## Rekomendasi Paket Menu Angkringan Waru Tanjung Bias Dengan Algoritma Frequent Pattern Growth Berbasis Web

## (Angkringan Waru Tanjung Bias Menu Package Recommendation With Web Based Frequent Pattern Growth Algorithm)
Lalu Aldila Maulana Fajar [1] , Ria Rismayati [2]*
[1],[2] Ilmu Komputer, Universitas Bumigora Mataram E-mail : lalualdi99@gmail.com, riris@universitasbumigora.ac.id

## KEYWORDS: ABSTRACT
Data Mining, Fp-Growth Algorithm, Assosciation, Rule, Transaction Data Culinary  business  using  carts  selling  various  kinds  of  heavy  food,  light  and  drinks,  is favored  by  many  people  to  just  fill  their  stomachs,  gather  with  friends  and  even  family.
Culinary  businesses  or  culinary  destinations  like  this  are  known  as  Angkringan  which are increasingly  mushrooming  in  the  millennial  generation.  Angkringan  Waru,  located  in Tanjung Bias, is a gathering destination for all people to enjoy a relaxed atmosphere on the beach.  Angkringan  Waru  provides  85  types  of  menus  for  its  customers,  the  many  menus often  confuse  customers  in  choosing  snacks  while  enjoying  the  beachside  atmosphere. Starting  from  these  problems,  data  mining  techniques  are  used  with  the  Frequent  Pattern Growth  (Fp-Growth)  algorithm  to  recommend  items  in  producing  a  menu  package consisting  of  1  snack  item  and  1  drink  item.  The  dataset  used  is  transaction  data  from Angkringan  Waru  as  many  as  870  transactions,  the  resulting  output  is  a  menu  package recommendation  rule  and  implemented  in  a  web  for  Angkringan  Waru.  The  Fp-Growth Data Mining Application by providing a minimum support value of 20% and Confident 50% with a lift ratio > 1 produces 57 rules or menu package recommendations that will be offered to  Angkringan  Waru  customers.  The  results  of  the  application  in  the  form  of  57  menu package  recommendations  are  then  used  as  recommendations  for  Angkringan  Waru customers, where these menus are the favorite menus of customers at Angkringan Waru. KATA KUNCI: ABSTRAK Data Mining, Algoritma Fp-Growth, Assosiasi, Rule, Data Transaksi Usaha kuliner dengan menggunakan gerobak yang menjajakan berbagai macam makanan berat,  ringan  dan  minuman,  digemari  banyak  orang  untuk  sekedar  mengisi  perut, berkumpul dengan kawan bahkan keluarga. Usaha kuliner atau destinasi kuliner seperti ini dikenal  dengan  sebutan  Angkringan  yang  semakin  menjamur  di  generasi  milenial. Angkringan  Waru  yang  terdapat  di  Tanjung  Bias  sebagai  salah  satu  destinasi berkumpulnya  semua  kalangan  untuk  menikmati  suasana  relax  di  pinggir  pantai. Angkringan Waru menyediakan 85 jenis menu untuk pelanggannya, banyaknya menu tidak jarang  membingungkan  para  pelanggannya  dalam  memilih  kudapan  sembari  menikmati suasana pinggir pantai. Berawal dari permasalahan tersebut digunakan teknik data mining dengan  algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (Fp-Growth)  untuk  merekomendasikan  item dalam  menghasilkan  paket  menu  yang  terdiri  dari  1  item  Cemilan  dan  1  item  minuman. Dataset  yang  digunakan  adalah  data  transaksi  dari  Angkringan  Waru  sebanyak  870 transaksi,  output  yang  dihasilkan  berupa  rule  rekomendasi  paket  menu  dan diimplementasikan  dalam  sebuah  web  bagi  Angkringan  Waru.  Aplikasi  Data  Mining Metode  Fp-Growth  dengan  memberikan  nilai  minimum  support  20%  dan  Confident  50  % dengan  lift  ratio  >  1  menghasilkan  57  rule  atau  rekomendasi  paket  menu  yang  akan ditawarkan  kepada  pelanggan  Angkringan  Waru.  Hasil  dari  aplikasi  berupa  57 rekomendasi  paket  menu  tersebut  kemudian  dijadikan  rekomendasi  untuk  para  pelanggan Angkringan Waru, dimana menu-menu tersebut merupakan menu favorit para pelanggan di Angkringan Waru.

## I. PENDAHULUAN
Usaha  kuliner  yang  menjajakan  makanan  dan minuman dengan harga minim dijajakan menggunakan  grobak  di  kota-kota  besar  seperti  di Jakarta  maupun  Yogyakarta  biasa  dikenal  sebagai
JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 91-97  92 angkringan,  sekarang  sudah  menjamur  hingga  ke daerah daerah, salah satunya di Mataram.
Angkringan  Waru  yang  berlokasi  di  Jl.Tanjung Bias I Desa Montong Kec.Batulayar Lombok Barat. Lokasinya  yang  berada  tepat  di  pinggir  pantai memberikan nilai tambah destinasi kuliner ini, para pengunjung  yang  datang  tidak  hanya  berasal  dari lingkungan  Desa  Montong  saja,  tetapi  berasal  dari luar  lingkungan  bahkan  luar  daerah  kota  Mataram. menu-menu  yang  disajikan  untuk  menemani pengunjung  menikmati  nuansa  pinggir  pantai  juga bervariasi,  dimulai  dari  makanan  berat,  Cemilan dan  minuman.  Banyaknya  varian  item  dari  menu terkadang membingungkan para pengunjung didalam menentukan pilihan. Tidak jarang pengunjung  meminta  rekomendasi  dari  pihak angkringan  untuk  membantu  dalam  menentukan item menu yang enak dan banyak dipesan ( favorit ). Berawal  dari  kondisi  tersebut  diangkatlah penelitian  yang  bertujuan  untuk  membuat  paket menu  terlaris  dan  tervaforit  dari  item  menu  yang ada di Angkringan Waru. Paket yang akan dibentuk dibuat berdasarkan hasil transaksi penjualan dengan memanfaatkan  metode  data  mining  dan  algoritma Frequent Pattern Growth (Fp-Growth).
Data mining menurut (Kantrdzic, 2003) dalam [1] digunakan untuk menemukan hubungan antara data atau bagaimana suatu kelompok data mempengaruhi  keberadaan  data  lainnya,  sehingga diperoleh  pola-pola  tertentu  di  dalam  kumpulan data besar. Algoritma Fp-Growth diterapkan dalam penelitian ini untuk menentukan frekuensi kemunculan  item  menu  yang  paling  sering  muncul didalam  transaksi  Angkringan  Waru.  Fp-Gwroth menurut  [2]  dalam  [3]  menggunakan  alternative frekuensi  itemsets  berdasarkan  angka  yang  sering muncul  pada  setiap  transaksi  dalam  sebuah kumpulan data, dengan konsep pembentukan pohon biner  terlebih  dahulu  sehingga  Fp-Growth  proses kerjanya  lebih  cepat  dibandingkan  algoritma apriori.  Sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Miraldi  dkk  [4]  yang  melakukan  penelitian  di Perpustakaan  UKDW  terhadap  data  transaksi peminjaman buku sebanyak
264 data,
menggunakan
Algoritma FP-Growth dan memperoleh  keakuratan  rekomendasi  buku  sebesar 60,78%.  Beberapa penelitian serupa juga dilakukan oleh  Abdullah  [5]  terkait  rekomendasi  paket produk,  dimana  paket  terdiri  dari  2  buah  pasang item  yang  saling  berkaitan  dan  dapat  dijual
bersamaan  berdasarkan  nilai  minimum  confidence yang  berada  di  level  60%  dari  data  transaksi  yang digunakan. Penelitian yang dilakukan Ardianto dkk [6] terhadap data transaksi sebanyak 538 data pada penjualan  ATK  dilakukan  beberapa  kali  ujicoa hingga  dapat  diasumsikan  bahwa  rekomendasi terbaik  berada    pada  kondisi  semakin  tinggi  nilai minimum  spport  dan  nilai  minimum  confidence akan  menghasilkan  rule  yang  sedikit,  pada penelitian ini diperoleh aturan asosiasi yang terbaik dengan  nilai  support  5%  dan  confidence  93% dengan nilai lift 10.
Sementara  itu,  penelitian  ini  dilakukan  bertujuan untuk  memberikan  rekomendasi  paket  menu  bagi Angkringan  Waru  berupa  paket  menu  yang  terdiri dari  2  item  yaitu  1  item  cemilan  dan  1  item minuman    sekaligus  membantu  penjual  dalam meningkatkan  penjualan  dan  memudahkan  para pelanggan didalam memilih paket menu.

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  menerapkan  metode  CRISP-DM menurut [7] adalah standar pemrosesn Data Mining yang  sudah  dikembangkan,  dimana  data-data  yang digunakan  akan  melewati  beberapa  fase  hingga dapat  diperoleh  pengetahuan  tambahan  dari  data produksi  dan  nilai  produksi  sampai  dengan informasi yang diperoleh menjadi lebih efisien.
Gbr.1 Tahapan Data Mining Menurut CRISP-DM
Adapun fasenya adalah sebagai berikut : 1. Fase Pemahaman Bisnis
Pemahaman  bisnis  dimulai  dari  pemanfaatan data transaksi yang dimiliki oleh Angkringan Waru, selama  kurun  waktu  6  bulan  dengan  total  transaksi
sebanyak  870.  Meminimalisir  penyajian  menu menjadi paket menu yang terdiri dari item minuman dan item Cemilan saja, dimana sebelumnya terdapat total  85  jenis  menu  untuk  makanan,  minuman  dan Cemilan.
2. Fase Pemahaman Data Data  yang  diperoleh  dari  Angkringan  Waru berbentuk  nota  kontan  sebagai  data  arsip,  yang kemudian ditransformasikan dalam sebuah database sederhana.  Data  dalam  database  sebelumnya difileter  karena  hanya  item  minuman  dan  Cemilan saja  yang  di  inputkan  dalam  database.  Atribut dalam  database  tersebut  terdiri  dari  (tanggal,  nama item,  jumlah  item,  harga  dan  total  harga),  berikut adalah tampilan database transaksi :

## TABEL I
TABEL DETAIL TRANSAKSI Tanggal   Nama Item Jumlah item Harga Total 11/11/20 Nyoklat vanila 1 Rp. 15.000 Rp. 15.000 Kopi Good Day 1 Rp. 10.000 Rp. 10.000 Air Mineral Rp. 5000 Rp. 5000 Jeruk Hangat 1 Rp. 13.000 Rp. 13.000 Nasi Goreng Jamaq 3 Rp. 13.000 Rp. 13.000 Sosis Bakar 2 Rp. 13.000 Rp. 13.000 Roti Bakar 2 Rp. 13.000 Rp. 13.000 Indomie Kuah 1 Rp. 17.000 Rp. 17.000 Jumlah Total Rp. 138.000
Tabel  diatas  adalah  salah  satu  contoh  dari  nota kontan  pada  Angkringan  Waru,  dalam  satu transaksi  tersebut  terdiri  dari  beberapa  jenis  item termasuk  item  makanan  yang  tidak  digunakan dalam  penelitian  ini.  Sehingga  perlu  dilakukan proses filter untuk  menghilangkan  data  yang  tidak digunakan dalam penelitian ini. Sehingga diperoleh tabel berikut :
TABEL II TABEL ITEM DATA TRANSAKSI 11/11/2020 Transaksi Item T0802 Nyoklat Vanila Kopi Good Day Air Mineral Jeruk Hangat Sosis Bakar Roti Bakar

## 3. Fase Pengolahan Data
Pada  fase  ini  dilakukan  konfersi  data  menjadi bentuk  binominal,  dimana  binominal  terdiri  dari nilai  “1”  dan  “0”.  Dari  hasil  konfersi  bilangan binominal  tersebut,  bahwa  nilai  1  untuk  kondisi
YA/BENAR dan 0 untuk kondisi NO/TIDAK, atau nilai  1  untuk  item  menu  yang  dipilih  dan  0  untuk item menu yang tidak dipilih.
TABEL III TABEL DATA TRANSFORMATION Tgl Trk …  Mi035 …  Mi041 …  Ce00 8 …  Nyokla t Vanila …  Air Minera l …  Roti Bakar 11/11/20 T0802 0 1 0 1 0 1 … … .. … …  … …  …

## 4. Fase Pemodelan
Teknik  data  mining  yang  digunakan  dalam  fase pemodelan  ini  adalah  algoritma  Fp-Growth.  Fp- Growth  dipilih  karena  menurut  [8]  Fp-Growth menentukan frequent  itemset dengan  cara  struktur FP Tree dan Association Rule didalam menentukan nilai support dan confidence terhadap data transaksi untuk  melihat  keterkaitan  antara  suatu  barang dengan  barang  lainnya  yang  sering  dibeli  oleh konsumen secara bersamaan.
Association  Rule  menurut  [4]  bertujuan  untuk mencari  pola  yang  sering  muncul  pada  banyak transaksi,  dimana  setiap  transaksinya  terdiri  dari beberapa item.
Umumnya  aturan  asosiasi  dalam  data  mining menurut  [9]  dalam  [10]    terdiri  dari  dua  langkah proses  yaitu  :  1.  Mencari  item-set  yang  sering muncul  untuk  menentukan  minimm  support,  2. Menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  kuat  dari  item- set  tersebut,  sehingga  memenuhi  untuk  minimum support dan minimum confidence
Support = P(A∩B)…………………………..(1) = jmlh transaksi mengandung  A dan B Total Transaksi
Confidence = P(B|A) ……………………..(2)
= P(A∩B)
P (A) = Jumlah transaksi mengandung A dan B
Transaksi A
• Support adalah  parameter  yang  digunakan dalam  menentukan  pola  dalam  data  mining untuk  menemukan  statistik  dari  pola-pola yang signifikan
• Confidence adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua  item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu.
Keterkaitan antar item dapat dinilai dari nilai lift ratio ,  dimana  menurut  [9]  dalam  [11]  apabila  nilai lift  ratio <  1  maka  kemunculan  item  A  berkorelasi negative dengan kemnuculan B, dan sebaliknya jika lift ratio > 1 maka kemunculan A berkorelasi positif dengan  kemunculan  B,  contoh  korelasi  positif adalah apabila item A dibeli maka item B juga akan dibeli.  Jika  lift  ratio  =  1  maka  kemunculan  item  A dan  B independet dan  tidak  ada  korelasi  diantara kedua item tersebut.
5. Fase Evaluasi Interpretasi  dari  hasil  data  mining  ditunjukkan dalam  proses  pemodelan  yang  terdapat  pada  fase sebelumnya,  dan  fase  evaluasi  dilakukan  bertujuan untuk  menyesuaikan  model  agar  sesuai  dengan sasaran  yang  ingin  dicapai  pada  fase  awal.  Berikut adalah  10  transaksi  data  sampel  yang  akan digunakan :
TABEL IV TABEL SAMPEL TRANSAKSI TID Item
1 {Mi003,Mi004,Mi037,Ce001,Ce018}
2 {Mi002,Mi004,Mi006,Mi025,Ce001}
3 {Mi042,Mi041}
4 {Mi010,Mi013,Ce013,Mi041}
5 {Mi021,Mi036,Mi060,Ce001,Ce011,Ce014,Ce014,Mi04
1}
6 {Mi001,Mi041}
7 {Mi009,Mi031,Ce001,Ce007,Mi041}
8 {Mi009,Ce016}
9 {Mi004,Mi009,Mi013,Mi021,Mi031,Mi041,Mi043,Mi04 3,Mi072,Ce001,Ce012,Ce017}
10 {Mi009,Ce001,Mi041} TABEL V FREKUENSI ITEM Item Frekuensi Mi041 7 Ce001 6 Mi009 4 … … Ce017 1

## TABEL VI
ITEMSET PRIORITY
TI
D Item
1 {Mi004,Mi003,Mi037,Ce001,Ce018}
2 {Ce001,Mi004,Mi002,Mi006,Mi025}
3 {Mi041,Mi042}
4 {Mi041,Mi013,Ce013,Mi010}
5 {Mi041,Ce001,Mi021,Mi036,Mi060,Ce011,Ce014,Ce019}
6 {Mi041,Mi001}
7 {Mi009,Ce001,Mi009,Mi031,Ce007}
8 {Mi009,Ce016}
9 {Mi041,Ce001,Mi009,Mi004,Mi013,Mi021,Mi031,Mi043,M i072,Ce012,Ce017}
10 {Mi041,Ce001,Mi009}
Gbr. 2 Fp-Tree 10 data sampel
6. Fase Penyebaran
Meliputi fase penyusunan laporan yang berisikan materi  pembahasan  pengetahuan  diperoleh  dari evaluasi yang dilakukan melalui proses data mining berupa  informasi  rekomendasi  item  menu  yang akan  dijadikan  paket  menu  makanan  pada Angkringan Waru

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  berupa  aplikasi  rekomendasi untuk  paket  menu  menggunakan  altoritma  Fp- Growth  berbasis  website.    Berikut  tampilan  awal Aplikasi Data Mining Metode FP-Growth.

## Gbr. 3 Halaman tampilan awal
Pada aplikasi data mining ini, data set yang akan diproses menggunakan algoritma FP-Growth disimpan didalam database dalam bentuk MS.Excel
dan dapat diinputkan secara manual melalui sistem. Data set yang akan diproses sebelumnya ditentukan terlebih  dahulu  nilai minimum  support,  minimum confidence dan  batasan  jumlah  transaksi  dengan maksimal jumlah transaksi yang sudah diinputkan.

## 3.1 Hasil Perhitungan Aplikasi
Beberapa  perhitungan  yang  dilakukan  dalam penelitian  menggunakan  Aplikasi  Data  Mining Metode  Fp-Growth,  menerapkan  nilai support sebesar  20%  dengan  nilai confidance sebesar  50% dan  jumlah  transaksi  yang  digunakan  adalah  870 data. Berikut hasil dari proses aplikasi data mining :
Gbr. 4 Tampilan hasil proses Algoritma FP-Grwoth Rules 1- 6

## Gbr. 5 Tampilan hasil proses Algoritma FP-Growth Rules 51-57
Pada gambar 4 dan 5 ditampilkan hasil proses atau rules dari  algoritma  FP-Growth,  dimana  pada  hasil tersebut  sudah  terbentuk  paket  menu  yang  terdiri dari  1  item  cemilan  dan  1  item  minuman.  Pada proses  tersebut  menghasilkan  57  rules,  didalam aplikasi  yang  dibangun  dan  mampu  membatasi jumlah  rules  sehingga  memudahkan  pemilik Angkringan  Waru  sebagai  rekomendasi  paket menu.  Pengaturan  untuk  membatasi  jumlah  rules dapat  ditentukan  pada  menu  “Tampilan”  yang
terdapat di bagian atas sebelah kiri dari tabel rules, pada bagian tersebut  dapat  diinputkan jumlah rules yang diinginkan, dapat dilihat pada tampilan berikut :
Gbr. 6 Tampilan hasil proses Algoritma FP-Growth

## Rules 1-6
Hasil  proses  yang  diberikan  oleh  aplikasi menampilkan rules yang sama, dimana dari gambar 4  dan  gambar  6  menampilkan  rules  dengan  nilai terbaik  dari  rules  lainnya.  Berikut  penjabaran  dari rules 1 hingga 5 yang dihasilkan  :
Rules  1  :  Jika  pelanggan  membeli  jus  alpukat
maka pelanggan juga membeli kentang  goreng,  ditunjukkan  dengan tingkat  kemunculan  per  item  9,3  % kombinasi  ke  dua  item  57%  dan korelasi keduanya sangat kuat karena bernilai > 1
Rules  2  :  Jika  pelanggan  membeli  sosis  bakar maka pelanggan juga membeli kentang  goreng,  ditunjukkan  dengan tingkat  kemunculan  per  item  9%, kombinasi  kemuculan  ke  dua  item 59,1%
Rules 3 : Jika pelanggan membeli Es Jeruk maka pelanggan  juga  membeli  Kentang Goreng,  ditunjukkan  dengan  tingkat kemunculan  per  item  sebesar  9  %, kombinasi  kemunculan  ke  dua  item 55,2 % dan korelasi keduanya sangat kuat karna bernilai >1.
Rules 4 : Jika Pelanggan membeli jus jeruk maka pelanggan  juga  membeli  Kentang goreng,  ditunjukkan  dengan  tingkat kemunculan  per  item  sebesar  7,2  %, kombinasi  keduanya  57,3  %  dan
JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 91-97  96 korelasi keduanya sangat kuat karena bernilai > 1
Rules 5 : Jika pelanggan membeli kupi Lombok
maka pelanggan juga membeli kentang  goreng,  ditunjukkan  dengan tingkat  kemucnulan  per  item  sebesar 6%, kombinasi keduanya sebesar 58,4 %  dan  korelasi  keduanya  sangat  kuat karena bernilai >1
Beberapa  rules  yang  dihasilkan  menampilkan  2 item  rekomendasi  paket  menu  untuk  Angkringan Waru.  Aplikasi  ini  juga  dilengkapi  dengan  2  menu tambahan  pada  form  Assosiasi  Rule,  yaitu  menu “Tampilkan”  dan  “Pencarian”.  Menu  “Tampilkan” merupakan  menu  yang  dimana  dapat  digunakan hanya  oleh  owner  dari  Angkringan  Waru  untuk membatasi  jumlah  rule  yang  akan  muncul  dari proses,  sedangkan  menu  “Pencarian”  berfungsi untuk  mencari  informasi  terkait  item  yang  akan muncul secara bersamaan.
TABEL VII
HASIL PERBANDINGAN RULE No Min. Support Min. Confidance Rata- rata Lift Ratio Rule yang dihasilkan Rule Valid 1 20 % 60% 1, … 16 2 2 30 % 70% 1, … 3 3 3 30 % 60% 1, … 16 5 4 20% 50% 1, … 57 8
Dari  tabel  7,  nilai  min  support  dan  min confidence  dipilihlah  nilai  yang  memberikan rekomendasi lebih banyak, sehingga diperoleh nilai korelasi tiap itemset yang terjadi digunakan sebagai rekomendasi  pemilihan  pola  untuk  membuat  paket menu di Angkringan Waru.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil dari aplikasi yang dibangun berupa pola itemset  yang  disertai  dengan  nilai  support, confidance dan lift ratio
2. Hasil dari aplikasi yang dibangun
diperuntukkan  untuk  memperoleh  informasi rekomendasi dalam pembuatan paket menu di Angkringan Waru
3. Aplikasi  yang  dibangun  dapat  memberikan informasi  keterkaitan  antara  item  menu minuman  dan  makanan  berdasarkan  data transaksi.
4. Penetapan  penilaian  nilai  minimum  Support sebesar 20 % dan Confident 50% menghasilkan  57  rule  menu  dengan  lift  ratio > 1.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  diberikan  kepada  para  pihak yang  telah  membantu  dalam  berkontribusi  dalam kesempatan  dan  data  sehingga  penelitian  ini  dapat berjalan dengan baik. Pihak Angkringan Waru yang telah  memberikan  kesempatan  untuk  dapat  berbagi permasalahan dan data dalam rangka perkembangan ilmu pengetahuan khususnya  teknologi informasi.

## R EFERENSI
[1]  N.  Nurani  and  H.  Gani,  “Analisis  Keterkaitan  Data Transaksi  Penjualan  Buku  Menggunakan  Algoritma Apriori  Dan  Algoritma  Centroid  Linkage  Hierarchical Method  (Clhm),” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  62–69, 2017.
[2]  D.  P.  Larasati,  M.  Nasrun,  and  U.  A.  Ahmad,  “Analisis Dan  Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Aplikasi Smart  Untuk  Menentukan  Market  Basket  Analysis  Pada Usaha  Retail  (  Studi  Kasus :  Pt  .  X  )  Analysis  and Implementation  of  Fp-Growth  Algorithm  in  Smart Application To Determine Market Basket Analysi,” Sist. Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 749–755, 2015.
[3]  E.  Elisa  and  N.  Azwanti,  “Algoritma  FP-Growth  untuk Menganalisa  Frekuensi  Pembelian  Gas  Elpiji  3  Kg,” INTENSIF  J.  Ilm.  Penelit.  dan  Penerapan  Teknol.  Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 69, 2019.
[4]  B.  Miraldi,  Rama  N.  Rachmat,  Antonius.  Susanto, “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  untuk  Sistem Rekomendasi  Buku  di  Perpustakaan  UKDW,” Inform. Vol.10, no 1 , vol. 10, no. l, 2014.
[5]  A.  Abdullah,  “Rekomendasi  Paket  Produk  Guna Meningkatkan  Penjualan  Dengan  Metode  FP-Growth,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4, no. 1, p. 21, 2018.
[6]  A. Ardianto and D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma FP- Growth  Rekomendasi  Trend  Penjualan  ATK  Pada  CV. Fajar Sukses Abadi,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 9, no. 1, p. 49, 2019.
[7]  I. Purnama, R. Saputra, and A. Wibowo, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN CRISP-DM PADA SISTEM INFORMASI  EKSEKUTIF  DINAS  KELAUTAN  DAN PERIKANAN  PROVINSI  JAWA  TENGAH,”  no.  1, 2013.
[8]  F.  Fitriyani,  “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth Menggunakan  Association  Rule  Pada  Market  Basket
Analysis,” J. Inform. , vol. 2, no. 1, 2016.
[9]  S.  Agarwal, Data  mining:  Data  mining  concepts  and techniques . 2014.
[10]  A.  Junaidi,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth  Untuk  Menentukan  Persediaan  Barang,” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.
61–67, 2019.
[11]  B.  C.  Dewi, Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  untuk Analisis Pola Asosiasi Daya Serap Hasil Ujian Nasional Mata  Pelajaran  Bahasa  Indonesia  SMA  di  Yogyakarta . 2016.