PENERAPAN DATA MINING PADA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS: TOKO ONLINE ANTICKA SHOP)
Nur Asih 1 , Martanto 2
1 Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Majasem Kesambi Kota Cirebon nurasih0331@gmail.com

## ABSTRAK
Pemasaran secara daring saat ini semakin meraih popularitas dikalangan masyarakat, kegiatan ini dilakukan di platform media sosial, situs web, dan e-commerce . Transaksi penjualan yang terjadi menyebabkan penumpukan data, agar transaksi penjualan menjadi informasi yang bernilai guna untuk mendukung penjualan maka dibutuhkan sebuah teknologi data mining. Toko Anticka Shop menghadapi permasalahan dalam menentukan pola pembelian produk secara bersamaan dan produk yang diminati pelanggan. Tujuan penelitian ini yaitu menerapkan algoritma FP-Growth pada transaksi penjualan guna mengidentifikasi pola pembelian dan mengetahui produk yang paling diminati.  Pengujian  ini  menggunakan  nilai minimum  support 0.015  dan minimum  confidence 0.8,  pengujian menghasilkan  10  aturan  dengan  tingkat confidence tertinggi.  Aturan  dihasilkan  antara  lain:  jika  pelanggan membeli  aksesoris  kerudung  dan  kemeja,  maka  kemungkinan  akan  membeli  kerudung  dengan  tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan tas wanita, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli kemeja dan kaos kaki, maka kemungkinan akan membeli baju gamis dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli aksesoris rambut dan baju daster, maka kemungkinan akan membeli baju anak dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli baju  gamis,  aksesoris  kerudung,  dan  tas  wanita,  maka  kemungkinan  akan  membeli  kerudung  dengan  tingkat kepercayaan 100%.
Kata kunci : Data mining, Algoritma FP-Growth, Association rules
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah  menyebabkan perubahan signifikan dalam  dunia  bisnis,  khususnya  dalam  aspek pemasaran.  Penggunaan  teknologi  informasi  yang semakin  berkembang  membuat  informasi  menjadi krusial. Data transaksi penjualan yang terus bertambah perlu  dimanfaatkan  sebagai  sumber  informasi  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  bisnis.  Dalam persaingan  bisnis  yang  intens,  pemilik  usaha  perlu strategi  bisnis  yang  didukung  oleh  pengetahuan produk,  serta  kecepatan  dan  ketepatan  dalam pengambilan keputusan. Memanfaatkan data transaksi penjualan  menjadi  salah  satu  strategi  penting  untuk meningkatkan keunggulan kompetitif. [1]
Toko  Anticka  Shop,  populer  di  kalangan masyarakat, mengalami peningkatan transaksi penjualan  yang  menyebabkan  akumulasi  data.  Untuk memanfaatkan data tersebut dan mendukung pengambilan  keputusan  bisnis,  digunakan  teknologi data  mining  dengan  algoritma  FP-Growth,  sebagai algoritma asosiasi pada data mining, digunakan untuk menentukan  pola  pembelian  dengan  identifikasi frequent itemset secara efisien. Dibandingkan dengan algoritma apriori, FP-Growth lebih cepat karena tidak memerlukan iterasi berulang [2]
Penelitian  sebelumnya  oleh  Aldi  Ardianto  dan Devi  Fitrianah  dalam  jurnal  Telekomunikasi  dan
Komputer tahun 2019 bertajuk "Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi Trend Penjualan ATK pada CV.Fajar  Sukses  Abadi"  mengatasi  permasalahan dimana  data  transaksi  tidak  dimanfaatkan  dan  hanya disimpan  dalam  basis  data.  Dalam  penelitiannya algoritma  FP-Growth  digunakan  untuk  menganalisis 538 data transaksi penjualan alat tulis kantor (ATK) di CV.  Fajar  sukses  abadi.  Dengan  menetapkan minimum  support  sebesar  2%  dan  minimum confiedence  sebesar  70%,  penelitian  ini  berhasil menghasilkan  4  peraturan  asosiasi.  Peraturan  terbaik yang ditemukan memiliki tingkat support sebesar 5% dan  tingkat  confiedence  93%.  Aturan  tersebut menyatakan  bahwa  jika  seseorang  membeli  steples, maka  kemungkinan  besar  juga  akan  membeli  isi stapler  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  93%  dan kenaikan  (lift)  sebesar  10  (Ardianto  &  Fitrianah, 2019).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  penulis tertarik  untuk  meneliti  data  transaksi  penjualan  di Toko  Anticka  Shop.  Berikut  ini  data  transaksi penjualan di Toko Anticka Shop disajikan dalam tabel 1.1.

## Tabel 1. Transaksi Penjualan Toko Anticka Shop
No Transaksi Barang yang terjual A101 Baju Daster, Baju kartun anak
No Transaksi Barang yang terjual A102 Kerudung pashmina, kerudung paris, jarum pentul, bros A103 Baju Anak motif, Jepit Rambut A104 Kerudung instant, Baju Gamis A105 Kemeja, Celana Kulot A106 Rok Plisket, Tote Bag A107 Baju anak, Ikat Rambut A108 Kerudung Paris, Kemeja A109 Baju Koko, Celana Jeans A110 Baju Tidur Anak, Baju Daster … ………………….. A650 Kerudung Pashmina, Baju Gamis, Sling Bag, inner kerudung
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  menerapkan algoritma  FP-Growth  pada  transaksi  penjualan  yang terjadi  di  toko  online  anticka  shop,  dan  menganalisa hasil  dari  penerapan  algoritma  fp-growth  dalam menentukan pola pembelian pada transaksi penjualan. Agar  terbentuknya  pola  pembelian  pada  transaksi penjualan  di  Toko  online  Anticka  Shop  untuk mengetahui  suatu  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  dan  diminati  pelanggan  berdasarkan tingkat kepercayaan yang nantinya dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan strategi penjualan.

## 2. TINJAUAN LITERATUR 2.1.   Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  mengeksplorasi  informasi  yang penting dan tersembunyi dalam suatu basis data yang berskala  besar,  memungkinkan  penemuan  pola menarik  yang  sebelumnya  tidak  diketahui.[3]  Salah satu  tujuan  utama  dari  data  mining  adalah mengungkap  informasi  atau  pengetahuan    yang tersembunyi  dalam  suatu  basis  data.[4]  Meskipun istilah  data  mining  dan  KDD  sering  digunakan bersamaan,  namun  keduanya  memiliki  konsep  yang berbeda  namun  salin  terkait,  karena  data  mining sebenarnya adalah bagian dari proses KDD.

## 2.2. Association Rules
Aturan  asosiasi,  atau  yang  dikenal  sebagai association  rules,  merupakan  suatu  metode  dalam bidang  data  mining  yang  menyediakan  informasi mengenai  transaksi  pembelian  yang  terjadi  secara bersamaan  dalam  suatu  periode  waktu  tertentu. Sasaran utama dari aturan asosiasi adalah mengidentifikasi pola belanja pelanggan dan mengukur  seberapa  sering  kombinasi  item  muncul dalam  data  transaksi  penjualan  pada  periode tersebut[5].  Dalam  data  mining,  fungsi  asosiasi bertujuan untuk  menentukan sebuah item atau atribut yang  sering  muncul  secara  bersamaan.  [6]  Dalam menentukan  hubungan  antar  item,  terdapat  ukuran kepercayaan yaitu:
a. Support merupakan  ukuran  yang  memberikan  informasi seberapa  besar  dominasi  suatu  barang  atau
itemset  terhadap  keseluruhan  transaksi  yang dilakukan pada proses penjualan item.
b. Confidence merupakan  ukuran  yang  memberikan  informasi hubungan  antara  dua  barang  atau  item  secara conditional.
Berikut  ini  nilai  support  dan  nilai  confidence dirumuskan  seperti  persamaan  1  dan  persamaan  2 dibawah ini :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ) = Jumlah transaksi yang mengandung A (1)
Total transaksi
𝐶𝑜𝑛𝑓 ( 𝐴 , 𝐵 )  =    Jumlah  yang  mengandung  A  dan  B (2)
Jumlah transaksi yang mengandung A

## 2.3. Algoritma FP-Growth
Algoritma  FP-Growth  seringkali  digunakan untuk mengidentifikasi itemset yang secara frekuensinya tinggi dalam sebuah dataset. Algoritma ini  dianggap  sebagai  metode  terunggul  dalam menemukan pola yang sering muncul pada data, baik yang berskala besar maupun kecil, jika dibandingkan dengan algoritma Apriori.[7]
Metode FP-Growth terdiri dari tiga langkah utama:
a. Pembentukan FP-Tree: Pada  tahap  ini,  struktur  data  FP-Tree  dibuat dengan  cara  memetakan  setiap  transaksi  ke lintasan-lintasan  pada  FP-Tree.  Jika  terdapat transaksi dengan item yang sama, lintasan pada FP-Tree  dapat  saling  tumpang  tindih.  Semakin banyak  transaksi  dengan  item  yang  sama, semakin efisien proses pemanfaatan struktur data FP-Tree.
b. Pembentukan Conditional Pattern Base: Pada tahap ini, Conditional Pattern Base dibuat untuk  setiap  item  pada  FP-Tree.  Conditional Pattern  Base  merupakan  himpunan  semua transaksi  yang  memiliki  suatu  itemset  sebagai subset.  Pembentukan  Conditional  Pattern  Base dilakukan  dengan  melakukan  backtracking  dari FP-Tree dan mencatat semua conditional pattern base yang ditemukan.
c. Ekstraksi Frequent Itemset: Pada tahap ini, frequent itemset diekstraksi dari FP-Tree.  Ini  dilakukan  dengan  melakukan rekursi  pada  setiap  item  yang  memiliki conditional  pattern  base.  Selanjutnya,  setiap kombinasi  itemset  yang  terbentuk  akan  diberi nilai  Support.  Jika  nilai  Support  melebihi  nilai Minimum  Support,  maka  itemset  tersebut dianggap sebagai frequent itemset.

## Gambar 1. Flowchart FP-Growth

## 2.4. Software Rapidminer
Rapidminer  adalah  perangkat  lunak  pengolahan data yang dikembangkan oleh perusahaan Rapidminer. Perangkat lunak ini memberikan solusi terpadu untuk mengolah  data,  membuat  teks,  dan  melakukan prediksi.  RapidMiner  menggunakan  satu  logika pemrosesan  dan  dapat  menangani  10.000  baris  data. Perangkat  lunak  ini  bersifat  terbuka  dan  berlisensi AGPL.[8]

## 2.5. Penjualan
Penjualan merujuk pada aktivitas yang dilakukan oleh  penjual  untuk  memasarkan  dan  mengalihkan barang  atau  jasa  kepada  pembeli.  Menurut  definisi yang lain, penjualan dapat didefinisikan sebagai suatu proses  dimana  kepemilikan  barang  atau  jasa dipindahkan dari penjual kepada pembeli [9].

## 2.6. Pola Pembelian
Pola pembelian pelanggan atau yang disebut juga sebagai perilaku pelanggan yang mencakup serangkaian  langkah  yang  diambil  oleh  pelanggan dalam mengambil keputusan pembelian atau penggunaan  barang  yang  dibeli,  hal  ini  juga melibatkan faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pembelian[10].

## 2.7. Produk
Produk  dapat  didefinisikan  sebagai  gabungan atribut  fisik  yang  secara  nyata  terkait  dalam  bentuk yang dapat diidentifikasi. Secara umum konsep produk juga  mencakup  atribut  seperti  warna,  kemasan,  dan harga.  Semua  atribut  tersebut  dapat  diterima  oleh pembeli sebagai suatu kesatuan yang dapat memberikankepuasan  atas  keinginan  mereka.  Oleh
karena itu , untuk memastikan produk yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dan bersaing di pasar, perusahaan perlu memperhatikan setiap atribut produk dengan cermat.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.  Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  secara  langsung  dari  pemilik  usaha  Toko Anticka Shop  yaitu Ibu  Lilis  Kusmiran, dilakukan di Toko Anticka Shop yang terletak di Jl. Perjuangan No 14,  Kel.  Karyamulya,  Kec.  Kesambi,  Kota  Cirebon, pada tanggal 18 desember 2023. Data yang diperoleh yaitu  dataset  transaksi  penjualan  yang  berisi  nomor transaksi, dan barang yang terjual yang berisi 550 baris data.

## 3.2.  Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup:
a. Observasi Penulis melakukan pengamatan langsung terhadap operasional Toko Online Anticka Shop, penulis dapat dengan tepat memperoleh informasi  mengenai  data  transaksi  penjualan yang  dibutuhkan.  Pada  tahapan  ini  bertujuan untuk  mendapatkana  pemahaman  langsung tentang  kondisi  saat  melakukan  pencatatan pesanan, transaksi penjualan, maupun pengiriman pesanan.
b. Wawancara Penulis melakukan percakapan langsung dengan pemilik  Toko  Online  Anticka  Shop  untuk menyelidiki  permasalahan  terkait  manajemen penjualan dan mendapatkan informasi serta data secara langsung.
c. Studi Literatur Referensi  literatur  yang  dijadikan  dasar  dalam penelitian ini didapatkan dari kumpulan pengetahuan dan data dari jurnal-jurnal nasional yang terkait dengan topik penelitian.

## 3.3.   Tahapan Perancangan
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Tahapan  perancangan  merupakan  acuan  atau tahapan  yang  diterapkan  dalam  sebuah  penelitian untuk mencapai tujuan penelitian. Tahapan
perancangan dalam penelitian ini disusun berdasarkan Knowledge Discovery In Database . Tahapan perancangan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 2.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Toko  Anticka Shop, data transaksi yang digunakan pada ugas akhir ini yaitu data transaksi penjualan yang terjadi selama bulan  januari-november  2023  yang  berjumlah  550 baris, dan 15 atribut.

## 4.1. Pemilihan Data (Data
Selection ) Tahapan  pemilihan  data  yang  akan  digunakan untuk dianalisis pada tools rapidminer . Data penelitian ini menggunakan data penjualan yang didapatkan dari hasil observasi yang dilakukan di Toko Online Anticka Shop.
Gambar 3.  Select data penjualan
4.2. Data Preprocessing Setelah muncul tampilan read excel pada gambar diatas.  Tahapan  selanjutnya  yaitu Preprocessing digunakan  untuk  meminimalisir missing  value yang ada  pada  data  tersebut.  Klik statistics di  bagian exampleset ,  makan  akan  muncul  nilai missing  value pada  data  transaksi  penjualan  yang  digunakan,  pada data yang digunakan tidak terdapat missing value atau bernilai  nol  (0)  maka  tidak  perlu  menggunakan operator replace missing value .
Gambar 4. Hasil tampilan missing value
4.3. Data Transformation Pada  langkah  ini  yaitu  melakukan  transformasi atau  perubahan type data  pada  dataset  menjadi
bilangan numerical  to  binominal .  Karena  pada  data penjualan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hanya menggunakan  2 type data  1  dan  0  yang  digunakan secara berulang sehingga dilakukan pengubahan data tersebut menggunakan to binominal .
Gambar 5. Operator numerical to binominal
4.4. Data Mining Tahapan pada data mining dilakukan menggunakan  algoritma FP-Growth ,  hasil  dari FP- Growth tersebut  dapat  dihubungkan  dengan create association  rules untuk  mengetahui  suatu  model algoritma FP-Growth dengan hasil pemodelan berupa informasi.
Gambar 6. Model Data Mining
1) Penerapan algoritma FP-Growth
Penerapan algoritma FP-Growth menggunakan software rapidminer tersebut dapat dilihat pada gambar 4.5 berikut ini
Gambar 7.  Penerapan algoritma FP-Growth
2) Penerapan Association Rules Selanjutnya  adalah  penerapan algoritma  fp-
growth dan aturan asosiasi, dengan menambahkan operator create association rules seperti pada gambar 8.
Gambar 8.  Penerapan association rules
Berdasarkan  hasil  dari association  rules terdapat 3 kelompok item yang banyak diminati oleh pelanggan. Pada tabel dibawah ini itemset pembelian dengan nilai confidence yang tertinggi yang bertujuan untuk  meningkatkan  penjualan  dan  meningkatkan stock  produk  yang  paling  diminati  atau  dibeli  oleh pelanggan.
Tabel 2. Kelompok 1 nilai confidence tertinggi Confidence (%) Itemset 1 Itemset 2 83% Kerudung, aksesoris rambut Aksesoris kerudung 86% Baju gamis, aksesoris kerudung Kerudung Tabel 3. Kelompok 2 nilai confidence tertinggi Confidence (%) Itemset 1 Itemset 2 92% Celana jeans Baju koko 94% Aksesoris rambut, kaos kaki Aksesoris kerudung 96% Baju daster Baju anak Tabel  4. Kelompok 3 nilai confidence tertinggi Confidence (%) Itemset 1 Itemset 2 100% Aksesoris kerudung, kemeja Kerudung 100% Aksesoris kerudung, tas wanita Kerudung 100% Kemeja, kaos kaki Baju gamis 100% Aksesoris rambut, Baju daster Baju anak 100% Baju gamis, aksesoris kerudung Tas wanita

## 4.5. Hasil Tujuan 2
Hasil  tujuan  2  mengenai  hasil  analisa  dari penerapan  algoritma  fp-growth  dalam  menentukan pola  pembelian  pada  transaksi  penjualan  di  Toko Online Anticka Shop.
4.2.1. Interpretation/Evaluation Berikut  ini  adalah  hasil  keluaran  nilai Support  dan Confidence pada view result.
4.6. Hasil nilai Support (X, Y) frequent item set (Fp Growth) Pada hasil frequent itemset result (FP-Growth) , hasil  nilai Support akan diambil 3 baris nilai support tertinggi. Pada baris hasil pertama dengan nilai size 3 item,  dengan  nilai Support tertinggi  0,082  atau  jika dipersenkan  akan  menjadi  82%  menjelaskan  jika pelanggan  membeli  baju  daster  maka  akan  membeli baju anak dengan hasil presentase support 82%. Hasil keterkaitan  pelanggan  membeli  beberapa  produk secara bersamaan dari jumlah seluruh transaksi sesuai dengan  tujuan  penerapan  data  mining  untuk membentuk pola pembelian pada penelitian ini. Hasil nilai support dapat  dijadikan  sebuah  pendapat  atau
saran  yang  tepat  untuk  direkomendasikan  kepada pelanggan yang bingung memilih kombinasi itemset.
a) FP-Growth min. support = 0.015
b) Min.Items per itemset = 1
c) Association Rules Confidence = 0.8
Nilai Support akan  diubah  dalam  bentuk  (%). Hasil  pengambilan  3 rules dapat  dilihat  pada  tabel Pengambilan 3 rules nilai Support tertinggi.
Tabel 5. Pengambilan nilai Support tertinggi
No Itemset 1 Itemset 2 Support (%) 1 BAJU GAMIS, AKSESORIS KERUDUNG KERUDUNG 22% 2 AKSESORIS RAMBUT, KAOS KAKI AKSESORIS KERUDUNG 31% 3. BAJU DASTER BAJU ANAK 82%
Berdasarkan  tabel  4.4  pengambilan  rules berdasarkan nilai Support tertinggi : a. Pada rules 1 jika pelanggan membeli baju gamis dan  aksesoris  kerudung,  maka  kemungkinan membeli kerudung dengan nilai Support sebesar 22%.
b. Pada rules 2  jika  pelanggan  membeli  aksesoris rambut  dan  kaos  kaki,  maka  kemungkinan membeli  aksesoris  kerudung  dengan  nilai Support sebesar 31%.
c. Pada rules 3 jika pelanggan membeli baju daster, maka  kemungkinan  membeli  baju  anak  dengan nilai Support sebesar 82%.
4.7. Hasil nilai Confidence Association Rules Hasil Association  rules digunakan  dalam menentukan pola pembelian pada transaksi penjualan yang  terjadi  di  toko  online  anticka  shop  dengan rapidminer yang  dihasilkan  dalam  bentuk graph  dan description dan  menghasilkan  10  pola  pembelian dengan nilai tertinngi yaitu 1.000 atau jika dipersenkan akan menjadi 100%.
Gambar 9.  Graph Association Rules
Gambar  9  menunjukkan association  rul es  yang dihasilkan  dari  penerapan  metode  algoritma FP-
Growth pada transaksi penjualan di toko anticka shop yang disajikan dalam bentuk grafik.
Gambar 10. Description Association Rules
Gambar 10  menunjukkan association rules yang dihasilkan  dari  penerapan  metode  algoritma  FP- Growth  pada  transaksi  penjualan  toko  anticka  shop yang disajikan dalam bentuk deskripsi.
Berikut  adalah  hasil  keluaran  nilai  Support  dan Confidence  pada view  result yang  disajikan  dalam bentuk tabel.
Tabel 6. Description Association Rules No ItemSet 1 ItemSet 2 Confidence (%) 1 Kerudung, Aksesoris Rambut Aksesoris Kerudung 83% 2 Baju Gamis, Aksesoris Kerudung Kerudung 86% 3 Celana Jeans Baju Koko 92% 4 Aksesoris Rambut, Kaos Kaki Aksesoris Kerudung 94% 5 Baju Daster Baju Anak 96% 6 Aksesoris Kerudung, Kemeja Kerudung 100% 7 Aksesoris Kerudung, Tas Wanita Kerudung 100% 8 Kemeja, Kaos Kaki Baju Gamis 100% 9 Aksesoris Rambut, Baju Daster Baju Anak 100% 10 Baju Gamis, Aksesoris Kerudung, Tas Wanita Kerudung 100%
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari graph dan description menunjukkan hasil yang sama, ada 10 rules yang  memenuhi persyaratan untuk  membangun aturan  asosiasi  dan  dijadikan  sebagai  aturan  final untuk  menentukan  pola  pembelian  produk  fashion  di toko  anticka  shop.  Sepuluh  aturan  asosiasi  tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Jika pelanggan membeli kerudung dan aksesoris rambut,  maka  kemungkinan  membeli  aksesoris kerudung juga dengan tingkat kepercayaan 0.833 atau sebesar 83%.
b. Jika  pelanggan  membeli  baju  gamis  dan aksesoris kerudung, maka kemungkinan
membeli kerudung juga dengan tingkat kepercayaan 0.857 atau sebesar 86%.
c. Jika  pelanggan  membeli  celana  jeans,  maka kemungkinan  membeli  baju  koko  juga  dengan tingkat kepercayaan 0.917 atau sebesar 92%.
d. Jika  pelanggan  membeli  aksesoris  rambut  dan kaos kaki, maka kemungkinan membeli aksesoris kerudung juga dengan tingkat kepercayaan 0.944 atau sebesar 94%.
e. Jika  pelanggan  membeli  baju  daster,  maka kemungkinan  membeli  baju  anak  juga  dengan tingkat kepercayaan 0.957 atau sebesar 96%.
f. Jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan kemeja,  maka  kemungkinan  akan  membeli kerudung juga dengan tingkat kepercayaan 1.000 atau sebesar 100%
g. Jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan tas  wanita,  maka  kemungkinan  akan  membeli kerudung juga dengan tingkat kepercayaan 1.000 atau sebesar 100%
h. Jika  pelanggan  membeli  kemeja  dan  kaos  kaki, maka  kemungkinan  akan  membeli  baju  gamis juga  dengan  tingkat  kepercayaan  1.000  atau sebesar 100%.
i. Jika  pelanggan  membeli  aksesoris  rambut  dan baju  daster,  maka  kemungkinan  akan  membeli baju anak juga dengan tingkat kepercayaan 1.000 atau sebesar 100%.
j. Jika  pelanggan  membeli  baju  gamis,  aksesoris kerudung  dan  tas  wanita,  maka  kemungkinan akan  membeli  kerudung  juga  dengan  tingkat kepercayaan 1.000 atau sebesar 100%.
Dari hasil penerapan data  mining  menggunakan algoritma  FP-Growth  dengan  rapidminer  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  ini  dapat  dijadikan sebagai  bahan  referensi  Toko  Anticka  Shop  dalam menentukan  pola  pembelian,  atau  pengambilan keputusan  pada  penjualan  produk  mana  saja  yang tingkat  kemungkinananya  sering  dibeli,  jarang  dibeli dan produk yang dibeli secara bersamaan, alhasil dapat diperkirakan  produk  apa  saja  yang  ketersediaanya harus didahulukan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  penerapan  algoritma  FP-Growth  pada  data transaksi penjualan dapat membantu dalam menentukan  pola  pembelian  di  Toko  Anticka  Shop. Dari  sample  dataset  transaksi  550  dan  15  atribut, ditemukan  beberapa  aturan  asoiasi  menggunakan minimum support = 0.015 dan minimum confidence = 0.8,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut,  jika pelanggan  membeli  kerudung  dan  aksesoris  rambut, maka kemungkinan membeli aksesoris kerudung juga dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  83%,  jika pelanggan  membeli  baju  gamis  dan  aksesoris kerudung, maka kemungkinan membeli kerudung juga dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  86%,  jika pelanggan membeli celana jeans, maka kemungkinan
membeli  baju  koko  juga  dengan  tingkat  kepercayaan sebesar  92%,  jika  pelanggan  membeli  aksesoris rambut  dan  kaos  kaki,  maka  kemungkinan  membeli aksesoris  kerudung  juga  dengan  tingkat  kepercayaan sebesar  94%,  jika  pelanggan  membeli  baju  daster, maka  kemungkinan  membeli  baju  anak  juga  dengan tingkat  kepercayaan  sebesar  96%,  jika  pelanggan membeli  aksesoris  kerudung  dan  kemeja,  maka kemungkinan  akan  membeli  kerudung  juga  dengan tingkat  kepercayaan  sebesar  100%,  jika  pelanggan membeli  aksesoris  kerudung  dan  tas  wanita,  maka kemungkinan  akan  membeli  kerudung  juga  dengan tingkat  kepercayaan  sebesar  100%,  jika  pelanggan membeli  kemeja  dan  kaos  kaki,  maka  kemungkinan akan  membeli  baju  gamis  juga  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  100%,  jika  pelanggan  membeli aksesoris rambut dan baju daster, maka kemungkinan akan  membeli  baju  anak  juga  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  100%,  jika  pelanggan  membeli baju gamis, aksesoris kerudung dan tas wanita, maka kemungkinan  akan  membeli  kerudung  juga  dengan tingkat  kepercayaan  sebesar  100%.  Saran  dari penelitian  ini  adalah  diharapkan  untuk  penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  transaksi  penjualan yang  lebih  banyak  lagi  dengan  kemungkinan pembelian  produk  dilakukan  bersamaan  agar  nilai Support dan Confidence yang  muncul  dapat  lebih tinggi lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  D.  Hartomo,  S.  Yulianto,  R.  A.  Suharjo,  U. Kristen,  S.  Wacana,  and  P.  Korespondensi, “PREDIKSI  STOK  DAN  PENGATURAN TATA  LETAK  BARANG  MENGGUNAKAN KOMBINASI ALGORITMA TRIPLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  DAN  FP- GROWTH,”  vol.  7,  no.  5,  pp.  869–878,  2020, doi: 10.25126/jtiik.202071863.
[2]  I. Anggraini, “PENERAPAN METODE ASOSIASI DATA MINING PADA E- COMMERCE  TOKO  NADHIRA,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 7, no. 2, 2023.
[3]  E.  Munanda  and  S.  Monalisa,  “PENERAPAN ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK PENENTUAN  TATALETAK  BARANG  1,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[4]  R.  Amelia,  A.  Koda,  I.  Mulyati,  and  R.  Danar Dana,  “KOPERTIP:  Jurnal  Ilmiah  Manajemen
Informatika dan Komputer Penerapan Algoritma Frequent  Pattern-Growth  Dalam  Menentukan Pola Penjualan,” vol. 04, no. 02, pp. 2549–211,
2020, [Online]. Available: http://jurnal.kopertipindonesia.or.id/
[5]  L. Oktaviani, Tri Anelia, Hegarmanah Muhabatin,  Yudhistira  Arie  Wijaya,  and  Dian Ade  Kurnia,  “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth Untuk Menganalisis Pola Belanja,” KOPERTIP : Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Informatika  dan Komputer ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  29–35,  Feb.  2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i1.153.
[6]  B. Septia Pranata and D. Putro Utomo, “Bulletin of  Information  Technology  (BIT)  Penerapan Data  Mining  Algoritma  FP-Growth  Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus  Bengkel  Sinar  Service),” Bulletin  of Information Technology (BIT) , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[7]  S.  Suhada,  D.  Ratag,  D.  Wintana,  T. Hidayatulloh,  and  S.  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada AHASS Cibadak,” JURNAL  SWABUMI , vol. 8, no. 2, pp. 2–3, 2020.
[8]  *  Lintang,  M.  Lestari,  and  K.  Penulis, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  Untuk Menentukan  Pola  Penjualan  Toko  Ellia  Umami Lintang Mugi Lestari Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) IKMI  Cirebon  Irfan  Ali  Sekolah  Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) IKMI  Cirebon,” Journal  of  Student  Research (JSR) , vol. 1, no. 3, 2023.
[9]  P. R. Wulandhari, N. Rahaningsih, I. Ali, and C. L. Rohmat, “Penerapan Metode Asosiasi Untuk Menemukan  Pola  Transaksi  Penjualan  Obat Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika ,  vol.  7,  no.  1, 2023.
[10]  S. Katarina Sianturi, D. S. Fansuri, W. N. Aini, S.  T.  Teknologi,  I.  Komputer,  and  I.  Unggul, “JUDUL`  JUDUL`Algoritma  Apriori  untuk Mengetahui  Pola  Beli  Konsumen  Pada  Sistem Informasi  Market  Basket  Analysis  Berbasis Andriod,” Jurnal  Insan  Unggul ,  vol.  11,  no.  1, pp. 35–58, 2023, [Online]. Available: http://www.insan-unggul.ac.id:8084/jurnaliu