JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## IMPLEMENTASI METODE ALGORITMA APRIORI UNTUK PENEMPATAN BUKU PADA RAK PERPUSTAKAAN STMIK JAKARTA STI&K
Endah Budiyati 1 , Hurniningsih 2 , Melani Dewi Lusita 3
Program Studi Psikologi 1 ,  Program Studi Teknik Industri 2 , Program Studi Sistem Informasi 3
Universitas Gunadarm 1 , Universitas Gunadarma 2 , STMIK Jakarta STI&K 3 endah_b@staff.gunadarma.ac.id, hurni@staff.gunadarma.ac.id, melaniluista@gmail.com

## Abstrak
Perpustakaan adalah satu dari banyak fasilitas yang disediakan oleh STMIK Jakarta STI&K. Perpustakaan STMIK Jakarta STI&K mempunyai koleksi banyak macam bahan pustaka seperti jurnal, buku materi perkuliahan, majalah komputer, literature untuk praktikum, majalah umum dan berbagai macam koleksi lainnya. Beberapa koleksi buku dapat dipinjam atau hanya  boleh  diakses  ditempat.  Sistem  pengaturan  buku  di  STMIK  Jakarta  STI&K  masih  menggunakan  sistem  manual, membuat siswa merasa kesulitan dalam mencari buku, kesulitan ini timbul karena banyaknya rak di perpustakaan. Selain itu, jenis pengelompokan buku yang tersusun tidak rapi menyebabkan lama dalam proses mencari buku.
Penelitian  perpustakaan  ini  menggunakan  metode  algoritma  apriori  untuk  pengelompokan  buku  STMIK  Jakarta STI&K  berdasarkan  kecenderungan  yang  muncul  bersama  dalam  suatu  kunjungan  kegiatan  perpustakaan.  Dengan mendapatkan  pengetahuan  dari  algoritma  ini,  dapat  digunakan  untuk  referensi  untuk  perpustakaan  STMIK  Jakarta  dalam penempatan koleksi buku.
.
Kata Kunci : Apriori, Association Rule, Library, Recommendations

## I. P ENDAHULUAN
Perpustakaan adalah salah satu dari bayak fasilitas yang  disediakan  oleh  STMIK  Jakarta  STI&K. Perpustakaan  STMIK  Jakarta  STI&K  mempunyai koleksi  banyak  macam  materi  pustaka  seperti  buku perkuliahan,  majalah  komputer, literature untuk praktikum  kejuruan,  majalah  umum  dan  berbagai macam  koleksi lainnya. Beberapa koleksi buku dapat dipinjam  atau  hanya  boleh  diakses  ditempat. Penempatan  buku  di  Perpustakaan  STMIK  Jakarta STI&K  tidak  teratur  karena  banyak  jenis  buku  yang menjadi  koleksi  perpustakaan.  Pada  saat  proses anggota perpustakaan meminjam buku yang membutuhkan  waktu  lama  untuk  memilih  karena penempatan buku pada arak buku tidak diatur dengan pengelompoka buku yang sejenis.
Algoritma  Apriori  merupakan  metode  yang  cukup banyak  digunakan  dalam  proses  pencarian  frequent item  set  digunakan  teknik association  rule .  Frequent
item  set  dalam  bentuk knowledge digunakan  oleh algoritma  apriori  yang  sebelumnya  sudah  diketahui, dalam  pemprosesan  informasi  selanjutnya.  Kandidat- kandidat  yang  mungkin  muncul  dalam  algoritma apriori  yakni  dengan  cara  memperhatikan  minimum support.  Perpustakaan  STMIK  Jakarta  STI&K  untuk mengatasi  permasalahan  dalam  penempatan  buku, memerlukan  sistem  yang  memberikan  rekomendasi dalam penempatan buku. Algoritma apriori merupakan  jawaban  permasalahan  penempatan  buku perpustakaan tersebut.
Dengan menggunakan algoritma apriori, rekomendasi akan diberikan kepada petugas perpustakaan  dalam  penempatan  buku  berdasarkan data peminjaman. penempatan buku akan lebih lieratur akan  memudahkan  pengguna  perpustakaan  mencari kolekesi buku yang dibutuhkan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Beberapa jurnal dan hasil penelitian terdahulu yang memiliki  kesamaan  atau  keterkaitan  secara  langsung atau  tidak  langsung.  Hasil  penelitian  dalam  bentuk jurnal tersebut antara lain:
Referensi  pertama  penulis  merujuk  pada  jurnal yang  berjudul  Algoritma  Apriori  Untuk  Penempatan Buku  Di  Perpustakaan  Smk  Ma’arif  1  Wates.  Pada jurnal  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  apriori untuk  rekomendasi  kepada  petugas  perpustakaan dalam penempatan buku berdasarkan data peminjaman.  penempatan  buku  akan  lebih  teratur sehingga  memudahkan  pengunjung  perpustakaan dalam menemukan buku yang dicari.
Proses pengujian dengan metode lift ratio dilakukan berdasarkan hasil dari association rule yang terbentuk. Rule yang terbentuk dari 35 data transaksi dengan nilai minimumsupport sebesar 5% dan minimum confidence  sebesar  60%  adalah  sebanyak  17  Rule, semua  rule  yang  terbentuk  bernilai  positively correlated/ [1]
Referensi selanjutnya adalah Data Mining Penyusunan Buku Perpustakaan Daerah Lombok Barat Menggunakan Algoritma Apriori. Dalam penelitian ini didapatkan  hasil  aturan  asosiasi  tertinggi  yakni  buku Mikrotik  Kung  Fu  (Kitab  1)  dengan  buku  Mikrotik Kung  Fu  (Kitab  2)  dengan  nilai  Support  0.45 Confidence  85.71.  Parameter  yang  diberikan  yakni minimum support 5 dan minimum confidence 50 [2].
Referensi  yang  terakhir  yakni  Implementasi Algoritma Frequent  Pattern  Growth  (Fp-Growth)
Menentukan  Asosiasi  Antar  Produk  (Study  Kasus Nadiamart).  Penelitian  ini  membahas  penerapan Algoritma  FP-Growth  untuk  menentukan  asosiasi antar  produk  dari  data  transaksi  minimarket. Pengolahan  dari  2020  data  transaksi  melalui  aplikasi Market  Basket  Analysis  dengan  batasan  minimum nilai support sebesar 7% dan confidence sebesar 30%. Menghasilkan  1  pola  asosiasi  yang  memenuhi  syarat. Pola  tersebut  adalah  jika  membeli  snack  maka membeli  susu  instant  dengan  nilai  support  =  8.01%
dan nilai confidence = 33.89% ini adalah pola dengan nilai  support  dan  confidence  tertinggi.  Berdasarkan hasil  tersebut  menjelaskan  bahwa,  semakin  banyak jenis  kriteria  item  maka  semakin  kecil  nilai  support- nya [3].

## A. Data Mining
Tan  (2006)  menjelaskan data  mining adalah proses  menghasilkan  informasi  yang  lebih  berguna dari basis data yang besar. Data mining diartikan juga sebagai pengolahan informasi baru dengan sumbernya dari  bagian  besar  data  untuk  membantu  proses pengambilan  keputusan.  Istilah  data  mining  kadang disebut juga knowledge discovery [4].
Gartner  Group  menjelaskan  tentang data mining merupakan  proses  menemukan  relasi  yang berarti,  pola,  dan  kecenderungan  dari  suatu  database. Data  mining  akan  memeriksa  dalam  data  besar  yang tersimpan dalam penyimpanan. Data mining menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik statistik dan matematika (Larose, 2005)[5].
Data      mining merupakan      istilah      yang dipergunakan dalam menguraikan penemuan pengetahuan dalam database . Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematika,  kecerdasan  buatan dan  machine  learning. Data mining berguna mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  didalam  sebuah  database  besar (Turban, dkk., 2005) [6].
Dari definisi-definisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah [1]:
1) Data  mining merupakan  suatu  proses  otomatis terhadap data yang sudah ada.
2) Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3) Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan  atau  pola  yang  mungkin  memberikan indikasi yang bermanfaat.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
B. Apriori
Algoritma  apriori  merupakn  jenis  aturan  asosiasi pada data mining. Fungsi affinity analysis atau market basket  analysis merupakan  aturan  yang  menyatakan asosiasi antara beberapa atribut.
Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining merupakan  cara  menemukan  aturan  suatu  kombinasi item dari teknik data mining. Tahapan analisis asosiasi yang  banyak  digunakan  peneliti  dalam  penelitiannya untuk  menghasilkan  algoritma  sangat  efisien  adalah analisis  pola  frenkuensi  tinggi  ( frequent  pattern mining ).  Asosiasi  sangat  penting  dan  dapat diketahui dengan  dua  ukuran,  yaitu: support dan confidence. Support atau  nilai  penunjang  merupakan persentase kombinasi item dalam database. Confidence atau nilai kepastian  merupakan  kuatnya  hubungan  sesama  item dalam aturan asosiasi [7].
Langkah  pertama  algoritma  apriori  dengan melihat  pola  frekuensi  tinggi  menggnakan  teknik pencarian  kombinasi  item  samapi  memenuhi  syarat minimum  nilai  support  dalam  database.  Berikut  ini adalah cara pencarian nilai support sebuah item [7]:
(1)
Sementara nilai support dua item menggunakan rumus sebagai berikut:
(2)
Frequent item set didalamnya dijelaskan item set yang  memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih  banyak dari nilai minimum yang ditentukan.
Tahapan  berikutnya  adalah  pembuatan  aturan asosiasi.  Pembuatan  aturan  ini  dilakukan  setelah semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan.  Pencarian aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum confidence dengan  menghitung confidence A→B. Nilai confidence dari  aturan  A→B  diperoleh  rumus  3 berikut [8]:
Aturan  asosiasi  ditentukan  dan  dipilih  harus diurutkan  berdasarkan support x confidence. Aturan diambil  sebanyak  n  aturan  yang memiliki  hasil terbesar.

## C. Lift Ratio
Lift  ratio digunakan  untuk  mengukur  seberapa penting rule yang  telah  terbentuk  berdasarkan  nilai support dan confidence . Lift ratio adalah perbandingan antara confidence dengan nilai benchmark confidence . Benchmark  confidence adalah  perbandingan  antara jumlah  semua item consequent terhadap  total  jumlah transaksi [9].
Rumus benchmark confidence dan lift ratio dapat dilihat sebagai berikut[9].
(4)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
(5)
Nc  adalah  jumlah  transaksi  dengan  item  dalam consequent,  dan  N  adalah  jumlah  transaksi  database. Jika nilai lift ratio lebih besar dari 1, ini menunjukkan manfaat  dari  aturan  tersebut.  Lebih  tinggi  nilai  lift ratio maka lebih besar kekuatan asosiasinya.

## III. P EMBAHASAN

## A. Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis  terhadap  kebutuhan  fungsional  dapat dijelaskan bahwa proses- proses dapat ditampung yang harus  dapat  dilakukan  oleh  sistem  atau  informasi. Sistem yang dibuat dapat melakukan hal-hal berikut:

## Tabel 1 Kebutuhan Fungsional
No Kebutuhan Fungsional
User dapat menambah data buku 1 a. Sistem dapat menyimpan data buku. b. Sistem  dapat  melakukan  fungsi CRUD  pada  data
buku
User dapat menambah data kategori
2.
a. Sistem dapat menyimpan data kategori b. Sistem  dapat  melakukan  fungsi CRUD  pada  data kategori
User dapat menyimpan data penulis
3 a. Sistem dapat menyimpan data penulis
b. Sistem  dapat  melakukan  fungsi
CRUD  pada  data
penulis
User dapat menambah data penerbit 4 a. Sistem dapat menyimpan data penerbit
b. Sistem  dapat  melakukan  fungsi
CRUD  pada  data penerbit User dapat menambah data transaksi peminjaman buku a. Sistem dapat menyimpan data transaksi peminjaman 5 buku b. Sistem  dapat  melakukan  fungsi CRUD  pada  data transaksi peminjaman buku 6
User dapat  menentukan  nilai  minimum support  dan
minimum confidence
User dapat melakukan analisa apriori berdasarkan tanggal a. Sistem  dapat  melakukan  proses analisa  apriori 7 berdasarkan tanggal yang diinputkan user b. Sistem dapat menampilkan hasil dari proses analisa
apriori
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## B. Perancangan Sistem

## 1. Diagram Konteks
Diagram Context secara umum dipakai menggambarkan  proses  kerja  sistem.  Diagram Contexts adalah Data Flow Diagram (DFD) menjelaskan secara garis besar system operasi bekerja. Diagram context digabarkan secara logika seperti pada gambar 1
Gambar 1. Diagram Contek
2. DFD Detail
Diagram  aliran  data  ( Data  Flow  Diagram )  atau DFD  merupakan  pengambaran  lebih  terperinci  dari Diagram  Konteks.  Diagram  Detail  ini  menggambarka fungsi-fungsi  di  dalam  sistem  secara  logika  bekerja. Diagram  DFD  dari  sistem  ini  dapat  dilihat  di  gambar 2.
Gambar 2. DFD Detail Apriori Perpustakaan

## C. Implementasi Sistem
1. Implementasi Basis Data
Implementasi basis data dari penelitian ini ditunjukkan pada Gambar
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## Gambar 3. Implementasi Basis Data
2. Implementasi Program
Implementasi interface dari penelitian adalah sebagai berikut:
a. Tampilan Halaman Login
Tampilan halaman login ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Login
b. Tampilan Halaman Admin
Tampilan  halaman  Admin  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5 Tampilan Halaman Admin
c. Tampilan Halaman Data Transaksi Tampilan halaman Data Buku  ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Buku
d. Tampilan Halaman Data Transaksi Tampilan halamanDataTransaksi ditunjukkan pada Gambar 7.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Transaksi
e. Tampilan Halaman Proses Apriori Tampilan halaman proses apriori ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Halaman Proses Apriori
f. Tampilan Hasil Proses Apriori Tampilan halaman proses apriori ditunjukkan pada gambar 9
Gambar 9. Tampilan Hasil Proses Apriori

## IV. P ENGUJIAN SISTEM
Proses  pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menilai seberapa  besar  rekomendasi  hasil  perkiraan  sistem. Kekuatan  rekomendasi  diukur  berdasarkan  hitungan nilai lift  ratio .  Proses  pengujian  dengan  menghitung nilai lift  ratio dari rule yang  dihasilkan.  Data  seluruh buku  yang  digunakan  dalam  pengujian  yang  memiliki rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  dengan min support =  5%.  Berikut  adalah  sample  hasil  pengujian menggunakan metode lift ratio .
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Tabel 2 Hasil Korelasi No. Association Rule Confidence Korelasi 1 Strategi Riset Lewat Internet => Linux In a Nutshell 75% Positively correlated 2 Linux In a Nutshell => Strategi Riset Lewat Internet 75% Positively correlated 3 Corruption and development => Ajax : creating Web pages with asynchronous JavaScript and XML 75% Positively correlated 4 Pigs at the trough : how corporate greed and political corruption are undermining America => Ajax : creating Web pages with asynchronous JavaScript and XML 100% Positively correlated 5 Kiat Jitu Sukses Menyusun Skripsi => Ajax : creating Web pages with asynchronous JavaScript and XML 66.67% Positively correlated 6 Pengantar Organisasi dan Metode => Pengantar Fisika 75% Positively correlated Mekanika 7 Pengantar Fisika Mekanika => Pengantar Organisasi dan Metode 60% Positively correlated 8 Pengantar Fisika Mekanika => Statistik Deskriptif 80% Positively correlated 9 Statistik Deskriptif, Pengantar Organisasi dan Metode => Pengantar Fisika Mekanika 100% Positively correlated 10 Pengantar Fisika Mekanika,Pengantar Organisasi dan Metode => Statistik Deskriptif 66.67% Positively correlated
Dari  Tabel  2  hasil  korelasi  diatas  bahwa  rule  1 Strategi  Riset  Lewat  Internet  =>  Linux  In  a  Nutshell memiliki  nilai lift  ratio 7,5  atau  lebih  dari 1  yang artinya  bahwa  buku  Strategi  Riset  Lewat  Internet dipinjam bersamaan dengan Linux In a Nutshell .

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil ujicoba ditarik kerimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  sistem  yang  menggunakan  algoritma apriori  ini  dapat  menghasilkan association  rule dengan  menghitung  nilai  support  dan  confidence berdasarkan  data  transaksi  peminjaman  buku. Hasil  perhitungan  digunakan  dalam  proses
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
penempatan  buku  pad  arak  buku  perpustakaan STMIK Jakarta STI&K.
2. Berdasarkan hasil dari association rule yang terbentuk dari sistem:
a. Algoritma apriori memanfaatkan data transaksi  peminjaman  untuk  menghasilkan association rule sehingga, hasil yang didapatkan  tersebut  dapat  membantu  petugas perpustakaan  dalam  penempatan  buku  di perpustakaan.
b. Proses  pengujian  menggunakan  metode  lift ratio,  berdasarkan  hasil  dari  association  rule yang  terbentuk.  Rule  yang  terbentuk  dari sample  data  1140  data  transaksi  dengan  nilai minimum  support  sebesar  5%  dan  besar minimum  confidence  60%  adalah  sebanyak 980  Rule,  semua  rule  yang  terbentuk  bernilai positively correlated.
c. Association  rule  yang  terbentuk  dipengaruhi oleh  nilai  minimum  support  dan  minimum confidence,  semakin  tinggi  nilai  nya,  maka rule yang terbentuk akan semakin sedikit.
Saran yang akan diberikan adalah:
1. Mencoba  menggunakan  algoritma  data  mining yang  lainnya  ,  misalnya  menggunakan  Algoritma FP-Growth.
2. Data  transaksi  yang  akan  dianalisa  bisa  ditambah agar  bisa  mendapatkan  pola  rule  yang  lebih bervariasi.

## REFERENSI
[1] Sandhi  Pracoyo,  Erni  Seniwati,  Algoritma Apriori Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan  Smk  Ma’arif  1  Wates  ,  Infos
Jurnal, Vol 1, No. 2, 2018
[2] Santoso,  Heroe.  Data  Mining  Lombok  Barat Menggunakan Algoritma  Apriori.  STMIK
Bumigora.  Penyusunan  Buku  Perpustakaan Daerah, 2017 [3] Arifin,  Rizka  Nurul.  Implementasi  Algoritma Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) Menentukan  Asosiasi  Antar  Produk  (Study Kasus Nadiamart). Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 2015
[4] Tan,  P.    et  al,      Introduction    to    Data Mining.,Boston:  Pearson  Education, 2006.
[5] Larose  D,  T.,  Discovering  knowledge  in  data :  an  introduction  to data mining, Jhon Wiley & Sons In, 2005
[6] Turban, E., dkk. Decision Support Systems  and Intelligent    Systems.  Yogyakarta:  Andi  Offset,
2005 [7] Mazida,  Uma,  Pramunendar,  RA.  Analisis Algoritma Apriori untuk rekomendasi penempatan  buku  di  perpustakaan.  Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 2015
[8] Kusrini,  Luthfi,  ET.  Algoritma  Data  Mining. Andi Offset: Yogyakarta, 2009
[9] Rangkuti,  F.  Analisis  SWOT  Teknik  Membedah Kasus Bisnis. Jakarta: PT.Gramedia, 2004
[10] Agung,  Muhammad  Thoriq,  Nurhadiyono,Bowo. 2015.  Penerapan  Data  Mining  Pada  Data Transaksi  Untuk  Mengatur  Penempatan  Barang
Menggunakan  Algoritma  Apriori.  Universitas Dian Nuswantoro Semarang. [11] Tamara,  Phunky  Widya.  Penentuan  Desain  Tata Letak  Penataan  Produk  Berdasarkan  Market Basket Analysis Dengan Menggunakan Algoritma  Apriori  Di  Minimarket  Alfamart
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.1  Juni  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Cabang  Patimura  Ungaran.  Universitas  Dian
Nuswantoro Semarang, 2016
[12] Fitria,Rizky,  dkk.  Implementasi  Algoritma  FP-
Growth  Dalam  Penentuan  Pola  Hubungan Kecelakaan  Lalu  Lintas.  Politeknik  Caltex  Riau, 2017