Implementasi Algoritma Apriori pada Penjualan Selang Hydroulic - Nita Rizkiana; Nurmalasari Nurmalasari; Ester Arisawati; Sari Hartini (semanTIK, 2019)
Data Mining digunakan untuk ekstraksi informasi penting yang tersembunyi dari dataset yang besar. Dengan adanya pengolahan data mining maka akan didapatkan suatu dataset berupa pengetahuan di dalam kumpulan data–data yang banyak jumlahnya. Salah satu algoritma data mining yang paling cocok untuk menentukan strategi penjualan selang hydraulic yaitu dengan menggunakan algoritma apriori. PT. Cahaya Diesel  merupakan perusahaan  yang menjual berbagai macam selang industri. Dengan begitu banyaknya data transaksi yang terjadi setiap harinya, PT. Cahaya Diesel belum dikatakan tertata rapi dalam pengolahan data penjualannya. Dari penelitian menggunakan Algoritma Apriori ditemukan hasil merek Selang hydroulic yang paling banyak terjual adalah merek selang Aeroquip, Uni, Nexo Phoenix, dan Koman . Dengan Hasil Presentasi masing–masing merek selang tersebut adalah Uni dengan support 66,66% dan confidancenya 72,72% Koman dengan support 66,66% dan nilai confidance 88,88%, Aeroquip dengan nilai support 50% dan nilai confidance 100%, Nexophoniex dengan nilai support 50% dan nilai confidance 85,71%, dari presentasi nilai confidence, maka merk selang Aeroquip dan Nexo phoniex merupakan  merek selang hydroulic yang paling banyak terjual.