## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ATURAN ASOSIASI UNTUK REKOMENDASI STRATEGI PEMASARAN PRODUK KERAJINAN MENGGUNAKAN FREQUENT PATTERN GROWTH
Windarto 1* , Devit Setiono 2 , Danu Saputra 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1* windarto@budiluhur.ac.id, 2 devit.setiono@budiluhur.ac.id, 3 1911501730@student.budiluhur.ac.id (* : corresponding author)
Abstrak- Selain menjual perlengkapan dan sparepart kendaraan motor roda dua, Toko NTN Racing Sport juga menjual produk kerajinan dari tanaman eceng gondok. Belakangan Toko NTN Racing Sport tengah menghadapi kendala penjualan produk-produknya, hal ini terlihat dari ketidakpastian omset setiap bulannya yang sulit diprediksi. Salah satu sebabnya adalah kurangnya pemahaman pada pola pembelian produk oleh pelanggan. Ini berdampak pada kinerja pemasaran dan penjualan produk kerajinan kreatif eceng gondok yang turun sejak 2020. Tujuan utama penelitian ini adalah guna mencari tahu produk- produk yang secara simultan dibeli oleh pelanggan pada transaksi yang sama dalam berbelanja produk anyaman eceng gondok . Market Basket Analysis merupakan aturan untuk mengidentifikasi hubungan beberapa atribut serta merupakan bagian integral dari aplikasi pendedahan yang efektif dalam sektor ritel. Teknik ini digunakan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan pada  masa  sebelumnya dengan  tujuan  mengidentifikasi produk  yang secara simultan  dibeli oleh konsumen. Fokusnya adalah mengungkap keterkaitan antara produk yang dibeli oleh pelanggan dalam satu transaksi harian. Sementara itu, Frequent Pattern Growth merupakan suatu algoritme pilihan yang dipakai dalam mengenali pola data yang secara   rutin   muncul   dalam   himpunan   data.  Dengan   merujuk   pada   hasil   yang   diperoleh   dari   evaluasi   435   transaksi, menggunakan dukungan minimum sebesar 1% serta tingkat keyakinan sebesar 25%, ditemukan empat aturan keterkaitan dengan lift ratio yang  nilainya  lebih  besar  dari  1,  mengindikasikan  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara Itemset . Berdasarkan dari hasil evaluasi tersebut dapat diidentifikasi pola pembelian pelanggan berdasarkan hasil aturan analis asosiasi sehingga dapat membantu pemilik toko menentukan paket bundling yang akan dijual dan untuk menentukan strategi penjualan toko.
Kata Kunci: Penambangan Data, Frequent Pattern Growth, Analisis Keranjang Pasar, Pemasaran, Penjualan.
Abstract- Besides   selling   equipments   and   spareparts   for   two-wheeled   vehicles,   NTN   Racing   Sport   Store   also   sells handicraft products made from water hyacinth. Lately, NTN Racing Store facing challenges in selling its products, as evidence by the unpredictable monthly revenue. The reason is insufficiency of customer purchasing patterns understanding. The impacts are the declining of the marketing and sales performance for creative water hyacinth handicrafts products since 2020. The main purpose of this studi is to identify which products are purchase together by customers in one transaction when shopping for water hyacinth products. Market Basket Analysis is a rule that determines associations between various attributes and is a key application in the retail industry. This method is use to analyze past consumer purchasing behavior to determine items that are frequently purchase together. Its purpose is to uncover relationships between products purchased by customers in a single transaction. On the other hand, Frequent Pattern Growth is an alternative algorithm use to identify the most frequently occurring datasets within a collection of data. The testing results of 435 transactional data points from NTN Racing Sport Store, using 1% minimum support value and 25% minimum confidence value, resulting four association rules within lift ratios above 1 which indicates significant relationships among itemsets. From these evaluation results, customer purchasing patterns can be identifying trough the association analysis rules. This information can assist the store owner in determining bundling packages to sell and to devise store sales strategies.
Keywords : Data Mining, Frequent Pattern, Market Basket Analysis, Marketing, Selling.

## 1. PENDAHULUAN
Eichhornia crassipes (Mart.) Solms , atau yang akrab disebut dengan eceng gondok, ialah jenis tanaman invasif yang tersebar luas di berbagai daerah, lebih utamanya di banyak negara dengan iklim tropis dan sub- tropis, dan umumnya ditemukan di perairan terbuka [1]. Pertumbuhan eceng gondok terbilang sangat cepat, hal ini dapat mengakibatkan gangguan ekologis dalam habitat perairan. Tumbuhan ini dapat menutupi permukaan air, menghambat penetrasi sinar matahari, dan dengan demikian, berpotensi mengancam organisme di bawahnya. [2].  Meskipun  banyak   orang   menganggap   eceng   gondok   sebagai   tumbuhan  yang   tidak   memiliki   manfaat, cenderung hanya menyebabkan masalah seperti banjir dan pencemaran sungai, tetapi bagi individu kreatif, eceng gondok menjadi bahan mentah utama untuk menciptakan berbagai jenis kerajinan yang bernilai ekonomi yang signifikan. Masyarakat  memiliki peluang untuk mengubah eceng gondok menjadi produk kerajinan tangan seperti tas, sepatu, sandal, tudung saji, alas masak, karpet, rompi, topi, kursi, dan berbagai produk lainnya. Dengan mengambil manfaat eceng gondok sebagai material utama dalam pembuatan kerajinan tangan, ini tentu

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
memiliki dampak positif dalam mengurangi efek negatif yang timbul dari pertumbuhan eceng gondok, di mana pertumbuhan ini dapat berdampak buruk terhadap lingkungan bila dibiarkan tumbuh liar [3].
Berawal dari menjual perlengkapan dan sparepart kendaraan motor roda dua, kini Toko NTN Racing Sport memperluas penjualannya dengan menyediakan produk-produk lainnya. Selain menjual sparepart kendaraan bermotor, Toko NTN Racing Sport juga menjual perlengkapan akuarium untuk pehobi aquascape . Selain kedua jenis produk tersebut, Toko NTN Racing Sport juga menjual produk kerajinan dari tanaman eceng gondok. Produk kerajinan yang terbuat dari tanaman eceng gondok, kemudian dijual secara daring di berbagai media lokapasar.
Toko NTN Racing Sport mengalami masalah dalam penjualan dengan omset yang sulit diprediksi karena kurangnya pemahaman tentang pola pembelian pelanggan. Toko ini belum mampu mengidentifikasi produk yang disukai  dan sering dibeli oleh pelanggan, dan ini mempengaruhi  penurunan  penjualan produk eceng gondok sejak 2020. Data penjualan yang ada memiliki potensi untuk mengungkap pola pembelian pelanggan. Penelitian   ini   bertujuan   untuk   mengidentifikasi   produk   kerajinan   eceng   gondok   yang   sering   dibeli   secara simultan dalam satu transaksi untuk memberikan saran pemasaran beberapa produk dalam satu paket penjualan di toko. Penelitian ini akan terbatas pada mengidentifikasi pola pembelian pelanggan tanpa merumuskan strategi pemasaran.
Dalam sebuah riset yang dilakukan oleh Simanjuntak dan Windarto [4], dinyatakan bahwa penggunaan data transaksi penjualan yang tersimpan dalam jumlah besar memiliki potensi untuk memberikan wawasan berharga dalam pengembangan kebijakan dan strategi bisnis bagi PT Mora Telematika Indonesia. Salah satu cara untuk mencapai tujuan ini adalah dengan menerapkan Market Basket Analysis, sebuah teknik dalam data mining yang berfokus pada mencari pola-pola pembelian konsumen. Pola-pola ini memiliki nilai penting dalam pengambilan keputusan bisnis. Penemuan pola-pola tersebut didasarkan pada dua parameter, yaitu support (tingkat dukungan) dan confidence (tingkat kepercayaan). Dalam penelitian ini, Market Basket Analysis diterapkan dengan algoritme
Frequent Pattern Growth (FP-Growth) yang menggunakan struktur data Tree atau yang biasa disebut FP-Tree. Hasil analisis terhadap data transaksi penjualan dari Januari 2018 hingga April 2018 menghasilkan 7 aturan asosiasi dengan lift ratio sebesar 4,59%, support sebesar 3,125%, dan confidence sebesar 0,67%.
Di sisi lain, sebuah studi yang dilakukan oleh Febrianto [5] bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang mampu mengolah dan memanfaatkan data transaksi penjualan menggunakan algoritme FP-Growth, serta menerapkan metode up selling dan cross selling . Tujuan dari sistem ini adalah untuk menganalisis penjualan produk sparepart mobil yang dibeli bersamaan dalam rangka mengidentifikasi pola penjualan dan menentukan paket penjualan. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 6.674 transaksi penjualan selama satu tahun operasional Toko Sparepart Mobil (Juli 2021 - Juni 2022), dengan total 30.956 catatan dalam format Microsoft Excel. Evaluasi kualitas sistem menggunakan standar ISO 9126 menghasilkan kesimpulan bahwa sistem   ini   memiliki   kualitas   yang   sangat   baik   dengan   skor   98,59%.   Hasil   penilaian   aspek   Fungsionalitas mencapai 99,25%, aspek Keandalan mencapai 98,13%, aspek Kemudahan Penggunaan mencapai 98,33%, dan aspek Efisiensi mencapai 98,66%.
Studi oleh Wibowo dan Jananto [6] dengan judul Penerapan Data Mining Algoritme FP-Growth di Toko Gunung Agung Cabang Semarang. Toko ini fokus pada penjualan alat-alat perkantoran, buku, dan perlengkapan sekolah. Setiap transaksi dicatat dan diarsipkan, membentuk kumpulan data yang terus bertambah. Pendekatan data  mining digunakan  untuk  menganalisis  data   tersebut  dengan  metode   asosiasi.  Metodologi  CRISP-DM digunakan dalam penelitian ini. Aturan asosiasi yang dihasilkan dipakai  guna menyusun tata letak barang dagangan   dalam   strategi   penjualan.   Melalui   algoritme FP-Growth dengan support minimum   0.04   dan confidence 0.2, dihasilkan aturan asosiasi yang sama melalui perhitungan manual dan menggunakan Rstudio untuk 100 transaksi pertama. Analisis atas data selama satu tahun, 57.449 transaksi dengan 133.571 catatan, menghasilkan 6 aturan asosiasi. Ini membantu dalam mengatur tata letak produk, misalnya, menyusun barang kategori   H   ( WRITING   INSTRUMENT )   dekat   dengan   barang   kategori   G   ( SCHOOL   STATIONERY )   dan   F ( OFFICE ESSENTIAL ). Rujukan lain yang digunakan dalam studi ini adalah studi yang telah dilakukan oleh Putri dan rekan-rekan [7]. Dalam studi ini, dilaporkan bahwa masakan dari Sumatera Barat yang umumnya dikenal sebagai masakan Padang memiliki popularitas tinggi. Masakan Padang sangat disukai oleh masyarakat Indonesia dan turis asing. Rumah Makan Masakan Padang Takana Juo yang berada di Singkawang, Kalimantan Barat, termasuk dalam tempat yang menawarkan hidangan masakan Padang. Di sini, pelanggan dapat menikmati berbagai macam lauk khas Sumatera Barat yang dihidangkan. Namun, masalah yang dihadapi adalah kurangnya keseimbangan stok lauk, di mana beberapa jenis lauk sering habis sementara yang lain masih tersisa, menyebabkan pemborosan. Dalam rangka mencari solusi, diperlukan analisis pola pembelian pelanggan terhadap lauk-lauk yang dibeli. Metode data mining dianggap sesuai untuk mengidentifikasi pola ini. Dalam penelitian ini, contoh data transaksi penjualan lauk diambil dari satu hari, dengan memilih 12 transaksi sebagai sampel. Algoritme FP-Growth digunakan untuk membantu Rumah Makan Takana Juo mengidentifikasi pola pembelian pelanggan. Dengan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
begitu, rumah makan dapat mengatur jumlah lauk yang harus disiapkan setiap hari, berdasarkan pola pembelian pelanggan.   Hasil   dari   penelitian   ini   memberikan   informasi   penting   untuk   pengambilan   keputusan   dalam manajemen stok lauk di rumah makan.
Berdasarkan studi-studi sebelumnya, dapat dinyatakan bahwa analisis data penjualan memungkinkan untuk mengenali pola pembelian yang dilakukan oleh konsumen terhadap produk. Dalam konteks penelitian ini, pola pembelian   produk   oleh   pelanggan   di   Toko   NTN Racing   Sport dapat   diungkap   dengan   menganalisis   data penjualan dan menggunakan algoritme frequent pattern growth . Oleh karena itu, penelitian ini memiliki dasar yang kuat untuk mengidentifikasi dan memahami pola pembelian pelanggan Toko NTN Racing Sport dalam keranjang pasar, dengan tujuan mengidentifikasi produk yang sering dibeli secara simultan pada satu transaksi untuk memberikan saran pemaketan produk kerajinan eceng gondok di Toko NTN Racing Sport .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Teori
Dalam   rangkaian   studi   ini, data mining akan   dimanfaatkan   untuk   mengembangkan   sistem   analisis keranjang belanja pasar. Pendekatan yang akan diterapkan adalah menggunakan metode asosiasi rule (aturan asosiasi) dengan menggunakan algoritme FP-Growth. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan antara  sepasang item dalam  dataset   yang  telah   ditetapkan. Data mining ialah  proses   eksplorasi  pola  atau informasi  menarik  dalam  kumpulan data  yang terpilih dengan  memanfaatkan  teknik atau  metode tertentu. Metode-metode, teknik-teknik, dan algoritme-algoritme yang digunakan dalam data mining memiliki variasi yang luas. Pemilihan algoritme atau metode yang paling sesuai sangat bergantung pada tujuan dan tahapan keseluruhan Knowledge Discovery in Database (KDD) [8].
Istilah Keranjang Pasar merujuk pada sekumpulan barang yang muncul dalam sekali transaksi. Dalam konteks ini, jumlah tiap barang tidak memiliki dampak terhadap proses analisis di dalam Keranjang Pasar. Analisis Keranjang Pasar berfokus pada variasi jenis barang yang ada, bukan pada jumlah barang yang identik yang dibeli. Tujuan utama dari Analisis Keranjang Pasar adalah mengidentifikasi keterkaitan antara berbagai barang,   sehingga   informasi   ini   dapat   mendukung   pengambilan   keputusan   oleh   pihak   manajemen   dalam merancang strategi pemasaran. [9]. Manfaat utama dari Analisis Keranjang Pasar adalah memperbaiki efektivitas strategi promosi dan penjualan dengan menggunakan data pembeli atau data penjualan yang sudah tersedia bagi perusahaan   ritel  [10].   Dengan   mengetahui   produk   mana   yang   sering   dibeli   bersamaan,   perusahaan   dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk menyusun penempatan produk-produk yang saling berkaitan di dalam satu area, dengan tujuan meningkatkan penjualan [11].
Association Rules mengacu pada pola-pola hubungan data yang ada di dalam basis data [12]. Algoritme aturan asosiasi bertujuan untuk mengekstraksi pola yang menghubungkan satu set data dengan set data lainnya. Proses   awal   dalam   penggalian   aturan   asosiasi   melibatkan   identifikasi   kumpulan item yang   sering   muncul ( frequent item set ). Setelah seluruh pola frequent item set diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah menelusuri aturan asosiasi atau keterkaitan berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan. Isu yang muncul dalam upaya menemukan Aturan Asosiasi adalah jumlah besar kemungkinan ditemukannya aturan yang belum tentu valid dan dapat diandalkan. Pentingnya suatu aturan asosiatif dapat diukur melalui dua parameter, yaitu support dan confidence . Support (tingkat dukungan) merupakan presentase kombinasi item tersebut dalam dataset , sementara Confidence (tingkat keyakinan) mengindikasikan seberapa kuat hubungan antar item dalam aturan asosiasi [13]. FP-Growth Algorithm adalah perkembangan dari algoritme Apriori [14]. Metode Frequent Pattern Growth adalah salah satu opsi algoritme yang dapat dipergunakan untuk mengidentifikasi himpunan data yang paling sering   muncul   ( frequent   Itemset )   dalam   suatu   koleksi   data  [15].   Dalam   algoritme   FP-Growth,   prinsip pembangunan tree diterapkan, dikenal sebagai FP-Tree, dalam upaya pencarian frequent Itemset . Pendekatan ini berbeda dengan metode generate candidate yang diterapkan dalam algoritme Apriori. Melalui pendekatan ini, algoritme FP-Growth mempunyai cara kerja lebih cepat daripada algoritme Apriori [15]. Tahapan utama dari metode FP-Growth terbagi menjadi tiga bagian, yaitu Pembuatan Conditional Pattern Base, yaitu subdataset yang terdapat prefix path (lintasan prefix) dan suffix pattern (pola akhiran). Pembuatan Conditional Pattern Base dapat dilakukan menggunakan fp-tree yang telah terbentuk sebelumnya. Selanjutnya adalah tahap pembuatan Conditional FP-Tree, item yang ada pada setiap Conditional Pattern Base dijumlahkan, untuk item dengan jumlah support count yang lebih besar akan dilakukan Conditional FP-Tree . Berikutnya adalah mencari frequent Itemset . Jika Conditional Fp Tree termasuk lintasan tunggal ( single path ), maka akan mendapatkan frequent Itemset dengan melaksanakan kombinasi item pada setiap Conditional FP-Tree . Jika Conditional   FP-Tree yang   dilakukan   bukan   termasuk   lintasan   tunggal   maka   akan   dilakukan   pembuatan Frequent Pattern-Growth (FP-Growth) dengan cara rekursif [16].

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pemilihan metode FP-Growth dalam studi ini dapat dijelaskan oleh sejumlah alasan yang relevan dengan tujuan dan konteks penelitian analisis pola pembelian pelanggan terhadap produk di Toko NTN Racing Sport . Beberapa alasan mengapa metode ini dipilih adalah sebagai berikut:
1. Keberlanjutan Pola Pembelian: Metode FP-Growth efektif dalam mengidentifikasi pola pembelian yang sering   muncul   pada   data   transaksi.   Dalam   kasus   toko   seperti   NTN Racing   Sport ,  dimana   pelanggan mungkin memiliki kecenderungan untuk membeli produk-produk tertentu secara bersamaan atau berulang kali, metode ini cocok untuk mengidentifikasi pola pembelian yang konsisten.
2. Kemampuan Identifikasi Pola Kompleks: FP-Growth mampu mengidentifikasi pola pembelian yang lebih kompleks, termasuk kombinasi produk yang lebih dari dua atau tiga item. Ini berguna dalam memahami relasi produk yang lebih dalam dan mungkin tidak langsung terlihat.
3. Skalabilitas: Metode ini memiliki kemampuan untuk mengatasi volume data yang besar. Toko seperti NTN Racing Sport mungkin memiliki banyak transaksi yang terjadi setiap harinya, dan metode frequent pattern growth dapat menangani data yang besar dengan efisien.
4. Hasil Interpretable :  Pola  yang  dihasilkan  oleh  metode  FP-Growth  mudah diinterpretasikan   dan  dapat memberikan   wawasan   yang   bermanfaat   untuk   pemilik   toko   atau   pihak   terkait.   Ini   memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam mengoptimalkan stok produk, menyusun promosi, dan merancang strategi pemasaran.
5. Penerapan dalam Bisnis: Metode ini telah banyak digunakan dalam analisis bisnis, termasuk analisis pola pembelian pelanggan. Oleh karena itu, pemilihan metode ini dapat didasarkan pada keberhasilannya dalam berbagai skenario bisnis serupa.
6. Ketersediaan   Alat   dan   Teknik:   Terdapat   berbagai   alat   dan   teknik   yang   telah   dikembangkan   untuk menerapkan metode frequent pattern growth , sehingga mempermudah implementasi penelitian ini.
Namun, penting untuk diingat bahwa pemilihan metode haruslah disesuaikan dengan karakteristik data dan tujuan penelitian. Metode FP-Growth mungkin tidak selalu menjadi pilihan terbaik dalam setiap situasi, tetapi dalam konteks analisis pola pembelian pelanggan di Toko NTN Racing Sport , alasan-alasan di atas dapat menjadi justifikasi yang kuat untuk memilih metode ini.

## 2.2. Metode Penyelesaian
Pada penelitian ini, proses penerapan data mining dalam market basket analysis melibatkan beberapa tahap penting yang harus dilakukan. Tahapan-tahapan ini akan memastikan kelancaran dan keberhasilan analisis yang dilakukan. Berikut adalah penggunaan model metodologi CRISP-DM ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) dalam studi analisis pola pembelian pelanggan terhadap produk di Toko NTN Racing Sport [17]: 1. Pemahaman   Masalah   ( Business   Understanding ):   memahami   tujuan   dari   penelitian   ini,   yaitu   untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan di Toko NTN Racing Sport . Menyadari pentingnya analisis pola pembelian dalam konteks strategi pemasaran dan pengembangan layanan pelanggan.
2. Pemahaman Data ( Data Understanding ): Mengumpulkan data penjualan dari Toko NTN Racing Sport , termasuk detail transaksi, produk yang dibeli, dan informasi pelanggan jika relevan. Setelah itu menilai kualitas dan kecocokan data, mengidentifikasi potensi kekurangan atau kebutuhan pembersihan data.
3. Persiapan Data ( Data Preparation ): Membersihkan dan mempersiapkan data, termasuk mengatasi missing values , outlier ,   dan   duplikasi.   Selanjutnya   membuat   struktur   data   yang   sesuai   untuk   analisis,   seperti keranjang belanja pelanggan.
4. Modeling: Menerapkan algoritme frequent  pattern growth pada data yang telah disiapkan. Selanjutnya mengidentifikasi   pola   pembelian   yang   sering   muncul,   baik   pola   sederhana   maupun   pola   yang   lebih kompleks.
5. Evaluasi: Mengevaluasi hasil dari analisis pola pembelian, memastikan pola-pola yang ditemukan relevan dan berarti. Lalu membandingkan hasil dengan tujuan awal penelitian dan mengukur kesuksesan dalam mengidentifikasi pola pembelian.
6. Deploy: Menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dimengerti, seperti laporan atau visualisasi. Kemudian memberikan rekomendasi kepada pihak terkait di NTN Racing Sport mengenai bagaimana hasil analisis dapat digunakan untuk pengembangan strategi pemasaran dan layanan pelanggan.
7. Monitor:   Memantau   dampak   dari   penerapan   strategi   berdasarkan   hasil   analisis   pola   pembelian   dan melakukan iterasi dan penyesuaian jika diperlukan untuk meningkatkan efektivitas strategi. Metodologi   CRISP-DM   digunakan   dalam   penelitian   ini   untuk   memastikan   langkah-langkah   yang terstruktur dan sistematis dalam menghadapi masalah analisis pola pembelian pelanggan. Dengan mengikuti langkah-langkah  ini,  penelitian  dapat   menghasilkan  hasil   yang  lebih  akurat,  relevan,  dan   bermanfaat   bagi pengambilan keputusan di Toko NTN Racing Sport .
Windarto | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 44

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2.3. Pengumpulan Data
Dalam   mengimplementasikan   metode   pada   sistem   aplikasi   yang   dibangun,   tahap   awal   melibatkan pengumpulan data, dengan data transaksi sebagai data yang akan digunakan. Data diambil dari Toko NTN Racing Sport di market place Tokopedia selama Februari di tahun 2023 hingga Maret di tahun yang sama dengan jumlah data set yang digunakan sebanyak 1.328 buah.

## 2.4. Pra Pemrosesan Data
Setelah   data   dikumpulkan   dari   entitas   bisnis   Toko   NTN Racing   Sport ,   langkah   berikutnya   adalah melakukan seleksi atribut. Pada tahap ini peneliti berhasil mendapatkan data bersih sebanyak 435 dataset . Berikut adalah tahapan yang dijalankan guna mendapatkan data yang diperlukan: a. Pembersihan Data (Data Cleansing)
Tahap   berikutnya   setelah   sukses   menghimpun   data   melibatkan   proses   membersihkan   data,   yang mencakup identifikasi  serta eliminasi transaksi  yang dianulir, penghapusan  salinan data transaksi, serta penyesuaian format data yang non relevan pada kumpulan data. Sasaran dari tahapan ini adalah untuk menentukan jenis data yang akan digunakan selama proses penambangan data. Data transaksi yang tidak terkait  dengan  kerajinan  eceng  gondok  akan  dihapus,  sejalan   dengan   fokus  penelitian  pada item yang memiliki relevansi.
b. Penyelarasan Data (Data Integration)
Di fase penyelarasan data, dijalankan penyatuan semua data transaksi yang tercatat pada bulan kedua hingga bulan ketiga tahun 2023 setelah melewati proses pembersihan data. Data yang telah disatukan ini kemudian akan diintegrasikan ke dalam sistem basis data yang baru.
c. Pemilihan Data (Data Selection)
Dalam kumpulan data transaksi yang berasal  dari  Toko NTN Racing Sport , ada sejumlah atribut dimana tidak akan dimanfaatkan pada konteks penelitian penambangan data ini. Beberapa atribut yang akan digunakan   adalah   atribut   yang   sesuai   dan   esensial   dalam   melaksanakan   proses   penambangan   data, diantaranya nomor pesanan, nama barang yang dibeli, serta tanggal dibayar.
d. Perubahan Data (Data Transformation)
Dalam fase perubahan data, atribut serta data transaksi dari Toko NTN Racing Sport , yang pada awalnya diterima dalam bentuk file excel, akan diadaptasi sesuai dengan persyaratan tahapan penambangan data.   Tindakan   ini   dilakukan   untuk   memastikan   bahwa   data   itu   digabungkan   pada   sistem   yang dikembangkan, sebagai contoh transformasi nomor pesanan menjadi id_transaksi, penggantian nama barang yang dibeli dengan item, penyesuaian tanggal dibayar diubah jadi tanggal_transaksi, dan perubahan bentuk tanggal dari yang sebelumnya berformat dd-mm-yyyy beralih ke yyyy-mm-dd. Di tahap transformasi basis data, tujuannya adalah melakukan sinkronisasi pada basis data untuk memastikan penggunaan yang optimal dalam pengembangan sistem aplikasi. Tabel 1 menunjukkan hasil dari transformasi database :
Tabel 1. Sampel Transformasi Database Atribut Data id_transaksi ITN000002 item Wall decor etnik anyaman tanggal_transaksi 2023-02-26

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penerapan Algoritme Frequent Pattern Growth (FP-Growth)
Setelah   menjalankan   tahap   pra   pemrosesan , langkah   berikutnya   adalah   menerapkan   klasifikasi menggunakan algoritme Frequent Pattern Growth (FP-Growth) . Tahapan pada proses ini dikerjakan dengan cara memakai data latih sebanyak 25 buah transaksi dengan menggunakan support bernilai 30% dan confidence bernilai 75%.
a. Pembentukan Frequent Itemset Proses penelusuran frequent Itemset memiliki tujuan guna mengkalkulasi banyaknya kemunculan atribut- atribut dalam data transaksi Toko NTN Racing Sport . Sebagai contoh, peneliti akan menggunakan beberapa dataset yang dipergunakan akan dijadikan sebagai data uji untuk melaksanakan penelusuran frequent Itemset dari data transaksi pada Tabel 2. Pada data Tabel  2  yang terdiri dari 25 data transaksi dengan informasi id transaksi, item dan   tanggal   pembelian.   Digabungkan   menjadi   satu   dataset   untuk   mempermudah   proses selanjutnya. Dataset yang terbentuk dari data transaksi penjualan yang terdapat di Tabel 3.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 2. Cuplikan Data Latih No Id Transaksi Item Tanggal 1. ITN000001 Place mat eceng gondok 2023-02-25 2. ITN000001 Wall decor etnik anyaman 2023-02-25 3. ITN000001 Place mat rotan lombok 2023-02-25 4. ITN000001 Floor Mat eceng gondok 2023-02-25 5. ITN000002 Wall decor etnik anyaman 2023-02-26 6. ITN000002 Place mat rotan lombok 2023-02-26 7. ITN000002 Place mat eceng gondok 2023-02-26 8. ITN000003 Wall decor etnik anyaman 2023-02-26 9. ITN000003 Place mat rotan lombok 2023-02-26 10. ITN000004 Wall decor etnik anyaman 2023-02-27 11. ITN000004 Place mat rotan lombok 2023-02-27 12. ITN000005 Place mat eceng gondok 2023-02-28 13. ITN000005 Place mat rotan lombok 2023-02-28 14. ITN000005 Tray box eceng gondok 2023-02-28 15. ITN000006 Place mat eceng gondok 2023-03-01 16. ITN000006 Place mat rotan lombok 2023-03-01 17. ITN000006 Tray box eceng gondok 2023-03-01 18. ITN000007 Place mat eceng gondok 2023-03-02 19. ITN000007 Tray box eceng gondok 2023-03-02 20. ITN000008 Place mat eceng gondok 2023-03-03 21. ITN000008 Tray box eceng gondok 2023-03-03 22. ITN000008 Floor Mat eceng gondok 2023-03-03 23. ITN000009 Place mat eceng gondok 2023-03-04 24. ITN000009 Walld ecor etnik anyaman 2023-03-04 25. ITN000009 Floor Mat eceng gondok 2023-03-04
Tabel 3. Data Transaksi Diatur Secara Berurutan Berdasarkan Frequent List No Id Transaksi Tanggal Item 1. ITN000001 2023-02-25 Place mat eceng gondok, wall decor etnik anyaman, Place mat rotan lombok, floor mat eceng gondok 2. ITN000002 2023-02-26 wall decor etnik anyaman, Place mat rotan lombok, Place mat eceng gondok 3. ITN000003 2023-02-26 wall decor etnik anyaman, Place mat rotan lombok 4. ITN000004 2023-02-27 wall decor etnik anyaman, Place mat rotan lombok 5. ITN000005 2023-02-28 Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, tray box eceng gondok 6. ITN000006 2023-03-01 Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, tray box eceng gondok 7. ITN000007 2023-03-02 Place mat eceng gondok, tray box eceng gondok 8. ITN000008 2023-03-03 Place mat eceng gondok, tray box eceng gondok, floor mat eceng gondok 9. ITN000009 2023-03-04 Place mat eceng gondok, wall decor etnik anyaman, floor mat eceng gondok Hasil pengurutan frekuensi Itemset dari yang terbanyak dapat dilihat pada Tabel 4 yang menampilkan frekuensi  kemunculan  dari  masing-masing atribut  pada sampel  data transaksi  NTN Racing Sport . Dengan melakukan pengurutan ini, kita dapat melihat bahwa Place mat eceng gondok memiliki frekuensi tertinggi dengan nilai 7, diikuti oleh Place mat rotan lombok dengan frekuensi 6, Wall decor etnik anyaman dengan frekuensi 5, dan Floor mat eceng gondok dengan frekuensi 4, Tray box eceng gondok dengan frekuensi 4. Tabel 5 digunakan untuk menganalisis data yang memenuhi nilai minumum support dengan ordered Itemset.
Tabel 4. Pencarian Frequent Itemset No Itemset Frekuensi Support 1. Place mat eceng gondok 7 77.78% 2. Place mat rotan lombok 6 66.67% 3. Wall decor etnik anyaman 5 55.56% 4. Floor mat eceng gondok 4 44.44% 5. Tray box eceng gondok 3 33.33% Windarto | http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index | Page 46

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 5. Proses Pencarian Ordered Itemset No Itemset
1.
Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, Wall decor etnik anyaman, Floor mat eceng gondok
2. Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, Wall decor etnik anyaman
3. Place mat rotan lombok, Wall decor etnik anyaman
4. Place mat rotan lombok, Wall decor etnik anyaman
5. Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, tray box eceng gondok
6. Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, tray box eceng gondok
7. Place mat eceng gondok, tray box eceng gondok
8. Place mat eceng gondok, tray box eceng gondok, Floor mat eceng gondok
9. Place mat eceng gondok, Wall decor etnik anyaman, Floor mat eceng gondok
b. Pembangkitan Frequent Pattern Tree (FP-Tree)
Dalam   proses   konstruksi Frequent   Pattern   Tree (FP-Tree),   landasan   utamanya   bersumber   dari   hasil penelaahan Itemset yang   sering   muncul   dan   penetapan   prioritas   pada   masing-masing item pada   tahapan sebelumnya. Jadi, pada tahap ini, Frequent Pattern Tree (FP-Tree) dibentuk dengan menata ulang data transaksi ke dalam lajur-lajur khusus, dan kemudian struktur Frequent Pattern Tree (FP-Tree) adanya kemungkinan item yang sama, sehingga lajurnya akan saling bertumpuk. Semakin banyak transaksi data yang memuat item yang serupa,  semakin  efektif   proses   penempatan  item   menggunakan  pola Frequent   Pattern  Tree  (FP-Tree) ini. Gambar 1 memperlihatkan proses ini.
c. Proses Konstruksi Basis Pola Kondisional Proses konstruksi Basis Pola Kondisional ( Conditional Pattern Base ) memiliki tujuan untuk menyimpan urutan lajur ke arah cabang-cabang dalam FP-Tree dengan menemukan nilai dukungan (support count) yang paling rendah sesuai dengan urutan prioritas paling rendah. Rincian dapat ditemukan pada Tabel 6.
Tabel 6. Konstruksi Basis Pola Kondisional No Item Conditional Pattern Base 1. Floor mat eceng gondok { Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok, Wall decor etnik anyaman:1}, { Place mat eceng gondok, tray box eceng gondok:1}, { Place mat eceng gondok, Wall decor etnik anyaman:1} 2. Tray box eceng gondok { Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok:2}, { Place mat eceng gondok:2}
3. Wall decor etnik anyaman { Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok:2}, { Place mat eceng gondok:1}, { Place mat rotan lombok:2}
4. Place mat rotan lombok { Place mat eceng gondok:4}
Dengan merujuk pada Tabel 6, dilakukan proses konstruksi basis pola kondisional untuk masing-masing item dengan   persyaratan support minimum sebesar   30%.   Kemudian,   dilakukan   pembangkitan conditional Frequent Pattern Tree (FP-Tree) berdasarkan hasil tersebut, hal tersebut ditampilkan pada Tabel 7. Untuk Frequent Pattern terlihat pada Tabel 8.
Gambar 1. Pembentukan Frequent Pattern Tree (FP-Tree)

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 7. Pembentukan Conditional Frequent Pattern Tree (FP-Tree) No Item Conditional Frequent Pattern Tree (FP-Tree) 1. Floor mat eceng gondok { Place mat eceng gondok:3} 2. Tray box eceng gondok { Place mat eceng gondok:4} 3. Wall decor etnik anyaman { Place mat eceng gondok:3}, { Place mat rotan lombok:4} 4. Place mat rotan lombok { Place mat eceng gondok:4}
Tabel 8. Pembentukan Frequent Pattern No Item Frequent Pattern 1. Floor mat eceng gondok Place mat eceng gondok , Floor mat eceng gondok (3)
2. Tray box eceng gondok Place mat eceng gondok , tray box eceng gondok (4) 3. Wall decor etnik anyaman Place mat eceng gondok, Wall decor etnik anyaman (3) 4. Wall decor etnik anyaman Place mat rotan lombok, Wall decor etnik anyaman (4) 5. Place mat rotan lombok
Place mat eceng gondok, Place mat rotan lombok (4)
d. Output Aturan Asosiasi Nilai   dukungan   minimum   telah   ditentukan   pada   tingkat   1%,   sementara   tingkat   keyakinan   minimum ditetapkan pada tingkat 25%. Dengan menggunakan kedua rujukan nilai itu, ditemukan tiga aturan keterkaitan yang seluruhnya memberikan keluaran berupa nilai lift ratio lebih besar dari 1. Diantara ketiga aturan tersebut terdapat floor mat eceng gondok, place mat eceng gondok, tray box eceng gondok, place mat rotan lombok, dan wall decor etnik anyaman. Contohnya, apabila pembeli membeli sebuah barang berupa floor mat eceng gondok, maka besar kemungkinannya produk place mat eceng gondok juga akan dibeli. Informasi lebih lanjut dapat ditemukan pada Tabel 9.
Tabel 9. Output Aturan Asosiasi No Rule Support Confidence Lift Ratio 1. Floor mat eceng gondok => Place mat eceng gondok 3/9 = 33.33% 3/3 = 100% 1.29 2. Tray box eceng gondok => Place mat eceng gondok 4/9 = 44.44% 4/4 = 100% 1.29 3. Wall decor etnik anyaman => Place mat rotan lombok 4/9 = 44.44% 4/5 = 80% 1.2

## 3.2. Pengujian
Pada tahap pengujian ini, dilakukan analisis dengan data tes sebanyak 435 buah dari Toko NTN Racing Sport pada periode Februari hingga Maret tahun 2023. Dalam pengujian ini, peneliti menetapkan nilai 1% untuk dukungan minimum dan nilai 25% untuk tingkat keyakinan. Dari parameter tersebut, ditemukan empat aturan keterkaitan dan keempatnya memiliki nilai lift ratio di atas 1. Produk yang terlibat antara lain Place mat eceng gondok, Wall decor etnik anyaman, dan Place mat rotan lombok. Sebagai contoh, apabila seorang pelanggan melakukan   pembelian   terhadap   produk Place   mat eceng   gondok   dan Wall   decor etnik   anyaman,   besar kemungkinan akan membeli juga produk place mat rotan lombok. Tabel 10 menyajikan aturan keterkaitan ( association rule ) yang dihasilkan dari pengujian terhadap 435 buah data dengan nilai 1% untuk dukungan minimum   dan   nilai   25%   untuk   tingkat   keyakinan.   Dari   data   tersebut   dihasilkan   empat   aturan   keterkaitan ( association rule ).
Tabel 10. Hasil Uji Dengan Nilai Dukungan Minimum 1% dan Tingkat Keyakinan 25%
No Rule Support Confidence Lift Ratio 1. Jika Place   mat eceng   gondok, Wall   decor etnik anyaman maka Place mat rotan Lombok 6/435=1.38% 6/18=33.33% 2.38 2. Jika Place   mat eceng   gondok, Place   mat rotan lombok maka Wall decor etnik anyaman 6/434=1.38% 6/18=33.33% 1.84 3. Jika Wall   decor etnik   anyaman, Place   mat rotan lombok maka Place mat eceng gondok 6/435 = 1.38% 6/12=50% 2.15 4. Jika Place mat rotan lombok maka Place mat eceng gondok 18/435=4.14% 18/61=29.51% 1.27
Pengujian dalam penelitian ini juga dilakukan dengan memberikan nilai dukungan minimum dan nilai tingkat keyakinan yang berbeda-beda seperti dukungan minimum 4% dan tingkat keyakinan 25%, dukungan minimum 1% dan tingkat keyakinan 15%, dukungan minimum 2% dan tingkat keyakinan 15%. Dari hasil pengujian dengan dukungan minimum dan tingkat keyakinan yang berbeda-beda dapat diperoleh kesimpulan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
bahwa setiap nilai yang dihasilkan akan membentuk aturan asosiasi yang berbeda juga. Untuk hasil terbaik dengan menggunakan nilai dukungan minimum 1% dengan tingkat keyakinan 25%.
Dengan menggunakan nilai dukungan minimum sebesar 1%, aturan-aturan yang ditemukan mewakili pola yang sering muncul  dalam dataset . Hal  ini menunjukkan adanya  kecenderungan  pembelian Itemset secara bersamaan oleh pelanggan. Sementara itu dengan menggunakan nilai tingkat keyakinan sebesar 25%, aturan- aturan yang ditemukan memiliki tingkat hubungan antara Itemset yang cukup tinggi. Dari empat buah aturan keterkaitan yang ditemukan, semua memberikan hasil nilai lift ratio di atas 1, yang mengindikasikan adanya hubungan yang signifikan antara Itemset yang terkait dalam data transaksi pada Toko NTN Racing Sport . Karena jika nilai tingkat keyakinan kurang dari 25%, maka hubungan antara Itemset tidak akan saling terhubung, karena confidence itu pada dasarnya melibatkan antara 2 Itemset atau lebih.

## 3.3. Layar Data Transaksi
Rancangan   layar   data   transaksi   memuat   data   penjualan   serta   fitur   pencarian,   penambahan,   impor, pengeditan, dan penghapusan data. Lihat Gambar 2 untuk tampilan layar data transaksi.

## 3.4. Layar Kalkulasi FP-Growth
Setelah data transaksi diinput, proses selanjutnya melibatkan pengolahan data pada halaman kalkulasi Frequent   Pattern   Growth (FP-Growth).   Di   lama   kalkulasi   tersebut,   seperti   terlihat   pada   Gambar   3, administrator memiliki kemampuan untuk menentukan nilai dukungan minimun dan tingkat keyakinan, serta memilih parameter yang akan dikalkulasi berdasarkan rentang periode data transaksi setiap bulan. Pada tampilan layar hasil aturan asosiasi, sebagaimana terlihat pada Gambar 4, informasi ini akan menampilkan hasil aturan asosiasi yang ditemukan melalui analisis data, berfungsi  untuk menggambarkan hubungan antara Itemset dalam dataset .
Gambar 2. Tampilan Layar Menu Data Transaksi
Gambar 3. Tampilan Layar Perhitungan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 41-50 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 4. KESIMPULAN
Uji coba terhadap 435 data transaksi dari Toko NTN Racing Sport menghasilkan empat aturan asosiasi yang menunjukkan nilai lift ratio di atas 1, dengan menerapkan nilai dukungan minimum 1% dengan tingkat keyakinan 25%. Ini menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara Itemset . Temuan ini dapat membantu pemilik toko dalam merancang paket bundling untuk calon pembeli. Agar mendapatkan hasil yang lebih tepat, disarankan untuk memanfaatkan jumlah data yang lebih besar dalam penelitian mendatang daripada hanya menggunakan   data  transaksi   selama   bulan   Februari   hingga   bulan   Maret   tahun  2023.  Studi   ini  juga   dapat diperkuat dengan menguji metode lain selain algoritme FP-Growth, seperti Apriori, Eclat, atau algoritme asosiasi lainnya. Pengembangan tambahan sistem diperlukan agar mampu mengatasi atribut tambahan dalam analisis, karena sistem saat ini belum mendukung penambahan atribut dalam proses analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. F. Dewantara, Y. J. Purwanto, and Y. Setiawan, “Strategi Pengendalian Eceng Gondok (Eichornia crassipes) di Perairan Waduk Jatiluhur, Jawa Barat,” J. Penelit. Sos. dan Ekon. Kehutan. , vol. 18, no. 1, pp. 63–74, 2021.
[2] T. Poernama, E. Pebriansyah, A. L. Arifin, and R. Yusuf, “Entrepreneurship Bisnis Manajemen Akuntansi Ubah gulma menjadi   emas :   studi   kasus   pengolahan   eceng   gondok   menjadi   humus   aktif   &   enzimatik   di   Waduk   Jatiluhur Purwakarta,” E-BISMA , vol. 4, no. 1, pp. 43–66, 2023
[3] S. Rahmiyanti, R. Maru, N. L. Mangngesak, A. N. Mutmainnah, and R. Handayani, “Pemanfaatan Tanaman Eceng Gondok   Menjadi   Kerajinan   Anyaman   Sebagai   Upaya   Dalam   Mengurangi   Pencemaran   Sungai   Di   Kecamatan Pammana,” Panrita Inov. J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, no. 1, p. 17, 2022, doi: 10.56680/pijpm.v1i1.36912.
[4] H. E. Simanjuntak and Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 914–923, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2300.
[5] Febrianto, Samidi, G. Mikael, and E. Saputra, “Sistem Penentuan Paket Penjualan dengan Algoritme FP-Growth Serta Metode   Up   dan   Cross   Selling,” Media   Inform.   Budidarma ,   vol.   6,   no.   4,   pp.   2269–2278,   2022,   doi: 10.30865/mib.v6i4.4800.
[6] A.   R.   Wibowo   and   A.   Jananto,   “IMPLEMENTASI   DATA   MINING   METODE   ASOSIASI   ALGORITME   FP- GROWTH PADA PERUSAHAAN RITEL,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[7] D. E. Putri, E. Praja, and W. Mandala, “Implementasi Algoritme FP-Growth Untuk Menemukan Pola Frekuensi Pembelian Lauk Pada Rumah Makan Takana Juo,” Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 242–250, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2643.
[8] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritme C4 . 5 Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213– 219, 2019.
[9] R. A. Suharjo and A. Wibowo, “Customer Relationship Management in Retail Using Double Association Rule,” Int. J. Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 5, pp. 1620–1625, 2020.
[10] M.   J.   Hakim   and   Y.   Akbar,   “MARKET   BASKET   ANALYSIS   MENGGUNAKAN   ALGORITME   APRIORI BERBASIS BAHASA R (Studi Kasus Transretail Indonesia),” CKI SPOT , vol. 11, no. 2, pp. 173–180, 2018.
[11] A.   Muzakir,   “MARKET   BASKET   ANALYSIS   (   MBA   )   PADA   SITUS   WEB   E-COMMERCE   ZAKIYAH COLLECTION,” SIMETRIS , vol. 7, no. 2, pp. 459–466, 2016.
[12] S. M. Rezkia, “Market Basket Analysis Menggunakan Machine Learning Python,” 2021. https://dqlab.id/market-basket- analysis-menggunakan-machine-learning-python (accessed Jun. 03, 2023).
[13] D. K. P, A. Y. Ananta, and W. B. D. S. Nanda, “Implementasi Analisa Keranjang Belanja Guna Menentukan Paket Produk Untuk Meningkatkan Penjualan Dengan Algoritme FP-Growth,” in Seminar Informatika Aplikatif , 2019, pp. 1– 5, [Online]. Available: http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SIAP/article/view/624.
[14] F. Syafria, “IMPLEMENTASI ALGORITME FP-GROWTH UNTUK TERHADAP KEMAMPUAN MEMBACA AL- QURAN SISWA,” vol. 2, no. 2, pp. 66–78, 2020.
[15] Nurasiah, “Implementasi Algoritme FP-Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan,” Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 438–444, 2021.
[16] S. G. Setyorini, M. J. Adhiva, and S. A. Putri, “Penerapan Algoritme FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen,” pp. 180–186, 2020.
[17] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritme CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” vol. 5, no. 2, 2021.