## IMPLEMENTASI FP-GROWTH PADA DATA TRACER STUDY UNIVERSITAS WIRARAJA UNTUK MENEMUKAN POLA ASOSIASI
Iddrus 1 , Dewi Wulansari 2 , Johan Dharmawan 3 1, 3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wiraraja
2 Bisnis Digital, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Wiraraja Jl. Raya Sumenep-Pamekasan Km 5 Patean, Sumenep, Patean, Kec. Batuan, Kabupaten Sumenep
(0328) 664272
E-mail: Email: iddrus@wiraraja.ac.id 1 , dewiwulansari@wiraraja.ac.id 2 , johandharmawan@wiraraja.ac.id 3

## ABSTRACT
Wiraraja University has data collections such as academic data, personnel, tracer studies and so on. This large amount  of  data  is  not  only  useful  as  PD-DIKTI  reporting  material,  but  can  be  managed  so  that  hidden information is obtained. There are several techniques that can be used so that existing data can become useful information. One technique that can be done is to use data  mining. Data mining has several  methods, one of which  is  the  Association  Rules  method  with  the  FP-Growth  algorithm. Association  Rules  are  a  data  analysis method  to  look  for  association  patterns  or  relationships  between  one  parameter  and  another  parameter. Wiraraja University's tracer study and academic data, if combined and analyzed using appropriate methods and methods, will produce valuable information. This information can be used as supporting material in decision or policy making. This research was carried out by applying the Association Rules method using the FP-Growth algorithm with tracer study data. The dataset used is graduates from 2020 - 2022. Based on the research results, it can be concluded that tracer study data can be analyzed well using the Association Rules data mining method, namely  the  FP-Growth  algorithm.  The  model  built  using  the  FP-Growth  algorithm  with  minimum  support  of 75% and minimum confidence of 70% produces 17 patterns or association rules.
Keywords : Tracer Study, Data Mining, Association Rules, FP-Growth.

## ABSTRAK
Universitas Wiraraja memiliki kumpulan data seperti data akademik, kepegawaian, tracer study dan sebagainya. Data berjumlah besar tersebut tidak hanya bermanfaat sebagai bahan pelaporan PD-DIKTI saja, akan tetapi dapat dikelola  sehingga  didapatkan  informasi  yang  tersembunyi  didalamnya.  Terdapat  beberapa  teknik  yang  dapat dilakukan agar data yang ada bisa menjadi informasi yang berguna. Salah satu teknik yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan data mining. Data mining memiliki beberapa metode, salah satunya metode Association Rules dengan algoritma FP-Growth. Association Rules adalah salah satu metode analisa data untuk mencari pola asosiasi atau hubungan antara satu parameter dengan parameter lainnya. Data tracer study dan akademik yang dimiliki  Universitas  Wiraraja  jika  dipadukan  dan  dianalisa  dengan  metode  dan  cara  yang  tepat  akan menghasilkan  informasi  berharga.  Informasi  tersebut  dapat  dijadikan  bahan  pendukung  dalam  pengambilan keputusan atau kebijakan. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan metode Association Rules menggunakan algoritma FP-Growth dengam data tracer study. Dataset yang digunakan merupakan lulusan tahun 2020 – 2022. Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  data  tracer  study  dapat  dianalisa  dengan  baik menggunakan  metode  data  mining  Association  Rules  yaitu  algoritma  FP-Growth.  Model  yang  dibangun menggunakan algoritma FP-Growth dengan minimum support 75% dan minimum confidence 70% menghasilkan pola sebanyak 17 pola atau aturan asosiasi.
Kata kunci: Tracer Study, Data Mining, Pola Asosiasi, FP-Growth.
Naskah diterima 06 Jan 2024; Revisi 31 Jan 2024; Diterima 15 Mar 2024. Tanggal Publikasi 18 Mar 2024 Jurnal Teknika berada pada lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Jurnal Teknika (Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index Volume 16, No.1, Tahun 2024 - ISSN: 2503-071X- EISSN : 2620-4770

## 1. PENDAHULUAN
Istilah  data  dalam  dunia  komputer  merupakan salah  satu  entitas  paling  penting.  Peran  teknologi komputer  tidak  akan  berarti  tanpa  adanya  data  dan informasi.  Data  adalah  kumpulan  informasi  yang mengandung arti yang memiliki banyak manfaat dan fungsi  diantaranya  sebagai  bahan  pengukuran, pencatatan,  pengambilan  keputusan,  pengumpulan informasi.  Dengan  adanya  data  dan  informasi  yang baik  maka  akan  didapatkan  manfaat  berupa pengetahuan  (knowledge)  (Pratama,  2019).  Kualitas suatu informasi bergantung pada keakuratan data dan ketepatan  waktu,  informasi  yang  berkualitas  dapat dimanfaatkan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk kemajuan  suatu  organisasi  (Rahutomo  et  al.,  2019). Setiap  perusahaan  atau  instansi  atau  penyelenggara pendidikan  tentu  memiliki  data  dalam  jumlah  besar yang  disimpan  terus-menerus.  Data  yang  dimiliki perusahaan  atau  instansi  atau  penyelenggara pendidikan  merupakan  hasil  dari  aktifitas-aktifitas yang dilakukan.
Data  dalam  jumlah  besar  yang  dimiliki Universitas Wiraraja merupakan bahan penting yang dapat  dikelola  sehingga  didapatkan  informasi  yang tersembunyi  didalamnya.  Tidak  semua  informasi dapat  diperoleh  langsung  dari  data  yang  ada,  perlu penerapan  teknik  khusus.  Terdapat  beberapa  teknik yang dapat dilakukan agar data yang ada bisa menjadi informasi  penting  dan  berguna.  Salah  satu  teknik yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan data mining. Data mining memiliki beberapa metode didalamnya, salah satunya metode Association Rules dengan algoritma FP-Growth. Association Rules atau pola  asosiasi  adalah  salah  satu  metode  analisa  data untuk  mencari  pola  asosiasi  atau  hubungan  antara satu parameter dengan parameter lainnya.
Data  tracer  study  dan  akademik  yang  dimiliki Universitas  Wiraraja  jika  dipadukan  dan  dianalisa dengan  metode  dan  cara  yang  tepat  akan menghasilkan informasi berharga yang tersembunyi. Informasi  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  bahan pendukung  dalam  pengambilan  keputusan  atau kebijakan.  Sehingga  peneliti  tertarik  melakukan penelitian ini dengan menerapkan metode Association Rules menggunakn algoritma FP-Growth menggunakan data tracer study.
Selama  ini  data  tersebut  belum  dimanfaatkan dengan  baik  sebagi  acuan  untuk  merumuskan kebijakan  kampus  demi  meningkatakan  kualitas lulusan sehingga dapat meningkatkan jumlah lulusan yang terserap didunia kerja.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka peneliti  tertarik  untuk  membuat  sebuah  penelitian dengan  judul  “Implementasi  FP-Growth  Pada  Data Tracer Study Universitas Wiraraja Untuk Menemukan  Pola  Asosiasi”.  Hasil  penelitian  ini berupa  aturan  keputusan  dari  data  yang  dapat dijadikan  bahan  pendukung  dalam  pengambilan keputusan atau kebijakan di Universitas Wiraraja.

## 2. METODE
Pendekatan pemecahan masalah yang digunakan dalam membangun model analisa ini pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Model Analisa
Pada  Gambar  diatas  menjelaskan  tahapan pembuatan model analisa yang dibagi menjadi enam bagian yaitu:
1. Dataset Tahapan  ini  melakukan  pengumpulan  data  yang bersumber data lulusan universitar Wiraraja tahun 2020  –  2022  yang  berjumlah  2542  dengan  9 atribut.
2. Preprocessing Pada tahapan ini melakukan perbaikan pada data yang  didapatkan.  Data  yang  didapatkan  akan dilakukan  proses  preprocessing  data  terlebih dahulu  sebelum  diolah.  Proses preprocessing yang  dilakukan  diantaranya  integrasi  data, pembersihan data dan transformasi data.
3. Data Valid Pada tahapan ini diperoleh data valid yang sudah siap diolah dan dianalisa menggunakan algoritma FP-Growth .
4. Algoritma FP-Growth
Pada tahapan ini data valid yang dihasilkan akan dianalisa  menggunakan  algoritma  FP-Growth. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari  algoritma  Apriori.  Algoritma  Frequent Pattern  Growth  juga  bisa  diartikan  sebagai  satu alternatif  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data. Berikut tahapan proses Fpgrowth dalam bentuk flowchart.
5. Rule Asosiasi Pada  tahapan  ini  didapatkan  rule  /  keputusan asosiasi yang dihasilkan.
6. Evaluasi Pada tahapan ini didapatkan evaluasi dari masing masing rule / keputusan asosiasi yang dihasilkan.

## 3. PEMBAHASAN
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ini  yaitu  proses pengumpulan  data  dan  memadukan  data  yang diperoleh dari database Universitas Wiraraja. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan lulusan tahun 2020 – 2022 dengan 9 atribut. Penjelasan atribut  yang  digunakan  dalam dataset dijabarkan dalam tabel berikut:
Tabel 1. Penjelasan Atribut
No Atribut Keterangan 1 NPM Atribut Pengenal 2 Jenis Kelamin Laki-Laki/Perempuan 3 IPK 2.54 - 4.00 4 Status Lulus Tepat Waktu / Tidak 5 Bekerja Bekerja /Tidak 6 Masa tunggu Waktu Antara Lulus sampai Mendapatkan Pekerjaan 7 Status
Pekerjaan PNS/Swasta/Wirausaha
8 Jenis Pekerjaan  Pekerjaan Setelah Lulus 9 Hubungan Pekerjaan Sesuai Jurusan atau Tidak 10 Gaji Besaran Gaji Pekerjaan Pertama
Tahap  selanjutnya  adalah  preprocessing  yang bertujuan  untuk  mengubah  data  awal  yang  tidak terstruktur  menjadi  data  yang  lebih  terstruktur. Langkah-langkah preprocessing sebagai berikut: 1.  Integrasi Data
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data yang  diperlukan  untuk  dataset  penelitian.  Dalam penelitian  ini  menggunakan data akademik dan data tracer  study  yang  di  integrasikan  dan  menghasilkan data  yang  berjumlah  2542.  Berikut  tampilan  awal dataset dalam penelitian ini.
Gambar 2. Dataset dalam Rapid Miner

## 2.   Pembersihan Data
Tahap  pembersihan  data  / data  cleaning merupakan proses yang harus dilakukan karena data mentah yang diperoleh selalu mengandung beberapa data yang tidak valid atau kotor seperti data kosong, data  duplikat  dan  kesalahan  pengisian  data.  Pada penelitian ini proses data cleaning menghasilkan dari 2542 data menjadi 1473 data bersih.
Gambar 3. Dataset setelah proses pembersihan data
3.  Transformasi Data Agar  bisa  dilakukan  proses mining ,  data  yang bersih  yang  didapatkan  dari  tahap  sebelumnya kemudian  akan  dilakukan transformation .  Tahapan transformation ini  adalah  proses  mengubah  bentuk format  data  yang  sesuai  untuk  pengolahan data mining .  Data  dan  atribut  yang  sudah  ditranformasi, kemudian  diubah  lagi  ke  dalam  bentuk one  hot encoding . Penelitian ini menggunakan bantuan MySql untuk proses transformasi. Hasil transformasi atribut ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 2: Hasil Tranformasi Atribut
Atribut Nilai Awal Tranformasi Jenis Kelamin L L P P IPK 2.54 - 2.99 Cukup 3.00 - 3.49 Bagus 3.50 - 4.00 Istimewa Status Lulus 1 Tepat Waktu 0 Tidak Tepat Waktu Bekerja 1 Bekerja 0 Tidak Bekerja Masa Tunggu 0 bulan sampai 36 bulan 0-5 6-10 11-16 17-24 Lebih dari 24 Tingkat Pekerjaan 1 Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum 2 Nasional/ wiraswasta berbadan hukum 3 Multinasional/ internasional Jenis Pekerjaan 1 Instansi pemerintah 2 BUMN/ BUMD 3 Institusi/ Organisasi Multilateral 4 Organisasi  non-profit/ Lembaga Swadaya Masyarakat 5 Perusahaan swasta 6 Wiraswasta/ perusahaan sendiri 7 Lainnya Hubungan Pekerjaan 1 Sangat Erat 2 Erat 3 Cukup Erat 4 Kurang Erat 5 Tidak Sama Sekali Gaji 0 Sampai 15.000.000 Dibawah Rp 1.000.000 Antara  Rp  1.000.000  - Rp 1.500.000 Antara  Rp  1.500.000  -
Rp 3.000.000 Antara  Rp  3.000.000  - Rp 5.000.000 Diatas Rp 5.000.000
Data  yang  sudah  ditransformasi  dijelaskan  pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Hasil Tranformasi Data
Setelah  preprocessing  selesai  tahap  selanjutnya adalah memasukkan data valid yang didapat kedalam model  analisa  yang  dibangun.  Penelitian  ini menggunakan  bantuan  software  Rapid  Mine, sedangkan  untuk  proses  analisa  menggunakan algoritma  FP-Growth.  Berikut tampilan  model  yang dibangun dalam Rapid Miner.
Gambar 5 . Model Analisa dalam Rapid Miner
Pada Gambar 5 menunjukkan peneliti menggunakan  beberapa  operator  yang  saling dihubungkan  dalam  membangun  model.  Beberapa operator yang digunakan  yaitu  import data, Replace Missing  Value,  FP-Growth  dan  Create  Association Rules.
Pada  operator  FP-Growth  ditetapkan  nilai minimum  support  yang  akan  digunakan  dalam pemodelan  ini.  Pada  model  yang  dibangun,  peneliti menerapkan  nilai  minimum  support  sebesar  75  kali frekuensi  atau  23%.  Dalam  Rapid  Miner  nilai minimum  support  dapat  diatur  pada  parameter  Set FP-Growth penerapannya dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Penerapan minimum support pada parameter Set FP-Growth
Pada operator Create Association Rules ditetapkan  nilai  minimum  confidence  yang  akan digunakan  dalam  pemodelan  ini.  Pada  model  yang dibangun,  peneliti  menerapkan  nilai  minimum support  sebesar  0.75  atau  75%.  Dalam  rapid  miner nilai  minimum  support  dapat  diatur  pada  parameter Create Association Rules penerapannya dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Penerapan minimum confidence pada parameter Create Association Rules
Setelah  semua  operator  digabungkan  menjadi sebuah  model  dan  nilai  minimum  sudah  ditetapkan pada  parameter  masing-masing  operator  selanjutnya dilakukan proses pengujian.
Pengujian yang dilakukan dari model yang dibagun menghasilkan 2 hal, sebagai berikut:
1. Itemset
Hasil  pengujian  menghasilkan  beberapa itemset yang  melebihi  nilai minimum  support yang  telah  di tetapkan  yaitu  75  %.  Beberapa itemset yang dihasilkan yaitu:
Tabel 3. itemset hasil pengujian Itemset Support Pada k-1 {Bekerja} 100 % {0-5} 98.5 % {Tepat Waktu } 89.2% {Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum } 80.7 % Pada k-2 {Bekerja, 0-5} 98.5 % {Bekerja, Tepat Waktu} 89.2 % {Bekerja, Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum } 80.7 % {0-5, Tepat Waktu } 87.7 % {0-5, Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum } 79.6 % Pada k-3 {Bekerja,0-5, Tepat Waktu } 87.7 % {Bekerja,0-5, Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum } 79.6 %
Itemset yang  dihasilkan  dijelaskan  pada  Gambar berikut:
Gambar 8. Hasil itemset
2. Association Rules
Dari  hasil itemset yang  memiliki  nilai support minimum menghasilkan  beberapa association  rules yang  melebihi  nilai minimum  confidence yang  telah ditetapkan  yaitu  70%.  Beberapa association  rule s yang dihasilkan yaitu:

## Tabel 4. Association Rules hasil pengujian
Premis Conclusion Lift Support  Confidence Bekerja 0-5 1.0 0.985 0.985 0-5 Bekerja 1.0 0.985 1.0 Bekerja Tepat Waktu 1.0 0.89 0.892 Tepat Waktu Bekerja 1.0 0.892 1.0 Bekerja 0-5, Tepat Waktu 1.0 0.877 0.877 0-5 Tepat Waktu 0.998 0.877 0.890 0-5 Bekerja, Tepat Waktu 0.998 0.877 0.890 Bekerja, 0-5 Tepat Waktu 0.998 0.877 0.890 Tepat Waktu 0-5 0.998 0.877 0.983 Tepat Waktu Bekerja, 0-5 0.998 0.877 0.983 Bekerja, Tepat Waktu 0-5 0.998 0.877 0.983 0-5, Tepat Waktu Bekerja 1.0 0.877 1.0 Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum Bekerja 1.0 0.806 1.0 Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum 0-5 1.00 0.796 0.987 Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum Bekerja, 0-5 1.00 0.796 0.987 Bekerja, Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum 0-5 1.00 0.796 0.987 0-5, Lokal/ wilayah/ wiraswasta tidak berbadan hukum Bekerja 1.0 0.796 1.0
Association  rules yang  dihasilkan  dijelaskan pada Gambar berikut:
Gambar 9. Hasil Association Rules
Hasil penerapan Algoritma FP-Growth dengan  minimum  support  75%  dan  minimum confidence 70% menghasilkan pola sebanyak 17 pola atau aturan asosiasi.

## 3 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan bahwa data tracer study dapat dianalisa dengan baik menggunakan metode data mining Association Rules yaitu algoritma FP-Growth. Pengunaan algoritma FP- Growth mampu menghasilkan informasi tersembunyi terkait  data  tracer  study.  Informasi  tersembunyi  ini dapat  membantu  pembuat  kebijakan  mendapatkan wawasan tentang lulusan mereka. Berikut kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini adalah:
1. Menggunakan  algoritma  FP-Growth  dengan minimum support 75% dan minimum confidence  70%  menghasilkan  pola  sebanyak 17 pola atau aturan asosiasi.
2. Pola  atau  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan merupakan  informasi  tersembunyi  dari  data tracer  study  yang  digunakan.  Salah  satu informasi penting dari pola atau aturan asosiasi yang  dihasilkan  adalah  jika  mahsiswa  lulus tepat  waktu  maka  akan  bekerja  dengan  masa tunggu  0-5  bulan.  Pola  atau  aturan  asosiasi  ini mendapatkan  nilai  support  sebesar  87.7%  dan nilai confidence sebesar 89%.

## PUSTAKA
Achmad,  F.,  Nurdiawan,  O.,  &  Arie  Wijaya,  Y.
(2023).  Analisa  Pola  Transaksi  Pembelian Konsumen  Pada  Toko  Ritel  Kesehatan Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth.  JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),  7(1), 168–175.
Almira,  A.,  Suendri,  &  Ali  Ikhwan,    dan.  (2021). Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth  pada  Analisis  Pola Pencurian  Daya  Listrik.  Jurnal  Informatika Universitas Pamulang, 6(2), 442–448.
Andika,  S.,  Nazir,  A.,  Wulandari,  F.,  Affandes,  M., Candra, R. M., & Akhyar, A. (2022). Penerapan Data Mining Pada Hasil Tracer Study  Alumni Untuk  Menemukan  Pola  Asosiasi  Dengan
Algoritma Fp-Growth. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 5(3), 464–473.
Febrivani,  E.,  &  Winanjaya,  R.  (2021).  Penerapan Data  Mining  Asosiasi  Pada  Persediaan  Obat. Jurnal Ilmu Komputer Dan …, 3(3), 354–365. Hafizh, M., Novita, T., Guswandi, D., Syahputra, H., &  Mayola,  L.  (2023).  Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth Untuk  Menganalisa  Transaksi  Penjualan Ekspor  Online.  Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Informasi Bisnis, 5(3), 242–249. Iddrus,  I.,  &  Wulan  Sari,  D.  (2023).  PENERAPAN
DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA  DECISION  TREE  C4.  5 UNTUK MEMPREDIKSI MAHASISWA DROP OUT DI UNIVERSITAS WIRARAJA.
1(Juni), 1–7.
Mukhtar,  &  Asmasari,  N.  (2021).  Perancangan  dan Implementasi  Sistem  Informasi  Tracer  Study Amik  Mahaputra  Riau  Berbasi  Web.  Jurnal Intra Tech, 5(2), 2.
Musdalifah,  I.,  &  Jananto,  A.  (2022).  Analisis
Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan  FP- Growth  Dalam  Pembentukan  Pola  Asosiasi Keranjang Belanja Pelanggan. Progresif: Jurnal
Ilmiah Komputer, 18(2), 175. Ndruru,  N.,  Syahra,  Y.,  &  Elfitriani,  E.  (2022).
Penerapan Metode Fp-Growth Untuk
Penjualan  Produk  Seni  Ukir  Pada  Buulolo
Galery.  J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknologi
Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 5(1). Nurrohmat, I., Nurdiawan, O., & Bahtiar, A. (2022). Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Untuk Menunjang Keputusan Persedian Barang Di Cv Indotech  Jaya  Sentosa  Kota  Cirebon.  Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen, 10(2), 200– 205. Pangestu, F., & Andri, A. (2020). Implementasi Data
Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Penyebab Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Wilayah  Kota Palembang  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth.  Journal  of  Software  Engineering Ampera, 1(2), 97–109.
Prasetyo, A., & Ridwan, T. (2023). Analisis Sentimen
Terhadap  Pemberhentian  Tv  Analog  Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes.
Jurnal Teknika, 15(2), 67–74.
Salsabila,  N.,  Sulistiyowati,  N.,  &  Padilah,  T.  N.
(2022).  Pencarian  Pola  Pemakaian  Obat Menggunakan  Algoritma  FP-Growth.  Journal of  Applied  Informatics  and  Computing,  6(2), 120–128.
Silitonga,  D.  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2022). Implementasi Market Basket Analysis
Menggunakan  Assocation  Rule  Menerapkan Algoritma  FP-Growth.  Journal  of  Information System Research (JOSH), 3(2), 101–109.
Umar, E., Manongga, D., & Iriani, A. (2022). Market Basket  Analysis  Menggunakan  Association
Rule  dan  Algoritma  Apriori  Pada  Produk Penjualan  Mitra  Swalayan  Salatiga.  Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(3), 1367. Wibowo, A. R., & Jananto, A. (2020). Implementasi Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP- Growth  Pada  Perusahaan  Ritel.  Inspiration: Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi, 10(2), 200.