Author : Lucky Lhaura Van FC 1 , Keumala Anggraini 2 , Vebby 3 , Silvi Miftahul Jannah 4

## ALGORITMA FP-GROWTH DALAM MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU PERPUSTAKAAN
Lucky Lhaura Van FC 1 , Keumala Anggraini 2, Vebby 3 Silvi Miftahul Jannah 4
1, 2 Teknik Informatika,Ilmu Komputer,Universitas Lancang Kuning
3 Bisnis Digital,Ilmu Komputer,Universitas Lancang Kuning
4 Teknik Informatika,Ilmu Komputer,Universitas Lancang Kuning
1 lucky@unilak.ac.id* , 2 keumala@unilak.ac.id , 3 vebby@unilak.ac.id, 4 silvimj@unilak.ac.id

## Abstract
In the world of education, the library is a place for learning media which has a collection of books as library material that can be used as learning references. Inside the library there is a lot of information that can be used as a reference point in adding insight, such as books on philosophy, health, technology, applied science and many more books that are needed by readers. One of the libraries in Pekanbaru is the Regional Library or now named Soeman Hs Library. This library is one of the libraries that holds national archives with provincial library status. In the process of processing book loan transaction data at the Soeman Hs Library, it already uses an information system, but the book transaction data in the database is only an archive without  any  effort  in  utilizing  the  data  to  get  information.  Sometimes  libraries  are  still  difficult  to  determine  strategies  in grouping books with specialization levels. Based on the processing results obtained, the lower the minimum confidence value set, the more rules will be obtained. The confidence value obtained is based on a min confidence of 0.8, which is 0.1 (100%) of the 9 rules used .
Keywords: FP-Growth, association rule, borrowing pattern

## Abstrak
Pada dunia pendidikan, perpustakaan adalah salah satu tempat untuk media pembelajaran yang dimana memiliki koleksi buku sebagai bahan pustaka yang bisa di jadikan referensi pembelajaran. Di dalam perpustakaan terdapat banyak  informasi  yang  bisa  dijadikan  titik  acuan  dalam  menambah  wawasan,  seperti  buku  –  buku  filsafat, kesehatan, teknologi, ilmu terapan dan masih banyak lagi buku yang di butuhkan oleh pembaca.Perpustakaan yang ada di Pekanbaru salah satunya yaitu Perpustakaan Wilayah atau sekarang bernama Perpustakaan Soeman Hs. Perpustakaan ini merupakan salah satu perpustakaan yang menyimpan arsip nasional yang berstatus perpustakaan provinsi.Pada  proses  pengolahan  data  transaksi  peminjaman  buku  di  Perpustakaan  Soeman  Hs  sudah menggunakan sistem informasi, akan tetapi data transaksi buku yang ada di database hanya sebagai arsip tanpa ada  upaya  dalam  manfaatkan  data  untuk  mendapatkan  informasi.  Terkadang  perpustakaan  masih  sulit  dalam menentukan strategi dalam mengelompokan buku dengan tingkat peminatan. Berdasarkan hasil pengolahan yang di dapat, semakin rendah nilai minimal confidence yang ditetapkan maka semakin banyak rule yang akan didapat. Nilai confidence yang didapat berdasarkan min confidence 0.8 yaitu 0.1 (100%) dari 9 rule yang digunakan.
Kata kunci: FP-Growth,asosiasi rule, pola peminjaman
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Perpustakaan  adalah  salah  satu  tempat  untuk  media pembelajaran  terdapat  banyak  informasi  yang  bisa dijadikan  titik  acuan  dalam  menambah  wawasan, seperti  buku  –  buku  filsafat,  kesehatan,  teknologi, ilmu  terapan  dan  masih  banyak  lagi  buku  yang  di butuhkan  oleh  pembaca.  Setiap  daerah  didirikan perpustakaan oleh pemerintah, yang bertujuan untuk memberikan  pelayanan  pada  masyarakat  dalam membaca buku terutama di Kota Pekanbaru Provinsi Riau.  Perpustakaan  yang  ada  di  Pekanbaru  salah satunya  yaitu  Perpustakaan  Wilayah  atau  sekarang bernama Perpustakaan Soeman Hs. Perpustakaan ini merupakan salah satu perpustakaan yang menyimpan arsip nasional yang berstatus perpustakaan provinsi.
Pada  proses  pengolahan  data  transaksi  peminjaman buku  di  Perpustakaan  Soeman  Hs  sudah menggunakan  sistem  informasi,  akan  tetapi  data transaksi  buku  yang  ada  di  database  hanya  sebagai arsip  yang  berisi  atribut  topik  buku  dan  judulnya  , data  ini  tidak  digunakan  untuk  membuat  model persediaan  buku  serta  tidak  ada  upaya  dalam manfaatkan data untuk mendapatkan informasi untuk membuat model pola pembuatan buku  . Terkadang perpustakaan masih sulit dalam menentukan strategi, salah  satunya  yaitu  menghasilkan  analisa  pada  pola peminjaman  untuk  rekomendasi  buku  yang  terkait dengan  data  peminjaman  buku  yang  sudah  ada. Dengan  perkembangan  teknologi  dapat  membantu dalam  pertumbuhan  data,  sehinga  ketersediaan  data yang ada serta kebutuhan informasi yang masih bisa
dimanfaatkan  untuk  dianalisa  dalam  pengambilan keputusan tentang memberi informasi ke pengunjung mana  buku  yang  direkomendasikan,  serta  relasi dalam penataan buku antar rak, dan banyak keputusan yang lain. Pola dalam menentukan topik buku yang akan  ditambah  persediaannya  juga  tergantung  pada hasil  Analisa  yang  dilihat  dari  data  atau  item  set peminjaman  buku tersebut.
Salah  satu  teknologi  yang  digunakan  untuk menemukan  pola  dalam  peminjaman  buku  yaitu menerapkan data mining . Data mining adalah suatu cara untuk  mendapatkan  pola  atau knowledge baru  dari kumpulan data yang ada [12]. Teknik data mining yaitu menggunakan association rule sebagai dasar dari teknik data  mining  yang  lain,  salah  satunya  yaitu  untuk menerapkan  algoritma FP-Growth. Pada  penelitian  ini menggunakan algoritma FP- Growth dalam menemukan pola  peminjaman  buku  berdasarkan  data  yang  sering muncul pada data peminjaman di perpustakaan, dan hasil analisa  tersebut  akan  menjadi  informasi  untuk rekomendasi  buku  di  perpustakaan  tersebut.  [3] Karakteristik algoritma FP-Growth yaitu menggunakan struktur  data  pohon  ( tree) atau  FP-Tree  untuk menentukan item yang sering muncul dan bisa mengolah frequent  itemset  pada  data  peminjaman  tersebut  [14]. FP-Growth ini  merupakan  kembangan  dari  algoritma apriori  yang  mana  penggunaan FP-Growth ini  lebih banyak membantu dalam melakukan penelitian.
Penggunaan  algoritma FP-Growth dalam  pola peminjaman  di  perpustakaan  dapat  menjadi  titik  acuan dalam  pengelolaan  data  buku  yang  sering  dipinjam sebagai rekomendasi bagi pengunjung, baik pada sistem offline  maupun  melalui  OPAC  ( Online  Public  Access Catalog) milik perpustakaan Soeman Hs.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  dari metode  dari  Data  Mining  yaitu  algoritma  FP-Growth, Data  mining merupakan  teknologi  yang  sangat  di butuhkan  dalam  pengolahan  data  di  database  untuk mendapatkan informasi, atau proses untuk mendapatkan pengetahuan yang tidak diketahui selama ini dari suatu banyak data yang ada[2]. Untuk menemukan Pola atau informasi dalam mengklasifikasikan data menggunakan Knowledge  discovery  in  database (KDD)  dimana prosesnya adalah
- Selection Memilih  kumpulan  data  yang  akan  menjadi sample  untuk  di  gunakan  dalam  suatu  berkas yang terpisah
- Pre-Pocessing Menyeleksi  data  yang  digunakan  untuk membuang data yang tidak di perlukan dalam penelitian.  [x]  Model  yang  diperoleh  dari proses  dari  proses  pelatihan  akan  diuji memakai data testing yang diperoleh dari dari tahap ini.
- Transformation
Menggabungkan  data  untuk  melakukan pringkasan pada proses mining
- Data Mining Proses untuk mencari pola dari suatu kumpulan data  yang  selama  ini  tidak  di  ketahui  untuk mendapatkan informasi
- Evaluation Hasil  akhir  dari  informasi  yang  di  temukan pada pola yang dihasilkan proses data mining.
Kemudian untuk Teknik yang digunakan dalam mencari pola  adalah Association  rule. .Contohnya  pada perpustakaan  yaitu  besar  kemungkinan  pengunjung meminjam buku kategori filsafat bersamaan dengan buku kategori  sosial  dan  budaya,  metode  ini  yang  akan membantu  sistem  rekomendasi  dengan  penemuan  pola antar  item  pada  suatu  transaksi.  Aturan  asosiasi  harus memenuhi  syarat  dalam  proses  data  mining  untuk minimum support dan confidence pada data yang ada [7]
2.1 Asosiasi Rule
Association  rule memiliki  2  ukuran  kepercayaan ( interestingness measure) untuk mendapatkan hasil dari pengolahan data yang ada, yaitu [17].
1. Support yaitu nilai yang menunjukan tingakat suatu itemset  pada  semua  transaksi.Misalnya,  dari  semua transaksi  berapa  besar  tingkat  dominasi  dari  suatu item  yang  mana  item  A  dan  B  dibeli  secara bersamaan.
2. Confidence yaitu nilai yang menjadi hubungan dari 2 item secara conditional . Misalnya, kemungkinan item A yang sering muncul jika membeli item B.
Untuk mendapatkan nilai support untuk sebuah item A dapat diperoleh dari rumus berikut [6];
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)

## = Jumlah transaksi yang mengandung itemA Total transaksi
(1)
Sementara  itu,  untuk  mencari  nilai  support  dari  2-item dapat diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = P(A B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B Total transaksi (2)
Setelah  semua  frequent  item  dan  Large  itemset ditemukan,  dapat  dicari  semua Association  Rules yang memenuhi syarat minimum untuk confidence (minconf) dengan menggunakan rumus berikut ini:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = P(B|A) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B mlah transaksi yang mengandung A
(3)

## 2.2 Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth adalah salah satu algoritma yang digunakan  pada  teknik association  rules untuk menentukan himpunan item yang paling sering muncul ( frequent itemset ) dalam sekumpulan data. Karakteristik algoritma  FP-Growth  adalah  struktur  data  yang digunakan adalah dengan FP-Tree. Dengan menggunakan  FP-tree,  algoritma  FP-  Growth  dapat langsung memperoleh frequent itemsets [11].
[4]  Algoritma FP-Growth memiliki  3  tahapan  utama, untuk setiap tahapan ini akan dilakukan berulang-ulang berdasarkan  data  transaksi  yang  diurutkan  berdasarkan frekuensinya,    yaitu:  Tahap  pembangkitan  conditional pattern base , Tahap ini berisi lintasan prefix dan suffix (pola  akhiran)  yang  di  dapat  dari  FP-Tree.Kemudian Tahap  pembangkitan  conditional  FP-Tree , Tahap  ini untuk  support  count  dari  setiap  item  di  jumlahkan, kemudian untuk nilai support count yang lebih besar dan nilai minimum support count akan dibangkitkan melalui conditional  FP-Tree , selanjutnya Tahap  pencarian frequent itemsets,Tahap ini berisi lintasan tunggal yang didapat dari kombinasi frequent item untuk mendapatkan suatu frequent itemset pada FP-Tree.
2.3. Pengolahan Data menggunakan Data Mining
Tahapan  dalam  pengolahan  menemukan  pola  yang pertama  adalah  Data  Selection.  Data  Transaksi Peminjaman ada sekitar 3718, kemudian tahap dilakukan proses  pre- processing untuk  mencapai  tahapan  KDD, yaitu  dengan  proses  pembersihan  data  yang  duplikat untuk  menghasilkan  dataset  yang  akan  di  proses  pada data mining. Selanjutnya dilakukan tahap Transformation, yaitu dengan merubah data peminjaman kedalam  atribut  yang  digunakan,  adapun  atribut  yang digunakan pada pengolahan data mining, yaitu: Tanggal Peminjaman,Atribut  ini  berisi  kapan  peminjaman dilakukan kemudian Kategori Buku ,Atribut ini menjadi klasifikasi  dari  berbagai  informasi  kode    buku  yang diambil.

## Gambar.1 Tahapan KDD
Tabel  1. Data Set Buku Peminjaman Transformasi
Selajutnya  untuk  mempermudah  proses  ke  tahap selanjutnya, dapat diberikan inisial pada masing masing item,  agar  tidak  terlalu  panjang  pada  saat  pengolahan data.

## Tabel.2 Inisial Item
No Item
Inisial 1
Islam I
2
Manajemen Mjn 3 Hukum Hk 4 Fiksi Umum FU
5
Biografi Bgf
…
… …
20
Pariwisata Prwst
21
Filsafat F
22
Anatomi Atm
23
Ilmu Terapan IT 24 Olahraga Olrg
Kemudian untuk mencari pola dari data peminjaman agar mendapatkan  informasi  yang  tidak  diketahui,dimulai dengan menentukan jumalah frequent item set dan nilai support pada table.3 dibawah ini ;
Tabel.3 Jumlah Frequent dan Nilai Support Item
No Tanggal Item Peminjaman 1 03/05/2023 Islam, Manajemen, Hukum, Fiksi Umum, Biografi, Kesenian, Sastra 2 04/05/2023 Akutansi, Komputer, Statistik, Sejarah, Biografi,Teknik, Islam, Manajemen 3 05/05/2023 Psikologi, Sosial, Fiksi Umum, Komputer, Akutansi, Pendidikan, Manajemen 4 06/05/2023 Pendidikan, Jurnalistik, Ekonomi,Bioteknologi, Manajemen, Sejarah, Geografi 5 07/05/2023 Hukum, Islam, Akutansi, Jurnalistik, Pariwisata, Sastra 6 10/05/2023 Filsafat, Pendidikan, Hukum, Sejarah, Anatomi 7 11/05/2023 Islam, Ekonomi, Psikologi, Biografi, Manajemen, Ilmu Terapan 8 12/05/2023 Manajemen, Fiksi Umum, Komputer, Anatomi, Psikologi, Filsafat 9 13/05/2023 Jurnalistik, Pendidikan, Ilmu Terapan, Islam, Hukum, Olahraga, Statistik 10 14/05/2023 Akutansi, Manajemen, Fiksi Umum, Filsafat, Sejarah
Item Frequent Nilai Support I 5 0.5 Mjn 7 0.7
Hkm 4 0.4 FU 4 0.4 Bgf 3 0.3 Ksn 1 0.1 Str 2 0.2 Akt 4 0.4 Kmptr 3 0.3 Sttk 2 0.2 Sjrh 4 0.4 Tkn 1 0.1 Pklg 3 0.3 Pddk 4 0.4 Jrnltk 3 0.3 Eknm 2 0.2 Btkng 1 0.1 Geo 1 0.1 Sos 1 0.1 Prwst 1 0.1 Flst 3 0.3 Atm 2 0.2 IT 2 0.2 Olrg 1 0.1
Kemudian  menghilangkan  item  yang  kurang  dari  min support,  minimal  support  yang  digunakan  yaitu  ≥  0,3. Lalu  mengurutkan  item  berdasarkan  nilai  frekuensi terbesar.

## Tabel.4 urutan item berdasarkan nilai frekuensi terbesar
Item Frequent Nilai Support Mjn 7 0.7 I 5 0.5 Hkm 4 0.4 FU 4 0.4 Akt 4 0.4 Sjrh 4 0.4 Pddk 4 0.4 B gf 3 0.3 Kmptr 3 0.3 Pklg 3 0.3 Jrnltk 3 0.3 Flst 3 0.3 Tabel 5. Item set priority dari tertinggi No Tanggal Item Peminjaman 1 03/05/2021 Mjn, I,  Hkm, FU, Bgf
2 04/05/2021 Mjn, I,  Akt, Sjrh, Bgf, Kmptr 3 05/05/2021 Mjn, FU, Akt, Pddk, Kmptr, Pklg 4 06/05/2021 Mjn, Sjrh, Pddk, Jrnltk 5 07/05/2021 I, Hkm, Akt, Jrnltk
6 10/05/2021 Hkm, Sjrh, Pddk, Flst 7 11/05/2021 Mjn, I, Bgf, Pklg 8 12/05/2021 Mjn, FU, Kmptr, Pklg, Flst 9 13/05/2021 I, Hkm, Pddk, Jrnltk 10 14/05/2021 Mjn, FU, Akt, Sjrh, Flst
Kemudian  pembentukan  FP  Tree  bertujuan  untuk memetakan  data  set  dalam  bentuk  rangkaian  pohon (path) pada FP Tree.
Gambar.2 Pembentukan FP-tree 1
2.3 implementasi rapidminer
Mengubah  data  peminjaman  menjadi  data  tabular,  data tersebut bernilai 1 dan 0 (Y dan N) yang maksudnya jika bernilai 1 (Y) berarti meminjam dan jika bernilai 0 (N) berarti tidak meminjam.

## Gambar.3 Tabulasi data peminjaman buku
Kemudian melakukam pengolahan data dengan operator FP-Growth dan asosiacition rules.
Author : Lucky Lhaura Van FC 1 , Keumala Anggraini 2 , Vebby 3 , Silvi Miftahul Jannah 4
Gambar.4 Proses membentuk rule asosiasi

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil yang didapat pada proses pengolahan data dengan aplikasi Rapidminer 7.1  ini yaitu ada 9 Rule dengan nilai min confindence 0.8,dilihat pada gambar dibawha ini ;

## Gambar.5 Hasil Rule Asosiasi
Selanjutnya hasil dari FP-Growth yang sudah diperoleh, terdapat 9 rules atau 9 kombinasi item dengan nilai min support nya 0.3 dan min confidence nya 0.8 yang dapat digunakan sebagai informasi pada pola rekomendasi dan tata letak buku.
Gambar.6 Hasil Transaksi Peminjaman
Gambar.7  Graph Rule dari nilai min confidence 0.8
Berdasarkan  hasil  pengolahan  yang  di  dapat,  semakin rendah nilai minimal confidence yang ditetapkan maka semakin banyak rule yang akan didapat. Nilai confidence yang didapat berdasarkan min confidence 0.8 yaitu 0.1 (100%) dari 9 rule yang ada.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa proses algoritma FP-Growth ini dapat digunakan dalam kasus  untuk  menemukan  pola  peminajamn  buku  yang nantinya pola yang didapatkan bisa untuk rekomendasi jenis  buku  yang  akan  ditambah  stoknya  berdasarkan kategori buku yang di pinjam. Penerapan algoritma FP- Growth  yang  dilakukan  pada  aplikasi Rapidminer 7.1 pada data peminjaman, terdapat 9 rule dari 100 transaksi dan  terbentuk  aturan  asosisasi  dengan  nilai  support tertinggi yaitu 0.7 atau 70% dan nilai confidence tertinggi yaitu 100%.

## Daftar Rujukan
[1] Amelia,  R.,  &  Utomo,  D.  P.  (2019).  Analisa  Pola  Pemesanan Produk  Modern  Trade  Independent  Dengan  Menerepakan Algoritma  Fp.  Growth  (Studi  Kasus:  Pt.  Adam  Dani  Lestari).
KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komputer) , 3 (1), 416–423. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1622 [2] Elwani.  (2017).  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pada  Transaksi Peminjaman  Buku  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth. Informatika Manajemen Dan Komputer , 9 (1), 1–11.
[3] Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2018).  Penerapan  Data  Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-
Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(1), 27. https://doi.org/10.20527/klik.v5i1.100 [4] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining: Data mining concepts and techniques (3rd ed). https://doi.org/10.1109/ICMIRA.2013.45
[5] Isal.  (2019).  Proses  tahapan  data  mining.  26  November  2019. https://dosbing.id/proses-tahapan-data-mining/
[6] Kadafi,  M.  (2018).  Penerapan  Algoritma  FP-GROWTH  untuk Menemukan  Pola  Peminjaman  Buku  Perpustakaan  UIN  Raden Fatah Palembang. Matics, 10(2), 52. https://doi.org/10.18860/mat.v10i2.5628 [7] Kurniawan, S., Gata, W., & Wiyana, H. (2018). Analisis Algoritma FP-Growth  Untuk  Rekomendasi  Produk  Pada  Data  Retail Penjualan  Produk  Kosmetik  (Studi  Kasus:  MT  Shop  Kelapa Gading). Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi 2018 (SENTIKA 2018), 2018(8), 61–69.
https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2018/8.pdf
[8] Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213–219.
[9] Nawawi,  Y.,  Suharjo,  I.,  &  Eng,  M.  (2020).  Implementasi  Data Mining Menentukan Rekomendasi Penempatan Buku Berdasarkan Pola  Peminjaman  Dengan  Menggunakan  Association  Rule Implementation  of  Data  Mining  to  Determine  Book  Placement Recommendation  Based  on  Lending  Pattern  Using  Association Rule Tangga. Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, 4(1), 28– 33.
[10] Nugroho,  M.  R.  (2018).  PEMANFAATAN  PERPUSTAKAAN PADA  DINAS  PERPUSTAKAAN  DAN  KEARSIPAN PROVINSI RIAU.
[11] Rusdiaman, D., & Setiyono, A. (2018). Algoritma fp-growth dalam penempatan  lokasi  barang  di  gudang  pt.  xyz.  Jurnal  Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer, 4(1), 63–70.
[12] Satie, D. E., Suparni, S., & Pohan, A. B. (2020). Analisa Algoritma Apriori Pada Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan ITB Ahmad
Dahlan.  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  4(1),  136. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1475
[13] Sepri, D., & Afdal, M. (2017). Analisa Dan Perbandingan Metode Algoritma  Apriori  Dan  Fp-Growth  Untuk  Mencari  Pola  Daerah Strategis. Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), 1(1), 47–55.
[14] Simanjuntak,  H.  E.,  &  Windarto.  (2020).  Analisa  Data  Mining Menggunakan  Frequent  Pattern  Growth  pada  Data  Transaksi Penjualan  PT  Mora  Telematika  Indonesia  untuk  Rekomendasi Strategi  Pemasaran  Produk  Internet.  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 4(4), 914–923. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2300
[15] Suryadi,  M.  I.  (2018).  No  Title.  http://repository.uin- suska.ac.id/13822/9/9. BAB IV__2018497ADN.pdf
[16] Wijaya, K. N. (2020). Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Dengan  Dengan  Perbandingan  Algoritma  Fp-Growth  (Frequent Pattern Growth) dan Eclat pada minimarket. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 7(2), 364–373. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.380
[17] Wijaya, M. A. H. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Judul Buku Menggunakan Algoritma Fp-Growth.
[18] Yetri, M., Devit, S., & Nurcahyo, G. W. (2018). Penerapan Data Mining  Dalam  Penentuan  Pengambilan  Semester  Pendek Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth  (Studi  Kasus  Di  Stmik Triguna Dharma Medan). Sains Dan Komputer (SAINTIKOM), 17(1), 39–53.