INNOVATIVE:  Journal  Of  Social  Science  Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 6306-6317 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Pola Jadwal Anak Autis Menggunakan Metode Association Rule Mining FP-Growth
I Putu Gede Abdi Sudiatmika 1 ✉ , I Made Agus Widiana Putra 2 , Made Meita Puspadewi 3
1,3 Informatika dan Komputer, Sistem Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Tabanan
Email: gede_abdi@stikom-bali.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Autisme  adalah  gangguan  perkembangan  neurologis  yang  mempengaruhi  kemampuan  sosial, komunikasi, dan interaksi anak. Anak-anak dengan autisme sering membutuhkan jadwal terapi yang terstruktur  dan  konsisten  untuk  membantu  mereka  mengatasi  tantangan  yang  dihadapi  dalam kehidupan sehari-hari. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan metode Association Rule Mining FP- Growth  untuk  menganalisis  pola  jadwal  terapi  anak  autis.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  antara  berbagai  jenis  terapi,  seperti  terapi  okupasi,  terapi fisioterapi, terapi perilaku, terapi sensori, dan terapi wicara dalam jadwal terapi anak autis. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup jadwal terapi anak autis yang mencatat kehadiran atau ketidakhadiran  setiap  jenis  terapi  pada  setiap  hari.  Metode  Association  Rule  Mining  FP-Growth digunakan  untuk  mengidentifikasi  aturan  asosiasi  yang  memberikan  wawasan  tentang  kombinasi terapi yang sering muncul bersama dalam jadwal terapi anak autis. Aturan asosiasi tersebut dapat membantu dalam pengambilan keputusan terkait penjadwalan terapi dan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang preferensi dan pola aktivitas anak-anak dengan autisme. Hasil penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang hubungan antara berbagai jenis  terapi dalam jadwal terapi anak autis. Dalam dataset yang diuji, terapi okupasi cenderung diikuti oleh terapi sensori, sementara  terapi  fisioterapi  cenderung  diikuti  oleh  terapi  wicara.  Temuan  ini  dapat  memberikan panduan praktis bagi ahli terapi dan pengasuh dalam merencanakan jadwal terapi yang lebih efektif dan  efisien  untuk  anak-anak  dengan autisme.Kesimpulannya,  metode  Association  Rule  Mining  FP- Growth  merupakan  pendekatan  yang  berguna  dalam  menganalisis  pola  jadwal  terapi  anak  autis. Dengan memanfaatkan aturan asosiasi yang dihasilkan, kita dapat memperoleh wawasan yang lebih baik  tentang  hubungan  antara  berbagai  jenis  terapi  dalam  jadwal  terapi  anak  autis.  Penelitian  ini
memberikan kontribusi penting dalam mendukung pengembangan pendekatan pengelolaan terapi yang lebih efektif dan disesuaikan untuk anak-anak dengan autisme.
Kata Kunci: anak autis, penjadwalan terapi, association rule mining,  FP-Growth, pola jadwal,

## Abstract
Autism is a neurodevelopmental disorder that affects social interaction, communication, and behavior in children. Children with autism often require structured and consistent therapy schedules to help them overcome the challenges they face in their daily lives. In this research, we propose the FP-Growth method of Association Rule Mining to analyze the patterns of therapy schedules for autistic children. The aim of this study is to identify patterns and relationships among various types of therapy, such as occupational therapy, physiotherapy, behavioral therapy, sensory therapy, and speech therapy, in the therapy schedules for autistic children. The dataset used in this research includes therapy schedules for autistic children, recording the presence or absence of each type of therapy on each day. The FP- Growth  method  of  Association  Rule  Mining  is  employed  to  identify  association  rules  that  provide insights into the frequent combinations of therapies that appear together in the therapy schedules for autistic children. These association rules can assist in decision-making regarding therapy scheduling and provide a better understanding of preferences and activity patterns in children with autism. The results of this research provide a deeper understanding of the relationships among various types of therapy in the therapy schedules for autistic children. In the tested dataset, occupational therapy tends to be followed by sensory therapy, while physiotherapy tends to be followed by speech therapy. These findings can offer practical guidance to therapy professionals and caregivers in planning more effective and  efficient  therapy  schedules  for  children  with  autism.  In  conclusion,  the  FP-Growth  method  of Association Rule Mining is a useful approach in analyzing the patterns of therapy schedules for autistic children. By utilizing the generated association rules, we can gain better insights into the relationships among various types of therapy in the therapy schedules for autistic children. This research makes an important  contribution  to  supporting  the  development  of  more  effective  and  tailored  therapy management approaches for children with autism.
Keywords: autistic children, therapy scheduling, association rule mining, FP-Growth, schedule pattern.

## PENDAHULUAN
Anak-anak  dengan  autisme  menghadapi  tantangan  unik  dalam  kehidupan  sehari-hari mereka,  termasuk  kesulitan  dalam  komunikasi,  interaksi  sosial,  dan  adaptasi  terhadap perubahan. Penjadwalan terapi yang terstruktur dan konsisten merupakan aspek penting dalam membantu  mereka  mengatasi  hambatan  tersebut  dan  meningkatkan  kesejahteraan  mereka secara  keseluruhan.  Dalam  rangka  mencapai  tujuan  tersebut,  analisis  pola  jadwal  anak  autis
menggunakan metode association rule mining dapat menjadi pendekatan yang bermanfaat dan inovatif.
Association rule mining adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara item atau kegiatan dalam dataset. Dalam konteks penelitian ini, metode ini diterapkan  pada  dataset  jadwal  anak-anak  autis  untuk  mengungkap  pola  dan  asosiasi  yang terkait  dengan  kegiatan  terapi,  situasi,  atau  lingkungan  dengan  respons  dan  kesejahteraan mereka. Melalui analisis pola jadwal anak autis, kita dapat memperoleh wawasan yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang berkontribusi terhadap perkembangan dan kemajuan anak- anak dengan autisme.
Penelitian  sebelumnya  telah  mengeksplorasi  berbagai  aspek  penjadwalan  terapi  anak autis, namun penggunaan metode association rule mining dalam analisis pola jadwal anak autis masih  terbatas.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  kesenjangan pengetahuan ini dan menyediakan pemahaman yang lebih holistik tentang hubungan antara kegiatan terapi, situasi, atau lingkungan dengan respons anak-anak dengan autisme.
Dengan menggunakan metode association rule mining, kita dapat mengidentifikasi pola- pola penting dan hubungan yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Informasi ini dapat memberikan wawasan yang berharga dalam penyusunan jadwal terapi yang lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan anak-anak dengan autisme. Dalam hal ini, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi yang signifikan bagi praktisi terapi, orang tua, dan pihak terkait lainnya dalam merancang program terapi yang lebih baik.
Melalui analisis pola jadwal anak autis menggunakan metode association rule mining, kita berharap dapat memahami secara mendalam faktor-faktor yang mempengaruhi respons dan kesejahteraan anak-anak dengan autisme. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pola- pola dalam jadwal terapi mereka, kita dapat mengoptimalkan strategi terapi, mengidentifikasi kebutuhan  individual yang  spesifik,  dan memaksimalkan manfaat terapi  bagi perkembangan anak-anak dengan autisme.
Pada akhirnya, tujuan utama penelitian ini adalah untuk meningkatkan kualitas hidup anak- anak dengan autisme  melalui  penjadwalan terapi yang terinformasi secara  data. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam bidang terapi autisme dan mengarah pada pengembangan pendekatan terapi yang lebih efektif dan berkelanjutan.
Tujuan dari penelitian "Analisis Pola Jadwal Anak Autis Menggunakan Metode Association Rule Mining FP-Growth" adalah untuk mengidentifikasi pola dan asosiasi dalam jadwal terapi anak autis menggunakan metode FP-Growth. Penelitian ini bertujuan untuk:
1. Memahami pola jadwal terapi: Penelitian ini bertujuan untuk memahami pola yang ada dalam jadwal terapi anak autis, termasuk hubungan antara berbagai kegiatan terapi yang dilakukan.  Dengan  menganalisis  data  jadwal  terapi,  penelitian  ini  dapat  mengungkap pola-pola  yang  mungkin  tidak  terlihat  secara  langsung  dan  memberikan  wawasan tentang pengaturan jadwal terapi yang umum dilakukan.
2. Mengidentifikasi asosiasi antara kegiatan terapi: Melalui metode Association Rule Mining FP-Growth, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi asosiasi antara kegiatan terapi yang  berbeda.  Dengan  menemukan  asosiasi  ini,  penelitian  ini  dapat  membantu mengidentifikasi  hubungan  yang  ada  antara  kegiatan  terapi,  sehingga  dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kecenderungan dan preferensi dalam jadwal terapi anak autis.
3. Meningkatkan  efektivitas  jadwal  terapi:  Salah  satu  tujuan  utama  penelitian  ini  adalah untuk meningkatkan efektivitas jadwal terapi anak autis. Dengan mengetahui pola dan asosiasi dalam jadwal terapi, penelitian ini dapat memberikan rekomendasi yang lebih baik dalam menyusun jadwal terapi yang lebih terstruktur, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan individu anak-anak dengan autisme.
4. Mendukung pengambilan keputusan: Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan terkait perencanaan jadwal terapi anak autis. Informasi yang ditemukan tentang pola dan asosiasi dalam jadwal terapi dapat membantu para profesional kesehatan dan pendidik dalam merancang program terapi yang lebih efektif dan disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing anak.
5. Kontribusi  terhadap  penelitian  dan  praktik:  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk memberikan kontribusi pada bidang penelitian dan praktik terkait anak autis dan terapi yang  mereka  terima.  Dengan  menganalisis  jadwal  terapi  anak  autis  menggunakan metode Association Rule Mining, penelitian ini dapat memberikan wawasan baru dan informasi  yang  bermanfaat  bagi  peneliti  dan  praktisi  dalam  mengembangkan pendekatan  terapi  yang  lebih  efektif  dan  responsif  terhadap  kebutuhan  anak-anak dengan autisme.
Data  Mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih menggunakan teknik atau metode tertentu. Salah satu metode yang seringkali digunakan dalam Data Mining adalah metode Association Rule. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Algoritma Frequent Pattern Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent
itemset)    dalam  sebuah  kumpulan  data.  Pada  algoritma  FP-Growth  menggunakan  konsep pembangunan tree,  yang  biasa  disebut  FP-Tree,  dalam  pencarian  frequent  itemsets  bukan menggunakan generate  candidate  seperti  yang  dilakukan  pada  algoritma  Apriori.  Dengan menggunakan konsep tersebut, algoritma FP-Growth menjadi lebih cepat daripada algoritma Apriori.  Metode FP-Growth dibagi menjadi tiga tahapan utama, yaitu:
1. Tahap pembangkitan conditional pattern base,
2. tahap pembangkitan conditional FP-Tree, dan
3. tahap pencarian frequent itemset
Association  rule  merupakan  sutu  proses  pada  data  mining  untuk  menentukan  semua aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support  (minsup)  dan  confidance (minconf)  pada  sebuah  database.  Kedua  syarat  tersebut  akan  digunakan  untuk  interesting association rules dengan dibandingkaan dengan batasan yang telah ditentukan, yaitu minsup dan minconf. Association Rule Mining adalah suatu prosedur untuk mencari hubungan antar item  dalam  suatu  dataset.  Dimulai  dengan  mencari  frequent  itemset,  yaitu  kombinasi  yang paling sering terjadi dalam suatu itemset dan harus memenuhi minsup. Dalam tahap ini akan dilakukan pencarian kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database.  Untuk  mendapatkan  nilai support  dari  suatu  item  A  dapat  diperoleh  dengan rumus berikut:

## Support= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑎𝑝𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support(A,B)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑎𝑝𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝑉
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙
Setelah semua frequent item dan large item set didapatkan, dapat dicari syarat minimum confidence (mincof) dengan menggunakan rumus berikut
Confidence(A→B)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑑𝑤𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑎𝑝𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝑉

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  metode  association  rule  mining  untuk menganalisis pola jadwal anak autis. Berikut adalah penjelasan tentang langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini:
1. Pengumpulan Data:
• Data  jadwal anak autis dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk catatan terapi, observasi, dan wawancara dengan orang tua dan profesional terapi yang terlibat.
• Data  mencakup  informasi  tentang  kegiatan  terapi  yang  dilakukan,  situasi  atau lingkungan  di  mana  terapi  dilakukan,  serta  respons  dan  kesejahteraan  anak-anak dengan autisme.
2. Pra-pemrosesan Data:
• Data  jadwal  anak  autis  dianalisis  dan  diproses  sebelum  diterapkan  pada  algoritma association rule mining.
• Langkah-langkah  pra-pemrosesan  termasuk  penghapusan  data  yang  tidak  relevan, pemilihan atribut yang tepat, dan penggabungan data jika diperlukan.
3. Penerapan Algoritma Association Rule Mining:
• Algoritma-apriori  atau  FP-Growth,  dua  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam association rule mining, diterapkan pada dataset jadwal anak autis.
• Algoritma-apriori  digunakan  untuk  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  relevan berdasarkan  frekuensi  kemunculan  kegiatan  terapi,  situasi,  atau  lingkungan  dalam jadwal anak autis.
• FP-Growth digunakan untuk menghasilkan pohon FP (FP Tree) yang merepresentasikan pola kegiatan dalam jadwal anak autis.
4. Identifikasi Pola dan Asosiasi:
• Dengan  menggunakan  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  dari  algoritma-apriori  atau pohon FP dari FP-Growth, pola dan asosiasi yang signifikan dalam jadwal anak autis diidentifikasi.
Pra Pemrosesan data Penerapan Algoritma Association Rule Identifikasi Pola Analisa hasil
• Pola ini mencakup kombinasi kegiatan terapi yang sering muncul bersama-sama, situasi atau lingkungan tertentu yang terkait  dengan respons  positif,  dan hubungan antara variabel-variabel dalam jadwal.
5. Interpretasi dan Analisis Hasil:
• Hasil  analisis  pola  jadwal  anak  autis  menggunakan  metode  association  rule  mining diinterpretasikan dan dianalisis secara mendalam.
• Temuan pola dan asosiasi yang signifikan digambarkan dan dijelaskan dalam konteks penjadwalan terapi anak autis.
• Implikasi  dan  manfaat  temuan  tersebut  dibahas,  termasuk  bagaimana  informasi  ini dapat  digunakan  untuk  menyusun  jadwal  terapi  yang  lebih  efektif,  meningkatkan kesejahteraan  anak-anak  dengan  autisme,  dan  mendukung  perkembangan  mereka secara holistik.
Dengan  metode    tersebut,  terdapat  5  terapi  pada  layanan  autis  dianataranya  terapi okupasi, fisiotherapi, perilaku, sensori dan wicara.
HASIL DAN PEMBAHASAN Pengolahan data Pengolahan data dilakukan menggunakan aplikasi Microsoft  Excel  365.  Data  real  transaksi  penjualan  kemudian  disusun  ke dalam bentuk tabular data, maka data real transaksi penjadwalan anak  obat dikonversikan ke dalam  bentuk  1  dan  0  atau  bentuk  biner.  Dimana  1  adalah  jika  terapi    dilakukan dan 0 jika terapi tidak dilakukan. Hasil proses  konversi  Data real transaksi penjualan dapat dilihat pada gambar berikut
Kemudian menentukan frekuensi setiap item dari keseluruhan transaksi. TERAPI FREKUENSI TERAPI OKUPASI 150 TERAPI FISIOTERAPI 100 TERAPI PERILAKU 125 TERAPI SENSORI 110 TERAPI WICARA 140
Untuk  pengujian  dari  data  jadwal  terapi  yang  telah  dihasilkan  berupa  pola  hubungan kombinasi  antar items  dan  association  rules  sesuai  dengan  Algoritma  FP-Growth,  maka digunakan  aplikasi  Rapidminer  untuk  menguji  analisa  penjadwalan  terapi.  Adapun  langkah- langkah  pembentukan  model  mining  menggunakan  algoritma FP-Growth  pada  Software Rapidminer antara lain :
1. Memilih .file format xls yang akan dimining.
2. algoritma yang digunakan algoritma FP-Growth.
3. Mengatur minimal support, confidence dan rules yang dihasilkan
Evaluasi  data  mining  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  pengujian  yang berisikan 6 transaksi penjualan obat yang akan dilakukan perhitungan menggunakan algoritma FP-growth. Langkah kedua dataset akan dijalankan melalui model mining yang  dibuat pada RapidMiner 5. Berikut adalah poses koneksi data menggunakan algoritma FP-Growth
Pada tahap ini digunakan untuk menentukan nilai support dan confidence pada setiap itemset dengan rumus yang sudah dijelaskan sebelumnya pada dasar teori. Pada kasus di atas, misalkan diberikan nilai minimum support = 0,6 dan minimum confidence= 1, maka hasilnya adalah:

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian "Analisis Pola Jadwal Anak Autis Menggunakan Metode Association Rule Mining FP-Growth", kami dapat menyimpulkan beberapa hal penting:
1. Identifikasi pola jadwal terapi: Melalui metode FP-Growth, kami dapat mengidentifikasi pola jadwal terapi yang umum dilakukan oleh anak-anak dengan autisme. Terdapat pola hubungan antara berbagai kegiatan terapi seperti terapi okupasi, terapi fisioterapi, terapi perilaku, terapi sensori, dan terapi wicara dalam jadwal terapi anak autis.
2. Asosiasi  antara  kegiatan  terapi:  Melalui  analisis  Association  Rule  Mining,  kami menemukan adanya asosiasi yang signifikan antara kegiatan terapi dalam jadwal anak autis. Contohnya, terapi okupasi cenderung diikuti oleh terapi sensori, terapi fisioterapi cenderung diikuti oleh terapi wicara. Penemuan ini dapat memberikan wawasan tentang kombinasi terapi yang sering dilakukan dan membantu dalam menyusun jadwal terapi yang lebih efektif.
3. Pengembangan  jadwal  terapi  yang  terstruktur:  Dengan  memahami  pola  dan  asosiasi dalam  jadwal  terapi  anak  autis,  penelitian  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  dalam pengembangan jadwal terapi yang lebih terstruktur. Penjadwalan terapi yang terstruktur dapat membantu anak-anak dengan autisme dalam memperoleh manfaat maksimal dari terapi yang mereka terima.
4. Personalisasi terapi: Analisis pola jadwal terapi anak autis juga dapat membantu dalam personalisasi terapi sesuai dengan kebutuhan individu. Dengan memperhatikan pola dan asosiasi yang ditemukan, profesional kesehatan dan pendidik dapat menyesuaikan terapi yang  diberikan  untuk  setiap  anak  dengan  autisme,  sehingga  dapat  meningkatkan efektivitas dan kualitas hasil terapi.
5. Kontribusi pada bidang penelitian dan praktik: Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan pengetahuan  dan pemahaman tentang  pola  jadwal terapi  anak autis
menggunakan metode Association Rule Mining FP-Growth. Temuan ini dapat digunakan sebagai landasan bagi penelitian lanjutan dan pengembangan pendekatan terapi yang lebih inovatif dan responsif terhadap kebutuhan anak-anak dengan autisme.
.

## Referensi
I.  Ismet,  “Intervensi  Anak  Usia  Dini  Penyandang  Autis,” Journal  of  Early  Childhood  Care  and Education, 2019, doi: 10.26555/jecce.v2i1.176.
C. Puspaningrum, “Pusat Terapi Anak Autis Di Yogyakarta Tugas,” Penelitian, no. september, 2010.
N. Mamahit a nd A. Qoiriah, “Penerapan Algoritma Fp -Growth dan K-Means pada Data Transaksi Minimarket,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), vol. 1, no. 02, 2020,
doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p78-83.
D .  A.  W.  A.  Puteri,  “Studi  Kasus  Pelaksanaan  Supervisi  Pada  Pusat  Layanan  Autis,” Ilmu Pendidikan:  Jurnal  Kajian  Teori  dan  Praktik  Kependidikan,  vol.  3,  no.  2,  2019,  doi: 10.17977/um027v3i22018p175.
A.  W.  Sudrajat  and  Ermatita,  “Penerapan  Metode  Association  Rule  Mining  Dalam Pengembangan  Umkm  Dengan  Algoritma  FP- Growth,” Prosiding  Seminar  Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), vol. 1, no. 1, 2021.
S. A. Khafagy, K. Al- Mamouni, and A. Nayer, “Autism center,” Journal of Critical Reviews, vol. 7, no. 8, 2020, doi: 10.31838/jcr.07.08.146.
R. Mahdalena, M. S. Shodiq, and D. A. Dewantoro, “Melatih Motorik Halus Anak Autis Melalui Terapi  Okupasi,” Jurnal  ORTOPEDAGOGIA,  vol.  6,  no.  1,  2020,  doi:
10.17977/um031v6i12020p1-6.
P. A. Desmaniar and J. Krisdianto, “Pusat Terapi Anak  Autis Sindrom  Asperger di Surabaya,” Jurnal Sains Dan Seni Its, vol. 5, no. 2, 2016.
S.  Iskandar  and  .  I.,  “EFEKTIVITAS  TERAPI  BERMAIN  ASSOSIATIF  TERHADAP  KEMAMPUAN MOTORIK PADA ANAK AUTIS,” Journal of Nursing and Public Health, vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.37676/jnph.v7i2.889.
E. Kurniawan, “IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM ANALISA POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN  MENGGUNAKAN  METODE  ASSOCIATION  RULE,” JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.324.
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 FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics, vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
Nurasiah, “Implementasi Algoritma FP - Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan,” TIN : Terapan Informatika Nusantara, vol. 1, no. 9, 2021.
V. Rahayu, “Analisis Algoritma Apriori dan FP -Growth Dalam Menemukan Pola Frequent Item Data  Association  Rule  Pada  Supermarket,” EXPLORE,  vol.  11,  no.  2,  2021,  doi: 10.35200/explore.v11i2.436.
V. R. Prasetyo, M. Widiasri, and M. M. Angkiriwang, “Sistem Berbasis Web Untuk Koreksi Soal Esai Dengan Association Rules,” Teknika, vol. 11, no. 1, 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i1.449.
R. Wulandari  and  I.  Mursidah,  “Pola  Pembelian  Produk  Berdasarkan  Association  Rule  Data Mining,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK), vol. 3, no.
1, 2019.
D.  Serdar,  “SISTEM  PENJADWALAN  WISATA  KABUPATEN  NGANJUK  MENGGUNAKAN ALGORITMA BEST FIRST SEARCH BERBASIS ANDROID,” Sustainability (Switzerland), vol.
11, no. 1, 2019.
D.  Rohidin,  N.  A. Samsudin,  and  M.  M.  Deris,  “Association  rules  of  fuzzy  soft  set  based classification for text classification problem,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 3, 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2020.03.014.
M. Ha hsler and R. Karpienko, “Visualizing association rules in hierarchical groups,” Journal of Business Economics, vol. 87, no. 3, 2017, doi: 10.1007/s11573-016-0822-8.
Y. A. Ünvan, “Market basket analysis with association rules,” Commun Stat Theory Methods, vol.
50, no. 7, 2021, doi: 10.1080/03610926.2020.1716255.