## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2023 Vol. 4 N o .   4 Hal:  136-141 e-ISSN: 2714-8491

## Identifikasi Pola Penjualan  Barang dalam Menjaga Stabilitas Stok Menggunakan Algoritma Fp- Growth


## nurhaidasiregar29@gmail.com

## Abstract
To take advantage of a very large collection of databases, a method or technique is needed that can convert a myriad of data into useful information, one of the data that can be processed is sales data at the Kamang  Mart Mini Market. Kamang mart mini market is a mini market that will meet the needs of the community. As an effort to support efficient services, an orderly and thorough work procedure is needed so that it will produce fast, accurate and timely information according to the needs of consumers or the community. To facilitate the mini market in managing data, a system is needed that can produce a decision to find out which products are most in demand and needed by consumers and predict the level of stock availability. So that a lot of data can be used optimally so that later the goods needed by consumers can be fulfilled properly by the mini market and can increase sales at the Kamang Mart minimarket and can also reduce the accumulation of goods that are less desirable by consumers.  The transaction data that will be processed in this study are as  many as 20 transaction data. The transaction data  will  be  examined  using  one  of  the  Data  Mining  techniques by  association  rule  using  the  Fp-Growth  algorithm  with  a minimum support value of 30% and a confidence value of 70%. So that the pattern of product purchases is obtained which is used  as  information  to  predict  the  level  of  stock  availability  of  goods.  This  research  is  very  appropriate  to  be  used  by supermarkets  in  order  to  convey  information  more  quickly  and  accurately  so  that  sales  levels  are  increased  and  well controlled.
Data Mining, FP-Growth, Association Rules, Rapid Miner, Stock Items.

## Abstrak
Untuk  memanfaatkan  kumpulan  Database  yang  sangat  besar  dibutuhkan  suatu  cara  atau  teknik  yang  dapat  mengubah segudang  data  menjadi  suatu  informasi  yang  berguna,  salah  satu  data  yang  dapat  diolah  adalah  data  penjualan  pada  Mini Market  Kamang  Mart.  Mini  market  kamang  mart  merupakan  sebuah  mini  market  yang  akan  memenuhi  kebutuhan masyarakat.  Sebagai  upaya  dalam  mendukung  pelayanan  yang  efisien  diperlukan  tata  kerja  yang  tertib  dan  teliti  sehingga akan  menghasilkan  informasi  yang  cepat,  akurat  dan  tepat  waktu  sesuai  kebutuhan  konsumen  ataupun  masyarakat.  Untuk memudahkan pihak mini market dalam mengelola data maka dibutuhkan sistem yang dapat menghasilkan sebuah keputusan untuk mengetahui produk yang paling banyak diminati dan dibutuhkan oleh konsumen serta memprediksi tingkat ketersedian stock barang. Sehingga data yang banyak tersebut dapat dimanfaatkan secara optimal agar nantinya barang yang dibutuhkan oleh  konsumen  dapat  terpenuhi  dengan  baik  oleh  pihak  mini  market  serta  dapat  meningkatkan  penjualan  pada  minimarket Kamang  Mart  dan  juga  dapat  mengurangi  penumpukan  barang  yang  kurang  diminati  oleh  konsumen  . Data transaksi  yang akan  diolah  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  20  data  transaksi.  Data  transaksi  tersebut  akan  diteliti  menggunakan  salah satu  teknik  Data  Mining  secara  rule  assosiasi  menggunakan  algoritma  Fp-Growth  dengan  nilai  minimum  support  30%  dan nilai  confidence  70%  . Sehingga  didapatkan  pola  pembelian  produk  yang  dijadikan  informasi  untuk  memprediksi  tingkat ketersedian  stock  barang.    Penelitian  ini  sangat  tepat  digunakan  oleh  pihak  Swalayan  agar  dapat  menyampaikan  informasi lebih cepat dan akurat sehingga tingkat penjualan menjadi meningkat dan terkontrol dengan baik.
Data Mining, FP-Growth, Rule Asosiasi, Rapid Miner , Stok Barang.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Mini  Market  Kamang  Mart  merupakan  sebuah  mini market  yang  akan  memenuhi  kebutuhan  masyarakat. Sebagai upaya dalam mendukung pelayanan yang baik diperlukan  tata  kerja  yang  tertib  dan  teliti  sehingga akan  menghasilkan  informasi  yang  cepat,  akurat  dan tepat  waktu  sesuai  kebutuhan  konsumen  ataupun masyarakat.  Untuk  memudahkan  pihak  mini  market dalam  mengelola  data  maka  dibutuhkan  sistem  yang dapat menghasilkan sebuah keputusan untuk mengetahui  produk  yang  paling  banyak  diminati  dan
dibutuhkan  oleh  konsumen  dan  memprediksi  tingkat ketersedian  stock  barang.  Sehingga  data  yang  banyak tersebut dapat dimanfaatkan secara optimal. Knowledge Discovery  in  Databases (KDD)  merupakan  proses penggalian sebuah informasi dan pengetahuan baru dari data-data  yang  tersimpan  di  dalam database. KDD juga  disebut  sebagai proses    untuk  mengidentifikasi pola  data  yang  valid,  baru,  berpotensi  berguna,  dan akhirnya dapat dipahami [1]. Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan sebuah proses penggalian sebuah informasi dan pengetahuan baru dari Kumpulan data-data  yang  tersimpan  dalam  database [2] .    KDD
mempunyai  beberapa  langkah-langkah  seperti  Data Selection,  Data  Cleaning,  Data  Transformasi,  Data Mining, Evaluation, dan Representation Of Knowledge [3] .  Data  Mining    merupakan  suatu  langkah    yang digunakan  untuk  pengolahan  data  yang  berjumlah besar  dengan  tujuan  untuk    menemukan  pola  yang tersembunyi  dari  data  yang  diolah  yang  tersimpan  di dalam  database,  data  warehouse,  atau  media  simpan lainnya,  Sehingga  mendapatkan  knowledge [4] .  Data mining  merupakan  pendekatan  ilmiah  yang  dapat diterapkan  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang lebih  baik [11] .  Asociation  Rule  merupakan  teknik Data Mining yang menjadi dasar dari berbagai Metode Data Mining lainnya. Asociation Rule digunakan untuk menentukan korelasi antar item dalam suatu kumpulan data  yang  telah  ditentukan [5] .  Untuk  mendapatkan Association Rule dapat diambil dari Database transaksi untuk mendapatkan dukungan jumlah item yang sering muncul  dan  item  yang  sering  diperoleh  atau  dibeli secara  bersamaan [6] .  Association  rule  merupakan salah  satu  metode  yang  bertujuan  untuk  menentukan pola yang sering muncul di antara banyak transaksi, di mana  setiap  transaksi  terdiri  dari  beberapa  item sehingga  metode  ini  akan  mendukung  sistem rekomendasi  melalui penemuan pola antar item dalam transaksi-transaksi yang terjadi [7] . Algoritma Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth)  digunakan untuk  membantu  menentukan  himpunan  data  yang paling  sering  muncul  (frequent  Itemset)  dalam  sebuah kumpulan  data  besar    sehingga  mempermudah  pada pemilihan  pola  untuk  pengambilan  keputusan [8] . Algoritma  FP-Growth  digunakan  untuk  membantu mengidentifikasi  hubungan  antar  item.  Mini  market Kamang  mart  merupakan  sebuah  mini  market  yang akan  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  sebagai  upaya meningkatkan  pelayanan  yang  efisien  memerlukan cara  kerja  yang  stabil  untuk  menghasilkan  informasi dengan cepat, akurat dan tepat waktu sesuai kebutuhan konsumen.  Untuk  memudahkan  pihak  minimarket dalam  mengolah  data  maka  dibutuhkan  sistem  yang dapat menghasilkan sebuah keputusan untuk mengetahui  produk  yang  paling  banyak  diminati  dan dibutuhkan  oleh  konsumen  serta  memprediksi  tingkat ketersediaan  stok  barang  sehingga  data  yang  banyak tersebut  dapat  dimanfaatkan  secara  efisien  atau optimal.

## 2. Metodologi Penelitian
Algoritma  ini  menggunakan  pendekatan  yang  berbeda dari paradigma yang selama ini sering digunakan yaitu algoritma Apriori. Frequent pattern Growth (FPGrowth) adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data yang  paling  sering  muncul  (frequent  itemset)  dalam sebuah  kumpulan  data.  Algoritma  pertumbuhan  FP- Growth  mengekstrak  semua  item  yang  sering digunakan  dalam  file  data.  Item  ini  mewakili konsolidasi  dataset  yang  terjadi  bersama  dalam  data dengan  beberapa  asosiasi  antara  atributnya.  Algoritma
ini  sebenarnya  membangun  pohon,  yang  membantu mengidentifikasi  hubungan  antar  item  Fp-Growth penting  untuk  menetapkan  nilai  dukungan  minimum yang wajar, pertumbuhan FP yang mencakup dua fase, membangun pohon FP dan menambang pohon FP [9]. Tahapan  algoritma  FP-Growth  dapat  dilihat  pada Gambar 1

## Gambar 1. Tahapan Algoritma FP-Growth
Mencari  hubungan  tersembunyi  antara  item  dari dataset  yang  mempunyai  skala  besar  disebut  analisis asosiasi.  Aturan  asosiasi  telah  diterapkan  pada klasifikasi  sesuai  dengan  korelasi  antara  kumpulan item  yang  sering  muncul,  bertujuan  untuk  mencapai klasifikasi  berdasarkan  aturan  penambangan  yang diperoleh  dari  algoritma [10] .  Penambangan  aturan asosiasi posisi yang sangat penting dalam penambangan  data,  yang  tujuannya  adalah  untuk mengetahui bagian yang diminati orang dari data yang sangat  besar,  sehingga  dapat  memanfaatkan  dengan lebih  baik  informasi  berguna  yang  diekstrak [8] . Association  rule  merupakan  salah  satu  metode  yang bertujuan  untuk  menentukan  pola  yang  sering  muncul di  antara  banyak  transaksi,  dimana  setiap  transaksi terdiri  dari  beberapa  item  sehingga  metode  ini  akan mendukung  sistem  rekomendasi  melalui  penemuan pola  antar  item  dalam  transaksi-transaksi  yang  terjadi. Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap menurut [12] .
a. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi sarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan Rumus (1) dan (2).
(1)
(2)
b. Pembuatan aturan assosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, baru  dicari  aturan  assosiatif  yang    b  memenuhi sarat minimum untuk confidence dengan menghitung  confidence  aturan  assosiatif  A→B nilai  confidence  dari  aturan  A→B  diperoleh  dari Rumus 2 menjadi rumus (3)
(3)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini  dibahas  mengenai  analisa  dan perancangan  data  barang  pada    Mini  Market  Kamang Mart.  Sampel  yang  digunakan  adalah  data  penjualan barang  yang  ada  pada  Mini  Market  Kamang  Mart.
Data  yang  diteliti  adalah  data  barang  berupa  data transaksi penjualan pembelian barang yang dibeli oleh konsumen pada Mini Market Kamang Mart. Data yang digunakan  adalah  data  transaksi  selama  tahun  2021  di mana  data  mencakup  data  barang  yang  terjual.  Data sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  20 sampel  data  transaksi  pada  tahun  2021.  Data  ini diperoleh  langsung  dari  Mini  Market  Kamang  Mart untuk  melalukan  pengolahan  data  menggunakan
Algoritma Fp-Growth. Mengumpulkan Data Transaksi Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data transaksi penjualan pada tahun 2020 dengan membatasi  20  jenis  barang  yang  paling  banyak  dibeli dari  20  data  transaksi  dan  mengurutkan  nilai  priority dari  yang  tertinggi  sampai  yang  rendah  berdasarkan nilai minimum support yaitu 30% dan pemberian kode pada barang sebagai objek penelitian pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Penelitian
Id Item Yang Dibeli Frequent 1 Kopiko 78°C, On Bold,  Sampoerna 16, Frestea {12,16,17,8} 2 Surya 16,Bear Brand {19,3) 3 Surya 16, Golda Coffe, Frestea {19,11,8} 4 Kopiko 78°C, On Bold {12,16} 5 Kopiko 78°C, On Bold {12,16} 6 Cricket, Bear Brand, Aqua {7,3,2} 7 Surya 16, Golda Coffe {19,11} 8 Cricket, On Bold, Bear Brand, Sampoerna 16 {7,16,3,17} 9 Cricket, On Bold {7,16} 10 Surya 16, Bear Brand {19,3} 11 Kopiko 78°C, Golda Coffe, Beng-Beng Wafer, Aqua {12,11,4,2} 12 Golda Coffe {11} 13 Surya 16, Cricket, Golda Coffe {19,7,11} 14 Kopiko 78°C, Sampoerna 16, Beng-Beng Wafer, Frestea, Aqua {12,17,4,8,2} 15 Golda Coffe {11} 16 Surya 16, Cricket, Golda Coffe {19,7,11} 17 Kopiko 78°C, Bear Brand, Beng-Beng Wafer {12,3,4} 18 Surya 16, Cricket {19,7} 19 Kopiko 78°C, On Bold, Sampoerna 16, Frestea {12,16,17,8} 20 Kopiko 78°C, Beng-Beng Wafer {12,4}

## 3.1. Pembentukan FP-Tree
FP-tree  digunakan  dalam  mencari  pola  frequent dangan  batas  ambang  minimum  support  count  dengan menggunakan  algoritma  FP-growth.  Jika  support  dari pola  tersebut  tidak  kurang  dari  konstanta  (batas ambang  minimum  support)  yang  telah  ditetapkan, maka  pola  tersebut  dapat  dikatakan  sebagai    frequent pattern. Hasil dari FP-Tree dapat dilihat dibawah ini:
a. Pembentukan FP-Tree Untuk TID 1 diambil dari data transaksi yang pertama {12,16,17,8},dapat terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. FP-Tree untuk TID 1
b. Pembentukan FP-Tree untuk TID 2 diambil dari data transaksi kedua dan digabungkan dengan transaksi satu {19,3} dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. FP-Tree untuk TID 1
c. Setelah terbentuknya FP-Tree dari TID 19 maka terbentuklah Tree dari  semua Item yang telah digabung {12,4}, dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4.  FP-Tree Untuk TID 20
3.2. Tahapan Algoritma FP-Growth
Setelah  Fp-Tree  terbentuk  dari  sekumpulan  data transaksi  yang  telah  dilalui,  maka  tahap  ini  dapat dilakukan dengan  melihat  kembali Fp-Tree yang telah dibuat  sebelumnya.  Berikut  tahap-tahap  utama Algoritma Frequent Pattern Growth:
a. Pembangkitan Conditional Pattern Base
Conditional Pattern Base merupakan subdatabase yang berisi  prefix  path  (lintasan  prefix)  dan  suffix pattern(pola akhiran). Pembangkitan conditional pattern  base  dihasilkan  melalui  FP-tree  yang  telah dibangun  sebelumnya.  Hasil  conditional  pattern  base dapat  dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tabel Conditional Pattern Base
Priority Item Conditional Patttern Base 10 2 {12,11,4:1}, {12,17,4,8:1}, {7,3:1} 9 8 {12,16,17:2}, {12,17,4:1}, {19,11:1} 8 4 {12,11:1}, {12,17:1},{12,3:1}, {12:1} 7 17 {12,16:2},{12:1}, {7,16,3:1} 6 3 {12:1}, {19:2}, {7:1}, {7,16:1} 5 16 {12:4}, {7:2} 4 7 {19:3} 3 11 {12:1}, {19:2}, {19,7:2} 2 19 - 1 12 - b. Pembangkitan Conditional Fp-Tree Dengan
Asumsi Min Support >=3
Tahap  ini  support  count  dari  setiap  item  pada  setiap conditional  pattern  base  dijumlahkan,  lalu  setiap  item yang  memiliki  jumlah  support  count  lebih  besar  atau sama dengan minimum support count akan dibangkitkan  dengan  conditional  FP-tree.  Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.Tabel Conditional Pattern Base Priority Item Conditional Fp-Tree 10 2 - 9 8 <12:3>, <17:3> 8 4 <12:4> 7 17 <12:3>, <16:3> 6 3 - 5 16 <12:4> 4 7 <19:3> 3 11 <19:4> 2 19 - 1 12 -
c. Pembangkitan Frequent Pattern Generated
Conditional  FP-tree  merupakan  lintasan  satu  (single path),  didapatkan  frequent  itemset  dengan  melakukan kombinasi item  untuk setiap  conditional FP-Tree. Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembangkitan FP-growth  secara  rekursif.  Hasil  pencarian  nya  dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Tabel Frequent Pattern Generated
Priority Item Frequent Pattern Generated 10 2 - 9 8 {12,8:3},{17,8:3}, {12,17,8:3} 8 4 {12,4:4} 7 17 {12,17:3},{16:17:3},{12,16,17:3} 6 3 - 5 16 {12,16:4} 4 7 {19,7:3} 3 11 {19,11:4} 2 19 - 1 12 -
Selajutnya,  melakukan  pencarian  pembangkitan Frequent  Generated maka  dilakukan  pencarian Strong  Association  Rule dengan  nilai  minimum Support 30%  dan  dengan  nilai  minimun Confidance 70% pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Strong Asociation Rule
NO Jika Membeli Maka Membeli Support 1 17 12 dan 8 15% 2 8 12 dan 17 15% 3 12 8 dan 17 15% 4 12 17 dan 8 15% 5 8 17 dan 12 15% 6 4 12 20% 7 17 12 dan 16 15% 8 12 17 dan 16 15% 9 12 16 dan 17 15% 10 17 16 dan 12 15%
Tabel 5 adalah 10 buah Strong Association  Rule  yang didapatkan  yaitu  berupa  suatu  pengetahuan  baru dengan  nilai  confidence  tertinggi  dari  pola  beli konsumen  terhadap  barang  dari  transaksi  penjualan yang  berjumlah  20  transaksi  pada  data  tahun  2021 pada Mini Market Kamang Mart. Berikut hasil lengkap pola-pola atau Rule yang dihasilkan:
a. Rule  1,  jika  membeli  Sampoerna  16  maka  akan membeli  Kopiko  78°C  dan  Frestea  juga  dengan tingkat  kepercayaan  mencapai  75%  dan  didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
b. Rule  2,  jika  membeli  Frestea  maka  akan  membeli Kopiko  78°C  dan  Sampoerna  16  juga  dengan tingkat  kepercayaan  mencapai  75%  dan  didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
c. Rule  3,  jika  membeli  Kopiko  78°C  maka  akan membeli  Frestea  dan  Sampoerna  16  juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai 100% dan didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
d. Rule  4,  jika  membeli  Kopiko  78°C  maka  akan membeli  Sampoerna  16  dan  Teh  Pucuk  juga dengan  tingkat  kepercayaan  mencapai  100%  dan didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
e. Rule  5,  jika  membeli  Frestea  maka  akan  membeli Sampoerna  16  dan  Kopiko  78°C  juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai 100% dan didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
f. Rule 6, jika membeli Beng-Beng Wafer maka akan membeli  Kopiko  78°C  Kopiko  78°C  juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai 100% dan didukung oleh 20% dari data keseluruhan.
g. Rule  7,  jika  membeli  Sampoerna  16  maka  akan membeli  Kopiko  78°C  dan  On  Bold  juga  dengan tingkat  kepercayaan  mencapai  75%  dan  didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
h. Rule  8,  jika  membeli  Kopiko  78°C  maka  akan membeli  Sampoerna  16  dan  On  Bold  juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai 100% dan didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
i. Rule  9,  jika  membeli  Kopiko  78°C  maka  akan membeli  On  Bold  dan  Sampoerna  16  juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai 100% dan didukung oleh 15% dari data keseluruhan.
j. Rule  10,  jika  membeli  Sampoerna  16  maka  akan membeli  On  Bold  dan  Kopiko  78°C    juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai 100% dan didukung oleh 15% dari data keseluruhan.

## 4. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  ,  data  sampel  yang  diuji  sebanyak 20  data  transaksi  pada  mini  market  Kamang  Mart menggunakan  teknik  Data  Mining  Algoritma  FP- Growth diperoleh 10 pola penjualan barang. Dari pola- pola  yang  dihasilkan  dapat  direkomendasikan  kepada mini  market  Kamang  Mart.  pola-pola  yang  telah dihasilkan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  informasi dalam  memprediksi  tingkat  ketersedian  stok  barang baik itu produk yang diminati oleh konsumen maupun produk  yang  kurang  diinati  oleh  konsumen.  sehingga tidak  terjadi  penumpukan  barang  yang  dapat merugikan pihak Mini Market tersebut .

## Daftar Rujukan
[1] Abdulahi  Hasan,  A.,  &  Fang,  H.  (2021).  Data  Mining  in Education: Discussing Knowledge
Discovery  in  Database (KDD)  with  Cluster  Associative  Study. In  2021  2nd International Conferenceon Artificial Intelligence and   Information Systems (pp. 1-) . https://doi.org/10.1145/3469213.3471319
[2] Sarra,  C.  (2020).  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery. Preliminaries  for  a  Critical  Examination  of  the  Data  Driven Society. Global  Jurist,  20(1) . https://doi.org/10.1515/gj-2019- 0016
[3] Nazeriye,  M.,  Haeri,  A.,  &  Martínez-Álvarez,  F.  (2020). Analysis of the   impact  of  residential  property  and  equipment on  building  energy  efficiency  and consumption—a  data  mining approach. Applied Sciences, 10(10),3589 .
https://doi.org/10.3390/app10103589
[4] Anggrawan,  A.,  Mayadi,  M.,  &  Satria,  C.  (2021).  Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma  FP-Growth.  MATRIK: Jurnal Manajemen,Teknik   Informatika dan Rekayasa Komputer, 21(1), 125-38 .
https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1260
[5] Thurachon,  W.,  &  Kreesuradej,  W.  (2021).  Incremental association rule   mining with a fast
incremental
updating  frequent  pattern  growth  algorithm. IEEE  Access,  9, 55726-55741 . 10.1109/ACCES.2021.3071777
[6] N,  A.  P.,  &  Dr.,  M.  P.  (2020).  Bounded  Memory  Based Frequent Pattern   Growth Approach  With  Deep  Neural Network And Decision Tree  For Road Accident   Prediction.
Indian Journal of Computer Science and Engineering, 11(5),  623– 633 .
https://doi.org/10.21817/indjcse/2020/v11i5/201105189
[7] Bunda,  Y.  P.  (2020).  Algoritma  FP-Growth  untuk Menganalisa Pola   Pembelian  Oleh-Oleh. RJOCS (Riau Journal of Computer Science),6(1),34-44 . https://doi.org/10.30606/rjocs.v6i1.1970 [8] Chang,  J.  R.,  Chen,  Y.  S.,  Lin,  C.  K.,  &  Cheng,  M.  F.  (2021).
Advanced data mining  of  SSD  quality  based  on FP-growth data analysis. Applied
Sciences,   11(4),  1715 . https://doi.org/10.3390/app11041715 [9] Jang, H. J., Yang, Y., Park, J. S., & Kim, B. (2021). FP-Growth Algorithm for Discovering Region-Based Association Rule in the IoT   vironment. https://doi.org/10.3390/electronics10243091
[10] Wu,  Y.,  Lei,  R.,  Li,  Y.,  Guo,  L.,  &  Wu,  X.  (2021).  HAOP- Miner: Self- adaptive   high-average utility one-off sequential pattern mining.  Expert  Systems  with
Applications, 184,115449 . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115449
[11] Utama,  K.  M.  R.  A.,  Umar,  R.,  &  Yudhana,  A.  (2020). Penerapan
Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Penentuan  Pola Pembelian Transaksi Penjualan  Pada  Toko  Kgs  Rizky Motor. Dinamik, 25(1), 20-28 . https://doi.org/10.35315/dinamik.v25i1.7870 [12] Silitonga,  D.  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2022).  Implementasi Market Basket   Analysis   Menggunakan
Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth.  Journal  of
Information System Research (JOSH), 3(2), 101-  109. https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1239