## IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULES  DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN BARANG
Yessi Fitri Annisah Lubis 1) , Yuyun Dwi Lestari 2)
1,2 Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan email: yessy.annisa@gmail.com , yuyun.dl@gmail.com

## Abstract
This research aims to help the Ayaa Fashion Store improve its sales strategy by  understanding customer shopping patterns. This research was carried out by utilizing the FP-Growth algorithm to analyze consumer purchasing patterns based on sales transaction data at the Ayaa Fashion Store which operates in the sales of women's clothing, mukenas and headscarves. The data collection method is carried out through daily sales transaction information, with a total of 365 transactions recording goods purchased by consumers. The  use  of  the  FP-Growth  Algorithm  allows  identifying  events  that  frequently  occur  in  the  dataset, producing  association  rules  that  describe  consumer  shopping  patterns.  The  analysis  is  carried  out  by paying attention to the support and confidence values, as well as using the lift ratio to assess the strength of the association rules. Data processing was carried out using RapidMiner software. The research results include 12 association rules and 20 itemsets of goods that are often purchased by consumers. The results of this research evaluation show that the FP-Growth algorithm is effective in analyzing sales transaction data, providing valuable guidance for designing sales strategies, and optimizing the supply of goods for Ayaa Fashion Stores.

## Keywords: Association rules, FP-Growth, RapidMiner, Customer

## 1.   PENDAHULUAN
Strategi  yang  diterapkan  secara  efektif dapat  meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran produk.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  berbagai metode  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  dapat mendukung tujuan tersebut. Salah satu pendekatan adalah dengan menggunakan informasi  dari  transaksi  penjualan  produk tersebut. Seiring berjalannya waktu, jumlah data transaksi  akan  terus  bertambah  karena  adanya penjualan harian. Data ini tidak hanya berfungsi sebagai arsip untuk perusahaan, tetapi juga dapat diolah  menjadi  informasi  berharga  untuk meningkatkan penjualan dan promosi produk [1], [2], [3].
Toko Ayaa Fashion adalah sebuah usaha yang  fokus  pada  penjualan  pakaian  wanita, mukena, dan jilbab. Setiap hari, terdapat aktivitas transaksi  penjualan  yang  berlangsung  di  toko tersebut.  Banyak  pelanggan  yang  melakukan pembelian  lebih  dari  satu  item  dalam  satu transaksi.  Meskipun  data  transaksi  sudah terdokumentasi,  sayangnya  belum  dimanfaatkan secara optimal. Sementara sebenarnya, informasi dari  data  transaksi  tersebut  dapat  digunakan
untuk  meningkatkan  strategi  penjualan  dengan memahami pola belanja pelanggan [4].
Association  rules adalah  teknik  Data Mining  yang  menawarkan  informasi  tentang transaksi pembelian yang terjadi secara bersamaan  dalam  suatu  periode  waktu  tertentu. Tujuan  dari  association  rules  adalah  untuk mengidentifikasi  pola  belanja  konsumen  serta mengevaluasi  seberapa  sering  kombinasi  item muncul  dalam  data  penjualan  tersebut [5] , [6]. Data  yang  diperoleh  dari  aturan  asosiasi  dapat mendukung  pengusaha  dalam  merancang  tata letak  transaksi  pembelian.  Dengan  demikian, pengaturan penyediaan barang dapat dioptimalkan  dan  menjadi  panduan  untuk promosi  produk.  Penerapan  aturan  asosiasi  juga dapat membantu pemilik usaha mengidentifikasi pola  dalam  transaksi  penjualan,  yang  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  merancang strategi penjualan [7], [8], [9].
Penelitian  ini  memanfaatkan  Algoritma FP-Growth,  suatu  metode  yang  efektif  dalam mengidentifikasi  kejadian  yang  sering  terjadi pada  dataset.  Aturan  korelasi  yang  dihasilkan oleh  algoritma  ini  merupakan  salah  satu pendekatan  dalam  penambangan  data  untuk
menemukan hubungan asosiasi antara item yang berbeda.  Penggunaan  Algoritma  FP-Growth bertujuan  untuk  membuat  keputusan  yang merekomendasikan  produk  yang  dapat  dibeli oleh  konsumen  [5].  Karena  itu,  perlu  dilakukan analisis  pola  pembelanjaan  dengan  memeriksa data  transaksi  penjualan  untuk  menilai  seberapa frekuensi menu muncul dalam transaksi tersebut. Hal  ini  bertujuan  agar  produk  yang  ditawarkan dapat  diperoleh  oleh  pelanggan.  Alat  yang digunakan  untuk  menganalisis  pola  pembelian konsumen adalah RapidMiner Studio.
Penelitian ini bertujuan untuk memahami pola  (aturan)  Association  rules  dalam  belanja konsumen  dengan  menggunakan  Algoritma  FP- Growth.  Data  yang  digunakan  berasal  dari transaksi  penjualan  Toko  Ayaa  Fashion. Selanjutnya, dilakukan analisis Association rules terhadap  data  transaksi  penjualan  tersebut,  dan evaluasi pola aturan tersebut dilakukan menggunakan  Lift  Ratio  [10],  [11],  [12],  [13]. Oleh karena itu, algoritma data mining yang tepat untuk  mendapatkan  pola  belanja  dari  informasi data transaksi penjualan adalah Association rules dengan Algoritma FP-Growth. Dengan demikian, eksplorasi  transaksi  penjualan  ini  diharapkan dapat menghasilkan informasi berharga mengenai  pola  belanja  konsumen[2],  [14],  [15], [16].

## 2.   METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan yang  dilaksanakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data Mengumpulkan  data  merupakan  tahap pertama  dalam  melakukan  penelitian.  Data yang  dianalisis  dalam penelitian  ini mencakup  informasi  transaksi  penjualan  di Toko  Ayaa  Fashion,  mencakup  365 transaksi yang mencatat barang-barang yang dibeli oleh konsumen setiap hari.
2. Pengolahan Data Awal
Pada  tahap  ini,  format  data  transaksi penjualan akan disesuaikan tanpa mengubah kontennya, sehingga memudahkan
pengolahan  data  menggunakan  aplikasi RapidMiner Studio pada tahap selanjutnya.
3. Perancangan dan Pengujian
Langkah ini membahas mengenai perancangan yang diterapkan dalam penelitian
menggunakan platform
RapidMiner Studio. Tujuannya adalah untuk menghasilkan aturan asosiasi dengan menggunakan Algoritma FP-Growth, berfokus  pada  data  transaksi  penjualan. Selanjutnya,  penelitian  ini  dilanjutkan dengan menjalankan perancangan yang telah disusun  melalui  metode  pengujian,  dengan mempertimbangkan  nilai-nilai  yang  telah ditetapkan sebelumnya.
4. Evaluasi Penelitian Langkah  ini  akan  mengulas  hasil  evaluasi perancangan yang telah dilaksanakan sesuai dengan  studi  penelitian.  Dengan  demikian, informasi yang berguna dapat diperoleh dari hasil pengujian yang telah dilakukan.

## 2.1.  Association Rules Mining
Penambangan  aturan  asosiasi  adalah metode  untuk  mencari  keterkaitan  antara  item dalam kumpulan data tertentu. Saat menentukan hubungan, terdapat ukuran kepercayaan ( interestingness measure ), yaitu [17], [18], [19]:
1. Support Support merupakan indikator yang menggambarkan  sejauh  mana  suatu  barang (item  atau  itemset)  mendominasi  total transaksi.  Indikator  ini  berguna  untuk menilai  apakah  suatu  item  atau  itemset memiliki nilai kepercayaan yang sebanding dan layak untuk diidentifikasi.
2. Confidence Confidence merupakan  indikator  yang mencerminkan  keterkaitan  dua  barang  atau item  secara  bersyarat.  Misalnya,  jika  nilai confidence  antara  X  dan  Y  mencapai  satu (100%), dapat diartikan bahwa pembelian X kemungkinan  besar  diikuti  oleh  pembelian Y.  Namun,  apabila  nilai  confidence mendekati  satu  (contohnya  0,08),  dapat disimpulkan bahwa kemungkinan pelanggan membeli X cenderung juga membeli Y.

## 2.2.FP-Growth
Association  rules yaitu  teknik  data mining  ini  mampu  mengidentifikasi  aturan asosiasi dalam kombinasi item dan mengungkap pola untuk menyelesaikan suatu masalah melalui analisis  tentang  hubungan  "apa  yang  bersama dengan  apa"  [17],  [20],  [21].  FP-Growth merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi himpunan data-data yang sering
muncul  bersamaan  tanpa  perlu  menghasilkan kandidat [22], [23], [24].
Aturan Support dan Confidence digunakan pada aturan Association rules. Support merupakan  indikator  sejauh  mana  suatu  produk mendominasi  dalam  seluruh  proses  transaksi, sedangkan Confidence merupakan  keterkaitan dua  elemen  berdasarkan  suatu  kondisi  tertentu. Untuk  melihat  kuat  tidaknya  aturan Association rules digunakan lift ratio [25]. Cara kerja metode ini adalah membagi confidence dengan expected confidence [26].
3.   Hasil dan Pembahasan Sebelum melakukan perancangan Association  rules dengan  FP-Growth,  langkah awal  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengubah data  penjualan  barang  yang  mencakup  365 transaksi  dengan  total  8  atribut.  Seperti  yang terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Data Transaksi Penjualan
Untuk dilakukan perancangan
Association rules dengan FP-Growth, maka data transaksi  penjualan  diubah  tipe  data  atribut menjadi  binominal  dikarenakan  algoritma  FP- Growth  hanya dapat dilakukan untuk memproses atribut-atribut binominal (true dan false) . Seperti yang terlihat pada gambar 2.
Proses  perancangan Association  rules dan FP-Growth pada aplikasi RapidMiner Studio, dengan  nilai  minimum Support =  30%  dan minimum confidence =  80%,  terlihat  pada gambar 3.
Gambar 2. Transformasi Data Pada RapidMiner Studio

## Gambar 3. Rancangan FP-Growth dan Association rules
Hasil  pengujian Association  rules yang dihasilkan terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tabel Hasil Association rules
Association rules yang diperoleh terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Association rules
Berdasarakan  hasil  uji  coba  yang  sudah dilakukan,  dihasilkan  sebanyak  12  aturan.  Hasil pengujian Association  rules yang  dihasilkan antara lain:
a. Pelanggan  yang  membeli  Setelan  maka pelanggan  juga  membeli  Kemeja  dengan confidence 80,1%
b. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Mukena  maka  pelanggan  juga  membeli Jilbab dengan confidence : 81,4 %
c. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Setelan maka  pelanggan  juga  membeli  Kemeja dengan confidence : 81,5 %
d. Pelanggan  yang  membeli  Gamis  maka pelanggan  juga  membeli  Jilbab  dengan confidence : 82,6%)
e. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  maka pelanggan  juga  membeli  Jilbab  dengan confidence : 83,3%
f. Pelanggan  yang  membeli  Celana  Panjang maka  pelanggan  juga  membeli  Kemeja dengan confidence : 83,4%
g. Pelanggan  yang  membeli  Mukena  maka pelanggan  juga  membeli  Jilbab  dengan confidence : 83,9%
h. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Celana Panjang  maka  pelanggan  juga  membeli Kemeja dengan confidence : 85,3%
i. Pelanggan  yang  membeli  Celana  Panjang maka  pelanggan  juga  membeli  Jilbab dengan confidence : 85,7%
j. Pelanggan  yang  membeli  Setelan  maka pelanggan  juga  membeli  Jilbab  dengan confidence : 85,8%
k. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Setelan  maka  pelanggan  juga  membeli Jilbab dengan confidence : 87,2% l.
Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Celana  Panjang  maka  pelanggan  juga membeli Jilbab dengan confidence : 87,7% Hasil FP-Growth yang diperoleh terhadap  data  transaksi  penjualan  dengan  nilai minimum Support = 30%, pada gambar 6.
Gambar 6. Tabel Hasil FP-Growth
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan, dihasilkan  sebanyak  20 itemset .  Hasil  pengujian FP-Growth yang dihasilkan adalah:
a. Pelanggan yang membeli Jilbab dengan nilai Support 83%.
b. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dengan nilai Support 77%.
c. Pelanggan  yang  membeli  Mukena  dengan nilai Support 57,8%.
d. Pelanggan  yang  membeli  Setelan  dengan nilai Support 48,2%.
e. Pelanggan  yang  membeli  Celana  Panjang dengan nilai Support 47,9%.
f. Pelanggan  yang  membeli  Gamis  dengan nilai Support 42,5%.
g. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Kemeja dengan nilai Support 64,1%.
h. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Mukena dengan nilai Support 48,5%.
i. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Setelan dengan nilai Support 41,4%.
j. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Celana Panjang dengan nilai Support 41,1%.
k. Pelanggan yang membeli Jilbab dan Gamis dengan nilai Support 35,1%.
l. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Mukena dengan nilai Support 44,1%.
m. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Setelan dengan nilai Support 38,6%.
n. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Celana Panjang dengan nilai Support 40%.
o. Pelanggan  yang  membeli  Kemeja  dan Gamis dengan nilai Support 33,7%.
p. Pelanggan  membeli  Mukena  dan  Gamis dengan nilai Support 33,7%.
q. Pelanggan  membeli  Setelan  dan  Celana Panjang dengan nilai Support 30,1%.
r. Pelanggan membeli Jilbab dan Kemeja dan Mukena dengan nilai Support 35,9%.
s. Pelanggan membeli Jilbab dan Kemeja dan Setelan dengan nilai Support 33,7%.
t. Pelanggan membeli Jilbab dan Kemeja dan Celana Panjang dengan nilai Support 35,1%.

## 4.   KESIMPULAN
Dari  temuan  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma FP-Growth efektif dalam menganalisis informasi pada  data  transaksi  penjualan  Toko  Ayaa Fashion.  Analisis  tersebut  mencakup  barang- barang yang sering dibeli bersamaan, memberikan  potensi  untuk  menjadi  panduan dalam merancang strategi promosi dan manajemen  stok  barang,  sehingga  pemilik  toko dapat  menghindari  kerugian  yang  mungkin timbul  akibat  kesalahan  dalam  penentuan  stok. Hasil Association  rules yang  dilakukan  dengan aplikasi  RapidMiner  Studio,  dengan  nilai minimum Support =  30%  dan  minimum confidence = 80%, dihasilkan sebanyak 12 rules. Hasil  FP-Growth  yang  diperoleh  dengan  nilai minimum Support =  30%,  dihasilkan  sebanyak 20  itemset  barang  yang  sering  dibeli  oleh konsumen.

## 5.   REFERENSI
[1] S.  Suhada,  D.  Ratag,  D.  Wintana,  T.
Hidayatulloh,  and  S.  Tinggi  Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen Pada  AHASS  Cibadak,” J.  SWABUMI ,
vol. 8, no. 2, pp. 2–3, 2020.
[2] Aris  Kurniawan,  Eko  Heri  Susanto,  and Faruk Alfian,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA  FP  GROWTH  UNTUK PREDIKSI  PENJUALAN  DI  SISTEM TRANSAKSI  PENJUALAN  PRODUK KOPERASI
SEKOLAH BERBASIS
WEB  SMA  NEGERI  1  GIRI,” Jikom  J. Inform. dan Komput. , vol. 12, no. 1, 2022, doi: 10.55794/jikom.v12i1.58.
[3] A.  M.  Ugrasena  and  A.  Z.  Falani, “Pemanfaatan  Algoritma  FP-Growth Untuk  Menentukan  Strategi  Penjualan Pada Kedai Kopi Teras Garden,” Syst. Inf. Syst.  Informatics  J. ,  vol.  6,  no.  2,  2021, doi: 10.29080/systemic.v6i2.977.
[4] L.  Oktaviani,  Tri  Anelia,  Hegarmanah Muhabatin,  Yudhistira  Arie  Wijaya,  and Dian Ade Kurnia, “Penerapan Algoritma Fp-Growth  Untuk  Menganalisis  Pola Belanja,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i1.153.
[5] A.  N.  S.  Putro  and  R.  I.  Gunawan, “Implementasi  Algoritma  FP-Growth Untuk Strategi Pemasaran Ritel Hidroponik (Studi Kasus : PT. HAB),” J. Buana Inform. , vol. 10, no. 1, p. 11, Apr. 2019, doi: 10.24002/jbi.v10i1.1746.
[6] W.  A.  Triyanto,  V.  Suhartono,  and  H. Himawan,  “Analisis  Keranjang  Pasar Menggunakan  K-Medoids  Dan  FP- Growth,” Pseudocode ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
129–142, Feb. 2015, doi: 10.33369/pseudocode.1.2.129-142.
[7] G.  S.  Nurohim,  “Analisa  Pola  Belanja Alat  Kesehatan  di  Shopee  JoyoAlkes Menggunakan  Algoritma  FP-Growth,” Indones.  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,
2022, doi: 10.31294/ijcs.v1i1.1098.
[8] P. Soleh, A. Tholib, and M. N. F. Hidayat, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisa Pola  Pembelian  Produk  Menggunakan Algoritma  Frequent  Pattern  –  Growth,” Rekayasa ,  vol.  14,  no.  3,  2022,  doi:
10.21107/rekayasa.v14i3.11365.
[9] K. D. Hutauruk, M. Iswan, and F. Sonata, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menganalisa  Pola  Penjualan  Produk Health Wealth International,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.53513/jursi.v2i1.5309.
[10] B.  Anugrah  and  Andri,  “Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Fp-
Growth Pada Data Transaksi Penjualan Di Indovaping  Palembang,” Bina  Darma Conf. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, 2021.
[11] Nelisa  and  S.  H.  A.  Halim,  “Identifikasi Pola  Penjualan  Kategori  Barang  dalam Menjaga Stabilitas Stok Barang Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” J. Inform. Ekon. Bisnis , 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i4.94. [12] N. Musyaffa, A. Prasetyo, and R. Sastra,
“MARKET BASKET
ANALISYS DATA  MINING  TERHADAP  DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA  FREQUENT  PATTERN GROWTH (FP GROWTH),” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 9, no. 2, 2021, doi: 10.31294/jki.v9i2.11133.
[13] R.  L.  Najmi,  M.  Irsyad,  F.  Insani,  A. Nazir,  and  .  P.,  “Analisis  Pola  Asosiasi Data  Transaksi  Penjualan  Minuman Menggunakan Algoritma FP-Growth dan Eclat,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,
vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3592. [14] A.  Napila,  “ANALISIS  METODE MARKET BASKET ANALYSIS TERHADAP KEGIATAN PENJUALAN CATERING  DENGAN  ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FREQUENT …,” J. Ilmu Komput. , 2023.
[15] A.  Triyono,  D.  M.  P.  Arum,  and  R.  B.
Trianto, “PENGGUNAAN ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK MENENTUKAN  PAKET  PENJUALAN PADA TOKO

## PERLENGKAPAN
KONVEKSI  SRI  BUSANA,” Julia  J. Ilmu Komput. An Nuur , 2022.
[16] A. M. Parhusip, “Penerapan Data Mining Dengan  Algritma  Fp-Growth  Untuk Mendukung Strategi Penjualan Smartphone  (  Studi  Kasus :  PT  .  Oppo Indonesia ),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, 2020.
[17] R.  Novita,  Mustakim,  and  F.  N.  Salisah, “Determination of the relationship pattern of  association  topic  on  Al-Qur’an  using FP-Growth  Algorithms,” IOP  Conf.  Ser.
Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012020.
[18] S.  Herdyansyah,  E.  H.  Hermaliani,  L. Kurniawati,  and  S.  R.  Sri  Rahayu,
“ANALISA  METODE  ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH TERHADAP DATA PENJUALAN
(STUDY KASUS TOKO BERKAH),” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.31294/jki.v8i2.9277.
[19] S. - and E. S. Ompusunggu, “IMPLEMENTASI METODE ASSOCIATION RULE DAN ALGORITMA  FP-GROWTH  DALAM MENENTUKAN PENJUALAN
HANDPHONE  DAN  LAPTOP  PADA INTIKOM,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput.
Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2,
2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2388. [20] Nurasiah,  “Implementasi  Algoritma  FP- Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan,” TIN  Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, 2021.
[21] M.  Yudho  Ardianto  and  S.  Adinugroho, “Penentuan Tata Letak Produk
menggunakan Algoritma FP-Growth pada Toko ATK,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  9,  pp.  3826– 3832,  2021,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[22] M. Danny and S. Umam, “Penerapan Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth Untuk Menganalisa Pola Penjualan  Obat  (Studi  Kasus:  Klinik
Annisa),” Pros.  SAINTEK  Univ.  Pelita Bangsa , vol. 1, no. 1, 2022.
[23] F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan, “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT  PATTERN  -  GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA
PEMBELIAN PRODUK CHEMICALS,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no.
1, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[24] T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A.  R.  Dikananda,  and  O.  Nurdiawan, “Analisis  Data  Transaksi  Terhadap  Pola
Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof. J. Informatics ,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
[25] E. Munanda and S. Monalisa, “PENERAPAN ALGORITMA

## FP-
GROWTH  PADA  DATA  TRANSAKSI PENJUALAN  UNTUK  PENENTUAN TATALETAK  BARANG  1,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 7, no.
2, pp. 173–184, 2021.
[26] K.  M.  R.  A.  Utama,  R.  Umar,  and  A. Yudhana, “PENERAPAN ALGORITMA
FP-GROWTH  UNTUK  PENENTUAN POLA PEMBELIAN TRANSAKSI PENJUALAN  PADA TOKO KGS RIZKY MOTOR,” Dinamik ,  vol. 25, no. 1, 2020, doi:
10.35315/dinamik.v25i1.7870.