## Jurnal Sistem Informasi Teknologi
https://jsisf otek .org
2020 Vol. 2 N o .   1 Hal: 29-34 e-ISSN: 2686-3154

## Analisis Tingkat Kejahatan pada Anak Dibawah Umur Menggunakan Metode FP-Growth
Angga Putra Juledi 1  ,Sarjon Defit 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
anggapj19@gmail.com

## Abstract
Crimes in minors are a series of negligence by parents who endanger or pose a dangerous threat to the child. The purpose of this study is to implement Data Mining, Association rule, and the FP-Growth Algorithm in cases of juvenile crime so that it can extract knowledge and important and interesting information from the database. The data source used is raw data that has not  been  processed  and  is  a  crime  data  on  minors  which  are  summarized  in  the  form  of  reports  from  the  West  Sumatra Regional  Police.  The  results  of  this  study  are  in  the  form  of  software  by  analyzing  data  collected  using  the  FP-Growth Algorithm and using the concept of FP-Tree development in searching for Frequent Itemset, for testing the results carried out with applications that have been designed namely the Php programming language.  The results of testing are obtained from associations of crime cases that often occur in minors. So it can be seen that data mining using the FP-Growth Algorithm can be used to analyze cases of crime in minors as a  material consideration for the police in order to know the ins and outs of crime in children so that it can assist the investigation process.
Keywords : Data Mining, Association Rule, Algoritmh FP-Growth, Frequent Itemset, FP-Tree.

## Abstrak
Kejahatan pada anak dibawah umur merupakan serangkaian kelalaian oleh orang tua yang membahayakan atau memberikan ancaman yang berbahaya kepada anak. Tujuan penelitian ini untuk mengimplementasikan Data Mining , Association rule, dan Algoritma FP-Growth pada  kasus  kejahatan  anak  dibawah  umur  sehingga  bisa  mengekstrak  ilmu  pengetahuan  serta informasi penting dan menarik dari database. Sumber data yang digunakan merupakan data mentah yang belum diolah dan merupakan data kejahatan pada anak di bawah umur yang dirangkup berupa laporan dari Polda Sumbar. Hasil penelitian ini adalah berupa suatu perangkat lunak dengan menganalisa data yang dikumpulkan menggunakan Algoritma FP-Growth dan menggunakan  konsep  pembangunan FP-Tree dalam  mencari Frequent  Itemset ,  untuk  pengujian  hasil  dilakukan  dengan aplikasi yang telah dirancang yaitu bahasa pemograman Php. Hasil dari pengujian didapatkan dari assosiasi kasus kejahatan yang  sering  terjadi  pada  anak  dibawah  umur.  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  data  mining  menggunakan  Algoritma FP- Growth bisa  digunakan  untuk  menganalisa  kasus  kejahatan  pada  anak  dibawah  umur  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk pihak kepolisian agar dapat mengetahui seluk beluk kejahatan pada anak sehingga dapat membantu proses penyidikan.
Kata kunci : Data Mining , Association Rule , Algoritma FP-Growth , Frequent Itemset , FP-Tree .
© 2020 JSisfotek
1. Pendahuluan
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah proses  menentukan  informasi  yang  berguna  terhadap pola-pola  yang  ada  dalam  data.  Informasi  yang dihasilkan  bersumber  dari  basis  data  yang  berukuran besar,  dimana  informasi  ini  tidak  diketahui  dan bermanfaat  sebelumnya [ 1 ].  Untuk mengetahui informasi  yang  terkandung  tersebut,  maka  diperlukan metode  data  mining.  Proses  data  mining  ini  dapat menemukan  informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau aturan tertentu dari data yang sangat besar tersebut [ 2 ]. KDD  dan  data  mining  sering  digunakan  secara bersamaan  untuk  menjelaskan  proses  pencarian informasi  yang  tersembunyi  di  dalam  database  yang besar.  Keduanya  ini  memiliki  konsep  yang  berbeda tetapi saling berkaitan satu sama lainnya.
Salah satu proses dalam data mining adalah Association Rules. Proses  ini  merupakan  suatu  proses  untuk menentukan  semua  aturan  asosiatif  yang  memenuhi persyaratan  minimum  dalam  support  (minsup)  dan
confidence (mincof)  pada  sebuah  database  [ 3 ].  Salah satu  algoritma  yang  digunakan  dalam  data  mining adalah FP-Growth . Algoritma FP-Growth merupakan algoritma yang dapat digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data  yang paling  sering  muncul  ( frequent itemset )  dalam sekumpulan  data  [ 4 ].  Algoritma  FP-Growth  berfungsi untuk  melakukan  identifikasi  dan  mengekstraksi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait  dalam  database  yang  besar.  Algoritma  FP- Growth  melakukan  pemanggilan  database  yang  sama sebanyak dua kali [ 5 ].
FP-Growth menerapkan  konsep  pembangunan  akar ( tree )  dalam  pencarian  itemset.  Hal  tersebutlah  yang menyebabkan  algoritma FP-Growth lebih  cepat  dari algoritma  lainnya.  Sehingga  algoritma FP-Growth disebut  juga  dengan FP-Tree .  Dengan  menggunakan FP-Tree terhadap  algoritma FP-Growth dapat  secara langsung mengekstrak frequent itemset data yang besar [ 6 ].
Salah  satu  data  yang  besar  adalah  data  yang berhubungan  dengan  masyarakat.  Item  data  yang berhubungan dengan masyarakat ini sangat terpengaruh oleh  perkembangan  zaman  dan  peningkatan  jumlah penduduk. Item data  ini  dapat  berupa  mempengaruhi prilaku masyarakat, seperti pengangguran dan kemiskinan.    Dampak  dari  prilaku  ini  mengakibatkan tingginya  angka  kriminalitas  terutama  kejahatan terhadap anak di bawah umur.
Kejahatan  terhadap  anak  dari  tahun  ketahun  semakin meningkat  dan  menjadi  perhatian  di  kalangan masyarakat.  Menurut  hasil  penelitian  pada  Badan Keluarga  Berencana  dan  Pemberdayaan  Perempuan Kota  Padang  pada  tahun  2018,  terdapat  banyaknya kasus  kejahatan  yang  dialami  oleh  lingkup  rumah tangga  terutama  pada  anak  dibawah  umur.  Untuk  itu, dilakukan  penelitian  ini  dalam  menggali  informasi tentang  kasus  kejahatan  pada  anak.  Penelitian  ini mencari  faktor-faktor  yang paling sering  menyebabkan tindak  kekerasan  pada  anak  dibawah  umur.  Hasil  dari informasi  ini  dapat  menentukan  keputusan  yang  tepat dalam  menanggulangi  kejahatan  pada  anak.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan metode algoritma FP-Growth [ 9 ]. Hasil dari penelitian ini  dapat  memberikan  informasi  dalam    membantu pihak  kepolisian  dan  masyarakat  untuk  mengantisipasi kejahatan  kekerasan  pada  anak  dibawah  umur  yang sering muncul.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  KDD  untuk mengekstraksi  data  yang  potensial,  implicit  dalam mengetahui  informasi  terjadinya  kejahatan  pada  anak. Proses penggalian informasi ini melibatkan proses data mining  dalam  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  dan mudah  dipelajari  [ 6 ].  Tahapan-tahan  proses  dalam KDD disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap-tahap KDD
Salah  satu  tahapan  dalam  gambar  1  diatas  adalah data mining. Tahapan ini  merupakan sebuah pengembangan atau  menghasilkan  informasi  yang  baru  dengan  cara menentukan  pola  atau  aturan  tertentu  dari  kumpulan data  yang  sangat  banyak.  Data mining disebut  juga
sebagai  rangkaian  proses  untuk  mencari  nilai  tambah dari  suatu  data,  sehingga  menemukan  pengetahuan yang selama ini tidak diketahui [ 10 ].
Dalam  data  mining  terdapat  proses association  rule (aturan asosiatif). Proses ini berfungsi untuk menemukan pattern atau  pola-pola  dari  sebuah kumpulan  data  [ 7 ]. Association  rule bekerja  untuk menemukan aturan-aturan tertentu yang mengasosiasikan sebuah data dengan data yang lainnya. Proses  dalam  menemukan association  rule dari  suatu kumpulan  data  harus  diawali  dengan  pencarian kemunculan  bersamaan  ( frequent  itemset ).  Nilai  yang dihasilkan  berkisar  antara  0%  sampai  dengan  100% yang  menjadi  pendukung  ( support )  dari association rule .  Rumus  dalam  proporsi  dari  transaksi  dalam database  adalah  yang  mengandung  A  dan  B,  dengan persamaan:
) ( B A P Support   (1)
Confidence dari association  rule adalah  ukuran ketepatan  suatu rule ,  yaitu  persentase  transaksi  dalam database yang mengandung A dan mengandung B.
T B A   Confidence (2) Algoritma FP-Growth yang digunakan dalam penelitian ini merupakan suatu teknik pada data mining untuk menemukan frequent itemset tanpa menggunakan candidate generation. FP-Growth menggunakan pendekatan yang berbeda dari paradigma [ 8 ].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini data yang telah dikumpulkan  dianalisis. Analisis menggunakan association rule yang dilakukan melalui mekanisme penghitungan support d an confidence dari  suatu  hubungan  item.  Sebuah rule asosiasi  dikatakan interesting jika  nilai support adalah lebih  besar  dari minimum  support dan  juga  nilai confidence adalah lebih besar dari minimum confidence . Dengan menggunakan teknik FP-Growth yang menghasilkan frequent  itemset tanpa  melakukan candidates  generation .  Tujuannya  adalah  untuk mendapatkan pengetahuan yang baru ( knowledge ) yang berupa informasi tentang tindakan kejahatan pada anak di bawah umur yang sering terjadi.
Selanjutnya dilakukan beberapa tahapan  algoritma FP- Growth untuk mengolah data. Tahapan proses disajikan pada  Gambar 2. Tujuannya adalah untuk  memudahkan dalam menganalisa dan merancang sistem.
Data Kejahatan Pada Anak Dibawah Umur di Polda Sumbar Menganalisa sistem (Algoritma Fp-Growth) Perancangan Gambar 2. Bagan Alir Analisa dan Perancangan
Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah  data Kejahatan  Anak  Dibawah  Umur  pada  Polisi  Daerah Sumatera  Barat.  Data  sumber  masih  berbentuk  mentah dan  belum  diolah.  Data  kejahatan  terdiri  atas  data kekerasan pada anak dibawah umur. Data ini mencakup laporan kriminalitas tentang kasus kejahatan pada anak dibawah  umur  di  Polda  Provinsi  Sumatera  Barat.  Data yang  diambil  memilki  atribut  yaitu  pelaku,  korban, kasus  dan  tempat  kejadian  perkara  (TKP).  Waktu kejahatan  yang  terjadi  pada  bulan    Januari  sampai dengan  Desember  2018.  Jumlah  data  yang  diolah sebanyak 56 kasus.
Keterangan data yang telah diperoleh, maka dilanjutkan dengan  proses  penggolong  berdasarkan  kategori. Keterangan  kategori  yang  pertama  yaitu  Tersangka dengan  nilai  data  berisi  Pelajar,  Swasta,  Pegawai (Gurun  dan  Guru  Honor),  Pengangguran,  IRT  (Ibu Rumah  Tangga),  Sopir,  Pedagang,  Petani,  Buruh,  dan Nelayan.  Kategori  yang  kedua  adalah  Korban  dengan nilai data berisi Pelajar, Balita, Pengangguran. Kategori yang  ketiga  adalah  Kasus  dengan  nilai  data  berisi Pencurian  (Jambret,  Copet,  Cubis,  Curat,  Curas, Curanmor,dan  Pencurian),  Penipuan  (Penggelapan  dan Penipuan),  Penganiayaan  (Kekerasan,  Penganiayaan), Penculikan  (Melarikan  anak  dibawah  umur),  Cabul (Pelecehan  Sexual,  Pemerkosaan,  dan  Cabul),  dan Pengeroyokan.  Berikutnya  keterangan  kategori  yang keempat  yaitu  TKP  (Tempat  Kejadian  Perkara)  sesuai kejadian  di  Provinsi  Sumatera  Barat  dengan  nilai  data berisi  Padang,  Kuranji,  Lubeg,  Pauh,  Koto  Tangah, Bungus, Lubuk Kilangan, Nanggalo, Pasaman, Pariaman, Solok, Payakumbuh, dan Padang Panjang.
Proses  selanjutnya  adalah  menganalisa  sistem.  Proses ini menggunakan algoritma FP-Growth dalam menentukan frequent  itemset .  Untuk  menemukan sebuah  pola  transaksi  yang  sering  muncul  adalah dengan perluasan  menggunakan pohon prefik atau FP- Tree sehingga  memudahkan  dalam  pencarian frequent itemset dengan menggunakan struktur data yang ada.
Gambar 3. Algoritma FP-Growth Gambar  3  merupakan  algoritma FP-Growth dalam penelititan  ini  yang  diterjemahkan  kedalam  bentuk flowchart atau diagram alir. Flowchart ini menggambarkan  tahapan  atau  langkah-langkah  dalam
klasifikasi  menggunakan  algorima FP-Growth yang disajikan pada Gambar 4.
Start
Dataset Menentukan Minimum Support Menetukan Header Frequent Itemset Menghitung Support dan Confidence Menentukan Frequent itemset Membuat Fp-Tree Menbuat Conditional Pattern Hasil Rule Stop
Gambar 4. Proses Flowchart pada Algoritma FP-Growth
3.1. Dataset Data yang penelitian tidak dapat langsung diolah. Data ini  terlebih  dahulu  ditransformasikan  dan  diberikan kode agar dapat memudahkan dalam melakukan  proses pengolahan data  mining .  Atribut  yang  digunakan adalah  tersangka,  korban,  kasus,  dan  TKP  (tempat kejadian perkara).

## 3.2. Menentukan Minimum Support
Tabel  1  menyajikan  hasil  pemindaian  yang  memiliki frekuensi diatas support count ξ= 12, yaitu A1, K5, T4, T1, dan K3.
Tabel 1. Data Kasus Hasil Pemindaian
Item Frequent A1 49 K5 23 T4 17 T1 16 K3 15
Setelah  prose  pemindaian,  maka  didapatkan  item  yang memiliki  frekuensi  diatas support  count  ξ= 12,  yaitu Korban  Pelajar  (A1),  Kasus  Cabul  (K5),  Tersangka Pengangguran (T4), Tersangka Pelajar (T1), dan Kasus Penganiayaan (K3). Ke 5 item inilah yang mempengaruhi  dan  juga  digunakan  untuk  melakukan pencarian FP-tree. Item lainnya diabaikan karena tidak berpengaruh.
Proses Algoritma FP-Growth : 1. Dataset ;
2. Menentukan Minimum Support ;
3. Menentukan Header Frequent Itemset ;
4. Membuat FP-Tree ;
5. Menentukan Frequent Itemset ;
6. Membuat Conditional Pattern berdasarkan FP-Tree
7. Menghitung jumlah Support dan Confidence ; 8. Hasil Rule

## 3.3. Menentukan Header Frequent Itemset
Dalam  menentukan Header  Frequent  Itemset dalam data  kasus  kejahatan  anak  dibawah  umur  ditentukan atas nilai minimum support yang dibandingkan dengan dataset.
3.4. Menentukan FP - Tree Langkah menentukan FP-Tree
merupakan pembentukan FP-Tree berdasarkan headen  frequent itemset. Headen frequent sebagai berikut:
1. Gambar  yang  memberikan  ilustrasi  pembentukan
FP-Tree setelah pembacaan tindakan 1.
Null A1 = 1 K5 = 1
Gambar 5 . Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Tindakan 1
Gambar 5  merupakan pembentukan FP-Tree setelah dilakukan pembacaan pada tindakan 1 yang berisi Null- A1=1 (Korban Pelajar), K5=1 (Kasus Cabul).
2. Gambar  yang  memberikan  ilustrasi  pembentukan FP-Tree setelah pembacaan tindakan 2.
Null T4 = 1 A1 = 2 K5 =  2 Gambar 6. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Tindakan 2
Gambar  6  merupakan  pembentukan FP-Tree setelah melakukan  pembacaan  pada  tindakan  2  yang  berisi Null-A1=2  (Korban  Pelajar),  K5=2  (Kasus  Cabul), T4=1 (Tersangka Pengangguran).
3. Gambar  yang  memberikan  ilustrasi  pembentukan FP-Tree setelah pembacaan tindakan 3.
Null T4 = 1 A1 = 3 K5 =  2 K3 = 1 T1 = 1
Gambar 7. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Tindakan
3
Gambar  7.  merupakan  pembentukan FP-Tree setelah melakukan  pembacaan  pada  tindakan  3  yang  berisi Null-A1=3  (Korban  Pelajar),  K5=2  (Kasus  Cabul), T4=1  (Tersangka  Pengangguran),  T1=1  (Tersangka Pengangguran), K3=1 (Kasus Penganiayaan).
4. Berikut  gambar  yang  memberikan  ilustrasi pembentukan FP-Tree setelah pembacaan tindakan
4.
Null T4 = 1 A1 = 4 K5 =  3 K3 = 1 T1 = 1
Gambar 8. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Tindakan
4
Gambar  8  merupakan  pembentukan FP-Tree setelah melakukan  pembacaan  pada  tindakan  4  yang  berisi Null-A1=4  (Korban  Pelajar),  K5=3  (Kasus  Cabul), T4=1  (Tersangka  Pengangguran),  T1=1  (Tersangka Pengangguran),  K3=1  (Kasus  Penganiayaan). Gambar 8  merupakan  ilustrasi  pembentukan FP-Tree setelah pembacaan tindakan 5.
Null T4 = 6 A1 = 49 K5 =  17 K3 = 2 T4 = 10 K5 =  6 T1 = 2 T4 = 1 K3 = 1 K3 = 7 T1 = 3 T1 = 11 K3 = 5 Gambar 9. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Tindakan 5
Gambar  9  merupakan  pembentukan FP-Tree setelah melakukan  pembacaan  pada  tindakan  56  yang  berisi Null-  A1=49  (Korban  Pelajar),  K5=23  (Kasus  Cabul), T4=17  (Tersangka  Pengangguran),  T1=16  (Tersangka Pelajar), dan K3=15 (Kasus Penganiayaan).
5. Menentukan Frequent Itemset.
Untuk  menentukan frequent itemset dari  headen frequent  itemset,  terlebih  dahulu  ditentukan  lintasan yang berakhir dengan support count yang paling  kecil. Nilai yang paling kecil adalah K3 serta diikuti oleh T1, T4,  K5,  dan  A1.  Tahap  pembuatan  masing-masing node disajikan pada Gambar 9.
Null A1 = 49 K3 = 2 T4 = 10 T4 = 1 K3 = 1 K3 = 7 T1 = 11 K3 = 5

## Gambar 10. Lintasan yang Mengandung Simpul K3
Gambar  10  merupakan  penjelasan  lintasan  yang memiliki  akhiran  K3,  dimana  K3  tersebut  memiliki jumlah terkecil dengan frequent kemunculan 15 kali.
Null
A1 = 49 K5 =  17 K5 =  6 T1 = 2 T1 = 3 T1 = 11
Gambar 11. Lintasan Yang Mengandung Simpul T1
Gambar  11  merupakan  penjelasan  dari  lintasan  yang berakhiran  T1  yang  mempunyai  frequent    kemunculan sebanyak 16 kali.
Null T4 = 6 A1 = 49 K5 =  17 T4 = 10 T4 = 1

## Gambar 12. Lintasan yang Mengandung Simpul T4
Gambar  12  merupakan  penjelasan  dari  lintasan  yang berakhiran  T4  yang  mempunyai frequent kemunculan sebanyak 17 kali.
. Null A1 = 49 K5 =  17 K5 =  6

## Gambar 13. Lintasan yang Mengandung Simpul K5
Gambar  13  merupakan  penjelasan  dari  lintasan  yang berakhiran  K5  yang  mempunyai frequent kemunculan sebanyak 23 kali.
Null A1 = 49

## Gambar 14. Lintasan yang Mengandung Simpul A1
Gambar  14  merupakan  penjelasan  dari  lintasan berakhiran  A1  yang  mempunyai frequent kemunculan yang  paling  banyak  dari  seluruh    lintasan  yaitu sebanyak 49 kali.
6. Membuat Conditional Pattern dari Bentuk FP-Tree
Setelah  mendapatkan frequent  itemset ,  maka  diakhiran suffix dirangkum pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Suffix Suffix Frequent itemset K3 {A1,K3},{A1,T4,K3},{A1,T1,K3},{T4,K3} T1 {A1,T1},{ A1,K5,T1},{K5,T1} T4 {T4},{A1,T4,},{A1,K5,T4} K5 {K5},{A1,K5} A1 {A1} 7. Menghitung Support dan Confidence
Setelah  membuat Conditional Pattern dari  bentuk FP- Tree selanjutnya  menghitung support dan confidence dari hasil pembentukan FP-Tree.
Item  pada  kasus  Korban  Pelajar  (A1),  Kasus  Cabul (K5), Tersangka Pengangguran (T4), Tersangka Pelajar (T1), dan Kasus Penganiayaan (K3) ada 5 dari 56 kasus sehingga nilai Support adalah 5/56* 100% = 9%.
Item pada kasus korban pelajar (A1), kasus cabul (K5), tersangka  pengangguran  (T4),  Tersangka  Pelajar  (T1), dan  kasus  penganiayaan  (K3)  ada  5  dan  jumlah  kasus pada Antecedent yang  berarti  nilai support adalah  9 sehingga nilai confidence adalah 5/9 * 100% = 56%.
8. Hasil Rule
Setelah menghitung nilai support dan confidence maka didapatkan hasil rule yang disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Rule If antecedent then consequent Support Confidence If Penganiayaan (K3) Then Korban Pelajar (A1) 14/56=25% 14/15=93% If  Cabul  (K5)  Then  Korban Pelajar (A1) 17/56=30% 17/23=74% If  Tersangka  Pelajar  (T1)  Then Korban Pelajar (A1) 14/56=25% 14/16=88% If  Tersangka  Pengangguran  (T4) Then Korban Pelajar (A1) 16/56=29% 16/17=94% If Tersangka Pelajar (T1) Penganiayaan  (K3)  Then  Korban Pelajar (A1) 5/56=9% 5/5=100% If Cabul (K5) Tersangka Pengangguran  (T4)  Then  Korban Pelajar (A1) 6/56=11% 6/6=100%

## 4.   Kesimpulan
Hubungan  antara  jenis  tersangka,  kasus,  dan  korban dengan menggunakan Association Rule dengan Metode FP-Growth menghasilkan rule dan  pengetahuan  baru
( knowledge ) pada kasus kejahatan anak dibawah umur. Hasil pengujian penghitungan nilai minimum support ≥ 9%  dan confidence ≥  56%  maka  rule  yang  terpenuhi adalah jika  kasus  cabul  dan  tersangka  pengangguran maka  korbanya adalah  pelajar dengan  nilai support 11%  dan confidence 100%.  Sehingga  penelitian  ini dapat  menentukan  faktor-faktor  kejahatan  pada  anak dengan tepat.

## Daftar Rujukan
[1] Ikhwan,  A.,  Nofriansyah,  D.,  &  Sriani.  (2015). Penerapan  Data Mining dengan Algoritma FP-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi  Pendidikan  (Studi  Kasus  Kampus  STMIK  Triguna Dharma). Jurnal SAINTIKOM, 15 (3), 211-226.
[2] Meilani,  B.  D.,  &  Azinar,  A.  W.  (2015). Penentuan  Pola  Yang Sering  Muncul  Untuk  Penerima  Kartu  Jaminan  Kesehatan Masyarakat  (JAMKESMAS)  Menggunakan Metode  Fp-Growth . Seminar  Nasional  “Inovasi  dalam  Desain  dan  Teknologi”- IdeaTech 2015.
[3] Rusdiaman,  D.,  &  Setiyono,  A.  (2018). Algoritma  FP-Growth Dalam  Penempatan  Lokasi  Barang  Di  Gudang  PT.XYZ. JITK (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  Komputer) ,  4(1),  63- 70.
[4] Herasmus,  H.  (2017). Analisa  Costumer  Service  System Menggunakan  Metode  Data  Mining  Dengan  Algoritma  FP- Growth  (Studi  Kasus  Di  PT  Batamindo  Investment  Cakrawala). Jurnal Teknik Ibnu Sina (JT-IBSI).
[5] Afdal,  M.  (2018). Implementasi  Data  Mining  dalam  Pencarian Daerah  Strategis  untuk  Pengenalan  Sekolah  Swasta  dengan Metode  FP-Growth. JURNAL  INSTEK  (Informatika  Sains  Dan Teknologi), 3 (2).
[6] Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018). Penerapan  Data  Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma FP- Growth  pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor.
Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK) , 5(1).
[7] Elwani,  E.  (2017).  Penentuan  Aturan  Asosiasi  pada  Transaksi Peminjaman  Buku  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth. Jurnal
Informatika, Manajemen Dan Komputer, 9(1).
DOI: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v9i1.59 .
[8] Fitriyani,  F.  (2015).  Implementasi  Algoritma  FP-Growth Menggunakan  Association  Rule  pada Market  Basket  Analysis . Jurnal Informatika, 2(1).
DOI: https://doi.org/10.31311/ji.v2i1.85 .
[9] Hilmy, N. F., & Andoko, B. S. (2016). Rancang Bangun Aplikasi Data  Mining  Analisis  Tingkat  Kelulusan  Menggunakan Algoritma  FP-Growth  (Studi  Kasus  Di  Politeknik  Negeri Malang). Jurnal Informatika Polinema , 2(4).
DOI: https://doi.org/10.33795/jip.v2i4.76 .
[10] Fauzy,  M.,  W,  K.  R.  S.,  &  Asror,  I.  (2016). Penerapan  Metode Association  Rule  Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota  Bandung . Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Terapan (JITTER), 2(3).