http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisa Keranjang Belanja untuk Menentukan Tata Letak Barang Menggunakan Algoritma FP-Growth
Market Basket Analysis for Determine Goods Layout Using FP-Growth Algorithm
1 Domi Alfitra *, 2 M. Afdal, 3 Mona Fronita, 4 Eki Saputra 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Jl. HR Soebrantas, Kota Pekanbaru, Provinsi Riau, Indonesia
*e-mail: 11753100163@uin-suska.ac.id
( received: 14 June 2024, revised: 19 June 2024, accepted: 20 June 2024)

## Abstrak
Industri ritel telah mengalami transformasi yang signifikan. Jumbo Mart adalah salah satu bisnis retail yang  konsisten  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  di  kota  Pekanbaru.  Banyaknya  bisnis  serupa membuat  Jumbo  Mart  perlu  memiliki  keunggulan  kompetitif  untuk  bersaing.  Salah  satunya  adalah dengan  meningkatkan  pengamalan  belanja,  terutama  pada  aspek  tata  letak  barang.  Namun, berdasarkan hasi observasi dan wawancara, penetapan tata letak barang di Jumbo Mart masih belum optimal. Banyaknya produk dan variasi item yang dijual menjadi salah satu alasan. Selain itu, riwayat transaksi pelanggan belum digunakan lebih lanjut dan hanya disimpan sebagai arsip laporan bulanan. Padahal  dengan  menganalisis  data  tersebut  dapat  menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  menyusun  tata letak  barang  berdasarkan  perilaku  pelanggan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  mengusulkan teknik  data  mining  dengan  algoritma  FP-Growth  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  antar  kategori barang. Hasil implementasi dengan nilai minimum support 15% dan confidence 50% mendapatkan 7 aturan  asosiasi,  namun  hanya  6  yang  terbukti  valid.  Aturan  asosiasi  yang  valid  tersebut  kemudian diusulkan  untuk  ditempatkan  secara  berdekatan  sehingga  dapat  memudahkan  pembeli  menemukan barang  yang  diinginkan.  Selain  itu,  item  dengan  kategori  konsumsi  dominan  menjadi  consequents, yang  dapat  ditemukan  pada  4  aturan  asosiasi.  Ini  mengindikasikan  bahwa  item  dengan  kategori konsumsi memiliki daya tarik yang besar dan merupakan bagian penting dari perilaku dan kebiasaan belanja pelanggan.
Kata kunci: analisis keranjang belanja, asosiasi, FP-growth , jumbo mart, tata letak barang.

## Abstract
The  retail  industry  has  undergone  a  significant  transformation.  Jumbo  Mart  is  one  of  the  retail businesses that consistently meet customer needs in Pekanbaru city. The number of similar businesses makes Jumbo Mart need to have a competitive advantage to compete. One of them is by improving the shopping  experience,  especially in the  aspect  of  goods  layout.  However,  based on  observations  and interviews, the determination of the layout of goods at Jumbo Mart is still not optimal. The number of products and variety of items sold is one of the reasons. In addition, customer transaction history has not been used further and is only stored as an archive of monthly reports. Whereas analyzing the data can be an effective solution in arranging the layout of goods based on customer behavior. Therefore, this  research  proposes  a  data  mining  technique  with  the  FP-Growth  algorithm  to  find  association rules between categories of goods. The implementation results with a minimum support value of 15% and  confidence  of  50%  get  7  association  rules,  but  only  6  are  proven  valid.  The  valid  association rules are then proposed to be placed close together so that it can make it easier for buyers to find the desired items. In addition, items with the consumption category are dominant as consequents, which can be found in the four association rules. This indicates that items with consumption categories have great appeal and are an important part of customers' shopping behavior and habits.
Keywords: market basket analysis, association, FP-growth, jumbo mart, goods layout.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1651-1661

## 1 Pendahuluan
Saat  ini,  industri  ritel  telah  mengalami  transformasi  yang  signifikan  dengan  pemanfaatan teknologi  digital  dan  big  data.  Transformasi  ini  memberikan  banyak  peluang,  seperti  menjangkau pasar  yang  lebih  luas,  meningkatkan  potensi  penjualan,  dan  meningkatkan  efisiensi  operasional. Secara  umum,  industri  ritel  memiliki  fokus  bisnis  pada  penjualan  produk  harian  kepada  konsumen akhir [1]. Dengan peran strategis tersebut, industri ini mampu memberikan potensi keuntungan yang besar, sehingga banyak pelaku bisnis tertarik dan menjalani sektor ini.
Jumbo  Mart  adalah  salah  satu  bisnis  retail  di  Pekanbaru  yang  telah  memenuhi  kebutuhan  dan keinginan  pelanggan  yang dinamis  hingga  saat ini.  Jumbo  Mart  mampu menghasilkan  sekitar  4.000 transaksi/bulan atau kurang lebih 130 transaksi perhari. Supermarket ini menjual berbagai item, mulai dari barang harian, kebutuhan rumah tangga, buah, sayur, dan lainnya [2]. Rata-rata item yang terjual (sekitar 70%) di Jumbo Mart adalah kategori makanan dan minuman. Meskipun memiliki trafict yang cukup  tinggi,  persaingan  yang  semakin  ketat  karena  banyaknya  bisnis  retail  serupa  di  sekitar  lokasi membuat Jumbo Mart perlu memiliki keunggulan kompetitif untuk dapat bersaing.
Pengalaman  berbelanja  menjadi  prioritas  utama  yang  perlu  diperhatikan  demi  mencapai keunggulan  kompetitif.  Dengan  meningkatkan  pengalaman  berbelanja,  pelanggan  akan  merasa  puas dan nyaman sehingga mendorong mereka untuk berbelanja kembali. Salah satu faktor penting dalam meningkatkan pengamalan belanja khususnya pada bisnis retail adalah dengan menentukan tata letak barang  secara  tepat  dan  optimal  [1].  Tata  letak  barang  yang  strategis  dapat  membantu  pelanggan menemukan produk dengan lebih mudah dan menciptakan suasana berbelanja yang nyaman, sehingga dapat meningkatkan loyalitas pelanggan.
Berdasarkan hasi observasi dan wawancara dengan pengelola Jumbo Mart, penetapan tata letak barang saat ini masih belum optimal. Banyaknya produk dan variasi item yang dijual (sekitar 6 ribu jenis item) menjadi salah satu alasan. Keadaan ini membuat pelanggan memerlukan waktu lebih lama dan bahkan sering bertanya kepada staff untuk menemukan suatu barang. Ini membuktikan bahwa tata letak barang di Jumbo Mart masih belum efektif. Padahal, dengan penataan yang tepat dan strategis tidak  hanya  memudahkan  pelanggan,  tetapi  juga  dapat  meningkatkan  keputusan  pelanggan  untuk membeli barang diluar dari yang direncanakan sehingga dapat meningkatkan volume penjualan [3].
Pendekatan  yang  efektif  dalam  menyusun  tata  letak  barang  adalah  dengan  mempertimbangkan kebiasaan dan perilaku pelanggan [1], [4]. Dalam konteks ini, kombinasi antar item yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan dapat ditempatkan secara berdekatan sesuai dengan kelompok kategorinya sehingga  memudahkan  pelanggan  dalam  mencari  produk  yang  diinginkan  [5].  Analisis  data  riwayat transaksi  pelanggan  periode  sebelumnya  dapat  membantu  mengetahui  pola  dan  perilaku  pelanggan. Namun,  hingga  saat  ini  pihak  Jumbo  Mart  belum  memanfaatkan  riwayat  transaksi  tersebut  untuk dianalisis  lebih  lanjut  dan  hanya  menyimpannya  sebagai  arsip  laporan  bulanan.  Oleh  karena  itu, analsis dan pengolahan data riwayat transaksi Jumbo Mart diperlukan.
Untuk melakukan analisis riwayat transaksi pelanggan dalam skala besar, diperlukan teknik yang efektif  untuk  menghasilkan  pengetahuan  yang  unik  dan  bernilai. Data  mining telah  terbukti  secara luas dapat menjadi solusi untuk mengangani hal tersebut [6]. Data mining adalah proses menemukan hubungan,  korelasi,  pola,  dan  tren  yang  tersembunyi  pada  data  berskala  besar  [7]. Association  rule mining (ARM)  adalah  metode  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi dari pola tersembunyi antar item pada data [8]–[10]. Salah satu algoritma ARM yang populer adalah FP-Growth yang  merupakan  pengembangan  dari  algoritma Apriori yang  lebih  efisien  dan  skalabel, terutama untuk menangani dataset yang besar [7], [11].
Berdasarkan penjelasan tersebut, penelitian ini melakukan analsis data transaksi pelanggan untuk menentukan  tata letak  barang  yang  efektif  dan  optimal  menggunakan algoritma FP-Growth .  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  membantu  dan  memberikan  solusi  bagi  swalayan  Jumbo  Mart  dalam menyelesaikan  masalah  tata  letak  barang  yang  belum  menemukan  tempat  terbaiknya.  Teknik  data mining  dengan  algoritma FP-Growth diusulkan  karena  terbukti  efektif  menyelesaikan  permasalahan serupa. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan khususnya bagi swalayan Jumbo Mart dalam menyelesaikan permasalahan tata letak barang. Selain itu, hasil penelitian ini juga berkontribusi sebagai acuan bagi penelitian selanjutnya dengan topik dan permasalahan yang sama.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1651-1661

## 2 Tinjauan Literatur
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk menyelesaikan  masalah  tentang  tata  letak  barang.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  melakukan penentuan  tata  letak  barang  di  Toko  Doa  Bunda  dengan  nilai support 2%  dan confidence 15% menghasilkan  rekomendasi  baju  kaos  pria  ditempatkan  berdekatan  dengan  celana  pendek  pria. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  [12]  melakukan  penentuan  tata  letak  barang  di  Toko  Gono dengan  nilai support 30%  dan confidence 50%  menghasilkan  10  aturan  asosiasi.  Penelitian  lainnya dilakukan  oleh  [6]  melakukan  penentuan  tata  letak  barang  di  Toko  ATK  dengan  nilai support 5% menghasilkan 8 aturan asosiasi dengan 3 diantaranya memiliki confidence diatas 50%.

## 3 Metode Penelitian
Secara  garis  besar,  hampir  seluruh  tahapan  utama  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan tools Google  Colaboratory  dengan  bahasa  pemrograman  Python.  Seluruh  tahapan  tersebut  disajikan secara visual melalui diagram alir, mulai dari pengumpulan data hingga tahap analisis dan hasil yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## 3.1 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan,  korelasi,  pola,  dan  tren  yang tersembunyi  pada  data  berskala  besar  [7].  Proses  ini  melibatkan  penggunaan  berbagai  teknologi pengenalan  pola,  termasuk  teknik  statistik  dan  matematika,  untuk  menganalisis  dan  mengolah  data [13], [14]. Tujuan dari data mining adalah mengolah dan menganalisis data dalam skala besar untuk memperoleh  informasi  sehingga  menghasilkan  pengetahuan  untuk  membantu  mengambil  keputusan berdasarkan data [15], [16].

## 3.2 Pengumpulan Data
Terdapat  dua  jenis  data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini,  yaitu  data  primer  dan  sekunder. Data  primer  diperoleh  melalui  observasi  dan  wawancara  dengan  pihak  Jumbo  Mart.  Sementara  itu, data sekunder diperoleh dengan mengakses data historis transaksi pelanggan Jumbo Mart dalam kurun waktu  6  bulan  terakhir,  mulai  dari  1  Juli  2023  hingga  31  Desember  2023.  Data  tersebut  terdiri  dari 250 ribu record yang memuat sekitar 60 ribu transaksi.

## 3.3 Pre-processing
Pada  tahapan  ini,  data  akan  diseleksi  berdasarkan  fitur  (kolom)  yang  relevan.  Fitur  yang digunakan  untuk  dianalisis  yaitu  Id_Transaksi  dan  Kategori_Barang,  sementara  itu  kolom  lainnya akan dikecualikan. Fitur tersebut dipilih karena permasalahan yang akan diselesaikan pada penelitian ini adalah tentang tata letak barang, sehingga informasi tentang pola pembelian berdasarkan kategori barang  lebih  penting  dan  relevan  unuk  dianalisis.  Kemudian,  kategori  barang  yang  duplikat  (sama dalam satu transaksi) akan dihapus untuk menghindari terjadinya bias saat analisis.

## 3.4 Transformasi Data
Transformasi  data  merupakan  teknik  untuk  mengubah  format  data  menjadi  format  yang  dapat diproses  oleh  algoritma  [4],  [17].  Pada  algoritma FP-Growth ,  dataset  perlu  diubah  menjadi  format Tabel boolean ,  dengan TRUE (1)  menunjukkan  adanya  transaksi  pada  item  tertentu  dan FALSE (0) menunjukkan tidak adanya transaksi [4], [18]. Proses transformasi ini dilakukan menggunakan library dari mlxtend pada bahasa pemrograman Python .
3.5 Association Rule Mining (ARM)
Association  rule  mining (ARM)  adalah  metode  dari data  mining yang  digunakan  untuk menemukan  aturan  asosiasi  dari  pola  tersembunyi  antara  item-item  pada  data  [8]–[10].  Analisis asosiasi  terbagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1651-1661
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
support dan  pembentukan  aturan  yang  memenuhi  syarat  kuatnya  hubungan  asosiasi  berdasarkan minimum confidence [19], [20]. Aturan asosiasi yang dihasilkan berupa “jika-maka” (if-then) dengan istilah antedecent mewakili  “jika”  dan consequent mewakili  “maka”  [5].  Untuk  menghitung  nilai support dan confidence , dapat menggunakan persamaan berikut.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 ∩ 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 →  𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 ∩ 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 (3)

## 3.6 Implementasi FP-Growth
FP-Growth merupakan  salah  satu  algoritma  ARM  yang  populer  untuk  menemukan  pola  unik dalam dataset [21]. Algoritma ini merupakan pengembangan dari algoritma Apriori yang lebih efisien dan skalabel, terutama untuk menangani dataset yang besar [7], [11]. Penentuan frequent itemset pada FP-Growth  dilakukan  dengan  membuat  struktur  data  berupa  pohon  atau  disebut  FP-Tree  [22]. Algoritma  ini  memiliki  tiga  proses  utama  yaitu  pembangkitan conditional  pattern  base ,  kemudian pembangkitan conditional fp-tree , dan terakhir pencarian frequent itemset [16]. Pada  tahapan  ini,  algoritma FP-Growth akan  mencari  pola  unik  pada  data  yang  diproses. Implementasi  algoritma  dilakukan  juga  menggunakan library dari  mlxtend,  sama  seperti  pada transformasi  data.  Proses  terpenting  dari  tahapan  ini  adalah  menentukan minimum  support dan minimum confidence [20]. Umumnya, nilai yang lebih rendah akan menghasilkan lebih banyak pola, tetapi kurang reliable. Sebaliknya, nilai yang lebih tinggi akan menghasilkan lebih sedikit pola, tetapi pola yang dihasilkan lebih reliable.

## 3.7 Validasi dan Analisis
Aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  perlu  diuji  lebih  lanjut  untuk  memastikan  apakah  benar-benar valid. Lift  ratio dapat  digunakan  untuk  menguji  validitas  dan  kekuatan  dari  aturan  asosiasi  [9].  Jika nilai lift ratio yang dihasilkan lebih dari 1, maka aturan tersebut dapat dikatan valid dan menunjukkan hubungan  asosiasi  yang  kuat  [8],  [23].  Aturan  asosiasi  yang  valid  akan  dianalisis  lebih  lanjut  untuk menentukan  strategi  penentuan  tata  letak  barang  supermarket  Jumbo  Mart  yang  tepat  dan  efektif sesuai perilaku pelanggan. Untuk menghitung nilai lift ratio dapat menggunakan persamaan berikut.
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴, 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) 𝐵𝐶 (𝐴,𝐵)
(4) 𝐵𝐶(𝐴, 𝐵) = 𝑁 𝑐 𝑁 (5)

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dataset  yang  digunakan  untuk  dianalisis  adalah  data  riwayat  transaksi  pelanggan  Jumbo  Mart dalam kurun waktu 6 bulan terakhir, mulai dari 1 Juli hingga 31 Desember 2023. Data tersebut terdiri dari 250 ribu record yang memuat sekitar 60 ribu transaksi. Sampel dari hasil pengumpulan data ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data awal No Id_Transaksi Tanggal Id_Barang … Kategori QTY 1 2764401560 01/06/2023 10322 … Minuman 1 2 2836101560 01/06/2023 927832 … Mie 1 3 2836101560 01/06/2023 927357 … Mie 2 4 2836101560 01/06/2023 921895 … Mie 1 … … … … … … … 256327 4190403690 28/12/2023 11166 … Minuman 1
Data  tersebut  kemudian  dipreprocessing  yang  terdiri  dari  beberapa  proses.  Pertama  adalah melakukan  pengecekan  nilai  yang  hilang.  Selanjutnya  adalah  memilih  fitur  yang  relevan  untuk dianalisis  sesuai  konteks  permasalahan  sehingga  hanya  mengambil  fitur  “Id_Transaksi”  dan “Kategori”.  Terakhir  adalah  menghapus  duplikasi  kategori  barang  yang  sama  dalam  satu  transaksi untuk  menghindari  terjadinya  bias  saat  analisis.  Terdapat  sekitar  45  kategori  barang  pada  data transaksi  Jumbo  Mart  dalam  rentang  waktu  periode  analisis.  Hasil  dari  tahapan  ini  membuat terjadinya perubahan record data, yang walnya berjumlah 256327 menjadi 170637 record . Data yang telah melalui tahapan preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil preprocessing data No Id_Transaksi Kategori 1 2764401560 Minuman 2 2836101560 Mie 3 2836101560 Mie 4 2836101560 Mie … … … 170637 4190403690 Minuman
Sebelum mengimplementasikan algoritma FP-Growth, data perlu ditransformasi terlebih dahulu agar  sesuai  dengan  format  yang  dapat  diproses  algoritma.  Proses  transformasi  dilakukan  dengan mengelompokkan  item  pembelian  sesuai  dengan  transaksinya  dan  mengubahnya  menjadi  Tabel boolean . Hasil transformasi membuat struktur data berubah menjadi 22736 baris dan 45 kolom. Baris merepresentasikan  transaksi  pelanggan,  sementara  itu  kolom  merepresentasikan  seluruh  kategori barang.  Nilai  “ TRUE ”  menunjukkan  bahawa  adanya  pembelian  pada  kategori  barang  tersebut  pada suatu  transaksi  sementara  nilai  “ FALSE ”  adalah  sebaliknya.  Data  yang  telah  melalui  tahap transformasi dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil preprocessing data
No Alat Cukur ATK Bahan Pokok Baterai … Wardah 1 FALSE FALSE FALSE FALSE … FALSE 2 FALSE FALSE TRUE FALSE … FALSE 3 FALSE FALSE FALSE FALSE … FALSE 4 FALSE FALSE TRUE FALSE … FALSE … … … … … … … 22736 FALSE FALSE FALSE FALSE … FALSE
Pada tahap implementasi algoritma FP-Growth , perlu untuk menentukan nilai minimum support dan confidence untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat.  Pada  penelitian  ini,  nilai minimum  support dan confidence dipilih  berdasarkan  proses  pengujian  untuk  menghasilkan  aturan asosiasi yang tepat dan reliable. Adapun nilai minimum support yang diuji yaitu 10%, 15% dan 20%. Sedangkan nilai minimum confidence yang diuji yaitu 40% dan 50%. Selain itu, aturan asosiasi yang dihasilkan  dari  pengujjian  ini  juga  akan  divalidasi  menggunakan lift  ratio .  Aturan  asosiasi menghasilkan lift  ratio lebih  dari  satu  (>1) menunjukkan  adanya  hubungan asosiasi  yang kuat  antar item  dan  dianggap  valid.  Secara  lengkap,  penelitian  ini  melampirkan  aturan  yang  dihasilkan  dari pengujian nilai support dan confidence pada Tabel 4, 5, 6, 7, 8 dan 9. Aturan  asosiasi  dengan support 10%  dan confidence 40%  menghasilkan  3  aturan  asosiasi  yang tidak  valid.  Aturan  tersebut  adalah  “jika  Mie,  maka  Konsumsi”  dengan  nilai lift  ratio 0.9742, kemudian “jika Cuci & Pewangi, maka Konsumsi” dengan nilai lift ratio 0.9512, dan “jika Sabun & Shampo,  maka  Konsumsi”  dengan  nilai lift  ratio 0.9299.  Tidak  hanya  itu,  beberapa  aturan  asosiasi yang  dihasilkan  juga  dianggap  tidak  reliable  karena  terjadi  pengulangan  item  dan  hanya  bertukar kondisi,  dari antecedents menjadi consequents dan  sebaliknya.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  item dengan kategori Minuman dengan Snack, Mie dengan Bumbu Dapur, Snack dengan Konsumsi, Cuci & Pewangi dengan Sabun & Shampo, dan Snack dengan Roti. Berdasarkan hal tersebut maka aturan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
asosiasi  yang  dihasilkan  dengan support 10%  dan confidence 40%  tidak  dapat  digunakan.  Aturan asosiasi ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Aturan asosiasi dengan support 10% dan confidence 40%
No. Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Minuman Konsumsi 0,1954 0,5746 1,0924 2. Minuman Snack 0,1662 0,4887 1,3161 3. Snack Minuman 0,1662 0,4475 1,3161 4. Tisu Konsumsi 0,1159 0,5440 1,0341 5. Tisu Sabun & Shampo 0,1024 0,4808 1,2752 6. Bumbu Dapur Konsumsi 0,1519 0,5728 1,0889 7. Bumbu Dapur Sabun & Shampo 0,1073 0,4045 1,0728 8. Bumbu Dapur Bahan Pokok 0,1093 0,4119 1,5994 9. Bahan Pokok Bumbu Dapur 0,1093 0,4242 1,5994 10. Bahan Pokok Konsumsi 0,1394 0,5412 1,0287 11. Bahan Pokok Sabun & Shampo 0,1161 0,4506 1,1953 12. Bahan Pokok Cuci & Pewangi 0,1143 0,4436 1,4740 13. Mie Bumbu dapur 0,1149 0,4750 1,7910 14. Bumbu dapur Mie 0,1149 0,4332 1,7910 15. Mie Konsumsi 0,1239 0,5125 0,9742 16. Mie Snack 0,1023 0,4230 1,1391 17. Snack Konsumsi 0,2131 0,5737 1,0907 18. Konsumsi Snack 0,2131 0,4050 1,0907 19. Cuci & Pewangi Konsumsi 0,1506 0,5004 0,9512 20. Cuci & Pewangi Sabun & Shampo 0,1666 0,5536 1,4682 21. Sabun & Phampo Cuci & Pewangi 0,1666 0,4419 1,4682 22. Sabun & Shampo Konsumsi 0,1844 0,4892 0,9299 23. Pembersih Dapur & Kamar Mandi Cuci & Pewangi 0,1004 0,6080 2,0202 24. Roti Konsumsi 0,1807 0,5597 1,0641 25. Roti Minuman 0,1309 0,4056 1,1931 26. Snack Roti 0,1780 0,4792 1,4846 27. Roti Snack 0,1780 0,5513 1,4846 28. Snack, Roti Konsumsi 0,1042 0,5855 1,1131 29. Snack, Konsumsi Roti 0,1042 0,4891 1,5151 20. Roti, Konsumsi Snack 0,1042 0,5767 1,5529 31. Susu Konsumsi 0,1013 0,5777 1,0983 32. Pasta Gigi Sabun & Shampo 0,1213 0,7105 1,8844
Selanjutnya,  aturan  asosiasi  dengan support 10%  dan confidence 50%  menghasilkan  2  aturan asosiasi yang tidak valid. Aturan tersebut adalah “jika Mie, maka Konsumsi” dengan nilai lift ratio 0.9742  dan  “jika  Cuci  &  Pewangi,  maka  Konsumsi”  dengan  nilai lift  ratio 0.9512.  Hasil  yang didapatkan  juga  lebih  baik  dibandingkan  sebelumnya.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  kategori  item yang  tidak  ada  terjadi  pengulangan.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan dengan  support  10%  dan  confidence  40%  dapat  digunakan,  namun  masih  belum  cukup  diandalkan. Hal  ini  disebabkan  oleh  nilai support yang  ditetapkan  masih  tergolong  rendah  dan  hanya  mewakili pola  dan  kebiasaan  dari  sedikit  pelanggan  sehingga  perlu  dibandingkan  dengan  nilai support yang lebih tinggi. Aturan asosiasi ini dapat dilihat pada Tabel 5.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 5. Aturan asosiasi dengan support 10% dan confidence 50%
No. Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Minuman Konsumsi 0,1954 0,5746 1,0924 2. Tisu Konsumsi 0,1159 0,5440 1,0341 3. Bumbu Dapur Konsumsi 0,1519 0,5728 1,0889 4. Bahan Pokok Konsumsi 0,1394 0,5412 1,0287 5. Mie Konsumsi 0,1239 0,5125 0,9742 6. Snack Konsumsi 0,2131 0,5737 1,0907 7. Cuci & Pewangi Konsumsi 0,1506 0,5004 0,9512 8. Cuci & Pewangi Sabun & Shampo 0,1666 0,5536 1,4682 9. Pembersih Dapur & Kamar Mandi Cuci & Pewangi 0,1004 0,6080 2,0202 10. Roti Konsumsi 0,1807 0,5597 1,0641 11. Roti Snack 0,1780 0,5513 1,4846 12. Snack, Roti Konsumsi 0,1042 0,5855 1,1131 13. Roti, Konsumsi Snack 0,1042 0,5767 1,5529 14. Susu Konsumsi 0,1013 0,5777 1,0983 15. Pasta Gigi Sabun & Shampo 0,1213 0,7105 1,8844 Pada  tahap  berikutnya,  aturan  asosiasi  dengan support 15%  dan confidence 40% menghasilkan 2 aturan asosiasi yang tidak valid. Aturan tersebut adalah “jika Cuci & Pewangi, maka Konsumsi” dengan nilai lift ratio 0.9512 dan “jika Sabun & Shampo, maka Konsumsi” dengan nilai lift ratio 0.9299. Hasil ini memiliki jumlah aturan tidak valid yang sama dengan sebelumnya. Namun, terdapat  aturan  asosiasi  yang  tidak  reliable  karena  terjadi  pengulangan  item,  yaitu  Snack  dengan Konsumsi.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  dengan support 15%  dan confidence 40%  masih  belum  dapat  digunakan.  Hal  ini  dikarenakan  meski  nilai support yang ditetapkan  sudah  cukup  tinggi,  namun  masih  terdapat  aturan  asosiasi  yang  kurang  reliable.  Aturan asosiasi ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Aturan asosiasi dengan support 15% dan confidence 40%
No. Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Minuman Konsumsi 0,1954 0,5746 1,0924 2. Minuman Snack 0,1662 0,4887 1,3161 3. Snack Minuman 0,1662 0,4475 1,3161 4. Bumbu Dapur Konsumsi 0,1519 0,5728 1,0889 5. Snack Konsumsi 0,2131 0,5737 1,0907 6. Konsumsi Snack 0,2131 0,4050 1,0907 7. Cuci & Pewangi Konsumsi 0,1506 0,5004 0,9512 8. Cuci & Pewangi Sabun & Shampo 0,1666 0,5536 1,4682 9. Sabun & Shampo Cuci dan Pewangi 0,1666 0,4419 1,4682 10. Sabun & Shampo Konsumsi 0,1844 0,4892 0,9299 11. Roti Konsumsi 0,1807 0,5597 1,0641 12. Snack Roti 0,1780 0,4792 1,4846 13. Roti Snack 0,1780 0,5513 1,4846 Kemudian, aturan  asosiasi dengan support 15%  dan confidence 50% menghasilkan  1 aturan asosiasi yang tidak valid. Aturan tersebut adalah “jika Cuci & Pewangi, maka Konsumsi” dengan nilai lift  ratio 0.9512.  Hasil  ini  memiliki  jumlah  aturan  tidak  valid  yang  lebih  sedikit  dan  lebih  baik daripada  sebelumnya.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  kategori  item  yang  tidak  ada  terjadi pengulangan.  Dengan  begitu  maka  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  dengan support 15%  dan confidence 50%  dapat  digunakan  dan  diandalkan.  Alasannya  adalah  nilai support yang  ditetapkan sudah  cukup  tinggi,  dan  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  sudah  reliable.  Aturan  asosiasi  ini  dapat dilihat pada Tabel 7.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 7. Aturan asosiasi dengan support 15% dan confidence 50%
No. Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Minuman Konsumsi 19,54% 57,46% 1,0924 2. Bumbu Dapur Konsumsi 15,19% 57,28% 1,0889 3. Snack Konsumsi 21,31% 57,37% 1,0907 4. Cuci & Pewangi Konsumsi 15,06% 50,04% 0,9512 5. Cuci & Pewangi Sabun & Shampo 16,66% 55,36% 1,4682 6. Roti Konsumsi 18,07% 55,97% 1,0641 7. Roti Snack 17,80% 55,13% 1,4846 Selanjunya,  aturan  asosiasi  dengan support 20%  dan confidence 40%  menghasilkan  seluruh aturan  asosiasi  yang  valid.  Meskipun  begitu,  ternyata  aturan  tersebut  tidak  reliable  karena  terjadi pengulangan pada kategori item. Dengan begitu, maka aturan asosiasi yang dihasilkan dengan support 20% dan confidence 50% dapat  digunakan namun kurang  dapat diandalkan.  Meskipun  nilai support yang ditetapkan sudah cukup tinggi, namun aturan asosiasi yang dihasilkan sangat sedikit dan kurang reliable. Aturan asosiasi ini dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Aturan asosiasi dengan support 20% dan confidence 40%
No. Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Snack Konsumsi 0,2131 0,5737 1,0907 2. Konsumsi Snack 0,2131 0,4050 1,0907 Terakhir,  aturan  asosiasi  dengan support 20%  dan confidence 50%  menghasilkan  seluruh aturan  asosiasi  yang  valid  dan  reliable.  Meskipun  hasil  yang  didapatkan  sudah  bagus  dengan  nilai support cukup  tinggi,  namun  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  sangat  sedikit  yaitu  hanya  1  aturan asosiasi.  Dengan  begitu,  maka  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  dengan support 20%  dan confidence 50% dapat digunakan dan diandalkan namun kurang variatif terutama untuk kasus ini. Aturan asosiasi ini dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Aturan asosiasi dengan support 20% dan confidence 50%
No. Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Snack Konsumsi 0,2131 0,5737 1,0907
Berdasarkan hasil dari seluruh pengujian tersebut, terlihat bahwa nilai support dan confidence yang tinggi menghasilkan aturan yang lebih sedikit namun reliable. Sementara itu pada nilai support dan confidence yang lebih rendah mendapatkan aturan asosiasi yang lebih banyak dan kurang reliable. Terbukti  bahwa  meskipun  pada support dan confidence yang  tinggi  hanya  menghasilkan  1  aturan, namun  aturan  yang  dihasilkan  seluruhnya  valid  dan  reliable  atau  tidak  memiliki  pola  berulang. Sementara itu, pada support dan confidence yang lebih rendah menghasilkan 32 aturan asosiasi tetapi hanya  29  diantaranya  yang  terbukti  valid.  Jumlah  aturan  secara  keseluruhan  dan  aturan  valid dirangkum dan diGambarkan pada diagram yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Jumlah aturan yang dihasilkan berdasarkan uji support dan confidence
1 2 7 13 15 32 1 2 6 11 13 29 0 5 10 15 20 25 30 35 Supp=20%; Conf=50% Supp=20%;
Conf=40% Supp=15%; Conf=50% Supp=15%; Conf=40% Supp=10%; Conf=50% Supp=10%; Conf=40%
Jumlah Aturan yang Dihasilkan dari Implementasi FP-Growth
Jumlah Aturan Dihasilkan Jumlah Aturan Valid
Seluruh hasil pengujian tersebut memberikan Gambaran bagaimana pola perilaku dan kebiasaan pelanggan dalam melakukan pembelian di Jumbo Mart. Nilai support yang tinggi mewakili mayoritas pelanggan, sementara nilai confidence yang tinggi mewakili tingkat kepastian yang tinggi bahwa pola pembelian  tersebut  konsisten  dan  andal.  Untuk  itu,  pada  penelitian  ini  lebih  memilih  aturan  pada parameter support 15%  dan confidence 50%  dengan  berbagai  pertimbangan,  yaitu  memiliki keseimbangan terbaik antara menghasilkan sejumlah aturan yang cukup untuk mendapatkan wawasan yang  berguna  dan  memastikan  aturan  tersebut  cukup  variatif  dan  valid.  Nilai support sebesar15% sudah  cukup  tinggi  untuk  memastikan  aturan  yang  ditemukan  relevan  dan  representatif  dari  pola pembelian  yang  umum  di  kalangan  pelanggan.  Sementara  keandalan  aturan  valid  yang  dihasilkan cukup  tinggi  (6  dari  7),  sehingga  mampu  memberikan  keyakinan  bahwa  aturan  tersebut  dapat diandalkan  untuk  pengambilan  keputusan  bisnis.  Aturan  asosiasi  yang  akan  digunakan  sebagai rekomendasi dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Aturan asosiasi yang digunakan (support 15% dan confidence 50%)
No Antecedents Consequents Support Confidence Lift Ratio 1. Minuman Konsumsi 19,54% 57,46% 1,0924 2. Bumbu Dapur Konsumsi 15,19% 57,28% 1,0889 3. Snack Konsumsi 21,31% 57,37% 1,0907 4. Cuci & Pewangi Sabun & Shampo 16,66% 55,36% 1,4682 5. Roti Konsumsi 18,07% 55,97% 1,0641 6. Roti Snack 17,80% 55,13% 1,4846
Berdasarkan  Tabel  tersebut,  terdapat  6  aturan  valid  (memiliki lift  ratio diatas  satu)  yang  dapat digunakan  sebagai  rekomendasi  tata  letak  barang  yang  efektif  dan  sesuai  dengan  pola  perilaku  dan kebiasaan pelanggan. Dengan begitu penelitian ini mengusulkan:
1) Minuman  →  Konsumsi  ( confidence 57.46%):  Jumbo  Mart  disarankan  untuk  menempatkan rak produk minuman berdekatan dengan rak produk konsumsi.
2) Bumbu  Dapur  →  Konsumsi  ( confidence 57.28%):  Jumbo  Mart  disarankan  untuk menematkan rak bumbu dapur berdekatan dengan rak konsumsi.
3) Snack  →  Konsumsi  ( confidence 57.37%):  Jumbo  Mart  disarankan  untuk  menematkan  rak snack berdekatan dengan rak konsumsi.
4) Cuci & Pewangi → Sabun & Shampo ( confidence 55.36%):  Jumbo Mart  disarankan  untuk menematkan rak cuci & pewangi dengan rak sabun & shampo.
5) Roti → Konsumsi ( confidence 55.97%): Jumbo Mart disarankan untuk menematkan rak roti berdekatan dengan rak konsumsi.
6) Roti  →  Snack  ( confidence 55.13%):  Jumbo  Mart  disarankan  untuk  menematkan  rak  roti berdekatan dengan rak snack.
Dengan  menempatkan  kategori  produk  tersebut  secara  berdekatan  diharapkan  dapat  menjadi langkah  strategis  bagi  Jumbo  Mart  untuk  membantu  dan  memudahkan  pembeli  dalam  menemukan barang  sesuai  dengan  pola  perilaku  dan  kabiasaannya.  Produk-produk  yang  memiliki  tingkat penjualan tinggi dari masing-masing kategori juga dapat diberikan penempatan yang lebih menonjol untuk menarik perhatian pelanggan sehingga dapat meningkatkan volume penjualan.
Perlu  diperhatikan  bahwa  item  dengan  kategori  konsumsi  dominan  menjadi  consequents  yang dapat  ditemukan  pada  4  aturan  asosiasi.  Pola  ini  menunjukkan  bawa  pelanggan  memiliki  kebiasaan yaitu saat membeli barang-barang tertentu, mereka juga cenderung membeli produk dengan kategori konsumsi.  Dominasi  produk  konsumsi  sebagai  consequents  mengindikasikan  bahwa  barang-barang dengan  kategori  ini  memiliki  daya  tarik  yang  besar  dan  merupakan  bagian  penting  dari  kebiasaan belanja pelanggan.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  algoritma FP-Growth dengan minimum  support 15%  dan confidence 50%, dapat disimpulkan bawa terdapat 7 aturan asosiasi yang dihasilkan namun hanya 6 yang  valid  karena  memiliki lift  ratio lebih  dari  satu.  Aturan  asosiasi  yang  valid  tersebut  kemudian
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
diusulkan  untuk  ditempatkan  secara  berdekatan.  Dengan  menempatkan  kategori  produk  tersebut secara berdekatan diharapkan dapat membantu dan memudahkan pembeli dalam menemukan barang yang diinginkan. Selain itu, item dengan kategori konsumsi dominan menjadi consequents yang dapat ditemukan  pada  4  aturan  asosiasi.  Ini  mengindikasikan  bahwa  barang-barang  dengan  kategori konsumsi memiliki daya tarik yang besar dan merupakan bagian penting dari perilaku dan kebiasaan belanja pelanggan.

## Referensi
[1] N.  S.  Faizaty,  B.  W.  Septiani,  A.  H.  Zahran,  Fitriyani,  and  A.  De  Alvaroziq,  “Perancangan Ulang Tata Letak Pada Toko Ritel Mitra Hotel,” Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Manajemen , vol. 2, no. 6, pp. 303–310, 2024, doi: 10.61722/jiem.v2i6.1440.
[2] U.  Khasanah,  Y.  Kusumawaty,  and  Eliza,  “The  Influence  of  Marketing  Mix  on  Consumer Behavior  on  Vegetable  Purchases  at  Jumbo  Mart  Delima  Modern  Market  Inhandsome  Sub- District of Pekanbaru City,” Jurnal Ilmiah Sosio Ekonomika Bisnis , vol. 26, no. 01, pp. 33–39, 2023.
[3] S. Yakub, A. Fitri Boy, I. Mariami, and B. Widjanarko, “Penerapan Data Mining Pengaturan Pola  Tata  Letak  Barang  pada  Berkah  Swalayan  Untuk  Strategi  Penjualan  Menggunakan Algoritma  Apriori,” Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD ,  vol.  69, no. 1, pp. 69–75, 2019, doi: 10.53513/jsk.v2i1.91.
[4] E.  Munanda  and  S.  Monalisa,  “Penerapan  Algoritma Fp-Growth Pada  Data  Transaksi Penjualan untuk Penentuan Tataletak Barang,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[5] F. Mardianti and R. Fauzi, “Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Konsumen Terhadap Tata Letak Barang,” Jurnal Comasie , vol. 6, no. 2, pp. 40–51, 2021.
[6] M.  Y.  Ardianto,  S.  Adinugroho,  and  Indriati,  “Penentuan  Tata  Letak  Produk  menggunakan Algoritma FP-Growth pada Toko ATK,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 9, pp. 3826–3832, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[7] I.  Juwita  and  I.  Ali,  “Penerapan  Pola  Penjualan  Dengan  menggunakan  Metode  Algoritma Asosiasi FP-Growth Bertujuan  untuk  Meningkatkan  Penjualan  Kopi  Di  Point  Coffee,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  1600–1607,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i2.9025.
[8] O.  Pratama  and  J.  Haerul  Jaman,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  Apriori untuk Mengetahui Kebiasaan Konsumen dan Prediksi Stok Produk,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 3, pp. 1837–1844, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.7016.
[9] A.  Anggrawan,  M.  Mayadi,  and  C.  Satria, “Menentukan  Akurasi  Tata  Letak  Barang  dengan menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  Algoritma FP-Growth ,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  125–138,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[10] S.  Herdyansyah,  E.  H.  Hermaliani,  L.  Kurniawati,  and  S.  R.  Sri  Rahayu,  “Analisa  Metode Association Rule menggunakan Algoritma FP-Growth Terhadap Data Penjualan (Study Kasus Toko  Berkah),” Jurnal  Khatulistiwa  Informatika ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  127–133,  2020,  doi: 10.31294/jki.v8i2.9277.
[11] D. Wicaksono, M. I. Jambak, and D. M. Saputra, “ The Comparison of Apriori Algorithm with Preprocessing  and  FP-Growth  Algorithm  for  Finding  Frequent  Data  Pattern  in  Association Rule,” in Sriwijaya International Conference on Information Technology and Its Applications (SICONIAN) , 2020, vol. 172, pp. 315–319, doi: 10.2991/aisr.k.200424.047.
[12] A. Padillah, H. Satria Tambunan, R. A. Nasution, and G. Artikel, “Penerapan Algoritma FP- Growth dalam  Menganalisa  Pola  dan  Tata  Letak  Bahan  Makanan,” JOMLAI:  Journal  of Machine  Learning  and  Artificial  Intelligence ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  2828–9099,  2022,  doi: 10.55123/jomlai.v1i4.1673.
[13] P. Edastama, A. S. Bist, and A. Prambudi, “ Implementation Of Data Mining On Glasses Sales using  the  Apriori  Algorithm,”  International  Journal  of  Cyber  and  IT  Service  Management , vol. 1, no. 2, pp. 159–172, 2021, doi: 10.34306/ijcitsm.v1i2.46.
[14] J. Yang et al. , “ Brief introduction of medical database and data mining technology in big data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
era,” WiILEY , no. August 2019, pp. 1–13, 2020, doi: 10.1111/jebm.12373.
[15] E.-H.  A.  Rady  and  A.  S.  Anwar,  “ Prediction  of  Kidney  Disease  Stages  using  Data  Mining Algorithms,”  Informatics  In  Medicine  Unlocked, vol.  15,  p.  100178,  2019,  doi: 10.1016/j.imu.2019.100178.
[16] R.  Fauzi,  A.  W.  Aranski,  N.  Nopriadi,  and  E.  Hutabri,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan  Pakaian  dengan  Algoritma  FP-Growth,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol. 10, no. 2, p. 436, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5795.
[17] S.  P.  Pratama,  “Analisis  Data Mining  Assosiasi FP-Growth pada  Penjualan  Produk  di  Toko Ritel  Agung,” Jurnal  Tekinkom  (Teknik  Informasi  dan  Komputer ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  63–71, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.744.
[18] R.  Lorentiana  Wijayanti,  R.  Kurniawan,  M.  Mulyawan,  R.  Herdiana,  and  H.  Susana, “Komparasi  Algoritma  Apriori  dan FP-Growth untuk  Memberikan  Strategi  Diskon,” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1096–1102,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i1.8935.
[19] K.  N.  Wijaya,  “Analisa  Pola  Frekuensi  Keranjang  Belanja  dengan  Perbandingan Algoritma FP-Growth  (Frequent  Pattern  Growth) dan  Eclat  pada  minimarket,” JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  364–373,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.380.
[20] A.  Febiyanto,  A.  Faqih,  R.  Herdiyana,  N.  Dienwati  Nuris,  and  R.  Narasati,  “Penerapan Algoritma FP-Growth untuk  Menenntukan  Pola  Penjualan  Produk  Elektronik,” JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 6, pp. 3907–3912, 2024,  doi: 10.36040/jati.v7i6.8286.
[21] A. K. Putra, R. Hamonangan, R. Herdiana, E. Tohidi, and U. Hayati, “Penerapan Algoritma FP Growth pada Penjualan Produk Distro Raden Madura,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , vol. 7, no. 1, pp. 57–64, 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1858.
[22] J. P. B. Saputra, S. A. Rahayu, and T. Hariguna, “ Market Basket Analysis Using FP-Growth Algorithm  to  Design  Marketing  Strategy  by  Determining  Consumer  Purchasing  Patterns,” Journal of Applied Data Sciences, vol. 4, no. 1, pp. 38–49, 2023, doi: 10.47738/jads.v4i1.83.
[23] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.