## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PENENTUAN POLA PEMBELIAN TRANSAKSI PENJUALAN PADA TOKO KGS RIZKY MOTOR
Kgs Muhammad Rizky Alditra Utama 1 , Rusydi Umar 2 , Anton Yudhana 3 1,2 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
1 kgsrizky1807048018@webmail.uad.ac.id, 2 rusydi@mti.uad.ac.id, 3 eyudhana@ee.uad.ac.id

## Abstrak
Hasil  dari  penjualan  pada  toko  kgs  rizky  motor  pihak  manajemen  hanya  melihat laporan  jumlah  barang  terjual  dan  berapa  banyak  pendapatannya  dilihat  tanpa  ada  tindak lanjut  untuk  menentukan  keputusan  diwaktu  yang  akan  datang.  Dengan  menggunakan metode Frequent Pattern Growth, pihak manajemen dapat mengambil keputusan barang mana yang  membutuhkan  persediaan  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  barang  yang  lain. Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  adanya  penerapan  algoritma  FP-Growth  pada perhitungan  manual  dengan  syarat  batasan  nilai  support  >35%  dan  nilai  confidence  70%. Kemudian  disimpulkan  bahwa  telah  dilakukan  penerapan  algoritma  FP-Growth  untuk penentuan  pada  pola  pembelian  di  Toko  Kgs  Rizky  Motor.  Dari  dataset  15  transaksi penjualan produk sparepart yang menjadi frequent itemset adalah kombinasi itemset, terdapat 23 rules pola asosiasi dengan memenuhi nilai syarat batasan tersebut. Hasil association rule diperoleh  terdapat  7  rules  yang  telah  memenuhi  nilai  syarat  batasan  yaitu  1)  jika  membeli barang rantai motor (A04) maka membeli barang oli motor (A08) dengan nilai support = 40% dan  nilai  confidence  =  78%,  2)  jika  membeli  barang  aksesoris  motor  (A07)  maka  membeli barang knalpot (A09) dengan nilai support = 40% dan nilai confidence = 75%, jika membeli barang oli motor (A09) maka membeli barang knalpot (A08) dengan nilai support = 47% dan nilai confidence = 88% dst. Sehingga  dapat membantu pada perusahaan toko kgs rizky motor mengetahui kemunculan pola item yang sering dibeli secara bersamaan atau  dapat dilakukan mempromosikan produk item terbaik.
Kata Kunci : Toko Kgs Rizky Motor, Data Mining, FP-Growth, Association Rules, Frequent Itemset, support, confidence.

## 1. PENDAHULUAN
Toko  Kgs  Rizky  Motor  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bidang  penjualan kebutuhan sparepart yang berada di Kota Kediri, dimana dari pihak konsumen yang membeli dibawah  perusahaan  dilakukan  membeli atau  pemesanan  barang  di  toko  tersebut.  Dan  pada Toko Kgs Rizky sebagai pelaku pemilik atau pekerja untuk meningkatkan penjualan sparepat dengan cara mempromosikan kepada pelanggan. Sistem pengoperasian atau aktivitas saat ini menggunakan manual pihak  konsumen data langsung membeli suatu produk sparepart yang dibutuhkan.  Solusi  yang  dilakukan  pada  permasalahan  untuk  mengembangkan  konsep  pada perusahaan  bisnis  penjualan  yaitu  konsep E-Commerce untuk  mempromosikan  dengan berbasis  online  [1].  Toko  Kgs  Rizky  Motor  telah  mendukung  dengan  teknologi  berbasis online salah satunya dalam proses penjualan. Setiap produk sparepart yang dibeli kemudian disimpan  dalam  sebuah database sistem infomasi  transaksi  penjualan  dan  database  tersebut digunakan untuk mengetahui informasi pada laporan penjualan [2]. Dalam hal ini, maka perlu adanya  infomasi  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan  melihat  pola-pola  transaksi pembelian  konsumen  yang  di  gunakan  untuk  mengetahui  pada  konsumen  membeli  produk secara bersamaan dengan produk lain yang sering dibeli dan dimasukkan dalam rak.
Dengan  salah  satu  upaya  untuk  mengolah  data  transaksi  penjualan  sehingga  akan diketahui  antar  pembelian  produk  sparepart.  Maka  pada  penelitian  ini  dengan  penerapan menggunakan  algoritma fp-growth merupakan  teknik association  rules pada data  mining untuk mencari pola frekuensi atau kombinasi itemset [3]. FP-Growth yanag merupakan suatu terstruktur  data  yang  digunakan  untuk Frequent  Pattern  Tree, algoritma  tersebut  dapat langsung mengestrak frekuensi item dari FP-tree. Metode FP-Growth yang dilakukan pada 3 tahapan utama yaitu pembangkitan Conditional Pattern Base, pembangkitan Conditional FP- Tree, dan  Pencarian Frequent  Itemset [4]. FP-Growth adalah  merupakan  suatu  algoritma yang memperkecil ukuran dataset yang mempresentasikan frequent itemset kedalam FP-Tree disebut Frequent pattern growth [4] .
Association  Rule merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  pola frekuensi  antaritem  muncul  pada  pembelian  konsumen  transaksi  yang  sering  dibeli  secara bersamaan itu terjadi [5].
Dalam Association Rule memiliki 2 tahapan dasar untuk menganalis asosiasi sebagai berikut: a. Analisa pola frekuensi tinggi, tahap mencari kombinasi item yang memenuhi syarat  nilai min_supp dari  dalam  database.  Nilai support  item yang  diperoleh  dengan  rumus persamaan (1);
Support (A)= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 *100% (1)
Sedangkan untuk nilai support dari 2 item yang diperoleh dengan rumus persamaan (2);
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃(𝐴|𝐵) = ∑ 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100
(2)
b. Pembentukan  aturan  asosiasif,  dari  semua  data  pola  frekuensi  tingkat  tinggi  yang didapatkan,  maka  tahap  dilakukan  mencari  aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat  nilai minimum  untuk confidence dengan  menghitung  aturan  asosiatif  A∩B.  Nilai confindence ini diperoleh dengan rumus persamaan (3);
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴|𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴∩𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑥100 (3)

## 2. METODOLOGI
Penelitian ini diterapkan Data mining dengan algoritma FP- Growth dalam melakukan mengambil  data  sampel  pada  data  transaksi  yang  dibeli  oleh  konsumen  ditoko  kgs  rizky motor. Dataset tersebut untuk dilakukan penentuan pencarian pola frekuensi dari setiap item, kemudian  dilanjutkan  tahap  pencarian  pola  transaksi  pembelian  konsumen  dengan association rule untuk mencari nilai support dan nilai confidence yang mana pada pola item yang sering dibeli secara bersaman tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tahap Menyiapkan Dataset
Dalam Melakukan penelitian pada penerapan dengan menggunakan algoritma Frequnet Pattern  Growth terdapat  beberapa  tahap  yang  dilakukan.  Pada  tahap  pertama  yaitu menyiapkan sebuah dataset sample dengan mengambil data transaksi penjualan yang ada di Toko  Kgs  Rizky  Motor  tersebut.  Data  yang  didapatkan  ada  10  data  produk  sparepart, sedangkan data pada transaksi penjualan ada 15 transaksi. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Produk Sparepart.
No  No Kode Nama Barang 1 A01 Pelindung Motor 2 A02 Ban Motor 3 A03 Velg Motor 4 A04 Rantai Motor 5 A05 Kampas Rem Motor 6 A06 Shockbreaker Dpn/Blakang 7 A07 Aksesoris Motor 8 A08 Oli  Motor 9 A09 Knalpot 10 A10 Lampu Motor
Seperti yang sudah dijelaskan diatas langkah untuk melakukan analisa perlu juga untuk menyiapkan dataset transaki penjualan sparepart yang sudah dapat diambil dari toko tersebut. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data sample dataset transaksi penjualan sparepart.
Transaksi ID Item Penjualan 10 A01, A04, A08, A09 20 A01, A07, A09 30 A01, A02 ,A03, A04, A07, A08, A09, A10 40 A02, A03, A04, A07, A08, A09 50 A01, A02, A03, A04, A07, A08, A09, A10 60 A03, A04, A05, A08, A10 70 A02, A04, A05, A07 80 A01, A07, A08, A09 90 A02, A03, A09, A10 110 A01, A08, A10 111 A03, A04, A05, A08, A10 112 A02, A04, A05, A07 113 A01, A07, A08, A09 114 A01, A05, A10 115 A02, A03, A04, A05, A08, A10

## b. Pencarian Frequent Itemset
Pada  tabel  2  menunjukkan  bahwa  adalah  data  sample  dataset  transaksi  penjualan sparepart  dari  10  produk.  Setelah  terdapat  data  transaksi  yang  sudah  diketahui,  maka selnjutnya dilakukan untuk menentukan frekuensi kemunculan dari data setiap itemset  yang ada dengan nilai support >35% dari 15 data transaksi tersebut. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 3, dengan rumus:
Support (A01)= ∑ 8 ∑ 15 *100%= 53%
Support (A02)= ∑ 7 ∑ 15 *100%= 46% Support (A03)= ∑ 7 ∑ 15 *100%= 46%
Support (A04)= ∑ 9 ∑ 15 *100%= 60%
Support (A05)= ∑ 6 ∑ 15 *100%= 40%
Support (A06)= ∑ 5 ∑ 15 *100%= 33%
Support (A07)= ∑ 8 ∑ 15 *100%= 53%
Support (A08)= ∑ 10 ∑ 15 *100%= 66% Tabel 3. Frekuensi itemset dengan nilai support >35%. Item  Frekuensi  Proses Support  Support A01 8 (8/15)*100 5333% A02 7 (7/15)*100 4667% A03 7 (7/15)*100 4667% A04 9 (9/15)*100 6000% A05 6 (6/15)*100 4000% A06 5 (5/15)*100 3333% A07 8 (8/15)*100 5333% A08 10 (10/15)*100 6667% A09 8 (8/15)*100 5333% A10 8 (8/15)*100 5333%
Setelah  melakukan  tahap  pada  perhitungan  mencari  frekuensi  kemunculan  setiap itemset telah diketahui produk dengan nilai support count >35%. Dimana ada item yang tidak memenuhi  syarat  nilai  yaitu  item  A06  terdapat support 33%.  Maka  dari  setiap  item  yang memenuhi syarat dapat dilakukan pada tahap pembuatan FP-Tree.
c. Dataset diurutkan berdasarkan Priority
Mendata  kemunculan  pada  item  berdasarkan frequent tertinggi,  setelah  dilakukan pengurutan item dengan nilai support >35%. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Transaksi yang memenuhi syarat support count 35% dan telah diurutkan.
Item Frequent itemset  Support A08 10 67% A04 9 60% A01 8 53% A07 8 53% A09 8 53% A10 8 53% A02 7 47% A03 7 47% A05 6 40%
Dari  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  pencarian  data  item  telah  menghitung  dengan nilai support dari setiap item dan memenuhi syarat minimum tersebut. Maka hasil pencarian
frequent itemset yang sudah didapatkan frekuensi kemunculan dari setiap item  mengurutkan yang terbesar ke terkecil.

## d. Tahap Membangun Frequent Pattern Tree
Setelah melakukan proses pada pencarian dataset item transaki dengan syarat minimum suppor , maka tahap kedua yang dilakukan adalah membangun frequent pattern tree. gambar yang menunjukkan membuat FP-Tree diawali pembaca TID 10  yaitu A08;  A04;  A01; A09. Berikut ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembaca TID yaitu 10 A08; A04; A01; A09.
Pada gambar diatas menunjukkan hasil pembentukan FP-Tree setelah pembaca TID 10, selanjutnya  dilakukan  pembaca  TID  20  yaitu  A09;  A07;  A01  menghasilkan  suatu  simpul sehingga  akan  terbentuk  di  lintasan NULL dalam  pembentukan FP-Tree. berikut  ini  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembaca pada TID 20 yaitu A09; A07; A01 .
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  pembentukan FP-Tree setelah  pembaca  TID  20, selanjutnya  dilakukan  pembaca  TID  30  yaitu  A08;  A04;  A10;  A09;  A07;  A01;  A03;  A02. Berikut ini dapat diliha pada gambar 3.
NULL A08=1 A04=1 A01=1 A09=1 NULL A08 = 1 A04 = 1 A01 = 1 A09 = 1 A09 = 1 A07 = 1 A01 = 1 NULL A08=2 A04=2 A01=1 A09=1 A10=1 A09=1 A07=1 A01=1 A03=1 A02=1
Gambar diatas menunjukkan bahwa setelah dilakukan pembaca TID 10; TID 20; TID 30 sehingga proses cara yang sama pembentukan FP-Tree sampai pembaca TID 115. Berikut ini dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pembentukan FP-Tree setelah pembaca TID 115 yaitu A08,A04,A10,A09,A03,A02,A05.
e. Tahap Pembangkitan Conditional Pattern Base
Setelah melakukan  pembentukan FP-Tree, maka  langkah  selanjutnya  dilakukan pada penerapan  algoritma FP-Growth untuk  mencari frequent  itemset. Seperti  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya,  penerapan  algoritma  dilakukan  mengurutkan  tiga  tahapan  yaitu  : conditional  pattern  base,  conditional  FP-Tree, dan frequent  generated. Berikut  ini  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Conditional Pattern Base. Suffix Conditional Pattern Base A04 (A08=7) A01 (A07,A09,A10, A04,A08=2)(A07,A09,A08=2)(A07,A09=)(A10,A08=1) (A04,A08=1)(A10=1) A07 (A09, A10, A04, A08 =2)(A09, A04, A08 =1)(A09,A08=2)(A04=2)(A09=1) A09 (A01,A04,A08=1)(A10,A04,A08=3)(A04,A08=1)(A08=2)(A10=1) A10 (A04,A08=5)(A08=1) A02 (A03,A01,A07,A09,A10,A04,A08=2)(A03,A07,A09,A04,A08=1) (A03,A04,A08,A09,A10=1) (A04,A07,A02=2)(A03,A09,A10=1) A03 (A01,A07,A09,A10,A04,A08=2)(A07,A09,A04,A08=1)(A09,A10,A04,A08=1)
(A09,A10, A04,A08=1)(A10,A04,A08=2)
A05 (A02,A03,A09,A10,A04,A08=1)(A03,A10,A04,A08=2)
f. Tahap Pembangkitan Conditional FP-Tree
Setelah  melakukan  pada  pencarian Conditonal  Pattern  Base ,  maka  selanjut  dilakukan untuk  menjumlahkan  dari  setiap  item  yang  memiliki support  count yang  ada  dengan  nilai support >35%  akan  dibangkitkan  pada  c onditional  FP-Tree. Berikut  ini  dapat  dilihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pembangkitan Conditional FP-Tree. Suffix Conditional Pattern FP-Tree A04 (A08 =7) A01 (A01, A04 =3)(A01, A08 =3)(A01, A07 =5)(A01, A09=5)(A01, A10 =4) A07 (A07,A04=5)(A07,A09=6)(A07,A08=5)(A07,A102=2) A09 (A09,A01=1)(A09,A04=5)(A09,A08=7)(A09,A10=4) A10 (A10,A04=5)(A10,A08=6) A02 (A02,A03=5)(A02,A07=5)(A02,A09=5)(A02,A04=6)(A02,A08=4)(A02,A10=4) A03 (A03,A07=3)(A03,A09=5)(A03,A04)(A03,A08=6)(A03,A10=6)(A03,A01=2) A05 (A05,A02=3)(A05,A04=5)(A05,A03=3)(A05,A10=4)(A05,A08=3)(A05,A09=1)
(A05,A01=1)
g. Tahap Pencarian Frequent Pattern Generated
Setelah  melakukan  pencarian Conditional  FP-Tree, maka  selanjut  yang  dilakukan adalah menentukan atau mencari frekuensi antar item. Dimana pada tahapan ini menari single path dikombinasikan  atau  direlasikan  dengan  item  yang  sudah  diketahui  sebelumnya Conditional FP-Tree. Berikut ini dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Frequent Itemset Pattern Generated.
Suffix Frequent Itemset min_supp 35% A04 (A08=7) A01 (A01,A07=5)(A01,A09=5)(A01,A10 =4) A07 (A07,A04=5)(A07,A09=6)(A07,A08=5) A09 (A09,A04=5)(A09,A08=7)(A09,A10=4) A10 (A10,A04=5)(A10,A08=6) A02 (A02,A03=5)(A02,A07=5)(A02,A09=5)(A02,A04=6)(A02,A08=4)(A02,A10=4)
A03 (A03,A09=5)(A03,A04=6)(A03,A08=6)(A03,A10=6)
A05 (A05,A04=5)(A05,A10=4)

## h. Hasil Assoiation Rules
Pada tahap terakhir ini dilakukan untuk menentukan atau mencari frekuensi antar item dengan nilai support >35% dan confidence 70%. Tahapan ini dilakukan mencari single path dikombinasikan  dengan itemset yang  sudah  didapat  dari Conditional  FP-Tree .  Berikut  ini dengan rumus dapat dilihat pada tabel 8.
Confidence = P(A04|A08) = ∑ 7 ∑ 9 𝑥100 = 78% Confidence = P(A07|A09) = ∑ 6 ∑ 8 𝑥100 = 75% Confidence = P(A09|A08) = ∑ 7 ∑ 8 𝑥100 = 88% Confidence = P(A10|A08) = ∑ 6 ∑ 8 𝑥100 = 75% Confidence = P(A02|A04) = ∑ 6 ∑ 7 𝑥100 = 85% Confidence = P(A03|A08) = ∑ 6 ∑ 7 𝑥100 = 85%
Confidence = P(A03|A04) = ∑ 6 ∑ 7 𝑥100 = 85% Tabel 8. Hasil Association Rules Itemset Support 35%  Confindende 70% (A04,A08) 40% 78% (A07,A09) 40% 75% (A09,A08) 47% 88% (A10,A08) 40% 75% (A02,A04) 40% 86% (A03,A08) 40% 86% (A03,A04) 40% 86%
Pada  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  hasil Association  rules pada  perhitungan algoritma FP-Growth telah  diketahui  terdapat  7  rule  dengan  syarat  batasan  nilai support >35% dan nilai confidence 70%. Sedangkan 16 rules  yang tidak memenuhi syarat nilai dari total 23 rules tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil dan pembahasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa telah dilakukan dengan penerapan algoritma FP-Growth untuk penentuan pada pola transaksi pembelian di Toko Kgs Rizky  Motor.  Dari  dataset  15  transaksi  ini  batasan  dengan  nilai minimum  support 35%  dan nilai confidence 70%  bahwa  yang  menjadi frequent  itemset adalah  kombinasi itemset , terdapat  23  rules  pola  asosiasi  memenuhi  nilai  syarat  tersebut.  Maka  diperoleh  terdapat  7 rules yaitu :
a. jika membeli barang A04 maka membeli barang A08 dengan nilai support = 40% dan nilai confidence = 78%.
b. Jika  membeli  barang  A07  maka  membeli  barang  A09  dengan  nilai support =  40%  dan nilai confindence = 75%. c. Jika  membeli  barang  A09  maka  membeli  barang  A08  dengan  nilai support =  47%  dan nilai confidence = 88%. d. Jika  membeli  barang  A10  maka  membeli  barang  A08  dengan  nilai support =  40%  dan nilai confidence = 75%
e. Jika  membeli  barang  A02  maka  membeli  barang  A04  dengan  nilai support =  40%  dan nilai confidence = 86%.
f. Jika  membeli  barang  A03  maka  membeli  barang  A08  dengan  nilai support =  40%  dan nilai confindence = 86%.
g. Jika  membeli  barang  A03  maka  membeli  barang  A04  dengan  nilai support =  40%  dan nilai confidence = 86%.
Dari  hasil  penentuan  pola  transaksi  dengan  terapan  algoritma fp-growth yang  sudah didapatkan,  sehingga    dapat  membantu  pada  perusahaan  toko  kgs  rizky  motor  mengetahui kemunculan  pola  item  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  atau  dapat  dilakukan mempromosikan produk item terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. M. R. A. Utama, U. Rusydi, and Y. Anton, "Membangun Rancangan Sistem Informasi Berbasis  Web  Mobile  (Studi  Kasus  :  Toko  Kgs  Rizky  Motor)," Seminar  Nasional Informatika , vol. 1, no. 1, pp. 92-98, November 2018.
[2] S.  Sudarono, Wijaya. A.,  and A. Andri,  "Perbandingan Algoritma  Eclat  Dan  FP-Growth
Pada  Penjualan  Barang  (Studi  Kasus:  Minimarket  212  Mark  Veteran  Utama)," Bina Darma Conference on Comper Science , vol. 1, pp. 208-217, Januari 2019.
[3] R. Rafsanzani, Pencarian Association Rule Pada Data pengguna Aplikai Android Dengan Metode FP-Growth . Malang: Universitas Brawijaya, 2015.
[4] E. Erwin, "Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth," Generic , vol. 4, pp. 26-30, Juli 2009.
[5] N.  Dicky.,  S.  Sriani A.  Ikhwan.,  "Penerapan  Data  Mining  dengan Algoritma  FPGrowth untuk  Mendukung  Strategi  Promosi  Pendidikan  (Studi  Kasus  Kampus  STMIK  Triguna Dharma)," Ilmiah Saintikom , vol. 4, no. 3, pp. 211-266, 2015.
[6] Kusrini. K and Emha. T. L, Algoritma data mining . Yogyakarta: Andi, 2009.
[7] S.  Atje,  R.  Rosida,  F.  Fatihatul,  "Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth Untuk Market Basket Analysis," Jatinangor Univ. Padjadjaran , pp. 1-8, 2011.
[8] G. Goldie G. Gunadi and D. I. Sensuse, "Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :," TELEMATIKA MKOM , vol. 4, no. 15, pp. 118-132, 2012.
[9] Purba P. C. and E. Siswanto, "Implementasi Algoritme FP-Growth untuk Market Basket Analysis dalam Menentukan Product Bundling," Department of Informatics Engineering, ITH, Bandung, 2016.