## P ENCARIAN P OLA T RANSAKSI F O H ILON T ANGERANG M ENGGUNAKAN M ETODE A SOSIASI F P -G ROWTH
Hafizhannia Rahma Hardya 1 , Arief Jananto 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 hafizhannia0715@gmail.com, 2 ajananto09@edu.unisbank.ac.id

## A BSTRAK
FO Hilon adalah menjual barang berupa furniture rumah dengan bahan baku berpacu pada darcon, akan lebih baik bila dilakukan analisis pada toko tersebut. Penelitian ini dilakukan karena adanya data transaksi penjualan yang terus menumpuk untuk setiap tahunnya. Sehingga perlu  untuk  dilakukannya  analisis  pada  data  tersebut  agar  tidak  disimpan  secara  percuma. Untuk  melihat  pengaruh  data  tersebut  maka  perlu  dilakukan  teknik  data  mining  yang  mana menggunakan metode asosiasi dengan algoritma yang dipakai yaitu FP-Growth dari situ akan terbentuk sebuah pola transaksi konsumen.
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  terdapat  2  percobaan  yaitu  perhitungan  manual dengan  sample  data  100  transaksi  menggunakan  dua  parameter  nilai  minsup=0,04  dan minimum confidence 0,2 menghasilnya 8 rules pola asosiasi yang memenuhi syarat. Uji coba yang  kedua  yaitu  dengan  menggunakan  RStudio  terdapat  1.804  transaksi  dengan  parameter nilai minsup=0,01 dan minimum confidence 0,2  dengan consequent frequent item DP 45X65 menghasilkan 14 rules.
Kata Kunci : Data Mining Asosiasi, Algoritma FP-Growth, Pola Transaksi

## 1. P ENDAHULUAN
Setiap organisasi  atau perusahaan besar pada saat ini perlu memikirkan strategi bisnis yang tepat apalagi dengan ketatnya persaingan dalam dunia bisnis. Untuk memikirkan lagkah kedepan dalam mengolah data yang tersimpan dari pada tidak terpakai lagi tanpa tau hasilnya. Dalam  hal  ini  salah  satunya  perusahaan  milik  Hilon  dengan  data  penjualan  (FO)  Hilon Tangerang yang mengeluarkan data penjualan harian dalam jumlah besar .
Factory Outlet (FO)  Hilon  adalah tempat  menjual  barang pabrik baik  yang reject  atau sisa produk, salah satunya yang akan dianalisis data penjualan barang berupa finishing interior semacam bantal, selimut dan perlengkapan tidur lainnya. Dalam melakukan analisis data yang besar  untuk  menggali  informasi  penting  perlu  dilakukannya  sebuah  cara  yaitu  data  mining. Dengan  adanya  ratusan  atau  ribuan  field  dari  serbuah  relasional  database  yang  besar  dapat menemukan  hubungan antar item dan transaksi barang dapat dianalisis dan diteliti lebih lanjut.
Penggunakan metode asosiasi ini diharapkan dapat membantu untuk pemilik mengeahui pola transaksi konsumen, sehingga lebih efektif dalam pimpinan membuat keputusan pada PT Hilon Indonesia. Pada penelitian ini juga akan digunakan untuk algoritma FP-Growth sebagai proses utama dari market basket analysis yang artinya analisis terhadap kebiasaan konsumen saat berbelanja.

## 2. T INJAUAN P USTAKA
Menjelaskan uraian tentang informasi hasil penelitian sebelumnya dan menghubungkan dengan  masalah  penelitian  yang  sedang  diteliti.  Dari  berbagai  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  yang  pertama  penelitian  dilakukan  oleh  Erwin  (2009)  yang  berjudul  “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth” mahasiswa program studi teknik informatika  Universitas  Sriwijaya.  Penelitian  ini  dilakukan  karena  stok  barang  merupakan permasalahan operasional yang sering dihadapi oleh swalayan jika stok terlalu sedikit maka
akan mengakibatkan konsumen kecewa. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah algoritma Apriori membutuhkan waktu komputansi yang lama untuk mendapatkan requent itemsets.
Penelitian yang kedua dilakukan oleh Ali Ikhwan, Dicky Nofriansyah, Sriani (2015) yang berjudul  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Untuk  Mendukung  Strategi  Promosi  Pendidikan (Studi Kasus Kampus STIMIK Triguna Dharma)” mahasiswa magister ilmu komunikasi dan program studi sistem informasi dari Universitas Putra Indonesia Padang dan STIMIK Triguna Dharma  Medan.  Penelitian  ini  dilakukan  karena  para  pengelola  kampus  ingin  mendapatkan promosi yang lebih baik sehingga menemukan strategi promosi yang tepat akan mengurangi biaya promosi dan mencapai sasaran yang tepat pada STIMIK Truguna Dharma. Hasil yang didapat  dari  penelitian  adalah  didapat  Asal  sekolah  SMA  Swasta,  Alamat  Medan  dan  Asal jurusan IPS maka dia memilih progdi Sistem Informasi dengan tingkat kepercayaan 100% dan didukung 6% dari data keseluruhan. Sehingga dari hasil rule tersebut yang akan dijadikan target dalam mempromosikan pendidikan.

## 3. M ETODE P ENELITIAN

## 3.1. Fase Pemahaman Bisnis (Business Understanding Phase)
FO  (Factory  Outlet)  Hilon  Tangerang  merupakan  toko  yang  menjual  berbagai  macam furniture rumah tangga mulai dari tempat tidur, bantal, boneka dengan bahan dakron. FO Hilon mencari pola transaksi barang yang terjual untuk memperoleh kombinasi barang apa saja yang paling banyak terjadi sehingga hasil paket diskon akan dipertimbangkan dalam membuat keputusan FO Hilon Tangerang.
3.2. Fase Pemahaman Data (Data Understanding) Data transaksi penjualan FO Hilon periode Januari – Aprill 2020 dalam bentuk excel.
Tabel 1. Contoh Data Transaksi Penjualan Barang Jumlah record 4.055 dengan 1.804 transaksi.
3.3. Fase Persiapan Data (Data Preparation Phase)
Pada tahap ini dilakukan persiapan data dengan tahap mulai dari pembersihan sampai data siap diminingkan.
a. Pembersihan Data
Menghapus  atau  menghilangkan  record  data  yang  tidak  lengkap  untuk  menghindari tidak keterkaitan antara record lainnya.
b. Pemilihan Variable
Data asli yang terdiri 9 field dipilih menjadi 2 field saja yaitu Nomor Invoice dan Nama Barang agar dapat digunakan ke proses selanjutnya.
c. Transformasi Data
Terdapat  365  item  barang,  kemuadian  nama  barang  ditransformasikan  agar  lebih memudahkan ke proses selanjutnya.
No. Invoice Kategori Kode Barang Nama Barang Tgl Invoice Qty Harga Satuan Total Harga HI-2001010001/INV1 PILLOW / BOLSTER 701291501 DREAM PILLOW 45 X 65 1-Jan-20 2 25,000 50,000.00 Rp HI-2001010002/INV1 FOAM 8,997,022,870,242 GRIPRITE CHUONG 1-Jan-20 1 22,000 22,000.00 Rp HI-2001010002/INV1 CONSIGMENT MATTRESS 817176901 FOLDING MATTRESS 65X180X8 1-Jan-20 1 306,250 306,250.00 Rp HI-2001010003/INV1 PILLOW / BOLSTER 701198501 CHOIS PILLOW FIRM 51 X 76 X 2.05 1-Jan-20 1 275,000 275,000.00 Rp HI-2001010003/INV1 PILLOW / BOLSTER 701291501 DREAM PILLOW 45 X 65 1-Jan-20 1 25,000 25,000.00 Rp HI-2001010003/INV1 BED SHEET 710209601 SPREY SET PILLOW PEOPLE 180 X 200 1-Jan-20 1 190,666 190,666.00 Rp HI-2001010003/INV1 PROTECTOR 715106501 BOLSTER PROTECTOR DREAM HOUSE 1-Jan-20 1 46,666 46,666.00 Rp HI-2001010003/INV1 TOWEL 823284901 TERRY PALMER ETERNAL 70 X 140 1-Jan-20 1 133,333 133,333.00 Rp HI-2001010003/INV1 MINUMAN 827262201 TEH BOTOL KOTAK 330 ML 1-Jan-20 1 4,000 4,000.00 Rp

## Tabel 1. Transformasi Nama Barang

## 3.4. Fase Pemodelan (Modelling Phase)
Pada  fase  pemodelan,  dapat  dilihat  bahwa  analisis  ini  mengenai  data  mining  dilakukan menggunakan metode asosiasi dengan tujuan mencari association rules. Assosiation rules adalah teknik untuk mencari keterkaitan antar item dalam suatu dataset (Han dan Kamber 2012).
3.5. Fase Evaluasi (Evaluation Phase)
Pada  tahap  evaluasi  rule  yang  dihasilkan  dengan  terbentuknya  algoritma  selanjutnya dilakukan pengambilan kesimpulan dari hasil analisis tersebut yang mana nantinya akan dipergunakan pengmbilan keputusan pada pimpinan perusahaan.
3.6. Fase Penyebaran (Deployment Phase)
Tahap yang terakhir, hasil penelitian akan dipresentasikan dalam bentuk laporan yang akan diberikan  kepada  FO  (Factory  Outlet)  Hilon  yang  nantinya  dapat  membantu  pihak perusahaan mendapatkan paket diskon.
4. H ASIL D AN P EMBAHASAN 4.1. Perhitungan Manual
a. Menghitung Support Pada Item Barang.
Data sample transaksi  dijumlahkan frekuensi  item  set  yang sering muncul  dibagi dengan jumlah  transaksi  akan  menghasilkan  support  count  seperti  tabel  3.  Menghitung  Support Item.
Tabel 3. Menghitung Support Item
b. Urutkan Berdasarkan Nilai Priority
Urutkan item barang dari priority terkecil ke terbesar sampai ke transaksi 100, no transaksi yang item barangnya tidak masuk ke dalam minimum support dihilangkan.
Nama Barang NAMA BARANG NAMA BARANG2 DREAM PILLOW 45 X 65 DP 45X65 DREAM PILLOW 45 X 65 GRIPRITE CHUONG REMOVE DUPLICATES LB 23X85 LULLABY BOLSTER 23X85 FOLDING MATTRESS 65X180X8 CLPP 45X100 COVER LONG PILLOW PRINT45X100 CHOIS PILLOW FIRM 51 X 76 X 2.05 LP 50X70 LULLABY PILLOW 50X70 DREAM PILLOW 45 X 65 S-TEE 350ML S-TEE 350ML SPREY SET PILLOW PEOPLE 180 X 200 ILPM 50X INSERT LONG PILLOW MICROTEX 50 X BOLSTER PROTECTOR DREAM HOUSE MWP 90X200 MATTRESS WITH PILLOW 90X200 TERRY PALMER ETERNAL 70 X 140 TQP 140X200 TIKAR QUILTING PRINT 140 X 200 TEH BOTOL KOTAK 330 ML CLPL(BABY) COVER LONG PILLOW LULLABY ( BABY ) S-TEE 350 ML PSGT 50X70 PILLOW SUPREME GOLD 51 X 76 COVER PILLOW VOLANT 51 X 76 SSPP 180X200 SPREY SET PILLOW PEOPLE 180 X 200 SPECIAL PRICE RP. 59.000 BGP 50X70 BIO GOLD PILLOW 50 X 70 S-TEE 350 ML FMC 120X FOLDING MATTRESS CHARACTER 120 X INSERT + COVER CUSHION QUILTED 30 X TBK 330ML TEH BOTOL KOTAK 330 ML COVER LONG PILLOW LULLABY ( BABY ) BGB 23X85 BIO GOLD BOLSTER 23 X 85 DREAM PILLOW 45 X 65 CHK 150X210 COMFORTER HELLO KITTY 150 X 210 PP LONG PILLOW PRINT 45 X 95 ILP(BABY)30*60 INSERT LONG PILLOW ( BABY ) 30*60 MATTRESS WITH PILLOW 90X200 KKJ KERTAS KADO JUMBO
MATTRESS TANDEM JQ 160 X 200 PP LPP 45X95 PP LONG PILLOW PRINT 45 X 95 NAMA BARANG JUMLAH SUPPORT PRIORITY DP 45X65
21 0.21 1 LB 23X85 11 0.11 2 CLPP 45X100 10 0.10 3 LP 50X70 9 0.09 4 S-TEE 350ML 9 0.09 5 ILPM 50X 8 0.08 6 MWP 90X200 8 0.08 7 TQP 140X200 7 0.07 8 CLPL(BABY) 6 0.06 9 PSGT 50X70 6 0.06 10 SSPP 180X200 6 0.06 11 BGP 50X70 5 0.05 12 FMC 120X 5
0.05 13 TBK 330ML 5 0.05
14 BGB 23X85 4 0.04 15 CHK 150X210 4 0.04
16 ILP(BABY)30*60 4 0.04
17 KKJ 4 0.04
18 PP LPP 45X95 4 0.04
19

## Tabel 4. Beri Nilai Priority
c. FP-Tree
Selanjutya  pembentukan  FP-Tree  dengan  melihat  table  yang  telah  diurutkan  berdasarkan priority seperti pada table 4.2.
Gambaran pembentukan FP-Tree pada no invoice 1 pada gambar 1 dengan transaksi yang hanya berisi 1 item yaitu DP 45x65
Gambar 1. No Transaksi 1
Gambar 2 pada no transaksi 3 terdapat 4 item yang terjual yaitu DP 45X65, S-TEE 350ML, SSPP 180X200, TBK 330ML
Gambar 2. No Transaksi 3
Gambar 3 pada no transaksi 5 terdapat 1 item yang terjual yaitu S-TEE 350ML.
NO. TRANSAKSI ITEM 1
DP 45X65 3
DP 45X65, S-TEE350ML, SSPP 180X200, TBK 330ML
5 S-TEE 350ML 6 CLPL(BB)
7
DP 45X65, PP LPP 45X95 8 CLPP 45X100, S-TEE 350ML, MWP 90X200, CLPL (BB) 9 DP 45X65, CLPP 45X100, MWP 90X200, TBK 330ML, KKJ, PP LPP 45X65 10 TBK 330ML 12 DP 45X65
13
MWP 90X200, PSGT 50X70, ILP (BB)30*60
14
CLPL(BB, ILP (BB)30*60
15 LP 50X70 17 KKJ 20 FMC 120X

## Kemudian dilanjutkan sampai no transaksi 100 berikut gambar FP-Tree
Gambar 4. No Transaksi 100

## d. Conditional Pattern Base
Pada tahap conditional pattern base ini mengambil sample 100 transaksi dari FP-tree yang sudah dibuat, dengan urutan pertama dimulai support count yang paling kecil yaitu PP LPP 45X95 kemudian di ambil lintasan tree.
Tabel 5. Conditional Pattern Base
e. Conditional FP-Tree
Pada tahap ini mengambil Conditional FP-Tree yang memenuhi syarat minimum support 0,02 pada Pattern Base.
Tabel 6. Conditional FP-Tree Item Conditional FP-Tree
PPLP 45X95
KKJ ILP(BB) CHK 150X210 BGB 23X85 TBK 330ML FMC 120X BGP 50X70
SSPP 180X200
PSGT 50X70 CLPL(BB) TQP 140X200 < DP 45X65:4 > MWP 90X200 < CLPP 45X100:4 > ILPM 50X < CLPP 45X100:4 > S-TEE 350ML
LP 50X70
< LB 23X85:4 >
CLPP 45X100
LB 23X85

## f. Frequent Pattern Generate
Setelah menyelesaikan tahap Conditional FP-Tree  selanjutnya membuat  Frequent  Pattern dimana menentukan kombinasi antar item yang sudah dibuat sebelumnya dengan syarat min sup 0,2.
Tabel 7. Frequent Pattern Generate
g. Hasil Assosiation Rules
Mencari kombinasi antar item yang masuk pada minimum confidence 0,2. Pada perhitungan manual algoritma FP-Growth terdapat 8 rules yang memenuhi syarat support 0,04 dan nilai confidence 0,2.
Confidence = (DP 45X65 | TQP 140X200) = ∑4 ∑7 = 0,57
Confidence = (CLPP 45X100 | MWP 90X200) = ∑4 ∑8 = 0,5
Confidence = (CLPP 45X100 | ILPM 50X) = ∑4 ∑8 = 0,5
Confidence = (LB 23X85 | LP 50X70) = ∑4 ∑9 = 0,44
Confidence = (DP 45X65 ^ TQP 140X200) = ∑4 ∑7 = 0,57
Confidence = (CLPP 45X100 ^ MWP 90X200) = ∑4 ∑8 = 0,5
Confidence = (CLPP 45X100 ^ ILPM 50X) = ∑4 ∑8 = 0,5
Confidence = (LB 23X85 ^ LP 50X70) = ∑4 ∑9 = 0,44
4.2. Implementasi Algoritma FP-Growth Menggunakan RStudio a. Import Dataset Pada RStudio
Karena menggunakan RStudio browser maka langkah awal untuk import data, pada jendela file > upload > browse > ok. Maka data akan tersimpan didalam files RStudio bowser. Lalu import dengan menu file > import dataset > from excel. Setelah berhasil diimport maka akan muncul seperti gambar
Gambar 5. Hasil Import datacom1.xlsx
ITEM FREQUENT PATTERN GENERATE PPLP 45X95 KKJ ILP(BB)30*60 CHK 150X210 BGB 23X85 TBK 330ML FMC 120X BGP 50X70 SSPP 180X200 PSGT 50X70
CLPL(BB) TQP 140X200 {DP 45X65, TQP 140X200: 4} MWP 90X200 {CLPP 45X100,MWP 90X100: 4} ILPM 50X {CLPP 45X100, ILPM 50X: 4} S-TEE 350ML LP 50X70 {LB 23X85, LP 50X70: 4} CLPP 45X100 LB 23X85

## b. Ubah Tipe Data
Proses selanjutnya dengan merubah data mentah menjadi data transaksi agar dapat diolah pada proses selanjutnya. data_train <- sapply(datacom1,as.factor) data_train <- data.frame(data_train, check.names=FALSE) datatrans <- as(data_train,"transactions") inspect(datatrans)
Bila program sudah diinspect muncul seperti gambar 4.42.
Gambar 4.6 Hasil Data Transaksional dari datatrans
c. Proses Pengujian FP-Growth
Dari  sini  peneliti  akan  menguji  beberapa  percobaan  pada  proses  pengujian  FP-Growth dengan frequent peneliti mengambil item DP 45X65 dan nilai minimum support berbeda untuk memiliki hasil yang maksimal.
Maka source code yang digunakan adalah : rules  =  rCBA::fpgrowth(datatrans,  support=0.04,  confidence=0.2,  maxLength=2, consequent="Frequent", parallel=FALSE) Source code untuk menghasilkan rules : inspect(sort(rules,by="support"))
Gambar 4. 7 Hasil Proses Pengujian Nilai Minimum Support=0,04
Gambar 4.7 dengan nilai support=0,04 tidak memiliki rules. Maka hasil ini dinyatakan tidak memenuhi syarat.
Gambar 4.8 dengan nilai support=0,03 menghasilkan 1 rules dengan waktu 0,02 s. Rules telah diurutkan dengan nilai support tertinggi, sehingga aturan asosiasinya adalah sebagai berikut :
a) Jika membeli LUCKY PILLOW 40X60, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65
Gambar 4. 9 Hasil Proses Pengujian Nilai Minimum Support=0,02
Gambar 4.9 dengan nilai support=0,02 menghasilkan 4 rules dengan waktu 0,02 s. Rules telah diurutkan dengan nilai support tertinggi, sehingga aturan asosiasinya adalah sebagai berikut :
a) Jika membeli LUCKY PILLOW 40X60, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65.
b) Jika  membeli  LULLABY  BOLSTER  23X85,  maka  akan  membeli  DREAM PILLOW45X65.
c) Jika  membeli  BIO  GOLD  PILLOW50X70,  maka  akan  membeli  DREAM PILLOW45X65.
d) Jika membeli DREAM PILLOW45X65, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65
Gambar  4.10  dengan  nilai  support=0,01  dan  confidence  0,2  dengan  Frequent  DP  45X65 menghasilkan  13  rules  dengan  waktu  0,02  s  telah  diurutkan  dengan  support  tertinggi. Sehingga aturan asosiasinya adalah sebagai berikut :
a) Jika membeli LUCKY PILLOW 40X60, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65.
b) Jika  membeli  LULLABY  BOLSTER  23X85,  maka  akan  membeli  DREAM PILLOW45X65.
c) Jika  Membeli  BIO  GOLD  PILLOW50X70,  maka  akan  membeli  DREAM PILLOW45X65.
d) Jika membeli DREAM PILLOW45X65, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65 lagi.
e) Jika  membeli  PILLOW  SLEEPEDIA  GREEN  TEA50X70,  maka  akan  membeli DREAM PILLOW45X65.
f) Jika  membeli  BIO  GOLD  BOLSTER23X85,  maka  akan  membeli  DREAM PILLOW45X65.
g) Jika membel COVER LONG PILLOW PRINT45X100, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65.
h) Jika  membeli  ALAS  SETRIKA  NON  Q/T55X100,  maka  akan  membeli  DREAM PILLOW45X65.
i) Jika membeli INSERT LONG PILLOW MICROTEX50X, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65.
j) Jika membeli INSERT LONG PILLOW (BABY)30*60, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65.
k) Jika membeli KAPAS H-500 1000 GR, maka akan membeli DREAM PILLOW45X65.
l) Jika  membeli  BOLSTER  SLEEPEDIA  GREEN  TEA23X85,  maka  akan  membeli DREAM PILLOW45X65.
m) Jika  membeli  COVER  LONG  PILLOW  LULLABY(BABY),  maka  akan  membeli DREAM PILLOW45X65.

## d. Plot Diagram Hasil Pengujian
Untuk  menampilkan  hasil  plot  diagram  algoritma  FP-Growth  maka  menggunakan  souce code :
plot(rules, method="graph")
Gambar 4.10 Hasil Proses Pengujian Nilai Minimum Support=0,01
Output dari source code diatas seperti pada gambar 4.11
Gambar 4. 11 Plot Diagram Minsup 0,01
Pada plot diagram diatas dapat dilihat bahwa item DP 45X65 berada di tengah sebagai frequent kemudian lingkaran besar visualisasi dari item DP 45X65 yang juga berapa di dekat frequent karena memiliki nilai support paling tinggi.
Kemudian  bulatan-bulatan  kecil  di  sekeliling  adalah  item  yang  memenuhi  minimum support 0,01 dan panah tersebut mengarah pada frequent yaitu DP 45X65.Salah satu contohnya yaitu  bulatan  kecil  dengan  item  LP  40X60  panahnya  mengarah  ke  DP  45X65  berarti  JIKA MEMBELI LUCKY PILLOW 40X60, MAKA AKAN MEMBELI DREAM PILLOW45X65.

## 5. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian kali ini penerapan data mining asosiasi dengan algoritma FP-Growth untuk  menentukan  pola  transaksi  dapat  ditarik  kesimpulan,  Pada  perhitugan  manual  sample 100 data transaksi peneliti mendapatkan nilai minimum support 0,04 dan nilai confidence 0,2 telah  menghasilkan  kombinasi  antar  item,  terdapat  8  rules  yang  memenuhi  syarat.  Untuk implementasi keseluruhan data transaksi algoritma FP-Growth pada program RStudio peneliti mendapatkan nilai minimum support 0,01 dan frequent=DP 45X65 telah menghasilkan 13 rules dengan  waktu  0,02s.  Dengan  melakukan  beberapa  percobaan  diatas  yang  dihasilkan diantaranya  item  dengan  penjualan  tertinggi  tersebut  dapat  menghasilkan  sebuah  kombinasi antar item  yang dibeli  oleh konsumen untuk  mendukung strategi promosi Hilon  Tangerang. Sehingga dapat membantu perusahaan agar lebih efisien membuat keputusan.

## 6. S ARAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  hanya  menggunakan  satu  algoritma  sehingga  belum  ada perbandingan dengan algoritma lainnya. Untuk menentukan strategi promosi yang lebih baik lagi maka dapat menggabungkan beberapa algoritma didalamnya. Pada penelitian selanjutnya dapat  ngenalisa  menggunakan  software  data  mining  selain  RStudio  contohnya  seperti rapidminer,  weka  dan  sebagainya.  Dari  data  transaksi  yang  dianalisa  mungkin  dapat menganalisa dengan jangka waktu yang lebih panjang agar lebih maksimal hasilnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Erwin. (2009, Juli). Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth. Jurnal Generic, Vol. 4 No.2 , 26-30.
[2] Fitriyani.  (n.d.).  Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Menggunakan  Association  Rule Pada Market Basket Analysis.
[3] Ikhwan, A., Nofriansyah, D., & Sriani. (n.d.). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth  untuk  Mendukung  Strategi  Promosi  Pendidikan  (Studi  Kasus  Kampus STIMIK Triguna Dharma). 211-226.
[4] Khusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data  Mining. (T.  A.  Prabawati,  Ed.) Yogyakarta.
[5] Mahmudah,  R.  R.,  &  Aribowo,  E.  (2014,  Oktober).  Penggunaan  Algoritma  Fp-Growth Untuk Menemukan Aturan Asosiasi Pada Data Tarnsaksi Penjualan Obat Di Apotek (Studi Kasus : Apotek Uad). Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol. 2 No. 3 , 130-139.
[6] Maulidiya,  H.,  &  Jananto,  A.  (2020).  Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan  Fp-Growth Untuk Rekomendasi Paket Sembako (Studi Kasus : Koperasi Kopkartex Kaliwungu).
[7] Utama, M. R., Umar, R., & Yudhana, A. (2020, Januari). Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk  Penentuan  Pola  Pembelian  Transaksi  Penjualan  Pada  Toko  Kgs  Rizky  Motor. Jurnal DINAMIK, Volume 25, No.1 , 20-28.