## PENERAPAN MARKET BASKET ANALYSIS (MBA) DATA MINING MENGGUNAKAN METODE ASOSIASI APPRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK STRATEGI BUNDLING PADA WAN CAFFEINE ADDICT YOGYAKARTA
Dony Satriyo Nugroho, Nur Islahudin, Vivi Normasari,  Salsabiila Zaiima Al Hakiim Program Studi Teknik Industri,, Universitas Dian Nuswantoro, Jalan Nakula I No. 5-11, Pendrikan Kidul, Semarang, 50131
Email: dony.satriyo.nugroho@dsn.dinus.ac.id
Abstrak-- Banyaknya coffe shop baru yang bermunculan setiap tahunnya, membuat para pelaku usaha coffe shop harus berinovasi dan menyediakan produk yang sesuai dengan preferensi konsumen, dimana salah  satu  preferensi  konsumen  adalah  adanya  paket  produk  serta  diskon  terhadap  produk  tertentu. Dengan penerapan teknologi informasi memiliki peran penting di dalamnya pemilik bisnis coffe shop, yaitu  memudahkan  pemilik  bisnis  dalam  melakukan  rekapitulasi  dan  pengolahan  data  yang  akan membantu  pemilik  bisnis  kafe  mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan  peningkatan  bisnisnya. salah satu metode yang digunakan untuk pengambilan keputusan adalah data mining Asosiasi. Asosiasi dapat digunakan  untuk  mencari  keterkaitan  antar  produk  sehingga  mampu  meningkatkan  minat beli konsumen dengan cara bundling dan penetapan diskon terhadap pembelian produk-produk yang saling terkait. Wan Caffeine Addict yang merupakan sebuah coffe shop di Yogyakarta memiliki 684 transaksi dan 50 jenis produk terjual pada bulan desember 2022. Menggunakan metode asosiasi apriori dan FP- growth  menggunakan  parameter  dengan  tingkat  support  3%  dan  confidence  10%  .  Dari  hasil pengolahan diperoleh association rule produk Latte Hazelnut Large dan Wannabe memiliki confidence sebesar 0.7 dan lift ratio 3.84. selain itu dari association rule dapat disimpulkan bahwa produk wannabe dapat di bundling dengan produk lain seperti Balado Sticks, Sus Choco, dan Cassava Chips. Kata Kunci : Data Mining, Asosiasi, Apriori, Fp-Growth, Coffe Shop, Wan Caffeine Addict
Abstract-- The emergence of numerous new coffe shops every year requires coffe shop business owners to  innovate  and  provide  products  that  match  consumer  preferences,  where  one  of  the  consumer preferences is the availability of product packages and discounts on certain products. The application of information technology plays an important role in helping coffe shop owners to easily recapitulate and process data that will assist them in making decisions related to business improvement. One method used for decision making is association data mining. Association can be used to find the correlation between products so as to increase consumer purchasing interest through bundling and setting discounts on related products. Wan Caffeine Addict, a coffe shop in Yogyakarta, had 684 transactions and sold 50 types of products in December 2022. By using the apriori and FP-growth association methods with a support level of 3% and a confidence level of 10%, the most related product was found to be Flavored Latte Hazelnut Large with the Wannabe product with a confidence level of 0.7 or 70% and a lift ratio of 3.84. From the processing results obtained the association rule of Latte Hazelnut Large and Wannabe products have a confidence of 0.7 and a lift ratio of 3.84. In addition, from the association rule it can be concluded that wannabe products can be bundled with other products such as Balado Sticks, Sus Choco, and Cassava Chips.
Keywords : Data Mining, Association, Apriori, Fp-Growth, Coffe shop, Wan Caffeine Addict
1. PENDAHULUAN
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Di  era  digital  saat  ini,  teknologi informasi  memegang  peran  penting  dalam segala  aspek  kehidupan,  termasuk  dalam aspek  bisnis coffe  shop .  Bisnis coffe  shop adalah salah satu bisnis yang sedang tumbuh dan  berkembang  di  Yogyakarta,  yang merupakan daerah yang padat dengan kaum pelajar  dan  pekerja.  Persaingan  yang  ketat membuat  para  pemilik coffe  shop harus mencari cara untuk meningkatkan penjualan dan  mempertahankan  pelanggan  mereka. Banyaknya coffe shop baru yang bermunculan setiap tahunnya, membuat para pelaku  usaha  coffe  shop  harus  berinovasi dan  menciptakan  produk  yang  unik  untuk bisa bersaing. Konsumen pun menjadi lebih banyak  pilihan  dan  memiliki  standar  yang lebih  tinggi  terhadap  kualitas  produk  dan pelayanan yang diterima.
Menurut  hasil  penelitian  (Kouahla et al. 2022) yang dilakukan pada tahun 2021, faktor  yang  paling  penting  bagi  konsumen dalam memilih preferensi coffe shop adalah kualitas produk dan service, dimana diantara faktor-faktornya  adalah  paket  produk  yang menarik,  dan  adanya  potongan  harga terhadap  produk  yang  ditawarkan.  Oleh karena  itu  pemilik  bisnis  harus  dapat menentukan jenis produk apa yang sebaiknya  di- bundling (paket).  Selain  itu strategi bundling dapat meningkatkan minat beli  konsumen  (Wijaya  dan  Kinder,  2020) yang  mana  akan  membantu  pemilik coffe shop untuk  bertahan  ditengah  munculnya banyak coffe  shop baru.  Namun  dalam prakteknya  strategi bundling tidak  selalu diminati  oleh  konsumen.  Salah  satu  aspek yang harus diperhatikan ketika menerapkan strategi bundling adalah  jenis  produk  yang di -bundling memiliki kesammaan, kegunaan, wakt, distribusi, keuntungan, atau komplementer  (Yan  et  al.2014) . Dengan kata  lain  pemilik coffe  shop harus mengetahui  produk-produk  yang  saling berkorelasi.
Penambangan  data  (data  mining)
adalah  proses  menemukan  pola  dan hubungan dalam dataset besar dan menggunakannya untuk membuat keputusan yang  terinformasi.  Dalam  beberapa  tahun terakhir,  penggunaan  teknik  penambangan data  telah  menjadi  semakin  populer  dalam industri  makanan  dan  minuman,  termasuk coffe shop . Dengan menerapkan ketersediaan teknologi dan data bisnis yang melimpah  penerapan  data  mining  dalam bisnis  telah  banyak  diterapkan  oleh  pelaku bisnis untuk mempertahankan dan mengembangkas  bisnis  (Ernawati  2018). Data Mining membantu coffe shop memahami preferensi dan perilaku pelanggan, mengoptimalkan operasi mereka, dan membuat keputusan yang lebih terinformasi  (Rhomadhona,  Aprianti,  and
Permadi 2021).
Implementasi  Data  di coffe  shop dapat dicapai melalui penggunaan penambangan  aturan  asosiasi.  Metode asosiasi  Apriori    yang  merupakan  teknik data  mining  yang  populer  dan  efektif  yang mengidentifikasi  himpunan  item  sering dalam  data  transaksi  dan  menemukan hubungan antar satu atau lebih itemset (Safii and  Trydillah  2019).  Metode  asosiasi  ini bisa digunakan untuk memberikan
rekomendasi  kepada  pelanggan  atau  untuk menyoroti  kombinasi  menu  populer  pada papan menu. Pemilik bisnis coffe shop juga bisa  menggunakan  data  untuk  menentukan item  menu  yang  kurang  populer  dan mempertimbangkan  untuk  menghapus  atau mengganti item tersebut. Dengan menganalisis kebiasaan pembelian pelanggan, pemilik bisnis dapat memperoleh wawasan tentang produk yang sering dibeli bersama,  sehingga  dapat  digunakan  untuk mengambil  keputusan  tentang  penempatan produk  (Anwar  et  al.  2020)atau  desain menu,  maupun  tawaran  paket  promosi  . Dengan  kemampuan  data  mining  tersebut, penerapan data mining dapat meningkatkan
keuntungan  dari  sebuah  bisnis  (Yulianton 2008)  termasuk  diantaranya  bisnis  coffe shop.
Beberapa  penelitian  sebelumnya telah  melakukan  penerapan  asosiasi  data mining dalam bisnis makanan dan minuman, seperti  di  restoran  (Anwar  et  al.  2020), ataupun e-commerce .  penelitian  tentang penerapan metode asosiasi algoritma Apriori untuk  analisis  penjualan  di e-commerce dengan  Tujuan  mempelajari  pola  belanja pelanggan dan memahami kebiasaan
pembelian mereka. Hasil studi menunjukkan bahwa  algoritma  Apriori  dapat  membantu dalam  mengidentifikasi  pola  pembelian pelanggan  di e-commerce .  (Lourenco  and Varde  2020)  .  metode  apriori  juga  efektif dalam  menemukan  aturan  asosiasi  dalam data  transaksi  toko  ritel  online  dan  untuk mencari  hubungan  transaksi  dari  sebuah toko  ritel  online  (Lestari  and  Hafiz  2020) penerapan  data  mining  asosiasi  dengan menggunakan  metode  apriori  untuk  toko ritel
konvensional juga berhasil mengekstraksi  pola  transaksional  di  toko ritel  dan  kecenderungan  pembelian  produk yang  dibeli  secara  bersama-sama    dalam sebuah transaksi, sehingga dapat digunakan untuk  membuat  keputusan  pemasaran  yang lebih efektif dan efisien (Ashari et al. 2022). Selain menggunakan apriori metode asosiasi pada data mining adalah metode FP-growth yang merupakan metode pengembangan dari metode apriori, dimana metode FP- growth tidak  diperlukan  generate  candidate  untuk memperoleh frequent  itemset ,  sehingga membutuhkan waktu pemrosesan yang lebih cepat (Widiastuti and Sofi 2014).
Dari  berbagai    penelitian  tersebut menunjukkan bahwa penerapan asosiasi data mining  dapat  membantu  meningkatkan penjualan dan memahami preferensi pelanggan. Namun, masih sedikit penelitian yang  melakukan  penerapan  asosiasi  data mining pada bisnis coffe shop . Oleh karena itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi
kekosongan  tersebut  dan  memberikan referensi kepada pemilik kafe wan caffeine addict  untuk  memahami  produk-produk yang saling berkaitan sebagai dasar pemilik wan  caffeine  addict  untuk  mengambil keputusan.
2.

## TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah teknik  pembelajaran  komputer  (machine learning)  yang  berguna  untuk  menganalisis serta  mencari  sebuah  pola  dari  data  dan menjadikanya  sebagai  pengetahuan.  Data mining juga dapat diartikan menjadi sebuah teknik  untuk  menemukan  sebuah  pola  atau trend  dari  jumlah  data  yang  sangat  besar menggunakan metode statistik dan matematika. Data mining memiliki 5 peran, yaitu Estimasi, Forecast, Klasifikasi,
Clustering,  dan  Asosiasi  (Larose  et  al. 2012).  Penerapan  data  mining  sendiri memiliki  berbagai  langkah,  diantaranya langkah yang paling populer adalah CRISP- DM  (Cross  Industry  Standard  Process  for Data Mining):
Gambar 1. Alur Crisp-DM (Fadillah, 2015)

## 2.2 Konsep Asosiasi
Analisis  asosiasi,  merupakan  salah satu peran dari Teknik pengolahan data pada
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
data  mining.  Analisis  asosiasi  dianggap sebagai  fondasi  untuk  berbagai  teknik  data lainnya. Secara khusus, tahap tertentu dalam analisis  asosiasi,  yang  disebut  analisis  pola frekuensi  tinggi  (frequent  pattern  mining), menarik  perhatian  banyak  peneliti  yang berupaya  mengembangkan  algoritma  yang lebih  efisien.(Wahyuni  2017).  Salah  satu algoritma  yang  efisien  yaitu  menggunakan metode Algoritma Aprori (Agrawal, Imieliński, and Swami 1993). 2.3 Algorithma apriori Algoritma Apriori merupakan salah satu  algoritma  yang  mencari  frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule. Algoritma ini menggunakan pengetahuan mengenai
frekuensi  atribut  yang  sudah  diketahui sebelumnya  untuk  memproses  informasi berikutnya (Wahyuni 2017). Pada Algoritma Apriori,  kandidat  yang  mungkin  muncul ditentukan  dengan  cara  mempetimbangkan minimum support dan minimum confidence . Pada langkah awal, algoritma ini melakukan penggalian  secara  sistematis  tanpa  harus mengeksplorasi  semua  kandidat,  sementara
pada langkah berikutnya, ekstraksi
dilakukan terhadap rule yang kuat. Frequent itemset mengacu pada himpunan item yang sering  muncul  bersama  dalam  suatu  data transaksional.  Sebagai  contoh,  jika  item  A dan  B  sering  dibeli  secara  bersamaan  di suatu  toko  retail.  Setelah  menemukan frequent  itemset ,  kemudian  algoritma  ini melakukan  penelitian  lebih  lanjut  terhadap knowledge dari frequent itemset sebelumnya untuk  menggali  informasi  lebih  lanjut..
Algoritma Apriori
menggunakan pendekatan  iteratif  dengan  pencarian  level- wise,  di  mana  k-itemset  digunakan  untuk mencari  (k+1)-itemset.  Pada  setiap  iterasi, data i (kumpulan yang mengandung elemen i) yang sering muncul dihitung. Setiap iterasi terdiri  dari  dua  langkah,  yaitu candidate generation (pembentukan  kandidat)  dan candidate counting and selection (pemilihan
serta  penghitungan  kandidat).  Parameter penting yang diperlukan untuk pembentukan rules  dalam  penerapan  algoritma  Apriori yaitu Support dan Confidence .
Support adalah  nilai  pengunjung atau  persentase  kombinasi  sebuah  item dalam  database,  Artinya  adalah  mencari kombinasi item yang memenuhi syarat dari nilai support minimum yang ada dalam basis data.  Proses  ini  melibatkan  pencarian  nilai support menggunakan rumus yang dinyatakan sebagai berikut :
(1)
(sumber : Maulidiya dan Jananto,2020)
Pencarian support terhadap  kombinasi  2 item menggunakan formula berikut :
(2)
(sumber : Maulidiya dan Jananto,2020)
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  langkah  berikutnya  adalah mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  nilai minimum  confidence .  Ini dilakukan dengan menghitung nilai confidence untuk  aturan  asosiatif  antara  A dan B (Saefudin and DN 2019).
Confidence sering  juga  disebut  sebagai akurasi  dari  suatu  association  rule  dan mencerminkan sejauh mana hubungan yang kuat  antar  item  dalam  aturan  asosiatif. Sebagai contoh, dalam aturan asosiasi A ⇒ B, confidence menunjukkan seberapa sering item B dibeli ketika konsumen membeli item A.  Untuk  menghitung  nilai confidence , aturan  tersebut  diurutkan  berdasarkan  hasil perkalian  Support  ×  Confidence .  Nilai confidence untuk  aturan  A ⇒ B  dihitung menggunakan
rumus berikut :
(3)
(sumber : Maulidiya dan Jananto,2020) Nilai  expected confidence dari aturan A B diperoleh dengan rumus berikut :
(4)
(sumber : Maulidiya dan Jananto,2020)
Untuk  menentukan  aturan  asosiasi yang  akan  dipilih,  langkahnya  adalah mengurutkan  aturan  tersebut  berdasarkan nilai Support  ×  Confidence .  Aturan  dipilih sebanyak  n  aturan  yang  memiliki  nilai  ini terbesar.  Prinsip  kerja  dasar  dari  algoritma ini adalah dengan mengembangkan frequent itemset ,  dimulai  dari  satu  item,  dan  secara rekursif  mengembangkan  itemset  tersebut menjadi dua item, tiga item, dan seterusnya, hingga frequent itemset tidak dapat dikembangkan lebih lanjut.
Lift ratio merupakan metode perhitungan  yang  lebih  efektif  untuk mengevaluasi  kekuatan  aturan  asosiasi.
Untuk menghitung nilai Lift ratio , langkahnya  adalah  membandingkan  nilai confidence dibagi dengan expected confidence. Semakin  menjauhi  angka  1 maka aturan asosasi dianggap semakin kuat. Berikut  adalah  rumus  dari  Lift  ratio (Rizkiyanto 2020):
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴, 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)∗𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵) (5) 2.3 Data
Data  adalah  informasi  dalam  bentuk symbol,  angka,  dan  juga  property  yang diperoleh melalui sebuah pengamatan. Pada ilmu statistika data dibagi menjadi beberapa bentuk, yaitu:
● Ratio
Data yang diperoleh melalui pengukuran,  di  mana  jarak  antara dua titik pada skala sudah diketahui dan memiliki titik nol yang bersifat absolutcontoh : Berat badan, Panjang,  Tinggi  badan,  Umur, Jumlah uang.
● Interval
Data  yang  didapatkan  melalui  cara pengukuran,  dimana  data  tidak mempunyai  titik  nol  yang  absolut dan jarak dua titik pada skala sudah diketahui.
Contoh  :  rentang  pendapatan, Temperatur 10°c-1010°c, Umur 20- 30 tahun
● Ordinal
Data yang didaptkan melalui pengelompokan kategori atau klasifikasi dan data tersebut bersigat urut. Contoh :Tingkat kepuasan konsumen(sangat puas, puas, sedang, tidak puas
● Nominal
Data  yang  diperoleh  dengan  cara klasifikasi  atau  pengelompokan kategori,  dan  tidak  ada    atau  tidak diketahui urutanya.
Contoh  :  spesies,  Jenis  kelamin, Jenis Penyakit, Nama kota

## 2.4 Transformasi Data
Dalam transformasi data, dilakukan perubahan  tipe  data  atau  konsolidasi  tipe data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  yang sesuai  dengan  tujuan  atau  metode  data mining  yang  akan  dipakai.  Strategi  untuk transformasi  data  meliputi  hal-hal  berikut ini:
1) Penghalusan / Smoothing , merupakan  proses  yang  berfungsi untuk  menghilangkan noise dari data.  Beberapa  Teknik  yang  dapat digunakan untuk melakukin smoothing meliputi regresi, pengelompokan, dan binning,
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
2) Attribute Construction ( feature construction ), adalah proses menyusun atribut baru dan ditambahkan  ke  dalam  set  atribut untuk membantu proses mining . 3) Agregasi, merupakan operasi meringkas  atau  mengagregasi  pada data. Sebagai contoh, data penjualan harian  dapat  diagregasi  untuk menghitung total penjualan bulanan dan  tahunan.  Proses  penghitungan jumlah total ini biasanya digunakan dalam  pembangunan  kubus  data untuk  analisis  data  pada  tingkat abstraksi yang berbeda.
4) Normalisasi, melakukan penskalaan data  dengan  menggunakan  metode sehingga berada dalam rentang yang lebih  kecil,  contoh  data  dengan rentang  1000  –  1000000  dapat dinormalisasi  menjadi  rentang  -1 sampai 1.
5) Diskritisasi,  proses  merubah  nilai mentah  dari  data  bertipe  numerik (misalnya,  tinggi  badan)  menjadi tipe  data  interval  (misalnya,  100-
110,  11-50,  dll.)  dirubah  ke  dalam tipe ordinal (pendek, sedang, tinggi). Label-label tersebut, nantinya  dapat  disusun  secara rekursif  menjadi  konsep-konsep yang  lebih  tinggi,  membentuk sebuah  hirarki  konsep  untuk  tipe data numerik
6) Pembuatan  hirarki  konsep  untuk data  bertipe  nominal  melibatkan generalisasi atribut, seperti jalan, ke konsep  yang  lebih  tinggi,  seperti kota atau negara. Seringkali, banyak hierarki  untuk  atribut  data  bertipe nominal  tersirat  dalam  skema database dan dapat otomatis didefinisikan  pada  tingkat  definisi skema. 2.5
One Hot-Encoding
One hot encoding adalah salah satu metode  untuk  mengubah  data  untuk mempersiapkannya  untuk sebuah  algoritma dan  mendapatkan  prediksi  yang  lebih  baik. Dengan one-hot encoding mengubah setiap nilai kategorikal menjadi kolom kategorikal baru  dan  memberikan  nilai  biner  1  atau  0 pada  kolom-kolom  tersebut.  Setiap  nilai bilangan  bulat  direpresentasikan  sebagai vektor  biner.  Semua  nilai  adalah  nol,  dan indeks  ditandai  dengan  angka  1.  Data kategorikal  mengacu  pada  variabel  yang terdiri  dari  nilai  label,  misalnya,  variabel "warna"  dapat  memiliki  nilai  "merah", "biru",  dan  "hijau".  Pikirkan  nilai  seperti kategori  yang  berbeda  yang  terkadang memiliki urutan alami.
Beberapa  algoritma  pembelajaran
mesin dapat bekerja secara langsung dengan data kategorikal tergantung pada implementasinya,  seperti  pohon  keputusan, tetapi sebagian besar membutuhkan variabel input  atau  output  berupa  angka,  atau  nilai numerik.  Ini  berarti  bahwa  setiap  data kategorikal  harus  dipetakan  ke  bilangan bulat.
Beberapa  algoritma  dapat  bekerja dengan  data  kategorikal  secara  langsung; misalnya, Decision  Tree dapat  dipelajari secara langsung dari data kategorikal tanpa perlu  transformasi  data  (hal  ini  bergantung pada  implementasi  spesifik).  Sebaliknya, banyak algoritme pembelajaran mesin yang mengharuskan  semua  variabel  input  dan output berupa angka.
Dalam  kasus  ini, one  hot  encoding sangat  membantu  karena  mengubah  data kategorikal  menjadi  numerik;  dengan  kata lain:  mengubah  string  menjadi  angka sehingga  kita  dapat  menerapkan  algoritme Machine  Learning  tanpa  masalah.  Untuk variabel  kategorikal  yang  tidak  memiliki hubungan  ordinal  seperti  itu,  pengkodean bilangan bulat tidak cukup.
Dalam  hal  ini,  one  hot  encoding dapat diterapkan pada representasi bilangan
bulat.  Di  sinilah  variabel  yang  dikodekan dengan bilangan bulat dihapus dan variabel biner  baru  ditambahkan  untuk  setiap  nilai bilangan  bulat  yang  unik.  Contoh one-hot encoding  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dan Tabel 2.
Tabel.1 Contoh Transaksi Nomor Transaksi Produk terjual 1 kopi, gula, tepung 2 gula, teh 3 Teh, Tepung Hasil encoding Transaksi Tabel.2 Encoding Contoh Transaksi No. Kopi Gula  Tepung  Gula Teh 1 1 1 1 0 0 2 0 1 0 1 0 3 0 0 1 0 1

## 2.6 Algoritma FP-Growth
Algoritma  FP-Growth  adalah  salah satu  dari  beberapa  metode pattern  mining yang  memiliki  dampak  signifikan,  di  mana pola  (seperti  itemset,  urutan,  substruktur, subpohon,  dan  urutan)  sering  ditemukan. Metode  pertumbuhan  pola  frekuensi  ini mengekstraksi  pola  dari  kumpulan  data dengan  pendekatan divide-and-conquer . Algoritma ini pertama-tama mengidentifikasi  kumpulan  pola  frekuensi dengan  ukuran  1,  dan  untuk  setiap  pola tersebut, melakukan proyeksi (atau kondisional) pada database dengan mengatur  partisinya,  dan  kemudian  secara rekursif  mengekstraksi  pola  dari  database yang diproyeksikan. Dengan mendekomposisi  kumpulan  data  secara progresif menjadi subset-subset yang berkaitan  dengan  pola  yang  semakin  kecil,
metode pertumbuhan pola efektif mengurangi ruang pencarian, menghasilkan efisiensi,  dan  mencapai  skalabilitas  yang tinggi. Kecepatan  FP-Growth  melebihi algoritma  Apriori  karena  prinsip  dasarnya adalah pembangunan pohon dalam pencarian frequent itemsets. Dengan
menggunakan  struktur  FP  Tree,  algoritma FP-Growth dapat secara langsung menggali frequent  itemset dari FP  Tree tersebut. FP Tree ,  yang  merupakan  singkatan  dari Frequent  Pattern  Tree ,  merupakan  suatu struktur pohon yang dibentuk dari kumpulan item  awal  dalam  database.  Tujuan  dari FP Tree adalah untuk mengekstraksi pola yang paling  sering  muncul.  Setiap  node  dalam pohon FP merepresentasikan satu item dari kumpulan item, dengan node root merepresentasikan null, dan node-node yang lebih  rendah  merepresentasikan  itemsets. Hubungan antara node-node, yang
menggambarkan  itemset  dengan  itemset lainnya, dipertahankan ketika pohon dibangun.  Langkah  Metode  FP-Growth adalah sebagai berikut : 1) Langkah awalnya adalah melakukan pemindaian database untuk mengidentifikasi  kejadian  itemsets dalam database, yang mirip dengan langkah  pertama  dalam  algoritma Apriori. Perhitungan 1-itemset dalam  database  disebut  sebagai support  count  atau  frekuensi  1- itemset. 2) Langkah berikutnya adalah membuat  FP  Tree  atau  Frequent Pattern  Tree,  yang  melibatkan pembuatan akar pohon dengan akar yang direpresentasikan oleh null
3) Langkah  ketiga  adalah  melakukan pemindaian database dan memeriksa transaksi. Transaksi pertama diperiksa untuk menentukan  kumpulan  item  yang terdapat  di  dalamnya.  Itemset
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
dengan  jumlah  maksimum  diambil dan  ditempatkan  di  bagian  atas.
Itemset berikutnya  dengan  jumlah yang  lebih  rendah  diambil,  dan seterusnya.  Dapat  diamati  bahwa cabang dari FP Tree atau Frequent
Pattern  Tree dibangun  berdasarkan
kumpulan  item  transaksi  dengan urutan hitungan yang menurun. 4) Langkah berikutnya adalah memeriksa  bagian  transaksi  dalam database.  Itemset  diurutkan  dalam urutan hitungan yang menurun. Jika terdapat itemset dalam transaksi ini yang  sudah  ada  di  cabang  lain (seperti  pada  transaksi  pertama), maka  cabang  transaksi  ini  akan berbagi  awalan  yang  sama  hingga mencapai root ,  dan  jumlah  itemset akan bertambah, sebagaimana yang terjadi  pada  transaksi  sebelumnya. Node  umum  akan  dibentuk,  dan jumlah node baru akan bertambah 1 saat  node  tersebut  dibuat  dan dihubungkan sesuai dengan transaksi. 5) Langkah berikutnya adalah melakukan  penambangan  pada FP Tree atau Frequent  Pattern  Tree yang telah dibuat. Pada langkah ini, node  terendah  dan  link  dari  node terendah  diperiksa  terlebih  dahulu. Node  terendah  merepresentasikan panjang pola frekuensi 1. Dari sini, jalur  di FP  Tree diikuti.  Jalur  ini
disebut sebagai basis pola bersyarat.
Dalam pembuatan FP Tree Bersyarat,  yang  terbentuk  oleh jumlah itemset di jalur Itemset yang memenuhi ambang dukungan, dipertimbangkan  dalam FP  Tree Bersyarat. Pola Frekuensi dihasilkan dari FP Tree Bersyarat. 3. METODE PENELITIAN
Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  Wan Caffeine Addict yang beralamat di Jl,Pandean Sari No.6, Kentungan, Condongcatur,  Kec.  Depok,  Kabupaten
Sleman,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta dengan  data  yang  digunakan  adalah  data transaksi  penjualan  Wan  Caffeine  Addict selama bulan Desember 2022.

## Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data transaksi  penjualan  pada  bulan  Desember 2022  dengan  total  keseluruhan  transaksi penjualan adalah 684 transaksi dengan jenis item yang dijual 50 jenis. Berikut adalah alur dalam pengolahan data
1. Melakukan identifikasi dan pemahaman  terkait  data  yang dimiliki. 2. Tahap berikutnya adalah melakukan preprocessing  data.  Pada  tahap  ini dilakukan pemilihan dan pengurangan atribut data yang akan diolah menggunakan metode apriori dan fp-growth.
3. Data  Cleansing  yang  digunakan untuk membersihkan data, terutama terkait  data-data  yang  kosong  atau terkait pesanan yang tidak tercatat.
4. Transformasi  data  menggunakan one-hot  encoding ,  bertujuan  untuk merubah  data  categorical  menjadi numerik,  dengan  cara  membuat seluruh  jenis  item  yang  dijual menjadi  atribut  dan  memberikan nilai 0 atau 1 untuk setiap transaksi pada masing-masing atribut.
5. Perhitungan Support dilakukan
untuk  menyeleksi  item  apa  saja yang  akan  diolah,  pada  kasus  ini digunakan support sebesar  3%
untuk kedua metode yang digunakan 6. Perhitungan confidence untuk mencari  produk  yang  memiliki
keterkaitan, digunakan nilai confidence minimal sebesar 10% 7. Pembentukan  association  rule,  dari nilai support dan confidence akan diperoleh  item  mana  saja  yang memiliki hubungan dalam penjualan 8. Evaluasi  association  rule  bertujuan untuk melakokan apakah association  rule  yang  terbentuk hanya merupakan sebuah kebetualan atau tidak.
Tahapan  keseluruhan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian
4

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan pada
penelitian  ini  adalah  data  transaksi  pada bulan Desember 2022. pada bulan desember 2022 bulan tersebut terdapat 50 jenis produk yang dijual
Tabel 3. Item Produk Wan Caffeine Addict
Americano Large Chiki Balls Americano Reguler Dawn Large Aren Latte Large Dawn Reguler Aren Latte Reguler Espreso Balado Sticks Espreso Single Shot By Wan Large Flafored Latte Caramel By Wan Reguler Flafored Latte Caramel Large Cappucino Large Flafored Latte Hazelnut Cappucino Reguler Flafored Latte Hazelnut Large Cassava Chips Flafored Latte Raspbery Chocolate Hot Flafored Latte Vanilla Chocolate Large Flafored Latte Vanilla Large Chocolate Reguler KaWAN Large KaWAN Reguler Red Velvet Large Latte Large Red Velvet Regular Latte Reguler Sunrise Large Makaroni Sunrise Regular Matcha Hot Sunset Large Matcha Large Sunset Regular Matcha Regular Sus Choco MenaWAN Large The Wan Large MenaWAN Regular The Wan Regular Nightfall Large Wannabe Nightfall Regular WANnabe Regular nirWANa Red Velvet Hot
Sedangkan  untuk  jumlah  transaksi  pada bulan Desember 2022 terdapat 684 transaksi baik  yang  dilakukan  di  tempat  maupun secara online. pada tabel Tabel 4 merupakan contoh 10 transaksi yang terjadi
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Tabel 4. 10 Transaksi awal bulan desember 2022 Waktu Transaksi Nomor Transaksi Jenis Produk yang dibeli 2022-12-01 11:01:06 +07:00 #9-2981 By Wan Regular 2022-12-01 11:27:10 +07:00 #9-2982 The Wan Large 2022-12-01 12:44:58 +07:00 #9-2983 The Wan Regular Wannabe Wannabe 2022-12-01 13:50:20 +07:00 #9-2984 By Wan Large 2022-12-01 13:58:32 +07:00 #9-2985 KaWan Regular 2022-12-01 15:28:32 +07:00 #9-2986 Wannabe Wannabe 2022-12-01 15:49:39 +07:00 #9-2987 Red Velvet Regular Red Velvet Regular Red Velvet Regular Sunrise Regular #9-2988 Americano Large 2022-12-01 16:24:11 +07:00 Americano Large 2022-12-01 16:26:13 +07:00 #9-2989 MenaWAN Regular Wannabe Matcha Regular Matcha Regular 2022-12-01 16:49:29 +07:00 #9-2990 Aren Latte Regular Aren Latte Regular
3.1 Encoding Pada  penerapan  metode  apriopri untuk mencari pola keterkaitan antar produk harus dilakukan pengkodean dengan menggunakan  metode  one-hot  encoding, contoh  hasil  pengkodean  dari  10  transaksi diatas  dapat  dilihat  pada  tabel    5.  Dimana pada  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa seluruh  jenis  produk  yang  terjual  menjadi variabel,  dan  1  melambangkan  produk terjebut terjual pada sebuah transaksi, dan 0 tidak  terdapat  penjualan  pada  sebuah transaksi.  dari  total  hasil  pengkodean diperoleh  tabel  matrik  berukuran  684 (jumlah  transaksi)  x  50  (jenis  Varian Produk.
Tabel 5. Pengkodean 10 transaksi awal bulan desember 2022 Ameri cano Large Aren Latte Reguler By Wan Larg e By Wan Regul er KaW AN Regul er Match a Regul ar MenaW AN Regular Red Velve t Regul ar Sunse t Regul ar The Wan Larg e The Wan Regul ar Wanna be 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
3.2 Perhitungan Support Dari 50 jenis produk tidak semua jenis produk dilakukan pengolahan asosiasi,
melainkan hanya produk yang memiliki support diatas 3% dan menggunakan dynamic minimum support value  dengan  jumlah minimal itemsets 100, max number of retries 15 dan  requirement  decrease  factor  0.9  pada metode fp-growth . Hal ini dikarenakan produk- produk  yang  ditawarkan  oleh  pihak  kafe  tidak semua jenis produk memiliki tingkat penjualan yang  baik,  sehingga  ketika  dilakukan  analisis data  tidak  akan  memberikan  dampak  yang cukup  signifikan  terhadap  tingkat  penjualan produk. Produk-produk yang memenuhi perhitungan  nilai support pengolahan  data dilakukan  menggunakan  bantuan  software rapidminer
perhitungan support untuk  produk  wannabe pada  684  transaksi,  dengan  transaksi  yang mengandung  wannabe  sebanyak  195  adalah sebagai berikut
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑊 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑊
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑊𝑎𝑛𝑛𝑎𝑏𝑒 = 195 684 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑊𝑎𝑛𝑛𝑎𝑏𝑒 = 18,13%

## 3.3 Perhitungan Confidence
Perhitungan confidence digunakan untuk  mengetahui  keterkaitan  antara  satu produk  dengan  produk  lain.  Perhitungan keterkaitan  antar  dua  produk,  dimulai  dari perhitungan  conffidence  terhadap  dua  produk yang  memiliki support lebih  dari  3%. perhitungan conffidence antara produk flavored hazelnut latte terhadap produk wannabe adalah sebagai berikut.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑊 | 𝐹𝐿𝐻𝐿) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡( 𝐹𝐿𝐻𝐿  𝑑𝑎𝑛 𝑊 )
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐹𝐿𝐻𝐿) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑊 | 𝐹𝐿𝐻𝐿) = 1.9%
2.8%
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑊 | 𝐹𝐿𝐻𝐿) = 0.7
data  di- import ke  dalam software rapidminer dan  dilakukan  preprocessing  data  berupa merubah  tipe  data  menjadi  tipe  data  dari  tipe data integer ke dalam tipe data binomial untuk seluruh  masing-masing  variabel,  dilanjutkan dengan  operasi  FP-growth  dengan  parameter support 0.03  (3%)  dan  dilanjutkan  operasi Create  Association  Rule  dengan  parameter minimal confidence adalah  0.1  (10%)  untuk membuat aturan asosiasi.

## 3.4 Perhitungan Lift Ratio
Lift  ratio  digunakan  untuk  melakukan validasi  hasil  dari  association  rule  yang terbentuk. Lift ratio dapat menunjukan apakah hasil  dari  association  rule  dari  produk  satu dengan  produk  lainya  merupakan  sebuah kebetulan  yang  terjadi  atau  tidak.  Perhitungan lift  ratio  untuk  association  rule  Flafored  Latte Hazelnut Large dengan produk Wannabe adalah
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐹𝐿𝐻𝐿, 𝑊) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐹𝐿𝐻𝐿 𝑑𝑎𝑛 𝑊 ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐹𝐿𝐻𝐿) ∗ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑊) 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐹𝐿𝐻𝐿, 𝑊) = 0.019 (0.027) ∗ (0.183) 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐹𝐿𝐻𝐿, 𝑊) =  3.84 3.5 Pengolahan Menggunakan Rapid
Miner
Pengolahan keseluruhan 684 transaski menggunakan software rapidminer dengan menggunakan operator W-Apriori dan FP- Growth.
Gambar  3.  Diagram  proses  asosiasi  Appriori dan FP Growth pada rapidminers
Baik  pada  FP  Growth  dan  W-Apriori menggunakan setup parameter min support 3% dan min confidence 10%
Gambar 4. Parameter minimal support 3%
Gambar 5. Parameter minimal confidence 10%
Dari  hasil  pengolahan  menggunakan metode apriori dan FP-Growth dengan minimal support 3%  dan  minimal confidence 10% diperoleh aturan asosiasi sebagai berikut
Gambar 6 Hasil Operasi Apriori
Sedangkan pengolahan
menggunakan algoritma  FP-Growth  diperoleh association rule untuk 11
Tabel 6. hasil association rule FP-growth Association Rules Lift Rat io [The Wan Large] --> [MenaWAN Large] ( confidence : 0.104) 2.74 [Wannabe] --> [Flafored Latte Hazelnut Large] ( confidence : 0.112) 3.84 [Latte Reguler] --> [Americano Reguler]
( confidence : 0.128) 2.58 [Latte Reguler] --> [Americano Large] ( confidence : 0.128) 3.25 [Americano Reguler] --> [Latte Reguler] ( confidence : 0.147) 2.58 [Cassava Chips] --> [Wannabe] ( confidence : 0.152) 0.83
[Americano Large] --> [Latte Reguler] ( confidence : 0.185) 3.25 [MenaWAN Large] --> [The Wan Large] ( confidence : 0.192) 2.74 [Sus Choco] --> [Wannabe] ( confidence : 0.263) 1.44 [Balado Sticks] --> [Wannabe] ( confidence : 0.318) 1.74 [Flafored Latte Hazelnut Large] --> [Wannabe] ( confidence : 0.700) 3.84
Baik  dari  metode  appriori  dan  FP- growth diperoleh hasil confidence paling tinggi adalah  Flafored  Latte  Hazelnut  Large  dengan produk wannabe yaitu sebesar 0.7 (70%). Akan tetapi metode FP growth mampu menampilkan
confidence beserta item setnya.
Hasil  dari  diagram  asosiasi  terdapat pada gambar 7.

## Gambar 7. Diagram asosiasi FP-Growth
Dari  perhitungan  hasil  lifting  rasio seluruh  hasil  aturan  asosiasi  memiliki  lifting diantara  kurang  dari  satu  dan  lebih  dari  satu. sehingga  dapat  disimpulkan  hasil confidence pembelian sebuah produk dengan produk yang lainya  bukanlah  sebuah  kebetulan,  dan  hasil dari  association  rules  yang  diperoleh  dapat dijadikan dasar pemilik kafe untuk mengambil keputusan.
4

## KESIMPULAN
Dari hasil
pengolahan data menggunakan metode FP-Growth dan appriori menggunakan  minimal support 3%  dan confidence 10%  dengan  total  jenis  penjualan produk  50  buah  dan  684  transaksi,  diperoleh
produk yang paling berkaitan adalah Wannabe dan  Flafored  Latte  Hazelnut  Large  dengan tingkat confidence 70%  serta  lift  ratio  sebesar 3.84  yang  menunjukan bahwa  produk  tersebut sering  dibeli  oleh  pelanggan.  Disusul  oleh produk Balado stick dan Wannabe.
Dari hasil analisis dilihat bahwa produk Wannabe  dapat  dibundling  dengan  produk seperti Flafored Latte Hazelnut, Balado Sticks, Sus  Choco,  dan  Cassava  Chips.  Hal  ini dikarekanan  Association  Rules  yang  diperoleh memiliki confidence cukup tinggi dan lift ratio yang bernilai tidak sama dengan satu

## 5 DISKUSI
Pada penelitian ini penulis hanya menggunakan data  penjualan  bulan  desember  dikarenakan keterbatasan rekapitulasi data, alangkah baiknya pada penelitian berikutnya menggunakan  data  satu  siklus  tahunan  untuk hasil  yang  lebih  baik.  Serta  kelemahan  dari metode  asosiai  FP  growth  ataupun  appriori tidak  menghiraukan  jumlah  pembelian  produk yang saya pada tiap transaksi yang mengakibatkan association rule yang terbentuk tidak  dapat  merekomendasikan  produk  yang sama  untuk  dibundling.  Hal  ini  membuka peluang  untuk  menggabungkan  metode  FP growth dan appriori dengan metode lainya agar didapatkan hasil yang lebih baik.

## Nomenclature
FLHL = Flafored Latte Hazelnut Large W = Wannabe

## Referensi
Agrawal, Rakesh, Tomasz Imieliński, and Arun
Swami. 1993. “Mining Association Rules between  Sets  of  Items  in  Large Databases.” 207–16. doi: 10.1145/170035.170072.
Anwar,  Muchamad  Taufiq,  Hindriyanto  Dwi Purnomo,  Mega  Novita,  and  Clara  Hetty Primasari.  2020.  “Implementasi  Metode
Asosiasi  Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola Beli Konsumen Dan Rekomendasi
Penempatan Produk Pada Swalayan Xyz.” Dinamik 25(1):29–38. doi: 10.35315/dinamik.v25i1.7747. Ashari,  Imam  Ahmad,  Anggit  Wirasto,  Deny Nugroho Triwibowo, and Purwono Purwono.  2022.  “Implementasi  Market Basket  Analysis  Dengan  Algoritma Apriori Untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail.” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,
Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer 21(3):701–9. doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
Ernawati,  Iin.  2018.  “Data  Mining  Sebagai Salah  Satu  Solusi  Strategi  Bisnis.” Informatik :  Jurnal  Ilmu  Komputer
14(1):9. doi: 10.52958/iftk.v14i1.367.
Fadillah,  A.  P.  (2015).  Penerapan  Metode CRISP-DM  untuk  Prediksi  Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi  Kasus  Universitas  XYZ).  J urnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 1(3).
Kouahla, I., M. A. Yallese, S. Belhadi, K. Safi, and  M.  Nouioua.  2022.  “Tool  Vibration, Surface  Roughness,  Cutting  Power,  and Productivity Assessment Using RSM and GRA  Approach  during  Machining  of Inconel  718  with  PVD-Coated  Carbide Tool.” International Journal of Advanced
Manufacturing
Technology . doi:
10.1007/s00170-022-09988-2.
Larose,  Daniel  T.,  D.  Ph,  Chantal  D.  Larose, and D. Ph. 2012. “Solutions to Chapter 1.” Algebra  Through  Practice 29–50.  doi: 10.1017/cbo9781139168274.007.
Lestari,  Ade  Fitria,  and  M.  Hafiz.  2020. “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse.” INOVTEK Polbeng  -  Seri  Informatika 5(1):96.  doi:
10.35314/isi.v5i1.1317.
Lourenco,  J.,  and  A.  S.  Varde.  2020.  “Item-
Based Collaborative Filtering and
Association Rules for a Baseline Recommender  in  E-Commerce.”  Pp. 4636–45  in 2020  IEEE  International Conference on Big Data (Big Data) .
E-ISSN: 2550-083X
Maulidiya, H., & Jananto, A. (2020). Asosiasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori  Dan  Fpgrowth  Sebagai  Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako.
Rhomadhona, Herfia, Winda Aprianti, and Jaka Permadi.  2021.  “Penerapan  Data  Mining Terhadap  Data  Penjualan  Prioduk  Kopi Menggunakan Algoritma Apriori.” Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian Dan Industri Terapan 10(2):65–73. doi: 10.31629/sustainable.v10i2.3792.
Rizkiyanto, Hendra. 2020. Implementasi
Algoritma  Apriori  Untuk  Menganalisa Transaksi  Pakaian  Di  Toko  Sahabat Busana Besuki .
Saefudin,  Saefudin,  and  Septian  DN.  2019. “Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan Pola Pembelian Ikan.” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) 6(2):36. doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.
Safii,  M.,  and  Alrizca  Trydillah.  2019.
“METHOMIKA:  Jurnal  Manajemen
Informatika  &  Komputerisasi  Akuntansi
IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENENTUKAN POLA PEMBELIAN OBAT DENGAN METODE  ALGORITMA  APRIORI.” METHOMIKA: Jurnal
Manajemen
Informatika  &  Komputerisasi  Akuntansi
3(1):66.
Wahyuni,  Siti  Tri.  2017.  “Implementasi  Data Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Penjualan  Roti  Di  Difa  Rien’s  Bakery.” 53(9):1689–99.
Widiastuti,  Dwi,  and  Nelly  Sofi.  2014.
“Analisis Perbandingan
Algoritma
Apriori  Dan  Fp-Growth  Pada  Transaksi Koperasi.” UG Jurnal Vol. 8(01):21–24.
Wijaya,  A.,  &  Kinder,  L.  (2020).  Pengaruh
Price  Bundling  dan  Product  Bundling terhadap  Niat  Membeli  yang  Dimoderasi oleh  Barang  Komplementaritas.  Jurnal
Manajemen, 17(1), 28-38.
Yan,  R.,  Myers,  C.,  Wang,  J.,  &  Ghose,  S.
(2014). Bundling products to success: The influence  of      complementarity      and advertising.  Journal      of  Retailing      and Consumer Services. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2013. 07.007 Yulianton,  Heribertus.  2008.  “Data  Mining Untuk Dunia Bisnis Keputusan Informasi.” Jurnal  Teknologi  Informasi DINAMIK XIII(1):9–15.