login, Master, Analisis, Laporan dan Tentang Kami. Akan tetapi, untuk menu analisis algoritma apriori hanya bisa diakses oleh admin dengan cara masuk ke menu login terlebih dahulu.
Admin memiliki hak akses penuh atas semua menu yang ada, sedangkan user (petugas) hanya bisa melakukan proses input data barang, data transaksi, data petugas dan proses cetak laporan dari data petugas, data barang, data transaksi. 
IV.1       Halaman Menu Utama
Berdasarkan Gambar 4.1, pada halaman utama terdapat beberapa menu yang digunakan untuk mengakses form berdasarkan nama yang terdapat dalam halaman tersebut. Halaman utama merupakan tampilan yang mempunyai akses untuk membuka tampilan keseluruhan seperti master, analisis, dan laporan. Jika seleksi hak akses petugas hanya dapat memunculkan menu master dan laporan. Sedangkan jika hakses menyeleksi sebagai admin akan membuka semua menu yang ada pada sistem. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 4.1
Gambar 4.1 Halaman Menu Utama
Selanjutnya pada menu master terdapat 4 submenu yaitu data barang, data petugas, data transaksi dan turn off yang bisa diakses oleh admin dan user. Jika diklik submenu data barang maka form yang muncul data barang, selanjutnya diklik submenu petugas maka yang muncul form data petugas, selanjutnya jika diklik submenu transaksi maka yang muncul form data transaksi dan jika diklik submenu turn off secara otomatis keluar dari sistem. Seperti gambar 4.2 Halaman Submenu Master.
Gambar 4.2 Halaman Submenu Master
Selanjutnya pada menu Analisis terdapat satu submenu Algoritma apriori yang hanya bisa diakses oleh admin jika diklik submenu Algoritma Apriori maka secara otomatis tampil form algoritma apriori, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Halaman Submenu Analisis
Selanjutnya pada menu laporan terdapat 2 submenu yaitu laporan data barang dan laporan transaksi penjualan yang didapat diakses oleh admin dan user, jika diklik submenu laporan data barang maka akan tampil form data barang, selanjutnya jika diklik submenu laporan data transaksi maka akan tampil form laporan data transaksi, seperti pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Halaman Submenu Laporan
Selanjutnya pada menu Tentang kami terdapat satu submenu Profil yang bisa diakses oleh admin dan user, jika diklik submenu profil maka secara otomatis tampil form profil, seperti pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Halaman Submenu Tentang Kami
IV.2	Halaman Transaksi Penjualan
Berdasarkan Gambar 4.6 halaman transaksi penjualan berfungsi untuk menampilkan serta mengolah data seperti menginputkan, mengubah, menghapus data transaksi penjualan. Terdapat tombol cari dan lihat barang yang digunakan untuk mengambil id barang yang dibeli berdasarkan tabel barang secara otomatis akan muncul di Tedit kemudian ada tombol + yang digunakan untuk jumlah barang yang dibeli dan total harga secara otomatis akan menampilkan jumlah harga yang dibeli. Adapun tombol – tombol lainya yaitu submit, hapus, close dan edit. Tombol simpan digunakan untuk menyimpan data kedalam database, pada DBGrid ketika di klik pilih satu data maka akan muncul data yang tadi dipilih, data yang dipilih bisa di klik tombol edit untuk mengedit yang dinginkan setelah itu muncul konfirmasi berhasil di edit jika data tersebut berhasil secara otomatis data tersebut akan tersimpan ke database, jika diklik tombol hapus pada data yang dinginkan maka akan muncul konfirmasi data yang dinginkan berhasil dihapus dengan sendirinya. 

Gambar 4.6 Halaman Transaksi penjualan
IV.3	Halaman Analisis Algoritma Apriori
Seperti pada Gambar 4.7, halaman algoritma apriori berfungsi untuk menganalisis data dari transaksi penjualan yang membeli 2 item sampai 4 item. Didalam form ini terdapat  minimum transaksi, minimum confidence, jumlah transaksi dan proses. Minimum transaksi berkisaran pembelian 2 item sampai 4 item, sementara minimum confidence antara 1 sampai 100, jumlah transaksi muncul berdasarkan data transaksi penjualan tombol proses digunakan untuk menganalisis algoritma apriori

Gambar 4.7 Halaman Analisis Algoritma Apriori
	Dari gambar diatas dapat diketahui bahwa barang yang banyak di beli konsumen adalah Kaos Adidas maka akan membeli Celana OB dengan support 4,85% dan Confidence 38,24%, yang mana didapat dari 268 transaksaksi selama 1 bulan dengan mininimum transaksi 2 dan minimal confidence 30%. Jadi dari hasil analisis tersebut dapat di paketkan 2 barang yaitu Kaos Adidas dengan Celana OB.
V.	Penutup
VI.	Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan implementasi program yang mengacu pada rumusan masalah yaitu Bagaimana membangun Sistem Informasi Transaksi Penjualan Dengan Algoritma Apriori Untuk Menganalisis Pola Pembelian Konsumen dapat diambil sebagai berikut:
1.	Peneliti berhasil membuat sistem informasi transaksi penjualan dengan algoritma apriori untuk menganalisis pola pembelian konsumen.
2.	Sistem ini di fungsikan untuk menganalisa data dalam rangka keperluan stretegi pemasaran dengan terbentuk paket penjualan yang menggabungkan dua barang berdasarkan nilai confidence tertinggi yang didapatkan dari hasil analisis. Hasil analisis menunjukan bahwa hasil itemset tertinggi adalah Kaos Adidas maka akan membeli Celana OB dengan support 4,85% dan Confidence 38,24%, yang mana didapat dari 268 transaksaksi selama 1 bulan dengan mininimum transaksi 2 dan minimal confidence 30%. Jadi untuk pola yamg mempunyai confidence dan support yang tertinggi Kaos Adidas dan Celana OB dapat digabungkan menjadi satu paket promo dengan harga promosi agar dapat dijual bersamaan.
3.	Sistem ini memiliki fitur untuk melakukan input data petugas, data barang dan data transaksi penjualan.
V.2	Saran	
Pada laporan penelitian ini banyak sekali keterbatasan, sehingga untuk lebih mengembangkan hasil pengerjaan sistem informasi transaksi penjualan ini, peneliti memberikansaran yang dapat digunakan sebagai landasan pengerjaan sistem, diantaranya :
1.	Di harapkan ada tambahan Client Server yang nantinya bisa menghubungkan antar toko 1 dengan toko yang lainya.
2.	Di berikan tambahan fitur backup dan restore data.
3.	Dapat di kembangkan  dengan menggunakan website.
DAFTAR PUSTAKA
[1].	Abdul Kadir. 2003. Dasar Aplikasi Database MySQL – Delphi. Edisi II. Yogyakarta:     ANDI. 
[2].	Eka Sudiana. 2013. Manfaat IT Dalam Bidang Bisnis Dalam http://manfaat-it.blogspot.co.id/2013/11/manfaat-it-dalam-bidang-bisnis.html. Diakses pada tanggal 03 Maret 2017.
[3].	Islamika, Wijhah. 2015. Analisis Asosiasi Data Dengan Algoritma Apriori Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penjualan Berbasis Web, Skripsi. Yogyakarta: Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga.
[4].	Kusrini, luthfi taufiq Emha, (2009), Algoritma Data Mining, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[5].	Marom, Chairul. 2002. Sistem Akuntansi Perusahaan Dagang. Grasindo: Jakarta.
[6].	Pane, Dewi Kartika. 2013. Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori, Skripsi. Kediri: Universitas Nusantara Persatuan Guru Republik Indonesia.
[7].	Pramudiono, I. 2006. Apa itu Data Mining? Dalam http://datamining.japati.net/cgi-bin/indodm.cgi. Diakses tanggal 29 November 2016. 
[8].	Prisca, Riza. 2015. Penerapan Association Rule Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Minimarket, Skripsi. Kediri: Universitas Nusantara Persatuan Guru Republik Indonesia.
[9].	Sutabri, Tata. 2012.  “Konsep Sistem Informasi”, Andi Offset, Daerah Istimewa Yogyakarta.
[10].	Turban, E., dkk. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems. Yogyakarta: Andi Offset.
[11].	Yanto, Robi. 2015. Implemtasi Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pembelian Obat, Jurnal 102-113.