## Aplikasi Prediksi Pola Pembelian
Customer dengan Metode Market Basket Analysis pada PT. Capella Medan
Pilipus Abiyana Bangun, Ekik Jazmin Rinaldi, Yonata Laia* Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia E-mail : *yonata@unprimdn.ac.id
ABSTRAK - Penyusunan  posisi  barang  pada  perusahaan  merupakan  salah  satu  hal  penting  dalam  perusahaan agar dapat mempercepat proses penjualan barang. Untuk itu, maka perlu dilakukan analisis terhadap pola penjualan barang kepada customer sehingga dapat dilakukan pengaturan posisi barang untuk memudahkan staf dalam mencari barang  yang  diinginkan.  Permasalahan  ini  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  teknik data  mining . Data  mining adalah  ekstraksi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  berada  pada  basisdata  yang  besar yang selama ini tidak diketahui tetapi mempunyai potensi infomasi yang bermanfaat. Data mining dapat membantu perusahaan untuk mendapatkan pola dari data – data yang tersimpan di dalam basis data perusahaan sehingga dapat diketahui  pola  pembelian  barang  di  perusahaan.  Pengetahuan  yang  diperoleh  dari  hasil  penelitian  akan  menjadi pedoman  dalam  mengambil  tindakan  –  tindakan  bisnis  sebagai  upaya  pemeliharaan  dan  peningkatan  tingkat kompetitif  bisnis  perusahaan.  Perusahaan  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  yaitu  PT.  Capella  Medan    yang merupakan  salah  satu  perusahaan  swasta  terkemuka  di  medan  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  sepeda  motor yamaha beserta sparepart -nya. Peneliti melakukan pengumpulan data penelitian dengan cara observasi dan mencatat proses  transaksi  penjualan  barang  yang  berhubungan  dengan  aplikasi,  lalu  dirancang  aplikasi  tersebut  guna memenuhi kebutuhan in Form asi pengaturan stock barang perusahaan, selanjutnya menguji aplikasi yang telah dibuat serta  diimplementasikan  aplikasi  tersebut  ke  perusahaan.  Adapun  saran  yang  dapat  disampaikan  peneliti  adalah untuk menggunakan algoritma sejenis lainnya sehingga aplikasi yang dibuat dapat digunakan untuk mengelompokan stock barang,  juga  aplikasi  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  sebagai  referensi  dalam  mempelajari  mengenai algoritma Market Basket Analysis. Kata Kunci: Market Basket Analysis, Aplikasi Prediksi Pola Pembelian Customer, Data mining
1. PENDAHULUAN
Pada zaman globalisasi ini, teknologi in Form asi  menjadi  salah  satu  fasilitas  utama perusahaan  dalam  menghasilkan  in Form asi  yang berkualitas yang sekaligus menjadi salah satu strategi bisnis  bagi  perusahaan.  In Form asi  merupakan  salah satu  bagian  yang  cukup  penting  di  dalam  kehidupan manusia,  karena  dengan  adanya  in Form asi  maka akan  mendukung  kita  dalam  membuat  keputusan dengan  lebih  cepat  dan  tepat.  Untuk  masa  sekarang ini  in Form asi  dapat  diperoleh  dengan  mudah  [1-2]. Hal  ini  dikarenakan  adanya  bantuan  alat  yang berteknologi  canggih  yang  dapat  mengolah  data menjadi in Form asi yang dibutuhkan, seperti komputer.  Hal  ini  menyebabkan  organisasi  maupun perusahaan dimasa sekarang ini mulai mengelola data dan in Form asi mereka dengan menggunakan komputer.  Dengan  adanya  penggunaan  komputer maka kegiatan operasional perusahaan dapat dilaksanakan dengan prinsip tepat waktu, tepat guna, tepat  sasaran  dan  dapat  dipertanggung-jawabkan  [3- 4].
PT.  Capella  Medan  merupakan  salah  satu perusahaan  swasta  terkemuka  di  medan  yang bergerak  di  bidang  penjualan  sepeda  motor  yamaha beserta sparepart -nya.  Penyusunan  posisi  barang pada  perusahaan  merupakan  salah  satu  hal  penting
dalam  perusahaan  agar  dapat  mempercepat  proses penjualan  barang.  Untuk  itu,  maka  perlu  dilakukan analisis  terhadap  pola  penjualan  barang  kepada customer sehingga dapat dilakukan pengaturan posisi barang  untuk  memudahkan  staf  dalam  mencari barang  yang  diinginkan.  Permasalahan  ini  dapat diatasi  dengan  menggunakan  teknik data  mining . Data  mining adalah  ekstraksi  in Form asi  atau  pola yang penting atau menarik dari data yang berada pada basisdata  yang  besar  yang  selama  ini  tidak  diketahui tetapi mempunyai potensi in Form asi yang bermanfaat.  Salah  satu  algoritma  data  mining  yang dapat  digunakan  adalah  algoritma market  basket analysis . Market basket analysis adalah suatu metode analisa  atas  perilaku  konsumen  secara  spesifik  dari suatu golongan / kelompok tertentu [5-8]. Association  Rule yang  dimaksud  dilakukan  melalui mekanisme  penghitungan support dan confidence dari  suatu  hubungan  item.  Sebuah rule asosiasi dikatakan  interesting  jika  nilai  support  adalah  lebih besar  dari  minimum support dan  juga  nilai confidence adalah  lebih  besar  dari  minimum confidence .  Algoritma market  basket  analysis ini akan  cocok  untuk  diterapkan  bila  terdapat  beberapa hubungan item yang ingin dianalisa.
Berdasarkan uraian di atas, penulis bermaksud  untuk  menganalisis  mengenai  pola
pembelian  barang  dengan  mengambil  skripsi  yang berjudul  “ Aplikasi  Prediksi  Pola  Pembelian Customer  dengan  Metode Market  Basket  Analysis pada PT. Capella Medan ”.

## 2. ISI PENELITIAN

## 2.1 Metode peneltian
Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data.  Defenisi lain data  mining adalah  sebagai  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari  gudang basis data yang besar. [7].
Data  mining didefinisikan  sebagai  proses menemukan  pola-pola  dalam  data.  Pola  yang ditemukan  harus  penuh  arti  dan  pola  tersebut memberikan  keuntungan.  Karakteristik data  mining sebagai berikut :
1. Data  mining berhubungan  dengan  penemuan sesuatu  yang  tersembunyi  dan  pola  data  tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
2. Data  mining biasa  menggunakan  data  yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
3. Association  rule  mining adalah  teknik  mining untuk  menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi  item.  Contoh  dari  aturan  assosiatif dari  analisa  pembelian  di  suatu  pasar  swalayan adalah bisa diketahui berapa besar kemungkinan seorang  pelanggan  membeli  roti  bersamaan dengan susu.
4. Classification adalah  proses  untuk  menemukan model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui.
5. Decision  tree adalah  salah  satu  metode classification yang paling populer karena mudah untuk  diinterpretasi  oleh  manusia.  Setiap percabangan  menyatakan  kondisi  yang  harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data.
6. Clustering , clustering
melakukan
pengelompokan  data  tanpa  berdasarkan  kelas data  tertentu.  Bahkan clustering dapat  dipakai untuk  memberikan  label  pada  kelas  data  yang belum diketahui itu. Karena itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning .
7. Neural  network ,  jaringan  syaraf  buatan  yang terlatih  dapat  dianggap  sebagai  pakar  dalam kategori  in Form asi  yang  akan  dianalisis.  Pakar ini  dapat  digunakan  untuk  memproyeksi  situasi baru dari ketertarikan in Form asi [7].
Berdasarkan  beberapa  definisi  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa data  mining berkaitan  erat dengan  penemuan  in Form asi  atau  pengetahuan  yang baru,  berpotensi  dan  tidak  terduga  dalam  suatu database ,  baik  itu  secara  otomatis  maupun  semi otomatis  [8].    Secara  sederhana, data  mining atau penambangan data dapat didefinisikan sebagai proses seleksi,  eksplorasi,  dan  pemodelan  dari  sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya. Data mining dapat dikatakan sebagai proses mengekstrak pengetahuan dari sejumlah besar data yang tersedia. Pengetahuan yang dihasilkan dari proses data  mining harus  baru,  mudah  dimengerti, dan  bermanfaat.  Dalam data  mining ,  data  disimpan secara  elektronik  dan  diproses  secara  otomatis  oleh komputer  menggunakan  teknik  dan  perhitungan tertentu  [9].  Berdasarkan  beberapa  pengertian tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa data mining
adalah  suatu  teknik  menggali  informasi  berharga yang terpendam atau tersembunyi pada suatu koleksi data  ( database )  yang  sangat  besar  sehingga ditemukan suatu pola yang menarik yang sebelumnya tidak  diketahui.  Kata  mining  sendiri  berarti  usaha untuk  mendapatkan  sedikit  barang  berharga  dari sejumlah besar material dasar. Karena itu data mining sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang ilmu seperti kecerdasan buatan ( artificial intelligent ), machine learning , statistic dan database [10].
Data  mining merupakan  proses  ekstraksi  data menjadi informasi yang sebelumnya belum tersampaikan,  dengan  teknik  yang  tepat  proses data mining akan  memberikan  hasil  yang  optimal. Data mining lebih  tepat  disebut  sebagai  penambangan pengetahuan  dari  data,  langkah-langkah  penting dalam  proses  penambangan  pengetahuan  dari  data secara umum sebagai berikut :
1. Pembersihan  data  ( data  cleaning ),  yaitu proses  menghapus  data  pengganggu  ( noise ) yang  dikatakan  tidak  konsisten  atau  tidak diperlukan.
2. Integrasi  data  ( data  integration ),  yaitu menggabungkan berbagai sumber data.
3. Pemilihan  data  ( data  selection ),  yaitu memilih  data  yang  dipilih  sesuai  kebutuhan analisis.
4. Transformasi  data  ( data  transFormation ), yaitu  proses  transformasi  data  ke  dalam format untuk diproses dan siap ditambang.
5. Penggalian  data  ( data  mining ),  yaitu menerapkan metode kecerdasan untuk ekstraksi pola.
6. Evaluasi  pola  ( pattern  evaluation ),  yaitu mengidentifikasi  pola-pola  yang  menarik yang merepresentasikan pengetahuan.
7. Penyajian  pola  ( knowledge  presentation ), yaitu  teknik  untuk  memvisualisasikan  pola pengetahuan ke pengguna.
Data mining membantu perusahaan atau organisasi  untuk  mendapatkan  pola  dari  data-data yang  tersimpan  di  dalam  basis  data  perusahaan. Pengetahuan  yang  diperoleh  tersebut  akan  menjadi pedoman  dalam  mengambil  tindakan-tindakan  bisnis sebagai  upaya  pemeliharaan  dan  peningkatan  tingkat kompetitif  bisnis  perusahaan.  Walaupun  sudah banyak perangkat lunak yang menawarkan kemampuan  dalam  proses data  mining ,  keterlibatan manusia  sangat  dibutuhkan  dalam  setiap  fase  proses data  mining itu  sendiri.  Pemahaman  terhadap  model statistik  dan  matematik  yang  digunakan  dalam perangkat lunak sangat dituntut.
Data  mining adalah  kegiatan  menemukan  pola yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar,  data dapat disimpan dalam database , data warehouse , atau penyimpanan  in Form asi  lainnya. Data  mining berkaitan  dengan  bidang  ilmu-ilmu  lain,  seperti database sistem, data warehousing , statistik, machine learning , inFormation  retrieval ,  dan  komputasi tingkat  tinggi.  Selain  itu, data  mining didukung  oleh ilmu  lain  seperti neural  network ,  pengenalan  pola, spatial  data  analysis , image  database , signal processing . Data mining didefinisikan sebagai proses menemukan  pola-pola  dalam  data.  Proses  ini otomatis  atau  seringnya  semiotomatis.  Pola  yang ditemukan  harus  penuh  arti  dan  pola  tersebut memberikan keuntungan, biasanya keuntungan secara ekonomi.  Data  yang  dibutuhkan  dalam  jumlah  besar [10].
Salah  satu  teknik  yang  dibuat  dalam data  mining adalah adalah bagaimanana menelusuri data yang ada untuk membangun sebuah model, kemudian
menggunakan  model  tersebut  agar  dapat  mengenali pola  data  yang  lain  yang  tidak  berada  dalam  basis data  yang  tersimpan.  Kebutuhan  untuk  prediksi  juga dapat  memanfaatkan  teknik  ini.  Dalam data  mining , pengelompokan  data  juga  bisa  dilakukan.  Tujuannya adalah  agar  kita  dapat  mengetahui  pola  universal data-data yang ada. Anomali data transaksi juga perlu dideteksi  untuk  dapat  mengetahui  tindak  lanjut berikutnya  yang  dapat  diambil.  Semua  hal  tersebut bertujuan mendukung kegiatan operasional perusahaan  sehingga  tujuan  akhir  perusahaan diharapkan  dapat  tercapai. Data  mining merupakan bagian  dari  proses Knowledge Discovery  from  Data (KDD). Dibawah ini digambarkan skema dari proses KDD.

## 2.2 Market Basket Analysis
Market  basket  analysis adalah  teknik  matematis yang  biasa  digunakan  oleh marketing profesional untuk  menyatakan  kesamaan  antara  produk  individu atau  kelompok  produk.  Langkah  matematis  dari market  basket  analysis ini  mencakup  proses penentuan  itemset  yang  terdapat  dalam  sistem, perhitungan support untuk  setiap  itemset,  pemilihan itemset yang nilai support -nya melebih niai minimum support ,  penentuan  itemset  selanjutnya  berdasarkan itemset  yang  lolos  pemfilteran support .  Proses  ini diulangi  hingga  tidak  ada  itemset  yang  lolos pemfilteran  lagi.  Setelah  itu,  akan  dilakukan perhitungan confidence untuk  setiap  itemset  yang lolos  pemfilteran  dan  terakhir  memilih  itemset  yang nilai confidence -nya melebihi nilai minimum confidence sebagai solusinya.

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  pengambilan data  dengan  aturan  asosiatif  ( association  rule )  untuk
menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item [10]. Association  Rule yang  dimaksud  dilakukan melalui  mekanisme  penghitungan support dan confidence dari  suatu  hubungan  item.  Sebuah rule asosiasi  dikatakan interesting jika  nilai support adalah  lebih  besar  dari  minimum support dan  juga nilai confidence adalah  lebih  besar  dari  minimum confidence .  Algoritma  apriori  ini  akan  cocok  untuk diterapkan  bila  terdapat  beberapa  hubungan  item yang ingin dianalisa.

## 2.4 Analisa dan Perancangan
Setelah  mengamati  sistem  berjalan  pada  PT. Capella  Medan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa terdapat  beberapa  kelemahan  dari  sistem  tersebut antara lain :
1. Staf  penjualan  sering  kesulitan  mencari  barang- barang  yang  ingin  dibeli  oleh  pelanggan  karena barang yang ingin dibeli tidak terletak berdekatan.
2. Belum  tersedia  informasi  yang  diperlukan  untuk melakukan proses pengaturan rak.
Sistem informasi dikembangkan dengan menggunakan model Rapid Application Development (RAD) dengan langkah kerja sebagai berikut:
Gambar 1. Langkah kerja Model Rapid Application
Development (RAD)
Keterangan :
 Fase analisis persyaratan.
Fase ini  memiliki  tujuan  untuk  mengidentifikasi layanan,  batasan,  dan  obyektifitas  dari  sistem dari  pengumpulan  data  yang  dilakukan  terhadap perusahaan.  Selain  itu  analisis  persyaratan  juga bertujuan untuk  mendefinisikan persyaratan user dan  sistem.  Hasil  akhir  dari  analisis  persyaratan yaitu  spesifikasi  awal  dari  persyaratan  user  dan sistem.
 Fase analisis modeling .
Tujuan  dari fase analisis modeling adalah menganalisis  semua  kegiatan  dalam  arsitektur sistem  secara  keseluruhan  dengan  melibatkan identifikasi  dan  deskripsi  abstraksi  sistem perangkat  lunak  yang  mendasar  dan  hubungan- hubungannya.  Selain  itu,  analisis modeling juga bertujuan  untuk  meningkatkan  pemahaman
terhadap
permasalahan
tanpa
mempertimbangkan  solusi  teknis.  Hasil  akhir dari analisis modeling yaitu diagram model logis dari sistem yang sedang berjalan, diantaranya use case  diagrams , class  diagram ,  dan sequence diagrams .
 Fase desain modeling .
Tujuan  dari fase desain  modeling  yaitu melakukan  perancangan  sistem  berdasarkan analisis yang telah dilakukan sebelumnya. Tahap analisis  dan  desain  mengalami  perulangan hingga  diperoleh  rancangan  sistem  yang  benar- benar memenuhi kebutuhan. Selain itu, fase 3 ini juga  bertujuan  untuk  memberikan  spesifikasi yang  jelas  dan  lengkap  kepada programmer dan teknisi. Hasil akhir dari fase ini yaitu basis data,
antarmuka, dan spesifikasi desain.
 Fase konstruksi.
Tujuan  dari fase konstruksi  adalah  untuk menunjukkan platform , hardware dan software
yang digunakan serta batasan dalam implementasi, serta menguji per Form ansi prototipe  perangkat  lunak  yang  telah  dibangun agar  dapat  diketahui  apakah  prototipe  tersebut telah  sesuai  dengan  spesifikasi  analisis  dan perancangan yang telah diidentifikasi sebelumnya.  Hasil  akhir  dari fase konstruksi adalah platForm , hardware dan software yang digunakan,  serta  daftar  batasan  implementasi, dan rencana pengujian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menjalankan  perangkat  lunak,  maka dapat  mengakses file  executable yang  tersimpan dalam folder  bin >> debug .  Tampilan  yang  pertama kali  muncul  pada  saat  menjalankan  perangkat  lunak dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Fase analisis persyaratan
Fase analisis modeling Fase desain modeling
Fase konstruksi
Gambar 2.  Tampilan Form Main
Menu  yang  terdapat  pada  perangkat  lunak dapat dirincikan sebagai berikut:
1. Menu Master
Gambar 3.  Tampilan Menu Master pada Form
Main
2. Menu Transaksi
Gambar 4. Tampilan Menu Transaksi pada Form
Main
3. Menu Laporan
Gambar 5. Tampilan Menu Laporan pada Form
Main
Tampilan input dari perangkat lunak mencakup:
1. Master Kategori,  yang  berfungsi  sebagai  tempat pengisian,  pengubahan,  dan  penghapusan  data kategori  barang,  seperti  terlihat  pada  gambar  6 berikut.
Gambar 6. Tampilan Form Master Kategori
2. Master Barang,  yang  berfungsi  sebagai  tempat pengisian,  pengubahan,  dan  penghapusan  data barang, seperti terlihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Tampilan Form Master Barang 3. Master Customer , yang berfungsi sebagai tempat pengisian,  pengubahan,  dan  penghapusan  data customer , seperti terlihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Tampilan Form Master Customer
4. Transaksi  Penjualan,  yang  berfungsi  sebagai tempat pengisian, pengubahan, dan penghapusan data  transaksi  penjualan  barang,  seperti  terlihat pada gambar 9 berikut.
Gambar 9. Tampilan Form Transaksi Penjualan
5. Proses  Pengelompokan  Stok,  yang  berfungsi untuk menampilkan hitungan detail dari algoritma  Apriori,  seperti  terlihat  pada  gambar
10 berikut.
Gambar 10. Tampilan Form Proses
Pengelompokan Stok
Contoh output hitungan yang dihasilkan oleh sistem dapat dilihat pada perincian berikut.
Langkah 1: L1 = {large 1-itemset} ------------------------------------------ ---------------- Itemset Support ------------------------------------------ ---------------- BAN_DALAM 67 BAN_LUAR 33 BUSI 100 LAHAR 0 PISTON 0 ------------------------------------------
----------------
Langkah  2:  Mencari  kandidat  itemset  untuk L2 = {BAN_DALAM BUSI, BAN_LUAR BUSI}
Langkah  3:  Hitung  support  dari  setiap kandidat itemset ------------------------------------------ ---------------- Itemset Support ------------------------------------------ ---------------- BAN_DALAM BUSI 67 BAN_LUAR BUSI 33 ------------------------------------------ ----------------
Langkah 4: L2 {large 2-itemset} ------------------------------------------ ---------------- Itemset Support ------------------------------------------ ---------------- BAN_DALAM BUSI 67 ------------------------------------------ ---------------- Langkah 5: Aturan Asosiasi (Hitung Confidence) Minimum Confidence = 50 %, aturan asosiasi yang mungkin terbentuk :
Confidence(BAN_DALAM -> BUSI) = Support(BAN_DALAM -> BUSI) / Support(BAN_DALAM) Confidence(BAN_DALAM -> BUSI) = 67 / 67 Confidence(BAN_DALAM -> BUSI) = 100 Confidence(BUSI -> BAN_DALAM) = Support(BUSI -> BAN_DALAM) / Support(BUSI)
Confidence(BUSI -> BAN_DALAM) = 67 / 100 Confidence(BUSI -> BAN_DALAM) = 67
Aturan yang memenuhi minimum confidence : BAN_DALAM -> BUSI (67 %, 100 %) BUSI -> BAN_DALAM (67 %, 67 %) Knowledge: 67  %  transaksi  yang  ada,  item  BAN_DALAM dan BUSI dibeli secara bersamaan.
Dari  semua  transaksi  yang  membeli  item BAN_DALAM, 100 % juga membeli item BUSI 67  %  transaksi  yang  ada,  item  BUSI  dan BAN_DALAM dibeli secara bersamaan.
Dari  semua  transaksi  yang  membeli  item BUSI, 67 % juga membeli item BAN_DALAM

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  latar  belakang  peneltian  ini  membahas tentang  bagaimana  pengelompokkan  data  penjualan sepeda motor yamaha beserta sparepart -nya. Metode market  basket  analysis menggunakan  data  penjualan
untuk  melakukan  prediksi  pola  pembelian customer , dimana  hasil  prediksi  dapat  digunakan  untuk melakukan  pengelompokkan stock .  Sistem  dapat menyediakan  informasi  ( knowledge )  yang  diperoleh dari transaksi penjualan barang pada periode tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Darmawan,  A.,2012.  Pembuatan  Aplikasi  Data Mining  untuk  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-
Nearest  Neighborhood.  Fakultas  Teknik  dan Ilmu Komputer, Universitas KomputerIndonesia.
[2] Erwin.  2009.  Analisis  Market  Basket  dengan Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth.Jurnal Generik Vol.4 No2, Juli 2009.
[3] Gunadi,  G.,&  Sensuse,  D.I.  2012.  Penerapan metode  data  mining  market  basket  Analysis terhadap  data  penjualan  produk  buku  Dengan menggunakan  algoritma  apriori  dan  Frequent patterngrowth  (fp-growth)  :  Studi  kasus percetakan  pt.  Gramedia.Jurnal  Telematika M.KomVol.4 No.1, Maret 2012
[4] Han,  J.,&  Kamber,  M.  2006.  Data  Mining: Concept  and  Techniques.Morgan  Kaufman: San  Fransisco[5]Hermawati,  F.  A.,2013.  Data Mining.Yogyakarta: Andi
[6] Huda,  N.M.,2010.  Aplikasi  Data  Mining  Untuk Menampilkan  In Form asi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa].  Fakultas  Mipa,  Universitas Diponegoro.
[7] Liao,Shu-Hsi.,  Chu  Hui-Pei  dan  Hsia,  Pei-Yuan. 2012. Data mining techniques and applications –A  decade  review  from  2000  to  2011.
Department of Management Sciences, Tamkang University.
[8] Pramudiono,  I.,(2007).  Pengantar  Data  Mining: Menambang  Permata  Pengetahuan  di  Gunung Data.  Diakses  tanggal  26April  2014,  dari http://www.ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2006/08/iko-datamining.
[9] Ruldeviyani, Y dan Fahrian,M. 2008. Implementasi Algoritma-Algoritma Association  Rules  Sebagai  Bagian  dari PengembanganData Mining Algorithms Collection.  Konferensi  Nassional  Sistem In Form atika. Bali.
[10]Wikibooks.  2013.  Data  Mining  Algorithms  In R/Frequent  Pattern  Mining/The  FP-Growth Algorithm, (http://en.wikibooks.org/wiki/, diakses 21 November 2013)