SUMMARY
Perkembangan teknologi informasi telah memberikan kontribusi pada cepatnya pertumbuhan jumlah data yang dikumpulkan dan disimpan dalam basis data berukuran besar (gunung data). Dibutuhkan sebuah metode atau teknik yang dapat merubah gunungan data tersebut menjadi sebuah informasi berharga atau pengetahuan (knowledge) yang bermanfaat untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Algoritma Apriori, Frequent Pattern Growth (FP-Growth), dan Fuzzy C-Covering merupakan beberapa algoritma dalam data mining yang dapat digunakan pada teknik mining market basket analysis. Dalam penelitian ini penulis akan mencoba untuk melakukan suatu eksperiman untuk menganalisa proses data mining terhadap transaksi penjualan produk di minimarket Indomaret melalui sebuah aplikasi yang menggunakan 3 metode market basket analysis. Hasil penelitian menunjukkan algoritma FP-Growth mampu melakukan proses data mining dengan waktu yang paling cepat dan hasil yang paling akurat.