## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA PENJUALAN SEMBAKO
Yanuar Syach Putra, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon Sistem Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Majasem, Cirebon, Indonesia 19Yanuar33@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi informasi dan perkembangan bisnis ritel telah menghasilkan data transaksi dalam jumlah  besar  yang  jika  dianalisis  dengan  benar  dapat  memberikan  wawasan  berharga  bagi  toko  untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Perlu diketahui pula, bahwa toko ini belum memiliki acuan ataupun pedoman khusus dalam meningkatkan omzet toko dan penyetokan barang melalui strategi  bisnis  yang  diterapkannya,  dengan  kata  lain  perusahaan  ini  masih  mengandalkan  perkiraan  saja.  Oleh sebab itu, penelitian ini dibuat dengan tujuan agar perusahaan toko sembako AA dapat mengetahui tren penjualan. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  data transaksi  penjualan  menggunakan  Algoritma FP-Growth , menggunakan Tools RapidMiner Versi 10.3 . Algoritma FP-Growth adalah teknik pencarian tautan yang kuat dalam penambangan data, yang mampu mengidentifikasikan pola pembelian yang berarti dalam data transaksional.  Oleh  karena  itu,  Algoritma FP-Growth sangat  dibutuhkan  untuk  menentukan  persediaan  barang berdasarkan  banyaknya  pembelian oleh pelanggan.  Hasil  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  menggunakan minimum Frequency =  100  dan  minimum Confidence =  60%  mendapatkan  6  aturan  asosiasi,  dan  1  Asosiasi terbaik yaitu jika membeli Daging, Migor maka akan membeli juga Tepung. Oleh karena itu, hasil dari penelitian ini  dapat  mengoptimalkan  operasionalnya,  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan  meningkatkan  keuntungan perusahaan secara keseluruhan melalui analisis data transaksi penjualan menggunakan algorima FP-Growth .
Kata kunci : Penjualan, Data Mining, Transaksi, Frequent itemset, Association Rules,FP-Growth.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah memberikan  dampak  yang  signifikan  terhadap berbagai  aspek  kehidupan  khususnya  dalam  dunia bisnis [1]. Salah satu contohnya adalah ritel, di mana toko  menghadapi  tantangan  yang  signifikan  dalam mengelola  data  transaksi  penjualan  [2].  Semakin banyak aktivitas yang dilakukan maka semakin banyak pula  data  transaksional  yang  dihasilkan.  Saat  ini industri  perdagangan  terus  berkembang  dan  jumlah data perdagangan terus meningkat [3]. Dalam keadaan seperti itu, perusahaan dapat menggunakan data yang dihasilkan  oleh  sistem  informasi  untuk  mendukung keputusan  bisnis  [3].  Proses  data  mining  merupakan suatu  proses  yang  menggunakan  teknik  dan  metode untuk  mengolah  data  dalam  jumlah  besar  dan menggunakan  algoritma  untuk  mencari  pola  atau informasi  yang  menarik  dalam  data  yang  dipilih  [4]. Saat  membangun  bisnis  Anda,  Toko  Sembako  AA menyediakan  bahan  pokok  sembako,  bahan  kue,  dan lainnya.  Data  ini  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip perusahaan,  tetapi  juga  dapat  digunakan  dan  diolah menjadi  informasi  yang  membantu  meningkatkan penjualan dan promosi produk [2].
Masalah  pada  penelitian  ini  timbul  karena kebutuhan  untuk  menentukan  nilai Frequency , Confidence ,  dan  hasil  pola  Asosiasi  dalam  data penjualan  Toko  Sembako  AA  guna  meningkatkan pemahaman  terhadap  pola  pembelian  pelanggan  dan mendukung  pengambilan  keputusan  strategis  dalam
manajemen  toko.  Penelitian  ini  penting  untuk meningkatkan efisiensi operasional toko, meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan keuntungan perusahaan secara keseluruhan.
Penggunaan algoritma FP-Growth sudah digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  untuk melakukan penerapan data mining untuk analisis pola pembelian  konsumen  menggunakan  algoritma FP- Growth pada  data  transaksi  penjualan  di  Toko Sembako  AA  yang  diteliti  oleh  [5].  Hasil  dari penelitian oleh [6] dari jurnal yang berjudul “Analisa Metode Association  Rule Menggunakan  Algoritma FP-Growth  Terhadap  Data  Penjualan  (Studi  Kasus Toko Berkah)” dapat disimpulkan bahwa data mining dapat dilakukan pada data penjualan untuk menemukan  pola  dari  kumpulan  item  biasa  dan digunakan sebagai informasi penting untuk mendapatkan keputusan mengenai strategi pemasaran dan  inventaris  barang-barang.  Algoritma FP-Growth memiliki  kemudahan  yang  sangat  efisien  dalam menentukan  pola  dari  barang-barang  yang  terjual. Menurut  [7] FP-Growth merupakan  algoritma alternatif yang digunakan untuk menentukan kumpulan data yang paling sering muncul dalam suatu kumpulan data.
Algoritma FP-Growth dibandingkan  dengan algoritma lain pada metode asosiasi seperti algoritma apriori mempunyai waktu kerja yang lebih cepat dalam mencari frequent item set dan dapat menghasilkan rule yang baik.
Tujuan  penelitian  penerapan  algoritma  FP Growth pada data penjualan toko Sembako AA yaitu mempelajari  pola  pembelian  dan  aturan  hubungan produk  yang  dibeli  oleh  setiap  pelanggan,  serta mengembangkan produk untuk meningkatkan penjualan toko.
FP-Growth merupakan salah satu algoritma dari data mining Asosiasi. Algoritma FP-Growth digunakan  untuk  menemukan  himpunan  data  yang sering  muncul  (frequent  itemset)  dari  kumpulan  data [8].  Algoritma  ini  dipilih  karena  pada  penelitian sebelumnya  membandingkan  antara  Apriori  dan FP- Growth untuk  menganalisa  informasi  yang  mirip diperlukan dalam menciptakan pola oleh FP- Growth lebih cepat [9] Selain itu, tingkat akurasi algoritma FP- Growth juga  lebih  besar  dibandingkan  apriori  [10]. Parameter  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu berdasarkan Frequency perbedan  parameter Support dan Frequency adalah Support = (jumlah kemunculan suatu  itemset)  /  (ukuran  ContohSet)  sedangkan Frequency = jumlah kemunculan suatu itemset [11]. Hasil penelitian  ini diharapkan dapat  membantu pemilik  toko  lebih  memahami  perilaku  pembelian pelanggan.  Maknanya  mencakup  kemampuan  untuk mengoptimalkan strategi penjualan dan meningkatkan efektivitas promosi produk. Selain itu, hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi penting dalam bidang analisis  data  penjualan  dan  memberikan  dasar  untuk penelitian lebih lanjut di bidang ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
FP-growth adalah  teknik  data  mining  yang dipakai  untuk  menemukan  pola  item  yang  sering terjadi  dalam  set  data  transaksi.  Tujuannya  sama dengan  association  rule  mining,  yaitu  mencari keterkaitan antara item yang terdapat dalam transaksi. Namun, FP-growth memiliki  kecepatan  yang  lebih cepat dan membutuhkan sedikit memori dibandingkan dengan algoritma lain seperti Apriori . Oleh karena itu, FP-growth sering  digunakan  dalam  aplikasi  data mining yang memiliki dataset transaksi yang besar dan kompleks. FP-Growth ialah algoritma pengembangan dari Apriori yang  dapat  secara  efisien  menentukan frequent itemset dalam sebuah kumpulan data dengan hanya sedikit mengakses database aslinya.
Gambar  1  adalah  langkah-langkah  yang  dapat dilakukan  untuk  menerapkan  proses  data  mining menggunakan algoritma FP-Growth : Dalam Flowchart tersebut proses algoritma FP- Growth dilakukan perhitungan  frekuensi kemunculan dan  nilai  support  dari  setiap  item  dalam  dataset. Kemudian,  menetapkan  nilai Frequency minimum yang  akan  digunakan.  Item  yang  memiliki  nilai Frequency kurang  dari  nilai  minimum  tidak  akan muncul,  sedangkan  item  yang  memenuhi  nilai minimum akan digunakan.
Setelah  peneliti  melakukan  terhadap  penelitian, ada  beberapa  yang  memilih  keterkaitan  dengan penelitian yang peneliti lakukan.
Gambar 1 Flowchart FP-Growth
Penelitian  Pertama  yang  berhasil  peneliti temukan  adalah  penelitian  [12]  yang  berjudul “Analisis datta PMB di STITEK Bontang dengan FP- Growth Untuk mendukung Strategi Promosi di  Masa Pandemi”.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  menggunakan teknik  data  mining  untuk  mengelompokkan  data mahasiswa  baru  dan  mengidentifikasi  strategi periklanan  yang  tepat  untuk  mengurangi  biaya  dan tujuan periklanan yang ingin dicapai.
Penelitian Kedua yang berhasil peneliti temukan adalah  penelitian  [13]  yang  berjudul  “Analysis  of Supermarket Product Purchase Transactions With the Association Data Mining Method”. Tujuan penelitian ini  yaitu  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian, menemukan  produk  yang  relevan  dan  meningkatkan pelayanan  supermarket.  Hasil  FP-Growth  pada penelitian menunjukkan beberapa pengelompokan dan aturan asosiasi.
Penelitian Ketiga yang berhasil peneliti temukan adalah  penelitian  [14]  yang  berjudul  “Sistem Rekomendasi  Buku  Perpustakaan  Menggunakan
Algoritma  Frequent  Pattern  Growth”.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  membantu  anggota perpustakaan  menemukan  buku  yang  tepat  dengan memberikan  rekomendasi  berdasarkan  frekuensi peminjaman buku.
Penelitian  Keempat  yang  berhasil  peneliti temukan  adalah  penelitian  [15]  yang  berjudul “Analisis  Pola  Asosiasi  Data  Transaksi  Penjualan Minuman  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth  dan Eclat”. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menggunakan algoritma  FP-Growth  dan  Eclat  untuk  menganalisis pola  yang  relevan  pada  data  transaksi  penjualan minuman.
Penelitian Kelima yang berhasil peneliti temukan adalah  penelitian  [16] Artikel  ini  mengangkat permasalahan  tentang  pengaruh  pembelian  produk herbal  HNI  Business  Center    sesuai  kebutuhan konsumen  di  Batam.  Tujuan  penelitian  artikel  ini adalah  menganalisis  pola  penjualan  produk  herbal  di toko Hanawan Gemilan dengan  menggunakan teknik data mining menggunakan algoritma FP Growth. Hasil analisis data menggunakan algoritma FP Growth pada artikel ini adalah 6 aturan dari 50 transaksi penjualan produk herbal di Toko Hanawan Gemilan. Pengujian dijalankan  dengan  dukungan  minimum  50%  dan dukungan maksimum 50%.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  sebagai kerangka  utama  untuk  menganalisis  data  transaksi penjualan  di  Toko  Sembako  AA.  Metode  KDD merupakan  metode  pendekatan  sistematis  yang mencakup  serangkaian  langkah  untuk  menemukan, mengidentifikasi  dan  menafsirkan  pola  dalam  data yang  besar[17].  Kerangka  KDD  mencakup  beberapa langkah penting yang akan dilakukan dalam penelitian ini  untuk  mencapai  tujuan  penelitiannya.  Menurut Green  Mandias  pada  jurnal [18]  pada  penelitiannya tahapan  penelitian  KDD  secara  umum  yaitu  pada Gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2 KDD
Sumber: [19]
1) Selection
Data  selection  merupakan  proses  memilih  data yang  relevan  dari  sekumpulan  data.  Data  yang terpilih  kemudian  disimpan  ke  dalam  file  yang berbeda.
2) Pre-Processing
Data  preprocessing  atau  data  cleaning  adalah proses  membersihkan  data  dari  data  yang  tidak relevan. Data yang tidak relevan dibuang, seperti data yang terduplikasi, typo, atau kosong.
3) Transformation Tranformation merupakan proses untuk mentransformasikan  data  kedalam  bentuk  data binominal.  Proses  ini  bertujuan  agar  dapat digunakan oleh algoritma FP-Growth.
4) Data Mining
Data mining merupakan proses untuk mengekstraksi  sebuah  pola  dari  sebuah  data. Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode dan algoritma data mining.
5) Interpretation ( Evaluation )
Merupakan  proses  interpretation  atau  evaluation sebuah  pola  yang  sudah  ditentukan.  Evaluasi dilakukan  untuk  melihat  apakah  pola  tersebut sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan.  Evaluasi juga  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan keputusan yang tepat.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  menggunakan  operator Retrieve untuk  meng import data  yang  ingin  digunakan berformat (.xls) excel yang tersimpan di file manager computer ke  dalam  proses  pengolahan  data  yang sedang  berlangsung  di  perangkat  lunak RapidMiner Versi  10.3.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berjumlah  1289  yang  berisi  5 Attribute Untuk parameter  yang  digunakan  adalah  parameter default. Pada  Gambar  3  di  bawah  ini  merupakan  operator Retrieve :
Gambar 3 Operator Retrieve
Dilanjutkan  dengan  menggunakan  Operator Set Role .  Tujuannya  untuk  menentukan Role apa  yang akan  dipakai  dalam  penelitian.  Pada  Gambar  4  di bawah ini merupakan operator Set Role :
Gambar 4 Operator Set Role
Parameter  pada  operator Set  Role yang digunakan yaitu seperti Tabel 1 di bawah ini:
Tabel  1 Parameter Operator Set Role No Parameter Isi 1 Attribute Name ID 2 Target Role ID
Gambar 5  Hasil Statistik Operator Set Role

## Dilanjutkan  dengan  menggunakan  Operator
Pivot .  Tujuannya  untuk  menentukan  Atribut  apa saja yang akan dipakai dalam penelitian. Berikut adalah Gambar 6 dari operator Pivot :
Gambar 6 Operator Pivot
Pada tahap ini Attribute ID akan dijadikan Role ID.
Tabel  2 Parameter Operator Pivot
No Parameter Isi 1 Group by Attributes ID 2 Column Grouping Attribute
Nama Barang 3 Aggregation Attributes
Aggregation Attribute Nama Barang Aggregation Function Count
Gambar 7  Hasil Statistik parameter Operator Pivot
Dilanjutkan  dengan  menggunakan  Operator Rename .  Tujuannya  untuk  Mengubah  nama  Atribut yang  telah  diubah  menjadi Count dan  yang  akan dipakai dalam penelitian. Berikut adalah gambar 8 dari operator Rename :
Gambar 8 Operator Rename
Pada  tahap  ini  role  mengubah  nama Attribute yang  telah  diubah  menjadi Count .  Parameter  pada operator Rename yaitu seperti Tabel 5 di bawah ini:
Tabel  3 Parameter Operator Rename No Parameter Isi 1 Rename Attributes 2 Old Name Count (Nama Barang) BERAS Count (Nama Barang) DAGING
Count (Nama Barang) GULA Count (Nama Barang)
MIGOR Count (Nama Barang) TEPUNG 3 New Name BERAS
DAGING GULA MIGOR TEPUNG Gambar 9 Hasil Statistik Operator Rename

## 4.2. Data Processing
Tahap Data Processing tidak  dilakukan  karena tidak  ada  nilai Missing  Attribute pada  data  transaksi penjualan. , maka dilanjutkan dengan tahap Tranformation.
Gambar 10 Statistik Dataset
4.3. Data Tranformation Operator Numerical to Binominal ini digunakan untuk mengubah tipe data numeric menjadi Binominal . Pada dataset, semua atribut akan diubah menjadi tipe
Binominal .  Berikut  adalah  Gambar  11  dari  operator Numerical to Binominal :
Gambar 11 Operator Numerical to Binominal
Parameter pada operator Numerical to Binominal yang digunakan yaitu seperti Tabel 7 di bawah ini:
Tabel  4 Parameter Numerical to Binominal No Parameter Isi 1 Attribute Filter Type All
Gambar 12  Hasil Statistik Operator Numerical to Binominal
4.4. Data Mining
Setelah melakukan Data Transformation tambahkan operator " FP - Growth " untuk melakukan analisis  frekuensi  itemset.  Konfigurasikan  operator " FP - Growth " dengan menentukan atribut yang ingin dianalisis dan menentukan batas minimum Frequency . Gambar  13  di  bawah  ini  merupakan  operator FP- Growth :
Gambar 13 Operator FP – Growth
Parameter  pada  operator FP  -  Growth yang digunakan yaitu seperti di bawah ini:
Tabel  5 Parameter FP - Growth No Parameter Isi 1 Input Format Items in dummy-coded columns 2 Positive Value
3 Min Requirement Frequency
4 Min Frequency 100 5 Min items per itemset 1 6 Max items per itemset 0
Lalu  tambahkan  operator  " Association  Rules " untuk  menghitung  nilai Confidence dari  setiap Asosiasi  item.  Konfigurasikan  operator  " Association
Rules" dengan menentukan batas minimum Confidence yang  diinginkan.  Kemudian  Klik  " Run " untuk  menjalankan  proses  analisis  dan  melihat hasilnya. Gambar 14 di bawah ini merupakan operator Create Association Rule :
Gambar 14 Operator Create Association Rule
Parameter  pada  Operator Create  Association Rules yang digunakan yaitu seperti di bawah ini: Tabel  6 Parameter Create Association Rules No Parameter Isi 1 Criterion Confidence 2 Min Confidence 0.6 3 Gain Tetha 2.0 4 Laplace K 1.0
Dibawah  ini  merupakan  pemodelan FP-Growth dan Create Association Rules :
Gambar 15 Pemodelan FP-Growth dan Create Association Rules
Pada data yang digunakan pada proses pengujian sebanyak  1.289  data  transaksi  penjualan.  Setelah melalui tahap Selection data, di peroleh 938 transaksi dengan  5  produk  sebagai Regular  Attributes dan  1 Special Attribute yang di hasilkan setelah menggunakan  operator Set  Role dan Pivot dengan menjadikan Attribute ID  untuk  dijadikan  ID . Tahap Processing tidak  dilakukan  karena  tidak  ada  nilai Missing Attribute pada data transaksi penjualan. , maka dilanjutkan  dengan  tahap Tranformation dengan menggunakan  operator Nuumerical  to  Binominal dengan  tujuan  mengubah  mengubah  tipe  data  atribut numeric  menjadi  Binominal. Dalam  penelitian  ini pencarian itemset menggunakan operator FP – Growth menghasilkan  maksimal  6 itemset dengan  nilai minimum Frequency sebesar 100. Hal ini di karenakan nilai minimum Frequency yang lebih tinggi yaitu 200,
300,  400  dan  500  tidak  di  temukan  kombinasi item. Oleh karena itu, diperlukan penurunan nilai Frequency agar  dapat  ditemukannya  kombinasi itemset seperti penelitian yang dilakukan (Achmad et al., 2023).
Dalam  analisis  asosiasi,  nilai Confidence yang digunakan  adalah  0.6  karena  setelah  melakukan percobaan  dengan  nilai Confidence lain  0.6  adalah
nilai Confidence tertinggi  yang  dapat  menghasilkan pola  asosisasi.    Dan  setelah  proses  dilakukan  maka didapat hasil Association Rule yaitu:
1.[Daging, Tepung] --> [Beras]. Dengan nilai Support 0.022 dan nilai Confidence 0.636
2.[Daging, Tepung] --> [Migor]. Dengan nilai Support 0.023 dan nilai Confidence 0.666
3.[Beras, Migor] --> [Daging]. Dengan nilai Support 0.023 dan nilai Confidence 0.688
4.[Daging, Migor] --> [Beras]. Dengan nilai Support 0.023 dan nilai Confidence 0.688
5.[Beras, Migor] --> [Tepung]. Dengan nilai Support 0.023 dan nilai Confidence 0.688 6.[Daging, Migor] --> [Tepung]. Dengan nilai Support 0.023 dan nilai Confidence 0.688
Dalam  kesimpulan  ini  maka  ditetapkan  barang yang  sering  dibelibersamaan  oleh  konsumen  adalah [Daging,  Migor]  -->  [Tepung]  Dengan  nilai  Support 0.023 dan nilai Confidence 0.688.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian ini dengan bantuan software Rapidminer dengan  nilai Frequency 100  dan  nilai Confidence 0.6 , didapatkan  nilai Support tertinggi sebesar  0.023  dengan  nilai Confidence 0.687  pada pasangan Premise DAGING,  TEPUNG  dengan Conclusion BERAS.  Dari  hasil  penelitian  ini  maka dapat  disimpulkan,  bahwa  algoritma  FP-Growth dengan  cara  kinerjanya  lebih  cepat  dan  lebih  efisien dalam menentukan Frequency terhadap penentuan tren penjualan,  sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan denggan cara meningkatkan stok barang yang banyak terjual  dan  mengurangi  stok  barang  yang  jarang terjual.  Disarankan  kedepannya  lebih  memperbanyak data untuk uji coba menjadi 2000 lebih, dan 10 atribut atau lebih agar bisa mendapatkan hasil Asosiasi yang lebih  optimal.  Penelitian  juga  dapat  dikembangkan dengan  uji  coba  menggunakan  algoritma  seperti K- Means atau algoritma lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  E.  Firman,  “Penentuan  Pola  Yang  Sering Muncul  Untuk  Penjualan  Pupuk  Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” I N F O R M a T I K a , vol. 10, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.36723/juri.v9i2.97.
[2]  R.  Fauzi,  A.  W.  Aranski,  N.  Nopriadi,  and  E. Hutabri,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan  Pakaian  dengan  Algoritma  FP- Growth,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) , vol. 10, no. 2, p. 436, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5795.
[3]  M.  Hutasuhut,  M.  Gilang  Suryanata,  S. Kusnasari,  and  M.  A.  Lesmana,  “Data  Mining Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan  Pestisida dengan  Mengunakan  Algoritma  FP-Growth,” J. Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5200.
[4]  A.  K.  Putra,  R.  Hamonangan,  R.  Herdiana,  E. Tohidi, and U. Hayati, “Penerapan Algoritma FP Growth  pada  Penjualan  Produk  Distro  Raden Madura,” MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist. , vol.  7,  no.  1,  pp.  57–64,  2022,  doi: 10.54367/means.v7i1.1858.
[5]  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
[6]  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.
[7]  N.  Mamahit  and  A.  Qoiriah,  “Penerapan Algoritma  Fp-Growth  dan  K-Means  pada  Data Transaksi  Minimarket,” J.  Informatics  Comput. Sci. ,  vol.  1,  no.  02,  pp.  78–83,  2020,  doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p78-83.
[8]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP- Growth  Pada  Perusahaan  Ritel,” Inspir.  J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[9]   rahayu  deny  danar  dan  alvi  furwanti  Alwie,  A. B.  Prasetio,  R.  Andespa,  P.  N.  Lhokseumawe, and K. Pengantar, “Tugas Akhir Tugas Akhir,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[10]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020 , vol. 6, pp. 36–42, 2020.
[11]  “FP-Growth  -  RapidMiner  Documentation.” Accessed:  Dec.  22,  2023.  [Online].  Available: https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operat ors/modeling/associations/fp_growth.html
[12]  A. Wibowo, R. Megawati, and Henry, “Analisis Data  PMB  di  STITEK  Bontang  dengan  FP Growth dan Apriori Untuk Mendukung Strategi Promosi di Masa Pandemi,” Indones. J. Comput. Sci. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  177–189,  2022,  doi: 10.33022/ijcs.v11i1.3041.
[13]  N.  T.  S.  Suswanto,  P.  Chyan,  and  J.  M.  Leda, “Analysis  of  Supermarket  Product  Purchase Transactions  With the Association Data Mining Method,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 158, pp. 2–6, 2023.
[14]  E.  Retnoningsih  and  T.  M.  Afriyanti,  “Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth,”
Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 292–310, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5789.
[15]  R. L. Najmi, M. Irsyad, F. Insani, A. Nazir, and . P.,  “Analisis  Pola  Asosiasi  Data  Transaksi Penjualan  Minuman  Menggunakan  Algoritma FP-Growth  dan  Eclat,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  0–7,  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3592.
[16]  M. I. Rezi Elsya Putra, Asmar Yulastri, Genefri, “Analisis Sistem Frequent Pattern Growth Untuk Penjualan  Produk  Herbal  Analysis  of  Frequent Pattern  Growth  Systems  for  Sales  of  Herbal Products,” J. Ris. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 65–69, 2023.
[17]  I.  Heriyati  and  B.  Sigalingging,  “ANALISIS POLA  PEMBELIAN  PRODUK  PADA  AL BAROKAH MART MENGGUNAKAN
ALGORITMA APRIORI SKRIPSI Oleh,” 2020.
[18]  G.  F.  Mandias,  G.  A.  Sandag,  A.  G. Takalumbide,  and  C.  Wahongan,  “Analisa  Pola Peminjaman  Buku  di  Pepustakaan  Universitas Klabat Menggunakan Algoritma Apriori,” Konf. Nas. Sist. Inf. , pp. 8–9, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/knsi2018 /article/view/426
[19]  “The Knowledge Discovery in Databases (KDD) process   |  Download  Scientific  Diagram.” Accessed:  Dec.  19,  2023.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/figure/The- Knowledge-Discovery-in-Databases-KDD- process_fig1_274425359