## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129

## Penerapan Algoritma Association Rules Dalam Penentuan Pola Pembelian Berdasarkan Hasil Clustering
Sania Fitri Octavia * , Mustakim, Inggih Permana, Siti Monalisa
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1, * 11950321581@students.uin-suska.ac.id, 2 mustakim@uin-suska.ac.id, 3 inggihpermana@uin-suska.ac.id,
4 sitimonalisa@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950321581@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Toko Buku Zanafa merupakan salah satu toko buku di  kota Pekanbaru yang dituntut untuk memenuhi kebutuhan pelanggan  dan  memiliki  fokus  yang  tepat  dalam  menyusun  strategi  penjualan  setiap  harinya.  Pada  masa  tahun  ajaran  baru terjadinya  peningkatan  dalam  penjualan,  diketahui  pada  bulan  juli  terjadinya  paling  banyak  transaksi  pembelian  yang merupakan awal masa tahun ajaran baru siswa dan mahasiswa. Selain itu dalam penempatan tata letak buku hanya berdasarkan rak yang belum sesuai dengan pola pembelian sehingga akan berpengaruh terhadap kenyamanan konsumen dalam memilih dan menemukan  buku  jika  buku  tertata  secara  berjauhan.  Dengan  melakukan  penempatan  tata  letak  yang  sesuai  dengan  pola pembelian konsumen dapat meningkatkan mutu pelayanan pelanggan pada toko buku. Tata letak buku juga dapat dijadikan acuan ketika menambah stok buku, dibutuhkanlah suatu informasi dengan memanfaatkan data transaksi menggunakan Data mining yaitu dengan menggunakan aturan Asosiasi yang biasa disebut Market Basket Analisis. Penelitian ini menggunakan K- Medoid  untuk  clustering  pada  Apriori  dan  FP-Growth  dalam  menghasilkan  pola  aturan  pada  data  skala  besar.  Dilakukan beberapa percobaan pada K-Medoid dimulai dari cluster 2 hingga cluster 7 yang masing-masing akan diterapkan pada Apriori dan FP-Growth dengan support 30% dan confidence 70%. Dengan membandingkan hasil evaluasi masing-masing algoritma satu  sama  lain,  diketahui  bahwa  FP-Growth  memiliki  hasil  yang  lebih  unggul  dari  Apriori  dengan  kekuatan  rules  sebesar 1.2012. Sehingga hasil aturan asosiasi yang didapatkan dapat  dijadikan acuan dalam penempatan tata letak buku pada Toko Buku Zanafa.
Kata Kunci : Association Rule Mining; Apriori; Davies Index Bouldin; FP-Growth; K-Medoid.
Abstract− Zanafa Bookstore is one of the bookstores in Pekanbaru city that is required to  meet customer needs and has the right focus in developing sales strategies every day. During the new school year there is an increase in sales, it is known that in July there are the most purchase transactions which are the beginning of the new school year for students and students. In addition, the placement of the book layout is only based on the employee's estimated shelf so that it will affect the convenience of  consumers  in  choosing  and  finding  books  if  the  books  are  arranged  far  apart.  By  placing  the  layout  in  accordance  with consumer purchasing patterns, it can improve the quality of customer service in bookstores. The book layout can also be used as a reference when adding book stock, information is needed by utilizing transaction data using data mining, namely by using Association rules commonly called Market Basket Analysis. This research uses K-Medoid for clustering on Apriori and FP- Growth in generating rule patterns on large-scale data. Several experiments were conducted on K-Medoid starting from cluster 2 to cluster 7, each of which will be applied to Apriori and FP-Growth with 30% support and 70% confidence. By comparing the evaluation results of each algorithm with each other, it is known that FP-Growth has superior results to Apriori with a total strength of rules of 1.2012. So that the results of the association rules obtained can be used as a reference in the placement of book layouts in the Zanafa bookstore.
Keywords : Association Rule Mining; Apriori; Davies Index Bouldin; FP-Growth; K-Medoid

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan teknologi informasi berkembang sangat pesat dan tersebar luas di industri seperti bisnis[1]. Bisnis pada sektor pemasaran juga harus bersaing dengan berfokus pada pelanggannya [2]. Knoke (1995) berpendapat bahwa faktor  tersebut  dapat  berganti  secara  tiba-tiba  sehingga  mengharuskan  perusahaan  untuk  mencari  solusi  dan mengembangkan rencana bisnis yang baik untuk keberlangsungan bisnis dalam memenuhi kebutuhan konsumen [3]. Salah satu bisnis yang berperan dalam memenuhi kebutuhan konsumen adalah Toko Buku Zanafa.
Toko  Buku  Zanafa  merupakan  salah  satu  toko  buku  di  Kota  Pekanbaru,  berdiri  pada  tahun  2008  dan menjual berbagai macam buku kebutuhan utama dalam bidang pendidikan, termasuk buku untuk anak-anak hingga buku perguruan tinggi. Selain itu terdapat juga buku kesehatan, agama, majalah serta alat tulis dan peralatan kantor yang  di  perjual  belikan.  Dalam  proses  penjualan  dan  pembelian  pada  toko  dapat  dilakukan  secara  offline  dan online, yang dimana ketika offline pelanggan dapat langsung ke toko jika ingin membeli buku dan mencari buku yang tertata di rak-rak atau dapat menanyakan buku yang ingin dibeli kepada bagian pelayanan pelangan agar bisa dicarikan oleh karyawan sedangkan secara online pelanggan dapat memesan buku melalui situs website, shoppe, dan instagram Toko Buku Zanafa.
Toko  Buku  Zanafa  harus  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  setiap  harinya  dan  memperhatikan  strategi penjualan dengan sangat baik. Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak Toko Buku Zanafa diketahui bahwa tingkat penjualan terkadang naik dan terkadang turun. Cenderung naik ketika masa Tahun Ajaran Baru Siswa dan Tahun  Ajaran  Baru  Mahasiswa,  namun  ketika  Tahun  Ajaran  telah  berakhir  tingkat  penjualan  pun  menjadi menurun. Diketahui pada bulan Juli terjadi banyak transaksi pembelian yang merupakan awal masa Tahun Ajaran Baru siswa dan mahasiswa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Selain itu dalam penataan buku pada toko buku sering kali membuat pelanggan kebingungan ketika mencari buku yang akan dibeli, dikarenakan tidak sedikit buku yang ada di toko buku. Sampai saat ini pengaturan tata letak hanya  menempatkan  buku  berdasarkan  rak  perkiraan  karyawan  yang  belum  sesuai  dengan  pola  pembelian konsumen. Hal ini dapat mempengaruhi kenyamanan pelanggan saat membeli buku, pelanggan tentu akan lebih mudah dalam mencari dan membeli buku jika buku ditata sesuai dengan pola pembelian konsumen. Oleh karena itu pihak Toko Buku membutuhkan suatu informasi dengan menggunakan data transaksi penjualan yang ada pada database,  hal  ini  memungkinkan  Toko  Buku  dapat  mengetahui  buku  yang  sering  dibeli  bersamaan  dalam  satu transaksi  pelanggan  yang  akan  memberikan  rekomendasi  sesuai  dengan  pola  pembelian  [4][5].  Dengan mengetahui  pola  pembelian  yang  dibeli  dalam  waktu  bersamaan  dapat  membantu  pihak  toko  buku  dalam menentukan  strategi  tata  letak  berdasarkan  kebiasaan  pelanggan  dalam  bertransaksi.  Dalam  proses  pengolahan data transaksi menjadi informasi baru dapat menerapkan teknik data mining [6].
Data  mining  didefinisikan  sebagai  cara  mengidentifikasi  hubungan, pola, dan  trend yang  muncul  dalam data  dengan  jumlah  besar  yang  memanfaatkan  teknik  atau  metode  tertentu  [7].  Ada  banyak  teknik  dalam  data mining diantaranya clustering, klasifikasi dan association rule mining [8]. Agar informasi bisa digunakan untuk mendukung rencana bisnis, salah satu cara yang diterapkan pada data mining adalah Association rule mining [9]. Association rule yaitu salah satu teknik data mining yang berfokus pada kebiasaan konsumen dengan menganalisis asosiasi atau pola dari data transaksi pada toko tertentu dan menggunakannya untuk memahami produk yang dibeli bersamaan [10]. Salah satu metode association rule yang digunakan dalam menganalisis hubungan item adalah menerapkan Algoritma Apriori dan FP-Growth
Pada  penelitian  Kurmalasari,  Putra  &  Dharmadi  (2020)  menyatakan  bahwa  Apriori  dapat  memperoleh informasi  mengenai pembelian  konsumen  yang  dapat  digunakan dalam pengambilan  keputusan  [11],  selain  itu Apriori  lebih  unggul  dari  segi  waktu  dalam  mencari  rules  dibandingkan  dengan  algoritma  ECLAT  [12]. Selanjutnya pada penelitian Sudarsono, Wijaya & Anderi (2019) menerapkan algoritma FP-Growth dan ECLAT, didapatkan  kesimpulan  bahwa  FP-Growth  menghasilkan  rules  yang  lebih  banyak  dibandingkan  ECLAT  [13], selain itu FP-Growth juga sangat efisien dalam pencarian frequen itemset [14].
Namun,  ketika  menggunakan  aturan  asosiasi,  terdapat  masalah  teknis  yang  disebut  masalah  teknik rekomendasi, dimana kumpulan item yang besar sering diabaikan dan informasi menjadi tidak tersedia, sehingga membuat rekomendasi tidak cocok digunakan untuk dataset yang besar [15]. Solusi untuk permasalahan ini adalah mengelompokkan  data  berdasarkan  atribut  yang  ada  ke  dalam  kelompok  dengan  atribut  yang  sama,  kemudian mencari pola asosiasi disetiap kelompok untuk memudahkan informasi dan rekomendasi produk [16]. Clustering adalah proses pengelompokkan data dimana objek yang memiliki karakteristik yang sama akan dikelompokkan ke dalam  satu  kelompok  dan  objek  dengan  karakteristik  berbeda  akan  dikelompokkan  dalam  kelompok  lain  [17]. Algoritma clustering yang dapat digunakan adalah K-Medoid.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah menerapkan FP-Growth dengan data yang terlebih dahulu di  klasterisasi,  kemudian  setelah  ditemukan  kluster  terbaik  dilanjutkan  dengan  menerapkan  FP-Growth  untuk mencari aturan asosiasi [18], didapatkan 7 rules yang merupakan rule maksimal, akan tetapi pada data yang besar dan tidak diklasterisasi tidak ditemukannya rules. Pada penelitian tersebut algoritma klasterisasi yang digunakan adalah K-Medoid yang memiliki nilai validitas terbaik dalam proses clustering. Selain itu [19] pada penelitiannya menggunakan FP-Growth dan K-Medoid dalam mengolah data transaksi. K-Medoid digunakan untuk clustering pada data sedangkan FP-Growth digunakan untuk mencari asosiasi. Kemudian pada penelitian [20] menerapkan K-Medoid  sebagai  pengelompokkan  data  sedangkan  Apriori  digunakan  sebagai  asosiasi  data  yang  dapat meningkatkan akurasi hasil.
Oleh karena itu pada penelitian ini akan menggunakan K-Medoid dalam proses clustering dan menerapkan Apriori dan FP-Growth dalam menemukan pola aturan asosiasi, diharapkan dapat memberikan informasi kepada pihak Toko Buku dalam menentukan penempatan tata letak buku yang tepat agar strategi penjualan menjadi lebih efektif sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan mendongkrak omset penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini  meliputi beberapa tahapan dimulai dari pengumpulan data, preprocessing data, menerapkan algoritma K-Medoid, Apriori dan FP-Growth serta melakukan analisa perbandingan. Dataset yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan di  Toko  Buku  Zanafa  dari  bulan  Januari hingga  Desember  2022. Dilakukan preprocessing data dengan melakukan cleaning untuk membersihkan data atau menghapus data yang bersifat  missing  value  hingga  dilakukannya  transformasi  serta  normalisasi  pada  data.  Selanjutnya  menerapkan Kmedoid  yang  akan  dievaluasi  hasil  cluster  yang  didapatkan  menggunakan  Davies  Bouldin  Index  serta mengasosiasikan  data  menggunakan  Apriori  dan  FP-Growth.  Kemudian  pada  analisa  perbandingan  akan membandingkan rules yang muncul antara sebelum dan sesudah dilakukan clustering pada algoritma Apriori dan FP-Growth  yang  akan  menghasilkan  informasi  berupa  rule  pembelian  item  yang  dibeli  secara  bersamaan  oleh konsumen.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Tahap Pengumpulan Data Mulai Tahap Preprocessing Data DBI Apriori FP-Growth Analisis Perbandingan Selesai Apriori FP-Growth Kmedoid
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Market Basket Analysis (MBA)
Teknik  paling  efektif  untuk  analisis  data  pelanggan  di  perusahaan  tertentu  adalah  dengan  melakukan  analisis keranjang atau biasa disebut dengan market basket analisis [21]. MBA adalah salah satu teknik data mining yang terbukti  efektif  dalam  mengidentifikasi  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  menggunakan  data  transaksi pembelian  [22].  Tujuan  MBA  yaitu  mempelajari  produk-produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  yang  dapat meningkatkan efektivitas strategi promosi perusahaan [23]. Dengan adanya informasi mengenai produk mana yang dibeli secara bersama dapat membantu bisnis dalam penenpatan produk yang sering terjual pada satu tempat [24].

## 2.2 Algoritma K-Medoid
Algoritma  Partition  Around  Medoids  (PAM),  juga  dikenal  sebagai  K-Medoid  yang  diperbaharui  oleh  Leonard Kaufman  dan  Peter  J.  Russeeuw  pada  tahun  1987.  K-Medoid  adalah  metode  partisi  yang  digunakan  dalam pengelompokkan (n) objek pada satu cluster [25]. K-Medoid memiliki keunggulan dibandingkan dengan K-Means dalam  hal  mengurangi  sensitivitasnya  akan  noise  dan  outlier  serta  objek  dengan  jumlah  besar  yang  berpotensi menyimpang dari distribusi data [26]. Setiap data dialokasikan ke cluster yang paling dekat dengan persamaan Euclidian pada persamaan 1[27]:
d(xj, cj) =   √∑ (Xj − Cj) 2 n j=1 (1)

## 2.3 Davies Bouldin Index (DBI)
David L. Davies dan Donald W. Bouldin menggunakan DBI  untuk  mengevaluasi cluster pertama kalinya pada tahun 1979 [28]. Kohesi adalah sekumpulan besar data yang memiliki kemiripan dengan pusat klaster dari suatu klaster tertentu sedangkan separasi adalah jarak pusat klaster dari suatu klaster. Kohesi dan separasi ini menjadi tolak ukur dalam pengujian nilai DBI. Sebuah cluster dianggap optimal jika memiliki nilai separasi yang tinggi dan kohesi yang rendah [29]. DBI dengan nilai kecil mendekati 0 akan mendapatkan cluster yang lebih baik yang menunjukkan hasil klaster optimal. Untuk menghitung nilai DBI dapat menggunakan persamaan 2 [30]:
DBI = 1 K ∑ max i≠j (R i,j k i=1 ) (2)

## 2.4 Association Rule Mining (ARM)
Aturan Asosiasi adalah cara penambangan data yang digunakan untuk mendapatkan banyaknya pola, kombinasi items,  atau  kumpulan  items  yang  banyak  muncul  pada  sekumpulan  data  tertentu  [31].  ARM  bertujuan  untuk menemukan  pola  yang  sering  muncul  pada  beberapa  items  sehingga  dapat  direkomendasikan  pada  suatu perusahaan  dalam  mendukung  bisnis  tertentu[32].  Asosiasi  juga  merupakan  proses  penambangan  data  yang digunakan dalam mengidentifikasi semua aturan asosiasi yang telah memenuhi kriteria dukungan (minsup) dan nilai kepercayaan (mincof) dalam database. Dimulai dengan mencari kombinasi items yang sering muncul dalam kumpulan dataset yang harus memenuhi nilai minsup [33].

## 2.5 Algoritma FP-Growth
Algoritma  turunan  dari  Apriori  ialah  FP-Growth  [34][35].  Dalam  mengidentifikasi  items  yang  banyak  muncul pada  frequent  itemset  dalam  sekumpulan  data  dapat  menggunakan  FP-Growth  [36].  FP-Growth  menggunakan teori pengembangan FP-Tree, dimana saat mencari frequent itemset tidak menggunakan generate candidate yang akan mendapatkan hasil maksimal. Dengan teori ini, FP-Growth menjadi lebih cepat dibanding Apriori.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129

## 2.6 Algoritma Apriori
Apriori merupakan teknik mengambil data menggunakan aturan asosiasi yang terdapat dalam data mining  [37]. Suatu asosiasi dapat dikatakan penting atau tidak dapat dilihat melalui nilai support dan confidence. Keuntungan penggunaan apriori dalam memproses informasi selanjutnya hanya membutuhkan frequent itemset  yang diketahui sebelumnya  [38].  Apriori  sering  dipakai  dalam pencarian  pola  data  yang  satu  dengan  data  lainnya pada  aturan asosiasi yang disebut market basket [39].

## 2.7 Pengujian Algoritma
Pengujian algoritma bertujuan untuk mendapatkan suatu informasi dari kualitas data yang akan diujikan mengenai ketepatan  dan  keakuratan  dari  rule  yang  dihasilkan.  Lift  ratio  dapat  digunakan  dalam  melakukan  pengujian algoritma, semakin tinggi nilai lift ratio yang bernilai lebih dari satu maka rules yang dihasilkan semakin akurat dan  memiliki  nilai  manfaat  [40].  Sebelum  mencari  nilai  lift  ratio  dilakukan  pencarian  support  dan  confidence terlebih dahulu. Untuk pencarian support dan confidence dapat menggunakan persamaan 3 dan 4:
Support (A, B) = P (A ∩ B) = jumlahtransaksiyangmengandungAdanB
Totaltransaksi (3) Confidence(A → B) =  P(B|A) = JumlahtransaksiyangmenganduNGAdanB JumlahtransaksiyangmengandungA (4)
Adapun untuk mencari nilai Lift ratio dapat menggunakan persamaan 5:
LiftRatio = Confidence(A,B) Nilaipatokanconfidence(A,B) (5)
Untuk menemukan patokan nilai confidence dapat menggunakan persamaan 6:
BenchmarkConfidence = Confidence(A,B) BenchmarkConfidence(A,B) (6)
Selain itu evaluasi hasil rule juga dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan 7[37]:
∑SupportAlgoritmaA ∑SupportAlgoritmaB (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data transaksi penjualan Toko Buku Zanafa yang didapatkan dari bulan Januari hingga Desember 2022. Jumlah items dibeli dan jumlah items tidak dibeli merupakan atribut yang menjadi  acuan  dalam  pengelompokkan  produk,  sedangkan  Items  merupakan  atribut  nominal  yang  digunakan dalam analisa pola pengelompokkan.

## 3.2 Prepocessing Data
Pada tahap ini dilakukan proses pembersihan data untuk menghilangkan noise pada data yang ingin diolah. Data yang dibersihkan dalam penelitian ini yaitu data transaksi pembelian produk buku selain kategori Alat tulis kantor, karena penelitian ini berfokus pada items/produk buku. Atribut yang digunakan pada penelitian ini meliputi 54 kategori  yaitu  Agama  Dakwah,  Akutansi,  Al-Qur’an,  Arsitektur,  Bahasa,  Biografi,  Buku  Murah,  Cerita  Anak, Ekonomi,  Elektronik,  Ensiklopedia,  Filsafat,  Geologi,  Hadist,  Herbal,  Hukum,  Ibadah,  Kamus,  Keluarga  dan Pernikahan, Kesehatan, Kitab Kuning, Komputer, Komunikasi, Kumpulan Soal, Manajemen, Matopel, Mewarnai, Motivasi, Nabi dan Rasul, Novel, Olahraga, Pendidikan, Pengetahuan Umum, Perbankan, Perikanan, Perpajakan, Pertanian, Peternakan, Politik, Psikologi, Psikotes, Publik,  SD, SMA,  SMP,  Sains dan Teknik, Sastra, Sejarah, Sholat, Sosial, Statistik, TK dan Paud, Tataboga dan Busana serta Zikir dan Do’a. Atribut tersebut akan dilakukan proses  transformasi  dengan  langkah  pengisian  data  pada  atribut-atribut  rak  buku  yang  akan  dibentuk  menjadi atribut baru yang terdiri dari items yang dibeli pada setiap transaksi, kemudian mengisi nilai 1 apabila terdapat items/produk  yang  dibeli  oleh  pelanggan  dan  mengisi  nilai  0  jika  sebaliknya.  Adapun  atribut  yang  dilakukan normalisasi adalah atribut jumlah items dibeli dan jumlah items tidak dibeli yang merupakan atribut kuantitatif yang dapat dihitung. Hasil dari pre-processing data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pre-processing Keseluruhan Data
Id Transaksi Items dibeli Items tidak dibeli Agama Dakwah Akutansi Al-Qur'an … Zikir dan Do'a 1 2 52 0 0 0 … 0 2 2 52 0 0 0 … 0 3 3 51 1 0 0 … 0 4 3 51 0 0 0 … 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Id Transaksi Items dibeli Items tidak dibeli Agama Dakwah Akutansi Al-Qur'an … Zikir dan Do'a 5 3 51 1 0 0 … 0 … … … … … … … … 5171 3 51 0 0 0 … 0

## 3.3 Pengelompokkan Keseluruhan Data Transaksi dengan K-Medoids
Penelitian ini dilakukan pengelompokkan data menggunakan K-Medoid menggunakan data yang sudah dilakukan pre-processing  pada  tahap  sebelumnya  yang  bertujuan  untuk  memperkecil  dataset  sehingga  dapat  membantu proses asosiasi menggunakan Apriori dan FP-Growth nantinya. Penelitian dilakukan dengan beberapa percobaan dimulai dari cluster 2 sampai cluster 7 untuk mendapatkan nilai DBI pada masing- masing percobaan yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik perbandingan hasil nilai DBI antarcluster keseluruhan data
Dapat dilihat pada Gambar 2 bahwa cluster DBI terendah adalah cluster 6 dengan nilai DBI sebesar 0,639. Sehingga diperoleh hasil cluster yaitu cluster 1 berjumlah 3606 record, cluster 2 berjumlah 1061 record, cluster 3 berjumlah 313 record, cluster 4 berjumlah 108 record, cluster 5 berjumlah 18 record, dan cluster 6 berjumlah 65 record.

## 3.4 Pengelompokkan Data Transaksi Bulan Juli dengan K-Medoids
Pada  penelitian  ini  dilakukan  juga  pengelompokkan  data  transaksi  pada  bulan  Juli.  Dimana  terjadinya  paling banyak transaksi pembelian dengan jumlah 718 record data setelah dilakukan preprocessing data. Adapun hasil preprocessing data pada data transaksi dibulan Juli terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil preprocessing data transaksi di Bulan Juli
Id Transaksi Item dibeli Item tidak dibeli Agama Dakwah Akutansi Al- Qur’an … Zikir dan Do’a 1 3 51 0 0 0 … 0 2 2 52 0 0 1 … 0 3 2 52 0 0 0 … 0 4 2 52 0 0 0 … 0 5 2 52 0 0 0 … 0 … … ... … … … … … 718 2 52 0 0 0 0
Setelah dilakukan preprocessing pada data transaksi bulan Juli kemudian dilakukan beberapa percobaan dengan  jumlah  cluster  2  hingga  cluster  7  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  cluster  terbaik.  Hasil  dari pengelompokkan akan didapatkan nilai DBI yang terdapat pada Gambar 3.
1,406 1,567 1,750
0,930 0,639 1,094 0,000 0,500 1,000 1,500 2,000 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Cluster 7 PERBANDINGAN NILAI DBI DBI 1,277 1,132 0,970 0,755 0,860 0,349 0,000 0,500 1,000 1,500 Cluster 2 Cluster
3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster 6 Cluster 7 PERBANDINGAN NILAI DBI DBI

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Berdasarkan Gambar 3 dapat dilihat nilai DBI yang paling kecil dan mendekati nilai 0 adalah cluster 7, sehingga didapatkan hasil  dari clustering yaitu cluster 1 berjumlah 129 record, cluster 2 berjumlah 511 record, cluster 3 berjumlah 16 record, cluster 4 berjumlah 46 record, cluster 5 berjumlah 7 record, cluster 6 berjumlah 7 record dan cluster 7 berjumlah 2 record.
3.5 Pencarian Association Rules pada data yang telah dicluster menggunakan algoritma K-Medoid
Setelah didapatkan cluster, maka dilakukan pencarian asosiasi data menggunakan Apriori dan FP-Growth dengan support  30%  dan  confidence  70%  untuk  mengetahui  rule  yang  dihasilkan  dari  masing-masing  algoritma  yang didapatkan.

## 3.5.1 Asoociation Rules pada keseluruhan data transaksi menggunakan Algoritma Apriori
Pada  proses  ini  dilakukan  proses  asosiasi  terhadap  6  cluster  berdasarkan  uji  validitas  DBI  dari  hasil pengelompokkan data menggunakan K-Medoid dengan support 30% dan confidence 70% pada keseluruhan data transaksi. Didapatkan hasil hanya ditemukan rules pada cluster 5 sedangkan pada cluster 1, cluster 2, cluster 3, cluster 4 dan cluster 6 tidak ditemukannya rules yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Association Rules pada keseluruhan data transaksi menggunakan Apriori Nilai Support Nilai Confidence Cluster Premises Conclusion Support  Confidence Lift Ratio 30% 70% 5 Psikologi Buku Murah 31% 83% 1.212 Psikologi Novel 31% 83% 1.333 Sejarah Novel 38% 86% 1.371 Pengetahuan Umum Buku Murah 31% 71% 1.038 Pendidikan Novel 38% 75% 1.200 Agama Dakwah Buku Murah 38% 75% 1.090 Agama Dakwah Novel 38% 75% 1.200
Pada Tabel 5 merupakan hasil dari perhitungan Association Rules menggunakan Apriori pada keseluruhan data yang dapat disimpulkan bahwa didapatkan hasil rules pada cluster 5 sebanyak 7 rules dengan nilai support 30% dan nilai confidence 70%.

## 3.5.2 Association Rules pada data transaksi Bulan Juli menggunakan Algoritma Apriori
Pada proses ini dilakukan asosiasi terhadap 7 cluster yang merupakan hasil pengelompokkan data menggunakan K-Medoid berdasarkan uji validitas DBI, dilakukan percobaan nilai support 30% dan nilai confidence 70% pada data  transaksi  Bulan  Juli.  Tidak  ditemukan  rules  pada  cluster  1,  cluster  2,  cluster  3,  dan  cluster  4,  namun ditemukannya rules pada cluster 5, 6 dan 7 yang dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Association Rules pada data transaksi Bulan Juli menggunakan Apriori Nilai Support Nilai Confidences Cluster Premises Conclusion Support  Confidence Lift Ratio 30% 50% 5 Agama Dakwah Buku Murah 43% 100% 1.750 Buku Murah Agama Dakwah 43% 75% 1.750 SMA Pendidikan 43% 100% 2.333 Pendidikan SMA 43% 100% 2.333 6 Agama Dakwah Buku Murah 43% 100% 2.333 Buku Murah Agama Dakwah 43% 100% 2.333 Ibadah Pengetahuan Umum 43% 100% 1.750 Pengetahuan Umum Ibadah 43% 75% 1.750 7 SD Mewarnai 50% 100% 1.000 SD Pendidikan 50% 100% 1.000 SD TK dan Paud 50% 100% 1.000 Pendidikan Mewarnai 100% 100% 1.000 Mewarnai Pendidikan 100% 100% 1.000 Pendidikan TK dan Paud 100% 100% 1.000 TK dan Paud Pendidikan 100% 100% 1.000 Mewarnai TK dan Paud 100% 100% 1.000 TK dan Paud Mewarnai 100% 100% 1.000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Pada  Tabel  4  merupakan  hasil  Association  Rules  pada  data  transaksi  bulan  Juli  menggunakan  Apriori. Dapat disimpulkan bahwa terdapat 4 rules pada cluster 5, 4 rules pada cluster 6, dan 9 rules pada cluster 7 dengan support 30% dan confidence 70%

## 3.5.3 Association Rules pada keseluruhan data transaksi menggunakan Algoritma FP-Growth
Pada  proses  ini  dilakukan  proses  asosiasi  terhadap  6  cluster  yang  merupakan  hasil  dari  pengelompokkan  data menggunakan  K-Medoid,  dilakukan  percobaan  pada  keseluruhan  data  transaksi  dengan  support  30%  dan confidence  70%.  Tidak  ditemukan  rules  pada  cluster  1,  cluster  2,  cluster  3,  cluster  4,  dan  cluster  6  dari  hasil pencarian, namun ditemukan rules pada cluster 5 yang dapat dlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Association Rules pada keseluruhan data transaksi menggunakan FP-Growth
Nilai Support Nilai Confidence Cluster Premises Conclusion Support  Confidence Lift Ratio 30% 70% 5 Motivasi Agama Dakwah 31% 83% 1.666 Motivasi Buku Murah 31% 83% 1.212 Psikologi Buku Murah 31% 83% 1.212 Pengetahuan Umum Buku Murah 31% 71% 1.038 Agama Dakwah Buku Murah 38% 75% 1.090 Psikotes Novel 31% 100% 1.600 Psikologi Novel 31% 83% 1.333 Sejarah Novel 38% 86% 1.371 Agama Dakwah Novel 38% 75% 1.200 Pendidikan Novel 38% 75% 1.200
Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  dari  perhitungan  Association  Rules  menggunakan  FP-Growth  pada keseluruhan data, dapat disimpulkan bahwa hasil rules didapatkan pada cluster 5 sebanyak 10  rules dengan support 30% dan confidence 70%

## 3.5.4 Association Rules pada data transaksi Bulan Juli menggunakan Algoritma FP-Growth
Pada  proses  ini  dilakukan  proses  asosiasi  terhadap  7  cluster  dari  hasil  pengelompokkan data  menggunakan  K- Medoid  berdasarkan  uji  validitas  DBI,  dilakukan  juga  proses  asosiasi  pada  data  transaksi  Bulan  Juli  dengan percobaan yang sama yaitu dengan support 30% dan confidence 70%. Diitemukan rules pada cluster 5, 6 dan 7 yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Association Rules pada transaksi Bulan Juli Nilai Support Nilai Confidence Cluster Premises Conclusion Support  Confidence Lift Ratio 30% 70% 5 Al-Qur’an Agama Dakwah 43% 100% 1.750 Buku Murah Agama Dakwah 43% 75% 1.312 Agama Dakwah Al-Qur’an 43% 75% 1.750 Buku Murah Al-Qur’an 43% 75% 1.750 Al-Qur’an Buku Murah 43% 100% 1.750 Agama Dakwah Buku Murah 43% 75% 1.312 SMA Pendidikan 43% 100% 2.333 Pendidikan SMA 43% 100% 2.333 6 Buku Murah Agama Dakwah 43% 100% 2.333 Agama Dakwah Buku Murah 43% 100% 2.333 Pengetahuan Umum Ibadah 43% 75% 1.750 Ibadah Pengetahuan Umum 43% 100% 1.750 7 SD Mewarnai 50% 100% 1.000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Nilai Support Nilai Confidence Cluster Premises Conclusion Support  Confidence Lift Ratio Pendidikan Mewarnai 100% 100% 1.000 TK dan Paud Mewarnai 100% 100% 1.000 SD Pendidikan 50% 100% 1.000 Mewarnai Pendidikan 100% 100% 1.000 TK dan Paud Pendidikan 100% 100% 1.000 SD TK dan Paud 50% 100% 1.000 Mewarnai TK dan Paud 100% 100% 1.000 Pendidikan TK dan Paud 100% 100% 1.000
Pada Tabel 6 merupakan hasil perhitungan Association rules menggunakan FP-Growth pada Bulan Juli, didapatkan hasil rules pada cluster 5 sebanyak 8 rules, cluster 6 sebanyak 4 rules, cluster 7 sebanyak 9 rules dengan support 30% dan confidence 70%

## 3.6 Perbandingan Association Rules (Tanpa Cluster) dan menggunakan Clustering
Pada proses ini dilakukan Association rules pada Apriori dan FP-Growth. Berdasarkan hasil pencarian Association Rules menggunakan Algoritma Apriori dengan data transaksi tanpa cluster, tidak ditemukannya aturan/rules dari dukungan support dan confidence yang ditentukan sebelumnya untuk pencarian pada keseluruhan data transaksi dan data transaksi Bulan Juli. Sedangkan pada Apriori dengan dilakukannya cluster terlebih dahulu didapatkan aturan/rules dari keseluruhan data transaksi sebanyak 7 rules dan dalam pencarian data transaksi pada Bulan Juli ditemukan dengan total rules yang diperoleh yaitu 17 rules dengan support 30% dan confidence 70%. Sedangkan berdasarkan hasil pencarian Association Rules menggunakan Algoritma FP-Growth dengan data transaksi tanpa cluster, tidak ditemukan juga rules dengan dukungan support dan confidence yang ditentukan sebelumnya pada keseluruhan data transaksi dan data transaksi Bulan Juli. Sedangkan pada FP-Growth dengan dilakukannya cluster terlebih dahulu didapatkan aturan/rules dari keseluruhan data sebanyak 10 rules dan dalam pencarian data transaksi Bulan juli ditemukan dengan total keseluruhan rules yang diperoleh yaitu 21 rules dengan nilai support 30% dan confidence 70%.

## 3.7 Hasil Pengujian Rule yang dihasilkan
Pengujian evaluasi hasil rules dapat dilakukan untuk mencari akurasi atau ketepatan dari Apriori dan FP-Growth. Pengujian dengan menggunakan evaluasi hasil rules adalah dengan mencari tingkat akurasi dari masing-masing algoritma  yang  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  (7).  Adapun  hasil  dari  perhitungan  evaluasi  hasil  rule dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Mencari Tingkat Asosiasi Algoritma Asosiasi ∑Support Akurasi % Apriori 13.320 0.8325 83% FP-Growth 16.000 1.2012 120%
Pada Tabel 7 didapatkan bahwa tingkat akurasi FP-Growth bernilai 120% sedangkan Apriori 83%. Hal ini menyatakan bahwa Tingkat akurasi FP-Growth lebih baik dibandingkan Apriori.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  setelah  dilakukannya  clustering menggunakan K-Medoid dengan beberapa percobaan jumlah cluster 2, 3, 4, 5, 6, dan 7 didapatlah cluster terbaik yaitu cluster 6 pada keseluruhan data dengan nilai Davies Bouldien Index (DBI) sebesar 0,639 sedangkan pada data transaksi Bulan Juli di dapatkan  cluster terbaik yaitu cluster 7 dengan nilai DBI sebesar 0,349. Kemudian pada tahap association rules menggunakan support 30% dan confidence 70% pada data cluster yang telah terbentuk ditemukanlah 7 rules pada keseluruhan data menggunakan Apriori, ditemukan juga 10  rules menggunakan FP- Growth, selain itu ditemukan juga 17 rules pada transaksi Bulan Juli menggunakan Apriori, ditemukan juga 21 rules pada transaksi Bulan Juli menggunakan FP-Growth. Melalui pengujian evaluasi hasil rule Apriori dan FP- Growth  didapatkan  FP-Growth  lebih  banyak  menghasilkan  rules  di  bandingkan  Apriori  dengan  kekuatan  rules sebesar 1.2012 dan nilai akurasi sebesar 120% . Sehingga berdasarkan hasil Association rules menggunakan FP- Growth pada keseluruhan data maupun bulan juli yang saling berhubungan dan paling sering dibeli oleh pelanggan diantaranya jika membeli Buku Agama Dakwah maka membeli Buku Murah, rule tersebut dapat dijadikan acuan dalam penempatan tata letak buku pada Toko Buku Zanafa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Ucapan terima kasih kepada Toko Buku Zanafa yang telah memberikan kesempatan dan dukungan pada penelitian ini, Terimakasih juga kepada keluarga besar Sistem Informasi dan  Puzzle Research dan Data Technology yang selalu memberikan masukan serta dorongan semangat dalam penelitian ini

## REFERENCES
[1] W. D. Ramadana, N. Satyahadewi, and H. Perdana, “Penerapan Market Basket Analysis Pada Pola Pembelian Barang,” Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter., vol. 11, no. 3, pp. 431–438, 2022.
[2] C.Pradeepkumar and S.Loganathan, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Pola Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ),” Int. J. Sci. Eng. Res. (IJ0SER), vol. 3, no. 4, p. 2, 2015, [Online]. Available: http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/5602/3619
[3] J. I. Tarigan, “Barang Terlaris ( Studi Kasus : Pt . Indomarco Prismatama Medan ),” vol. 12, pp. 184–185, 2017.
[4] P. Haryandi, Y. Widiastiwi, and N. Chamidah, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Pola Penjualan Produk Herbal  (Studi  Kasus:  Toko  Hanawan  Gemilang),”  Inform.    J.  Ilmu  Komput.,  vol.  17,  no.  3,  p.  218,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i3.3655.
[5] M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan.”
[6] R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[7] S. Fitri Octavia, “Penerapan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data Kasus Covid-19 di Kabupaten Indragiri Hilir,” Technol. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 88–94, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i2.1005.
[8] Tugiono,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Teknik  Single  Linkage  Untuk  Klasterisasi  Key  Performance  (  Studi Kasus Di Stmik Triguna Dharma Medan ),” J-Sisko Tech, vol. 3, no. 2, pp. 114–122, 2020.
[9] E. Alma, E. Utami, and F. Wahyu Wibowo, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk pada Toko Online Implementation of Apriori Algorithms for Product Recommendations at Online Stores,” Citec J., vol. 7, no. 1, 2020.
[10]  S. Restrepo Klinge, “Implementasi Data Mining Dalam penentuan,” Αγαη, vol. 8, no. 5, p. 55, 2019.
[11]  U.  Nir,  I.  K.  Gede,  D.  Putra,  and  I.  P.  Arya,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Menemukan  Pola  Pembelian Konsumen pada Perusahaan Retail,” JITTER - J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 1, no. 2, 2020, [Online]. Available: https://ocs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/69743
[12]  S. K. Mart, N. Hendrastuty, A. A. Aldino, F. H. A. Ferico, and O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Eclat Dan Apriori Pada Data Mining Untuk Market Baset Analisis Penjualan,” vol. 3, no. 2, 2022.
[13]  S. Sudarsono, A. Wijaya, and A. Andri, “Perbandingan Algoritma Eclat Dan Fp-Growth Pada Penjualan Barang  (Studi Kasus:  Minimarket  212  Mart  Veteran  Utama),”  Bina  Darma  Conf.  Comput.  Sci.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  208–217,  2019, [Online]. Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/107
[14]  Dewi  Anisa  Istiqomah,  Yuli  Astuti,  and  Siti  Nurjanah,  “Implementasi  Algoritma  FP-Growth  dan  Apriori  Untuk Persediaan Produk,” J. Inform. Polinema, vol. 8, no. 2, pp. 37–42, 2022, doi: 10.33795/jip.v8i2.845.
[15]  D. S. P. Agung Nugroho, “Implementasi Penjualan Produk Tupperware Menggunakan Metode Assocationrules Dengan Algoritma Apriori,” no. 17, pp. 1–26, 2018.
[16]  M.  I.  Ghozali,  R.  Z.  Ehwan,  and  W.  H.  Sugiharto,  “Analisa  Pola  Belanja  Menggunakan  Algoritma  Fp  Growth,  Self Organizing Map (Som) Dan K Medoids,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, pp. 317–326, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.995.
[17]  Y.  D.  Gustientiedinaa,  M.Hasmil  Adiyaa,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[18]  Mustakim  et  al.,  “Unsupervised  learning  as  a  data  sharing  model  in  the  fp-growth  algorithm  in  determining  the  best transaction data pattern,” J. Theor. Appl. Inf. Technol., vol. 99, no. 11, pp. 2679–2689, 2021.
[19]  M. Z. F. Imaduddin Syukra, Assad Hidayat, “Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations,” no. November 2019, 2020, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
[20]  B. Yang, Z. Zhao, and J. Ma, “Marine accidents analysis based on data mining using K-medoids clustering and improved A priori algorithm,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 189, no. 4, 2018, doi: 10.1088/1755-1315/189/4/042006.
[21]  E. I. Sihombing, M. Yetri, and R. I. Ginting, “Penerapan Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pupuk Cair Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori Dan Frequent pattern growth (Fp …,” J. Cyber Tech, vol. 3, no. 2,
2020, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/3130%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/ viewFile/3130/1564
[22]  I. P. E.- Issn, D. Indahsari, V. N. Christie, and I. Maulana, “Penerapan Metode Asosiasi Dengan Algoritma FP-Growth Pada Data Transaksi PT John Tampi Group,” vol. 02, no. 2018, pp. 1–9, 2021.
[23]  A. R. Alfiyan, A. H. Kahfi, M. R. Kusumayudha, and M. Rezki, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood,” vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[24]  M. S. Romadhon and A. Kodar, “Implementasi Metode Market Basket Analysis ( Mba ) Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Transaksi Penjualan ( Studi Kasus : Kafe Ruang Temu ),” pp. 138–147, 2018.
[25]  F. Hardiyanti, H. S. Tambunan, and I. S. Saragih, “Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Diare  Di  Indonesia,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer),  vol.  3,  no.  1,  pp.  598–603,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1666.
[26]  G.  Dwilestari,  Mulyawan,  Martanto,  and  I.  Ali,  “Analisis  Clustering  menggunakan  K-Medoid  pada  Data  Penduduk Miskin Indonesia,” JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj., vol. 9, no. 3, pp. 282–290, 2021.
[27]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  M.  Kaufmann,  “Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  (2nd  edition)  Classification  and Prediction,” 2006, [Online]. Available: www.rulequest.com.
[28]  S. K. A. Asep Muhidin, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Clustering Penjualan Studi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6129
Kasus Dapur Bu Ipung,” vol. 13, no. 2, 2022.
[29]  N. Amah, S. Wahyuningsih, F. Deny, and T. Amijaya, “Analisis Cluster Non-Hirarki Dengan Menggunakan Metode K- Modes pada Mahasiswa Program Studi Statistika Angkatan 2015 FMIPA Universitas Mulawarman,” J. Eksponensial, vol. 8, no. 1, pp. 9–16, 2017.
[30]  R. K. Dinata, H. Novriando, N. Hasdyna, and S. Retno, “Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain untuk Optimasi Cluster Algoritma K-Means,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 6, no. 1, p. 48, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i1.37606.
[31]  F. S. Muhammad Alvin, Alwis Nazir, M Fikry Jasril, “Implementasi Algoritma Fp-Growth Untuk Terhadap Kemampuan Membaca Al-Quran Siswa,” vol. 2, no. 2, pp. 66–78, 2022.
[32]  Y. P. Bunda, “Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Pola Pembelian Oleh-Oleh (Studi Kasus Di Pusat Oleh-Oleh Ummi Aufa Hakim),” Riau J. Comput. Sci., vol. 06, no. 01, pp. 34–44, 2020.
[33]  M. H. Santoso, “Application of Association Rule Method Using Apriori Algorithm to Find Sales Patterns Case Study of Indomaret Tanjung Anom,” vol. 1, no. 2, pp. 54–66, 2021.
[34]  A.  Sharma  and  A.  Ganpati,  “Frequent  Itemset  Mining :  Assessing  The  Performance  Of  Association  Rule  Mining Algorithms Association Rule Finding Extracting Frequent Item sets by using Minimum support Generating Association rules by using confidence from Frequent itemsets,” no. 11, 2021, [Online]. Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/view/107
[35]  S.  Anas,  N.  Rumui,  A.  Roy,  and  H.  Saputro,  “Comparison  of  Apriori  Algorithm  and  FP-Growth  in  Managing  Store Transaction Data,” vol. 03, no. 04, pp. 158–162, 2022.
[36]  S. Kasus, D. I. Pt, and A. Ismi, “Analisa Dan Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth,” vol. 1, no. 1, pp. 47–57, 2019.
[37]  A. Harahap, A. L. R. Perangin-Angin, K. Kumar, and S. P. Parsaoran, “Analisis Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Tata Letak Barang Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth,” J. Tek. Inf. dan Komput., vol. 5, no. 2, p. 291, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.692.
[38]  Y. Andini et al., “Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku,” vol. XI, no. 1, pp. 9–15, 2022.
[39]  R. A. Saputra, S. Wasiyanti, and R. Nugraha, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Penempatan Barang Berdasarkan Data Transaksi Penjualan,” vol. 8, no. 2, pp. 160–170, 2020.
[40]  D. Anggraini, U. Pradema, S. Ita, and A. Sa, “Analisis Penerapan Metode Association Rule Mining Untuk Transaksi Penjualan Di Toko Bangunan Dengan Algoritma Apriori,” vol. 5, no. 2, pp. 124–138, 2022.