## MARKET BASKET ANALYSIS DALAM PENENTUAN PAKET PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Novi Wulandari 1) , Moh. Aburizal Purnama 2)
1 Manajemen Informatika, STMIK Al Muslim Bekasi, Jl. Raya Setu Tambun Selatan Kabupaten Bekasi
2 Tehnik Informatika, STMIK Pranata Indonesia, Jl. Raya Cut Mutia 28A Kota Bekasi Co Responden Email: wulandari.novi1@gmail.com

## Article history
Received 12 December 2021 Revised 29 March 2022 Accepted 13 April 2022 Available online 22 April 2022
Keywords Data Mining, Market Basket Analysis, Association, FP- Growth
Abstract
The  problem  of  sales  targets  caused  PT  Catur  Mitra  Sejati  Santosa  to  look  for solutions to increase the target that was later not achieved. Market Basket Analysis can  assist  parties  in  achieving  sales  targets  by  promoting  product  packages  in pairs.  The  FP-Growth  method  is  used  to  help  solve  Market  Basket  analysis problems.  In  this  study,  by  determining  the  minimum  support  and  confidence value, 12 product rules were found that could be paired. With the built model, the highest confidence value is 0.672. The highest lift ratio value obtained is 9.686).

## Riwayat
Diterima 12 Desember 2021 Revisi 29 Maret 2022 Disetujui 13 April 2022 Terbit 22 April 2022
Kata Kunci Maksimum 5 kata kunci dipisahkan dengan tanda koma. [Font Time New Roman 8 spasi tunggal]

## Abstrak
Permasalahan  target  penjualan  mengakibatkan  PT  Catur  Mitra  Sejati  Santosa mencari solusi untuk meningkatkan target yang belakangan tidak tercapai. Analisis Keranjang  Belanja  dapat  membantu  pihak  dalam  mencapai  target  penjualan dengan  melakukan  promosi  paket  produk  berpasangan.  Metode  FP-Growth digunakan  untuk  membantu  memecahkan  permasalahan  Market  Basket  analysis. Dalam  penelitian,  dengan  menentukan  minimum  support  dan  nilai  confidence, ditemukan 12 rules produk yang dapat dipasangkan. Dengan model yang dibangun, didapatkan nilai confidence tertinggi sebesar 0.672. Nilai lift ratio tertinggi yang didapatkan sebesar 9.686).

## PENDAHULUAN
Meningkatkan
rata-rata pembalian pelanggan  dapat  dilakukan  dengan  mencari pola  hubungan  antar  barang  yang  dibeli bersamaan  oleh  pelanggan,  sehingga  dapat dibuat sebuah kebijakan atau strategi pemasaran yang dapat meningkatkan keuntungan  penjualan  (Putra  Christianto Purba, 2018). Kebijakan yang dapat diterapkan salah satunya adalah dengan menjual beberapa produk yang saling berkaitan secara bersamaan dalam satu bundul atau yang lebih dikenal product  bundling .    Untuk  dapat menemukan pola atau hubungan antar barang yang dibeli oleh pelanggan dapat menggunakan association  rule  mining atau dalam bidang usaha retail lebih dikenal dengan istilah  analisis  keranjang  belanja (market basket analysis) (Tana et al., 2018).
PT.  Catur  Mitra  Sejati  Sentosa  (Mitra10) merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di bidang retail bahan bangunan yang mempunyai  banyak  cabang  dan  tersebar  di
seluruh  Indonesia,  salah  satunya  yang  ada  di daerah  Bekasi  yaitu  Kalimalang.  Mitra10
Kalimalang
belakangan mengalami permasalahan  yaitu  tidak  tercapainya  target penjualan  yang  sudah  ditentukan  oleh management.
Salah satu penyebab rendahnya pencapaian omset di Mitra10 Kalimalang yaitu rendahnya rata-rata pembelian yang dilakukan oleh pelanggan. Dibutuhkan analisa data untuk mengolah  dan  menggali  pengetahuna  atau informasi  penting  yang  dapat  membantu perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  atau menentukan  stategi  pemasaran  yang  dapat meningkatkan  rata-rata  pembelian  pelanggan sehingga  dapat  mencapai  target  penjualan yang sudah ditentukan.
Market basket analysis dapat diselesaikan dengan  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori memiliki kelebihan yaitu lebih sederhana dan dapat  menangani  data  besar,  (Oktoria  & Maharani, 2010) akan tetapi algoritma apriori memakan  waktu  yang  sangat  lama  untuk melakukan scan database dan dapat
menghasilkan  banyak candidate  set tidak relevan  yang  dapat  memenuhi  ruang  memori (Liu & Liu, 2013).
Selain algoritma apriori, terdapat algoritma  lain  yang  dapat  digunakan  yaitu frequent  pattern  growth  (FP-Growth).  FP- Growth  adalah  salah  satu  alternatif  algoritma yang digunakan untuk menentukan himpunan data  yang  paling  sering  muncul  (frequent itemsets) dalam kumpulan data. Algoritma FP- Growth  dapat  mengatasi  permasalahan  yang ada pada algoritma apriori tersebut (Kumbhare
&  Chobe,  2014).  Hal  ini  dikarenakan  dalam algoritma FP-Growth tidak dilakukan generate candidate seperti  algoritma  apriori,  akan tetetapi FP-Growth menggunakan  konsep pembangunan pohon dalam mencari himpunan data yang sering muncul, sehingga menyebabkan  algoritma FP-Growth dapat lebih  cepat  dari  algoritma  apriori  (erwin, 2009).  Untuk  itu,  metode    FP-Growth  dipilih untuk digunakan dalam penelitian ini.

## METODE PENELITIAN

## Aturan Asosiasi
Aturan  asosiasi  dalam  pembelajaran  data mining merupakan suatu proses pencarian dari objek yang sering muncul dalam kurun waktu bersamaan  pada  sebuah  kumpulan  data (Buulolo,  2020). Association  Rule  Mining sendiri  bertujuan  untuk  mencari  hubungan keterkaitan atau hubungan relasi antar masing- masing  variable.  Teknik  seperti  ini  cukup sering  diterapkan  dalam  bidang  penjualan yang bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya keterkaitan  antara barang  satu  dengan  barang lainnya, yaitu dengan cara melakukan analisa keranjang  belanja.  Proses  ini  menyebabkan produsen  dapat  mengetahui  barang  apa  saja yang sering dibeli secara bersamaan (Agarwal et al., 2013).
Aturan asosiasi sendirimerupakan pernyataan  jika  (IF/antecendent)  /  maka (THEN/consequent)  yang  membantu  untuk menemukan  hubungan  antar  data  yang sebelumnya  mungkin  tidak  saling  berkaitan dalam sebuah basis data (Kumbhare & Chobe, 2014).
Terdapat  dua  parameter  yang  digunakan untuk pengukuran dalam aturan asosiasi, yaitu Support dan Confidence .
Support merupakan suatu ukuran atau nilai  penunjang  yang  menunjukkan  besaran tingkat  presentase  kombinasi  item  dari keseluruhan transaksi. Rumus dalam mendapatkan nilai support item A dalam suatu transaksi dituliskan sebagai persamaan 1.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑ 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan  untuk  mendapatkan  dua  item dalam suatu transaksi adalah dengan menggunakan persamaan 2.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 → 𝐵) =
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Kemudian  diperlukan confidence yang merupakan  suatu  ukuran  atau  nilai  kepastian yang  menunjukkan  kuatnya  hubungan  antar item  dalam  aturan  asosiasi.  Rumus  dalam mencari  nilai confidence item  A  dan  B  atau untuk  mengetahui  seberapa  sering  item  B dibeli  jika  konsumen  membeli  item  A ditunjukkan  dalam  persamaan  3.  Kedua parameter  digunakan  untuk  menentukan kekuatan  suatu  pola  dan  menemukan  pola yang memenuhi syarat minimum support dan syarat minimum confidence .
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)

## Algoritma FP-Growth
Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-
Growth) merupakan algoritma pengembangan dari Apriori yang cukup sering dipakai karena dianggap  lebih  efisien  dalam  menghasilkan kombinasi  berpasangan  dibandingkan  dengan algoritma  Apriori  (Putra  Christianto  Purba, 2018). Sedangkan menurut Anggraeni (2014), algoritma FP-Growth adalah  salah  satu alternatif algoritma dalam menentukan frequent  pattern  mining yang  merupakan pengembangan dari algoritma apriori.
Algoritma FP-Growth adalah  salah  satu alternatif  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering  muncul  ( frequent  itemset )  yang memiliki  karakteristik  pembangunan  pohon atau  yang  disebut FP-Tree ,  dimana  dari FP- Tree tersebut  dapat  langsung  mengekstrak
kombinasi item yang sering muncul (Maulana & Fajrin, 2018).
Tidak  seperti  algoritma  apriori  yang menggunakan generate candidate , FP-Growth sendiri  menggunakan  konsep  pembangunan pohon  dalam  mencari frequent  itemset sehingga dapat lebih cepat dalam hal eksekusi atau yang dikenal dengan FP-Tree .
FP-Tree merupakan struktur penyimpanan data  dengan  memetakan  setiap  data  kedalam lintasan  tertentu.  Karena  dalam  setiap transaksi  dipetakan,  maka  ada  kemungkinan terdapat  transaksi  yang  sama  dan  lintasannya dapat  saling  menimpa.  Semakin  banyak  data transaksi yang memiliki item yang sama, maka proses  pemampatan  dengan  struktur FP-Tree semakin  efektif. Terdapat tiga  tahapan  utama dalam metode FP-Growth , yaitu:
a. Tahap  pembangkitan Conditional  Pattern
Base . Conditional Pattern Base merupakan subdata yang berisi prefix path (lintasan  awal)  dan suffix  pattern (pola akhiran). Pembangkitan conditional pattern  base didapatkan  melalui  FP-Tree yang  telah  dibangun  sebelumnya.  Pada tahap  ini  dilakukan  pertama-tama  dengan melakukan  pemilihan  variabel  dari  hasil penentuan  inisial  dari  setiap itemset yang ada. Permilihan variabel dilakukan berdasarkan  variabel  yang  dianggap penting. Maka terbentuklah data transaksi yang  dapat  dianalisa  dan  dapat  langsung digunakan  untuk  melakukan  perhitungan nilai yang paling sering muncul.
Perhitungan  nilai  yang  paling  sering muncul  dilakukan  menggunakan  rumus aturan asosiasi dengan rumus support pada setiap  itemnya  sebagaimana  yang  telah diuraikan pada persamaan 1 dan persamaan 2. Setelah dilakukan perhitungan,  didapatkan  nilai minimum frequent  itemset dan  dapat  dilakukan penyaringan data yang disesuaikan dengan nilai minimum frequent itemset yang telah didapat. Setelah itu, itemset yang diperoleh digunakan untuk membangun FP-Tree .
b. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree .
Pada  tahap  ini,  perhitungan support dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahkan,  lalu  setiap  item  yang memiliki jumlah support count lebih besar atau sama dengan minimum support yang
ditentukan  akan  dibangkitkan  dengan conditional FP-Tree . Pembangkitan conditional FP-Tree dilakukan  dengan menggunakan  data  transaksi  yang  telah dibentuk  dalam  sebuah  tabel  setelah disesuaikan dengan nilai frekuensi minimum. Data yang tidak mencapai nilai minimum akan dibuang, kemudian dibuat pembentukan FP-Tree dengan  melihat pembacaan  TID  yang  ada.  Setelah  dibuat pembentukan FP-Tree sesuai  dengan semua pembacaan TID, kemudian tersebih dahulu menentukan lintasan yang berakhir dengan support  count terkecil  untuk menemukan  frequent  itemset  berdasarkan hubugan  akhiran  ( suffix ).  Kemudian dibuatkan  tabel  data  transaksi  tersebut berdasarkan hubungan akhiran.
c. Tahap  pencarian frequent  itemset .  Jika didapatkan  conditional FP-Tree berupa lintasan  tunggal  ( single  path )  maka didapatkan frequent itemset dengan melakukan  kombinasi  item  untuk  setiap conditional FP-Tree .  Namun  jika  bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembangkitan FP-Tree secara  rekursif (memanggil  dirinya  sendiri).  Pada  tahap ini,  dilakukan  pencarian  aturan  asosiasi yang  dilakukan  melalui  dua  tahap  yaitu pencarian frequent itemset dan penyusutan aturan( rules ). Dimana dilakukan perhitungan  dengan  dua  parameter  yaitu support dan confidence . Data itemset pada tahap  ini  diambil  dari suffix pada  tabel tahap sebelumnya.

## Gambar 1. Alur perhitungan algoritma
FP-Growth

## FP-Tree (Frequent Pattern Tree)
FP-Tree merupakan  struktur  data  yang mewakili  set  data  dalam  bentuk  pohon  yang memili  cabang  yang  digunakan  untuk memetakan  setiap  transaksi  yang  dibaca (Ardani  &  Fitrina,  2016). FP-Tree sendiri merupakan representasi pemasukan data yang dipadatkan  dan  dibentuk  dengan  membaca kumpulan  data  pada  suatu  transaksi  dalam suatu  waktu.  Transaksi  tersebut  dipetakan kedalam  lintasan FP-Tree (Miraldi  et  al., 2015).
Proses  pembentukan FP-Tree dimulai dengan membuat akar pohon yang diberi nama null ,  lalu  hasil  dari frequent  itemset yang didapatkan  dan  memenuhi minimum  support dan  disusun  dengan  urutan  minimum  yang ditandai  dengan  suatu  notasi  dan  disusun dengan urutan minimum serta ditandai dengan suatu  notasi  yang  digunakan.  Misalnya menggunakan  notasi  A,  maka  notasi  A  akan dipetakan  untuk  batang  dari  setiap  transaksi yang  ada  di  A.  Pembacaan  transaksi  pertama yang ada di A akan membuat simpul sehingga akan  terbentuk  lintasan  transaksi. Support count dari  setiap  transaksi  bernilai  satu  dan kemudian dilanjutkan dengan proses pembacaan  ransaksi  kedua.  Kelebihan  dari penggunaan FP-Tree yaitu
dapat menggunakan  dua  kali  saja  pembacaan ( scanning ) data.
Pembangunan FP-Tree dibagi  menjadi  tiga langkah utama, yaitu :
a. Pemindaian  dataset  untuk  menentukan jumlah dukungan dari setiap item.
b. Melakukan  eliminasi  item  yang  tidak memenuhi minimum support .
c. Pemindaian data menetapkan satu transaksi  pada  suatu  waktu  untuk membuat FP-Tree . Jika sebuah transaksi yang  unik  akan  membentuk  jalur  yang baru  dan  node  baru  dengan  hitungan dimulai dari nilai 1.
Berikut  adalah  lankah  -langkah  dalam membangun FP-Tree :
1. FP-Tree untuk pusat root dilabeli dengan label null
Gambar 2. Tampilan root/akar dari FP-Tree 2. Setiap simpul
dalam FP-Tree
mengandung tiga informasi yaitu,
a. Label item : Menginformasikan jenis item  yang  direpresentasikan  simpul tersebut.
b. Support  count :  Merepresentasikan jumlah  lintasan  transaksi  yang melalui simpul tersebut.
c. Pointer :  Sebagai  penghubung  antar simpul dengan label item sama antar lintasan, ditandai dengan garis putus- putus.

## Gambar 3. Node dan pointer

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bussiness Understanding
Berdasarkan  pertimbangan,  pendekatan data mining dengan penerapan algoritma FP- growth akan dilakukan analisis pola pembelian konsumen untuk kemudian didapatkan model paket/ bunding produk  terbaik  sehinga  bisa menjadi strategi pemasaran guna
meningkatkan  penjualan.  Dengan  demikian diharapkan  perhitungan  yang  dihasilkan mampu  menjadi  alat  pendukung  yang  dapat digunakan oleh PT. Catur Mitra Sejati Sentosa dalam meningkatkan penjualan produk.

## Data Awal
Data  yang  didapat  dari  PT.  Catur  Mitra Sejati  Sentosa  (Mitra10  Kalimalang)  adalah data  transaksi  penjualan  dari  tanggal  1 Desember 2020 sampai tanggal 31 Desember 2020, Jumlah data sebanyak 14.846 transaksi.

## Tabel 1. Data Transaksi PT. Catur Mitra Sejati
Sentosa No. Kode Transaksi Item yang dibeli 1 KM01936366 BEVERAGE 2 KM01936367 WALL TILE, NUTS BOLTS & SPACER 3 KM01936368 MEDIUM INTERIOR WALL PAINT 4 KM01936369 SOCKET, LED/STREP 5 KM01936370 BATHROOM CLEANER 6 KM01936371 RUGS 7 KM01936372 CONCRETE FLOOR PAINT 8 KM01936373 REGULAR TILE GROUT, ACCESSORIES, HANDLE SET, HINGES, LED/STREP 9 KM01936374 TRIM 10 KM01936375 WALLPAPER, VINYL PLANK … … … … … … 14846  KM01951773 COOKER HOOD, SPLIT AIR CONDITIONER

## Analisa Data
Untuk  menghitung support  count ,  maka banyak  transaksi  untuk  setiap  item  terlebih dahulu dihitung. Dalam mempermudah perhitungan, maka dilakukan normalisasi data dalam  bentuk  tabular  dengan  angka  biner. Nilai  1  mewakili  item  yang  muncul  pada transaksi,  sedangkan  0  berarti  item  tidak muncul dalam transaksi.
Tabel 2. Transaksi item dalam tabular
Row Labe ls ACC ESSO RIES FOR MAS K AC CS. SU PPL IES AE RO SO L PAI NT AIR COM PRES SOR …  AI R CO LL ER KM 1950 288 0 0 0 0
…  0
KM 1936 1 0 1 0 …  0
731 KM 1942 780 0 0 0 0 …  0 KM 1956 564 0 0 0 0 …  0 KM 1946 647 0 0 0 0 …  0 KM 1946 679 0 0 0 0 …  0 KM 1947 829 0 0 0 0 …  0 KM 1949 062 0 0 0 0 …  0 KM 1949 656 0 0 0 0 …  0 KM 1947 441 0 0 0 0 …  0 … … … … … …  … … … … … … …  … KM 1951 772 0 0 0 0 …  0
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara menguji coba model yang diusulkan terhadap dataset. Kemudian model akan dievaluasi dan divalidasi  menggunakan lift  ratio untuk menganalisa  item  yang  direkomendasikan. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan rapid miner dengan minimum support 0.1 dan confidence 0.5.
Model yang dibangun menghasilkan nilai lift  ratio terendah  adalah  3.304  dan  tertinggi adalah 9.686. 12 asosiasi yang terbentuk dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 4. Model Analisis yang dibangun
Gambar 5. Pola Asosiasi yang terbentuk
Gambar 6. Rules yang terbentuk
Dari ke-12 asosiasi yang terbentuk, maka didapatkan  12  rules  pada  gambar  6  dengan rincian sebagai berikut:
1. Jika  pelanggan  membeli  THINNER, maka  kemungkinan  PAINTING  TOOLS juga  dibeli  dengan  tingkat  keyakinan: 0.527
2. Jika  pelanggan  membeli  WALL  TILE, maka  kemungkinan  FLOOR  TILE  juga dibeli dengan tingkat keyakinan:0.528
3. Jika pelanggan membeli BOX & DOOS, maka kemungkinan SWITCH juga dibeli dengan tingkat keyakinan: 0.536
4. Jika  pelanggan  membeli  PREMIUM SYNTHETIC  ALKYD  PAINT,  maka kemungkinan  THINNER  juga  dibeli dengan tingkat keyakinan:  0.544
5. Jika  pelanggan  membeli  PREMIUM SYNTHETIC ALKYD PAINT, THINNER, maka kemungkinan PAINTING  TOOLS  juga  dibeli  dengan tingkat keyakinan: 0.561
6. Jika pelanggan membeli BOX & DOOS, maka kemungkinan SOCKET juga dibeli dengan tingkat keyakinan: 0.571
7. Jika pelanggan membeli CLOSE COUPLED TOILET, maka kemungkinan TOILET  SHOWER  juga  dibeli  dengan tingkat keyakinan:  0.586.
8. Jika pelanggan membeli HAND
SHOWER  SET,  maka  kemungkinan
WALL TAPS juga dibeli dengan tingkat keyakinan:  0.609
9. Jika  pelanggan  membeli  THINNER, maka kemungkinan PREMIUM SYNTHETIC  ALKYD  PAINT  juga dibeli dengan tingkat keyakinan: 0.631 10. Jika  pelanggan  membeli  PAINTING TOOLS, PREMIUM SYNTHETIC ALKYD  PAINT,  maka  kemungkinan THINNER  juga  dibeli  dengan  tingkat keyakinan: 0.640 11. Jika pelanggan membeli SWITCH, maka kemungkinan  SOCKET  juga  dibeli dengan tingkat keyakinan: 0.645 12. Jika  pelanggan  membeli  PAINTING TOOLS, THINNER, maka kemungkinan PREMIUM SYNTHETIC ALKYD PAINT  juga  dibeli  dengan  tingkat keyakinan: 0.672

## KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  dengan  bantuan software Rapidminer, didapatkan nilai lift ratio tertinggi sebesar  9.686    pada  pasangan  premis PAINTING TOOLS, PREMIUM SYNTHETIC ALKYD
PAINT dengan konklusi THINNER. Nilai confidenc e tertinggi yang  dihasilkan  adalah  0.672  yaitu  pada pasangan premis PAINTING TOOLS, THINNER  dengan  konklusi PREMIUM SYNTHETIC ALKYD PAINT .
Dari  hasil  uji  yang  didapat,  maka  dapat disimpulkan  algoritma  FP-Growth  dapat digunakan  untuk  menganalisa  keterhubungan antar  item  keranjang  belanja  konsumen, sehingga perusahaan dapat mengambil kebijakan  lanjut  untuk  menarik  minat konsumen  dalam  pembelian  barang  yang digabungkan (dalam bentuk paket promosi).
Saran  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya  adalah  menerapkan  perhitungan ini  kedalam  suatu  aplikasi  sehingga  ramah pengguna.
Penelitian juga dapat dikembangkan dengan menggunakan
algoritma lain yang dapat meningkatkan nilai confidence sehingga hasil produk berpasangan dapat lebih maksimal dalam meningkatka nilai penjualan.

## REFERENSI
Anggraeni,  R.  M.  (2014)  ‘Perbandingan Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP- Growth  untuk  Perekomendasi  Pada Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas Dian Nuswantoro’, Teknik  Informatika ,  pp.
1–6.
Ardani,  N.  R.  and  Fitrina, N.  (2016)  ‘Sistem Rekomendasi  Pemesanan  Sparepart
Dengan Algoritma Fp-Growth’, Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia 2016 , pp. 1–6.
Available  at:  Rekomendasi,  sparepart, Assosiation Rule, FP-Growth.%0A1. Erwin,  E.  (2009)  ‘Analisis  Market  Basket Dengan  Algoritma  Apriori  Dan  FP- Growth’, Jurnal  Generic ,  4(2),  p.
79297.
Kumbhare, T. A. and Chobe, S. V. (2014) ‘An
Overview  of  Association  Rule  Mining Algorithms’, International  Journal  of Computer  Science  and  Information Technologies , 5(1), pp. 927–930. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.642.447&rep=re p1&type=pdf.
Laia, D., Buulolo, E. and Sirait, M. J. F. (2018) ‘Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online  Dengan  Menggunakan  Metode
Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  Pt.  Go-Jek Indonesia)’, KOMIK (Konferensi Nasional  Teknologi  Informasi  dan
Komputer) ,  2(1),  pp.  434–439.  doi: 10.30865/komik.v2i1.972 Anggraeni,  R.  M.  (2014)  ‘Perbandingan
Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP- Growth  untuk  Perekomendasi  Pada Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas Dian Nuswantoro’, Teknik  Informatika ,  pp. 1–6.
Ardani,  N.  R.  and  Fitrina, N.  (2016)  ‘Sistem Rekomendasi  Pemesanan  Sparepart Dengan Algoritma Fp-Growth’, Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia 2016 , pp. 1–6.
Available  at:  Rekomendasi,  sparepart, Assosiation Rule, FP-Growth.%0A1.
Erwin,  E.  (2009)  ‘Analisis  Market  Basket Dengan  Algoritma  Apriori  Dan  FP- Growth’, Jurnal  Generic ,  4(2),  p. 79297.
Kumbhare, T. A. and Chobe, S. V. (2014) ‘An Overview  of  Association  Rule  Mining Algorithms’, International  Journal  of Computer  Science  and  Information Technologies , 5(1), pp. 927–930.
Available
at:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.642.447&rep=re p1&type=pdf.
Laia, D., Buulolo, E. and Sirait, M. J. F. (2018) ‘Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online  Dengan  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  Pt.  Go-Jek Indonesia)’, KOMIK (Konferensi
Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) ,  2(1),  pp.  434–439.  doi: 10.30865/komik.v2i1.972.
Liu,  X.  and  Liu,  H.  (2013)  ‘An  Improved Apriori  Algorithm  for  Association Rules’, TELKOMNIKA Indonesian
Journal  of  Electrical  Engineering , 11(11), pp. 2523–2527. doi:
10.11591/telkomnika.v11i11.3491.
Maulana,  A.  and  Fajrin,  A.  A.  (2018) ‘Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor’, Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 5(1), p. 27. doi: 10.20527/klik.v5i1.100. Miraldi, R. N., Christanto, A. R. and Susanto, B. (2015) ‘Implementasi Algoritma Fp- Growth  Untuk  Sistem  Rekomendasi Buku  Di  Perpustakaan  Ukdw’, Jurnal
Informatika , 10(1). doi: 10.21460/inf.2014.101.323. Oktoria, R. and Maharani, W. (2010) ‘Content Based Recommender System Menggunakan  Algoritma  Apriori’, Konferensi Nasional Sistem dan
Informatika , pp. 124–129.
Putra  Christianto  Purba,  E.  S.  (2018) ‘Implementasi  Algoritme  Fp-Growth Untuk  Market  Basket  Analysis  Dalam Menentukan Product Bundling’, Applied  Data  Mining  for  Business  and Industry , (February), pp. 175–191.
Tana,  M.  P.,  Marisa,  F.  and  Wijaya,  I.  D.
(2018) ‘Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan  Produk  Pada  Toko  Oase Menggunakan Algoritma Apriori’, J I M P  -  Jurnal  Informatika  Merdeka Pasuruan , 3(2). doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.