## PENCARIAN POLA ASOSIASI UNTUK PENATAAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN FP- GROWTH (STUDY KASUS DISTRO EPO STORE PEMALANG)

## ASSOCIATION PATTERN MINING FOR PRODUCT ARRANGEMENT USING COMPARISON BETWEEN APRIORI ALGORITHM AND FP-GROWTH (CASE STUDY AT EPO STORE DISTRIBUTION STORE IN PEMALANG)
Abu Salam 1 , Junta Zeniarja 2 , Wibowo Wicaksono 3 , Lutfi Kharisma 4 1,2,3 Universitas Dian Nuswantoro; Jl. Nakula I No 5 – 7 Semarang,50131, Telp (024)3515261 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Udinus, Semarang e-mail: 1 abu.salam@dsn.dinus.ac.id, 2 junta.zeniarja@dsn.dinus.ac.id, 3 wicaksono.mkom@gmail.com, 4 111201408157@mhs.dinus.ac.id

## Abstrak
Analisis  keranjang  pasar  merupakan  study  tentang  proses  analisis  untuk  mencari sebuah  aturan  asosiasi  dalam  mencermati  pola-pola  pembelian  konsumen  pada  setiap transaksi  penjualan,  pola-pola  pembelian  yang  sudah  di  dapat  dari  pencarian  dataset kemudian  dapat  digunakan  untuk  merencakan  strategi  penjualan  seperti  harga  diskon  jika membeli  barang  A  dan  B  atau  menunjukan  tata  letak  pada  barang  yang  ditemukan  pada proses  pencarian  pola  asosiasi  yang  menghasilkan  aturan  asosiasi,  pola  asosiasi  sendiri memiliki  beberapa  metode  untuk  mencari  aturan  asosiasi  dan  yang  sering  dipakai  dalam pencarian  aturan  asosiasi  adalah  Apriori  dan  FP-Growth  dimana  kedua  metode  ini menghasilkan  aturan  asosiasi  dengan  tingkat  lift  ratio  yang  tinggi  dimana  jika  lift  ratio bernilai  >1  sudah  dinyatakan  valid  sehingga  semakin  besar  tingkat  lift  ratio  pada  aturan asosiasi yang ditemukan maka akan semakin  kuat aturan asosiasi tersebut, pada penelitian ini penulis melakukan pencarian aturan  asosiasi pada data penjualan epo store pada bulan November, Desember 2017 dan Januari 2018, dengan menggunakan dua metode pencarian asosiasi yaitu apriori dan FP-Growth untuk membandingkan metode mana yang lebih baik dalam pencarian aturan asosiasi serta untuk melakukan perencanaan penjualan berupa  tata letak dari metode yang memiliki tingkat lift ratio tertinggi.
Kata Kunci : aturan asosiasi, FP-Growth, Apriori, Epo Store, lift ratio

## Abstract
The Market base analysis is a study about process analysis to find an association rule to  observe  the  patterns  of  consumers  buying  in  every  selling  transaction.  The  selling patterns  took  by  finding  a  dataset,  then  it  can  be  used  to  plan  to  sell  strategy  like  giving discount price if they bought product A and B. it also to show a layout of products  which found  in  the  process  association  pattern  that  produce  association  rule.  The  association pattern  itself  has  some  method  to  find association  rule  and  the  usual  association  process for  this  is  Apriori  and  FP-Growth.  These  methods  produced  association  rule  with  higher lift ratio level if lift ratio has value >1 clarified as valid, so the higher lift ratio level in the association rule then these association rule will be stronger. In this research, the writer did the  finding  of  association  rule  for  selling  data  of  EPO  Store  at  in  November,  December 2017 and January 2018, by using two methods of finding an association, Apriori and FP- Growth,  to  compare  which  the  better  method  for  finding  association  rule.  It also  to  make selling planning to determine the layout of the method which has the highest lift ratio.
Keywords: association rule, FP-Growth, Apriori, Epo Store, lift ratio

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, kemajuan teknologi sudah sangat maju hampir di dalam semua bidang pekerjaan dan kegiatan  manusia  sehari-harinya  telah  dibantu  oleh  teknologi[1].    Salah  satu  bidang  teknologi  yang membantu manusia  adalah teknologi informasi banyak study tentang  teknologi informasi  yang dapat membantu  kegiatan manusia di zaman  teknologi ini  salah  satunya adalah data mining dengan  teknik assosiation  rule untuk  menganalisis  keranjang  pasar  atau  biasa  juga  disebut market  basket  analysis [2].  Untuk  menganalis  keranjang  pasar  pengelola  harus  mencermati  pola-pola  pembelian  konsumen pada setiap transaksi yang harus dicatat yang nantinya akan sangat berguna bagi para penjual [3].
Assosiation rule sendiri merupakan teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu  kombinasi  item  [4],  sehingga Assosiation  rule merupakan  teknik  data  mining  yang  dapat menganalisis  keranjang  pasar  pada  data  penjualan  sehingga  dapat  ditemukan  kombinasi  item  yang sering dibeli oleh pelanggan.
Metode association  rule memiliki  2  algoritma  yang  sering  digunakan  pada  pencarian  pola itemset yaitu algoritma apriori dan FP-Growth [5] dimana kedua algoritma tersebut sering digunakan untuk mencari pola asosiasi pada suatu produk yang muncul dalam satu data [6].
Dari  pertimbangan  kedua  algoritma  tersebut  penulis  akan  melakukan  penelitian  tentang pencarian pola Association Rule untuk melakukan penataan barang dengan mengambil objek dari toko pakaian  distro  Epo  Store    yang  beralamat  di  jalan  raya  kartini,Kecamatan  Petarukan  Kabupaten Pemalang, Jawa Tengah.
Dengan  mengambil  sample  data  transaksi  penjualan  pakaian  distro,  penulis  akan membandingkan  algoritma  mana  yang  lebih  baik  untuk  menganalisis  pola assosciation  rule untuk mendapatkan  pola  item  set.  Diharapkan  hasil  pola  itemset  dengan  membandingkan  dua  algoritma aprirori  dan  fp-growth  dapat  bermanfaat  untuk  membantu  Epo  Store  dalam  mengatasi  strategi penjualannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  melakukan  pencarian  asosiasi  terhadap  data  penjualan  epo  store  tahapan  yang  perlu dilakukan untuk mendapatkan hasil pengujian yang terbaik. Berikut ini adalah tahapan yang dilakukan dalam penelitian aturan asosiasi.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Dataset
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  penjualan  bulan  November,  Desember  2017  dan  Januari 2018 seperti pada contoh gambar 2 tampilan data penjualan Epo Store.
DataSe t PreProcesin g Apriori FP- Growth Evaluasi Evaluasi Hasil evaluasi tertinggi Pembentukan Aturan Asosiasi

## Tabel 1. Data Penjualan
Dari data transaksi  yang  ada, tidak  semua  yang diolah, pada penelitian  ini data  yang digunakan hanya transaksi  yang lebih dari 1 jenis barang, bukan berapa jumlah barang yang dibeli karena yang dicari adalah keterkaitan barang berikut hal-hal yang dilakukan dalam pengolahan data.

## 2.1.1. Pemilihan Data yang diolah
Data  yang  diolah  yaitu  transaksi  yang  lebih  dari  1  jenis  barang  dan  yang  digunakan  adalah  No Struk  dan  jenis  barang.  Di  tabel  transaksi  Penjualan  ada  beberapa  variabel  seperti  “tanggal”,  “Nama barang”, “Harga” dan lain-lain tetapi tidak semua variabel tersebut digunakan, yang diperlukan hanya variabel “No struk” dan “Jenis barang”.

## 2.1.2. Diskrisitasi variabel
Pengolahan data dalam penilitan ini dibutuhkan teknik diskritasi.  Teknik diskritasi adalah  suatu cara  yang  yang  dilakukan  untuk  memecahkan  daerah  perhitungan      kedalam  daerah-daerah  kecil karena  kolom  pada  penelitian  ini  memiliki  range  yang  cukup  luas.  Aturan  range  ini  dapat  dirubah seperti  apa  yang  dikehendaki  oleh  peneliti.  Berikut  adalah  contoh  beberapa  nilai  diskritasi  variabel nama barang :
Tabel 2. Diskritisasi Variabel NO  Nilai Diskritasi Nama barang 1 1 Kaos Lengan Panjang prapatan rebel 2 2 Kaos Lengan Panjang fucking enemy 3 3 Kaos Lengan Panjang seventh angel 4 4 Kaos Lengan Panjang owa suport 5 5 Kaos Lengan Panjang quiksilver 6 6 Kaos Lengan Panjang memphis origin 7 7 Kaos Lengan Panjang fake side 8 8 Kaos Lengan Panjang farodist 9 9 Kaos Lengan Panjang oroots 10 10 Kaos Lengan Panjang Gangster
11 11 Kaos Lengan Panjang DC 12 12 Kaos Lengan Panjang vans 13 13 Kaos Lengan Pendek prapatan rebel 14 14 Kaos Lengan Pendek fucking enemy 15 15 Kaos Lengan Pendek seventh angel 16 16 Kaos Lengan Pendek owa suport 17 17 Kaos Lengan Pendek quiksilver 18 18 Kaos Lengan Pendek memphis origin 19 19 Kaos Lengan Pendek fake side .. N n barang

## 2.1.3. Format Tabular Data Transaksi
Format  data  tabular  yaitu  pengubahan  format  data  dari  data  primer  yang  berbentuk  data penjualan dirubah menjadi data biner 1 dan 0. Penkonversian ini dilakukan karena sehubungan sebuah aplikasi  yang  format database menggunakan  Microsoft  Excell  dengan  bentuk  tabular  data  [20]. Proses  konvrensinya  yaitu  nomor  slip  data  yang  akan  diuji  dibuat  membentuk  horizontal  kebawah, dan  semua  jenis  item  akan  menjadi attribute dalam  bentuk  vertikal  menyamping.  Contoh  hasil pemindahan data tabular.
Tabel 3. Tabel Tabulasi
tr 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  n
1 0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
2 0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
4 0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
5 0  0  0  0  0  0  0  0  0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
6 0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
7 0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0
8 1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
9 0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
10  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
11  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
12  1  0  1  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
13  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0
14  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
15  0  1  1  0  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
16  0  0  0  0  1  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
17  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
18  0  0  0  0  1  0  0  0  0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
19  0  0  0  0  0  0  0  0  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
Dari tabel tabulasi dapat dilihat perhitungan per item dan di hasilkan data transaksi seperti ini :
Tabel 1 . Data Itemset Transaksi Items 1 {14, 18} 2 {11} 3 {3, 14, 18} 4 {15} 5 {10, 15} 6 {16} 7 {19, 15, 3} 8 {1, 17} 9 {18, 3} 10 {17, 11} 11 {13} 12 {3, 1} 13 {15, 18} 14 { 18} 15 {2, 3, 18} 16 {5} 17 {4} 18 {5, 17} 19 {9} 20 {12}

## 2.2 PreProcessing
Pada  tahap  preprocesing  dilakukan  untuk  membersihkan  data-data  yag  tidak  digunakan  dalam pencarian dan data [7], yang digunakan untuk pencarian aturan asosiasi adalah data barang dan nama struk selanjutnya data diubah ke dalam bentuk tabular dengan isi binari 1 untuk data yang terjual dan 0 untuk data yang tidak terjual seperti terlihat pada Gambar 3.
Tabel 5. Data Preprocesing

## 2.3 Apriori
Dalam  mencari  penggunaan  apriori  hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  menentukan minimum support dan menghitung minimum support dengan rumus [8]
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡, 𝑠(𝑋 → 𝑌) = 𝜎(𝑋 ∪ 𝑌) 𝑁 (1)
Dalam  rumus  diatas 𝜎 merupakan  support  dari  item  X  dan  Y  yang  ditemukan  dari  data  dan  N merupakan  jumlah  transaksi.  Setelah  menghitung  minimum support sampai  iterasi  terakhir  yang ditemukan  pada  data  selanjutnya  menentukan  nilai confidence dan  untuk  mencari  nilai confidence digunakan rumus
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒, 𝑐(𝑋 → 𝑌) 𝜎(𝑋 ∪ 𝑌) 𝜎𝑋 (2)
Dalam rumus diatas 𝜎 merupakan nilai support dari X dan Y dan di bagi nilai support dari X 2.4 FP-Growth
Dalam  pencarian  asosiasi  dengan  FP-Growth  merupakan  pengembangan  dari  apriori  pada  FP- Growth  untuk  mencari  nilai confidence dan support masih  sama  hanya  saja  peredaannya  di  FP- Growth  hanya  menggunakan  1  iterasi  dan  memiliki  3  tahapan  yaitu  tahap  pembangkitan confidentional  pattern  base ,  tahap conditional  FP-Tree dan  tahap  pencarian frequen  itemset dengan menggunakan TID ( Transaction Identity) [9].
2.5 Evaluasi
Pada  pencarian  Asosiasi  kevalidan  dari  sebuah  aturan  yang  digunakan  adalah  menggunakan metode lift  ratio , lift  ratio sendiri  biasa  digunakan  sebagai  penentu  aturan  asosiasi  valid  atau  tidak valid, aturan asosiasi dikatakan valid apabila  nilai lift ratio dalam aturan  asosiasi  tersebut  benilai >1 dan semakin banyak nilai lift ratio yang dimiliki aturan asosiasi maka akan lebih bagus untuk mencari lift ratio dapat di temukan dengan rumus [10]
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 ∩ 𝐵) 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (3) 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑌 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (4)

## 2.6.  Hasil Evaluasi Tertinggi
Pada hasil evaluasi tertinggi merupakan hasil dari perbandingan hasil lift ratio tertinggi [11] dan algoritma  yang  memiliki lift  ratio tertinggi  adalah  algoritma  yang  bagus  dalam  pencarian  aturan asosiasi.
2.7.  Pembentukan Aturan Asosiasi
Pembentukan  aturan asosiasi merupakan hasil dari aturan asosiasi akhir  yang memiliki lift ratio tertinggi [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Didalam  penelitian  ini  akan  dlakukan  aturan  asosiasi  yaitu  dengan  aturan minimum  confidence 0,9 atau 90% dan minimum support 0,01 atau 1 % didapatkan hasil berikut
3.1.  FP-Growth
Pada aturan FP-Growth dengan minimum confidence 0,9 dan minimum support 0,1 ditemukan 24 aturan asoisasi seperti pada gambar 4.

## Gambar 2. Hasil FP-Growth

## 3.2 Apriori
Pada aturan asosiasi yang ditemukan oleh algoritma apriori dengan minimum confidence 0,9 dan minimum support 0,1 ditemukan 10 aturan asosiasi seperti pada gambar 5.
Gambar 3. Hasil Apriori

## 3.3 Lift Ratio
Dari perhitungan ke dua algoritma didapatkan hasil lift ratio seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 6. Perbandingan Lift Ratio Apriori FP-Growth Itemset  conclusion Lift ratio Itemset conclusion Lift ratio {1,16} {2} 27,675 {19,31} {3} 13,488 {1,2} {16} 24,065 {18,14} {3} 13,488 {1,31} {3} 13,500 {18,31} {3} 13,488 {1,25} {14} 24,065 {3,8} {16} 24,043 {1,14} {25} 26,357 {16, 8} {3} 13,488 {1,29} {14} 24,065 {3, 20} {10} 33,515 {1,14} {29} 36,900 {3, 10} {20} 29,105 {15,23} {1} 19,768 {20, 10} {3} 13,488 {1,23} {15} 24,065 {19, 31} {1} 19,750 {1,15} {23} 46,125 {19, 6} {4} 27,650 - - - {4, 6} {19} 16,265 - - - {9, 35} {18} 19,404 - - - {16, 17} {25} 26,333 - - - {14, 7} {13} 28,359 - - - {21, 29} {25} 26,333 - - - {21, 33} {4} 27,650 - - - {28, 15} {13} 28,359 - - - {3, 19, 1} {31} 29,892 - - - {19, 31} {3, 1} 553 - - - {3, 19, 31} {1} 19,750 - - - {3, 1, 31} {19} 16,265 - - - {1, 14, 25} {29} 27,650 - - - {1, 14, 29} {25} 26,333 - - - {1, 25, 29} {14} 24,043
Pada tabel perbandingan hasil  lift ratio yang terbesar didapat oleh algoritma FP-Growth dengan nilai  553  yang  ditemukan  pada  aturan    {19,  31}  {3,1}  yang  berarti  produk  19  dan  31  dapat diletakkan  berdampingan  dengan  produk  3  dan  1.  Sehingga  algoritma  FP-Growth  adalah  algoritma yang paling baik dibandingkan algoritma apriori karena dari hasil aturan yang ditemukan lebih banyak serta hasil lift ratio yang di dapat juga lebih besar dibandingkan milik apriori.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perbandingan algoritma Apriori dan FP-Growth untuk mencari pola asosiasi terhadap penataan barang dengan menggunakan data penjualan bulan November, Desember 2017  dan Januari 2018 yang telah penulis lakukan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. FP-Growth  dapat  menemukan  aturan  asosiasi  lebih  banyak  dari  pada  Apriori  karena  proses  pada FP-Growth  yang  tidak  membutuhkan  beberapa  iterasi  pada  prosesnya  sehingga  aturan  asosiasi yang di dapat lebih banyak.
b. Diantara  kedua  algoritma  asosiasi  rule  algoritma  FP-Growth  memiliki  tingkat  ke  akurasian  lebih besar dari pada apriori.
c. Proses dari algoritma FP-Growth lebih cepat dari pada algoritma apriori.
d. Dari proses relasi setiap produk yang sudah di temukan melalui proses pencarian association rule dapat digunakan untuk mengatur tata letak yang dapat meningkatkan kualitass penjualan terhadap toko distro Epo Store.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  hasil  asosiasi  dengan  jumlah  kevalidan rule yang  tinggi  dari perbandingan  ke  dua  algoritma association  rule untuk  tata  letak  barang  di  toko  distro  Epo  Store namun untuk penelitian selanjutnya masih memerlukan pengembangan dalam beberapa hal yakni:
a. Menggunakan data set yang lebih lama rentang waktunya seperti 1 tahun atau 2 tahun ke belakang.
b. Menggunakan algoritma asosiasi lain ataupun penggabungan beberapa algoritma lain untuk dapat menemukan aturan asosiasi yang lebih efisien dan efektif.
c. Menggunakan  data  dari  data  penjualan  terbaru  untuk  mendapatkan  hasil  yang  update  untuk  lebih memudahkan pengelola Epo tore dalam melakukan strategi penjualan.
d. Mengimplimentasikan  kedalam  aplikasi  sehingga  pihak  epo  store  dapat  menggunakan  aplikasi tersebut untuk bisa mengetahui pola asosiasi pada data transaksi sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Chandra,  “Peningkatan  Performa  Algoritma  Apriori  Untuk  Aturan  Asosiasi  Data  Mining,” dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , Yogyakarta, 2017.
[2] M.  Iqbal  dan  Muatin,  “Analisa  Keranjang  Belanja  Konsumen  Pada  Data  Penjualan  Bulan Ramadhan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  :  Citro  Coffepark  Clothes Pekanbaru),”  dalam Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri(STNKI) , Riau, 2017.
[3] S.  Shukla,  B.K.Mohanty  dan  A.  Kumar,  “A  Multi  Attribute  Value  Theory  approach  to  rank association  rules  leveraging  better  bussines  decision  making,” ScieneDirect, vol.  I,  no.  16,  pp. 1031-1038, 2017.
[4] D.  P.  Larasati,  S.  M.  Muhammad  Nasrun  dan  S.  Umar  Ali  Ahmad,  “Analysis  and Implementation  of  FP-Growth  Algorithm  In  Smart  Application  to  Detemine  Market  Basket Analysis on Retail Bussiness (Case Study: PT. X),” dalam e-proceding of engineering , Bandung, 2015.
[5] F.  Mohamad,  R.  S.  Kemas  dan  A.  Ibnu,  “Penerapan  Metode  Association  Rule  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota  Bandung,” JITTER  (  Jurnal Ilmiah Teknlogi informasi Terapan , vol. II, no. 10, pp. 221-227, April 2016.
[6] T. T. Yu dan K. T. Lynn, “Proposed Method for Modified Apriori Algorithm,” Information and Knowledge Engineering, pp. 68-73, 2017.
[7] A. Anas, “Apriori Algorithm Use for A Consumer Behavior in The Purchase of Goods,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. I, no. 10, pp. 45-59, 2015.
[8] P.  N.  Utari  dan  R.  F.  Hakim,  “Penerapan  Metode  Association  Rule  Menggunakan  Algoritma Apriori  Untuk  Analisa  Pola  Data  Kecelakaan  Pesawat  dari  Tahun  1967-2014  di  Indonesia,” dalam Prociding Seminar Nasional Matematika dan pendidikan Matematika UMS , Jakarta, 2015.
[9] Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola Pembelian Pupuk,” Paradigma, vol. XIX, no. 8, pp. 74-79, Maret 2017.
[10] E.  Nurelasari,  “Algoritma  Asosiasi  K-Means  dan  FP-Growth  Untuk  Analisis  Keranjang  Pasar Pada Penjualan Produk Alumunium,” Information Management for Education And Profesionals, pp. 179-186, 2017.
[11] I.  Djamaludin  dan  A.  Nursikuwagus,  “Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Jurnal  SIMETRIS, vol.  8,  no.  11,  pp.  671-678, November 2017.
[12] W.  A.  Triyanto,  V.  Suhartono  dan  H.  Himawan,  “Analisis  Keranjang  Pasar  Menggunakan  K- Medoids dan FP-Growth,” Pseudocode, vol. II, no. 17, pp. 129-142, September 2014.