## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN - GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PRODUK CHEMICALS

## Firmansyah, Odi Nurdiawan
Program Studi Manajemen Informatika D3, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) IKMI Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, 45131 , Cirebon, Indonesia Firmansyah080502@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  mengembangkan  bisnis  perusahaan  distribusi  produk  chemicals,  penerapan  teknologi  informasi menjadi sangat penting untuk menjamin kelancaran penjualan produk kebersihan yang ditawarkan.  Perusahaan dihadapkan  pada  tantangan  untuk  memberikan  pelayanan  terbaik  kepada  pembeli  Menerapkan  rencana  bisnis yang  efektif  untuk  menghindari  kerugian.  Oleh  karena  itu,  Untuk  meningkatkan  penjualan  produk  yang ditawarkan,  perusahaan  harus  mencari  strategi  yang  bagus.  Algoritme  FP-Growth  merupakan  salah  satu  opsi algoritme alternatif yang bisa dipakai untuk mencari pola kombinasi  produk. Selain itu, dalam mengontrol dan mengelola persediaan, penting untuk menentukan data yang akurat. Untuk menentukan strategi penjualan produk sabun, salah satu teknik yang dapat digunakan adalah teknik data mining. Dalam hal ini,  Algoritma Fp-Growth ialah  pengembangan  dari  algoritma  Apriori  yang  menggunakan  konsep  pengembangan  pohon  untuk  mencari frequent itemset yang sering dibeli. Pola belanja yang terbentuk berpengaruh besar terhadap penjualan produk. Proses  analisis  Metode  dimulai  dengan  menjaring  dan  membuat  aturan  asosiasi  untuk  beberapa  itemset  yang sering muncul. Dengan memformulasikan FP-Tree dan mengurangi penggunaan memori, algoritma FP-Growth dapat mempermudah pencarian  itemset  yang sering  muncul. Pola  interaksi produk dalam aturan asosiasi dapat membantu perusahaan dalam menetapkan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih baik.
Kata Kunci: Tranksaksi, Data mining, Association rules , Frequent itemset , Fp-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini persaingan dalam dunia bisnis terutama dalam  distribusi  produk  kebersihan  atau  chemicals sangatlah sengit. Dawam Lestari Jaya adalah salah satu distributor  sabun  dan  kebersihan  di  antara  banyak pesaing  lainnya.  Dalam  membangun  bisnisnya,  PT. Dawam  Lestari  Jaya  yang  menyediakan  produk chemicals  tidak  dapat  menghindari  Penggunaan teknologi  informasi  untuk  memfasilitasi  penjualan produk  Chemicals  saat  ini  menjadi  keharusan, mengingat  persaingan  bisnis  yang  sengit  di  bidang tersebut.
Chemicals merupakan kebutuhan penting dalam menjaga  kebersihan.  Untuk  memperoleh  chemicals, dapat dibeli dari distributor, perusahaan penyedia, atau tempat  penyedia  chemicals  lainnya.  Transaksi pembelian  dan  penjualan  chemicals  terjadi  setiap harinya di perusahaan distributor. Dalam hal ini, setiap distributor  atau  perusahaan  harus  memiliki  sistem pengolahan  data  untuk  mencatat  transaksi  sehingga dapat  dimanfaatkan  dalam  pembuatan  laporan. Laporan tersebut akan memberikan informasi berguna seperti produk chemicals yang sering dibeli atau yang paling laris terjual.
“Penerapan data mining untuk menentukan pola pembilaian produk.”
Untuk  memberikan  pelayanan  terbaik  kepada pelanggan perusahaan, digunakan metode pengolahan data FP-Growth yang
Mengenali  set  data  yang  paling  mungkin mengalami  pengalaman  di  antara  set  data.  Herasmus
melakukan penelitian dengan menggunakan algoritma FP-Growth  untuk  menganalisis  Sistem  Layanan Pelanggan, dan penelitian tersebut menemukan bahwa rata-rata  nilai  dukungan  adalah  80%  dan  nilai kepercayaan  meningkat  lebih  dari  80%.  Sehingga berdasarkan  uraian  masalah  dan  penelitian  tersebut, Oleh  karena  itu  diusulkan  tugas  akhir  dengan  judul Penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  Fp- growth untuk    menentukan  pola  pembelian  produk chemicals.  Tujuan  dari  penyelesaian  tugas  akhir dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  mengumpulkan informasi  dari  data  penjualan  chemicals  sehingga manajer  perusahaan  dapat  menggunakan  informasi tersebut dalam pengambilan keputusan atau kebijakan strategis. Dari hasil analisis pola transaksi, diharapkan akan dihasilkan informasi

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Produk
Produk  memegang  peran  penting  dalam  dunia bisnis karena dapat memengaruhi kualitas, daya tarik, dan  keputusan  pembelian  konsumen  terhadap perusahaan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  melakukan tahapan-tahapan seperti penelitian pasar, pengembangan,  pengujian,  dan  peluncuran  produk untuk  memastikan  produk  sesuai  dengan  kebutuhan dan harapan pelanggan dan bersaing di pasar. Stanton mendefinisikan  produk  sebagai  "kumpulan  atribut fisik yang saling terkait dan dapat diidentifikasi secara nyata."
Produk  chemicals  adalah  cairan  kimia  yang berfungsi  untuk  membersihkan  berbagai  kebutuhan, Chemicals atau bahan kimia memiliki beraneka ragam misalnya  sebagai  pembersih  alat  rumah  tangga  atau pembersih  kebutuhan  seperti  kerak,minyak,  noda membandel  lainya,  Produk  pembersih  ini  merupakan campuran asam dan surfaktan yang memiliki pH yang relatif  aman  bagi  penggunaannya.  Karena  sifatnya yang aman, produk ini sering disebut sebagai cleaning chemicals.

## 2.2. Data mining
Data mining adalah teknik pengolahan data untuk mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dari data yang  diambil.  Metode  ini  sangat  penting  di  berbagai bidang, termasuk industri, keuangan, cuaca, ilmu, dan teknologi.  Di  industri,  data  mining  digunakan  untuk memperoleh  informasi  tentang  preferensi  konsumen, tren  pasar,  dan  permintaan  produk.Dengan  informasi ini,  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  strategi pemasaran dan meningkatkan efisiensi operasional. Di bidang  keuangan,  data  mining  digunakan  untuk menganalisis  data  keuangan  dan memperoleh wawasan  yang  bermanfaat  tentang  keadaan  ekonomi dan keuangan, termasuk trend investasi, prediksi pasar saham,  analisis  risiko  kredit,  dan  penilaian  kinerja keuangan  perusahaan.  Dalam  bidang  cuaca,  data mining digunakan untuk menganalisis data cuaca dan memprediksi cuaca di masa depan. Informasi ini dapat digunakan  untuk  mengambil  keputusan  strategis, seperti  mengoptimalkan  rute  penerbangan  atau mengelola persediaan bahan makanan. [1]

## 2.3. Proses Data Mining
Menurut Gorunescu [2] proses data mining terbagi dalam tiga yaitu:
1. Eksplorasi  data  melibatkan  berbagai  kegiatan seperti  membersihkan  data,  mengubah  data, mengurangi  dimensi  data,  memilih  fitur,  dan  lain sebagainya.
2. Pemilihan  model  yang tepat  dan valid  merupakan tahap  penting  dalam  pembuatan  dan  pengujian model.  Proses  tersebut  melibatkan  seleksi  model yang  paling  sesuai  dengan  masalah  yang  sedang dihadapi, yang dilakukan secara kompetitif.
3.  Tahap  penting  dalam  penerapan  model  adalah penggunaan  data  baru  untuk  menghasilkan estimasi  kasus  yang  relevan,  sehingga  dapat  diuji apakah  model  yang  dibangun  dapat  memberikan solusi yang tepat untuk masalah yang dihadapi.

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  adalah  sebuah  perangkat  lunak dengan  sumber  terbuka  ( open  source )  yang  dapat digunakan untuk melakukan analisis pada data mining, text  mining,  dan  analisis  prediksi.  Software  ini menyediakan  sekitar  500  operator  data  mining  yang
mencakup  operator  untuk input,  output,  data preprocessing , dan visualisasi. RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  yang  mandiri  untuk analisis data dan dapat digunakan sebagai mesin data mining  yang  terintegrasi  dalam  produknya  sendiri. Aplikasi  ini  bermanfaat  untuk  keperluan  bisnis  dan komersial, penelitian, pendidikan dan pelatihan, serta pengembangan  prototipe  dan  aplikasi  dengan  cepat. RapidMiner  juga  dapat  membantu  di  semua  tahapan proses pembelajaran  mesin, termasuk persiapan data, visualisasi hasil, validasi, dan pengoptimalan.[3]

## 2.5. Association Rules
Association  rules adalah  teknik  dalam  data mining  yang  mencari  Semua  aturan  asosiasi  dalam database  harus  memenuhi  syarat  minimum  untuk support (minsup) dan confidence (minconf). Kriteria- kriteria  ini  digunakan  untuk  menemukan  aturan asosiasi yang menarik dan relevan, dengan memperhatikan batasan yang telah ditentukan.Teknik ini  dapat  menemukan  pola  atau  hubungan  menarik antara item atau atribut pada dataset . [4]
Aturan  asosiasi  adalah  metode  yang  populer dalam  penambangan  data,  tetapi  penggunaannya sering  menghasilkan  terlalu  banyak  pola  yang memerlukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  menemukan aturan yang menarik dan relevan.[5]

## 2.6. Algoritma FP-Growth
FP-growth  adalah  teknik  data  mining  yang dipakai  untuk  menemukan  pola  item  yang  sering terjadi  dalam  set  data  transaksi.  Tujuannya  sama dengan  association  rule  mining,  yaitu  mencari keterkaitan antara item yang terdapat dalam transaksi. Namun,  FP-growth  memiliki  kecepatan  yang  lebih cepat dan membutuhkan sedikit memori dibandingkan dengan algoritma lain seperti Apriori. Oleh karena itu, FP-growth  sering  digunakan  dalam  aplikasi  data mining yang memiliki dataset transaksi yang besar dan kompleks. FP-Growth ialah algoritma pengembangan dari  Apriori  yang  dapat  secara  efisien  menentukan frequent itemset dalam sebuah kumpulan data dengan hanya sedikit mengakses database aslinya. [6]
Berikut  ini  flowchart  yang  menjelaskan  proses data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  FP- Growth.
Flowchart  tersebut  menjelaskan  Berikut  adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan untuk menerapkan  proses  data  mining  menggunakan algoritma FP-Growth: pertama, menghitung frekuensi kemunculan  dan  nilai  support  dari  setiap  item  dalam dataset. Kemudian, menetapkan nilai support minimum  yang  akan  digunakan.  Item  yang  memiliki nilai support kurang dari nilai minimum akan dihapus, sedangkan  item  yang  memenuhi  nilai  minimum  akan digunakan untuk tahap selanjutnya.
Gambar 1. flowchart fp-Growht
3. METODE PERANCANGAN
3.1. Sumber Pengambilan Data
Sumber  data  dalam  tugas  akhir  ini  diambil  dari perusahaan  distibutor  PT  Dawam  Lestari  Jaya  data yang diambil berupa data tranksaksi yang terjadi pada bulan  Desember  2022  yang  beralamat  di  Jl.  Garuda No.16, Pekiringan, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data metode yang digunakan yaitu melakukan observasi secara langsung pada perusahaan melakukan wawancara dengan pihak PT  Dawam  Lestari  Jaya  untuk  meneliti  data-data transaksi  penjualan  chemicals  yang  terkait  dengan permasalahan  ini.  Pada  penulusuran  ini  dilakukan untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  literatur  dan pedoman dalam penentuan hasil analisa data transaksi penjualan produk chemicals.
Sebelum  dilakukanya  observasi  tahap  pertama yang  dilakukan  adalah  wawancara  kepada  pihak perusahaan meminta data tranksaksi yang terjadi pada perusahaan dalam satu tahun terakhir. Observasi yang dilakukan yaitu mengumpulkan berupa data tranksaksi perusahaan yang terjadi dalam periode satu tahun, data
perusahaan  yang  tersedia  pada  saat  observasi  dalam bentuk  manual  atau  arsip  yang  kemudian  dilakukan perapihan data dalam bentuk excel untuk dilakukanya pengolahan data selanjutnya.

## 3.3. Analisis Data
Dalam analisis ini, fokus pada penjualan produk chemicals  di  PT.  Dawam  Lestari  Jaya  untuk menemukan  pola  penjualan  yang  terkait.  Langkah awalnya  adalah  menyiapkan  data  penjualan  bulanan dari  Januari  hingga  Desember  2022,  dan  kemudian data diimpor ke dalam database Microsoft Excel yang mendukung aplikasi data mining. Pemodelan menggunakan  algoritma  FpGrowth  dan  teknik  data mining  yang  dipilih  adalah  asosiasi,  dengan  tujuan untuk  menemukan  aturan  asosiasi  dan  menentukan stok produk Chimical.

## 3.4. Tahapan Perancangan
Terminologi  "data  mining"  dan  " knowledge discovery  in  database "  (KDD)  sering  digunakan secara beralih untuk mengacu pada proses mengeksplorasi  informasi  yang  tersembunyi  dalam basis data besar. Walaupun istilah ini memiliki konsep yang  berbeda,  namun  ada  hubungan  yang  saling berkaitan.  Data  mining  merupakan  tahap  penting dalam proses KDD.
KDD ( Knowledge Discovery in  Database )  ialah proses  penggalian  dan  analisis  terhadap  jumlah  data besar  untuk  mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan yang  berguna,  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan berpotensi  bermanfaat,  dari  dalam  basis  data  yang besar. Salah satu tahap dari serangkaian proses iteratif KDD adalah data mining .
Proses  KDD  dapat  dilihat  pada  gambar  berikut ini. [7]
Gambar 2 . Proses KDD
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Proses implementasi
Dalam menerapkan algoritma Fp-Growth, terdapat beberapa langkah yang harus diikuti., dimulai dengan persiapan dataset yang akan diolah.

## Tabel 1. Dataset Tranksaksi
No Tanggal miller Snap Clean Handsoap miller Karbol Wangi Glass cleaner Bowl Cleaner Odor less Dust Cleaner Hand Sanitizer (Gel) Furniture Cleaner 1 01/01/2022 15 0 4 7 0 4 3 0 2 1 2 03/01/2022 8 0 1 5 0
3 0 5 0 0 3 04/01/2022 0 0 2 9 0
4 9 0 2 0 4 05/01/2022 12 5 0 4 1 0 2 2 0 0 5 06/01/2022 5 5 11 0 0
4 0 2 2 7 6 07/01/2022 3 5 0 2 4 0
7 2 0 2 7 08/01/2022 15 5 0 14 0 4 0 2 2 0 27 30/01/2022 2 4 0 2 0
0 4 4 0 4 28 31/01/2022 2 2 7 2 0
0 2 2 2 2 287  01/12/2022 2 2 0 4 2
2 2 5 0 0 288  02/12/2022 5 4 6 2 2
0 2 8 0 0 305  21/12/2022 0 5 0 0 0
1 5 2 0 6 306  26/12/2022 5 2 6 4 2
0 5 0 0 5 307  27/12/2022 0 0 5 4 5
0 8 0 6 0 308  28/12/2022 18 2 0 4 4 2 0 0 5 0 309  29/12/2022 0 9 0 2 0
2 7 0 0 2 310  30/12/2022 6 4 2 0 5
0 0 12 0 2
Tahap  pertama  ialah  menyiapkan  dataset  yang akan  diolah,  yang  terdiri  dari  310  rekaman  transaksi data  yang  disimpan  dalam  aplikasi  Microsoft  Excel dengan  nama  file  "Data  Transaksi.xls".  Selanjutnya, dataset  tersebut  akan  diuji  menggunakan  perangkat lunak  RapidMiner  untuk  melihat  hasil  pencarian itemset frekuensi yang cocok dan relevan.
Gambar 3. Nilai settingan Confidance

## AssocuiationRules
Setting  nilai  confidence  pada Association  Rules pada rapidminer dapat mempengaruhi keakuratan dan relevansi  aturan  asosiasi  yang  ditemukan.  Nilai minimal confidence  menentukan tingkat kepercayaan minimum dari aturan asosiasi yang ditemukan. Nilai ini berkisar  antara  0  dan  1,  di  mana  1  adalah  tingkat kepercayaan  maksimal.  Misalnya,  jika  nilai  minimal confidence  ditetapkan  pada  0.6,  maka  hanya  akan ditemukan aturan asosiasi dengan tingkat kepercayaan setidaknya  0,6. Setting nilai confidence pada Association
Rules
pada rapidminer dapat mempengaruhi hasil akhir.
4.2. Association Rules
[Snap Clean] --> [Bowl Cleaner] (confidence: 0.601)
[Dust Cleaner] --> [Odorless] (confidence: 0.604) [Hand Sanitizer (Gel)] --> [miller] (confidence: 0.607) [Furniture Cleaner] --> [miller] (confidence: 0.608) [Furniture Cleaner] --> [Dust Cleaner] (confidence: 0.608) [Dust Cleaner] --> [miller] (confidence: 0.610) [Dust Cleaner] --> [Snap Clean] (confidence: 0.610) [Odorless] --> [miller] (confidence: 0.610)
[Bowl Cleaner] --> [Hand Sanitizer (Gel)] (confidence: 0.613) [Hand Sanitizer (Gel)] --> [Bowl Cleaner] (confidence: 0.613) [Snap Clean] --> [Odorless] (confidence: 0.614) [Glass cleaner] --> [miller] (confidence: 0.618) [Furniture Cleaner] --> [Odorless] (confidence: 0.620) [Karbol Wangi] --> [miller] (confidence: 0.629) [Snap Clean] --> [Dust Cleaner] (confidence: 0.633) [Handsoap miller] --> [miller] (confidence: 0.634) [Snap Clean] --> [miller] (confidence: 0.652)
Hasil  dari association  rules menunjukkan  pola hubungan antara item dalam transaksi. Dari data tabel terlihat  bahwa  item  hand  sanitizer  (Gel)  dan chemichals  Miller  sering  dibeli  bersama,  sehingga dapat  dibuat  aturan  asosiasi  bahwa  jika  seseorang membeli item hand sanitizer (Gel), maka kemungkinan  besar  mereka  juga  akan  membeli  item chemichals Miller.
Gambar 4. Hasil AssociationRules
Nilai confidence menunjukkan tingkat keyakinan bahwa  jika  item  hand  sanitizer  (Gel)  muncul,  maka item chemichals Miller  juga akan  muncul.  Hasil  dari analisis  ini  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk menentukan  strategi  pemasaran,  seperti  menawarkan item chemichals Miller kepada pelanggan yang sering membeli item sanitizer (Gel), atau menempatkan item hand sanitizer (Gel) dan chemichals Miller berdekatan dalam  toko  untuk  memudahkan  pelanggan  dalam membeli kedua item tersebut.

## 4.3. Hasil akhir
Menerapkan algoritma FP-Growth untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  produk  chemicals, dapat  disimpulkan  dari  aturan  tersebut  bahwa konsumen  cenderung  membeli  produk  yang  saling berkaitan,  misalnya  jika  membeli  Chemicals  Snap clean  maka  juga  kemungkinan  membeli  chemicals bowl  cleaner,  dengan  nilai  kepercayaan  (confidence) sebesar 0,6.
Hasil  akhir  dari  aturan  tersebut  Analisis  data menggunakan algoritma FP-Growth dapat memberikan  manfaat dalam  bentuk pemahaman  baru mengenai pola pembelian konsumen yang sebelumnya tidak  diketahui.  Informasi  ini  dapat  membantu perusahaan  meningkatkan  kualitas  layanan  kepada konsumen  dengan  menyediakan  produk  yang  sesuai dengan  preferensi  mereka.  Perusahaan  harus  selalu memperhatikan kebutuhan konsumen dan menyediakan produk yang diminati oleh mereka.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemelirian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  produk  chemicals yang signifikan dan relevan bagi konsumen, sehingga dapat  membantu  perusahaan  dalam  meningkatkan strategi  pemasaran  dan  penjualan  produk  chemicals perusahaan. Dataset yang digunakan dalam tugas akhir ini  terdiri  dari  310  transaksi  pembelian  produk chemicals  dalam  periode  waktu  1  tahun,  yang kemudian diolah dan dianalisis dengan menggunakan algoritma Frequent Pattern-Growth.
Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  penerapan teknik data mining dengan algoritma Frequent Pattern- Growth mampu menghasilkan pola pembelian produk chemicals  yang  signifikan  dan  berpotensi  untuk meningkatkan  efektivitas  strategi  pemasaran  dan penjualan produk chemicals. Pola pembelian tersebut mencakup  informasi  tentang  kombinasi  produk chemicals  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen,  urutan pembelian  produk  chemicals,  dan  kecenderungan pembelian  produk  chemicals  pada  periode  waktu tertentu.  Penggunaan  teknik  data  mining  dapat membantu  perusahaan  untuk  memahami  perilaku konsumen dalam membeli produk chemicals, sehingga dapat meningkatkan kepuasan konsumen dan meningkatkan keuntungan perusahaan.
Dalam  kesimpulannya,  observasi  pada  tugas akhir  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  teknik  data mining  dengan  algoritma  Frequent  Pattern-Growth mampu  menghasilkan  pola  pembelian  produk chemicals yang signifikan dan relevan bagi konsumen.
Berdasarkan  analisis  dalam  tugas  akhir  ini, terdapat  beberapa  rekomendasi  untuk  meningkatkan pengembangan sistem algoritma mining, yaitu sebagai berikut:  Pihak  perusahaan  dapat  melakukan  evaluasi terhadap  hasil  analisis  mining  pada  tugas  akhir  ini, untuk  mengetahui  pola  pembelian  costumer    serta memaparkan  kontribusi    terhadap  bidang  ilmu pengetahuan secara lebih luas. Selalu mempersiapkan dan  merapihkan  data  tranksaksi  perusahaan  dengan rapi dan sedetail   mungkin sebelum diolah atau dianalisis dengan  algoritma  Frequent  Pattern-Growth untuk keperluan riset selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Erasmus  Simanjuntak,  H.  (2020).  Analisa  Data Mining  Menggunakan  Frequent  Pattern  Growth pada  Data  Transaksi  Penjualan  PT  Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi  Pemasaran  Produk  Internet. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 , 914– 923. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2300
[2] Kurniawan, S., Gata, W., Wiyana, H., & Studi, P. (2018). ANALISIS ALGORITMA FP- GROWTH UNTUK REKOMENDASI PRODUK PADA DATA RETAIL PENJUALAN  PRODUK  KOSMETIK  (STUDI
KASUS :  MT  SHOP  KELAPA  GADING).  In STMIK Mercusuar Bekasi Jl. Raya Jatiwaringin (Issue 18).
[3] Narulita,  S.,  Tigor  Oktaga,  A.,  &  Susanti,  I. (2021). Media  Aplikom  Pengujian  Model Prediksi  Menggunakan  Metode  Data  Mining Classification  Decision  Tree  Untuk  Penentuan Peminatan
Peserta Didik . https://doi.org/10.33488/1.ma.2.1.305 [4] Nofitri,  R.,  &  Irawati,  N.  (2019).  ANALISIS DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi Dan Sistem Informasi) , 5 (2), 99–204. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Profile . https://linktr.ee/dawam.lj
[5] Wijaya. (2018). RANCANG BANGUN APLIKASI  REKOMENDASI  JUDUL  BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH .
[6] Wulan Sari, R., & Hartama, D. (2018). Seminar
Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI)  Data  Mining:  Algoritma  K-Means Pada Pengelompokkan Wisata  Asing  ke
Indonesia  Menurut  Provinsi . http://seminar- id.com/semnas sensasi2018.htmlPage|322