## Analisis Dataset Transaksi Penjualan Minimarket Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern Berbasis Web
Ong William Raven Wijaya a , Ramos Somya b
a,b Teknik Informatika. Universitas Kristen Satya Wacana, Jawa Tengah 50711
a 672018070@uksw.edu , b ramos.somya@uksw.edu

## ABSTRAK
Minimarket merupakan salah satu bidang usaha ritel yang menjual berbagai macam barang. Minimarket dapat dijumpai di berbagai tempat seperti di stasiun pengisian bahan bakar, stasiun kereta  api, dan di pinggiran  jalan.  Usaha  bisnis  ini  mengalami  pertumbuhan  yang  sangat  pesat.  Berdasarkan  hasil wawancara dari Katadata.co.id dengan Ketua Umum Asosiasi Perusahaan Retail Indonesia (Aprindo). Pertumbuhan  minimarket  lebih  dari  15  persen  per  tahunnya.  Berdasarkan  data  tersebut  para  pemilik bisnis ini membutuhkan strategi untuk dapat bersaing dengan kompetitornya. Oleh karena itu diperlukan berbagai  macam  strategi  agar  pemilik  bisnis  minimarket  dapat  bersaing  dengan  kompetitornya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis dataset transaksi  penjualan  pada  minimarket  dengan menggunakan algoritma Generalized Sequential Pattern (GSP) berbasis website untuk menemukan pola sekuensial  yang  diperlukan  untuk  menyusun  berbagai  macam  strategi.  Penelitian  ini  menggunakan sebuah data transaksi salah satu minimarket di kota Salatiga yang berisi 321 data transaksi. Pencarian rule dengan  nilai support sebesar  2  dan  berhasil  membangkitkan  53 rule .  Salah  satu rule  yang didapatkan  adalah  < {‘Cap  Lang Minyak  Kayu  Putih  30Ml’,  ‘Antangin  Jrg  Obat  Masuk  Angin Sirup 5X15ml’}>. Rule tersebut dapat dipertimbangkan untuk menentukan letak produk agar mempermudah pembeli  menemukan  barang  sehingga  meminimalisir  kerugian  yang  diakibatkan  karena  barang  tidak laku.

## Kata kunci : data mining, generalized sequential pattern, transaksi penjualan

## ABSTRACT
Minimarket is a retail business that sells various kinds of goods. Minimarkets can be found in various places such as gas stations, train stations, and on the roadside. This business is experiencing very rapid growth. Based on the results of an interview from Katadata.co.id with the General Chairperson of the Indonesian Retail Company Association (Aprindo). The growth of minimarkets is more than 15 percent per  year.  Based  on  this  data,  these  business  owners  need  a  strategy  to  be  able  to  compete  with  their competitors. Therefore, various strategies are needed so that minimarket business owners can compete with  their  competitors.  This  study  aims  to  analyze  sales  transaction  datasets  at  minimarkets  using  a website-based  Generalized  Sequential  Pattern  (GSP)  algorithm  to  find  sequential  patterns  needed  to develop various strategies. This study uses transaction data from one of the minimarkets in the city of Salatiga which contains 321 transaction data. Rule search with a support value of 2 and succeeded in generating 53 rules. One of the rules obtained is < {‘Cap Lang Minyak Kayu Putih 30Ml’, ‘Antangin Jrg Obat Masuk Angin Sirup 5X15ml’}>. These  rules  can  be  considered  to determine  the  location  of  the product to make it easier for buyers to find goods to minimize losses caused by unsold goods.
Keywords: data mining, generalized sequential pattern, sales transaction

## 1. PENDAHULUAN
Minimarket  merupakan  salah  satu  bidang usaha  ritel  yang  menjual  berbagai  macam barang.  Minimarket  dapat  dijumpai  di berbagai tempat seperti di stasiun pengisian bahan  bakar,  stasiun  kereta  api,  dan  di pinggiran jalan. Usaha bisnis ini mengalami pertumbuhan yang sangat pesat. Berdasarkan hasil wawancara dari Katadata.co.id,  yaitu dengan Ketua Umum Asosiasi  Perusahaan  Retail  Indonesia (Aprindo)  Roy  N.  Saat  ini  minimarket adalah industri retail yang paling berkembang,  lebih  dari  15  persen  per tahunnya  [1].  Berdasarkan  data  tersebut para  pemilik  bisnis  ini  membutuhkan strategi  untuk  dapat  bersaing  dengan kompetitornya.
Salah  satu  strategi  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  menentukan  posisi  letak barang  yang  saling  berhubungan  di minimarket . Tata  letak  toko  yang  tertata rapi  dan  berorientasi  pada  keinginan konsumen  menjadi  nilai  tambah  bagi perusahaan  dalam  menarik  minat  belanja konsumen  [2].  Menurut  [3],  dengan memajang  produk  di  dalam  toko  dan etalase,  dapat  memberi  pengaruh  besar terhadap penjualan.
Letak  barang  yang  tidak  teratur  dapat membuat konsumen bingung dalam menemukan barang yang ingin di beli, hal ini memungkinkan konsumen membatalkan  melakukan  pembelian  dan dampaknya  adalah  menumpuknya  stok barang yang pada akhirnya akan menyebabkan kerugian [4]. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan strategi untuk  mengatur  tata  letak  kombinasi barang. Selain tata letak barang, berdasarkan  penelitian  [5]  dan  [6], mengatur  harga  dan  kelengkapan  barang juga dapat menjadi strategi dalam meningkatkan penjualan.
Persediaan adalah salah satu faktor penting penentu  kelancaran  dalam  penjualan,  oleh karena itu persediaan harus dikelola dengan
baik.  Jika  stok  produk  kurang,  akan membuat  pelanggan  kecewa  dan  jika  stok berlebih, mengakibatkan penumpukan barang dan menimbulkan kerugian [7].
Pada  penelitian  yang  berjudul  Aplikasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Generalized  Sequential  Pattern  (GSP) untuk  Menentukan  Aturan  Assosiasi  Pada Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan STMIK BUDIDARMA Medan,  dibahas  bahwa  perpustakaan STMIK Budidarma Medan belum memanfaatkan data sirkulasi buku sehingga mengakibatkan  kurangnya  ketersediaan buku dan tata letak buku yang tidak teratur sehingga  pengunjung  sulit  menemukan buku  yang dibutuhkan. Pada penelitian ini menggunakan algoritma GSP untuk mengatasi  permasalahan  yang  ada  dengan algoritma  GSP  dapat  digunakan  untuk membantu  menjaga  ketersediaan  stok buku-buku  yang  memiliki  relasi  agar berimbang dan dapat membantu pengaturan  peletakan  buku-buku  yang berelasi pada rak-rak buku [8]. Hal ini juga didukung  dalam  penelitian  yang  berjudul Algoritma  Generalized  Sequential  Pattern untuk  Menggali  Data  Sekuensial  Sirkulasi Buku  Pada  Perpustakaan  UK  Petra.  Dari hasil  pengujian  aplikasi,  disimpulkan bahwa  algoritma  Generalized  Sequential Patterns (GSP)  bisa  digunakan  untuk mendapatkan association rule dan sequential  pattern  rule dari  data  transaksi sirkulasi buku perpustakaan UK Petra [9].
Penelitian sebelumnya juga didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh [10] dengan judul  Pengenalan  Pola Transaksi  Sirkulasi Buku Pada Database Perpustakaan Menggunakan Algoritma Generalized
Sequential  Pattern.  Pada  penelitian  ini dibuat  aplikasi  berbasis desktop untuk melakukan analisis dengan algoritma GSP.
Pada penelitian yang berjudul Pengembangan  Aplikasi Market  Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada
Supermarket, membahas
mengenai memanfaatkan  data  transaksi  pelanggan untuk  mendapatkan  rekomendasi  dalam menentukan tata letak produk dan menjaga ketersediaan stok produk yang berelasi agar berimbang.  Penelitian  ini  menyelesaikan permasalahan  tadi  dengan  menggunakan algoritma  GSP  dan  disimpulkan  bahwa algoritma  GSP  dapat  memenuhi  kedua informasi yang dibutuhkan [4].
Pada  penelitian  yang  berjudul  Penentuan Rekomendasi Produk Dengan Metode Data Mining  Asosiasi Generalized  Sequence Pattern (GSP),  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  produk-produk  yang diminati  dari  sebuah online  shop di  Jogja pada  tiap  wilayah  (  Jawa,  Sumatera, Kalimantan, dan Sulawesi) sehingga dapat meningkatkan  penjualan.  Dari  hasil  yang didapat menunjukan bahwa hasil penelitian yang  dilakukan  menunjukan  akurasi  yang tinggi [11].
Menurut  [12],  Algoritma  generalized sequential  patterns  (GSP),  atau  apriori all, merupakan algoritma yang bertujuan untuk menemukan seluruh pola sekuensial maupun  non  sekuensial.  Algoritma  GSP digunakan  pada  mining  sequence  dan cocok  untuk  menjawab  masalah mining sequence yang  didasarkan  pada  prinsip algoritma Apriori, di mana algoritma GSP akan  membangkitkan frequent  sequences, sedangkan algoritma Apriori akan membangkitkan frequent  itemset .  Selain untuk  menemukan  aturan  asosiasi,  fungsi utama dari algoritma GSP yaitu menemukan pola sekuensial.
Gambar 1. Algoritma GSP [12] [13]
Algoritma  GSP  bekerja  dengan  cara melakukan multiple  passes melalui  data yang  ada  untuk  mencari  pola  sekuensial.
Algoritma  ini  terdiri  dari  beberapa  fase, Fase  pertama  adalah  menentukan support dari  setiap item yang  mana  merupakan nomor  dari data - sequences yang  termasuk item-item tersebut pada akhir fase ini [14].
Algoritma ini  berguna dalam mencari item yang  termasuk  dalam frequent atau memenuhi  batas minimum  support .  Setiap item menghasilkan sebuah frequent sequence yang  pertama  yang  terdiri  dari item tersebut.  Setiap subsequence pada masing-masing fase diawali dengan sekumpulan calon kandidat. Calon kandidat adalah  suatu frequent - sequence yang dihasilkan pada fase sebelumnya. Sekumpulan calon candidate tadi digunakan  untuk  menemukan frequent sequences baru yang memiliki potensi atau disebut candidate sequences . Setiap candidate  sequence mempunyai  lebih  dari satu item dari  pada  calon sequence, sehingga seluruh candidate sequences pada suatu  fase  akan  memiliki item dengan nomor  yang  sama. Support dari candidate sequences ini  ditemukan  selama  proses melalui data yang ada [14].
Gambar 2. Algoritma Generate Kandidat dari Lk-1 [12] [13]
Setelah  fase  tersebut  berakhir,  algoritma GSP  menghasilkan candidate  sequences yang  termasuk  dalam frequent ,  di  mana frequent candidate tersebut akan digunakan sebagai  calon candidate untuk  fase selanjutnya. Algoritma GSP akan berakhir apabila  tidak  ada  lagi frequent  sequences pada akhir suatu fase, atau ketika tidak ada lagi candidate  sequences yang  dihasilkan [14].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijelaskan,  permasalahan  yang  muncul adalah  bagaimana  memperoleh  informasi
pengaturan tata letak, harga, dan
kelengkapan barang
dengan tepat.
Permasalahan  ini  dapat  diatasi  dengan menganalisis dataset transaksi  penjualan pada  minimarket  dengan  algoritma  GSP. Algoritma  GSP  dapat  digunakan  untuk menemukan  kombinasi  barang  yang  biasa dibeli oleh konsumen, dengan adanya pola ini pemilik minimarket dapat mengatur tata letak  barang  dengan  menempatkan  barang yang  berhubungan  berdekatan,  sedangkan untuk  pengaturan  harga  pemilik  dapat memberi  paket  diskon  pada  barang  yang berhubungan dan pemilik minimarket dapat menambah  stok  barang  yang  paling diminati  untuk  menjaga  kelengkapan barang.  Pada  penelitian  ini  akan  dibuat aplikasi  berbasis web untuk  menganalisis dataset transaksi penjualan pada minimarket dengan menggunakan algoritma  GSP.  Aplikasi  berbasis web bertujuan  untuk  mempermudah  akses pengguna dari berbagai device dan sebagai pengembangan lebih lanjut dari penelitian- penelitian sebelumnya.
2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode agile. Agile merupakan sebuah metodologi untuk mengembangkan software berbasis  prinsip iteratif dan repetitive dimana keperluan dan solusi  pengembangan software berubah terus menerus.
Metode agile mengutamakan  kegesitan sehingga  metode agile ini  sangat  cepat dalam  proses  pengembangan.  Selain  itu, metode agile juga  dapat  mengatasi perubahan  dan  proses  perbaikan  dalam waktu singkat. Tahapan - tahapan penelitian diilustrasikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Gambaran Umum Metodologi
Agile [15]
Tahap  pertama  adalah Planning. Tahap Planning adalah tahap mengumpulkan data yang diperlukan dalam pembuatan program.  Pengumpulan  data  di  lakukan melalui wawancara pada pemilik minimarket.  Selanjutnya  membuat design tampilan program atau UI dan proses yang akan dilakukan di dalamnya sesuai dengan data yang telah didapat. Setelah melakukan design tahap  selanjutnya  adalah Coding. Tahap  ini  merupakan  implementasi  dari design yang  telah  dibuat  ke  dalam  bentuk program.  Tahap  terakhir  adalah  menguji fitur  dan  melakukan review .  Tahap  ini untuk mengetahui kekurangan dari program.  Setelah  selesai  maka  akan  lanjut ke  sprint  berikutnya  dengan  tahap  yang sama. Siklus akan berakhir hingga tidak ada pengembangan  lagi  dan  aplikasi  sudah sesuai dengan requirement.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  Aplikasi  ini  hanya  terdapat  1 halaman berikut implementasi halamannya.
Gambar 4. Halaman Utama
Gambar  4  adalah  halaman  utama  dari website .  Pada  halaman  ini  pengguna  dapat mengupload data transaksi dengan mengklik tombol choose file dan memasukkan  nilai support dan  menekan tombol submit untuk menampilkan hasil. Berikut  adalah  tabel  yang  berisi  kode produk untuk setiap produk untuk mempermudah melihat data.
Tabel 1. Kode Produk Kode Produ k Nama Produk 0 Axe Deodorant Bodyspray Harumkan Indonesia 135M" 1 "Beng-Beng Wafer Chocolate 20G" 2 "Citra Pearly White Uv Face Moisturizer 40G" 3 "Counterpain Obat Gosok Cream 30G" 4 "Cap Lang Minyak Kayu Putih 30Ml" Dst
Transaksi penjualan berisi produk terjual di sebuah minimarket ditampilkan pada tabel transaksi penjualan:
Tabel 2. Transaksi Penjualan
Custome r ID Dat e Product Name 0 19 {11, 28, 29} 20
{22, 78, 79} 22 {92, 106, 36, 107, 108, 109, 110} 26 {92, 106, 36, 107, 108, 109, 110} Dst Berikut adalah Langkah penerapan algoritma GSP:
1. Hitung  frekuensi  atau  jumlah item yang  keluar  pada  transaksi,  kemudian menentukan  nilai minimum  support .
Pada  penelitian  ini support yang
digunakan  adalah  2.  Berikut  tabel produk beserta frekuensinya:
Tabel 3. Penetuan Frequent Sequence 1- Itemset (C1) Kode Produk Jumlah Kode Produk Jumlah 0 3 10 4 1 3 11 2 2 2 12 4
3 4 13
2 Dst 2. Hapus  produk  yang  memilki  nilai frekuensi dibawah 2, berikut hasilnya:
Tabel 4. Frequent 1- Sequence (L1)
Kode Produk Jumlah Kode Produk Jumlah 0 3 10 4 1 3 11 2 2 2 12 4 3 4 13 2 Dst
3. Kombinasikan  2  elemen  dan  hapus produk dengan nilai frekuensi dibawah 2, berikut adalah hasilnya:
Tabel 5. Frequent 2- Sequence (L2) Kode Produk Jumlah Kode Produk Jumlah 0, 1 2 26, 64 2 4, 26 2 26, 94 3 6, 96 2 26, 101 2 20, 26 2 27, 42 2 Dst
4. Ulangi langkah 3 hingga hanya tersisa 1  kombinasi  produk  atau  tidak  ada kombinasi lagi.
Tabel 6. Frequent 3- Sequence (L3) Kode Produk Jumlah Kode Produk Jumlah 0, 1 | | 36 2 55, 56 | | 103 2 27, 42 | | 36 2 55, 61, 62 3 55, 56, 61 2 56, 61, 62 2 55, 56, 62 2 20 | | 56, 125 2
Dst
Tabel 7. Frequent 4- Sequence (L4) Kode Produk Jumlah 55, 56, 61, 62 2
Jadi  dari  semua  proses  didapatkan  hasil seperti tabel dibawah ini.
Tabel 8. Hasil L1 L2 L3 L4 0  3 0, 1 2 0, 1 | | 36 2 55, 56, 61, 62 2 1  3  4, 26  2 27, 42 | | 36 2
2  3  6, 96  2 55, 56,
61 2 3  2 20, 26 2 55, 56,
62 2 Dst
5. Hasil pembangkitan frequent sequence
pada  Tabel 8 selanjutnya bisa digunakan untuk pengambilan keputusan.  Contoh Sequence pada  L4 yaitu 55, 56, 61, 62 dimana konsumen akan membeli produk 55, 56, 61, dan 62 pada satu transaksi. Setiap sequence yang  diperoleh  dapat  dihitung  nilai support dan confidence -nya.  Nilai support menunjukkan persentase keberadaan sequence tersebut  dalam dataset ,  sedangkan  nilai confidence menunjukkan seberapa kuat kombinasi item dalam sequence tersebut. Berikut adalah tabel perhitungan nilai support dan confidence tiap sequence .
Tabel 9. Perhitungan Nilai Support dan Confidence Rule Suppor t Support Value Confide nce Value L1 0 3 9% 100% 1 3 9% 100% 2 2 6% 100% 3 4 12% 100%
L2 0, 1 2 6% 100% 4, 26 2 6% 100% 6, 96 2 6% 67% 20, 26 2 6% 50%

## L3
0, 1 | | 36 2 6% 67% 27, 42 | | 36 2 6% 50% 55, 56, 61 2 6% 28% 55, 56, 62 2 6% 28% L4 55, 56, 61, 62 2 6% 28%
Tabel 10. Total Rule Setiap Support Support L1 L2 L3 L4 2 73 58 9 1 3 35 4 4 19 5
9
Berdasarkan hasil perhitungan support dan confidence dari  beberapa  rule  yang dihasilkan  pada  Tabel  9  dapat  dibuat berbagai  macam  strategi.  Sebagai  contoh salah  satu rule yang  dibangkitkan  adalah < {‘Cap  Lang  Minyak  Kayu  Putih  30Ml’, ‘Antangin  Jrg  Obat  Masuk  Angin  Sirup 5X15ml’}>.  Rule tersebut  terdiri  dari  2 kombinasi  produk  (L 2 ). Rule ini  memiliki arti  jika  konsumen  membeli Cap  Lang Minyak  Kayu  Putih  30Ml, konsumen  juga akan  membeli Antangin  Jrg  Obat  Masuk Angin  Sirup  5X15ml.  Rule tersebut didukung  dengan  nilai support  count sebesar 0.06 dan nilai confidence sebesar 1.
Selanjutnya rule tersebut dapat dipertimbangkan  untuk  menentukan  tata letak  produk  agar  mempermudah  pembeli menemukan barang sehingga
meminimalisir  kerugian  yang  diakibatkan karena  barang  tidak  laku. Rule lainnya adalah < {‘Abc Kopi Instant Kopi&Gula+Susu  10X31g’,  ‘Cadbury

## Chocolate  Dairy  Milk  30G’}{`Cip  Corned
Beef  198G`}>.  Rule tersebut  terdiri  dari  3 kombinasi  produk  (L 3 ),  dimana  terdapat  2 sequential  pattern, yaitu  jika  konsumen membeli Abc Kopi Instant
Kopi&Gula+Susu  10X31g dan Cadbury Chocolate  Dairy  Milk  30G pada  transaksi pertama,  maka  pada  transaksi  kedua  akan membeli Cip  Corned  Beef  198G.  Rule tersebut  didukung  dengan  nilai support count sebesar  0.06  dan  nilai confidence
sebesar 0.50. Rule tersebut dapat dipertimbangkan  untuk  dipakai  dalam pembuatan  paket product  bundling untuk mendorong pembeli membeli lebih banyak produk.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pengujian yang telah  dilakukan,  dengan  mengunggah sebuah  riwayat  transaksi  penjualan  pada website , Aplikasi ini mampu menghasilkan rule-rule yang  dapat  diterapkan  untuk membuat  berbagai  macam  strategi  untuk meningkatkan penjualan.
Saran yang diperlukan untuk meningkatkan sistem  ini  adalah  mengenai  penambahan fitur mengunduh file hasil perhitungan. Hal lain yang dapat dilakukan untuk meningkatkan  sistem  ini  yaitu  dengan melakukan  penambahan  dan  pembaharuan fungsi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]
Katadata, 2019. “Retail Minimarket Masih  Tumbuh  1000  Gerai  Tiap Tahun”., Tersedia [https://katadata.co.id/yuliawati/ind epth/5e9a5551954e4/retail- minimarket-masih-tumbuh-1000- gerai-tiap-tahun] diakses 30 Oktober
2021.
Duncan,  Phillips  and  Hollander. 1981.  Manajemen  Toko  Eceran:
Balai Aksara. Jakarta. B.  Alma. 2014. Manajemen Pemasaran dan Pemasaran Jasa: CV [4] [5] [6] [7]
[8]
Alfabeta. Bandung.
Gunawan, A.  X. A.  Sim,  F.  Halim, M.  H.  Simanullang  dan  M.  F.
Siregar.  2015.  “Pengembangan
Aplikasi  Market  Basket  Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket”., Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2015) , pp. 1–6. Y.  Ambarwati,  N.  Rachma  dan  F. Rahman. 2016. “Pengaruh Pemilihan Tata Letak Produk, Harga Dan Kelengkapan Produk Terhadap
Keputusan  Pembelian  Pada  Royal ATK (Studi Kasus Mahasiswa  FEB Angkatan  2016  Universitas  Islam Malang)”., e  –  Jurnal  Riset Manjemen , Vol. 9(24), pp. 16–31. Purwantoro. 2019. “Pengaruh Pemilihan Tata Letak Produk, Harga Dan Kelengkapan Produk Terhadap Keputusan Pembelian Pada Swalayan  Grace  Mart  Bangun Jaya”., HIRARKI  Jurnal  Ilmiah Manajemen  dan  Bisnis ,  Vol.  1(2), pp. 12–17.
E. L. Hutahaean, M. Safii dan B. E. Damanik. 2020. “Impementasi Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan  Barang”., JIKO  (Jurnal Informatika  dan  Komputer), Vol. 3(3), pp. 173–180.
A.  Malau,  E.  Buulolo  dan  K.  Ulfa.
2018.  “Aplikasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Generalized  Sequential  Pattern (GSP)  untuk  Menentukan  Aturan Assosiasi pada Transaksi Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan STMIK Budidarma Medan”., Jurnal Pelita  Informatika ,  Vol.  6(4),  pp. 457–460.
G. S. Budhi, A. Handojo dan C. O.
[9] [10] [11] [12]
[13]
[14]
[15]
Wirawan. 2009. “Algoritma Generalized  Sequential  Pattern Untuk  Menggali  Data  Sekuensial Sirkulasi  Buku  Pada  Perpustakaan UK  PETRA”., Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2015) , pp. 68–72. Supardi, D. E. Ratnawati dan W. F.
Mahmudy.  2014.  “Pengenalan  Pola
Transaksi  Sirkulasi  Buku  Pada Database Perpustakaan Menggunakan Algoritma Generalized  Sequential  Pattern”., Doro: Repository Jurnal Mahasiswa
PTIK  Universitas  Brawijaya ,  Vol. 4(11).
E.  Muningsih.  2016.  “Penentuan rekomendasi produk dengan metode data  mining  asosiasi  generalized sequence  pattern  (gsp)”., Seminar Riset  Teknologi  Informasi  (SRITI) , pp. 218–224.
M.  J.  Zaki.  1997.  “Fast  Mining  of Sequential  Patterns  in  Very  Large Databases”., Technical  Report ,  pp. 1–28.
R.  Agrawal  and  R.  Srikant.  1995.
“Mining sequential patterns”., Proc. - Int. Conf. Data Eng , pp. 3–14.
R.  Srikant  and  R.  Agrawal.  1996. “Mining sequential patterns: Generalizations  and  performance improvements”., Lect. Notes Comput.  Sci.  (including  Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes
Bioinformatics) ,  Vol.  1057  LNCS, pp. 3–17.
Openxcell. 2017. “Agile Methodology:  Why  Is  It  Important For  Your  Start-up?”.,  Tersedia
[https://www.openxcell.com/blog/a gile-methodology-important-start/] diakses 30 Oktober 2021.