Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Penerapan Algoritma FP-Growth Pada Pencarian Hubungan Waktu Pembelian Dan Barang yang Dibeli Untuk Strategi Promosi Penjualan
Tasya Marzuqah * , Inggih Permana, M Afdal
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, UIN Suska Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950325047@students.uin-suska.ac.id, 2 inggihpermana@uin-suska.ac.id, 3 m.afdal@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950325047@students.uin-suska.ac.id Submitted 13-06-2023 ; Accepted 30-06-2023 ; Published 30-06-2023

## Abstrak
Ledimart  merupakan  minimarket  yang  menjual  barang  harian  kebutuhan  sehari-hari.  Ledimart  terletak  di  Kecamatan  Pangkalan Kerinci,  Kabupaten  Pelalawan,  Riau.  Permasalahan  yang  dihadapi  minimarket  Ledimart  adalah  minimarket  ini  tidak  tahu  kapan waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  promosi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini  melakukan Association Rule  Mining (ARM),  agar  bisa  mengetahui  hubungan  antara  waktu  pembelian  dan  barang  yang  dibeli.  Algoritma  ARM  yang digunakan  adalah  Algoritma FP-Growth .  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah data transaksi  penjualan  bulan  Desember 2021, bulan Januari 2022, dan bulan Ramadhan 1444 H (2 April – 1 Mei 2022). Berdasarkan hasil percobaan, pada bulan Desember 2021 didapatkan 6 rule , pada bulan Januari 2022 didapatkan 6 rule , dan pada bulan Ramadhan 1444 H didapatkan 12 rule . Sehingga, dengan mengetahui pola ini diharapkan dapat membantu Ledimart menentukan kapan waktu yang tepat untuk melakukan promosi.
Kata Kunci: Aturan Asosiasi; Data Mining; FP-Growth; Promosi

## Abstract
Ledimart is a minimarket that sells daily goods. Ledimart is located in Pangkalan Kerinci  District, Pelalawan Regency, Riau. The problem faced by Ledimart minimarket is that this minimarket does not know when the right time to do promotions. To overcome these  problems,  this  research  conducts  Association  Rule  Mining  (ARM),  in  order  to  find out  the  relationship between the time of purchase  and  the  items  purchased.  The  ARM  algorithm  used  is  the  FP-Growth  Algorithm.  The  data  used  in  the  research  is  sales transaction data for December 2021, January 2022 and Ramadan 1444 H (April 2 – May 1, 2022). Based on the experimental results in December 2021, 6 rules were obtained, in January 2022, 6 rules were obtained, and in Ramadan 1444 H, 12 rules were obtaine d. So, knowing this pattern is expected to help Ledimart to know when is the right time to do promotions.
Keywords : Association Rule; Data Mining; FP-Growth; Promotion

## 1. PENDAHULUAN
Ledimart  merupakan  salah  satu  minimarket  yang  menjual  barang  harian  kebutuhan  sehari-hari  yang  berada  di Kecamatan  Pangkalan  Kerinci,  Kabupaten  Pelalawan,  Riau.  Minimarket  ini  sudah  berdiri  sejak  tahun  2019,  yang beroperasi  mulai  pukul  07.30  WIB  dan  tutup  pukul  22.00  WIB  dan  sudah  menggunakan  sistem  informasi  kasir  pada proses  bisnisnya.  Barang  harian  yang  dijual  oleh  Ledimart  diantaranya  ada  kebutuhan  pokok  seperti  beras,  minyak goreng, susu, telur, gula, teh, kopi, dan sebagainya. Selain itu juga tersedia barang-barang lainnya seperti sabun, sampo, popok bayi, obat-obatan, rokok, makanan instan serta minuman instan dengan berbagai merek dan varian rasa. Dengan semakin banyaknya bermunculan bisnis ritel modern yang ada di Pangkalan Kerinci, membuat persaingan menjadi lebih ketat. Sehingga  untuk  bisa  menyaingi,  pihak  minimarket  harus  dapat  melakukan  serangkaian  strategi  pemasaran  yang baik supaya bisa menjadi lebih unggul dari pesaing lainnya [1].
Salah  satu  strategi  yang  pada  akhirnya  membuat  konsumen  menentukan  keputusan  dalam  membeli  barang adalah promosi [2]. Promosi adalah kegiatan paling penting yang berperan aktif dalam memperkenalkan, memberitahu dan  mengingatkan  kembali  guna  dari  suatu  barang  supaya  konsumen  mau  membeli  barang  yang  dipromosikan  [3]. Pemilihan  waktu  dalam  melakukan  promosi  sangatlah  penting  untuk  diperhatikan  [4].  Promosi  penjualan  harus dilakukan  pada  waktu  yang  tepat  [5].  Supaya  dapat  menarik  perhatian  konsumen  untuk  mau  membeli  barang  yang dipromosikan pada waktu-waktu tertentu [6]. Maka dari itu, semakin tepat strategi promosi diterapkan, maka semakin bertambah tingkat kepuasan konsumen secara langsung atau tidak langsung serta dapat memberikan umpan balik yang positif terhadap loyalitas konsumen [7].
Permasalahan yang dihadapi  oleh Ledimart saat  ini  ialah mereka tidak tahu kapan harus melakukan promosi. Ledimart sebelumnya sudah pernah melakukan promosi, tetapi mereka melakukan promosi tersebut pada waktu-waktu yang  biasa. Tidak melakukan  promosi  pada  waktu-waktu  yang  dapat  menarik  perhatian  konsumen  untuk  royal  dalam berbelanja,  seperti  promosi  yang  dilakukan  pada  akhir  tahun,  awal  tahun,  dan  pada  waktu-waktu  menarik  lainnya. Sehingga,  promosi  yang  telah  dilakukan  tersebut  tidak  terlalu  menarik  perhatian  kepada  para  konsumen  untuk  royal dalam  berbelanja  pada  barang  yang  sudah  dipromosikan  tersebut.  Hal  ini  membuat  strategi  promosi  yang  dilakukan belum  tepat  secara  keseluruhan.  Jika  dilakukan  secara  tepat,  itu  akan  dapat  membantu  meningkatkan  omzet  pada minimarket tersebut [8].
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  mencari  hubungan  antara  waktu  pembelian  dan  barang yang  dibeli,  agar  pihak  Ledimart  bisa  mengetahui  kapan  waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  promosi  penjualan. Penelitian ini menggunakan teknik Association  Rule Mining (ARM) pada data transaksi  penjualan di  Ledimart. ARM adalah  teknik  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola  yang  sering  terlihat  diantara  banyak  transaksi,  dimana  setiap transaksi  terdiri  dari  beberapa  item,  sehingga  teknik  ini  bisa  mendukung  sistem  rekomendasi  melalui  pencarian  pola
Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
antara  item  dalam  transaksi-transaksi  yang  terjadi  [9].  Pada  kasus  ini,  pola  yang  dicari  adalah  pola  hubungan  antara waktu pembelian dan barang yang dibeli.
Penelitian ini menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth atau yang biasa dikenal dengan Algoritma FP- Growth . Algoritma FP-Growth ini adalah algoritma yang ada di teknik ARM. Algoritma FP-Growth adalah salah satu pilihan  algoritma  yang  dimanfaatkan  yang  bisa  menentukan  kumpulan  data  yang  paling  selalu  terlihat  pada  satu kumpulan  data  [10].  Algoritma  ini  adalah  pengembangan  dari  Algoritma  Apriori  [11].  Algoritma FP-Growth sudah menemukan pola asosiasi yang lebih banyak dan prosesnya lebih cepat daripada Apriori [12] dan paling efesien dalam mencari frequent itemset [13].
Sebelumnya,  sudah  banyak  penelitian  yang  telah  berhasil  menggunakan  Algoritma FP-Growth ini  untuk dijadikan  sebagai  strategi  promosi  penjualan.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Syaiful  dan  Amelia  (2019)  di minimarket  Ulfamart,  Lubuk  Alung  menggunakan  Algoritma FP-Growth dalam  membantu  mencari  pola  yang  akurat untuk mendapatkan kombinasi item yang bisa dijadikan satu paket hemat [14]. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Siti, dkk (2020) pada toko ritel yang terletak di stasiun Bogor, menggunakan Algoritma FP-Growth dalam memberikan rekomendasi  promosi  suatu  produk  secara  lebih  tepat  [15].  Selanjutnya,  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Asrul (2018)  di  minimarket  XYZ  juga  menggunakan  Algoritma FP-Growth yang  menghasilkan rekomendasi  paket  produk, sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  untuk  para  penentu  keputusan  penjualan  dalam  menyeleksi  produk  yang cocok  disatukan  dalam  sebuah  paket  yang  diharapkan  berdampak  untuk  peningkatan  penjualan  [16].  Pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Dhea,  dkk  (2021)  di  PT  Jhon  Tampi  Group,  juga  menggunakan  Algoritma FP-Growth untuk mengetahui produk apa saja yang menjadi produk unggulan yang bisa dijadikan sebagai bahan promosi [17]. Terakhir, pada  penelitian  Surya  dan  Yudi  (2021)  di  Toko  Derisma  Skincare,  menggunakan  Algoritma FP-Growth sehingga menghasilkan beragam kombinasi item yang bisa digunakan untuk strategi promosi paket hemat [18].
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  pada  penelitian  sebelumnya  hanya menggunakan  Algoritma  FP-Growth  untuk  mencari  hubungan  keterkaitan  barang  satu  dengan  barang  yang  lainnya, sedangkan pada penelitian ini mencari  hubungan keterkaitan waktu  pembelian dengan barang yang dibeli  supaya bisa mengetahui  kapan  waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  strategi  promosi.  Waktu  yang  dimaksud  pada  penelitian  ini adalah  hari.  Hari  digunakan  karena  promosi  yang  dilakukan  adalah  promosi  harian.  Promosi  harian  adalah  promosi yang berlangsung dalam jangka waktu yang singkat. Promosi harian efektif untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan mendorong pembelian berulang. Contoh promosi harian, seperti diskon harian, penawaran beli satu gratis satu, dan program loyalitas harian lainnya. Sehingga dari hasil yang didapatkan nanti bisa memberikan sebuah informasi penting mengenai  kapan  waktu  yang  seharusnya  tepat  untuk  dilakukannya  promosi  pada  Ledimart  dan  juga  bisa  dijadikan sebagai  rekomendasi  dalam  pengambilan  keputusan  penting  untuk  Ledimart  dalam  pembuatan  strategi  promosi penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari 3 tahapan, yaitu tahap pengumpulan data, tahap pra-proses data, serta tahap Association Rule Mining (ARM) dan pembahasan. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini,  dilakukan penarikan pada  data transaksi  penjualan  dari  sistem  kasir yang ada di minimarket  Ledimart. Data yang ditarik adalah data transaksi penjualan pada bulan Desember 2021, bulan Januari 2022, dan bulan Ramadhan 1444  H  (2  April  –  1  Mei  2022).  Dilakukannya  penarikan  data  pada  bulan  Desember  dikarenakan  akhir  tahun  dan terdapat  momen-momen  penting  seperti  Hari  Ibu,  cuti  bersama  menyambut  hari  Natal  dan  Tahun Baru  Masehi.  Pada
Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
bulan  Januari,  dilakukan  penarikan  data  karena  awal  tahun  dan  terdapat  momen  penting  seperti,  hari  Tahun  Baru Masehi (1 Januari), pasca-Natal serta Tahun Baru Masehi, dan hari libur lokal lainnya. Oleh karena itu, pada momen- momen tersebut  dapat  mempengaruhi keputusan konsumen untuk  melakukan pembelian impulsif, sehingga konsumen akan lebih royal dalam mengeluarkan uang untuk membeli barang-barang yang mereka butuhkan pada momen-momen tersebut [19][20][21]. Selanjutnya, dilakukannya penarikan data pada bulan Ramadhan karena kebutuhan dan konsumsi meningkat  pada saat  itu,  khususnya bagi  pemeluk agama Islam yang  menjalankan ibadah puasa dan akan menyambut datangnya lebaran Idul Fitri [22].

## 2.2 Tahap Pra-Proses Data
Pada tahap pra-proses data dilakukan 2 pekerjaan, yaitu tahap seleksi atribut dan tahap transformasi data.

## 2.2.1 Tahap Seleksi Atribut
Pada  tahap  seleksi  atribut  ini,  dilakukan  pemilihan  atribut  yang  dibutuhkan  untuk  proses  ARM.  Atribut  yang  akan digunakan adalah tanggal dan nama item.

## 2.2.2 Tahap Transformasi Data
Pada tahap transformasi data, dilakukan tiga jenis transformasi data. Pertama adalah mengubah atribut tanggal menjadi hari.  Kedua  adalah  mengubah  nama  barang  menjadi  kategori  barang.  Jika  setelah  transformasi  terdapat  2  atau  lebih kategori  yang  sama,  cukup  ditulis  satu  kali  saja.  Ketiga  adalah  membuat  tabel  boolean,  yaitu  tabel  yang  kolomnya adalah hari dan kategori barang, sedangkan barisnya adalah transaksi penjualan.

## 2.3 Tahap ARM dan Pembahasan
Pada tahap ini dilakukan proses ARM untuk masing-masing bulan yaitu bulan Desember 2021, bulan Januari 2022 dan bulan  Ramadhan  1444  H. Tools yang  digunakan  adalah  WEKA  versi  3.8.6.  Nilai  minimum support ,  minimum confidence , dan lift ratio , bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Nilai Minimum Parameter Nilai Support 3% Confidence 20% Lift Ratio ≥1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Jumlah data transaksi yang didapatkan, bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Pengumpulan Data Bulan Jumlah Data Desember 6.651 Januari 5.946 Ramadhan 4.989
Sedangkan contoh sampel dari pengumpulan data, bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sampel Data Transaksi Penjualan
Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.2 Hasil Pra-Proses Data
Sampel dari hasil seleksi atribut bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Sampel Data Seleksi Atribut No Tanggal Nama Item 1 01/12/2021 Sampoerna Hijau 12 2 01/12/2021 Tb Ciptadent C.Reg Med 3 01/12/2021 Sampoerna Menthol 16 4 01/12/2021 Mkp Cap Lang 30ml 5 01/12/2021 Hansaplast …. …. .... 6.651 30/12/2021 Espresso Single
Sedangkan sampel hasil transformasi data tanggal ke hari bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Sampel Transformasi Data Tanggal ke Hari No Tanggal Hari 1 01/12/2021 Rabu 2 01/12/2021 Rabu 3 01/12/2021 Rabu 4 01/12/2021 Rabu 5 01/12/2021 Rabu …. …. …. 6.651 30/12/2021 Kamis
Selanjutnya, sampel hasil transformasi data pengkategorian barang bisa dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Sampel Transformasi Data Pengkategorian Barang No Hari Nama Item Kategori Barang 1 Rabu Sampoerna Hijau 12 Rokok 2 Rabu Tb Ciptadent C.Reg Med Perlengkapan Mandi Sampoerna Menthol 16 Rokok 3 Rabu Mkp Cap Lang 30ml Obat-Obatan Hansaplast Obat-Obatan 4 Rabu Sampoerna Mild 16 Rokok Mancis Cricket Perlengkapan Rumah Tangga 5 Rabu Sampoerna Mild 12 Rokok 6 Rabu Sampoerna Mild 16 Rokok Camel Purple Mint Rokok 7 Rabu Lus Ayu Kemiri Yellow 63ml  Kosmetik Vit Air Mineral 8 Rabu Sampoerna Mild 16 Rokok 9 Rabu Kusuka Krp Emping 50g Makanan Ringan Aqua 600ml Air Mineral 10 Rabu Migor Fortune Reff 2 L Sembako Soklin Smart White 800g Deterjen dan Pewangi Mamypoko M9 Kebutuhan Bayi 11 Rabu Lasegar Can Strw320ml Minuman Instan Lasegar Can Rs Jambu 320ml  Minuman Instan Bear Brand Can 189ml Susu Cair You C1000 Ornge Minuman Instan ...... 6.651  Kamis  Milo Dingin Susu Cair Lemon Tea Dingin Minuman Instan Vietnam Drip Panas Minuman Instan Espresso Single Minuman Instan
Berikut adalah tiga belas kategori barang yang telah dibuat pada penelitian ini yang bisa dilihat pada Tabel 6.
Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Tabel 6 . Kategori Barang
No  Kategori Barang
1 Air Mineral 2 Deterjen dan Pewangi 3 Es Krim 4 Kebutuhan Bayi 5 Kosmetik 6 Makanan Ringan 7 Minuman 8 Obat-Obatan 9 Perlengkapan Mandi 10 Perlengkapan Rumah Tangga
11 Rokok 12 Sembako
13 Susu Cair
Terakhir, sampel hasil transformasi data ke tabel boolean bisa dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 . Sampel Transformasi Data Tabel Boolean
No Mi n g g u Sen in Sel as a Rab u K ami s Ju ma t Sab tu A ir Mi n eral D et erj en D an Pew an g i E s K ri m K eb u tu h an Bay i K o smet ik Mak an an Ri n g an Mi n u m an In st an O b at -O b at an Perl en g k ap an Man d i Perl en g k ap an Ru ma h T an g g a Ro k o k Semb ak o Su su Ca ir 1 Y
Y 2 Y Y Y 3 Y Y 4 Y Y Y 5 Y Y 6 Y Y 7 Y Y Y 8 Y Y 9 Y Y Y 10 Y Y Y Y 11 Y Y Y 12 Y Y 13 Y Y Y Y 14 Y Y Y Y 15 Y Y Y Y …… 6.651 Y Y Y

## 3.3 Hasil ARM dan Pembahasan
Berdasarkan hasil ARM di bulan Desember 2021 didapatkan 6 rule yang bisa dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 . Hasil ARM Bulan Desember 2021
No Jika Maka Support Confidence Lift Ratio 1 Selasa Rokok 6% 40% 1.05 2 Senin Rokok 6% 39% 1.05 3 Jumat Rokok 6% 39% 1.03 4 Kamis Rokok 7% 39% 1.03 5 Kamis Makanan Ringan 4% 24% 1.08 6 Rabu Makanan Ringan 4% 22% 1
Dari  Tabel  8  tersebut  dapat  disimpulkan  pada  bulan  Desember  2021  di  hari  Senin,  Selasa,  Kamis,  dan  Jumat disarankan  Ledimart  melakukan  promosi  terhadap  Rokok;  di  hari  Rabu  dan  Kamis  disarankan  melakukan  promosi terhadap Makanan Ringan; di hari Kamis disarankan melakukan promosi terhadap Rokok dan Makanan Ringan.
Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Selanjutnya, hasil ARM di bulan Januari 2022 didapatkan 6 rule yang bisa dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 . Hasil ARM Bulan Januari 2022
No Jika Maka Support Confidence Lift Ratio 1 Senin Rokok 8% 42% 1.08 2 Selasa Rokok 6% 41% 1.04 3 Kamis Rokok 6% 41% 1.04 4 Rabu Rokok 6% 40% 1.02 5 Jumat Rokok 5% 40% 1.02 6 Minggu Makanan Ringan 3% 26% 1.22
Dari Tabel 9 tersebut dapat disimpulkan pada bulan Januari 2022 di hari Senin, Selasa, Rabu, Kamis, dan Jumat disarankan  Ledimart  melakukan  promosi  terhadap  Rokok;  di  hari  Minggu  disarankan  melakukan  promosi  terhadap Makanan Ringan.
Berikutnya, hasil ARM di bulan Ramadhan 1444 H didapatkan 12 rule yang bisa dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 . Hasil ARM Bulan Ramadhan 1444 H
No Jika Maka Support Confidence Lift Ratio 1 Selasa Rokok 4% 33% 1.04 2 Rabu Rokok 5% 33% 1.02 3 Senin Rokok 4% 32% 1.02 4 Sabtu Rokok 5% 32% 1.01 5 Rabu Makanan Ringan 3% 24% 1.1 6 Senin Makanan Ringan 3% 24% 1.1 7 Jumat Sembako 3% 24% 1.1 8 Selasa Makanan Ringan 3% 23% 1.09 9 Minggu Sembako 4% 23% 1.09 10 Sabtu Sembako 4% 22% 1.05 11 Kamis Makanan Ringan 3% 22% 1.03 12 Kamis Sembako 3% 21% 1
Dari Tabel 10 tersebut dapat disimpulkan pada bulan Ramadhan 1444 H di hari Senin, Selasa, Rabu, dan Sabtu disarankan  Ledimart  melakukan  promosi  terhadap  Rokok;  di  hari  Senin,  Selasa,  Rabu,  dan  Kamis  disarankan melakukan  promosi  terhadap  Makanan  Ringan;  di  hari  Kamis,  Jumat,  Sabtu,  dan  Minggu  disarankan  melakukan promosi terhadap Sembako; di hari Senin disarankan melakukan promosi terhadap Rokok dan Makanan Ringan; di hari Selasa  disarankan  melakukan  promosi  terhadap  Rokok  dan  Makanan  Ringan;  di  hari  Rabu  disarankan  melakukan promosi  terhadap  Rokok  dan  Makanan  Ringan;  di  hari  Kamis  disarankan  melakukan  promosi  terhadap  Makanan Ringan  dan  Sembako;  di  hari  Jumat  disarankan  melakukan  promosi  terhadap  Sembako;  di  hari  Sabtu  disarankan melakukan promosi terhadap Rokok dan Sembako; di hari Minggu disarankan melakukan promosi terhadap Sembako.
Apabila  melakukan  promosi  terhadap  barang  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen  pada  hari  yang  sudah disarankan,  dapat  mengkombinasikan  dengan  barang-barang  lainnya  yang  cocok  untuk  dijadikan  sebagai  paket rekomendasi, sehingga dapat menarik perhatian konsumen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  percobaan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  penelitian  ini  berhasil  mengetahui  hubungan  antara waktu  pembelian  dan  barang  yang  dibeli  dengan  menggunakan  Algoritma FP-Growth .  Hasil  yang  didapatkan  dari percobaan  penelitian  ini  adalah  pada  bulan  Desember  2021  didapatkan  6 rule ,  pada  bulan  Januari  2022  didapatkan  6 rule ,  dan  pada  bulan  Ramadhan  1444  H  didapatkan  12 rule .  Diharapkan  dengan  mengetahui  pola  asosiasi  ini,  dapat membantu Ledimart menentukan kapan waktu yang tepat untuk melakukan promosi.

## REFERENCES
[1] R.C.P.  Cipto,  “Pengaruh  Bauran  Pemasaran  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Konsumen  Pada  Minimarket  Lintang  Mart Balikpapan,” Jurnal Akuntasi Manajemen Madani, vol. 7, no. 1, pp. 1–15, Maret 2021, doi: 10.51882/jamm.v7i1.18.
[2] A.Y.  Kusuma,  C.  Chamariyah,  &  S.  Subijanto,  “Pengaruh  Promosi  Dan  Kualitas  Layanan  Terhadap  Keputusan  Pembelian Produk Yang Dimediasi Oleh Loyalitas Pelanggan (Studi Pada Pelanggan Minimarket Indomaret Wilayah Sampang),” Digital Bisnis:  Jurnal  Publikasi  Ilmu  Manajemen  dan  E-Commerce ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  189–205,  September  2022,  doi: 10.30640/digital.v1i3.540.
[3] M.Y. Saleh, & M. Said, Konsep dan Strategi Pemasaran . Makassar: CV Sah Media, 2019.
[4] M.G.H.  Fawzi,  A.S.  Iskandar,  H.  Erlangga,  N.  Nurjaya,  &  D.  Sunarsi, STRATEGI  PEMASARAN    Konsep,  Teori  dan Implementasi . Pascal Books, 2022.
Hal 697−703 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[5] A. Kurniawati & N. Ariyani, “Strategi Promosi Penjualan pada Marketplace Shopee,” Propaganda , vol. 2, no. 1, pp. 65–79, Januari 2022, doi: 10.37010/prop.v2i1.514.
[6] A.D. Lestari & J. Dwiridotjahjono, "Analisis Strategi Pemasaran dalam Meningkatkan Volume Penjualan pada UMKM Cake Pisang  Raja  Impian  Tuban," Jurnal  Manajemen  dan  Sains  (J-MAS) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  203–211,  April  2023,  doi: 10.33087/jmas.v8i1.954.
[7] P.D. Astuti, J. Nursyamsi, H. Haryono, & J. Utomo, “Analisis Pengaruh Persepsi Kemudahan Penggunaan, Persepsi Manfaat Dan Promosi Penjualan Terhadap Loyalitas Pelanggan Melalui Kepuasan Pelanggan,” Jurnal Akuntansi dan Manajemen Bisnis (JAMAN) , vol. 2, no. 1, pp. 68–77, April 2022, doi: 10.56127/jaman.v2i1.199.
[8] D.  Melati  &  T.  S.  Wahyuni,  “Association  Rule  Dalam  Menentukan  Cross-Selling  Produk  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth," Jurnal Vokasional Teknik Elektronika dan Informatika (VOTEKNIKA). , vol. 7, no. 4, pp. 102-111, Desember 2019, doi: 10.24036/voteteknika.v7i4.106499.
[9] Y.P. Bunda, “Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Pola Pembelian Oleh-Oleh (Studi Kasus Di Pusat Oleh-Oleh Ummi Aufa Hakim),” Riau Journal of Computer Science. , vol. 06, no. 01, pp. 34–44, Januari 2020.
[10]  N.  Mamahit  &  A.  Qoiriah,  “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  dan  K-Means  pada  Data  Transaksi  Minimarket," Journal  of Informatics and Computer Science (JINACS) , vol. 1, no. 02, pp. 78–83, Januari 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p78-83.
[11]  S. Andika, A. Nazir, F. Wulandari, M. Affandes, R.M. Candra, & A. Akhyar, “Penerapan Data Mining Pada Hasil Tracer Study Alumni  Untuk  Menemukan  Pola  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Fp-Growth,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi , vol. 5, no. 3, pp. 464–473, Juni 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i3.4407.
[12]  L. M. Lestari & I. Ali, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Penjualan Toko Ellia Umami,” Journal of Student Research (JSR) , vol. 1, no. 3, pp. 367–378, Mei 2023, doi: 10.55606/jsr.v1i3.1267
[13]  D.A. Istiqomah, Y. Astuti, & S. Nurjanah, “Implementasi Algoritma FP-Growth dan Apriori Untuk Persediaan Produk,” Jurnal Informatika Polinema (JIP) , vol. 8, no. 2, pp. 37–42, Februari 2022, doi: 10.33795/jip.v8i2.845.
[14]  S.Z.  Harahap  &  A.  Nastuti,  “Teknik  Data  Mining  Untuk  Penentuan  Paket  Hemat  Sembako  dan  Kebutuhan  Harian  dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus Di Ulfamart Lubuk Alung),” Jurnal Ilmiah Fakultas Sains dan Teknologi, vol. 7, no. 3, pp. 111–119, September 2019, doi: 10.36987/informatika.v7i3.1381.
[15]  S.  Hasuna,  W.  Hastomo,  E.  Sestri,  &  N.  Kalbuana,  “Implementasi  Association  Rule  &  Frequent  Pattern  Growth  Untuk Penentuan  Sistem  Rekomendasi  Keputusan  Pembelian,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  STI&K (SeNTIK) , vol. 4, no. 1, pp. 175–179, Sept. 23, 2020.
[16]  A.  Abdullah,  “Rekomendasi  Paket  Produk  Guna  Meningkatkan  Penjualan  Dengan  Metode  FP-Growth,” Khazanah Informatika. Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 21-26, Juni 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5794.
[17]  D. Indahsari, V. N. Christie & I. Maulana, “Penerapan Metode Asosiasi Dengan Algoritma FP-Growth Pada Data Transaksi PT John  Tampi  Group,” Computer    Based  Information  System    Journal. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1–9,  Maret  2021,  doi: 10.33884/cbis.v9i2.3835.
[18]  S.  Sumirat  &  Y.  Ramdhani,  “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Penentuan  Paket  Hemat  Produk  Skincare,” E- Prosiding Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 191–199, Des. 20, 2021.
[19]  R.A.  Priyani  &  A.R.  Riva'i,  “Pengaruh  Konsumsi  Hedonis,  Promosi  Penjualan,  Citra  Merek  dan  Diskon  Harga  Terhadap Pembelian Impulsif Di Marketplace Tokopedia,” Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ) , vol. 4, no. 3, pp. 1892–1900, Maret 2023, doi: 10.37385/msej.v4i3.1487.
[20]  N.Z.A.  Rasyidah  &  E.  Widiati,  “Analisis  Bauran  Pemasaran  Jasa  pada  Minat  Penggunaan  Jasa  Fotografi  Dikala  Projects,” Seminar  Nasional  Pariwisata  dan  Kewirausahaan  (SNPK) ,  vol.  2,  pp.  281-288,  Mei.  12,  2023,  doi: 10.36441/snpk.vol2.2023.133
[21]  E. Nurbayasari & A. Sulviani, “Analisis Perbedaan Abnormal Return Sebelum dan Sesudah Libur Idul Fitri serta Libur Tahun Baru  (Studi  Empiris pada  Perusahaan  Indeks  LQ45  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2015-2018),” Jurnal Akuntansi  Keuangan dan Sistem Informasi (JAKSI) , vol. 1, no. 1, pp. 1-11, Maret 2022, doi: 10.31949/j-aksi.v1i1.169.
[22]  M.T. Hapsari, “Strategi Promosi Hapsari Scarf Melalui Instagram,” KOMVERSAL: Jurnal Komunikasi Universal , vol. 6, no. 1, pp. 66–88, Februari 2020, doi: 10.38204/komversal.v6i1.497.