Analisis Perbandingan Performa Algoritma Apriori dan FP-Growth dalam Ekstraksi Aturan Asosiasi pada Dataset Contact Lenses UCI Repository - Muhammad Azfa Al Faruq; Hasbi Firmansyah (Jurnal Intelek Insan Cendikia, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pola pembelian konsumen menggunakan teknik data mining dengan algoritma FP-Growth pada dataset transaksi toko kelontong. Data transaksi yang dihasilkan oleh toko seringkali kurang dimanfaatkan, padahal dapat menjadi dasar pengambilan keputusan bisnis. Dalam penelitian ini, dilakukan langkah-langkah pra-pemrosesan data, termasuk pembersihan dan transformasi data ke format transaksi, kemudian algoritma FP-Growth diterapkan untuk menemukan itemset yang sering muncul. Aturan asosiasi ditetapkan berdasarkan nilai support dan confidence. Hasil penelitian menunjukkan bahwa FP-Growth mampu mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersama, yang dapat digunakan untuk pengaturan produk, pembuatan paket promosi, dan optimasi penjualan. Implementasi ini menunjukkan bahwa data mining memberikan kontribusi nyata dalam mendukung pengembangan bisnis ritel skala kecil berdasarkan pengambilan keputusan berbasis data