## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152

## Analisa Market Basket Analysis untuk Melihat Pola Transaksi Customer Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth
Griya Jitri Pabutungan * , Hindriyanto Dwi Purnomo
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 672019333@student.uksw.edu, 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 672019333@student.uksw.edu
Abstrak− Penjualan  secara  online  dinilai  sebagai  pendekatan  alternatif  yang  mampu  memberikan  banyak  dampak  positif terhadap  pemasaran  produk.  Namun  semakin  banyaknya  toko  online  semakin  besar  juga  persaingan  didunia  bisnis.  Dari permasalahan  di  atas  agar  toko  bisa  tetap  bertahan  di  tengah  ramainya  competitor,  maka  dibutuhkan  suatu  strategi  yang mumpuni sebagai upaya dalam menarik perhatian customer. Salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu melihat pola atau kecenderungan customer saat transaksi. Dengan mengetahui hal tersebut diharapkan dapat memberikan informasi tambahan kepada toko untuk meningkatkan loyalitas dan memenuhi kebutuhan customer sehingga toko bisnis online yang dibangun bisa bertahan lama. Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan, adapun tujuan dari penulisan penelitian ini yaitu menemukan pola belanja  customer  sehingga  dapat  mendukung  perusahaan  XYZ  sebagai  salah  satu  pengelola  aplikasi  ritel  dalam  membuat strategi bisnis yang dapat digunakan untuk menarik minat customer dengan menggunakan metode market basket analysis dan bantuan algoritma apriori serta fp-growth sebagai pembanding. Market basket analysis bekerja dengan melihat kategori produk yang sering dibeli bersamaan dalam satu struk oleh customer. Penelitian ini menggunakan data transaksi sebesar 34.159.477 dan nilai minimum confidence 0,2 serta minimum support 0,01 pada kedua algoritma. Hasil dari kedua algoritma menggunakan nilai minimum yang sama memberikan result yang sama juga berupa 10 association rules itemset.
Kata Kunci: Online; Bisnis; Customer; Apriori; FP-Growth
Abstract− Online  sales  are  considered  an  alternative  approach  that  can  positively  impact  product  marketing.  But  the  more online shops, the greater the competition in the business world. From the problems above, so that the store can survive among busy competitors, a strategy that is qualified as an effort to attract customer attention is needed. One effort that can be done is to look at customer patterns or tendencies during transactions. Knowing this is expected to provide additional information to stores to increase loyalty and meet customer needs so that online business stores that are built can last a long time. Based  on the description that has been explained, the purpose of writing this research is to find customer spending patterns so that it can support  XYZ  company  as  one  of  the  retail  application  managers  in  creating  business  strategies  that  can  be  used  to  attract customer interest using the market basket analysis method and the help of the a priori algorithm and fp-growth as a comparison. The market basket looks at product categories often purchased together in one receipt by customers. This study uses transaction data of 34,159,477, a minimum confidence value of 0.2, and a minimum support of 0.01 for both algorithms. The results of the two algorithms using the same minimum value give the same result in the form of 10 association rules itemset.
Keywords : Online; Business; Customer; Apriori; FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  memberikan  pengaruh  yang  begitu  besar  bagi  Indonesia.  Pasca  awal  wabah  COVID-19 keadaan ekonomi di Indonesia mengalami penurunan signifikan dikarenakan adanya pemberlakuan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) oleh pemerintah untuk mempersempit wilayah penyebaran COVID-19 [1].
Untuk  membangkitkan  kembali  roda  perekonomian  di  indonesia  pemerintah  menerapkan  new  normal. Kebijakan ini dinilai sebagai alternatif untuk mempercepat penanganan COVID-19 [2]. Wiku Adisasmita (Ketua Tim  Pakar  Gugus  Tugas  Percepatan  Penanganan  COVID-19)  mengatakan  bahwa   new  normal  merupakan perubahan  perilaku  masyarakat  untuk  tetap  menjalankan  kegiatan  secara  normal  namun  diimbangi  dengan penerapan  protokol  kesehatan  guna  mencegah  peningkatan  penularan  COVID-19  [3].  Dalam  era  new  normal perusahaan  atau  pelaku  bisnis  dihadapkan  oleh  berbagai  tantangan  yang  diharapkan  dapat  survive  dengan mengubah  pattern  kerja  atau  transformasi  kerja  kearah  digitalisasi.  Digitalisasi  memiliki  peranan  yang  penting untuk pemulihan  suatu  bisnis  dengan  digitalisasi  para  pelaku  bisnis  dapat memperbaharui  sistem  penjualannya dari yang offline menjadi online agar tetap mampu bersaing dan bertahan [4].
Di era sekarang penjualan secara online dinilai sebagai cara yang efektif untuk memasarkan produk hal ini disebabkan karena setelah pandemi masyarakat sudah terbiasa belanja online karena sifatnya lebih praktis, hemat waktu  dan  juga  tenaga.  Selain  itu  pengguna  internet  yang  meningkat  menjadi  momentum  baik  untuk mempromosikan  produk  secara  online.  Dikutip  dari  website  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia (APJII) masyarakat yang berselancar di internet berjumlah 210.026.769 jiwa dengan kenaikan 3,32 persen atau 13.316.769 jiwa dari tahun sebelumnya [5]. Perusahaan-perusahaan e-commerce di Indonesia juga melaporkan bahwa  kenaikan  penjualan  semakin  tinggi  ditengah  pandemi  COVID-19  sehingga  mendatangkan  imbas  positif bagi beberapa bidang usaha [6].
Salah satu bidang usaha yang mendapatkan dampak positif dari pandemi ini yaitu bidang ritel, dilansir dari website tradingeconomics.com penjualan ritel mengalami kenaikan pasca Covid-19 [7]. Namun dibalik itu banyak juga  toko  ritel  yang  tutup  akibat  imbas  dari  perubahan  perilaku  masyarakat  karena  kurangnya  inovasi  yang mendukung  customer  untuk  tetap  bertahan,  misalnya  kemudahan  dalam  bertransaksi,  saat  ini  kebanyakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152
masyarakat  sudah  menggunakan  sistem  online  saat  berbelanja  dibandingkan  sebelumnya,  kemudian  kurangnya penawaran-penawaran menarik yang disediakan oleh toko seperti penyedian promo-promo sesuai kebutuhan [8].
Oleh sebab itu adanya penelitian ini untuk memberikan inovasi penawaran promo menarik pada toko ritel salah  satunya  perusahaan  XYZ  yang  mengelola  penjualan  online  perusahaan  XXX,  agar  toko  bisa  terus berkembang  dan  mengalami  peningkatan  penjualan.  Penelitian  ini  bekerja  dengan  menganalisis  ketertarikan customer  terhadap  suatu  item  berbeda  yang  sering  dibeli  secara  bersama  dengan  menggunakan  metode  market basket  analysis  atau  metode  cross  selling  untuk  memberikan  penawaran  produk  tambahan  kepada  customer. Market  basket  analysis  dapat  dipadukan  dengan  beberapa  algoritma,  pada  penelitian  ini  dipadukan dengan  algoritma apriori dan algoritma fp-growth,  algoritma apriori merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan  pola  kombinasi  dan  hubungan  asosiatif  dari  item  [9]  sedangkan  algoritma  fp-growth  merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  hubungan  antara  produk  dengan  menerapkan  konsep  tree  [10]. Kedua algoritma akan dibandingkan untuk melihat apakah hasilnya memiliki kesamaan atau perbedaan dengan nilai minimum support serta confidence yang telah ditentukan.
Pengimplementasian  apriori  untuk  rekomendasi  produk  bagi  pelanggan    telah  diuji  oleh  Ariefana  Ria Riszky dan Mujiono Sadikin (2019), mengenai pemanfaatan metode data mining menggunakan algoritma apriori. Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  algoritma  apriori  dinilai  fleksibel  jika  dimanfaatkan  untuk  melihat kecenderungan konsumen saat berbelanja, sehingga perusahaan dapat dengan mudah membuat strategi pemasaran produk yang akan ditawarkan kepada pelanggan pada perusahaan PT. Agro Express Indonesia [11]. Hal tersebut relevan dengan penelitian yang dikaji oleh  Fajar Budi Kuncoro, Pipin Widyaningsih, dan Faulinda Ely Nastiti (2022)  bahwa  penerapan  algoritma  apriori  dapat  mengoptimalkan  strategi  penjualan  pada  toko  Batik  Solo berdasarkan data history pembelian customer [12].
Penelitian lainnya yang terkait dibahas oleh Abdul Hafiidh Priyanyo dan Amalia Beladinna Arifa (2022) mengenai  penggunaan  apriori  pada  aplikasi  bisnis  ritel  sebagai  salah  satu  strategi  untuk  memenangkan  pasar dengan  memberikan  rekomendasi   terhadap  penyusunan  barang  pada  lemari  pajang,  penggunaan  algoritma tersebut  dinilai  efektif  karena  pengeksekusian  memerlukan  waktu  yang  tidak  lama.  Akan  tetapi  pada  hasil pembahasan  tidak  dijelaskan  secara  ringkas  bagaimana  aturan  yang  terbentuk  dan  hanya  berfokus  pada  waktu pemrosesan data sedangkan fokus masalah yang dibahas mengenai rekomendasi penyusunan barang  [13].
Penelitian sebelumnya yang membahas  Market Basket Analysis juga diteliti oleh Desi Asima Silitonga dan  Agus  Perdana  Windarto  (2022)  penelitian  ini  membahas  implementasi  dari  algoritma    fp-growth  untuk menentukan  peletakan  barang  atau  obat-obatan  pada  Apotek  French  Farma  berdasarkan  transaksi  belanja konsumen  dan  resep  dokter.  Merujuk  pada  hasil  dari  analisa  yang  diperoleh,  peneliti  menyatakan  bahwa penggunaan metode fp-growth dengan minimum support serta confidence yang telah ditentukan sebesar 20 persen dan  90  persen  mampu  memberikan  lima  aturan  asosiasi  terhadap  penjualan  obat-obatan  yang  kerap  muncul bersamaan  ketika  customer  berbelanja  [14],  analisa  ini  sepadan  dengan  pengaplikasian  fp-growth  pada pendistribusian barang Lastana Express oleh Ahmad Fitri dkk (2022) yang menerangkan bahwa fp-growth dapat memberikan  hasil  efektif  untuk  merekomendasikan  pola  asosiasi  barang  yang  sering  dikirim  bersamaan  dari warehouse sehingga proses pendistribusian barang bisa berjalan lancar [15].
Perbandingan metode fp-growth dan apriori juga telah diteliti oleh Andi dkk dengan mengambil studi kasus pada  salah  satu  toko  grosir,  para  peneliti  memberikan  gambaran  dengan  menetapkan  jumlah  support  0.01 menghasilkan  total  aturan  asosiasi  yang  sama  antara  kedua  algoritma  tersebut  yaitu  242 rules  periode  summer season dan 160 rules pada winter season [16], penelitian ini tidak sejalan dengan hasil pembahasan yang diuji oleh abu dkk mengenai perbandingan apriori dan fp-growth untuk mencari aturan terbaik dalam penataan barang di Distro Epo Store, Abu dkk mengambil nilai support 0.1 dan confidence 0.9 pada fp-growth menghasilkan jumlah aturan 24 sedangkan apriori memberikan 10 aturan [17].
Implementasi algoritma apriori dan fp-growth juga dapat dilakukan secara bersamaan seperti yang diteliti oleh Dewi Anisa Istiqomah, Yuli Astuti, dan Siti Nurjanah (2022) mengenai  implementasi algoritma fp-growth dan apriori untuk persediaan produk. Penelitian ini bertujuan untuk membantu Toko Emyra Bedding dalam melihat keterkaitan  produk  yang  sering  dibeli  oleh  customer   secara  bersamaan  sebagai  strategi  dalam  pengelolaan ketersediaan  produk  agar  tidak  terjadi  kelangkaan  dan  permintaan  pelanggan  tidak  terhambat.  Nilai  minimum support dan confidence pada kedua algoritma  yaitu 0,05 dan 0,7 dan memberikan hasil 10 aturan asosiasi pada algoritma fp-growth dan 2 aturan asosiasi pada algoritma apriori[18]. Penelitian ini sejalan dengan yang dianalisa oleh  Ifa  Musdalifah  dan  Arief  Jananto  (2022)  mengenai  perbandingan  algoritma  apriori  dan  fp-growth  untuk melihat  pola  belanja  pelanggan  dimana  dengan  menggunakan  nilai  minimum  0,06  dan  0,2  pada  support  dan confidence  menyatakan  bahwa  algoritma  fp-growth  membentuk  aturan  yang  lebih  tinggi  dari  apriori  yaitu sebanyak 14 aturan sedangkan apriori hanya membentuk 9 aturan asosiasi [19].
Dari pemaparan diatas, penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan memprediksi produk-produk yang  saling  berkaitan  atau  memiliki  keterhubungan  satu  dengan  lain,  serta  dapat  menjadi  rekomendasi  bagi perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  promosi  sehingga  perusahaan  dapat  menentukan  strategi  yang  efektif untuk mendorong customer berbelanja.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  digunakan  untuk  mendukung  penyusunan  penelitian  “Analisa  Market  Basket  Analysis untuk Melihat Pola Transaksi Customer Menggunakan Algoritma Apriori dan  Fp-Growth ”, dapat dilihat pada gambar 1 :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pengindentifikasian masalah merupakan langkah awal pada sebuah penelitian dalam mengidentifikasi dan mendefinisikan permasalahan yang akan menjadi topik pada pembahasan penelitian.
b. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  proses  dimana  penulis  menyatukan  berbagai  informasi  mengenai  teori  yang berkorelasi  dengan  permasalahan  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya,  informasi  penulis  dapatkan  dari mempelajari beberapa sumber seperti jurnal, internet, buku serta sumber lainnya yang berhubungan.
c. Perumusan Masalah
Dari permasalahan yang luas kemudian diuraikan kepermasalahan yang lebih padat dan jelas. Pada penelitian ini  masalah  yang  dirumuskan  yaitu  bagaimana  cara  merekomendasikan  produk  kepada  perusahaan berdasarkan pola transaksi customer.
d. Perumusan Desain Penelitian
Pada tahapan perumusan desain penelitian penulis menyusun sebuah rencana yang akan menjadi gambaran atau patokan selama menyelesaikan proses penelitian. Adapun perumusan yang ditentukan seperti metode analisis data, pengumpulan data, parameter yang akan digunakan dan lain sebagainya. Metode analisis yang diaplikasikan yaitu market basket analysis dengan algoritma apriori serta fp-growth, kemudian data penelitian diambil  dari  perusahaan,  dan  parameter  yang  digunakan  adalah  no_member,  tanggal  transaksi,  nama kategori, nama item, no_struk, net, dan jumlah item.
e. Pengumpulan Data
Setelah merumuskan masalah dan merumuskan desain penelitian, selanjutnya penulis mengumpulkan data dengan mengexport data transaksi tiga bulan yang diterima secara langsung dari perusahaan XXX.
f. Analisa Data
Analisa  data  adalah  proses  pengolahan  data transaksi  pada  perusahaan  XXX  dengan  menerapkan  metode market basket analysis serta implementasi dari algoritma apriori.
g. Hasil Penelitian
Hasil penelitian merupakan tahapan dalam menginterpretasikan hasil yang didapatkan setelah menyelesaikan proses pengolahan data.
h. Menarik Kesimpulan
Setelah memperoleh hasil penelitian maka langkah terakhir yaitu penarikan kesimpulan, kesimpulan ditarik berdasarkan data dan jawaban dari rumusan masalah.

## 2.2 Market Basket Analysis
Market basket analysis   merupakan sebuah teknik analisa yang bermanfaat dalam menganalisis pola pembelian satu  item  dengan  item  lainnya  yang  dibeli  secara  bersamaan  menggunakan  data  history  transaksi.  Misalnya customer A membeli teh dan susu, lalu customer B membeli teh, sirup dan gula, dan customer C membeli teh, gula dan  susu dari  data  transaksi  tersebut  market  basket  analysis  dapat  dimanfaatkan  untuk menganalisis  item  yang dibeli bersamaan secara berulang dalam satu transaksi. Kemudian hasil analisa bisa diolah dan dimanfaatkan dalam bidang pemasaran seperti penyusunan strategi promosi dengan tujuan menarik minat customer untuk berbelanja.
Pengindentifikasian   pola  pada  market  basket  analysis  dapat  menggunakan  teknik  association  rules. Association rules merupakan teknik untuk melihat keterhubungan antar item. Keterhubungan ini dapat dilihat dari nilai minimum support (nilai persentase kemunculan itemset) dan minimum confidence (nilai probabilitas item yang muncul bersama saat transaksi). Adapun metode penentuan nilai keduanya sebagai berikut: Rumus penentuan nilai support setiap item:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100% (1)
Rumus perhitungan nilai support untuk kombinasi item
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100%
(2)

## Rumus perhitungan nilai confidence
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑥100% (3)
Nilai  support  dan  nilai  confidence  saling  memiliki  keterhubungan,  nilai  support  dikatakan  tepat  jika didukung oleh nilai confidence kemudian nilai confidence bisa didapatkan jika telah melakukan perhitungan nilai support [13],[20],[21]. Selain menggunakan support dan confidence dalam menentukan keketatan aturan asosiasi juga dapat menggunakan nilai lift.
Rumus perhitungan nilai lift
𝑙𝑖𝑓𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑥 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐵 𝑥100% (4)
Teknik  association  rules  tidak  hanya  diterapkan  pada  algoritma  apriori  maupun  fp-growth  namun dapat diterapkan pada beberapa algoritma lainnya[22].

## 2.3 Algoritma apriori
Algoritma  apriori  merupakan  sebuah  algoritma  pencarian  aturan  asosiasi  sebagai  bentuk  pengolahan   frequent itemset.  Untuk  menetapkan  aturan  asosiasi  maka dibutuhkah  pencarian  aturan yang  mempunyai  pola frekuensi tinggi  atau  pola  item  yang  memenuhi  nilai  minimum  support.  Pola  tersebut  dimanfaatkan  sebagai  acuan pengolahan data. Pada dasarnya algoritma apriori melewati  beberapa proses untuk pembentukan itemset antara lain [23] :
a. Penentuan itemset yang sering muncul dalam sebuah data atau pencarian nilai support pada masing-masing item.
b. Pencarian nilai support dari setiap yang sering muncul secara bersamaan.
c. Menghitung nilai confidence dari pasangan item yang telah terbentuk pada tahap 2.
d. Pencarian pola asosiasi merupakan penerapan langkah pertama dan kedua untuk melihat  pasangan item jika dan  maka.  Dengan  menentukan  batas  minimum  support  dan  confidence,  pada  proses  ini  hasil  yang  akan didapatkan yaitu jika pelanggan membeli item A kemungkinan akan membeli item B.

## 2.4 FP-Growth
FP-Growth merupakan salah satu algoritma association rule mining yang terbentuk dari hasil ekspansi algoritma apriori.  Algoritma  ini  berfungsi  untuk  menemukan  pattern    dari  beberapa  kategori  produk  yang  sering  terjual bersama saat customer transaksi dan jika dalam struk transaksi kategori yang sama semakin banyak, maka proses pembentukan pola juga semakin efektif. FP-Growth menerapkan konsep tree dalam penentuan frequent itemset sehingga proses pencarian pola menjadi lebih cepat dibandingkan algoritma apriori. Adapun tahapan pembentukan pada fp-growth sebagai berikut [24] :
a. Pembentukan fp-tree, dapat diperoleh dengan menghitung nilai support dari setiap item.
b. Membangun conditional fp-tree dengan mengambil item-item yang memiliki nilai support tertinggi. Tujuan dari tahapan ini untuk mengidentifikasi pattern yang lebih spesifik
c. Pencarian pola asosiasi, dilakukan dengan menerapkan langkah pertama dan kedua. Dalam tahapan ini akan didapatkan aturan asosiasi contohnya jika pelanggan membeli item A kemungkinan akan membeli item B.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Collection (Pengumpulan Data)
Penelitian market basket analysis pada perusahaan XXX mengambil data history penjualan online dari aplikasi AAA.  Pengumpulan data  menggunakan  teknik primer   dimana  penulis  mendapatkan  data  secara  langsung  dari perusahaan, Data yang diperoleh terdiri dari 1.037.765 customer, 323 kategori produk serta 34.159.477 transaksi. Adapun sample data yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1 Data Transaksi Customer TANGGAL ID KATEGORI ITEM STRUK 2023-02-16 00:00:00.000 9xxxxxxx3150 BABY TALCUM POWDER MY BABY B.PWD SWEET FLORAL 250G O-230216- AGTMRDC 2023-02-16 00:00:00.000 9xxxxxxx0316 SIGARET ELEKTRIK RELX POD PRO MENTHOL XTRA O-230216- AGGHXRP

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152
TANGGAL ID KATEGORI ITEM STRUK 2023-02-16 00:00:00.000 9xxxxxxx0316 SPM (SIGARET PUTIH MESIN) MARLBORO LIGHTS 20 O-230216- AGGYNBN 2023-02-16 00:00:00.000 9xxxxxxx0316 MINERAL WATER GALON AQUA AIR MNRL BKL NAS GLN 19L O-230216- AGGYNBN 2023-02-16 00:00:00.000 9xxxxxxx6348 IMPULSE ICE CREAM WALL'S MAGNUM ALMOND 90ML O-230216- AGHNTHG

## 3.2 Analisa Data
Analisa data dilakukan setelah data yang dibutuhkan sudah lengkap dan memenuhi kriteria untuk diproses dengan algoritma machine learning. Tahapan Analisa ini dibagi menjadi 2 bagian yaitu data preprocessing dan modelling. Adapun tahapannya sebagai berikut :

## 3.2.1 Data Preprocessing
Data  Preprocessing merupakan tahapan pengolahan data agar menjadi data yang siap pakai atau bersih. Tahapan Data  Preprocessing  pada penelitian ini terdiri dari :
a. Pemilihan Kolom yang Dibutuhkan
Dari 5 kolom data transaksi akan diambil 3 kolom yang dibutuhkan yaitu ID, STRUK, KATEGORI, seperti tabel 2 dibawah.

## Tabel 2. Data hasil pemilihan kolom
b. Pembersihan Data
Tahapan ini membersihkan data yang duplikat dan data yang memiliki missing value, jadi setiap data yang terdeteksi  mempunyai  duplikasi  dan  noise  akan  dihapus  dari  tabel.  Kemudian  pada  data  yang  penulis kumpulkan  tidak  memiliki  noise  sehingga  tidak  melakukan  proses  penghapusan  missing  values.  Adapun contoh dari data duplikasi pada tabel 3 dan data yang telah dibersihkan pada tabel 4.
Tabel 3. Data Duplikat ID STRUK KATEGORI
9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL  INSTANT NOODLE BAG 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL  INSTANT NOODLE BAG 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  BREAD 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  PALM COOKING OIL 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  PALM COOKING OIL 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  BREAD 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  BREAD 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  BREAD 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  PALM COOKING OIL 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  SUGAR 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN  SUGAR
Tabel 4. Data hasil penghapusan duplikasi ID STRUK KATEGORI 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL INSTANT NOODLE BAG 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL SHAMPOO 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL PLESTER 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL PREPARED NOODLE 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL EXTRUDED & PELLET 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBXJTL POTATOES
ID STRUK KATEGORI 9xxxxxxx5522  O-230226-AGZRNGR RICE 9xxxxxxx3961  O-230225-AGFJWGF YOGHURT 9xxxxxxx6637  O-221230-AGSFFYN COOKIES BISCUIT 9xxxxxxx5045  O-221204-AGQVYZK  BOTTLE - CAN LIQUID MILK 9xxxxxxx7141  O-221211-AGTYPLR PREGNANT TEST & CONTRACEPTION
9xxxxxxx9216  O-230101-AGFCWTP INSTANT RICE NOODLE
9xxxxxxx7653  O-221209-AGXVPJT
SKM (SIGARET KRETEK MESIN) LTLN 9xxxxxxx2959  O-230203-AGTBRXF MEN FACIAL FOAM SOAP
9xxxxxxx3835  O-221212-AGVCLDQ  INSTANT NOODLE BAG
9xxxxxxx4976  O-221215-AGYZKGS BREAD

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152
ID STRUK KATEGORI 9xxxxxxx0000  O-221130-AGMKHLW  PALM COOKING OIL 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLLKQR PALM COOKING OIL 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN PALM COOKING OIL 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN BREAD 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN SUGAR 9xxxxxxx0000  O-221130-AGLJXLN CAKE 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBCGMT RICE 9xxxxxxx0000  O-221201-AGBCGMT WOMEN DEO
c. Penggabungan Baris
Setiap transaksi customer dengan struk pembelian yang sama akan dijadikan satu baris untuk melihat kategori apa saja yang sering dibeli secara bersamaan dalam satu struk oleh customer seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil penggabungan baris ID STRUK KATEGORI 9xxxxxxx0000 O-221129-AGJCTRL ['BEAUTY LIQUID SOAP'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGHQFNM ['PALM COOKING OIL'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGLFYZK ['ADULT DIAPERS'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGLJXLN ['PALM COOKING OIL', 'BREAD', 'SUGAR', 'CAKE'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGLLKQR ['PALM COOKING OIL'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGMKHLW ['PALM COOKING OIL'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGSDYDF ['FLOUR SEASONING', 'KIDS VITAMINS', 'TETRAPACK LIQUID MILK'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGTLCXL ['GROWING UP MILK PREMIUM', 'GROWING UP MILK MAINSTREAM', 'MASK'] 9xxxxxxx0000 O-221130-AGWDJTX ['FAMILY MILK', 'GROWING UP MILK MAINSTREAM'] 9xxxxxxx0000 O-221201-AGHGDFS
['PALM COOKING OIL']
d. Perubahan Tipe Kolom
Setelah telah didapatkan data seperti tabel 4, maka selanjutnya hanya dibutuhkan kolom kategori yang telah diubah kedalam bentuk list seperti seperti gambar 2 dibawah.

## Gambar 2. Hasil perubahan tipe kolom
e. Transformasi Data
Berdasarkan data transaksi pada gambar 1 yang telah dimodifikasi menjadi list, Langkah selanjutnya yaitu proses transformasi data, proses ini mengubah nilai transaksi menjadi True dan False seperti pada gambar 3. True jika member melakukan transaksi pada suatu produk dan False jika tidak ada transaksi yang dilakukan customer pada produk tersebut. Data transformasi yang diproses berdasarkan baris data pada tabel 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152

## 3.2.2 Modelling
Pemodelan pada penelitian ini menggunakan algoritma apriori dan fp-growth. Kedua model membutuhkan nilai support dan confidence. Berdasarkan beberapa pengujian yang telah dilakukan didapatkan nilai minimum support terbaik  yaitu  0,01 dan  nilai  minimum  confidence    terbaik  yaitu  0,2.  Adapun hasil  dari  kedua  algoritma  seperti kedua tabel dibawah ini tabel 6 untuk hasil algoritma apriori dan tabel 7 untuk hasil algoritma fp-growth. a. Algoritma Apriori
Tabel 6. Hasil uji algoritma apriori antecedents consequents support confidence lift ('POTATOES') ('EXTRUDED & PELLET') 0,010147308  0,275254283  3,980384441 ('POWDER DETERGENT') ('DISHWASHING CLEANER') 0,013879409 0,26299551  2,880397881 ('POWDER DETERGENT') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,013675818  0,259137754  1,860914244 ('LIQUID DETERGENT') ('DISHWASHING CLEANER') 0,012414448  0,241477681  2,644728802 ('TOOTH PASTE') ('DISHWASHING CLEANER') 0,010354647  0,236074426  2,585550903 ('BREAD') ('TETRAPACK LIQUID MILK') 0,019314734  0,231432485  2,078550099 ('EXTRUDED & PELLET') ('TETRAPACK LIQUID MILK') 0,01541442  0,222904128  2,001954895 ('EXTRUDED & PELLET') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,015362878  0,222158794  1,595361761 ('SWEETENED CONDENSED MILK') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,010448125  0,215744279  1,549297995 ('LIQUID DETERGENT') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,010395295  0,202202439  1,452051637
b. Algoritma Fp-Growth
Tabel 7. Hasil algoritma fp-growth antecedents consequents support confidence lift ('POTATOES') ('EXTRUDED & PELLET') 0,010147308  0,275254283  3,980384441 ('POWDER DETERGENT') ('DISHWASHING CLEANER') 0,013879409 0,26299551  2,880397881 ('POWDER DETERGENT') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,013675818  0,259137754  1,860914244 ('LIQUID DETERGENT') ('DISHWASHING CLEANER') 0,012414448  0,241477681  2,644728802 ('TOOTH PASTE') ('DISHWASHING CLEANER') 0,010354647  0,236074426  2,585550903 ('BREAD') ('TETRAPACK LIQUID MILK') 0,019314734  0,231432485  2,078550099 ('EXTRUDED & PELLET') ('TETRAPACK LIQUID MILK') 0,01541442  0,222904128  2,001954895 ('EXTRUDED & PELLET') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,015362878  0,222158794  1,595361761 ('SWEETENED CONDENSED MILK') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,010448125  0,215744279  1,549297995 ('LIQUID DETERGENT') ('INSTANT NOODLE BAG') 0,010395295  0,202202439  1,452051637

## 3.3 Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil pengujian dan analisa dari data transaksi 3 bulan terakhir menggunakan algoritma fp-growth dan apriori dengan nilai minimum support 0,01 dan nilai minimum confidence 0,2 memberikan hasil output yang sama, dapat dilihat dari tabel 5 dan tabel 6, nilai support dimanfaatkan untuk menyatakan seberapa sering produk tersebut  muncul  dalam  transaksi  dan  nilai  confidence  menyatakan  seberapa  besar  kemungkinan  produk  dibeli bersamaan. Nilai minimum support yang digunakan pada penelitian ini terbilang cukup rendah hal ini disebabkan karena jumlah transaksi yang besar, pernyataan ini didukung oleh penelitian Fandi dkk yang menyatakan apabila jumlah transaksi besar maka nilai support yang dimiliki akan kecil [10]. Kemudian semakin tinggi hasil confidence

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152
semakin besar kemungkinan produk tersebut dibeli bersamaan. Kedua tabel di atas menampilkan  beberapa pola aturan asosiasi yang terdiri dari :
a. Jika  customer  melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  potatoes  maka  kemungkinan  customer  akan melakukan transaksi pada kategori produk extruded dan pellet, aturan ini memiliki nilai confidence 0,275 dan support 0,01.
b. Jika customer melakukan transaksi pada kategori produk powder detergent maka kemungkinan customer akan melakukan transaksi pada kategori produk dishwashing cleaner, aturan ini memiliki nilai confidence 0,262 dan support 0,013.
c. Jika customer melakukan transaksi pada kategori produk powder detergent maka kemungkinan customer akan melakukan transaksi pada kategori produk instant noodle bag, aturan ini memiliki nilai confidence 0,259 dan support 0,013.
d. Jika customer melakukan transaksi pada kategori produk liquid detergent maka kemungkinan customer akan melakukan transaksi pada kategori produk dishwashing cleaner, aturan ini memiliki nilai confidence 0,241 dan support 0,012.
e. Jika  customer  melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  tooth  paste  maka  kemungkinan  customer  akan melakukan transaksi pada kategori produk dishwashing cleaner, aturan ini memiliki nilai confidence 0,236 dan support 0,01.
f. Jika customer melakukan transaksi pada kategori produk bread maka kemungkinan customer akan melakukan transaksi pada kategori produk tertrapack liquid milk, aturan ini memiliki nilai confidence 0,231 dan support 0,019.
g. Jika  customer  melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  extruded  dan  pellet  maka  kemungkinan  customer akan melakukan transaksi pada kategori produk tertrapack liquid milk, aturan ini memiliki nilai  confidence 0,222 dan support 0,015.
h. Jika  customer  melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  extruded  dan  pellet  maka  kemungkinan  customer akan melakukan transaksi pada kategori produk instant noodle bag, aturan ini memiliki nilai confidence 0,222 dan support 0,015.
i. Jika  customer  melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  sweetened  condensed  milk  maka  kemungkinan customer  akan  melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  instant  noodle  bag,  aturan  ini  memiliki  nilai confidence 0,215 dan support 0,01.
j. Jika customer melakukan transaksi pada kategori produk liquid detergent maka kemungkinan customer akan melakukan  transaksi  pada  kategori  produk  instant  noodle  bag,  aturan  ini  memiliki  nilai  confidence 0,2  dan support 0,01.

## 3.4 Evaluasi
Evaluasi yang diperoleh dari implementasi metode market basket analysis dengan algoritma apriori dan fp-growth pada penelitian ini adalah:
a. Pattern atau aturan yang dibentuk dari hasil uji algoritma apriori dengan nilai minimum support 0,01 dan nilai minimum confidence 0,2 menghasilkan 10 pattern yang sama dengan pola yang dihasilkan oleh algoritma fp- growth, evaluasi ini sejalan dengan hasil penelitian yang dibahas oleh  Andi dkk [15].
b. Nilai confidence tertinggi yaitu 0,275 yang dimana jika customer melakukan transaksi pada kategori produk potatoes  maka  kemungkinan customer  akan melakukan  transaksi  pada  kategori  produk extruded  dan  pellet. Sedangkan  nilai  confidence  terendah  yaitu  0,2  yang  menyatakan  jika  customer  melakukan  transaksi  pada kategori produk liquid detergent maka kemungkinan customer akan melakukan transaksi pada kategori produk instant noodle bag.
c. Nilai  support yang  dihasilkan  dari pengujian  ini  memiliki nilai  yang  cenderung  rendah dikarenakan  jumlah transaksi yang sangat besar.
d. Tidak semua kategori produk yang dibeli bersamaan memiliki keterkaitan satu dengan yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Mengacu pada analisis yang telah dijelaskan di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa kedua algoritma baik apriori maupun fp-growth tidak memiliki perbedaan pada hasil association rule dan keduanya  membentuk 10 pola itemset dari data history transaksi periode 3 bulan terakhir dengan nilai minimum support 0,01 dan confidence sebesar 0,2, sehingga  dalam  hal  ini  algoritma  apriori  serta  fp-growth  dapat  diaplikasikan  untuk  menetapkan  hubungan keterkaitan antara produk kategori satu dan yang lainnya berdasarkan history pada struk transaksi. Pada penelitian ini pasangan produk yang sering muncul bersamaan yaitu kategori produk potatoes dan kategori produk extruded dan  pellet  dengan  nilai  confidence  0,275.  Hasil  uji  yang  diperoleh  diharapkan  dapat  menjadi  referensi  bagi perusahaan  XXX  untuk  menetapkan  strategi  promosi  berdasarkan  kategori  produk  yang  memenuhi  batas  nilai minimum support dan confidence, yang kemungkinan akan dibeli bersamaan saat customer melakukan transaksi. Dengan demikian strategi promo yang baik dapat mendorong customer untuk semakin loyal dalam berbelanja dan penjualan produk akan meningkat. Untuk penelitian selanjutnya terkait market basket analysis diharapkan mampu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6152
menerapkan algoritma yang lain agar memperoleh insight yang baru dan bisa  dijadikan sebagai pembanding, serta dapat menggunakan dataset transaksi pada kegiatan tertentu untuk mendapatkan hasil yang lebih spesifik.

## REFERENCES
[1] H. D. Fadly and S. Sutama, “Membangun pemasaran online dan digital branding ditengah pandemi covid-19,” J. Ecoment Glob. Kaji. Bisnis dan Manaj., vol. 5, no. 2, pp. 213–222, 2020, [Online]. Available:
http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/EG/article/view/1042.
[2]     P.  Nicolaus  and  N.  Syarweni,  “Penerapan  New  Normal  Untuk  Membangkitkan  Roda  Perekonomian  Indonesia,” Academia.Edu, [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/63736263/Penerapan_New_Normal_untuk_Membangkitkan_Roda_Perekonomia n_Indonesia-Peter20200625-2636-sue475.pdf.
[3] D.  Riandani,  “Beradaptasi  dengan  Tatanan  Normal  Baru  (New  Normal),”  www.djkn.kemenkeu.go.id,  2020. https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-palangkaraya/baca-artikel/13208/Beradaptasi-dengan-Tatanan-Normal-Baru- New-Normal.html (accessed Nov. 05, 2022).
[4] Wijaya P, Lumban B, Dewi, Mailani, Hasdita  ZA, Herlinawati, et al, 2021, Covid-19: Peluang dan Tantangan dalam Perspektif Bisnis, FISIP Universitas Lampung, Lampung.
[5] apjii.or.id,  “Hasil  Survei  Profil  Internet  Indonesia,”  apjii.or.id,  2022.  https://apjii.or.id/content/read/39/559/Laporan- Survei-Profil-Internet-Indonesia-2022 (accessed Dec. 10, 2022).
[6]     Y. Widiyawati, “Analisis Pengaruh Belanja Online Terhadap Perilaku Perjalanan Belanja Dimasa Pandemi Covid-19,” JICE  (Journal  Infrastructural  Civ.  Eng.,  vol.  3,  no.  02,  pp.  25–31,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/jice/article/view/2151.
[7] R.  Ningrum,  “Mengapa  Bisnis  Ritel  Banyak  yang  Tutup?  Ketahui  Penyebabnya!,”  www.kerjoo.com,  2023. https://kerjoo.com/blog/mengapa-bisnis-ritel-banyak-yang-tutup/ (accessed May 25, 2023).
[8] https://tradingeconomics.com/, “Indonesia Retail Sales YoY,” https://tradingeconomics.com/, 2023. https://tradingeconomics.com/indonesia/retail-sales-annual (accessed May 25, 2023).
[9] T. Harmini, A. Musthafa, and M. Naufal, “Market Basket Analysis Pada Toko Bangunan Marzan Jaya Dengan Algoritma Apriori itemset promosi penjualan barang pada Toko Sentra Ponsel ,” pp. 41–50.
[10]  F. Achmad et al., “ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN KONSUMEN PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH,” vol. 7, no. 1, pp. 168–175, 2023.
[11]  A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Rekomendasi  Produk  bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[12]  P. Widyaningsih, “Aplikasi Identifikasi Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori pada Sukoco Batik Solo,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 340–351, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1471.
[13]  A.  H.  Priyanyo  and  A.  B.  Arifa,  “IMPLEMENTATION  OF  MARKET  BASKET  ANALYSIS  WITH  APRIORI ALGORITHM  IN  MINIMARKET  IMPLEMENTASI  ANALISIS  MARKET  BASKET  DENGAN  ALGORITMA APRIORI,” vol. 3, no. 5, pp. 1423–1429, 2022.
[14]  D. A. Silitonga and A. P. Windarto, “Implementasi Market Basket Analysis Menggunakan Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth,” J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 2, pp. 101–109, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1239.
[15]  A.  F.  Boy,  S.  Yakub,  I.  Ishak,  and  Z.  Azmi,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Pengaturan  Distribusi  Barang  Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” J. Sci. Soc. Res., vol. 5, no. 2, p. 431, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.947.
[16]  D. Cahyanti and I. Permana, “Comparison of Book Shopping Patterns Before and During the Covid-19 Pandemic Using the  Fp-Growth  Algorithm  At  Zanafa  Perbandingan  Pola  Belanja  Buku  Sebelum  Dan  Masa  Pandemi  Covid-19 Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Buku,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 381–386, 2022.
[17]  A.  Salam,  J.  Zeniarja,  W.  Wicaksono,  and  L.  Kharisma,  “Pencarian  Pola  Asosiasi  Untuk  Penataan  Barang  Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth (Study Kasus Distro Epo Store Pemalang),” Dinamik, vol. 23, no. 2, pp. 57–65, 2019, doi: 10.35315/dinamik.v23i2.7178.
[18]  Dewi  Anisa  Istiqomah,  Yuli  Astuti,  and  Siti  Nurjanah,  “Implementasi  Algoritma  FP-Growth  dan  Apriori  Untuk Persediaan Produk,” J. Inform. Polinema, vol. 8, no. 2, pp. 37–42, 2022, doi: 10.33795/jip.v8i2.845.
[19]  I.  Musdalifah  and  A.  Jananto,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan  FP-Growth  Dalam  Pembentukan  Pola Asosiasi  Keranjang  Belanja  Pelanggan,”  Progresif  J.  Ilm.  Komput.,  vol.  18,  no.  2,  p.  175,  2022,  doi: 10.35889/progresif.v18i2.878.
[20]  P. Iswandi, I. Permana, and F. N. Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Hypermart Xyz Lampung Untuk Penentuan Tata Letak Barang,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 6, no. 1, p. 70, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.7613.
[21]  R.  R.  Ramadina,  T.  H.  Pudjiantoro,  and  I.  Santikarama,  “Pembangunan  Sistem  Customer  Relationship  Management (CRM) Menggunakan Metode Asosiasi Algoritma Apriori,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 2, p. 78, 2020, doi: 10.36499/jinrpl.v2i2.3539.
[22]  F. Achmad et al., “ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN KONSUMEN PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH,” vol. 7, no. 1, pp. 168–175, 2023.
[23]  A. Salim et al., “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Application of Apriori Algorithm Method in Sales Analysis of Mountain Bag Brands in Post Stores 1,” vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[24]  L.  K.  Sihombing,  T.  Tugiono,  and  U.  F.  Sari,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Menganalisa  Pola  Penjualan  Roti Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,”  J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD),  vol.  1,  no.  3,  p.  228,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i3.5288.