Implementasi Data Mining Pada Penjualan Buku Dengan Algoritma FP-GROWTH Menggunakan Rapidminer - Muhammad Al Madany; Zaehol Fatah (Universitas Ngudi Waluyo, 2026)
Studi ini menerapkan algoritma FP-Growth di RapidMiner untuk mengidentifikasi pola pembelian dalam dataset penjualan buku Kaggle. Menggunakan proses KDD, atribut seperti genre dan penerbit ditransformasikan menjadi itemset transaksional untuk analisis asosiasi. Hasilnya menunjukkan bahwa genre fiksi paling sering muncul, dan Penguin Group (USA) LLC memiliki korelasi yang kuat dengan genre ini, ditunjukkan dengan nilai keyakinan 83%. Temuan ini dapat mendukung strategi pemasaran yang tepat sasaran dan keputusan rekomendasi produk. Kata Kunci: FP-Growth, Data Mining, Penjualan Buku, RapidMiner, KDD This study applies the FP-Growth algorithm in RapidMiner to identify purchasing patterns in a Kaggle book sales dataset. Using the KDD process, attributes such as genre and publisher were transformed into transactional itemsets for association analysis. The results show that the fiction genre appears most frequently, and Penguin Group (USA) LLC has a strong correlation with this genre, indicated by an 83% confidence value. These findings can support targeted marketing strategies and product recommendation decisions. Keywords: FP-Growth, Data Mining, Book Sales, RapidMiner, KDD