## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN PADA TOKO LARIS MANIS ANEKA KUE KERING KHAS CIREBON
Siti Nurhaliza, Rini Astuti, Fadhil Muhamad Basysyar Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 lijanurhalija66@gmail.com

## ABSTRAK
Data mining telah menjadi alat yang sangat penting dalam mengatasi tantangan analisis data besar-besaran dan  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  cerdas  di  berbagai  sektor,  Tujuannya  adalah  menemukan pola,  tren,  atau  informasi  yang  dapat  membantu  perkiraan  atau  pengambilan  keputusan  di  berbagai industri. Karena  persaingan  usaha  yang  semakin  bervariasi,  produsen  perlu  mempunyai  rencana  yang  matang  untuk mencapai  tujuannya.  Diantara  metode  utama  yang  diterapkan  produsen  untuk  menangkis  persaingan  dan mempertahankan  kelangsungan bisnis mereka  adalah  pemasaran  melalui  penggunaan  data  pembelian  dari database  yang  dapat  memberikan  rincian  tren  penjualan  pelanggan  pada  data  transaksi  dengan  menerapkan metode  Market  Basket  Analysis  untuk  mengidentifikasi  barang  yang  dibeli sekaligus.  Berdasarkan  data perdagangan  yang  kemudian  diproses  menggunakan  Rapid  Miner  Studio  menggunakan  algoritma  fp-growth, maka perdagangan akan  selesai. Salah satu  manfaat dari proses data mining  ini adalah dapat  membantu bisnis dalam  memperoleh  angka  dan  kuantitas  penjualan  serta  mengungkap informasi baru.  Menurut  temuan penelitian, data  mining menggunakan  algoritma FP-Growth bisa  dalam  menganalisis  perilaku  pelanggan  dan direkomendasikan  dalam  ulasan  produk  untuk  barang  berkualitas  tinggi.  Oleh  karena  itu,  produk  yang  sering dibeli secara kooperatif ditangani dengan hati-hati oleh pemilik toko. Dapat dihasilkan beberapa pola penjualan dalam penelitian ini dan dimanfaatkan untuk keberlangsungan toko.
Kata kunci : Data mining, fp-growth, pola penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  retail  muncul  di  berbagai  lokasi  dengan karakteristik yang berbeda-beda. Ada usaha ritel yang sudah  berkembang  menjadi  perusahaan  besar,  dan ada pula usaha ritel  yang dijalankan oleh  perorangan seperti  toko  kelontong.  Diantanranya  adalah  Toko Laris  Manis.  Namun,  untuk  memaksimalkan  potensi bisnis  dan  memaksimalkan  penjualan,  Toko  Laris Manis  harus  memiliki  strategi  yang  jelas  yang menguraikan  bagaimana  membuat  proses  penjualan dan pemasaran lebih efektif. Proses yang panjang dan melelahkan  dalam  melakukan  segala  sesuatu  dengan tangan  kurang  efektif  karena  memerlukan  banyak waktu;  selain  itu,  hasilnya  seringkali  tidak  konsisten dan tidak tepat . [1]
Teknik  data  mining  merupakan  salah  satu  alat yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi strategi  penjualan  suatu  produk  makanan  ringan. Algoritma Fp-Growth adalah metode yang digunakan dalam  hal  ini. Ini  menghasilkan kumpulan  item  yang sering digunakan untuk mengidentifikasi  aturan  yang mungkin  menghasilkan keputusan . Algoritma Fp- Growth merupakan  perpanjangan  dari  algoritma Apriori. [2]
Akibat  distribusi  barang  yang  tidak  terkendali, seringkali  terjadi  gangguan  pada  rantai  distribusi karena  barang sudah terjual.  Perusahaan  termotivasi untuk  menyusun  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan  produk  yang  dijualnya.  Strategi  ini mungkin  menjadi  salah  satu  pilar  utama  dalam
pengembangan  algoritma  dan  program data mining. [3]
Berbeda  dengan  memilah-milah  setiap  barang secara manual, data mining mungkin dapat mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  barang- barang  yang  paling  tidak  berharga  yang  dijual  dan barang-barang  yang  dijual  bersama-sama  sebagai pembelian yang direkomendasikan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  analisis  penambangan  data untuk mengungkap hubungan yang biasanya terlewatkan  dan  menyajikan  data  dengan  cara  yang berbeda  dari  metode  sebelumnya  serta  dapat dimengerti atau dipahami dan berguna bagi penggunanya.  Selain  itu,  data  mining  adalah salah  satu  dari  beberapa  bidang  studi  yang menggunakan  metode  pembelajaran  mesin,  analisis statistik,  visualisasi  data,  dan  pelatihan  pola  untuk mengekstrak  informasi  dari database besar.  Menurut [4]  Penambangan  data  mengacu  pada  proses menganalisis  temuan  informasi  dalam  database,  juga dikenal  sebagai  ekstraksi  pengetahuan  dari  data (KDD).  Pengetahuan  mungkin  berbentuk  fakta  atau reorganisasi  informasi  yang  valid  atau  yang sebelumnya  tidak  diketahui.  Berdasarkan  tugas  yang mungkin  diselesaikan,  data  mining  dibagi  menjadi beberapa kelompok.

## 2.2. Asosiasi
Aturan  asosiasi  mewakili  proses  data  mining untuk  mengidentifikasi  semua  aturan  asosiasi  yang memenuhi  persyaratan  minimal  untuk  dukungan (minsup) dan kepercayaan (minconf) dalam database tertentu.  Kedua  bagian  tersebut  akan digunakan  untuk  membuat  aturan  asosiasi  menarik yang kontras dengan tolok ukur yang telah ditentukan sebelumnya,  yaitu  minsup  dan  minconf.  Peraturan asosiasi  mempunyai  dua  prosedur  penegakan,  yaitu sebagai  berikut:  Mencari  regular  itemset  1.  2. Mendefinisikan  situasi  dan  hasil  (untuk  aturan asosiasi  bersyarat)  Saat  menentukan  aturan  asosiasi, metrik  ketertarikan  (derajat  kepercayaan)  diperoleh dari analisis data menggunakan ambang batas yang relevan.[6]
2.3. Algoritma FP-Growth Tanpa  menggunakan  pembangkitan  kandidat, teknik FP-Growth dapat digunakan untuk mengidentifikasi  kumpulan  data  yang  sering  muncul (frequent  itemset)  dalam  pengumpulan  data.  Metode apriori  dikembangkan  menjadi  FP-Growth,  di  mana terdapat  variasi  antara  kebenaran  aturan  dan pemindaian database.  [7].  Ada  tiga  langkah  utama dalam  metode  FP-Growth:  1.  Pembuatan  basis  pola bersyarat;  2.  Pembuatan  pohon  Fp;  3.  Tahap pencarian  frequent  itemset.  [8].  Ada  dua  fase  utama dalam  tahap  pengembangan  FP-Tree,  yaitu  sebagai berikut:  a.  Telusuri  datanya  dan  temukan  dukungan setiap  item.  Selanjutnya,  keluarkan  kumpulan  item yang  jarang  muncul  dan  susun  item  yang  muncul dalam  urutan  menurun.  B.  Node  memiliki  counter dan dikaitkan dengan itemset. 1. Baca terlebih dahulu setiap  transaksi  satu  per  satu,  lalu  susun  sesuai dengan  jalurnya.  2.  Ketika  transaksi  item  memiliki awalan  yang  sama,  perintah  tetap  digunakan  untuk memungkinkan  jalur  tumpang  tindih.  3.  Garis  putus- putus dihasilkan ketika penunjuk disimpan di seluruh node yang berisi item yang sama. [5]

## 2.4. Pola Penjualan
Pola  penjualan  merujuk  pada  tren  atau kecenderungan  dalam  penjualan  suatu  produk  atau layanan  selama  periode  waktu  tertentu.  Pola  ini mencakup  berbagai  aspek,  seperti  fluktuasi  harian, mingguan, bulanan, atau musiman dalam penjualan.[9]  Memahami  pola  penjualan  dapat membantu  perusahaan  dalam  merencanakan  strategi pemasaran, manajemen stok, dan alokasi sumber daya dengan lebih efektif. Beberapa contoh pola penjualan melibatkan  peningkatan  penjualan  selama  musim liburan,  penurunan  penjualan  pada  hari-hari  tertentu dalam  seminggu,  atau  fluktuasi  musiman  tergantung pada  faktor-faktor  seperti  cuaca  atau  peristiwa khusus.  Analisis  pola  penjualan  dapat  dilakukan menggunakan data historis penjualan untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat memberikan  wawasan  berharga  untuk  pengambilan keputusan  bisnis.  Penting  untuk  dicatat  bahwa  pola
penjualan  dapat  berbeda-beda  untuk  setiap  industri dan  produk.  Analisis  pola  penjualan  yang  baik  dapat membantu  perusahaan  mengoptimalkan  strategi mereka,  mengelola  persediaan  dengan  lebih  efisien, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
Tergantung  pada  jenis  data  dan  sumbernya, pendekatan  penelitian  ini  mengumpulkan  data  untuk mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan.  Tanda keberhasilan  suatu  proyek  penelitian  adalah  data obyektif  yang  relevan  dengan  pertanyaan  utama penelitian,
seperti terlihat
pada Gambar 1 di bawah ini.:
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data
Gambar 1. Metode Penelitian
Seperti  yang  tergambar  pada  Gambar  1  di  atas, teknik pembelajaran ini melalui banyak tahapan, antara lain:
3.1. Identifikasi masalah
Kajian ini diawali dengan mengkaji permasalahan  yang  terjadi.  di  Toko  Laris  Manis melalui pendekatan observasi Lapangan dan wawancara, sehingga mengahasilkan beberapa rumusan masalah yang muncul di toko.

## 3.2. Pengumpulan Data
Setelah  mengetahui  masalah  yang  terjadi  di Toko Laris  Manis, agar  informasi  yang dikumpulkan berupa  data  transaksi  penjualan  Toko  Laris  Manis. Penelitian ini diawali dengan mengkaji permasalahan yang muncul.

## 3.3. Analisa Data Mengola data yang diperoleh
Preprocesing  data  adalah  serangkaian  langkah. yang_dilakukan pada kumpulan_data sebelum. digunakan  untuk  pelatihan  model  atau  analisis  data Tujuan  dari  prapemrosesan  data  adalah  untuk membersihkan mengubah  dan mengatur data, sehingga dapat. diproses secara efisien oleh algoritma Pada  tahapan  penelitian  ini  proses  penginputan  data transaksi  menjadi  Data  Tabular,  pencarian  pola penjualan  yang  dilakukan  menggunakan  semua  data transaksi  untuk  mengidentifikasi  barang  terkait  dan frekuensi barang yang terjual menggunakan algoritma FP-growth.
Analisa Data Mengola data yang diperoleh
Penerapan Algoritma FP-Growth

## Evaluasi Hasil
3.4. Penerapan Algoritma FP-growth
Memproses  data  menggunakan  RapidMiner, pada  tahap  awal  yaitu  membangun  FP-Tree: Memproses  dataset  transaksional  untuk  membangun FP-Tree,  yang  mencatat  frekuensi  kemunculan  item dan  hubungan  antar  item.  Membangun  Conditional Pattern  Base:  Setelah  FP-Tree  dibangun,  algoritma menggunakan  tree  ini  untuk  membangun  conditional pattern  base,  yaitu  himpunan  pola-pola  frekuensi tinggi  yang  berkaitan  dengan  setiap  item.  Rekursif Menjalankan  FP-Growth:  Langkah  ini  melibatkan penggunaan  FP-Tree  dan  conditional  pattern  base untuk  menemukan  pola-pola  frekuensi  tinggi  secara rekursif.  Menggabungkan  Hasil:  Hasil  rekursif digabungkan  untuk  mendapatkan  semua  pola-pola frekuensi tinggi dalam dataset.

## 3.5. Evaluasi Hasil
Tahap  akhir  ini  yang  dilakukan  adalah mengevaluasi  hasil  dari  penelitian  ini,  apakah  sudah tepat dengan pemecahan rumusan masalah yang ada.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Data
Dari hasil penelitian sebelumnya maka diperoleh  data  transaksi  penjualan  aneka  kue  kering di  Toko  Laris  Manis  pada  bulan  April-  Desember 2023, menggunakan  semua  data  transaksi  untuk mengidentifikasi  barang  terkait  dan  frekuensi  barang yang terjual menggunakan algoritma FP-growth.:

## Tabel 1. Data Transaksi penjualan
No Tanggal Nama Produk 1. 01/01/23 Bagelan , Gapit , Lidah Kucing 2. 02/02/23 Emping , Makaroni , Nastar ….. …………. …………………………….. 502. 01/12/23 Emping, Opak Beca, Kripca, Gabin
Proses  pencarian  frekuensi  item  set  merupakan langkah penting dalam data mining. khususnya dalam analisis asosiasi. Item atau karakteristik yang muncul bersama-sama  dalam  suatu  kumpulan  data  disebut sebagai itemset.  kumpulan  item  mengacu  pada frekuensi munculnya kumpulan item dalam kumpulan data,  Hasil  pencarian  frekuensi  itemset  dapat  dilihat pada  Tabel  2  Frekuensi  Kemunculan  1  Itemset berikut:

## Tabel 2. Frekuensi Kemunculan Itemset
No Nama Produk frekuensi 1. Bagelan 102 2. Emping 104 3. Gapit 82 4. Makaroni 86 5. Rengginang 88 6. Sale Pisang 54 7. Opak Beca 100 8. Nastar 98 9. Lidah Kucing 88 10. Kripca 96
No Nama Produk frekuensi 11. Dodol 84 12. Astor 78 13. Abon Sapi 72 14. Abon Ayam 128 15. Gabin 127 16. Gemblong 72

## 4.1.1. Format Data Tabular
Setelah  pencarian  frekuensi  kemunculan  1 itemset  untuk  mempermudah  di  RapidMiner,  penulis merubah  format  dataset  menjadi  format  tabular  yang siap  diolah  pada  tools  RapidMiner  Dataset  format tabular  data  adalah  kumpulan  data  yang  terorganisir. Dalam  Beark  tabel  dimana  Setiap  Baris  Mewakili Suatu  observasi  atau  Entitas,  dan  Sctiaia  kolom Mewakili  Atan  fitur  dati  entitas  tersebut.  Berikut adalah  gambar  dataset  yang  sudah  dirubah  menjadi format Tabular pada Gambar 1 berikut:
Gambar 2. Format Data Tabular
4.1.2. Pemprosesan menggunakan tools RapidMiner Sebelum kita melanjutkan pada tahap berikutnya,  untuk  kasus  Asosiasi  kita  rubah  terlebih dahulu type data produk elektronik menjadi type data binominal  dan  transaksi  kita  ubah  sebagai  id.  Hasil perubahan  type  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.2 Hasil Perubahan Type Data gambar sebagai berikut :

## Gambar 3. Hasil Perubahan Type

## 4.1.3. Preprocesing data
Preprocesing data adalah serangkaian langkah. yang  dilakukan  pada  kumpulan  data  sebelum. Digunakan  untuk  pelatihan  model  atau  analisis  data Tujuan  dari  prapemrosesan  data  adalah  untuk membersihkan mengubah  dan mengatur data, sehingga  dapat.  Diproses  secara  efisien  oleh algoritma  pembelajaran  mesin  atau  digunakan  untuk analisis  statistik  salah  satu  langkah  yang  dilakukan oleh  penulis.  Dalam  penelitian  ini  yaitu  handling missing value. (Menangani nilai yang hilang).

## Gambar 4. Pengecekan Missing value

## 4.1.4. Penerapan Algoritma FP-Growth
Setelah dilakukan preprocessing data dan tidak terdapat missing value, lalu penerapan Algoritma FP- Growth dengan  minimum  support  0,6 atau 60%, min item  per  itemset  1,  max  item  per  itemset  0,  dan  max number  off  itemset  1000000  yang  dapat  dilihat  pada Gambar Penerapan Algoritma FP-Growth berikut:
Gambar 5. Tahapan penerapan Algoritma FP-growth
Pada  gambar  di  bawah  menampilkan,  hasil. Algoritma  Fp-Growth  setelah  di  running.  dengan minimum  nilai  support  60%  Dengan  demikian  item yang memiliki nilai support dibawah 60% tidak akan ditampilkan pada hasil tersebut
Gambar 6.hasil penerapan algoritma Fp-growth

## 4.1.5. Create Assosiation Rule
Pada  Gambar ini  menunjukan  tahap  terakhir vaitu  Create  Assesiation  Rule  dimana  hasil  data penjualan  grafik  penjualan  dan  description  peniualan terlihat.  hasilnya.  Pada  parameters  create  association mle  dikolom  criterian  menjadi  confidance,  min confidance menjadi 0.8 atau 80%.
Gambar 7. Tahapan Create Assosiation Rule
Pada  Gambar  dibawah  ini,  menunjukan  ada barang  yang  menduduki  peringkat  tertinggi  yaitu Lidah kucing dan Gapit dengan  nilai support (0,655) = 65,5% dan nilai confidance (0,831) => 83,1%.
Gambar 8. Hasil Create Assiation Rule.
Pada  gambar  dibawah  menampilkan  deskipsi hasil Assosiation  Rule dari  hasil  penelitian  algortima FP-growth , salah  satu  task  data  mining  deskriptif yang  bertujuan  untuk  menemukan  aturan  asosiasif antara  item-item  data  diantaranya  Lidah  kucing  dan Bagelan.
Gambar 9. Description AssociationRules.
Pada  Gambar  dibawah  Menampilkan  Grafik Assosiation  Rules. Langkah  akhir  yang  perlu  dalam association  rules adalah  mengetahui  seberapa  sering kombinasi item muncul dalam database, yang disebut sebagai frequent patterns.
Gambar 10. Menampilkan Grafik Assosiation Rules.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Tahapan  penelitian  ini  diantara  lain  yaitu memproses  data  menggunakan  RapidMiner,  pada tahap  awal  yaitu  membangun  FP-Tree:  Memproses dataset  transaksional  untuk  membangun  FP-Tree, yang  mencatat  frekuensi  kemunculan  item  dan hubungan  antar  item.  Membangun  Conditional Pattern  Base:  Setelah  FP-Tree  dibangun,  algoritma menggunakan  tree  ini  untuk  membangun  conditional pattern  base,  yaitu  himpunan  pola-pola  frekuensi tinggi  yang  berkaitan  dengan  setiap  item.  Rekursif Menjalankan  FP-Growth:  Langkah  ini  melibatkan penggunaan  FP-Tree  dan  conditional  pattern  base untuk  menemukan  pola-pola  frekuensi  tinggi  secara rekursif.  Menggabungkan  Hasil:  Hasil  rekursif digabungkan  untuk  mendapatkan  semua  pola-pola frekuensi  tinggi  dalam  dataset.  Kesimpulan  yang dapat  diambil  dari  penerapan  algoritma  fp-growth pada  analisis  pola  penjualan  adalah  sebagai  berikut dengan  menghasilkan  nilai akurasi sebesar  83,1% yang  menunjukan  keberhasilan  algoritma  fp-growth dalam  menentukan  pola  penjualan  bergantung  pada sejumlah faktor, termasuk kualitas dataset dan berapa jumlah data yang akurat untuk pelatihan model.
Evaluasi  kinerja  algoritma  fp-growth  dilakukan melalui  beberapa  penginputan  evaluasi  data  tabular untuk  menghasilkan  nilai  support,  comfidance,  dan lift  ratio,  dalam  proses  ini  telah  dilakukan  salah  satu contoh  pola  penjualan  barang  yang  dihasilkan  dari astransaksi  bahwa  ada  hasil  pengujian  dengan  nilai minimum support
60%
dan nilai minimum confidance 80% pelanggan. Setelah menyelesaikan  penelitian  ini,  terdapat  kesimpulan, vang  dapat  yang  diambil  dari  penelitian  ini  adalah penggunaan  praktis.  Pola  penjualan  produk  di  Toko Laris  Manis  ditentukan  oleh  algoritma FP-Growth . Diantaranya pola penjualan produk yang dapat dihasilkan  adalah  dari  astransaksi  bahwa  ada 83,1%  pelanggan  yang  membeli  Lidah  kucing  maka pelanggan juga akan membeli Gapit.
Meneliti  hal  ini  dapat  membantu  pengecer dalam  menyelesaikan  masalah terkait pelacakan tren. Anda  dapat  mempelajari  produk  mana  yang  paling laris  dan  produk  mana  yang  dibeli  oleh  pelanggan pada saat yang bersamaan. Hal ini akan memudahkan karyawan  Toko  dalam  menentukan  jumlah  barang yang  akan  dijual  dan  umur  simpan  barang  sehingga pelanggan  dapat  lebih  mudah  menemukan  apa  yang dicarinya setelah toko tutup. Namun ada masalah lain dalam penelitian ini juga. Oleh karena itu, diharapkan lebih banyak penelitian dilakukan untuk meningkatkan  teknik  ini  atau  menggunakan  teknik pengumpulan  data  alternatif  yang akan  lebih  efektif dalam mengidentifikasi tren frekuensi penjualan. produk.  Selain  itu,  direncanakan  akan dilakukan  penelitian  untuk  membuat  program  data mining yang disesuaikan dengan spesifikasi objek penelitian. Saran yang didapat selama penelitian  diantaranya  yaitu:  Dalam  penelitian  ini mengenai  algoritma FP-Growth untuk  analisis  pola
penjualan,  masih  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut mengenai memilih dataset penjualan yang representatif  dan  mencakup  periode  waktu  yang cukup  panjang.  Data  yang  baik  akan  mencerminkan variasi pola penjualan sepanjang waktu, Uji  berbagai nilai  parameter  dalam  algoritma  FP-Growth,  seperti support  threshold  dan  confidence  level.  Eksperimen dengan nilai-nilai ini untuk melihat bagaimana hal itu mempengaruhi jumlah dan jenis pola yang dihasilkan, Sertakan langkah-langkah untuk pemeliharaan model. Bisnis  dan  pola  penjualan  dapat  berubah  seiring waktu,  jadi  pastikan  bahwa  model  Anda  dapat diperbarui  dan  disesuaikan  dengan  perubahan tersebut .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  M.  A.  Pardosi,  M.  K.  Widiarti  Ristamaya, S.T., and M. Ita Mariami, S.E., “Penerapan Data Mining  Untuk  Analisa  Pola  Penjualan  Fp- Growth,” no. April, 2020.
[2]  U.  A.  Nursyani,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Fp  –  Growth  Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk Makanan  - Repository  UIN  Sumatera  Utara,”  p.  7,  2020, [Online]. Available: http://repository.uinsu.ac.id/13869/
[3]  L. M. Lestari, I. Ali, S. Tinggi, M. Informatika, and  S.  Ikmi,  “Penerapan  Algoritma  FP-Growth Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan  Toko  Ellia Umami,” L.  lestari, vol.  1,  no.  3,  pp.  367–378, 2023.
[4]  M.  Hutasuhut,  M.  Gilang  Suryanata,  S. Kusnasari,  and  M.  A.  Lesmana,  “Data  Mining Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan  Pestisida dengan  Mengunakan  Algoritma  FP-Growth,” J. Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5200.
[5]  T.  Febrian  and  R.  Rino,  “Pen-Penerapan  Data Mining  Untuk  Menganalisa  Data  Penjualan Barang  Di  Swalayan  Dengan  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” Algor ,  2023,  [Online].
Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/alg or/article/view/1546
[6]  W.  Alfafisabil,  B.  Arif  Dermawan,  and  T.  Nur Padilah,  “Penerapan  Algoritme  Fp-Growth Untuk  Menentukan  Peletakan  Barang  Pedagang Sayur,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  7,  no.  4,  pp. 43–48, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i4.507.
[7]  H.  Heriyandi,  Y.  Syahra,  and  Z.  Panjaitan, “Implementasi Fp-Growth Dalama Menganalisa Pola  Penjualan  Biskuit  Pada  PT.  Unibis,” J. Cyber  Tech ,  vol.  5,  no.  2,  p.  62,  2023,  doi: 10.53513/jct.v5i2.4608.
[8]  I.  Nurrohmat,  O.  Nurdiawan,  and  A.  Bahtiar, “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Untuk Menunjang  Keputusan  Persedian  Barang  Di  Cv Indotech  Jaya  Sentosa  Kota  Cirebon,” J.  Sist. Inf.  dan  Manaj. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  200–205, 2022,
[Online]. Available:
https://ejournal.stmikgici.ac.id/
[9]  S.  J.  Duha,  Y.  Syahra,  and  A.  Azlan, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Pola  Penjualan  Dimsum  Dengan  Menggunakan Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth) Pada Studio Dimsum,” J.  Cyber  Tech ,
2022, [Online].
Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/arti cle/view/1565%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.i d/index.php/jct/article/download/1565/933
[10]  E. I. Sihombing, M. Yetri, and R. I. Ginting, “…
Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pupuk Cair Dengan Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  Dan Frequent pattern growth (Fp Growth) Di …,” J. Cyber  Tech ,  vol.  3,  no.  2,  2020,  [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/artic le/view/3130%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id /index.php/jct/article/viewFile/3130/1564