## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577

## Penerapan Algoritma FP-Growth untuk Menentukan Strategi Promosi Berdasarkan Waktu dan Pembelian Produk
Anandeanivha Wilrose * , M Afdal, Siti Monalisa, Medyantiwi Rahmawita Munzir
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950321522@students.uin-suska.ac.id, 2 m.afdal@uin-suska.ac.id, 3 siti.monalisa@uin-suska.ac.id,
4 medyantiwi.rahmawita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950321522@students.uin-suska.ac.id Submitted: 05/06/2023 ; Accepted: 13/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Penjualan merupakan aktivitas yang utama dalam setiap bisnis. Dalam pengambilan keputusan bisnis, dapat dilakukan pola penjualan untuk memberikan informasi berguna seperti strategi untuk melakukan promosi. Wandri Mart merupakan usaha yang bergerak dibidang penjualan produk atau barang yang biasa disebut dengan minimarket yang berada di kota Payakumbuh. Dalam melakukan strategi promosi, pemilik Wandri Mart kurang tahu kapan harus melakukan promosi dan promosi apa saja yang dibutuhkan  agar  dapat  meningkatkan  penjualan.  Tujuan  dari penelitian  ini  agar  mendapatkan  pola-pola pembelian  yang  terkait dengan  waktu  pembelian  dan  jenis  barang yang  dibeli,  sehingga  dapat  dikembangkan  strategi  promosi  yang  lebih  efektif  lagi. Metode yang digunakan peneliti yaitu teknik data mining dengan algoritma FP-Growth. Data yang dipakai diambil sebanyak 5471 data  transaksi  penjualan  selama  1  tahun.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  FP-Growth  terbukti  dapat digunakan  untuk  mengetahui  aturan  asosiasi  menggunakan  minimum  support  1%,  2%,  3%  dan  minimum  confidence  10%. Percobaan  dengan  menggunakan  Minimum  Support  1%  dan  Minimum  Confidence  10%  memiliki  nilai  lift  ratio  tertinggi  dan menghasilkan  rules  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  percobaan-percobaan  lainnya  sehingga  didapatkan  jika  pada  hari Selasa di bulan Agustus maka pelanggan membeli mie instan dan minuman saset dengan masing-masing support 6% dan 5% serta masing-masing confidence 50% dan 45% dengan lift ratio masing-masing 1.75 dan 1.59. Lift ratio tersebut diartikan bahwa rules tersebut memiliki keakuratan asosiasi tinggi, dan hal ini juga memberikan dampak positif terhadap penjualan serta dapat dijadikan informasi yang bermanfaat bagi Wandri Mart untuk meningkatkan penjualan.
Kata Kunci: Association Rule; Data Mining; FP-Growth; Strategi Promosi; Waktu Pembelian
Abstract− Sales is the main activity in every business. In making business decisions, sales patterns can be used to provide useful information such as strategies for promotion. Wandri Mart is a business engaged in the sale of products or goods commonly referred to as minimarkets in the city of Payakumbuh. In conducting promotional strategies, the owner of Wandri Mart does not know when to do promotions and what promotions are needed in order to increase sales. The purpose of this study is to obtain purchasing patterns related to the time of purchase and the type of goods purchased, so that a more effective promotional strategy can b e developed. The method used by researchers is data mining techniques with the FP-Growth algorithm. The data used was taken as much as 5471 sales transaction data for 1 year. The results of this study indicate that the FP-Growth algorithm can be used to determine  association  rules using  a  minimum  support of  1%, 2%,  3%  and  a  minimum  confidence  of 10%.  Experiments  using Minimum Support 1% and Minimum Confidence 10% have the highest lift ratio value and produce more rules compared to other experiments so that it is obtained if on Tuesdays in August, customers buy instant noodles and packaged drinks with 6% and 5% support respectively and 50% and 45% confidence respectively with a lift ratio of 1.75 and 1.59 respectively. The lift ratio means that the rules have high association accuracy, and this also has a positive impact on sales and can be used as useful information for Wandri Mart to increase sales.
Keywords: Association Rule; Data Mining; FP-Growth;  Promotion Strategy; Purchase Time

## 1. PENDAHULUAN
Dalam persaingan dunia bisnis saat ini, strategi promosi diperlukan sebagai tanda keberhasilan dalam meningkatkan penjualan dan mempertahankan pelanggannya. Salah satu hal yang paling penting dalam merancang strategi promosi adalah waktu  pembelian dan jenis barang yang dibeli oleh pelanggan. Dengan mengetahui hubungan antara waktu pembelian  dan  barang  yang  dibeli  maka  perusahaan  akan  mengoptimalkan  upaya  promosi  mereka.  Dari  beberapa macam  produk  yang  kerap  dibeli  dapat  diambil  sebuah  keputusan  dalam  menentukan  apa  saja  produk  yang  cocok dipromosikan kepada pelanggan.
Wandri  Mart merupakan usaha dibidang penjualan produk atau barang  yang didirikan pada tahun 2004  dan masih beroperasi sampai sekarang. Wandri Mart menyediakan produk atau barang kebutuhan sehari-hari seperti bahan pokok, bumbu sapur, makanan cepat saji,  snack, biskuit, coklat, minuman, tisu, rokok, skincare, makanan bayi, pasta gigi, sabun mandi, produk kosmetik dan masih banyak lagi. Pemilihan lokasi pada Wandri Mart yang tepat menjadikan minimarket ini cukup ramai dikunjungi. Saat ini Wandri Mart telah didukung dengan teknologi berbasis online, setiap pembelian produk nantinya akan tersimpan dalam sistem informasi database data transaksi penjualan [1].
Dari laporan penjualan selama 1 tahun yaitu pada Januari 2022 - Desember 2022 terdapat 2500-3000 transaksi tiap bulan,  jika data transaksi yang semakin lama semakin bertambah banyak ini dibiarkan begitu saja tanpa diolah, maka  data  penjualan  tersebut  berupa  arsip  laporan  data  penjualan  saja  yang  tidak  ada  gunanya  [2][3].  Semakin berkembangnya  teknologi,  berkembang  pula  lah  kemampuan  dalam  mengolah  sebuah  data  agar  menghasilkan informasi-informasi yang berguna bagi pihak Wandri Mart [4].
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pihak  Wandri  Mart  adalah  kurang tahu  kapan  harus  melakukan  promosi, biasanya promosi dilakukan jika produk telah mendekati masa kadaluarsa atau produk yang kurang laris terjual. Dalam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
menjual  produk,  analisis  pola  penjualan  perlu  dilakukan  agar  strategi  promosi  dapat  meningkat  dan  juga  dapat memberikan informasi yang berguna tentang produk yang paling diminati oleh pelanggan atau produk yang kurang diminati,  serta  yang  berpotensi  untuk  membeli  produk  tertentu.  Dengan  adanya  data  mining  diharapkan  penjualan dapat ditingkatkan lagi dengan menentukan strategi promosi yang tepat.
Salah satu cara mengetahui pola penjualan digunakanlah teknik data mining [5]. Data mining merupakan data dengan kapasitas besar berupa kegiatan dalam mencari pola yang unik yang dapat disimpan kedalam database. Data mining  dapat  menghasilkan  informasi  yang  berguna  dalam  menganalisa  data  [6].  Dengan  adanya  data  mining diharapkan penjualan dapat ditingkatkan lagi dengan membuat strategi yang tepat. Jika setiap hari banyak transaksi yang masuk, pihak minimarket sulit untuk mencari tahu produk apa yang diminati atau kurang diminati pelanggan. Maka dari itu dibutuhkan metode yang dapat melakukan analisis pola penjualan. Salah satu nya adalah algoritma FP- Growth. Dalam upaya untuk memahami pola-pola asosiasi yang ada dalam transaksi penjualan, algoritma FP-Growth telah menjadi pendekatan yang populer dan efisien.
FP-Growth  adalah  metode  yang  dipakai  untuk mengekstrasi  pola-pola  yang  banyak  muncul  pada  transaksi penjualan.  Algoritma  FP-Growth  dikatakan  memiliki  performa  terbaik  [7].  FP-Growth  digunakan  dalam  mencari itemset  yang  muncul  terbanyak  dalam  dataset  [8].  FP-Growth  dikembangkan  oleh  algoritma  Apriori  untuk menemukan itemset dari data yang mucul paling sering [9]. Algoritma FP-Growth adalah cara yang digunakan untuk mengekstraksi pola-pola pada data transaksi. Dan algoritma ini memiliki keunggulan dalam menghasilkan pola-pola yang  lebih  efisien  dibandingkan  dengan  algoritma Apriori .  Proses  untuk  menggali  data  dalam  jumlah  besar memerlukan algoritma yang tepat pula.
Penelitian yang dilakukan oleh Sepri & Afdal di tahun 2017 melaporkan bahwa hasil dari algoritma FP- Growth ini  lebih  unggul  dibanding  dengan  memakai  algoritma  Apriori.  Algoritma  ini  dipilih  karena  pada  penelitian sebelumnya membandingkan antara Apriori serta FP- Growth untuk  menganalisa informasi yang mirip diperlukan dalam menciptakan pola oleh FP- Growth lebih cepat. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Sindhy Genjang Setyorini, dkk di tahun 2020 didapatkan hasil bahwa rules yang dihasilkan bermanfaat bagi perusahaan karena dengan mengetahui  item  yang  dibeli  dapat  menjadi  rekomendasi  perusahaan.  Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh Maulidiya  dan  Jananto  di  tahun  2020  mempraktikkan  perbandingan  antara  algoritma  FP-  Growth  serta  Apriori didapatkan hasil dengan memakai algoritma FP- Growth akurasinya 3 kali lebih efektif dibanding dengan memakai algoritma Apriori. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Syukra, dkk di tahun 2019 didapatkan hasil algoritma FP- Growth bisa membagikan saran metode baru kepada 212 mart dalam memastikan promosi produk. Penelitian yang dilakukan  oleh  Junta Zeniarja,  dkk  di  tahun  2021  melaporkan  bahwa  transaksi  dapat  diolah  dengan  algoritma  FP- Growth dan dapat dijadikan strategi promosi. Perbedaan penelitian sebelumnya dengan penelitian ini adalah variabel yang digunakan. Pada penelitian ini menggunakan  variabel  hari, bulan dan produk  yang mana jika pada penelitian serupa  hanya  menggunakan  produk  saja,  dalam  penelitian  ini  ditambahkan  2  lagi  untuk  nantinya  dapat  diketahui hubungan antara waktu pembelian dan barang yang dibeli sehingga lebih mudah dalam menentukan promosi.
Berdasarkan permasalahan diatas maka penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan algoritma FP- Growth  dalam  menemukan  pola  asosiasi  dalam  hubungan  waktu  pembelian  dan  barang  yang  dibeli.  Dengan  data transaksi  yang  telah  dibersihkan  sebanyak  5471  data  dan  menggunakan  3  variabel  yakni  produk,  bulan,  dan  hari. Pengolahan data menggunakan Microsoft Excel dan Weka . Hasil akhir penelitian ini diharapkan pihak Wandri Mart dapat  memperoleh  informasi  yang  lebih  akurat  tentang  pola  penjualan.  Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk merancang strategi promosi dan meningkatkan penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada tahapan ini data yang dipakai yakni data transaksi penjualan selama 1 tahun pada bulan Januari hingga Desember 2022. Berikut adalah tahapan metode penelitian pada Gambar 1.
Mulai Pengumpulan Data Preprocessing Data Association Rules dengan algoritma FP- Growth Analisa dan hasil Selesai
Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan pada metode penelitian terdiri dari tahapan pengumpulan data yaitu data yang diambil sebanyak 5471 data transaksi penjualan yang telah dibersihkan sebelumnya, tahapan preprocessing yang terdiri dari cleaning data dan transformasi data,  kemudian tahapan Association Rules dengan algoritma FP-Growth. Dan terakhir tahapan analisa dan hasil. Variabel yang digunakan terdiri dari produk, hari dan bulan.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  berasal  dari  kata  kiasan  dari  bahasa  inggris  yaitu  mine.  Mine  artinya  menambang  sumber  daya  yang tersembunyi  dari  dalam  tanah  [10].  Data  mining  merupakan  data  dengan  kapasitas  besar  berupa  kegiatan  dalam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
mencari pola yang unik yang dapat di save kedalam database, data warehouse, atau lainnya [11]. Data mining disebut KDD (Knowledge Discovery in Database) untuk mengumpulkan, mengenakan informasi historis untuk memperoleh data yang teratur, pola dalam set informasi besar[12] [13]. Data mining prosedur membentuk dan menyajikan infomasi dari  kumpulan  data  yang  besar  [14].  Proses  menemukan  pola-pola  dala  data  minig  harus  memiliki  arti  dan menguntungkan secara ekonomi [15].

## 2.3 Association Rules
Yaitu teknik dari  data mining  untuk  menyimpulkan rules dari  data-data dan menemukan hubungan asosiasi  antara data [16] [17]. Untuk menentukan association rules adanya ukuran kepercayaan hasil data yang telah diolah dengan perhitungan support dan confidence. Association rule juga digunakan untuk menemukan pola yang muncul terbanyak dibeberapa transaksi atas item-item sehingga metode ini dapat mendukung rekomendasi sistem pada transaksi yang sedang berlangsung [18]. Penerapan pola asosiasi ditujukan untuk mendapatkan informasi dari beberapa item yang terhubung  kedalam  rule  [12].  Metodologi  dasar  aturan  asosiasi  terdapat  2  tahapan,  yaitu  yang  pertama  tahap menganalisis  pola  dengan  frekuensi  tinggi  dengan  memenuhi  syarat  nilai  support  minimum.  Support  adalah banyaknya tingkat item didominasi dari keseluruhan transaksi. Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan rumus support 2 item adalah:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Tahapan yang kedua adalah membentuk aturan asosiatif yang memenuhi nilai confidence minimum “jika A maka B”. Confidence mengukur sejauh mana aturan asosiasi ditemukan dan dianggap sebagai aturan yang valid dan juga mengukur seberapa sering item B muncul dalam transaksi saat item A juga hadir . Rumus confidence adalah sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) =  𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (3)

## 2.4 Algoritma FP-Growth
Algoritma  FP-Growth  adalah  sebagai  penentu  data  muncul  paling  sering  dalam  kumpulan  data  [19].  FP-Growth berbeda dari pada algoritma Apriori. FP-Growth dirancang untuk penambangan dalam pencarian itemset yang sering muncul dalam Market Basket Analysis [16]. Algoritma FP-Growth dianggap lebih bagus dari pada algoritma apriori karena algoritma FP-Growth memiliki konsep dalam membangun pohon [20]. Dengan memakai algoritma FP-Growth didapatkan pengetahuan yang baru berupa informasi  tentang pola pembelian untuk  meningkatkan strategi promosi [21]. Algoritma FP-Growth juga dapat menyimpan secara ringkas memori dalam database [22].

## 2.5 WEKA
Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) adalah sebuah perangkat lunak yang digunakan dalam bidang data  mining. WEKA menyediakan  berbagai  algoritma  seperti  pemrosesan  data,  pemodelan,  evaluasi  model  dan visualisasi data. Sifat WEKA adalah terbuka, dan juga sering digunakan dalam pembelajaran untuk memahami konsep dan teknik data mining.

## 2.6 Promosi
Promosi adalah cara yang dilakukan untuk menaikkan penjualan oleh perusahaan dan cara untuk produk dapat dikenal oleh pelanggan. Tujuan dari promosi adalah untuk mendorong konsumen membeli produk dan membangun loyalitas terhadap  perusahaan  [7]  [23].  Promosi  berguna  untuk  menggapai  bermacam  tujuan  komunikasi  dengan  konsumen [15]. Apabila sasaran promosi tidak didetetapkan secara baik, sehingga hanya membuang-buang waktu serta bayaran yang seharusnya dapat diringankan lewat pemilihan strategi promosi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  data  yang  dipakai  yaitu  data  transaksi  Wandri  Mart  pada  bulan  Januari  hingga Desember 2022 dengan keseluruhan data yang dibersihkan sebanyak 5471 data transaksi.

## 3.2 Preprocessing Data

## 3.2.1 Hasil Pembersihan Data
Pembersihan  data  dilakukan  karena  data  yang  didapatkan  memiliki  kekurangan  berupa  data  kosong,  data  yang terduplikat. Oleh karena itu, data dibersihkan agar data tersebut valid. Cleaning data atau pembersihan data bertujuan untuk  menghasilkan  perhitungan  yang  tepat.  Jika  tidak  ditemukannya  duplikasi  data  maka  data  telah  sesuai  [24].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
Sebelum dilakukan preprocessing data sebaiknya data dikategorikan untuk mempermudah langkah berikutnya  [25]. Terdapat  50  kategori  produk  yaitu  minuman  saset,  teh,  gula,  susu,  makanan  bayi,  biskuit,  coklat,  snack,  permen, minyak  goreng,  roti,  kue,  bahan  kue,  makanan  cepat  saji,  bumbu  dapur,  mie  instan,  skincare,  make  up,  pembalut, pampers bayi, obat, sabun cuci, sabun mandi, shampo, pasta gigi, pembersih lantai, pewangi pakaian, deodorant, obat nyamuk, parfum, alat mandi, beras, telur, makanan beku, es krim, minuman kotak, minuman kaleng, minuman botol, rokok,  sabun  cuci  muka,  telur,  minuman  gelas,  air  mineral,  alat  mandi,  hand&body  lotion,  gas,  mainan,  permen, parfum, dan peralatan bayi. Hasil pembersihan data yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Cleaning Data No ID Transaksi Hari Bulan Produk 1 R43-031221006 Sab Jan Biskuit 2 R43-031221010 Sab Jan Sabun mandi 3 R43-031221011 Sab Jan Pasta gigi 4 R43-011221013 Sab Jan Sabun cuci 5 R43-031221013 Sab Jan Biskuit ... ... ... ... ... 5471  R43-061221012 Sab Des Snack

## 3.2.2 Hasil Transformasi Data
Selanjutnya pada atribut dilakukan transformasi data, transformasi data adalah memindahkan data yang terdiri lebih satu  items  dan  kemudian  data  tersebut  diseleksi  dan  dijadikan  atribut  baru  [24].  Transformasi  data  bertujuan memudahkan data yang diolah [26]. Kemudian atribut-atribut tersebut dibentuk menjadi atribut baru terdiri dari items apa  saja  yang  dibeli  saat  transaksi  dengan  cara  mengisikan  tanda  Y  jika  terdapat  items  yang  dibeli.  Hasil  pre- processing data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Transformasi keseluruhan data
Senin  Selasa  Januari  Februari  Minuman saset  …  Tisu Y … Y … Y … Y … Y … … … … … … … … 5471 Y …

## 3.3 Association rules dengan algoritma FP-Growth
Tahapan  selanjutnya  adalah  mencari  pola  asosiasi  antar  Pencarian  pola  asosiasi  dengan  menentukan  support confidence yang sebelumnya sudah ditentukan yaitu dengan support 1%, 2% dan 3% serta confidence 10%. Dalam data mining terdapat aturan asosiasi yang terdiri dari mencari itemset yang muncul paling sering agar dapat ditentukan minimum support dan dihasilkannya aturan asosiasi dari beberapa item agar nantinya menemukan minimun support dan minimum confidence [27].
Pada  penelitian  ini,  tahapan  penyelesaian  algoritma  FP-Growth  yaitu  menggunakan  tools WEKA dengan melakukan perbandingan rules pada tiga kali percobaan dengan support yang berbeda. Hasilnya nanti akan didapatkan rules dan produk yang berbeda pula.

## 3.4 Analisa dan Hasil
Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan dari Januari hingga Desember 2022. Setelah melakukan proses preprocessing data didapatkan jumlah transaksi sebanyak 5471 data dengan kategori item sebanyak 50 kategori. Hasil analisis dan pembahasan pada penelitian ini berbentuk rules yang diperoleh dari Association Rules . Dengan rules yang dihasilkan  didapatkan  informasi  berupa  waktu  dan  pembelian  produk  sebagai  rekomendasi  promosi  pada  Wandri Mart.

## 3.4.1 Grafik perbandingan jumlah rules
Hasil pengolahan data dapat dilihat pada grafik pengujian dengan 3 buah minimum support berbeda yaitu 1%, 2%, 3% dan minimum support 10%. Setelah dilakukan percobaan terhadap tiga support maka inilah hasil perbandingan jumlah  rules  yang  didapat.  Pertama-tama  dilakukan  percobaan  dengan  MinSupp  1%  dan  MinConf  10%.  Adapun Grafik hasil pengujian perbandingan jumlah rule dapat kita lihat pada Gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
Gambar 2. Grafik hasil pengujian dengan support 1% dan confidence 10%
Dapat dilihat pada Gambar jumlah rules terbanyak dengan MinSupp 1% dan MinConf 10% terdapat jumlah rules 50. Dan rules yang terendah yaitu pada bulan Januari September dengan jumlah rules sebanyak 35.
Selanjutnya Grafik hasil pengujian perbandingan jumlah rule MinSupp 2% dan MinConf 10% dapat kita lihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik hasil pengujian dengan support 2% dan confidence 10%
Dapat dilihat pada Gambar jumlah rules terbanyak dengan MinSupp 2% dan MinConf 10% terdapat pada bulan Juni dan Desember dengan jumlah rules sebanyak 50. Dan rules yang paling sedikit yaitu pada bulan Januari sampai September, dan November dengan jumlah rules sebanyak 35.
Selanjutnya Grafik hasil pengujian perbandingan jumlah rule MinSupp 3% dan MinConf 10% dapat kita lihat pada Gambar 4.
35 40 40 50 40 50 40 40 50 40 40 50 0 20 40 60 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Perbandingan jumlah rules dengan support 1% dan confidence 10%
Perbandingan jumlah rules dengan support 1% dan confidence 10%
35 40 45 40 40 50 40 40 40 40 40 50 0 20 40 60 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des
Perbandingan jumlah rules dengan support 2% dan confidence 10%
Perbandingan jumlah rules dengan support 2% dan confidence 10%
40 40 42 35 50 50 40 40 40 40 40 50 0 20 40 60 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des
Perbandingan jumlah rules dengan support 3% dan confidence 10%
Perbandingan jumlah rules dengan support 3% dan confidence 10%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
Dapat dilihat pada Gambar jumlah rules terbanyak dengan MinSupp 3% dan MinConf 10% terdapat pada bulan Mei,  Juni  dan  Desember  dengan  jumlah  rules  sebanyak  50.  Dan  rules  yang  paling  sedikit  yaitu  pada  bulan  April dengan jumlah rules sebanyak 35.

## 3.4.2 Pengujian data hasil algoritma FP-Growth
Pengujian dilakukan sebanyak 3 kali untuk mencari tahu rules yang didapat pada setiap percobaan dengan nilai support minimum support 1%, 2%, 3%, sedangkan untuk minimum confidence dengan nilai 10%. Data yang dipakai sebanyak 5471  data  transaksi  pada  bulan  Januari-Desember  dan  kategori  produk  berjumlah  50  kategori.  Pertama  dilakukan pengujian dengan MinSupp 1% dan MinConf 10%. Hasil yang didapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian dengan support 1% dan confidence 10%
Nilai Support Nilai Confidence Bulan Hari Conclusion Support Confidence Lift Ratio 1%\ 10% Januari Kamis Rokok 32/615×100%=5%  33% 1.39 Februari Selasa Rokok 24/520×100%=5%  100% 1 Maret Selasa Rokok 22/434×100%=5%  31% 1.21 April Rabu Snack 16/362×100%=4%  100% 1 Selasa 15/362×100%=4%  100% 1 Kamis 10/362×100%=3%  100% 1 Minggu 11/362×100%=3%  100% 1 Mei Minggu Rokok 43/518×100%=8%  44% 1.32 Juni Rabu Snack 21/461×100%=5%  100% 1 Minggu 13/461×100%=3%  100% 1 Jumat 19/461×100%=4%  100% 1 Juli Sabtu Rokok 34/553×100%=6%  39% 1.45 Agustus Selasa Mie instan 6/99×100%=6% 50% 1.75 Minuman saset 5/99×100%=5% 45% 1.59 September  Sabtu Snack 25/365×100%=7%  45% 1.37 Selasa Snack 21/365×100%=6%  39% 1.19 Oktober Selasa Rokok 29/366×100%=8%  56% 1.3 November  Kamis Rokok 38/537×100%=6%  47% 1.22 Desember Kamis Rokok 47/570×100%=8%  46% 1.19 Jumat Rokok 34/570×100%=6%  46% 1.18
Hasil pengujian MinSupp 1% dan MinConf 10% terdapat 12 rules yang memenuhi nilai lift ratio > 1. Penjelasan dari tabel adalah sebagai berikut:
a. Jika bulan januari pada hari kamis maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 33% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.39. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
b. Jika bulan maret pada hari selasa maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 31% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.21. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
c. Jika bulan mei pada hari minggu maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 44% dan didukung 8% dengan lift ratio 1.32. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
d. Jika bulan juli pada hari sabtu maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 39% dan didukung 6% dengan lift ratio 1.45. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
e. Jika bulan agustus pada hari  selasa maka pelanggan membeli mie instan dengan tingkat  kepercayaan 50% dan didukung 6% dengan lift ratio 1.75. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
f. Jika bulan agustus pada hari selasa maka pelanggan membeli minuman saset dengan tingkat kepercayaan 45% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.59. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
g. Jika  bulan  september  pada  hari  sabtu  maka  pelanggan  membeli  snack  dengan  tingkat  kepercayaan  45%  dan didukung 7% dengan lift ratio 1.37. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
h. Jika  bulan  september  pada  hari  selasa  maka  pelanggan  membeli  snack  dengan  tingkat  kepercayaan  39%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.19. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
i. Jika  bulan  oktober  pada  hari  selasa  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  56%  dan didukung 8% dengan lift ratio 1.3. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
j. Jika  bulan  november  pada  hari  kamis  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  47%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.22. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
k. Jika  bulan  desember  pada  hari  kamis  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  46%  dan didukung 8% dengan lift ratio 1.19. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
l. Jika  bulan  desember  pada  hari  jumat  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  46%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.18. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
Selanjutnya dilakukan pengujian MinSupp 2% dan MinConf 10%. Hasil yang didapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian dengan support 2% dan confidence 10% Nilai Support Nilai Confidence Bulan Hari Conclusion Support Confidence  Lift Ratio 2% 10% Januari Kamis Rokok 32/615×100%=5%  33% 1.39 Februari Selasa Rokok 24/520×100%=5%  100% 1 Maret Selasa Rokok 22/434×100%=5%  31% 1.21 Telur 22/434×100%=5%  31% 1.27 April Rabu Snack 17/362×100%=5%  100% 1 Mei Minggu  Rokok 43/518×100%=8%  44% 1.32 Juni Rabu Snack 21/461×100%=5%  100% 1 Jumat 19/461×100%=4%  100% 1 Minggu 13/461×100%=3%  100% 1 Juli Sabtu Rokok 34/553×100%=6%  39% 1.45 Agustus Selasa Snack 6/99×100%=6% 100% 1 Beras 5/99×100%=5% 100% 1 Minuman botol 5/99×100%=5% 100% 1 Mie instan 6/99×100%=6% 100% 1 Biskuit 5/99×100%=5% 100% 1 Minuman saset 5/99×100%=5% 100% 1 September  Sabtu Snack 25/365×100%=7%  45% 1.37 Selasa Snack 21/365×100%=6%  39% 1.19 Oktober Selasa Rokok 29/366×100%=8%  56% 1.3 November  Kamis Rokok 38/537×100%=6%  47% 1.22 Desember Kamis Rokok 47/570×100%=8%  46% 1.19 Jumat Rokok 34/570×100%=6%  46% 1.18
Hasil pengujian MinSupp 2% dan MinConf 10% terdapat 11 rules yang memenuhi nilai lift ratio > 1. Penjelasan dari tabel adalah sebagai berikut:
a. Jika bulan januari pada hari kamis maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 33% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.39. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
b. Jika bulan maret pada hari selasa maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 31% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.21. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
c. Jika bulan maret pada hari selasa maka pelanggan membeli telur dengan tingkat kepercayaan 31% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.27. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
d. pada hari minggu maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 44% dan didukung 8% dengan lift ratio 1.32. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
e. Jika bulan juli pada hari sabtu maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 39% dan didukung 6% dengan lift ratio 1.45. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
f. Jika  bulan  september  pada  hari  sabtu  maka  pelanggan  membeli  snack  dengan  tingkat  kepercayaan  45%  dan didukung 7% dengan lift ratio 1.37. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
g. Jika  bulan  september  pada  hari  selasa  maka  pelanggan  membeli  snack  dengan  tingkat  kepercayaan  39%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.19. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
h. Jika  bulan  oktober  pada  hari  selasa  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  56%  dan didukung 8% dengan lift ratio 1.3. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
i. Jika  bulan  november  pada  hari  kamis  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  47%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.22. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
j. Jika  bulan  desember  pada  hari  kamis  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  46%  dan didukung 8% dengan lift ratio 1.19. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
k. Jika  bulan  desember  pada  hari  jumat  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  46%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.18. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
Selanjutnya dilakukan pengujian MinSupp 3% dan MinConf 10%. Hasil yang didapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian dengan support 3% dan confidence 10% Nilai Support Nilai Confidence Bulan Hari Conclusion Support Confidence  Lift Ratio 3% 10% Januari Kamis Rokok 32/615×100%=5%  33% 1.39 Februari Rabu Snack 18/520×100%=3%  100% 1 Sabtu 17/520×100%=3%  100% 1 Maret Selasa Rokok 22/434×100%=5%  31% 1.21 Mei Minggu  Rokok 43/518×100%=8%  44% 1.32 Selasa Rokok 29/518×100%=6%  35% 1.05 Juni Rabu Snack 21/461×100%=5%  100% 1 Jumat 19/461×100%=4%  100% 1 Minggu 13/461×100%=3%  100% 1 Juli Sabtu Rokok 34/553×100%=6%  39% 1.45 Agustus Selasa Snack 6/99×100%=6% 100% 1 Beras 5/99×100%=5% 100% 1 Minuman botol 5/99×100%=5% 100% 1 Mie instan 6/99×100%=6% 100% 1 Biskuit 5/99×100%=5% 100% 1 Minuman saset 5/99×100%=5% 100% 1 September  Sabtu Snack 25/365×100%=7%  45% 1.37 Selasa Snack 21/365×100%=6%  39% 1.19 Oktober Selasa Rokok 29/366×100%=8%  56% 1.3 November  Kamis Rokok 38/537×100%=6%  47% 1.22 Desember Kamis Rokok 47/570×100%=8%  46% 1.19 Jumat Rokok 34/570×100%=6%  46% 1.18
Hasil pengujian MinSupp 3% dan MinConf 10% terdapat 11 rules yang memenuhi nilai lift ratio > 1. Penjelasan dari tabel adalah sebagai berikut::
a. Jika bulan januari pada hari kamis maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 33% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.39. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
b. Jika bulan maret pada hari selasa maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 31% dan didukung 5% dengan lift ratio 1.21. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
c. Jika bulan mei pada hari minggu maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 44% dan didukung 8% dengan lift ratio 1.32. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
d. Jika bulan mei pada hari selasa maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 35% dan didukung 6% dengan lift ratio 1.05. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
e. Jika bulan juli pada hari sabtu maka pelanggan membeli rokok dengan tingkat kepercayaan 39% dan didukung 6% dengan lift ratio 1.45. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
f. Jika  bulan  september  pada  hari  sabtu  maka  pelanggan  membeli  snack  dengan  tingkat  kepercayaan  45%  dan didukung 7% dengan lift ratio 1.37. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
g. Jika  bulan  september  pada  hari  selasa  maka  pelanggan  membeli  snack  dengan  tingkat  kepercayaan  39%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.19. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
h. Jika  bulan  oktober  pada  hari  selasa  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  56%  dan didukung 8% dengan lift ratio 1.3. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
i. Jika  bulan  november  pada  hari  kamis  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  47%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.22. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
j. Jika  bulan  desember  pada  hari  kamis  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  46%  dan didukung 8% dengan lift ratio 1.19. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.
k. Jika  bulan  desember  pada  hari  jumat  maka  pelanggan  membeli  rokok  dengan  tingkat  kepercayaan  46%  dan didukung 6% dengan lift ratio 1.18. Hal ini menandakan rules yang diperoleh bermanfaat dan berkekuatan asosiasi tinggi.

## 3.4.3 Tampilan percobaan lift ratio tertinggi
Gambar 5. Hasil percobaan pada bulan Agustus
Dilihat pada gambar bahwa pada hasil percobaan di bulan Agustus menghasilkan 50 rules dengan rules yang memenuhi 3 variabel terdapat 2 rules yaitu:
a. jika pada hari Selasa pada bulan Agustus maka membeli mie instan dengan support 6% confidence 50% dan lift ratio 1.75 hal ini menunjukkan bahwa rules ini memiliki manfaat dan kekuatan asosiasi yang tinggi.
b. jika pada hari Selasa pada Bulan Agustus maka membeli minuman saset dengan support 5% confidence 45% dan lift ratio 1.59 hal ini menunjukkan bahwa rules ii memiliki manfaat dan kekuatan asosiasi yang tinggi.

## 3.5 Hasil pengujian lift ratio yang dihasilkan
Dilakukan  pengujian  terhadap  lift  ratio  bertujuan  untuk  mencari  kekuatan  asosiasi  yang  tinggi  dari  algoritma  FP- Growth. Adapun hasil pengujian berdasarkan tabel pengolahan data yang telah dilakukan percobaan yaitu semua rule yang dihasilkan memiliki lift ratio lebih dari 1. Rules dengan MinSupp 1% dan MinConf 10% dinyatakan memiliki tingkat kekuatan asosiasi yang tinggi karna terdapat lift ratio tertinggi yaitu sebesar 1.75 di bulan Agustus. Jika lift ratio >1, ini menunjukkan bahwa promosi  tersebut  memiliki efek positif terhadap peningkatan penjualan. Semakin besar  lift ratio, maka semakin berpengaruh pula promosi terhadap tujuan bisnis.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penjabaran diatas maka kesimpulan yang dapat diambil adalah algoritma FP-Growth dapat diterapkan untuk menganalisis pola penjualan dalam meningkatkan strategi promosi pada data transaksi penjualan Wandri Mart. Hasil dari  penelitian ini  dapat  diketahui  bahwa produk yang sering  dibeli adalah rokok, snack, biskuit, mie instan, minuman botol, dan minuman saset. Percobaan dengan menggunakan MinSupp 1% dan MinConf 10% memiliki nilai lift  ratio  tertinggi  dan  menghasilkan  rules  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  percobaan-percobaan  lainnya. Sehingga didapatkan jika pada hari Selasa di bulan Agustus maka pelanggan membeli mie instan dan minuman saset dengan masing-masing support 6% dan 5% serta masing-masing confidence 50% dan 45% dengan lift ratio masing- masing 1.75 dan 1.59. Penelitian ini memiliki hasil kontribusi bagi pihak Wandri Mart berupa rekomendasi produk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 104 − 113 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3577
atau  penentuan  paket  promosi  yang  dapat  diterapkan  yaitu Bundle  Product  Promotions dengan  menggabungkan produk  dalam  satu  paket, Cross-Selling  Promotions yaitu  menawarkan  secara  langsung  kepada  pelanggan,  dan Seasonal  Promotions berupa  diskon  bagi  produk yang  mengalami  peningkatan  tiap  bulannya.  Selain  rekomendasi produk,  pengelolaan  persediaan  juga  dapat  diterapkan  untuk  meramal  permintaan  produk  di  masa  depan  dalam mengoptimalkan  pengelolaan  persediaan  produk.  Secara  keseluruhan,  algoritma  FP-Growth  dapat  memberikan wawasan berharga tentang pola pembelian pelanggan dan membantu menentukan strategi promosi yang lebih efektif. Dengan  memanfaatkan  analisis  data  ini,  minimarket  dapat  meningkatkan  penjualan  dan  memperbaiki  pengelolaan persediaan.

## REFERENCES
[1] P. Studi, M. Teknik, U. Ahmad, and D. Yogyakarta, “PENERAPAN ALGORITMA FP - GROWTH UNTUK PENENTUAN POLA PEMBELIAN TRANSAKSI PENJUALAN PADA TOKO KGS RIZKY MOTOR,” vol. 25, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[2] 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, pp. 127– 133, 2020, doi: 10.31294/jki.v8i2.9277.
[3] A. C. Putra and M. Habibi, “Analisis Asosiasi pada Transaksi Penjualan Daring Menggunakan Algoritma Apriori Dan FP- Growth,” Teknomatika, vol. 11, no. 2, pp. 119–129, 2019.
[4] A. Anas, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Dalam Menentukan Perilaku Konsumen Ghania Mart Muara Bulian,” vol. 14, no. 2, pp. 120–129, 2020.
[5] A. Setiawan and I. G. Anugrah, “Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Indomaret GKB Gresik dengan Metode FP- Growth,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1564.
[6] R. Aditiya, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Ketersediaan Stock Sembako Menggunakan Algoritma FP- Growth dalam Meningkatkan Penjualan,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 2, pp. 67–73, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[7] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and A. Andreas, “Penerapan Data Mining Untuk Pembuatan Paket Promosi Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan  Tid-List,”  J.  Tek.  Inf.  dan  Komput.,  vol.  4,  no.  2,  p.  201,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.309.
[8] A. Ardianto and D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi Trend Penjualan ATK Pada CV . Fajar Sukses Abadi,” J. Telekomunikasi dan Komputer, 2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.
[9] D. Cahyanti and I. Permana, “Comparison of Book Shopping Patterns Before and During the Covid-19 Pandemic Using the Fp-Growth Algorithm At Zanafa Perbandingan Pola Belanja Buku Sebelum Dan Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Buku,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 381–386, 2022.
[10]  M. Kamber and J. Han, Data Mining: Concepts and Techniques : Concepts and Techniques. 2018.
[11]  R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa, vol. 3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[12]  E. Munanda and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tataletak,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf.,  vol.  7,  no.  2,  pp.  173–184,  2021,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/13253.
[13]  H. Budianto and J. Riana, “Penerapan Data Mining menggunakanalgoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Strategi Promosi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Kuningan,” J. Cloud Inf., vol. 5, no. 1, pp. 22–29, 2020.
[14]  Mustika, Mustika, et al. DATA MINING DAN APLIKASINYA. Edited by Rismawati, N. CV WIDINA MEDIA UTAMA, 2021.
[15]  M.  Mariko,  “Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Rekomendasi  Item  Paket  Pada  Konten Promosi,” Explore, vol. 11, no. 2, p. 24, 2021, doi: 10.35200/explore.v11i2.438.
[16]  S.  G.  Setyorini,  M.  J.  Adhiva,  and  S.  A.  Putri,  “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  dalam  Penentuan  Pola  Pembelian Konsumen,” pp. 180–186, 2020.
[17]  J.  Zeniarja,  “Pola  Beli  Konsumen  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Rekomendasi  Promosi  Pada  Aneka  Jaya Motor,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 6, no. 1, pp. 48–55, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4493.
[18]  R. Rusnandi, S. Suparni, and A. B. Pohan, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Market Basket Dengan Algoritma Fp- Growth Pada Pd Pasar Tohaga,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 9, no. 1, p. 119, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.19349.
[19]  I. Astrina, M. Z. Arifin, and U. Pujianto, “Penerapan Algoritma FP-Growth Dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen Pada Kain Tenun Medali Mas,” vol. 9, no. 1, pp. 32–40, 2019.
[20]  S. Z. dan N. A. Harahap, “Teknik Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako,” vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[21]  Y.  A.  M,  F.  Dristyan,  and  A.  Syafnur,  “Aplikasi  Web  Usage  Mining  Menggunakan  Metode  Association  Rule  Dengan Algoritma Fp-Growth Untuk Mengetahui Pola Browsing Pengunjung Website,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 1060, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.117.
[22]  D.  Indahsari,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Dengan  Algoritma  FP-Growth  Pada  Data  Transaksi  PT  John  Tampi  Group,” Comput. Based Inf. Syst. J., vol. 9, no. 2, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33884/cbis.v9i2.3835.
[23]  S. Sumirat and Y. Ramdhani, “Implementasi Algoritma Fp-Growth Untuk Penentuan Paket Hemat Produk Skincare,” E- Prosiding Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 191–199, 2021.
[24]  S. Hasuna, W. Hastomo, E. Sestri, and N. Kalbuana, “Implementasi Association Rule & Frequent Pattern Growth Untuk Penentuan Sistem Rekomendasi Keputusan Pembelian,” Pros. SeNTIK, vol. 4, no. 1, pp. 175–179, 2020.
[25]  Y. A. Ünvan, “Market basket analysis with association rules,” Commun. Stat.  - Theory Methods, vol. 50, no. 7, pp. 1615– 1628, 2021, doi: 10.1080/03610926.2020.1716255.
[26]  M. Rizky, A. A. Ridha, and K. Prihandani, “Penentuan Paket Promosi Pakaian PT. D&C Production dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth,” Edumatic J. Pendidik. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 177–186, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3714.
[27]  S. Suhada, D. Ratag, D. Wintana, and T. Hidayatulloh, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada AHASS Cibadak,” vol. 8, no. 2, pp. 118–126, 2020.