## IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DALAM PENJUALAN DI TOKO SAMUDRA BAUT DAN TEKNIK
Priska Dwi Efranie, Nining Rahaningsih Program Studi Kompterisasi Akuntansi D3, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia priskadwie02@gmail.com

## ABSTRAK
Toko Samudra Baut dan Teknik adalah Toko yang menyediakan berbagai macam alat alat Teknik, seperti mesin  dan  alat  alat  pertukangan  lainnya.  Alat  alat  teknik  dan  pertukangan  adalah  kebutuhan  dalam  suatu pembangunan proyek, dengan tingginya tingkat transaksi penjualan menghasilkan tumpukan data yang banyak. Dalam hal ini dibutuhkan teknik pemanfaatan data menjadi informasi baru atau disebut juga data mining. Metode yang tepat untuk pengelompokan data penjualan  Toko Samudra Baut dan Teknik adalah dengan menggunakan metode  Fp-  Growth  karena  dalam  metode  ini  dapat  mengolah  data  tanpa  diketahui  label  kategori.  Data  yang digunakan  yaitu 118  jenis  barang alat alat teknik dalam periode penjualan  bulan Januari 2022 sampaii dengan Maret 2022. Tujuan penulisan tugas akhir ini adalah untuk mengetahui penerapan algoritma Asosiasi Fp-Growth menggunakan aplikasi  Rapid  Miner. Pada penelitian Tugas akhir  ini ditentukan nilai  minimun suportnya 0.95. Setelah dilakukan eksperimen menggunakan Asosiasi Fp-Growth menghasilkan angka 96%.
Kata kunci: Data Mining, Penjualan, Fp-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Toko Samudra Baut dan Teknik adalah toko yang menjual  alat-alat  teknik  dan  baut  yang  berlokasi  di jalan Karanggetas Kota Cirebon. Alat-alat teknik yang dijual cukup  beragam, mulai dari mesin mesin teknik hingga  peralatan  teknik  dan  alat  alat  pertukangan. Dengan banyaknya proyek yang ada di  Kota Cirebon membuat  Toko  Samudra  berupaya  mengatur  strategi penjualan agar tetap dapat bersaing dengan banyaknya toko toko  lain  di  Cirebon.  Dengan  banyaknya  ragam produk  yang  dijual  serta  banyaknya  permintaan konsumen, Toko Samudra kesulitan untuk mengetahui produk  mana  saja  yang  cepat  terjual  dan  barang  apa saja yang sering dibeli oleh konsumen. Dengan masih manualnya pencatatan transaksi dan manualnya proses management  diharapkan  penggunaan  data  mining dapat  memudahkan  Toko  Samudra  Baut  dan  Teknik dalam proses manajemen data.
Data mining dapat diartikan sebagai pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari  data yang  besar  untuk  membantu  dalam  mengambil
keputusan.  Data  mining  juga  disebut  dengan  istilah knowledge discovery . Di dalam  data mining  juga ada berbagai  macam  teknik,  salah  satunya  adalah  teknik asosiasi.  Teknik  asosiasi  tersebut  akan  digunakan untuk menentukan aturan asosiasi atau hubungan antar produk. Hubungan antar produk yang akan dihasilkan akan  dimanfaatkan  untuk  menentukan  tata  letak barang dagangan sebagai salah satu strategi penjualan.
Fp-Growth  adalah  salah  satu  algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data yang  paling  sering  muncul  atau  Frequent  Item  Set dalam  sekumpulan  data.  Di  dalam  Algoritms  Fp- Growth tidak dilakukan generate candidate karena Fp- Growth  menggunakan  konsep  Fp  Tree  dalam melakukan  pencarian  Frequent  Item  Set.  Dengan menggunakan  Asosiasi  Algoritma  Fp-Growth, histori data  transaksi  akan  dijalankan  menggunakan  tools Rapid  Miner dan  menghasilkan  nilai  confidence atau beberapa  pola  hubungan  antar  barang  pada  transaksi penjualan.
Tabel 1. Data Penjualan Toko Samudra Baut dan Teknik. Kode Barang Nama Barang Kts. @Harga Diskon Total Harga 22-005 GRIPON 18-811 Kunci Komstir 1-1/4"-3" / Hook Wrench Adjustable (1/50) 1. 98,700. 0. 98,700. 44-113 ATS Kunci Ring Pas 13 mm (1/300) 20. 9,700. 0. 194,000. 44-045 ATS Kunci Ring Set 8 pcs (6-22 mm) (1/20) 1. 112,100. 0. 112,100. 13-111 XANDER RODA-430 Roda Rem PVC Merah 50 mm XD- 192 / Casters Wheel Swivel (4/120) 1. 25,000. 0. 25,000. 22-029 GRIPON 18-301 Kunci Mahkota Tipe A / Double Crown Socket (1/200) 6. 26,100. 0. 156,600. 16-001 DEXTONE Lem Epoxy Besi 5 Menit 48 gram (12/192) 960. 11,100. 0. 10,656,000. 44-173 ATS Kunci Pas 10 x 12 mm (1/300) 20. 9,100. 0. 182,000. 44-114 ATS Kunci Ring Pas 14 mm (1/300) 20. 10,300. 0. 206,000.
Kode Barang Nama Barang Kts. @Harga Diskon Total Harga 26-007 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 4 mm (1/10) 20. 14,200. 0. 284,000. 26-002 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 1.5 mm (1/10) 30. 11,200. 0. 336,000. 26-006 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 3.5 mm (1/10) 50. 12,300. 0. 615,000. 44-153 ATS Kunci Ring 12 x 13 mm (1/200) 40. 10,900. 0. 436,000. 44-158 ATS Kunci Ring 17 x 19 mm (1/150) 20. 16,400. 0. 328,000. 14-014 MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10) 11. 257,600. 0. 2,833,600. 11-035 BOSCH 2607200623 Saklar Mesin Bor GBM350 New (1/1) 10. 72,700. 0. 727,000. 11-028 BOSCH 1619P01844 Armature Mesin Gerinda GWS060 / GWS5-100 / GWS6-100 (1/1) 10. 135,200. 0. 1,352,000. 44-112 ATS Kunci Ring Pas 12 mm (1/300) 20. 9,100. 0. 182,000. 44-130 ATS Kunci Ring Pas 30 mm (1/30) 10. 34,300. 0. 343,000. 26-015 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 8 mm (1/10) 10. 42,100. 0. 421,000. 26-016 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 8.5 mm (1/5) 20. 50,300. 0. 1,006,000.
Tabel  di  atas  adalah  gambaran  kecil  dari  Data Penjualan  di  Toko  Samudra  Baut  dan  Teknik.  Data yang diambil melalui data penjualan Toko Samudra di setiap  harinya.  Data  tersebut  di  kerjakan  oleh  admin Penjualan  yang  bertanggung  jawab  menginput  data penjualan.
Permasalahan  dalam  penelitian  Tugas  Akhir  ini adalah tidak diketahuinya pola hubungan antar barang. Dari  data  yang  di  dapat  menggambarkan  tidak  ada evaluasi penjualan dalam jangka waktu yang panjang.
Tujuan  dari  penelitian  penelitian    ini  adalah menentukan  pola  hubungan  antar  barang  agar memudahkan  customer  dalam  memilih  barang  yang akan  digunakan.  Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat dianalisis  apakah  pola  hubungan  antar  barang berpengaruh pada angka penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Ada  beberapa  penilitian  terkait  yang  telah dilakukan  diantaranya,  tentang  Data  dalam  data mining  tidak  ada  batasan  berapa  banyak  data  yang digunakan dalam implementasinya. Bisa saja menggunakan  data  transaksi  penjualan  selama  satu bulan atau bahkan lebih untuk menemukan hubungan antar  barang  dengan  menggunakan  teknik Data Mining (Marsono, 2019).
Selanjutnya penelitian oleh Boby Septia Pranata dan  Dito  Putro  Utomo  tahun  2020  dengan  judul “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada  Bengkel  Motor”  dengan inti  permasalahan  untuk  mengetahui  strategi  untuk meningkatkan mutu penjualan.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Rizky Fitria, Warnia Nengsih, dan Dini Hidayatulpada tahun 2017  dengan  judul  “Implemntasi  Algoritma  FP- Growth Dalam Penentuan Pola Hubungan Kecelakaan Lalu  Lintas”  dengan  inti  permasalahan  untuk mengetahui  hubungan  antara  faktor  faktor  penyebab kecelakaan.
Data  mining  merupakan  tahap  dari  proses Knowladge Discovery Database (KDD),  yaitu  proses  untuk  menggali  dan menganalisis  sejumlah  data  informasi  yang  berguna.
Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  proses tersebut  dapat  digunakan  sebagai  basis  pengetahuan untuk keperluan pengambilan keputusan. Sebagai satu ringkasan  proses,  data  mining  dapat  dibagi  menjadi beberapa tahapan proses yang bersifat interaktif, yaitu pengguna terlibat langsung dengan perantara Knowladge Discovery Database (KDD).
Didalam KDD ada 5 proses yaitu:
a. Data Selection
b. Data Preparation
c. Data Tranformation
d. Data Mining
e. Evaluasi

## 2.2. 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.
Tahapan yang akan dilakukan untuk mendapatkan frequent itemset menggunakan algoritma  FP-growth  terbagi  menjadi  tiga  langkah, antara lain:
a.  Pembangkitan Conditional Pattern Base.
b.  Pembangkitan Conditional FP- tree.
c.  Pencarian frequent itemset.

## 2.3. Penjualan
Penjualan  adalah  salah  satu  kegiatan  menjual suatu produk atau jasa dengan tujuan tidak lain adalah untuk  mendapatkan  keuntungan  sebesar-besarnya. Harga  dan  kualitas  adalah  hal  mendasar  dalam penjualan  untuk  mencapai  target  yang  diinginkan. Penjualan  sangat  mempengaruhi  proses  produksi dalam  perusahaan,  karena  semakin  besar  suatu penjualan  yang  didapat  semakin  besar  pula  aktivitas produksi  barang.  Perencanaan  produksi  adalah kegiatan untuk menentukan jumlah produksi menurut permintaan  konsumen,  dan  menyelesaikan  produksi menurut  waktu  yang  telah  ditentukan.  Perencanaan produksi  sangat  diperlukan  untuk  dapat  memenuhi kebutuhan konsumen sesuai dengan yang diharapkan.
Menurut  (Risal  et  al.,  2017),  perencanaan/peramalan adalah  prediksi  yang  mengarahkan  perusahaan  untuk mengetahui  berapa  jumlah  produk  yang  akan  dijual dimasa  depan,  dan  sebagai  dasar  untuk  mengetahui berapa jumlah produk yang akan dijual dimasa depan, dan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan pembuatan jadwal produksi.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. contoh model KDD
Dalam  melakukan  penelitian  tugas  akhir  ini metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery In  Database  (KDD).  Knowledge  Discovery  In Database  merupakan  metode  untuk  memperoleh pengetahuan  database  yang  ada.  Dalam  database terdapat  tabel-tabel  yang  saling  berhubungan  atau berelasi. Hasil dari pengetahuan yang diperoleh dalam proses  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  basis pengetahuan atau bisa disebut knowledge  base untuk kebutuhan pengambilan keputusan.
Istilah Knowledge Discovery In Database (KDD) dan  data  mining  seringkali  digunakan  secara
bergantian  untukmenjelaskan  proses  penggalian informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang besar. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut;
1. Data Selection Pemilihan  atau  seleksi  data  dari  sekumpulan  data perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi  dalam  Knowledge  Discovery  In Database dimulai. Data dari hasil seleksi yang akan digunakan  untuk  proses  data  mining,  disimpan dalam  suatu  berkas  terpisah  dari  basis  data operasional.
2. Data Preparation Data  Preparation  yaitu    prepocessing  dari peneleksian  data  (Data  Selection).  Proses  data prepration  adalah  menduplikasi  data,  memeriksa data  dan  memperbaiki  kesalahan  yang  ada  pada data.
3. Data Tranformation Data  Tranformation  adalah  proses  transformasi pada  data  yang  telah  dipilih,  biasanya  dari  fomat sistem sumber ke dalam format yang diperlukan.
4. Data Mining Data  Mining  adalah  proses  untuk  mendapatkan pola  dn  karakteristik  data,  dalam  proses  ini digunakan metode Assosiasi Fp-Growth.
5. Evaluasi Pada  tahap  ini  Evaluasi  adalah  melihat  kembali hasil dari penelitian setelah melakukan proses data mining .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mengetahui Dataset Penjualan Toko Samudra Baut dan Teknik
Tabel 2. Data set penjualan Toko Samudra Baut dan Teknik.
Kode Barang Nama Barang Kts. @Harga Total Harga 22-005 GRIPON 18-811 Kunci Komstir 1-1/4"-3" / Hook Wrench Adjustable (1/50) 1. 98,700. 98,700. 44-113 ATS Kunci Ring Pas 13 mm (1/300) 20. 9,700. 194,000. 44-045 ATS Kunci Ring Set 8 pcs (6-22 mm) (1/20) 1. 112,100. 112,100. 13-111 XANDER RODA-430 Roda Rem PVC Merah 50 mm XD-192 / Casters Wheel Swivel (4/120) 1. 25,000. 25,000. 22-029 GRIPON 18-301 Kunci Mahkota Tipe A / Double Crown Socket (1/200) 6. 26,100. 156,600. 16-001 DEXTONE Lem Epoxy Besi 5 Menit 48 gram (12/192) 960. 11,100. 10,656,000. 44-173 ATS Kunci Pas 10 x 12 mm (1/300) 20. 9,100. 182,000. 44-114 ATS Kunci Ring Pas 14 mm (1/300) 20. 10,300. 206,000. 26-007 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 4 mm (1/10) 20. 14,200. 284,000. 26-002 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 1.5 mm (1/10) 30. 11,200. 336,000. 26-006 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 3.5 mm (1/10) 50. 12,300. 615,000. 44-153 ATS Kunci Ring 12 x 13 mm (1/200) 40. 10,900. 436,000. 44-158 ATS Kunci Ring 17 x 19 mm (1/150) 20. 16,400. 328,000. 14-014 MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10) 11. 257,600. 2,833,600. 11-035 BOSCH 2607200623 Saklar Mesin Bor GBM350 New (1/1) 10. 72,700. 727,000. 11-028 BOSCH 1619P01844 Armature Mesin Gerinda GWS060 / GWS5-100 / GWS6-100 (1/1) 10. 135,200. 1,352,000.
Kode Barang Nama Barang Kts. @Harga Total Harga 44-112 ATS Kunci Ring Pas 12 mm (1/300) 20. 9,100. 182,000. 44-130 ATS Kunci Ring Pas 30 mm (1/30) 10. 34,300. 343,000. 26-015 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 8 mm (1/10) 10. 42,100. 421,000. 26-016 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 8.5 mm (1/5) 20. 50,300. 1,006,000. 11-028 BOSCH 1619P01844 Armature Mesin Gerinda GWS060 / GWS5-100 / GWS6-100 (1/1) 30. 135,300. 4,059,000. 21-013 LIPPRO LS8900-65 Kunci Roofing 8x65 mm Set 5 pcs (5/200) 10. 3,600. 36,000. 63-028 WASSER WD-101E Pompa Celup Air Bersih Non- Otomatis (1/6) 3. 461,800. 1,385,400. 26-010 NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 5.5 mm (1/10) 10. 23,300. 233,000.
Tabel  di  atas  merupakan  contoh  data  penjualan Toko samudra Baut dan Teknik periode bulan Januari 2022 sampai dengan bulan Maret 2022.

## 4.2. Data Selection
Gambar 2. operator rapid miner
Read Excel adalah proses memasukan data set ke dalam Rapid Miner.
Gambar 3. proses read Excel di Rapid Miner
Proses di atas adalah proses lanjutan dari operator read excel, pada proses  ini di  masukan data set  yang telah di pilih untuk di proses.

## 4.3. Pre-procesing
Gambar 4. hasil dari read excel setelah di jalankan.
Dari gambar di atas dijelaskan bahwa pada proses pre-procesing  dalam  hal  ini  tidak  ada,  karena  tidak menggunakan missing value dan data bernilai 0.

## 4.4. Transformation Data
Gambar 5. Numerical to Binominal
Proses di atas adalah transformation data, penulis memilih  numerical  to  binominal  karena  pada  data penjualan hanya ada dua tipe data yaitu true dan false.
Gambar 6. hasil Numerical to Binominal
Gambar  di  atas  adalah  hasil  dari  proses Numerical to Binomnal setelah di jalankan.
Hasil  tugas  akhir  disini  berisikan  tentang  hasil pengerjaan tugas akhir yang disesuaikan dengan tujuan penulisan  tugas  akhir  dan  mengacu  pada  tahapan perancangan.
4.5. Implementasi penerapan data mining menggunakan algoritma fp-growth di Toko Samudra Baut dan Teknik.
Gambar 7.  proses dari Numerical to binominal ke
Fp- Growth
Dari gambar di atas, setelah proses Numerical to Binominal  proses  selanjutnya  adalah  memasukan operator Fp-growth. Dalam Proses ini Parameter yang digunakan adalah 0.95.
Gambar 8. proses Fp-Growth setelah dijalankan.
Setelah  di  proses  tampilan  yang  muncul menunjukan True dan false seperti pada gambar 4.7
Gambar 9. memasukan operator Create Assosiation Fp-Growth
Berdasarkan  gambar  diatas  bahwa  dengan memasukan operator asosisasi di dapatkan hasil
Gambar 10. hasil dari Asosiasi Fp-Growth
Gambar 11. hasil FP Tree dari Fp-growth
Gambar  diatas  adalah  hasil  Fp  Tree  dari  proses Assosiasi Fp-Growth.
Gambar 12. hasil dari proses Rapid Miner.
Berdasarkan hasil yang di dapat pada gambar 12 menunjukan  hasil  asosiasi  tertinggi  yang  dapat dijelaskan dengan argument sebagai berikut.
Jika customer membeli ATS Kunci Bago 12” maka kemungkinan membeli ATS Kunci Pas 17 x 19 juga 96%.
Jika customer membeli ATS Kunci Bago 12” maka kemungkinan membeli ATS Kunci Pas 8 x 10 mm juga 96%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan uraian uraian pada bab sebelumnya, sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  hasil penelitian menunjukan pola antar hubungan berpengaruh  terhadap  pola  pembelian  barang  pada customer.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan

## AssociationRules
Association Rules [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [ATS Kunci Pas 17 x 19 mm (1/200)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [ATS Kunci Pas 8 x 10 mm (1/500)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [BLITZ 931 HD Stop Kran Plastik 3/4" / Ball Valve PVC (1/240)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [GRIPON 84-882 Obeng Tembus 8" Plus x 8 mm (12/240)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [KINGS KWS803X Sepatu Safety Hitam No. 5 (1/12)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [LIPPRO 3101M-17 Mata Sok 1/2" 6PT 17 mm (10/250)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [LIPPRO 3101M-21 Mata Sok 1/2" 6PT 21 mm (10/180)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [LIPPRO 3101M-8 Mata Sok 1/2" 6PT 8 mm (10/320)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [LIPPRO 886-17 Kunci Sok T Hitam 17 mm (1/50)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [MODERN Mata Profil Straight Bit 5 mm / Trimmer Bit 1/4" (20/1000)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [MOLLAR Saklar Mesin Gerinda AG6700 / AG6800 / 6-100 / 5-100 / 060 (1/100)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [NACHI D500 Mata Bor Besi HSS 4 mm (1/10)] (confidence: 0.960) [ATS Kunci Bago 12" / Kunci Inggris (6/48)] --> [XENON Pisau Mesin Potong Rumput Gendong (1/100)] (confidence: 0.960) [MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10)] --> [ATS Kunci Pas 17 x 19 mm (1/200)] (confidence: 0.960) [MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10)] --> [ATS Kunci Pas 8 x 10 mm (1/500)] (confidence: 0.960) [MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10)] --> [BLITZ 931 HD Stop Kran Plastik 3/4" / Ball Valve PVC (1/240)] (confidence: 0.960) [MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10)] --> [GRIPON 84-882 Obeng Tembus 8" Plus x 8 mm (12/240)] (confidence: 0.960)
[MODERN M-2350B Mesin Gerinda Listrik 4" (1/10)] --> [KINGS KWS803X Sepatu Safety Hitam No. 5 (1/12)] (confidence: 0.960)
didapatkan  pengetahuan  baru  berdasarkan  hasil perhitungan  menggunakan  metode  Algortima  Fp- Growth dapat dilakukan pengaturan tata letak barang yang  sesuai  dengan  minat  customer.  Penerapan Algoritma Fp-Growth pada data mining sangat efisien dalam proses pembentukan kecenderungan pembelian pada  Toko  Samudra  Baut  dan  Teknik  dimana  nilai confidence nya adalah 96% dari 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arulogun, O.T., Olatunbosun, A., Fakolujo, O.A. and  Olaniyi,  O.M.,  2013.  RFID-based  student’s attendance  management  system. International
Journal of Scientific & Engineering Research , 4 (2), pp.1-9.
[2] Ding,  K.  and  Jiang,  P.,  2017.  RFID-based production data analysis in an IoT-enabled smart job-shop. IEEE/CAA  Journal  of  Automatica Sinica .
[3] Irawan,  J.D.,  Prasetio,  S.  and  Wibowo,  S.A., 2016. IP Based Module for Building Automation System. In Proceedings of Second International Conference  on  Electrical  Systems,  Technology and  Information  2015  (ICESTI  2015) (pp.  337- 343). Springer Singapore.
[4] Sharma T, Aarthy SL. An automatic attendance monitoring  system  using  RFID  and  IOT  using Cloud.  In  Green  Engineering  and  Technologies (IC-GET), 2016 Online International Conference on 2016 Nov 19 (pp. 1-4). IEEE.
[5] Singh ,  A.,  Meshram,  S.,  Gujar,  T.  and Wankhede,  P.R.,  2016,  December.  Baggage tracing and handling system using RFID and IoT for  airports.  In Computing,  Analytics  and
Security Trends (CAST), International Conference on (pp. 466-470). IEEE.