## MARKET BASED ANALYSIS  SEBAGAI PENINGKATAN PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS DAN FP-GROWTH
Akrim Teguh Suseno 1) , Abdul Razak Naufal 2) , Mohammad Al Amin 3)
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan email: akrim@itsnupekalongan.ac.id 1 , abdul.razak.naufal@gmail.com 2 , almohsinau@gmail.com 3

## Abstract
The COVID-19 pandemic has greatly affected the economy in Indonesia. The emphasis on the development of  covid-19  through  Enforcement  of  Restrictions  on  Community  Activities  has  an  impact  on  the  Micro, Small and Medium Enterprises (MSME) sector, including product sales at the Distro Sextors. Therefore, a strategy  is needed to increase sales, one of which is through data mining techniques with market based analysis.  Data  mining  is  one  of  the  processes  of  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  that  uses scientific methods in its application. The data used in this study were 6531 sales transactions. The data mining algorithm used in this research is K-Medoids for grouping which aims to find the best cluster. The cluster experiments used are K-3, K-4, K-5, K-6 and K-7 then cluster testing is carried out using the Davies Bouldien  Index  (DBI)  method  and  the  results  are  cluster  K-3  is  the  best  cluster  because  it  has  a homogeneous  value  lowest.  Then  the  association  rule  uses  the  FP-Growth  algorithm  and  the  minimum support value used is 6% to 7% while the minimum confidence value is 60%. The results of the association rule  analysis  are  product  recommendations  that  can  be  used  as  promotions  to  increase  sales  in  Distro Sextors. The products are SE128, SE131, SE130, SE431, SE792, dan SE804.
Keywords: Data Mining, K-Medoids, FP-Growth, Association Rule, Davies Bouldien Index

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2020  ekonomi  indonesia sangat  dipengaruhi  oleh  pandemi  covid-19 hingga  pertumbuhan  ekonomi  menurun  hingga minus  2,07  persen.  Inflasi  hingga  PHK (Pemutusan  Hubungan  Kerja)  terjadi  dimana- mana  yang  mengakibatkan  kerugian  yang  besar bagi negara[1]. Penekanan perkembangan covid- 19  melalui  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan  Masyarakat)  berdampak  pada  sektor UMKM[2]
Berdasarkan  data  dari  Kementerian Koperasi  dan  UKM  bahwa  terdapat  1.785 koperasi  dan  163.713      pelaku      UMKM terdampak  pandemi  covid-19.  Distro  Sextors merupakan salah satu dari pelaku usaha UMKM pada  bidang  penjualan  pakaian  di  Kabupaten Pekalongan yang terdampak dari pandemi covid- 19.  Penurunan  penjualan  di  Distro  Sextors mencapai  lebih  dari  60%  dari  total  penjualan selama pandemi covid-19.
Walaupun pemerintah mempunyai program  bantuan  kepada  UMKM  namun  hal tersebut  belum  cukup  membantu  memulihkan ekonomi  dari  pelaku  usaha  UMKM  termasuk Distro  Sextors.    Selain  itu  pemulihan  dan peningkatan  penjualan  produk  saat  ini  di  situasi pandemi covid-19 masih fluktuatif, terlebih telah adanya  varian  omricon  dan  adanya  kebijakan pemerintah  dalam  penerapan  PPKM  yang diperpanjang sehingga dapat meningkatkan risiko penuruan daya beli masyarakat.
Oleh  sebab  itu  pelaku  usaha  termasuk Distro  Sextors  perlu  mempunyai  strategi  untuk menghadapi  kondisi  pandemi  yang  masih berlangsung  guna  mempertahankan  kegiatan usaha  dan  meningkatkan  penjualan  produknya. Dalam penelitian ini kami memberi solusi dengan membuat suatu analisa menggunakan teknik data mining  yang  mampu  memberikan  informasi bisnis  yang  bermanfaat  dari  suatu  data. Data mining saat ini berkembang pesat terutama untuk kajian  ilmiah  di  bidang  kecerdasan  buatan  dan
statistik[3][4].  Data  mining  merupakan  teknik untuk  membangun  sebuah  pola  dari  data observasional  yang  besar  dan  menemukan hubungan dari data tersebut[5].
Data mining juga dapat digunakan untuk memprediksi  tren    dan  menemukan  pola-pola yang dapat membantu dalam proses bisnis untuk keperluan  promosi  dan  meningkatkan  penjualan atau  disebut  dengan market  based  analysis [6].
Data  mining  memiliki  beberapa  algoritma  yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan bisnis masing-masing,  termasuk  algoritma K-Medoids dan FP-growth yang  dapat  membantu  dalam dalam menentukan strategi promosi penjualan di Distro Sextors.
Algoritma K-Medoids merupakan algoritma pada metode klustering yang berfungsi untuk  membuat  segmentasi  atau  kelompok terhadap data yang ada sehingga dapat membantu mengetahui  kelompok  data  yang  lebih  tepat. Pemilihan  algoritma K-Medoids dikarenakan K- Means mempunyai kekurangan terhadap sensitifitas  data  outlier  sehingga  memberikan pengelompokan yang kurang tepat[7]. Selain itu hasil  cluster  yang  terbentuk  dari  algoritma K- Means berupa  solusi  local  optimal  yang bergantung pada inisiasi nilai centroid pada awal pengelompokan[8].
Pada algoritma FP-growth yang merupakan bagian dari metode association dalam data  mining  digunakan  untuk  menentukan  pola- pola  dari  data  produk  maupun  data  transaksi penjualan  dari  hasil  pengelompokan  oleh algoritma K-Medoids sehingga pola tersebut akan memberikan  data  produk  yang  dapat  diberikan sebagai  rekomendasi  kepada pelanggan sebagai strategi  promosi  yang  lebih  tepat. Penggunaan FP-growth juga  telah  dilakukan  untuk  analisis penjualan sparepart motor sehingga mendapatkan produk-produk yang dapat dijadikan rekomendasi produk[9]
Pada penelitian lain yang dilakukan oleh Kadafi tentang peminjaman buku di perpustakaan menunjukan  bahwa  algortima  ini  mampu memberikan  perbandingan  pola  peminjaman buku  dengan  memasukan  nilai  support  dan confidence[10]. Selain itu pada penelitian Rani et
al,  terkait  mata  pelajaran  peminatan  di  Sekolah Menengah  Atas  (SMA)  dengan  menggunakan FP-growth .Hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan  masukan  kepada  mahasiswa  atau dosen  pembimbing  pada  saat  menyusun  kartu rencana  studi  mahasiswa.  Dosen  pengajar  dan siswa  dapat  menganalisis  mata  pelajaran peminatan  yang  tepat  dengan  mengikuti  pola yang diberikan[11].
Pada  penelitian  lain  terhadap  212  Mart mengenai analisis data penjualan untuk rekomendasi  produk  dengan  algoritma K- Medoids dan FP-growth . Penelitian ini menghasilkan  rekomendasi  produk  yang  sesuai untuk peningkatkan penjualan toko[12]. Pemilihan  algoritma FP-growth dikarenakan memiliki performa yang lebih cepat yang mampu menghilangkan candidate generation di algoritma  Apriori.  Selain  itu FP-Growth dapat menemukan  pola  pembelian  pelanggan  dan frequent  itemset  yang  lebih  efektif  dibanding dengan  Apriori[13].  Hasil  pola  yang didapatkan akan  diuji  dengan  menggunakan Mean  Absolut Percentage Error (MAPE).
Apabila dari hasil pengujian mendapatkan  nilai  kurang  dari  20%  maka  hasil yang didapatkan masuk dalam kategori baik atau sangat  baik  sehingga  pola  tersebut  digunakan sebagai  rekomendasi  produk.  Namun  apabila hasil pengujian itemset lebih dari 20% maka akan dilakukan  pengulangan  dari  tahap klustering  K- Medoids hingga asosiasi FP-growth

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif  yang  menggunakan  data  produk  dan transaksi  penjualan.  Data  tersebut  digunakan sebagai  input  data  untuk  dilakukan  analisis dengan  menggunakan  algoritma K-Medoids untuk  pengelompokan  dan FP-growth untuk membentuk suatu rekomendasi dari suatu produk. Berikut  adalah  alur  yang  digunakan  dalam penelitian ini yang dapat ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  gambar  1  menjelaskan  tahap perencanaan  yang  dilakukan  yang  dimulai  dari pengumpulan  dataset  kemudiaan  dilanjutkan dengan pre-processing  data ,  klustering  dan asosiasi  data  hingga  mendapatkan  rekomendasi produk.  Detail  dari  alur  penelitian  ini  dapat dijabarkan sebagai berikut :

## 2.1 Pengumpulan data
Tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data produk  dan  transaksi  penjualan  selama  masa pandemi covid-19 di indonesia yaitu bulan Maret 2020  hingga  Februari  2022.  Data  produk  yang digunakan  adalah  kaos,  celana  panjang,  celana pendek, kemeja, jaket, sandal, topi dan souvenir. Sedangkan data transaksi penjualan yang diambil seperti  atribut  kode  penjualan,  tanggal,  kode produk, kode pelanggan, quantity, harga produk, diskon, dan total bayar.
2.2 Pre-processing Data Data yang telah dikumpulkan maka dilakukan pre-processing data.  Pada  proses  ini
menghapus  data  yang redundant ,  tidak  lengkap, dan tidak relevan dari data produk maupun data transaksi  penjualan.  Kemudiaan  dilakukan normalisasi  hingga  transformasi  data  agar  dapat dianalisis kedalam tahap selanjutnya.

## 2.3 Klustering K-Medoids
Klustering dapat dikategorikan menjadi 4 kelompok  yaitu: partitioning, hierarchical, grid- based  and  model-based .  Pada  penelitian  ini menggunakan klustering partitioning. Klustering partitioning  menggunakan  algoritma K-Means dan K-Medoids [12].  Pada  pengelompokan  data yang  cukup kecil  dapat  menggunakan  algoritma K- Medoids karena cukup efisien[14]. K-Medoids tidak  mengambil  dari  nilai  rata-rata  objek  di setiap  kelompok  namun  objek  yang  mewakili titik  acuannya.  Algoritma  ini  mengambil parameter dari input k dengan jumlah kelompok yang  dipisahkan  antara  satu  bagian  dari  n objek[15], [16]. Algoritma K-Medoids merupakan  pengembangan  dari  algoritma K- Means yang  mempunyai  sensifitas  lebih  tinggi terhadap outlier sehingga menyebabkan pembentukan  pola  yang  kurang  akurat.  Pada tahap ini bertujuan mencari kluster terbaik yang akan digunakan dalam tahap association . Rumus yang  digunakan  dalam  algoritma  ini  dapat ditunjukan pada persamaan (1).
𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑗) = √∑ (𝑋𝑗 − 𝐶𝑗) 2 𝑛 𝑗=1 (1)
Keterangan :
d = distance, j = data,
C = centroid, X = data

## 2.4 Association Rules
Teknik  mining  yang  digunakan  untuk menemukan pola atau aturan asosiasi antara suatu kombinasi  item  disebut  dengan association rule [17]. Algoritma yang sering digunakan dalam penelitian terkait association rule apriori dan FP- growth [18].  Pada  algoritma FP-growth dapat digunakan untuk menentukan itemset yang paling sering muncul dari suatu data. Pada penelitian ini menggunakan  algoritma FP-growth karena memiliki  performa  yang  lebih  cepat  jika dibandingkan dengan algoritma Apriori[19][20].
Parameter  minimum support yang  digunakan yaitu  6%  hingga  7%  dan  minimum confidence yang digunakan sebesar 60%. Support merupakan kombinasi item pada database dalam bentuk  persentase.  Sedangkan confidence yaitu hubungan antar item dalam association rule yang kuat.  Hasil  dari  proses association  rule ini menghasilkan  pola  kombinasi itemset dari  data produk sehingga mampu memberikan rekomendasi  produk-produk  apa  saja  kepada pelanggan untuk meningkatkan penjualan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  langkah  awal  yang  dilakukan adalah  pengambilan  data  di  toko  Distro  Sextors dari  bulan  Maret  2020  sampai  bulan  Februari 2022.  Data  transaksi  yang  telah  diambil  dapat ditunjukan pada Tabel 1
Tabel  1. Data transaksi  penjualan  Distro  Sextors.
No Kode Produk Nama  Produk … Total 1 SE128  Sextor  Cln Pendek Paspol …  1.320.000 2 SE035  Sextor  Cln Panjang … 435.000 3 SE130  Proshop  T Shirt 3/4 L Panjang … 150.000 4 SE142  Grayscale  Oblong  Lgn Pdk 220.000 5 SE130  Sextor  Cln Pendek Paspol 275.000 …  … … … … 6531  SE751  Sextor  Sandal  Slop … 50.000
Pada  Tabel  1  data  yang  diambil  berupa data  transaksi pelanggan yang  telah  membeli produk seperti t-shirt, celana pendek, sandal dan lain sebagainya. Data transaksi tersebut memiliki berbagai  macam  atribut  seperti  kode  produk, nama  produk,  hingga  total  pembelian.  Data transaksi  yang  telah  diambil  berjumlah  4018 transaksi  dan  jenis  produk  yang  telah  terjual sejumlah 235 produk.

## 3.2 Pre-processing Data
Pada  proses data  mining  setelah pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah pre- processing data.  Langkah  awal  dalam pre- processing data  adalah  membersihkan  data seperti  menghapus  atribut  kode  produk,  harga pembelian  produk,  total  pembelian  produk, ukuran  dan  warna.  Kemudian  menghilangkan
data noisy yang  tidak  sesuai  masing-masing atribut  seperti  nama  produk  yang  tidak  sesuai, kesalahan  dalam  input  kuantitas  dan  harga. Adapun data yang diperlukan proses transformasi adalah  nama  produk.  Proses  transformasi  data penelitian  ini  adalah  merubah  nama-nama produk/item menjadi bentuk record data numerik. Setiap  nama  produk  yang  diubah  tersebut dibentuk  menjadi  atribut  baru.  Bentuk  numerik yang  digunakan  adalah  0  dan  1.  Apabila  dalam suatu  transaksi  terdapat  pembelian  salah  satu produk  maka  pada  nama  produk  tersebut  akan menjadi  angka  1.  Namun  apabila  dalam  suatu transaksi  ada  nama  produk  yang  tidak  masuk dalam transaksi maka akan diisi dengan angka 0. Pada  tahap  normalisasi,  data  yang  diproses adalah jumlah produk. Pada setiap transaksi akan di terdapat informasi jumlah produk yang dibeli dan  jumlah  produk  yang  tidak  dibeli.  Sehingga produk-produk tersebut menjadi bentuk numerik yang  dapat  dihitung.  Hasil pre-processing  data dapat ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data hasil pre-processing .
No Produk dibeli Produk tidak dibeli SE201 …  SE803 1 2 233 0 … 0 2 1 234 0 … 0 3 4 231 1 … 0 4 2 233 0 … 1 5 1 234 1 … 0 … … … … … … 4018 4 231 0 … 0
Pada  Tabel  2  terdapat  beberapa  atribut yaitu  no,  produk  dibeli,  produk  tidak  dibeli, SE201  hingga  SE803.  Pada  atribut  “no” merupakan  jumlah  data  transaksi  sebesar  4018 transaksi. Kemudian pada atribut “produk dibeli” merupakan jumlah produk yang dibeli pada setiap transaksi.  Pada  atribut  “produk  tidak  dibeli” merupakan data produk yang tidak masuk dalam pembelian  di  setiap  transaksi.  Sebagai  contoh pada transaksi no 1 terdapat 2 produk yang dibeli dan  terdapat  233  produk  yang  tidak  dibeli. Sedangkan  pada  atribut  ”SE201”  hingga “SE803”  merupakan  kode  produk  yang  apabila masuk  kedalam  produk  yang  dibeli  maka  nilai
akan berubah menjadi 1 dan apabila tidak masuk dalam produk yang dibeli maka akan menjadi 0.

## 3.3 Klustering K-Medoids
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengelompokan dataset  yang  memiliki  kesamaaan  objek  dengan menggunakan  algortima K-Medoids. Algoritma ini  melakukan partitional data  atau  memecah data menjadi kelompok-kelompok dan menggunakan  objek  data  sebagai  perwakilan ( medoids )  sebagai  pusat  cluster.  Pada  penelitian ini  dilakukan  pengelompokan  dari  3  kluster hingga  7  kluster.  Dataset  yang  digunakan  yaitu 4018 jumlah transaksi dan tools pendukung yang digunakan  adalah  Rapidminer.  Hasil  dari  proses klustering ini dapat dijelaskan pada Tabel 3:
Tabel 3. Hasil Proses Klustering
Kluster K0 K1 K2 K3  K4  K5  K6 K-3 3012 621 385 - - - - K-4 3012 542 274 190  - - - K-5 2421 742 582 273 0 - - K-6 523 1932 972 380  211 0 - K-7 752 1628  1023  542  154  19 0
Pada  Tabel  3  menunjukan  jumlah pengelompokan  yang  dimulai  dari  kluster  K-3 hingga  K-7.  Kluster  K-3  artinya  terdapat  3 kelompok  yaitu  K0,  K1,  dan  K2.  Kemudian dilanjutkan  dengan  kluster  K-4  yang  artinya terdapat  4  kelompok  dari  K0  hingga  K3  dan pengelompokan tersebut berlanjut hingga percobaan kluster K-7. Pada nilai K0 hingga K6 merupakan  nilai  hasil  pemecahan  dari  4018 transaksi yang dikelompok-kelompokan. Sebagai contoh  pada  kluster  K-3,  dari  4018  transaksi dibagi menjadi 3 kelompok yaitu  K0 mempunyai nilai  sebesar  3012,  K1  sebesar  621  dan  K2 sebesar 385. Hal tersebut berlaku pada kluster K- 4 hingga kluster K-7. Proses pengelompokan ini akan  dilanjutkan  dengan  uji  validitas  kluster untuk menentukan kluster terbaik yang digunakan pada tahap analisis selanjutnya.

## 3.4 Uji Validasi Kluster
Pada  proses  validasi  kluster  digunakan untuk  mendapatkan  nilai  homogen  yang  paling kecil dari metode Davies Bouldien Index (DBI). Kluster  terbaik  akan  diambil  dan  dilakukan
analisis  menggunakan  metode assoaciation  rule dengan  algoritma FP-growth .  Pada  percobaan kluster  dari  3  hingga  7  dapat  ditunjukan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Nilai DBI Kluster Nilai DBI K-3 0,571 K-4 0,823 K-5 0,942 K-6 0,722 K-7 0,821
Pada  Tabel  4  menunjukan  hasil  dari  uji validasi DBI yang menggunakan inputan kluster 3  hingga  kluster  7.  Pada  atribut  nilai  DBI mendapatkan  nilai  terendah  yaitu  K-3  dengan nilai  0,571  dan  nilai  tertinggi  K-5  dengan  nilai 0,942. Pada pengujian ini mencari nilai homogen DBI  yang  paling  terkecil  untuk  menjadi rekomendasi  kluster  yang  akan  digunakan  pada proses  assosiasion  rule.  Oleh  sebab  itu berdasarkan  nilai  DBI  tersebut  kluster  yang terpilih adalah K=3.

## 3.5 Association Rule FP-Growth
Pada  tahap association  rule menggunakan algoritma  FP-Growth  yang  bertujuan  untuk mendapatkan rekomendasi produk untuk pelanggan .  Algorima  FP-Growth  menggunakan nilai support dan confidence untuk  menentukan produk  yang  sesuai.  Pada  penelitian  ini  nilai minimum support yang  digunakan  adalah  6% hingga  7%  dan  nilai  minimum confidence nya adalah  60%.  Perhitungan  ini  menggunakan bantuan  tools  Rapidminer.  Hasil  perhitungan pada  kluster  yang  terpilih  K=3  adalah  sebagai berikut :
a. Pada kluster 0 yaitu 3012 items  ditemukan 1 rules  yang  sesuai  dengan  nilai  minimum support dan confidence yang telah ditentukan b. Pada  kluster  1  yaitu  621  items  ditemukan  2 rules  yang  sesuai  dengan  nilai  minimum support dan confidence yang telah ditentukan Pada  kluster  2  yaitu  385  items  ditemukan  2 rules  yang  sesuai  dengan  nilai  minimum support dan confidence yang telah ditentukan
Hasil rules yang  didapatkan  dari  hasil  analisis yang ditunjukan pada Tabel 5 :
Tabel  5. Hasil Association Rules Premises  Conclusion  Support Confidence SE131 SE792 0.065 0.671 SE128 SE804 0.051 0.672 SE130 SE128 0.068 0.642 SE130 SE431 0.057 0.691 SE128 SE431 0.062 0.641
Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  dari perhitungan association  rules mengunakan algoritma FP-Growth. Pada kolom premsies dan conclusion  terdapat  kode  produk  yang  saling berkaitan  karena  memiliki  nilai support dan confidence yang sesuai. Pada kolom support dan confidence merupakan nilai yang dihasilkan dari perhitungan association rules. Berdasarkan tabel 4  tersebut  maka  rules  yang  terbentuk  dapat dijabarkan  sebagai berikut :
a. Jika pelanggan membeli produk SE131 maka dia juga akan membeli produk SE792. Rule ini memiliki  tingkat support sebesar  6,71%  dan confidence 65%
b. Jika pelanggan membeli produk SE128 maka dia juga akan membeli produk SE804. Rule ini memiliki  tingkat support sebesar  5,1%  dan confidence 67,2% c. Jika pelanggan membeli produk SE130 maka dia juga akan membeli produk SE128. Rule ini memiliki  tingkat support sebesar  6,8%  dan confidence 64,2%
d. Jika pelanggan membeli produk SE130 maka dia juga akan membeli produk SE431. Rule ini memiliki  tingkat support sebesar  5,7%  dan confidence 69,1%
e. Jika pelanggan membeli produk SE128 maka dia juga akan membeli produk SE431. Rule ini memiliki  tingkat support sebesar  6,2%  dan confidence 64,1%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data mining  dengan  metode market  based  analysis . Proses  analisis  pada  tahap  klustering  dengan algoritma K-Medoids menghasilkan  percobaan jumlah kluster 3,4,5,6,dan 7. Pada uji validasitas Davies  Bouldien  Indeks (DBI)  kluster  yang terbaik adalah kluster K=3 karena memiliki nilai homogen  terendah.  Kemudian  pada  tahap association  rule  menggunakan  nilai  minimum support 6%  hingga  7%  dan  nilai  minimum confidence 60%,  maka  ditemukan  5  rule  yang sesuai  dengan  nilai support dan confidence . Berdasarkan  hasil  dari  5  rule  yang  didapatkan maka  terdapat  6  produk  yang  dapat  menjadi rekomendasi kepada pelanggan untuk peningkatan penjualan yaitu produk dengan kode SE128,  SE131,  SE130,  SE431,  SE792,  dan SE804.

## 5. REFERENSI
[1] Zulkipli and Muharir, “Dampak Covid- 19 Terhadap Perekonomian Indonesia,” pp. 7–12, Mar. 2021.
[2] A. Amri, “Dampak Covid-19 terhadap UMKM di Indonesia,” pp. 123–130, Jun. 2020, [Online]. Available:
https://ejournals.umma.ac.id/index.php/br and
[3] Uddin H and Nafis MT, “ Students Academic Performance Using
Partitioning Clustering Algorithms,”
International Journal of Advanced Research in Computer Science , vol. 8,
no. 5, pp. 640–644, 2017.
[4] Okfalisa, Mustakim, Gazalba I, and Reza NG, “Comparative Analysis Of K-
Nearest Neighbor And Modified K- Nearest Neighbor Algorithm For Data Classification. Information Technology,” Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) , pp. 294–298, 2017.
[5] J. H. Friedman, “Data Mining and
Statistics: What’s the Connection?,” Standford University , Nov. 1997.
[6] S. R. G. et al Ni Luh Wiwik, Data Mining dan Penerapan Algoritma , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2021.
[7] S. Singh Ghuman, “International Journal of Computer Science and Mobile Computing Clustering Techniques-A
Review,” 2016. [Online]. Available:
www.ijcsmc.com
[8] Rahayu G and Mustakim M, “Principal Component Analysis untuk Dimensi
Reduksi Data Clustering Sebagai
Pemetaan Persentase Sertifikasi Guru di Indonesia,” Seminar Nasional Teknologi
Informasi, Komunikasi dan Industri
(SNTIKI) , vol. 9, pp. 201–208, 2017.
[9] A. A. Fajrin and A. Maulana, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola
Pembelian Konsumen Dengan Algoritma
Fp Growth Pada Data Transaksi
Penjualan Spare Part Motor,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 5, no.
1, pp. 27–36, 2018.
[10] M. Kadafi, “ Penerapan Algoritma FP- GROWTH untuk Menemukan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan UIN
Raden Fatah Palembang,” Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , pp. 52–58, 2018.
[11] L. N. Rani, S. Defid, and M. L. J, “Determination of Student Subjects in
Higher Education Using Hybrid Data Mining Method with the K-Means Algorithm and FP Growth,”
International Journal of Artificial Intelligence Research , vol. 5, no. 1, 2021.
[12] I. Syukra, A. Hidayat, and M. Z. Fauzi, “Implementation of K-Medoids and FP- Growth Algorithms for Grouping and
Product Offering Recommendations,”
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining , vol. 2, no.
2, p. 107, Nov. 2019, doi:
10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
[13] Mustakim et al, “Market Basket Analysis
Using Apriori and FP-Growth for Analysis Consumer Expenditure Patterns at Berkah Mart in Pekanbaru Riau,”
Journal of Physics , vol. 1114, no. 1, pp.
1–9, 2018.
[14] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-
Means dan K-Medoids untuk  Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem  Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 119–
125, Feb. 2019.
[15] Iqbal Dzulfiqar Iskandar, Melisa Winda Pertiwi, Mira Kusmira, and Imam Amirulloh, “komparasi
algoritma  clustering data media online pada proses bisnis,” Jurnal IKRA-ITH Informatika , vol. 2, no. 3, pp. 20–24, Nov. 2017.
[16] Samudi, Slamet Widodo, and Herlambang Brawijaya, “The K-Medoids
Clustering Method for Learning  Applications during the COVID-19 Pandemic,” Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika , vol. 5, no. 1, Oct. 2020.
[17] E. Elwani, “Penentuan Aturan Asosiasi Pada Transaksi Peminjaman Buku Menggunakan Algoritma Fp-Growth,”
Jurnal Informatika, Manajemen dan
Komputer , vol. 9, no. 1, 2017.
[18] A. Setiawan and I. G. Anugrah, “Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Indomaret GKB Gresik dengan Metode FP-Growth,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf , vol. 2, no. 2, 2019.
[19] M. Sinthuja, N. Puviarasan, and P. Aruna, “Research of Improved FP- Growth (IFP) Algorithm in Association Rules Mining,” 2018. [Online].
Available: www.ijesi.org||PP.24-31
[20] K. N. Wijaya, “Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Dengan Dengan
Perbandingan Algoritma  Fp-Growth (Frequent Pattern Growth) dan Eclat pada minimarket,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan  Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, 2020.