## ANALISIS DATA MINING DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN TERHADAP POLA PEMBELIAN PADA PENJUALAN PRODUK SHAKA VAPORSHOP MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Naufal Aziz Sahidin 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia naufalaziz779@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  membangun  sebuah  bisnis  toko  vape  sangat  memerlukan  penggunaan  teknologi  informasi,  guna mendukung  kelancaran  penjualan  produk-produk  vape  yang  telah  tersedia  pada  toko.  Pemilik  toko  kesulitan mengetahui produk mana yang paling laris dalam waktu yang bersamaan. Pemilik usaha perlu menentukan strategi penjualan  yang  efektif  untuk  meningkatkan  penjualan  produk.  Salah  satu  cara  untuk  menentukan  strategi penjualan  yang  efektif  adalah  dengan  memanfaatkan  teknik  data  mining.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk menentukan  produk-produk  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  pelanggan.  Hasil  penelitian  ini  akan digunakan untuk  mengembangkan strategi penjualan  yang  lebih efektif.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma FP-Growth  untuk  menghasilkan  kumpulan  frequent  itemset.  frequent  itemset  kemudian  digunakan  untuk menentukan  aturan  yang  menghasilkan  kumpulan  item  yang  lebih  terarah.  Algoritma  FP-Growth  merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Analisis perhitungan metode Apriori yang dibangun menghasilkan aturan asosiasi yang cukup baik, tetapi proses pembentukan nya membutuhkan waktu yang lama. Sebaliknya, analisis perhitungan metode FP-Growth menghasilkan aturan asosiasi yang lebih efektif dan efisien. Data yang digunakan yaitu 15 jenis produk vape dan 1161 data transaksi. Pada penelitian ini ditentukan nilai minimum support sebesar 0,6  dan  nilai  minimum  confidence  sebesar  0,8  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  sebuah  aturan (rule) dengan nilai confidence 1.
Kata kunci: Penjualan, Data mining, Association rules, FP-Growth, Frequent itemset

## 1. PENDAHULUAN
Vape  store  adalah  bisnis  yang  menyediakan berbagai  kebutuhan  vaping,  mulai  dari  vaporizer, liquid,  aksesoris,  hingga  komponen  lain  yang  terkait dengan kegiatan vaping.
Masalah  yang  terjadi  adalah  dalam  hal memberikan  pelayanan  terbaik  terhadap  pasar  atau pelanggan  perusahaan  untuk  menggunakan  strategi bisnis yang tepat sasaran untuk menghindari kerugian toko[1]. Akan tetapi, terkadang pihak pengelola toko terkendala  dalam  hal  menentukan  strategi.  Banyak faktor  yang  menyebabkan  hal  tersebut.  Salah  satu faktor penyebab adalah sulitnya menghasilkan analisa terkait dengan pola data penjualan produk yang sudah ada,  sehingga  memberikan  dampak  negatif  dari  hasil penjualan  produk  yang  naik  dan  turun.  Dari permasalahan  yang  sudah  dijelaskan  peneliti  akan menggunakan  metode  algoritma  fp-growth  untuk menentukan  barang  yang  paling  laris  secara bersamaan[2].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Jafar dan Nining Rahaningsih pada penelitian yang berjudul “ Menentukan  Pola  Reservasi  Hotel  Dengan Algoritma FP-GROWTH”, menjelaskan bahwa FP- Growth  merupakan  algoritma  data  mining  yang digunakan untuk menemukan itemsets frekuensi tinggi dari  kumpulan  data  transaksi[3].  Oleh  karena  itu, penulis  bermaksud  melakukan  penelitian  dengan
menggunakan  metode  algoritma  fp-growth  untuk melihat penjualan barang terlaris secara bersamaan[4].
Metode  association  rules  digunakan  untuk menemukan  keterkaitan  antara  produk-produk  yang sering  dibeli  bersamaan.  Algoritma  fp-growth digunakan  untuk  menentukan  himpunan  produk- produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  pada  data transaksi penjualan di Shaka Vaporshop.
Penelitian ini menggunakan data transaksi Shaka Vaporshop  selama  bulan  oktober  2023  untuk menemukan  pola  hubungan  antara  produk-produk yang  sering  dibeli  bersamaan.  Pola  hubungan  ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan  dalam  meningkatkan  penjualan  Shaka Vaporshop di masa mendatang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Vapestore
Persaingan  yang  semakin  ketat  di  bisnis  ritel menuntut  perusahaan  untuk  terus  berinovasi  dan menciptakan strategi yang unik agar dapat meningkatkan penjualan barang dan meraih keuntungan[5].  Setiap  toko  harus  menyimpan  data transaksinya,  baik  secara  manual  maupun  digital. Namun,  masih  banyak  toko  yang  menggunakan  cara manual,  seperti  Shaka  Vaporshop.  Cara  ini  tidak efisien karena sulit untuk mengolah data secara cepat dan  akurat.  Padahal,  teknik  data  mining  dapat digunakan  untuk  mengolah  data  transaksi  dan menghasilkan  informasi  baru.  Informasi  ini  dapat
digunakan  untuk  membuat  strategi  bisnis  toko, mengetahui  kebutuhan  pelanggan,  dan  hal-hal lainnya[6].

## 2.2. Data mining
Data  mining  adalah  proses  otomatis  untuk menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data  yang besar.  Pola  dan  hubungan  ini  dapat  digunakan  untuk memecahkan  masalah,  membuat  keputusan,  atau meningkatkan pemahaman kita tentang dunia[5].

## 2.3. Asosiasi
Asosiasi  adalah  metode  data  mining  untuk menemukan  hubungan  antara  dua  atau  lebih  item dalam  data  transaksi.  Metode  ini  sering  digunakan dalam  analisis  perilaku  konsumen,  terutama  untuk merekomendasikan  produk  atau  layanan  yang mungkin diminati oleh pelanggan[7].
Ada   dua   pengukuran   penting   dalam   metode asosiasi, yaitu Support dan Confidence. Support dapat diartikan  sebagai  seberapa  sering  nilai  X      muncul terhadap keseluruhan baris data. Support dapat ditulis dengan rumus persamaan 1.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋) = 𝑓𝑟𝑞(𝑥) 𝑓𝑟𝑞(𝑥) 𝑁 (1)
Untuk mencari nilai support 2 tem mengguanakan rumus pada persamaan 2.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑥 → 𝑦) = 𝑓𝑟𝑞(𝑥) 𝑁 ) (2)
Sementara  Confidence  dapat  diartikan  sebagai seberapa  banyak  transaksi  yang  berisikan  X ∪ Y terhadap   keseluruhan   transaksi   yang   berisikan   X. Confidence dapat dituliskan pada rumus persamaan 3.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑥 → 𝑦) = 𝑓𝑟𝑞(𝑥,𝑦) 𝑓𝑟𝑞(𝑥)
(3)

## 2.4. Fp-Growth
Algoritma  Fp-Growth  adalah  algoritma  yang digunakan  untuk  menentukan  kumpulan  informasi yang  paling  sering  muncul  atau  Frequent  Item  Set dalam  sebuah  data.  Pada  Algoritma  Fp-Growth menggunakan konsep Pohon Pembangunan atau yang biasa disebut Fp-Tree[8].
Frequent  Pattern  Growth  juga  menggunakan konsep  pembangunan  tree  untuk  pencarian  frequent itemset.  Hal  itu  yang  menyebabkan  algoritma  FP- Growth lebih cepat dari algoritma apriori[9].

## 2.5. Rapidminer
RapidMiner adalah sebuah aplikasi open source yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  dalam  data mining. RapidMiner menyediakan berbagai teknik dan metode, seperti klasifikasi, klustering, dan asosiasi[3]. Aplikasi  ini  bermanfaat  untuk  keperluan  bisnis  dan komersial, penelitian, pendidikan dan pelatihan, serta pengembangan  prototipe  dan  aplikasi  dengan  cepat.
RapidMiner  juga  dapat  membantu  di  semua  tahapan proses pembelajaran  mesin, termasuk persiapan data, visualisasi hasil, validasi, dan pengoptimalan[10].

## 3. METODE
Metode penelitian ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu  pengumpulan  data,  pengolahan  data  dengan apriori,  perencanaan  dan  implementasi.  Alur  metode terdapat pada gambar 1.

## Gambar  1 Alur metode penelitian

## 3.1. Pengolahan data
Menganalisis  laporan  transaksi  penjualan  yang dihasilkan oleh aplikasi toko vape untuk mendapatkan informasi  tentang  pola  pembelian  dan  kinerja penjualan.

## 3.2. Pengolahan data dengan apriori
Menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL  untuk  mengelola  dan  menganalisis  data transaksi dengan algoritma Apriori guna mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan.

## 3.3. Perancangan dan implementasi sistem
Menguji  berbagai  fitur  sistem,  memastikan bahwa  algoritma  Apriori  berfungsi  dengan  baik,  dan mengevaluasi kinerja keseluruhan sistem.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengolahan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini mengikuti serangkaian  langkah  yang terorganisir  dan teliti. Pertama-tama, peneliti mengidentifikasi sumber data primer, yaitu catatan transaksi harian dari Shaka Vaporshop. Metode pengumpulan data primer dipilih dengan  cermat,  melibatkan  observasi  langsung  dan wawancara  dengan  pemilik  atau  staf  toko.  Periode waktu yang relevan juga ditentukan untuk pengumpulan  data,  yang  dapat  dilakukan  harian, mingguan,  atau  bulanan,  tergantung  pada  kebutuhan penelitian.  validasi  data  merupakan  tahap  krusial dalam  proses  ini,  di  mana  peneliti  memastikan keakuratan  dan  ketepatan  informasi  yang  terkumpul. Proses validasi mencakup pengecekan kebenaran data, pencocokan  dengan  bukti  fisik,  dan  pemeriksaan kesalahan  pencatatan.  Setelah  itu,  data  diorganisir dengan  baik  agar  mudah  diakses  dan  sesuai  dengan format  yang  diperlukan  untuk  analisis  selanjutnya. Pengumpulan  data  ini  memerlukan  kerjasama  aktif antara  peneliti  dan  pihak  Shaka  Vaporshop,  menjaga integritas data dan memastikan kelengkapan informasi yang diperlukan untuk analisis menggunakan algoritma  Apriori.  Proses  pengumpulan  data  yang
pengumpulan  data perancangan dan implementasi  sistem pembahasan pengolahan  data dengan apriori
terstruktur  ini  menjadi  dasar  yang  kuat  untuk menjawab pertanyaan penelitian dan mencapai tujuan analisis yang diinginkan. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data transaksi penjualan vape ini di dapatkan  dari  Shaka  Vaporshop,  dengan  melakukan observasi dan wawancara disana, data transaksi  yang digunakan  adalah  transaksi  penjualan  vape  selama  1 bulan  yaitu  bulan  dengan  transaksi  sebanyak  1161 transaksi akan dikelompokkan untuk penjualan vape di satu  bulannya.  Type  vape  yang  digunakan  pada penelitian ini sebanyak 15 type vape. Type vape yaitu: Catridge ursa nano, Catridge oxva xlim, Catridge oxva xlim v2, Coil uwell caliburn G, Pod ursa nano kit, Salt Iceland grape, Salt Iceland mango, Salt mango hanna, Salt  berry  hanna,  Pod  ursa  baby  kit,  Salt  foom  fresh cola,  Pod  oxva  xlim  se,  Pod  oxva  xlim  pro,  Salt  yb muffin & xes, Salt blackwood vanila.

## 4.2. Pengolahan data dengan apriori
Pengelolaan  Data  dengan  Algoritma  Apriori merupakan  tahap  kritis  dalam  penelitian  ini  yang melibatkan analisis pola asosiasi pada dataset transaksi penjualan  dari  Shaka  Vaporshop.  Proses  ini  dapat diuraikan lebih detail sebagai berikut:
a. Preprocessing Data Tahapan  awal  melibatkan  preprocessing  data, termasuk  pembersihan  dan  penyesuaian  dataset agar sesuai dengan kebutuhan algoritma Apriori. Ini mencakup identifikasi dan penanganan nilai- nilai  yang  hilang,  penghapusan  duplikat,  dan transformasi  data  ke  dalam  format  yang  dapat diolah oleh algoritma.
b. Implementasi Algoritma Apriori Algoritma Apriori diterapkan pada dataset yang telah di-preprocess. Algoritma ini bekerja dengan prinsip mencari pola asosiasi atau hubungan yang signifikan  antara  item-item  dalam  transaksi.
Dalam  konteks  ini,  item-item  mewakili  produk yang terdapat dalam transaksi penjualan.
c. Penentuan Support dan Confidence Peneliti menentukan nilai support dan confidence yang  sesuai  untuk  analisis.  Nilai  support menunjukkan  seberapa  sering  suatu  kumpulan item  muncul  dalam  transaksi,  sementara confidence  mengukur  sejauh  mana  suatu  item muncul  bersama  dengan  item  lain.  Pengaturan parameter  ini  memengaruhi  seberapa  ketatnya aturan asosiasi yang dihasilkan.
d. Identifikasi Pola Asosiasi Algoritma Apriori  menghasilkan aturan asosiasi yang  menunjukkan  hubungan  antara  produk- produk yang sering dibeli bersamaan. Identifikasi pola  asosiasi  ini  memberikan  wawasan  yang mendalam mengenai kebiasaan belanja pelanggan  dan  produk-produk  yang  memiliki korelasi positif.
e. Pemfilteran dan Interpretasi Hasil Hasil analisis dipilah dan diinterpretasikan untuk mendapatkan informasi yang paling relevan dan berguna  bagi  Shaka  Vaporshop.  Pemfilteran  ini
melibatkan  pengambilan  aturan  asosiasi  dengan tingkat support atau confidence tertentu.
f. Integrasi Hasil ke Sistem Kasir Hasil  analisis  dapat  diintegrasikan  ke  dalam sistem  kasir  berbasis  web  yang  telah  dirancang sebelumnya.  Ini  memungkinkan  pemilik  toko untuk dengan  mudah  mengakses dan  memantau informasi  mengenai  performa  produk  secara langsung melalui platform yang telah terintegrasi. Pengelolaan data dengan Algoritma Apriori menjadi langkah kunci dalam merumuskan aturan asosiasi  yang relevan untuk meningkatkan pemahaman tentang pola pembelian  pelanggan  dan  memberikan  dasar untuk  penentuan  strategi  promosi  atau  penataan stok yang lebih efektif.

## 4.3. Perancangan dan implementasi sistem
1. Menyiapkan Data Penjualan Transaksi
Data  laporan  penjualan  transaksi  didapatkan  dari halaman  apriori  Oktober  2023.  Adapun  hasil laporan transaksi ditunjukkan pada tabel 1
Tabel  1 Data transaksi No Tanggal Transaksi Nama Produk 1 01-10-2023 catridge ursa nano, catridge oxva xlim, catridge oxva xlim v2, coil uwell caliburn g2, pod ursa nano kit, salt iceland grape, salt iceland mango 2 02-10-2023 catridge ursa nano, catridge ursa nano, catridge ursa nano, catridge oxva xlim, catridge oxva xlim v2 3 03-10-2023 salt mango hanna, salt berry hanna, pod ursa baby kit, salt foom fresh cola, pod oxva xlim se, pod oxva xlim pro, salt yb muffin & xes, salt blackwood vanila 4 04-10-2023 catridge ursa nano, catridge oxva xlim, catridge oxva xlim v2, coil uwell caliburn g2, pod ursa nano kit, salt iceland grape,
salt iceland mango
5 05-10-2023 salt mango hanna, salt berry hanna, pod ursa baby kit, salt foom fresh cola, pod oxva xlim se, catridge ursa nano, catridge
oxva xlim
2. Data selection Proses  pemilihan  data  mana  saja  yang  akan digunakan  dan  tidak  digunakan,  untuk  nantinya akan dianalisis kedalam tools rapidminer.

## Gambar  2 Tubular data transaksi
3. Data transformation
Setelah  data  di  import,  data  diubah  dari  integer menjadi  binominal.  Atribut  produk  diubah  peran menjadi  Binominal  karena  produk  bersifat  unik, seperti gambar 3
Gambar  3 Integer to binominal
4. Fp-Growth
Selanjutnya,  pada  operator  FP-Growth  parameter diisi dengan nilai minimal support sebesar 0,6. Dan ubah  max  items  per  itemset  jadi  3.  Adapun tampilan nya ditunjukkan di gambar 4

## Gambar  4 Fp-Growth
5. Assosiation Rules
Pada operator Create Association Rules parameter diisi  dengan  nilai  confidence  minimal  0,8. Tampilan ini dapat ditemukan pada Gambar 5
Gambar  5 Assosiation rules
Terakhir,  klik  "Run"  dan  hasil  perhitungan  akan muncul.  Hasil  dari  aturan  asosiasi  tersebut dibentuk  menjadi  beberapa  aturan  dari  hasil RapidMiner, sebagai berikut
Gambar  6 Data assosiation rules
Gambar  7 Grafik assosiation rules

## Gambar  8 Deskripsi assosiation rules

## 4.4. Pembahasan
Dari pengolahan data penjualan pada Gambar  8 dengan menggunakan RapidMiner, diperoleh sebanyak  99  aturan  asosiasi.  Support  terendah  dari aturan-aturan tersebut adalah sebesar 0,633, sementara support  tertingginya  mencapai  0,633.  Di  sisi  lain, confidence  terendah  yang  ditemukan  dalam  aturan asosiasi  tersebut  adalah  sekitar  1,  sedangkan confidence  tertingginya  mencapai  1.  Dari  analisis
aturan asosiasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  produk-produk  yang  memiliki nilai  confidence  yang  tinggi  cenderung  dibeli  secara bersamaan dalam satu transaksi. Confidence merupakan  indikator  seberapa  kuat  hubungan pembelian  antara  produk  pada  premises  (asumsi) dengan  produk  pada  conclusion  (konsekuensi). Semakin  tinggi  nilai  confidence,  semakin  besar kecenderungan bahwa ketika pelanggan memilih satu produk  dari  premises,  mereka  juga  akan  memilih produk pada conclusion.
Sebagai contoh, aturan seperti ([Salt berry hanna] →  [Pod  oxva  xlim  se])  dengan  confidence  1.000 mengindikasikan bahwa setiap kali pelanggan memilih Salt berry hanna, mereka juga selalu memilih Pod oxva slim se dalam transaksi yang sama. Dengan demikian, pemahaman tentang nilai confidence dapat digunakan untuk  merancang  strategi  penempatan  produk  atau penawaran paket yang dapat meningkatkan penjualan. Produk  dengan  nilai  confidence  tinggi  dapat dipertimbangkan  untuk  ditempatkan  bersamaan  atau ditawarkan  sebagai  paket,  mengingat  tingginya probabilitas bahwa pelanggan akan membeli keduanya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dari analisis data mining pada Shaka Vaporshop dengan menggunakan algoritma Fp- Growth  yaitu  menganalisis  Pola  Asosiasi  dan Kecenderungan Pembelian Pelanggan Dengan menerapkan  algoritma  Apriori  pada  data  transaksi penjualan, dapat diidentifikasi pola-pola asosiasi yang memberikan  wawasan  mendalam  tentang  kebiasaan pembelian  pelanggan.  Penetapan  nilai  support  dan confidence  membantu  dalam  mengungkap  produk- produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  dalam  satu transaksi. Hal ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antar produk dan memberikan dasar  yang  kuat  untuk  menyusun  strategi  penjualan yang lebih efektif. Informasi ini dapat digunakan untuk menetapkan paket penjualan atau penempatan produk yang dapat meningkatkan penjualan secara signifikan. Dengan demikian, melalui analisis data menggunakan algoritma  FP-GROWTH,  Shaka  Vaporshop  dapat memperoleh wawasan yang berharga untuk meningkatkan  efisiensi  operasional,  meningkatkan strategi  penjualan,  dan  memberikan  pengalaman berbelanja yang lebih baik bagi pelanggan mereka.
Pada  dasarnya  merupakan  himbauan  penulis kepada  pihak  lain  untuk  menangani  suatu  masalah yang  belum  sempat  dibahas  karena  tidak  terkait dengan pokok bahasannya secara langsung. Selain itu, saran  dapat  pula  berupa  petunjuk  tentang  apa  yang harus dilakukan untuk meneruskan atau mengembangkan hasil penelitian yang telah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anggun Pastika Sandi and Vina Widya Ningsih, “Implementasi  Data  Mining  Sebagai  Penentu Persediaan  Produk  Dengan  Algoritma  Fp- Growth Pada Data Penjualan Sinarmart,” J. Publ. Ilmu  Komput.  dan  Multimed. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 111–122, 2022, doi: 10.55606/jupikom.v1i2.343.
[2]  A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat,” JATISI
(Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7,
no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[3]  J.  Jafar  and  N.  Rahaningsih,  “Menentukan  Pola Reservasi Hotel Dengan Algoritma Fp-Growth,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 540–546, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6402.
[4]  B. Anugrah and Andri, “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data Transaksi Penjualan Di Indovaping Palembang,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 190–197, 2021.
[5]  F. Achmad, O. Nurdiawan, and Y. Arie Wijaya, “Analisa  Pola  Transaksi  Pembelian  Konsumen Pada  Toko  Ritel  Kesehatan  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  168–175,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6210.
[6]  R.  D.  Widyarini,  A.  Suharso,  and  ..., “Association  Rule  Pengolahan  Data  Transaksi Toko  Bunga  Menggunakan  Algoritma  Apriori Dan  Fp-Growth  Untuk  Menentukan  …,” JATI (Jurnal  Mhs.  … ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1461–1466, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/7037%0Ahttps://ejournal.itn.ac.id/index.php /jati/article/download/7037/4093.
[7]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[8]  P. Dwi Efranie and N. Rahaningsih,
“Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Dalam Penjualan Di Toko Samudra Baut Dan Teknik,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 631–636, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6438.
[9]  P. R. Wulandhari, N. Rahaningsih, I. Ali, and C. L. Rohmat, “Penerapan Metode Asosiasi Untuk Menemukan  Pola  Transaksi  Penjualan  Obat Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” J.  Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, 2023.
[10]  S.  A.  Rahmah,  Zulham,  and  I.  Rusydi,  “Kajian Literatu  Masalah  -  Masalah  Yang  Dihadapi Dengan  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth dan  Apriori,” Proceeding  Semin.  Nas.  Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 235–240, 2021.