## 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.v7i3.6153

## Penerapan Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Market Basket Analisis Pada Data Transaksi NonPromo
Andrew Aquila Chrisanto Pabendon * , Hindriyanto Dwi Purnomo
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 672019196@student.uksw.edu, 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: 672019196@student.uksw.edu
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  aturan  asosiasi  berdasarkan  transaksi  member  salah  satu  perusahaan  retail pada item non promo. Metode pada penelitian ini menggunakan Association rules dengan menggunakan algoritma apriori dan FP-Growth untuk mendapatkan Frequent Itemset. Tahap analisis data dilakukan mulai dari Exploratory Data Analysis, Pre- Processing  Data,  Transformation  Data,  Data  Mining,  hingga  mengevaluasi  hasil  aturan  asosiasi  yang  terbentuk.  Peneliti melakukan 4 kali percobaan dengan minimal support 0.02 dan minimal confidence 0.25 pada apriori dan FP-Growth merupakan yang terbaik dengan menghasilkan 52 frequent itemset dan 17 aturan asosiasi. Dengan dataset berjumlah 379.635, apriori lebih cepat dalam memproses frequent itemset dengan waktu 1.10 detik sedangkan FP-Growth dengan 1.86 detik. Apriori dan FP- Growth menghasilkan frequent itemset yang sama yaitu kategori tertinggi diperoleh Sigaret Kretek Tangan dengan support 0.32 dan Sigaret Kretek Mesin dengan support 0.26, tetapi untuk aturan asosiasi terbaik dihasilkan oleh kategori Extruded & Pellet dan Sweetened Condensed Milk dengan confidence 0.47, yang apabila item dengan kategori Extruded & Pellet dibeli bersamaan dengan item kategori Sweetened Condensed Milk memiliki tingkat keberhasilan sebesar 47%.
Kata Kunci: Market Basket Analisis; Apriori; FP-Growth; Association Rules; Transaksi Non Promo
Abstract− This research aims to find association rules based on the transactions of Aksesmu members on non-promo items. The method in this study uses Association rules using the a priori algorithm and FP-Growth to obtain Frequent Itemsets. The data analysis phase is carried out starting with Exploratory Data Analysis, Pre-Processing Data, Transformation Data, and Data Mining, to evaluate the results of the formed association rules. Researchers conducted 4 experiments with a minimum support of 0.02 and a minimum confidence of 0.25 on a priori and FP-Growth was the best by producing 52 frequent itemsets and 17 association rules. With a dataset of 379,635, a priori is faster in processing frequent itemsets with a time of 1.10 seconds while FP-Growth is with 1.86 seconds. Apriori and FP-Growth produce the same frequent itemset, namely the highest category is obtained by SKT with a support of 0.32 and SKM with a support of 0.26, but the best association rules are produced by the Extruded & Pellet and Sweetened Condensed Milk categories with a confidence of 0.47, which if items in the Extruded & Pellet category are purchased together with Sweetened Condensed Milk category items have a success rate of 47%.
Keywords : Market Basket Analysis; Apriori; FP-Growth; Association Rules; Non-Promotional Transactions

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan ritel di Indonesia sudah sangat pesat sampai saat ini. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan banyak nya gerai-gerai perusahaan ritel raksasa yang buka dari tahun ke tahun. Menurut Data Indonesia.id, PT. Indomarco Prismatama  atau  Indomaret  yang  dari  awal  berdirinya  sampai  tahun  2021  sudah  membuka  19.133  begitu  juga dengan PT Sumber Alfaria Trijaya atau dikenal sebagai Alfamart yang sampai tahun 2021 memiliki gerai sejumlah 16.060.  Sampai  bulan  September  2022,  pertumbuhan  penjualan  ritel  di  Indonesia  mengalami  kenaikan  dengan nilai laju pertumbuhan yaitu 5,5 persen, yang dimana bulan sebelumnya hanya 4,9 persen.  Akan tetapi, dalam beberapa  bulan  terakhir  khususnya  di  bulan  januari  2022  sampai  mei  2022.  Terjadi  penurunan  yang  sangat signifikan pada laju pertumbuhan ritel di Indonesia.
Berdasarkan  sumber  dari  CIEC  data,    tercatat  bahwa  pertumbuhan  ritel  pada  bulan  januari  sebesar  15,6 persen, bulan februari sebesar 12,9 persen, bulan maret sebesar 9,2 persen, bulan april sebesar 8,5 persen dan yang paling rendah yaitu dibulan mei sebesar 2,9 persen. Penurunan laju pertumbuhan bisnis ritel ini dipengaruhi oleh adanya  pembatasan  mobilitas  yang  dilakukan  pemerintah  untuk  mengurangi  tingginya  kasus  COVID-19  di Indonesia. Beberapa perusahaan ritel juga melakukan pengurangan jumlah gerainya demi bisa bertahan di masa transisi ini [1]. Perusahaan XXX merupakan salah satu perusahaan ritel yang melayani toko kelontong atau usaha warung untuk mengembangkan bisnisnya dengan menyediakan barang barang grosir maupun eceran[2]. Dalam mempertahankan bisnisnya, Perusahaan XXX memerlukan pengelolaan inventori yang baik agar jumlah item di gudang tidak lebih maupun tidak kurang saat Outlet Binaan atau member ingin memberi barang tersebut[3].
Berdasarkan permasalahan inventori diatas, penulis mencoba untuk menganalisis pola hubungan antar item pada transaksi yang dilakukan oleh member agar nantinya dapat dilakukan bundling promo maupun cross selling terhadap kategori item yang memiliki pola hubungan yang kuat. Salah satu cara untuk mendapatkan pola hubungan antar  kategori  item  yang  ini  dinamakan  market  basket  analisis.  Market  basket  analisis  merupakan  cara  yang digunakan untuk melihat pola transaksi konsumen pada produk-produk yang memungkinkan untuk dibeli secara bersamaan sehingga menghasilkan aturan asosiasi[4].
Dalam data mining, market basket analisis biasa menggunakan metode association rules. Metode ini akan menghasilkan bentuk asosiasi yang telah melewati batas dari minimum support dan minimum confidence yang didapat dari algoritma seperti apriori maupun FP-Growth[5].

## 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.v7i3.6153
Perbedaan dengan penelitian yang lain adalah dari data dan lokasi penelitian yang digunakan. Penelitian ini menggunakan data transaksi non promo dari salah satu perusahaan ritel yang berada di Tangerang.  Harapannya dengan penelitian ini, output yang berupa kategori item yang telah dikelompokkan berdasarkan kuat atau tidaknya hubungan  antar  item,  dapat  memberikan  insight  terhadap  keputusan  bisnis  yang  dapat  digunakan  untuk mengembangkan bisnis.
Peneliti  telah  melakukan  kajian  pustaka  terhadap  beberapa  jurnal  yang berkaitan  dengan  Market  Basket yang  menerapkan  algoritma  apriori.  Penelitian  yang  dilakukan  Ashari  I.  A.,  Wirasto  A.,  Triwibowo  D.  N.  & Purwono (2022) yang menerapkan market basket analisis dengan apriori untuk menganalisis pendapatan usaha retail mengungkapkan bahwa kuantitas produk yang memiliki hubungan tidak selamanya menghasilkan jumlah pendapatan yang tinggi juga, tetapi nilai confidence tertinggi dapat dipastikan bahwa market basket analisis dapat diterapkan ditoko karena masuk ke pendapatan paling banyak selama tiga bulan yaitu januari, februari, maret.
Untuk percobaan dengan minimum support terbaik ada pada nilai 0,003 yang dimana dengan minimum support ini berhasil mendapatkan nilai rata rata confidence tertinggi ada pada nilai 0,61 dan data yang berasosiasi sebanyak 2000 pada penghasilan tertinggi, sehingga pola asosiasi yang dibentuk dapat mempengaruhi penjualan. Rata-rata  lift  ratio  juga  menunjukan  angka diatas  satu  yang  dimana  angka  satu  tersebut  menyatakan hubungan asosiasi adalah hubungan kuat atau valid[6]. Hal ini sejalan dengan penelitian Walena dan Pramudyo (2019) yang mengatakan bahwa lift ratio yang tidak lebih dari 1 harus dikeluarkan dari aturan asosiasi yang terbentuk[16].
Beberapa literatur juga menjelaskan penerapan market basket analisis pada algoritma selain apriori, salah satunya yaitu FP-Growth. Pada penelitian yang dilakukan oleh Haristyarini R, dan Yustianti W. (2021) mengenai market basket analisis dalam menentukan paket produk menggunakan algoritma FP-Growth. Dalam penelitiannya dijelaskan bahwa algoritma FP-Growth merupakan tindak lanjut dari  apriori. Masing masing algoritma memiliki kelebihannya masing masing seperti algoritma apriori yang lebih efisien dari segi pencarian frequent itemset dan dapat  menangani  data  yang  besar  sedangkan  algoritma  FP-Growth  bisa  lebih  cepat  memproses  perhitungan dikarenakan  tidak  melakukan  generate  candidate  seperti  algoritma  apriori[7],  tetapi  penelitian  tersebut  belum menjelaskan hasil dari pembentukan FP-Tree berdasarkan dataset yang digunakan.
Market  basket  analisis  juga  dapat  menghasilkan  suatu  rekomendasi  produk  yang  tepat  bagi  pelanggan, seperti  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Imaduddin  Syukra,  Assad  Hidayat,  dan  Muhammad  Zakiy  Fauzi (2019) yang menerapkan K-Medoids untuk klasterisasi data transaksi terlebih dahulu lalu dilakukan FP-Growth untuk  menemukan  frequent  itemset  dan  membentuk  aturan  asosiasi[21].  Penelitian  tersebut  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putri  Indah  Purnamasari,  Fitri  Marisa,  Indra  Dharma  Wijaya  (2019)  yang menggunakan  market  basket  analisis  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menghasilkan rekomendasi pada paket menu makanan[22].
Penelitian yang dilakukan oleh Elfira Umar, Danny Manongga dan Ade Iriani (2022) menggunakan market basket analisis dengan menerapkan association rules dan apriori untuk mengatur tata letak barang yang ada di toko mitra  swalayan  Salatiga[18].  Produk-produk  tersebut  ditata  berdasarkan  hasil  analisis  dalam  menentukan keterkaitan  antar  produk  yang  dijual  melalui  pembangkitan  aturan  asosiasi  menggunakan  apriori.  Sementara penelitian yang dilakukan oleh Agung Adi Firdaus, Nur Iksan, Devy Nur Sadiah, Linda Sagita, Dwiki Setiawan (2021)  menerapkan  algoritma  apriori  dan  metode  association  rules  untuk  memprediksi  suku  cadang  pada kendaraan bermobil. Algoritma apriori pada kasus tersebut dapat membantu perusahaan PT Gaya motor dalam memberikan rekomendasi mengenai stok suku cadang yang diperlukan dan efisiensi penataan suku cadang yang diperuntukkan untuk produksi kendaraan bermobil [19].
Penelitian yang dilakukan oleh harpa Erasmus Simanjuntak dan Windarto (2020) yang menggunakan data mining  dengan  algoritma  FP-Growth  untuk  memberikan  rekomendasi  strategi  pemasaran  produk  internet. Penelitian tersebut mengatakan bahwa FP-Growth jika dibandingkan dengan apriori lebih optimal dari waktu dan aturan  asosiasi  yang  dibentuk  lebih  banyak.  Namun,  pada  hasil  penelitiannya  tidak  mengangkat  jumlah  aturan asosiasi  yang  terbentuk  pada  pengujian  FP-Growth  maupun  apriori  sehingga  tolak  ukur  dalam  menentukan algoritma yang menghasilkan aturan lebih banyak [20].
Sumber  lain  yang  diteliti  oleh  Harianto  dan  Hardyan  Eddy  (2020)  menyatakan  bahwa  dengan  minimal support yang sama, algoritma apriori maupun FP-Growth belum tentu menghasilkan jumlah rules yang sama. Hal ini terlihat dari jumlah rules yang di hasilkan apriori dari bulan januari hingga juni hanya mendapat lima rules untuk setiap bulan sedangkan FP-Growth mendapat rules pada bulan januari hingga juni masing masing dengan nilai 472, 34, 50, 36, 144, 102 dengan minimal support >= 0.05[8].
Hal  ini  berbanding  lurus  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Salam,  Zenierja,  Wicaksono,  dan  Kharisma (2018)  yang  mengatakan  bahwa  FP-Growth  menghasilkan  aturan  asosiasi  lebih  banyak  apabila  dibandingkan dengan apriori karena proses FP-Growth tidak melakukan iterasi untuk menghasilkan itemset[17]. Jika berbicara waktu  proses  model  Apriori dan  FP-Growth,  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  Apriori  memproses  data  lebih cepat yaitu sekitar 0.0375 detik dibanding FP-Growth dengan waktu sekitar 0.9009 detik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## 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.v7i3.6153
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Tahapan penelitian diatas akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Identifikasi permasalahan
Penelitian  ini  mengangkat  masalah  dari  Perusahaan  XXX  yang  perlu  meningkatkan  penjualan  mereka  agar bisnis  tetap  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Tentunya  untuk  meningkatkan  penjualan,  Perusahaan XXX perlu membuat promo untuk item tertentu yang dianggap sebagai peluang untuk mendapatkan penjualan yang besar. Tentunya promo tidak dilakukan untuk satu kategori item, tetapi bisa mengkombinasikan antara dua sampai tiga kategori item.
2. Pengumpulan literatur
Literatur sangat penting untuk mendukung ide dan gagasan peneliti dalam melakukan penelitian. Literatur yang peneliti gunakan antara lain buku, jurnal, skripsi, artikel, website, dan lain sebagainya.
3. Perumusan masalah
Seperti  yang  sudah dijelaskan  pada  saat  menentukan permasalahan,  penelitian  kali  ini  akan  mencoba  untuk mengetahui  apakah  suatu  kategori  item  jika  dipasangkan  dengan  kategori  item  tertentu  dapat  memiliki hubungan yang kuat atau tidak berdasarkan transaksi non promo.
4. Metodologi desain
Desain penelitian adalah suatu tahapan atau prosedur untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam menyelesaikan permasalahan. Desain penelitian yang digunakan adalah ex post facto yang dimana desain ini bersifat eksplorasi dan deskriptif.
5. Pengumpulan data
Data yang yang digunakan adalah data transaksi item non promo pada Perusahaan XXX pada bulan Desember 2022  sampai  Februari  2023.  Untuk  atribut  yang  akan  digunakan  mencakup  kode  transaksi,  kode  toko,  no member, PLU, nama produk, kategori, kuantitas belanja, nama promo.
6. Analisa data
Proses analisa data merupakan tahapan terpenting dalam setiap penelitian. Berikut ini adalah proses analisa yang dilakukan untuk :
a. Exploratory Data Analysis. Proses ini adalah mengeksplor atau menjelajahi data sehingga penulis dapat memahami kondisi dengan datanya sheingga bisa menemukan informasi penting dari data mentah tersebut. Exploratory Data Analysis (EDA) biasa disajikan dalam bentuk grafis dan dengan Teknik kuantitatif [14].
b. Preprocessing data. Proses ini adalah Langkah untuk mengubah raw data ke dalam bentuk yang siap untuk dilakukan modelling. Salah satu tahap yang dilakukan pada preprocessing data adalah membersihkan data. Data yang kurang relevan atau pun terdapat nilai yang hilang dan duplikat akan di lakukan pembersihan data.
c. Transformation data. Proses ini dilakukan setelah missing value dan duplikat sudah tidak ada di dalam data. Data yang telah bersih selanjutnya akan di ubah ke dalam bentuk data per transaksi, sehingga dapat dilihat berapa item yang dibeli oleh customer
d. Data mining merupakan mencari pola atau informasi menarik yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan nantinya. Proses mining ini akan menggunakan metode associaton rules dengan algoritma apriori dan FP-Growth. Library machine learning yang digunakan adalah ‘apriori’, ‘fpgrowth’, ‘association_rules’ dengan import mlxtend terlebih dahulu
e. Evaluation. Informasi atau pola yang diperoleh dari proses sebelumnya perlu untuk diterjemahkan ke dalam bentuk  yang  dapat  dipahami  oleh  stakeholder  yang  membutuhkan  informasi  ini.  Umumnya  evaluasi  ini digunakan untuk memastikan apakah pola dari proses mining bertentangan dengan fakta sebelumnya [15].
7. Hasil Penelitian
Data yang sudah dianalisis selanjutnya dibuatkan ke dalam laporan penelitian. Dalam laporan ini, peneliti harus menginterpretasikan hasil penelitiannya secara objektif. Tentunya jika hasil interpretasi sudah dikemukakan secara  objektif,  bukan  tidak  mungkin  hasil  penelitian  ini  bisa  memberikan  dampak  positif  bagi  perusahaan yang akan menggunakannya.
8. Kesimpulan
Tahapan ini berisi review dari hasil penelitian yang sudah dilakukan. Tentunya, penarikan kesimpulan harus didasarkan oleh data dan fakta yang didapat pada saat penelitian.

## 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.v7i3.6153

## 2.2 Association rules
Association rules adalah metode dalam data mining yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasi, atau suatu kombinasi antar item. Metode yang satu ini sering kali digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan dalam membeli  item  dengan  mencari  korelasi  dan  asosiasi  antar  item  pada  setiap  transaksi  atau  keranjang  belanja pelanggan[9].  Didalam  dunia bisnis,  metode  asosiasi  ini  dikenal  sebagai  Market  Basket Analisis,  yang  dimana transaksi  yang  dilakukan  pelanggan  kemudian  di  analisis  perilaku  transaksinya  sehingga  menghasilkan  pola hubungan antar item yang paling sering muncul dari data transaksi tersebut[10]. Umumnya, Market basket analisis digunakan untuk meningkatkan penjualan, menyeimbangkan stok di gudang, maupun untuk strategi pemasaran lainnya. Market basket analisis, ada dua tahapan yang digunakan untuk menemukan asosiasi yaitu association rules dan frequent itemset. Association rules memiliki dua ukuran yang digunakan untuk mengevaluasi asosiasi antar item, yaitu  support dan confidence [11].
Support  akan  menghasilkan  seberapa  besar  tingkat  kemunculan  item  atau  kumpulan  item  (itemset)  jika dihitung dari seluruh transaksi dari data. Support digunakan untuk mencari atau menemukan pola frekuensi tinggi. Nilai support suatu item dapat diperoleh sebagai berikut:
Support (A) = Jumlah transaksi A Total transaksi (1)
Untuk mendapatkan nilai support untuk 2 item adalah sebagai berikut:
Support (𝐴, 𝐵) =  𝑃(𝐴  ∩ 𝐵) (2) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3)
Confidence  akan  menunjukkan  hubungan  kuat  antar  dua  item  berdasarkan  kondisi  tertentu.  Misalkan seberapa sering item A dibeli jika item B juga ikut dibeli. Confidence digunakan untuk mencari bentuk dari aturan asosiasi. Untuk mendapatkan nilai confidence adalah sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃  ( 𝐵 𝐴 ) = 𝑃(𝐴 ∩𝐵) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (4)
Untuk membentuk asosiasi, support dan confidence harus melewati batas minimum dari nilai. Support dan confidence yang sudah dihitung diawal. Terdapat juga teknik lift ratio yang digunakan untuk mencari ketat atau tidaknya aturan asosiasi yang dibuat. Jika nilai lift ratio melebihi satu, maka proses asosiasi yang menunjukkan bahwa item A dapat dibeli bersamaan dengan item B bisa dikatakan valid [9]. Namun jika nilai lift ratio belum mencapai  satu,  maka  asosiasi  yang dibuat  itu kurang baik untuk digunakan dan  tidak  memperlihatkan  peluang cross-selling yang nyata, walaupun nilai support dan confidence nya tinggi. Ketentuan untuk mendapatkan nilai lift ratio adalah sebagai berikut [9]:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜  = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴).𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐵) (5)

## 2.3 Apriori
Apriori adalah algoritma yang dapat membentuk pola frekuensi tinggi pada iterasi data. Proses apriori ini melalui dua tahap yaitu membangkitkan kandidat lalu pembentukan rules. Untuk membangkitkan kandidat, nilai support aturan  kandidat  harus  melebihi  atau  sama  dengan  minimal  support.  Kandidat  yang  telah  memenuhi  syarat selanjutnya dipasangkan dengan antecedant untuk mendapatkan nilai confidence. Jika nilai confidence rules yang terbentuk melebihi dari minimal confidence, maka rules akan dimasukkan ke dalam tabel apriori [13].

## 2.4 FP-Growth
Algoritma FP-Growth adalah tindak lanjut dari apriori. FP-Growth merupakan cara lain untuk mendapatkan item yang  paling  transaksi  tanpa  menggunakan  pembangkitan  kandidat.  FP-Growth  menghasilkan  data  yang  sangat terkompresi  dan  mengurangi  data  asli  yang  terbentuk  dari  Frequent  Pattern  Tree  (FP-Tree).  FP-Growth  akan memindai data yang sama sebanyak dua kali. Pada scanning pertama, FP-Growth bisa mendapatkan satu frequent itemset, dan pada pemindaian data kedua, kemudian FP-Growth akan memfilter data yang tidak termasuk frequent item,  sisanya  FP-Tree  dibuat  pada  waktu  yang  sama.  Terakhir,  aturan  asosiasi  dapat  ditentukan  dengan menggunakan FP-Tree [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahap awal adalah pengumpulan data yang didapat dari salah satu perusahaan ritel di Kota Tangerang. Data yang digunakan merupakan data transaksi dari tanggal 2 Januari 2023 sampai 14 maret 2023 yang terdiri dari 832.063 transaksi  untuk  item  non  promo.  Data  ini  akan  diolah  menggunakan  aplikasi  Jupyter  Notebook  dengan menggunakan bahasa pemrograman pyhton. Adapun atribut dari data yang dikumpulkan adalah sebagai berikut

## 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.v7i3.6153
Tabel 1. Atribut dari data yang digunakan
No Atribut Keterangan 1 Tgl_trs Tanggal transaksi 2 Shipment_id  No struk yang didapat setelah barang telah sampai di member 3 Regional Regional 4 Branch Pecahan dari area 5 Kode_toko Kode toko 6 Store_name Nama toko 7 Members Id member 8 Plu Id barang 9 Descp Nama produk 10 kategori Kategori 11 Principal Pemilik dari produk 12 Departemen Pecahan dari kategori 13 Qty Kuantitas belanja member 14 Ket_promo Nama
3.2 Analisa data
Analisa data terdapat beberapa proses yang dilakukan seperti:

## 3.1.1 Exploratory Data Analysis
Gambar 2. Jumlah transaksi berdasarkan tipe promo
Pada proses EDA, peneliti melakukan visualisasi jumlah transaksi berdasarkan jenis promonya. Untuk jenis transaksi  promo  itu  ada  promo  103  (bundling  item),  promo  201  (potongan  harga),  promo  flash  sale  (potongan harga dengan tenggat waktu terbatas), promo star (promo jika ada event), promo voucher (potongan harga dari voucher). Data transaksi promo berjumlah 452.424 transaksi, sementara transaksi untuk item non promo berjumlah 379.635  transaksi.  Peneliti  mencoba  untuk  melakukan  visualisasi  terkait  10  transaksi  per  kategori  yang  tidak termasuk transaksi non promo.

## Gambar 3. Jumlah transaksi per kategori
Dapat  dilihat  dari  gambar  diatas,  kategori  SKT  (Sigaret  Kretek  Tangan)  adalah kategori dengan  jumlah transaksi paling banyak yang berjumlah 44.462, sementara itu urutan kedua dan ketiga diambil oleh kategori SKM (Sigaret  Kretek  Mesin)  FF  dan  Instant  Noodle  Bag  dengan  masing  masing  berjumlah  38.554  dan  35.689. Sementara itu, untuk missing value dan data duplikat tidak ditemukan di data ini.

## 3.1.2 Preprocessing data
Peneliti tidak menemukan data yang hilang ataupun data yang duplikat sehingga tidak dilakukan penanganan data hilang  ataupun  data  duplikat  pada  tahap  preprocessing.  Tetapi,  untuk  kolom  kategori  masih  terdapat  beberapa

## 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.v7i3.6153
penanganan  terhadap  nama  kategori  itu  sendiri,  seperti  id  kategori  yang  sebenarnya  tidak  dibutuhkan  dalam penelitian ini, sehingga id kategori akan dihilangkan dari nama kategori itu.

## Gambar 4. Kolom kategori yang akan di cleaning

## 3.1.3 Transformation data
Pada tahap ini, peneliti melakukan transformasi tabel ke dalam bentuk jumlah item per shipment_id (id transaksi) sehingga nantinya model apriori dan FP-Growth lebih mudah dalam menentukan frequent itemset.
Gambar 5. Atribut yang sudah di transformasi ke bentuk kategori per transaksi
Lalu proses encoding dilakukan untuk mengubah data jumlah kategori per transaksi dari yang semula adalah jumlah kategori yang muncul pada setiap transaksi menjadi nol dan satu atau biner.

## Gambar 6. Hasil dari encoding

## 3.1.4 Data mining
Pada  proses  analisis  ini,  peneliti  menggunakan  library  mlxtend  dengan  import  ‘apriori’  dan  ‘fpgrowth’  untuk menentukan  frequent  itemset  pada  algoritma  apriori  dan  FP-Growth.  Ada  beberapa  parameter  dalam  library mlxtend  ini  yaitu  dataset,  minimal  support,  max_len  (jumlah  maksimal  itemset),  dan  use_colnames (mengembalikan data dalam bentuk dataframe). Untuk menentukan aturan asosiasi masih menggunakan library mlxtend dengan import ‘association_rules’. Association rules pada library ini memiliki beberapa parameter yang akan digunakan yaitu algoritma untuk mencari frequent itemset (apriori atau fpgrowth), metric (jenis evaluasi yang digunakan, biasanya menggunakan lift), dan min_threshold (minimal nilai metric yang akan muncul). Sebelum dilakukan  proses  mengekstrak  informasi  penting  dari  data,  peneliti  terlebih  dahulu  melakukan  tiga  percobaan untuk menentukan parameter minimal support terbaik. Tabel 2 dibawah ini akan menampilkan percobaan untuk mendapatkan minimal support untuk algoritma apriori.
Tabel 2. Hasil pengujian apriori untuk menentuka minimal support terbaik
Percobaan  Minimal Support Hasil Pengujian 1 0.5 Tidak terdapat itemset 2 0.05 Terdapat 14 itemset 3 0.02 Terdapat 52 itemset
Percobaan yang sama dengan nilai minimal support yang sama juga dilakukan untuk menentukan minimal support pada algoritma FP-Growth yang ditampilkan pada tabel 3 dibawah ini
Tabel 3. Hasil pengujian FP-Growth untuk menentukan minial support terbaik
Percobaan Minimal Support Hasil Pengujian 1 0.5 Tidak terdapat itemset

## 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.v7i3.6153
Percobaan Minimal Support Hasil Pengujian 2 0.05 Terdapat 14 itemset 3 0.02 Terdapat 52 itemset
Berdasarkan  pengujian  diatas,  peneliti  mengambil  percobaan  ketiga  dengan  nilai  0.02  untuk  minimal support Apriori maupun FP-Growth. Dengan menggunakan library apriori dari mlxtend, hasil pengujian dalam menemukan bahwa frequent itemset yang dihasilkan berjumlah 52 itemset. Tabel 4 dibawah ini akan menampilkan 10 itemset pertama untuk apriori.
Tabel 4. Hasil pembentukan itemset apriori No Support Itemsets 1 0,32342 Skt (Sigaret Kretek Tangan 2 0,259627 Skm (Sigaret Kretek Mesin) Ff) 3 0,158715 Instant Noodle Bag) 4 0,127061  Skm (Sigaret Kretek Mesin) Ltln 5 0,115823 Dishwashing Cleaner 6 0,075297 Soy Sauce 7 0,073924 Stock Soup 8 0,070727 Shampoo 9 0,060935 Powder Detergent 10 0,055114 Bar Soap
Sementara  untuk  FP-Growth  memiliki  output  yang  sama  dengan  apriori  dalam  menentukan  frequent itemset. Frequent itemset yang dihasilkan oleh algoritma FP-Growth berjumlah 52 itemset. Tabel 5 Dibawah ini adalah hasil pengujian untuk FP-Growth.
Tabel 5. Hasil pembentukan itemset FP-Growth
No Support Itemsets 1 0,32342 Skt (Sigaret Kretek Tangan 2 0,259627 Skm (Sigaret Kretek Mesin) Ff) 3 0,158715 Instant Noodle Bag) 4 0,127061  Skm (Sigaret Kretek Mesin) Ltln 5 0,115823 Dishwashing Cleaner 6 0,075297 Soy Sauce 7 0,073924 Stock Soup 8 0,070727 Shampoo 9 0,060935 Powder Detergent 10 0,055114 Bar Soap
Dengan  minimal  support  0.02,  terlihat  bahwa  tidak  ada  perbedaan  jumlah  itemset  yang  dihasilkan  oleh algoritma apriori dan FP-Growth. Frequent itemset yang sudah didapatkan baik menggunakan apriori maupun FP- Growth selanjutnya akan dibentuk aturan asosiasi. Sebelum pembentukan aturan asosiasi, peneliti melakukan 3 percobaan untuk menentukan minimal confidence yang baik digunakan dalam menemukan aturan asosiasi.
Tabel 6. Hasil pengujian untuk menentukan minimal confidence pada apriori
Percobaan  Minimal Confidence Hasil Pengujian 1 0.5 Tidak terdapat rules 2 0.4 Terdapat 4 rules 3 0.25 Terdapat 17 rules
Pada  tabel  6  diatas  merupakan  hasil  pengujian  untuk  algoritma  apriori  dalam  menentukan  minimal confidence yang akan digunakan pada penelitian ini. Terlihat bahwa dengan minimal confidence 0.25 merupakan pilihan terbaik karena menghasilkan rules lebih banyak dibandingkan dengan minimal confidence 0.5 dan 0.4.
Tabel 7. Hasil pengujian untuk menentukan minimal confidence pada FP-Growth
Percobaan  Minimal Confidence Hasil Pengujian 1 0.5 Tidak terdapat rules 2 0.4 Terdapat 4 rules 3 0.25 Terdapat 17 rules
Tabel  7  diatas  adalah  hasil  pengujian  untuk  FP-Growth.  Terlihat  bahwa  rules  yang  dihasilkan  oleh  FP- Growth tidak memiliki perbedaan dengan apriori. Sehingga, penelitian ini menggunakan minimal confidence 0.25 untuk mencari aturan asosiasi yang dibentuk apriori dan FP-Growth.

## 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.v7i3.6153
Gambar 7. Hasil pembentukan aturan asosiasi pada apriori
Pada gambar 7 diatas, merupakan hasil pembentukan aturan asosiasi untuk apriori. Terdapat 17 aturan yang terbentuk yang dimana nilai confidence tertinggi bernilai 0.43 dengan kategori antecedents-nya adalah Extruded & Pellet sementara consequents-nya adalah Instant Noodle Bag. Nilai support untuk kategori Extruded & Pellet Dan Instant Noodle Bag mendapat nilai 0.02, sementara untuk nilai lift ratio nya bernilai 2.75.  Masing masing kategori  antecedents  dan  consequents  nya  memiliki  nilai  support  masing  masing  yaitu  0.05  untuk  kategori Extruded & Pellet dan 0.15 untuk Instant Noodle Bag.
Gambar 8. Hasil pembentukan aturan asosiasi pada FP-Growth
Pada  gambar  8  diatas  merupakan  hasil  pembentukan  aturan  asosiasi  untuk  FP-Growth.  Terlihat  aturan asosiasi  maupun  nilai  confidence  dan  lift  yang  dibentuk  sama  persis  dengan  Apriori,  dimana  nilai  support, confidence, dan lift masing masing adalah 0.02, 0.43, dan 2.75. Nilai lift ratio dari model Apriori dan  mayoritas nilainya melebihi satu yang dimana nilai lift ratio lebih besar dari satu adalah aturan asosiasi yang valid. Untuk nilai  lift  ratio  yang  kurang  dari  satu  maka  aturan  tersebut  dikatakan  tidak  valid,  seperti  aturan  asosiasi  antara kategori SKM (Sigaret Kretek Mesin) LTLN dan SKM (Sigaret Kretek Mesin) FF dengan nilai lift ratio 0.97
Tabel 8. Hasil perbandingan model apriori dan FP-Growth untuk minimal support 0.02 dan minimal confidence
0.4 Keterangan Apriori FP-Growth Minimal Support 0.02 0.02 Minimal Confidence 0.4 0.4 Jumlah Frequent Itemset 52 52 Jumlah Rules 4 4 Kecepatan Proses Model 0.64 detik 1.36 detik Tabel 9. Hasil perbandingan model apriori dan FP-Growth untuk minimal support 0.02 dan minimal confidence
0.25 Keterangan Apriori FP-Growth Minimal Support 0.02 0.02 Minimal Confidence 0.4 0.4 Jumlah Frequent Itemset 52 52 Jumlah Rules 4 4 Kecepatan Proses Model 0.64 detik 1.36 detik

## 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.v7i3.6153
Tabel 10. Hasil perbandingan model apriori dan FP-Growth untuk minimal support 0.05 dan minimal
confidence 0.4 Keterangan Apriori FP-Growth Minimal Support 0.05 0.05 Minimal Confidence 0.4 0.4 Jumlah Frequent Itemset 14 14 Jumlah Rules 0 0 Kecepatan Proses Model 0.31 detik 1.70 detik Tabel 11. Hasil perbandingan model apriori dan FP-Growth untuk minimal support 0.05 dan minimal confidence 0.25 Keterangan Apriori FP-Growth Minimal Support 0.05 0.05 Minimal Confidence 0.25 0.25 Jumlah Frequent Itemset 14 14 Jumlah Rules 0 0 Kecepatan Proses Model 0.29 detik 1.40 detik
Berdasarkan tabel 8 diatas, percobaan pertama dengan minimal support 0.02 dan minimal confidence 0.4. Dapat dilihat bahwa kecepatan proses dari model apriori lebih efisien dari segi waktu dibandingkan FP-Growth yang  dimana  apriori  membentuk  frequent  itemset  dengan  waktu  0.64  detik  sedangkan  FP-Growth  membentuk frequent itemset dengan waktu 1.36 detik. Hasil Percobaan kedua dari tabel 9 dengan minimal support 0.02 dan dan minimal confidence 0.25 menghasilkan waktu 1.10 detik untuk Apriori dan 1.86 detik untuk FP-Growth. Hasil Percobaan ketiga dari tabel 10 dengan minimal support 0.05 dan dan minimal confidence 0.4 menghasilkan waktu 0.31 detik untuk Apriori dan 1.70 detik untuk FP-Growth. Sementara itu, Hasil Percobaan keempat dari tabel 11 dengan minimal support 0.05 dan dan minimal confidence 0.25 menghasilkan waktu 0.29 detik untuk Apriori dan 1.40  detik  untuk  FP-Growth.  Penentuan  minimal  support  dan  minimal  confidence  juga  sangat  mempengaruhi pembentukan aturan asosiasi pada kedua model. Jika minimal support menghasilkan jumlah itemset yang kecil, maka  hasil  aturan  asosiasi  yang  dibentuk  pun  sedikit.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  tabel  4.8  yang  dimana  dengan minimal  support  0.02  dan  minimal  confidence  0.4  akan  menghasilkan  52  itemset  dan  empat  aturan  asosiasi, sedangkan  pada  tabel  4.10  dengan  menggunakan  minimal  support  0.05  dan  minimal  confidence  0.4  akan menghasilkan lebih sedikit yaitu 14 itemset dan tidak ada aturan asosiasi yang terbentuk.

## 3.1.4 Evaluation
Dari  keempat  hasil  percobaan  model  Apriori  dan  FP-Growth,  tidak  terdapat  perbedaan  aturan  asosiasi  yang terbentuk. Namun, peneliti mendapatkan bahwa model Apriori lebih cepat dalam menghitung kemunculan itemset dan lebih efisien dari segi waktu dalam menghasilkan aturan asosiasi dibandingkan algoritma FP-Growth. Untuk itemset yang memiliki support tertinggi yaitu kategori SKT (Sigaret Kretek Tangan) dengan support 0.32, lalu kategori SKM (Sigaret Kretek Mesin) FF dengan support 0.26, dan di urutan ketiga ada kategori Instant Noodle Bag dengan support 0.16. Tetapi itemset dengan support tertinggi seperti SKT dan SKM jika dipasangkan dengan kategori yang lain belum tentu memiliki hubungan dengan kuat atau tidak termasuk dalam aturan asosiasi yang menerapkan minimal confidence 0.25. Hal ini berbanding terbalik dengan kategori Instant Noodle Bag dengan support  yang  rendah  yaitu  0.16,  tetapi  jika  dipasangkan  dengan  kategori  lain  seperti  Extruded  &  Pellet  dan Sweetened Condensed Milk akan menghasilkan hubungan yang cukup kuat atau dengan confidence 47 persen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  Apriori  dan  FP-Growth  dengan  menggunakan library mlxtend menghasilkan pola asosiasi yang sama. Dari 4 kali percobaan dengan mengkombinasikan minimal support 0.02 dan minimal confidence 0.25 menghasilkan 52 frequent itemset dan 17 aturan asosiasi. Pola antar itemset-nya juga dapat dilihat dari hasil pembentukan antecedents dan consequents nya yang sama.  Apriori dan FP-Growth menghasilkan frequent itemset yang sama dengan kategori tertinggi diperoleh Sigaret Kretek Tangan dengan support 0.32 dan Sigaret Kretek Mesin dengan support 0.26, tetapi untuk aturan asosiasi terbaik dihasilkan oleh  kategori  Extruded  &  Pellet  dan  Sweetened  Condensed  Milk  dengan  confidence  0.47,  yang  apabila  item dengan kategori Extruded & Pellet dibeli bersamaan dengan item kategori Sweetened Condensed Milk memiliki tingkat keberhasilan sebesar 47%. Perbedaan Apriori dan FP-Growth dapat dilihat dari efisiensi waktunya yang dimana  Apriori  lebih  cepat  dalam  menentukan  pola  asosiasi  dibandingkan  dengan  FP-Growth.  Dengan  dataset berjumlah 379.635, apriori lebih cepat dalam memproses frequent itemset dengan waktu 1.10 detik sedangkan FP- Growth dengan 1.86 detik. Peneliti memberikan masukan dan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya yaitu  Mencoba  menambah  jumlah  dataset  untuk  melihat  seberapa  efisien  model  Apriori  dan  FP-growth  dalam menangani data dengan jumlah besar, menggunakan algoritma lain dalam menentukan frequent itemset sehingga

## 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.v7i3.6153
dapat  menemukan  aturan  asosiasi  yang  berbeda  dengan  Apriori  dan  FP-Growth,  menggunakan  dataset  dengan transaksi promo untuk menghasilkan pola yang variatif dan juga dapat menjadi bahan evaluasi promo itu sendiri.

## REFERENCES
[1] C. DATA, “Indonesia Pertumbuhan Penjualan Ritel,” ceicdata.com, 2023.
https://www.ceicdata.com/id/indicator/indonesia/retail-sales-growth#:~:text=Pertumbuhan  Penjualan  Ritel  Indonesia dilaporkan,-03%2C dengan 147 observasi. (accessed Dec. 12, 2022).
[2] Aksesmu, “Aksesmu,” aksesmu.id, 2022. https://aksesmu.id/ (accessed Feb. 04, 2023).
[3] T. Y. Tulsi, A. Erianda, and R. Afyenni, “Implementasi Metode Least Square untuk Peramalan Persediaan Barang Pada Sistem  Inventori  CV.  Tre  Jaya  Perkasa,”  JITSI    J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  137–142,  2022,  doi: 10.30630/jitsi.3.4.100.
[4] C. R. Artsitella, A. R. Apriliani, and S. Ashari, “Penerapan Association Rules - Market Basket Analysis untuk Mencari Frequent Itemset dengan Algoritma FP-Growth,” J. Al-AZHAR Indones. SERI SAINS DAN Teknol., vol. 6, no. 2, p. 61, 2021, doi: 10.36722/sst.v6i2.661.
[5] D. R. Pramuditya, M. A. Wicaksana, D. Kusuma, and Fiaz Ahmad Hanif, “Analisis Startegi Pemasaran Menggunakan Metode Assosiation Rule,” IENACO (Industrial Eng. Natl. Conf. 8 2020, vol. 8, pp. 274–278, 2020.
[6] I.  A.  Ashari,  A.  Wirasto,  D.  Nugroho  Triwibowo,  and  P.  Purwono,  “Implementasi  Market  Basket  Analysis  dengan Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Pendapatan  Usaha  Retail,”  MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput., vol. 21, no. 3, pp. 701–709, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
[7] R.  Haristyarini  and  W.  Yustanti,  “Penerapan  Metode  Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Eclat  dan  Prediksi dengan Artificial Neural Network pada Data Transaksi Penjualan,” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell., vol. 02, no. 3, p. 2021, 2021 .
[8] H. Harianto and H. Eddy, “Analisa data transaksi penjualan barang menggunakan algoritme Apriori dan FP-Growth,” Jnanaloka, pp. 35–43, 2020, doi: 10.36802/jnanaloka.2020.v1-no1-6.
[9] M.  A.  Febriyanti,  "Analisis  Pola  Pembelian  Pelanggan  Berdasarkan  Transaksi  Penjualan  Pada  Ritel  Dengan  Metode Multilevel Association Rules", Universitas Islam Yogyakarta, no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[10]  A. Rifqy Alfiyan, A. Hafidzul Kahfi, M. Rizky Kusumayudha, and M. Rezki, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[11]  K. Nugraha, A. Handojo, and A. Setiawan, “Aplikasi Channel Management dan Point of Sales pada perusahaan retail PT. XYZ dengan menggunakan metode Cross-channel dan Market Basket Analysis,” J. Infra, 2022, [Online]. Available: https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/12652%0Ahttps://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/viewFile/12652/10949
[12]  M. Mariko, “Perbandingan Algoritma Apriori Dan Algoritma Fp-Growth Untuk Rekomendasi Item Paket Pada Konten Promosi,” Explore, vol. 11, no. 2, p. 24, 2021, doi: 10.35200/explore.v11i2.438.
[13]  N.  Rumui,    rd  Andi  Roy,  and    th  Pujo  Hari  Saputro  Informatics  Manajemen  Politeknik  Negeri  FakFak  FakFak, “Comparison of Apriori Algorithm and FP-Growth in Managing Store Transaction Data 1 st Syukron Anas, 2 nd,” Int. J. Comput.  Inf.  Syst.  Peer  Rev.  J.,  vol.  03,  no.  04,  pp.  2745–9659,  2022,  [Online].  Available: https://ijcis.net/index.php/ijcis/index
[14]  M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E. Indra, “Analisis Big Data Dengan Metode Exploratory Data  Analysis  (Eda)  Dan  Metode  Visualisasi  Menggunakan  Jupyter  Notebook,”  J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.
Prima(JUSIKOM PRIMA),
vol.
4, no. 2, pp. 23–27, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.2475.
[15]  R.  B.  B.  Sumantri  and  E.  Utami,  “Penentuan  Status  Tahapan  Keluarga  Sejahtera  Kecamatan  Sidareja  Menggunakan Teknik Data Mining,” Respati, vol. 15, no. 3, p. 71, 2020, doi: 10.35842/jtir.v15i3.375.
[16]  A. M. A. A. Walenna and C. S. Pramudyo, “Analisis perancangan tata letak toko retail menggunakan metode market basket analysis dan activity relationship chart,” 1st Conf. Ind. Eng. Halal Ind., no. 2007, pp. 267–274, 2019.
[17]  A.  Salam,  J.  Zeniarja,  W.  Wicaksono,  and  L.  Kharisma,  “Pencarian  Pola  Asosiasi  Untuk  Penataan  Barang  Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth (Study Kasus Distro Epo Store Pemalang),” Dinamik, vol. 23, no. 2, pp. 57–65, 2019, doi: 10.35315/dinamik.v23i2.7178.
[18]  E. Umar, D. Manongga, and A. Iriani, “Market Basket Analysis Menggunakan Association Rule dan Algoritma Apriori Pada  Produk  Penjualan  Mitra  Swalayan  Salatiga,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  3,  p.  1367,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4217.
[19]  A.  A.  Firdaus,  N.  Iksan,  D.  N.  Sadiah,  L.  Sagita,  and  D.  Setiawan,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Prediksi Kebutuhan Suku Cadang Mobil,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i1.41151.
[20]  H. E. Simanjuntak and W. Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 914–923, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2300.
[21]  I. Syukra, A. Hidayat, and M. Z. Fauzi, “Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min., vol. 2, no. 2, pp. 107–115, 2019.
[22]   P.  I.  Purnamasari,  F.  Marisa,  I.  D.  Wijaya,  T.  Informatika,  and  U.  W.  Malang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Paket Menu,” vol. 11, no. 1, 2019.