## ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK PADA TOKO ONLINE DAUN INDAH MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE DAN ALGORITMA FP-GROWTH DI PLATFORM E-COMMERCE SHOPEE
Aditiya Ramanto, Ade Irma Purnama Sari, Irfan Ali Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat , Indonesia adityaramanto02@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  era  digital,  toko  online  menjadi  salah  satu  pilihan  bagi  konsumen  untuk  berbelanja  produk  dengan mudah. Toko Daun Indah adalah salah satu toko online yang menjual berbagai macam produk kecantikan. Namun, Toko Online Daun Indah belum memanfaatkan data transaksi yang tersimpan di Shopee. Akibatnya, Toko Daun Indah  belum  memiliki  informasi  mengenai  produk  apa  yang  sering  dibeli  bersama,  produk  apa  yang  paling diminati. Oleh karena itu, penelitian bertujuan menganalisis pola pembelian produk menggunakan metode data mining,  yaitu  association  rule  dan  algoritma  FP-Growth.  Association  rule  merupakan  metode  yang  dapat menemukan hubungan antara item-item sering dibeli  bersama oleh konsumen dan Algoritma FP-Growth dapat mengekstrak  frequent  itemset  dari  data transaksi  dengan  efisien  dan  cepat.  Hasil  penelitian  ini  adalah  Implora Liptint & Cheek, Mascara Evany Esenses / Evany Esenses Mascara Original -8ml, Dan Implora Urban Lip Cream Matte Dengan Nilai  Confidence:  0.667. Fres & Natural Parfum Semprot  -100ml Dan  Fresh  & Natural Hijab  - 100ml Dengan Nilai Confidence:  0.857. 1 Renteng 12pcs 9ml Garnier Sakura  White Hyaluron Glow Foam, 1 Renteng Isi 12pcs 7ml Garnier Bright Complete Vitamin C Serum Cream Uv Dengan Nilai Confidence: 1.000. Sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang  berguna  bagi  Toko  Online  Daun  Indah  untuk  menentukan rekomendasi produk yang sesuai kebutuhan konsumen.
Kata kunci : Association Rule, FP-Growth, Toko Daun Indah, RapidMiner, Preprocessing

## 1. PENDAHULUAN
Shopee salah satu platform E-Commerce terkenal di  indonesia.  Banyak  toko  online  di  platform  ini menjual berbagai produk, termasuk Toko Daun Indah, yang  telah  beroperasi  di  Shopee  selama  beberapa tahun  dan  memiliki  banyak  pelanggan  setia  [1]. Penelitian  ini  melakukan  tentang  pola  pembelian produk  Shopee  di  toko  mereka  untuk  memahami preferensi  pelanggan  dan  meningkatkan  efisiensi operasional.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan  association  rule  pada  produk  Shopee Toko Daun Indah dengan menggunakan algoritma FP- Growth [2]. Dengan menggunakan teknik data mining yang  dikenal  sebagai  " Rule  Of  Association", pelanggan  dapat  menemukan  pola  pembelian  produk dan hubungan antara produk yang  mereka  beli.  Toko Daun Indah dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang preferensi pelanggan dengan menerapkan teknik ini. Algoritma FP-Growth dipilih karena dapat menghasilkan  pola  asosiasi  pada  jumlah  data  yang besar dengan cepat dan efisien [3]. Penelitian ini akan memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang pola pembelian  produk  dan  hubungan  yang  ada  antara produk  yang  dibeli  pelanggan  melalui  penelitian  ini. Dengan  memahami  pola  pembelian  produk,  Toko Daun  Indah  akan  memiliki  kemampuan  untuk mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  baik dan  memperbaiki  proses  pengambilan  keputusan berbasis data [4].
Selain  itu,  penelitian  ini  akan  membantu  Toko Daun Indah meningkatkan efisiensi operasinya karena akan  membantu  mereka  memahami  pola  pembelian
produk. Dengan memahami pola ini, Toko Daun Indah dapat  memperkirakan  permintaan  produk  dan mengatur  stok  produk  mereka  dengan  lebih  efisien, yang  pada  gilirannya  akan  membantu  Toko  Daun Indah mengurangi biaya operasional dan meningkatkan keuntungan  [5]. Penelitian terkait pola pembelian  produk  di  platform  E-Commerce  Shopee dapat berguna bagi peneliti lain yang ingin melakukan penelitian serupa [6].
Data penjualan produk selama satu bulan terakhir dikumpulkan dari platform  E-Commerce  Shopee  dan diproses  menggunakan RapidMiner dalam  penelitian ini. Data kemudian dipreprocessing untuk membersihkan dan mengubah format jika perlu. Data yang dianalisis digunakan algoritma FP-Growth untuk mengembangkan  pola  pembelian  produk  Shopee  di Toko  Daun  Indah  [7].  Kesimpulannya,  penelitian  ini akan  membantu  Toko  Daun  Indah  memahami  pola pembelian  produk  dan  hubungan  yang  ada  antara produk yang dibeli pelanggan [8]. Dengan memahami pola  pembelian  produk,  Toko  Daun  Indah  dapat meningkatkan efisiensi operasi, meningkatkan kualitas produk mereka, dan membuat strategi pemasaran yang lebih  baik.  Selain  itu,  penelitian  ini  akan  bermanfaat bagi  peneliti  lain,  masyarakat  umum,  platform  E- Commerce  Shopee,  dan  industri  E-Commerce  secara keseluruhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  yang  menggali informasi  yang tersembunyi dalam data transaksi. Ini
digunakan untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi  dalam  data  dan  menghasilkan  informasi yang  membantu  pengambilan  keputusan.  Ini  juga dapat meningkatkan kualitas produk, strategi pemasaran, dan efisiensi operasional [9].

## 2.2. Association Rule
Metode data mining  yang dikenal  sebagai "pola asosiasi"  dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola pembelian  produk  pelanggan  dan  hubungan  antara produk  yang  mereka  beli.  Metode  ini  menggali informasi  tersembunyi  dari  data  transaksi  dan menghasilkan  pola  asosiasi  antar  produk,  yang  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran dan  pengambilan  keputusan  berbasis  data  [10]. Association  rule  dapat  membantu  toko  online meningkatkan  efisiensi  pemasaran  dan  pengambilan keputusan  berbasis  data  dengan  mengetahui  pola asosiasi  antar  produk.  Misalnya,  toko  online  dapat menawarkan  diskon  atau  paket  produk  yang  sering dibeli bersamaan untuk meningkatkan penjualan [11].

## 2.3. FP-Growth
Algoritma FP-Growth digunakan untuk menghasilkan  pola  asosiasi  dengan  cepat  dan  efisien pada data yang besar dengan membuat pohon FP-Tree, di  mana  setiap  simpul  menunjukkan  satu  item  atau kumpulan  item  yang  sering  dibeli  bersamaan. Algoritma FP-Growth bekerja dalam dua tahap utama [12]. Pertama, data transaksi diolah untuk membentuk pohon  FP-Tree;  tahap  kedua  adalah  pencarian  pola asosiasi.  Pohon  FP-Tree  yang  telah  dibentuk merupakan  hasil  dari  tahap  pertama.  Aplikasi  data mining yang membutuhkan analisis pola asosiasi pada data  yang  besar  sering  menggunakan  algoritma  FP- Growth  karena  kemampuannya  untuk  menghasilkan pola  asosiasi  dengan  cepat  dan  efisien  serta keakuratannya yang tinggi [13].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  open- source yang digunakan untuk melakukan analisis data. Perangkat  lunak  ini  memiliki  berbagai  algoritma pemrosesan  data  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Selain itu, perangkat lunak ini dapat digunakan untuk mengolah data yang besar dan kompleks. RapidMiner menawarkan berbagai fitur dan algoritma data mining, termasuk clustering, klasifikasi,  regresi,  dan  asosiasi.  Selain  itu,  fitur visualisasi  data  membuat  hasil  analisis  data  lebih mudah  dipahami  oleh  pengguna.  Salah  satu keuntungan RapidMiner merupakan antarmuka penggunanya  yang  mudah  digunakan  dan  dapat diakses  oleh  pengguna  dengan  berbagai  tingkat keahlian,  serta  kemampuannya  untuk  mengolah  data yang  besar  dan  kompleks  dengan  cepat  dan  efisien. RapidMiner dapat  digunakan  dalam  banyak  aplikasi, termasuk analisis pasar, analisis keuangan, dan analisis kesehatan. Dengan menggunakannya, pengguna dapat
menghasilkan  informasi  yang  membantu  mereka membuat pilihan yang lebih baik [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian eksperimen dengan pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif digunakan untuk mengolah dan menganalisis  data  secara  sistematis  dan  objektif, sehingga diperoleh kesimpulan yang akurat dan dapat dipercaya.  Data  yang  diperoleh  kemudian  dianalisis dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth  untuk menghasil pola pembelian produk Shopee pada Toko Daun Indah. Metode ini memungkinkan peneliti untuk mengatur  variabel-variabel  tertentu  dan  mengamati hasilnya  secara  objektif.  menunjukkan  langkah- langkah metode penelitian yang digunakan.
Adapun  tahap  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 3.1. Analisa Data
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  data data  mining  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD). Tujuan dari proses ini adalah untuk menggali data tersembunyi dari  basis  informasi  yang sangat  besar  dan  menemukan  hubungan  baru  antara variabel-variabel  [15],  Penelitian  ini  juga  bertujuan untuk mengoptimalkan nilai support, confidence, dan lift dalam  menghasilkan aturan asosiasi  yang relevan dan  berguna.  Proses  KDD  mencakup,  Sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Knowledge Discovery in Database Sumber Referensi [1]
1. Pemilihan Tahap ini melibatkan pemilihan data yang relevan dan sesuai dengan tujuan analisis. Data yang tidak relevan  atau  tidak  diperlukan  dapat  dihilangkan untuk fokus pada informasi penting.
2. Preprocessing Sebelum analisis, data penjualan Shopee dari daun indah harus dibersihkan dan disiapkan. Beberapa teknik  preprocessing  yang  dapat  digunakan termasuk  normalisasi  data,  penghapusan  outlier, penghapusan data yang hilang atau tidak lengkap, dan  penghapusan  atribut  yang  tidak  relevan. Sebelum data diproses lebih lanjut, preprocessing
ini  akan  membantu  memastikan  kualitas  dan kebersihannya.
3. Transformasi Pada tahap ini, data diubah ke dalam format yang sesuai  dengan  kebutuhan  analisis.  Misalnya, variabel  kategorikal  diubah  menjadi  representasi numerik atau bentuk numerik yang sesuai dengan aturan  pertumbuhan  FP-Growth  dan  aturan Asosiasi.
4. Data Mining Metode  FP-Growth  dan  Association  Rule digunakan  untuk  menemukan  pola  penjualan produk  dengan  mengekstrak  kumpulan  item  dari data transaksi penjualan.
5. Evaluasi
Pada tahap terakhir, hasil proses pengolahan data akan  dinilai.  Pertimbangkan  dilakukan  dengan menemukan nilai minimum dukungan, keyakinan minimum, dan lift yang paling banyak menghasilkan  pola  asosiasi  dan  menjelaskan aturan asosiasi yang terbentuk.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Pada titik ini, analisis data khusus dilakukan pada penjualan  produk  kecantikan,  perawatan  tubuh,  dan salon  di  Toko  Daun  Indah.  Tujuan  dari  analisis  ini adalah untuk mengidentifikasi pola penjualan produk yang  relevan  dalam  suatu  transaksi.  Pekerjaan  awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menyiapkan  data  yang  akan  diolah.  Data  yang  akan diolah  terdiri  dari  1265  penjualan  dalam  satu  bulan dari  toko  E-Commerce  Shopee  sweet  clover.  Untuk tujuan analisis data, data penjualan dieksport ke dalam database  microsoft  excel  karena  microsoft  excel bersifat spreadsheet dan sangat mendukung  beberapa aplikasi data mining. Aplikasi (Software) data mining adalah  proses  menambang  data  untuk  mendap  data. Data  penjualan  produk  kecantikan,  perawatan  tubuh, dan  salon,  khususnya,  dataset  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Dataset Penjualan Toko Daun Indah

## 4.2. Data Selection
Pada  tahapan  ini,  data  yang  diperoleh  dari transaksi penjualan Toko Daun Indah tidak dilakukan proses  tahapan  data  selection  karena  penelitian  ini hanya berfokus pada attribut data nama produk. Hal ini dilakukan  untuk  menjaga  kelengkapan  data  yang dianalisis agar tidak ada informasi yang hilang. Hasil dari tahapan selection ini terdapat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tahapan Data Selection

## 4.3. Data Preprocessing
Pada  tahapan  ini,  dataset  penjualan  Toko  Daun Indah  tidak  memerlukan  tahap  preprocessing  atau pembersihan  data  penjualan  terlebih  dahulu.  Hal  ini dikarenakan  dataset  tersebut  telah  lengkap  dan  tidak terdapat data yang hilang, sebagaimana terlampir pada Gambar 5.
Gambar 5. Data Preprocessing Toko Daun Indah
4.4. Data Mining
Pada tahapan ini, data akan diproses menggunakan  operator  FP-Growth  dan  create association rule di RapidMiner . Nilai-nilai yang akan disesuaikan  pada  tahap  ini  meliputi  nilai  minimum support  pada  operator  FP-Growth,  nilai  minimum confidence,  dan  nilai  minimum  lift  pada  operator create association rule. Penyesuaian nilai-nilai tersebut bertujuan  untuk  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang berkualitas  dari  data  transaksi  penjualan  Toko  Daun Indah.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan operator FP-Growth yang sebagaimana pada Tabel 1, Operator  ini  merupakan  algoritma  yang  digunakan untuk menemukan pola-pola dalam data transaksional.
Tabel 1. Operator Parameter FP-Growth No. Parameter Isi 1. input format items in dummy coded columns Setiap item dalam kumpulan semua item memiliki kolomnya sendiri, dan nama item adalah nama kolomnya. Untuk setiap transaksi, nilai binominal (True/False) menunjukkan apakah item tersebut dapat ditemukan di dalam keranjang 2. min requirement Support Minimum support adalah parameter yang digunakan dalam menentukan pola dalam data mining untuk menemukan pola-pola yang sering muncul Support (nilai penunjang) 3. Min support 0.01 4. Min Item Per Itemset 1 5. Max Item Per Itemset 3 6. Max Numer Per Itemset 1000000

## 4.5. Evaluation
Pada  tahap  akhir,  hasil  dari  proses  data  mining dianalisis. Analisis dilakukan untuk menentukan nilai minimum  support,  nilai  minimum  confidence,  dan nilai  minimum  lift  yang  menghasilkan  pola  asosiasi yang  paling  sering  muncul.  Analisis  juga  dilakukan untuk memberikan penjelasan terhadap aturan asosiasi yang terbentuk. Data yang digunakan sebanyak 1.265 baris  transaksi  penjualan,  setelah  melewati  proses transformasi  data  dengan  230  produk.  Pada  proses
asosiasi, nilai support, confidence, dan lift digunakan dengan kombinasi  nilai  support = 0,01, confidence = 0,2,  dan  lift  =  0,8.  Hasilnya,  diperoleh  24  aturan asosiasi.  Aturan-aturan  tersebut  digunakan  untuk memahami  kombinasi  produk  apa  saja  yang  menarik dari dataset yang digunakan pada penelitian ini. Hasil yang  diperoleh  dari  aturan-aturan  tersebut  terdapat pada Tabel 2  hasil analisis association rule pada data penjualan Toko Daun Indah indah sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil Aturan Asosiasi
Nama Produk Nilai Confidence [IMPLORA Liptint & Cheek] --> [Miranda Hair Color Cream -30ml Semir Pewarna Rambut Hair Color] (confidence : 0.200) [IMPLORA Liptint & Cheek] --> [Implora Urban Lip cream Matte] (confidence : 0.200) [Minyak Kayu Putih Caplang -30ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu Putih Caplang -60ml Cap Lang] (confidence : 0.222) [AZZURA Long Lasting Lipstick / Lipstik Tahan Lama] --> [AZZURA Fresh Look Compact Powder Bedak Padat SPF 21 PA +++] (confidence : 0.235) [Fresh & Natural Hijab -100ml] --> [Fres & Natural parfum semprot -100ml] (confidence : 0.240) [Implora Urban Lip cream Matte] --> [IMPLORA Liptint & Cheek] (confidence : 0.243) [Bubble Wrap + Packing] --> [Miranda Hair Color Cream -30ml Semir Pewarna Rambut Hair Color] (confidence : 0.300) [Minyak Kayu putih caplang -15ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu Putih Caplang -60ml Cap Lang] (confidence : 0.308) [Implora Lip Velvet | Lipstick Valvet] --> [AZZURA Fresh Look Compact Powder Bedak Padat SPF 21 PA +++] (confidence : 0.308) [Minyak Kayu Putih Caplang -30ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu putih caplang -15ml Cap Lang] (confidence : 0.311) [(1 Renteng) 12pcs 7ml GARNIER Sakura White Hyaluron Serum Cream UV] --> [(1 Renteng) isi 12pcs 7ml GARNIER Bright Complete Vitamin C Serum Cream UV] (confidence : 0.324) [(1 Renteng) isi 12pcs 7ml GARNIER Bright Complete Vitamin C Serum Cream UV] --> [(1 Renteng) 12pcs 7ml GARNIER Sakura White Hyaluron Serum Cream UV] (confidence : 0.324) [Herocyn Bedak Untuk Kulit -50gr & -85gr -150gr] --> [Miranda Hair Color Cream -30ml Semir Pewarna Rambut Hair Color] (confidence : 0.353) [Minyak Kayu Putih Caplang -30ml Cap Lang, Minyak Kayu putih caplang -15ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu Putih Caplang -60ml Cap Lang] (confidence : 0.357) [AZZURA Long Lasting Lipstick / Lipstik Tahan Lama] --> [AZZURA All Day Matte Finishing Two Way Cake Bedak SPF 21 PA+++] (confidence : 0.412) [IMPLORA Liptint & Cheek, Implora Urban Lip cream Matte] --> [Mascara Evany Esenses / Evany Esenses Mascara Original -8ml] (confidence : 0.444)
Nama Produk Nilai Confidence [Shinzu'i Skin Lightening Body Lotion -100ml] --> [Shinzui Body Scrub Lulur Mandi -200gr Free Sabun batang (Random)] (confidence : 0.500) [Minyak Kayu Putih Caplang -60ml Cap Lang, Minyak Kayu Putih Caplang -30ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu putih caplang -15ml Cap Lang] (confidence : 0.500) [Minyak Kayu putih caplang -15ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu Putih Caplang -30ml Cap Lang] (confidence : 0.538) [Mascara Evany Esenses / Evany Esenses Mascara Original -8ml, Implora Urban Lip cream Matte] --> [IMPLORA Liptint & Cheek] (confidence : 0.571) [Minyak Kayu Putih Caplang -60ml Cap Lang, Minyak Kayu putih caplang -15ml Cap Lang] --> [Minyak Kayu Putih Caplang -30ml Cap Lang] (confidence : 0.625) [IMPLORA Liptint & Cheek, Mascara Evany Esenses / Evany Esenses Mascara Original -8ml] --> [Implora Urban Lip cream Matte] (confidence : 0.667) [Fres & Natural parfum semprot -100ml] --> [Fresh & Natural Hijab -100ml] (confidence : 0.857) [(1 Renteng) 12pcs 9ml GARNIER SAKURA WHITE HYALURON GLOW FOAM] --> [(1 Renteng) isi 12pcs 7ml GARNIER Bright Complete Vitamin C Serum Cream UV] (confidence : 1.000)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menghasilkan  24  aturan  asosiasi dengan  nilai  Support  =  0,01,  Confidence  =  0,2,  dan Lift  =  0,8.  Studi  ini  mencapai  beberapa  kesimpulan, salah  satunya  adalah  bahwa  algoritma  FP-Growth dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  dan  membuat pola  informasi  baru  yang  menunjukkan  pola perkembangan. Sehingga, menghasilkan rekomendasi produk  yang  sesuai  kebutuhan  konsumen  seperti produk  Implora  Liptint  &  Cheek,  Mascara  Evany Esenses / Evany Esenses Mascara Original  -8ml, dan Implora  Urban  Lip  Cream  Matte  dengan  nilai Confidence: 0,667. Fres & Natural Parfum Semprot  - 100ml dan Fresh & Natural Hijab -100ml dengan nilai Confidence:  0,857.  1  Renteng  12pcs  9ml  Garnier Sakura  White  Hyaluron  Glow  Foam,  1  Renteng  Isi 12pcs 7ml Garnier Bright Complete Vitamin C Serum Cream UV dengan nilai Confidence: 1,000.
Informasi ini akan memberikan dasar yang lebih baik  untuk  menemukan  pola  informasi  yang  dapat digunakan dalam pengembangan rekomendasi produk. Data variabel yang digunakan untuk mencari set item sering  yang  saling  berhubungan  untuk  menemukan data  variabel  yang  akan  digunakan  sebagai  ide  atau usulan  untuk  menganalisis  pola  pengembangan mempengaruhi presentase dalam menentukan minimum  dukungan  dan  minimum  keyakinan.  Studi ini  menghasilkan  beberapa  saran  yang  dapat digunakan oleh Toko Daun Indah untuk mengembangkan strategi penjualan yang lebih efektif. Meningkatkan  penjualan  barang  yang  memiliki korelasi  kuat  dengan  barang  lain  yang  biasa  dibeli konsumen  ini  dapat  dicapai  dengan  menampilkan produk-produk  tersebut  dalam  satu  kategori  atau dengan  memberikan  diskon  khusus  untuk  membeli keduanya  sekaligus.  Ini  terutama  berlaku  untuk kategori  produk  yang  sangat  terkait  dengan  produk lain  yang  sering  dibeli  konsumen.  Ini  dapat meningkatkan  peluang  penjualan  dan  memperluas pangsa pasar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Achmad,  O.  Nurdiawan,  and  Y.  A.  Wijaya, “ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN
KONSUMEN PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH,”  2023.  [Online]. Available: www.researchgate.net
[2]  D. Agushinta R. and M. M. Putri,
“ASSOCIATION  RULE  ANALYSIS  OF  FP-
GROWTH ALGORITHM
ON DRUG PURCHASE  PATTERNS,” Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 27, no. 3, pp. 196– 212, 2022, doi: 10.35760/tr.2022.v27i3.4626.
[3]  K.  O.  S.  and  N.  M.  A.  E.  D.  W.  Kadek Darmaastawan,  “Market  Basket  Analysis  using FP-Growth Association Rule on Textile Industry,” International  Journal  of  Engineering and Emerging Technology , vol. 5, 2020.
[4]  G. Hotmida, L. Lumban Gaol, and W. Yustanti, “Penerapan  Metode  Association  Rule  dengan Algoritma  FP-Growth  dan  Prediksi  dengan Artificial  Neural  Network  untuk  Persediaan Sparepart,” JEISBI , vol. 03, p. 2022, 2022.
[5]  J.  Khatulistiwa  Informatika,  V.  Xx,  and  N.  X. Bulan 20xx, “ANALISA METODE
ASSOCIATION  RULE  MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH TERHADAP DATA PENJUALAN (STUDY KASUS TOKO BERKAH)”, [Online].
Available:
www.nusamandiri.ac.id
[6]  T.  S.  W.  Delila  Melati,  “ASSOCIAION  RULE DALAM  MENENTUKAN  CROSS-SELLING PRODUK  MENGGUNAKAN  ALGORITMA FP-GROWTH,” Jurnal  Vokasional  Teknik Elektronika  dan  Informatika ,  vol.  7,  2019, [Online].
Available:
http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/in dex
[7]  E.  Munanda  and  S.  Monalisa,  “PENERAPAN ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK PENENTUAN  TATALETAK  BARANG  1,”
Jurnal  Ilmiah  Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[8]  R. D. Widyarini, A. Suharso, A. Solehudin, J. H. S.  Ronggowaluyo,  and  T.  T.  Karawang, “ASSOCIATION RULE PENGOLAHAN
DATA TRANSAKSI TOKO BUNGA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI DAN  FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN PROMOSI  PAKET  BUNGA  (STUDI  KASUS: FILLEA FLORIST),” 2023.
[9]  E.  Sastra  Ompusunggu,  “IMPLEMENTASI METODE ASSOCIATION RULE DAN ALGORITMA FP-GROWTH
DALAM
MENENTUKAN PENJUALAN HANDPHONE
DAN LAPTOP PADA INTIKOM,” 2022.
[10]  V.  Rahayu,  B.  Soedijo,  and  U.  Amikom Yogyakarta, “Analisis Algoritma Apriori dan FP- Growth Dalam  Menemukan Pola Frequent Item Data Association Rule Pada Supermarket.”
[11]  F. B. Ramadhanti, D. Retno, S. Saputro, and P. Widyaningsih,  “PENERAPAN  ASSOCIATION
RULE MINING-FREQUENT ITEMSET DENGAN
ALGORITME
FREQUENT
PATTERN  GROWTH  (FP-GROWTH)  PADA DATASET KELULUSAN MAHASISWA S1”.
[12]  F.  E.  N.  Saputro  and  F.  S.  Nugraha,  “Prediksi Penjualan Kopi
Berdasarkan Cuaca
Menggunakan  Association  Rule  dan  Algoritma
FP Growth,” Jurnal Ilmiah Media Sisfo , vol. 17,
no. 1, pp. 1–8, Apr. 2023, doi: 10.33998/mediasisfo.2023.17.1.724.
[13]  “Analisis Pola Jadwal Anak Autis Menggunakan Metode Association Rule Mining FP-Growth”.
[14]  E.  Antonius  Wahyu  Sudrajat,  “PENERAPAN METODE  ASSOCIATION  RULE  MINING DALAM PENGEMBANGAN
UMKM DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH,” 2021. [Online]. Available:
https://akprind.ac.id/seminar-nasional-aplikasi- sains-teknologi-2021/
[15]  A.  Tamara,  V.  Wijaya,  and  D.  Kurniawan, “PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION RULE  DALAM  MENGANALISA  DATA PENJUALAN SPARE PART MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH,” Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) , vol. 5, no. 2, 2011.