## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PELANGGAN
(STUDI KASUS: TOKO KENZI OLSHOP)
Arum Sari, Ahmad Faqih, Saeful Anwar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat
Arums2906@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  dunia  bisnis,  terutama  dibidang  penjualan,  keberadaan  persaingan  yang  tinggi  menimbulkan kebutuhan bagi pengembang dalam mencari strategi yang bisa meningkatkan efektivitas pemasaran dan penjualan produk. Toko Kenzi Olshop merupakan salah satu pebisnis yang bergerak dalam penjualan pakaian, kosmetik dan lain-lain. Namun dalam konteks toko Kenzi Olshop, masih terdapat kendala dalam mengetahui barang apa yang harus diadakan untuk persediaan stok dan promosi serta penempatan produk yang masih kurang efektif khususnya pada produk pakaian. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pola pembelian pelanggan, sehingga didapatkan rekomendasi strategi penjualan. Metode yang digunakan adalah knowledge discovery in databases ( KDD ) dengan menerapkan  algoritma FP-Growth .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma FP-Growth dapat mengidentifikasi pola pembelian pelanggan dengan melakukan percobaan menggunakan nilai minimum support sebesar 2%, 3%, 4%, 5% dan minimum confidence sebesar 40%. Percobaan dengan nilai minimum support 2% dan nilai minimum confidence 40% menghasilkan nilai lift tertinggi dan menghasilkan aturan asosiasi terbanyak yaitu 27 rules . Pada aturan asosiasi tersebut terdapat enam item yang sering muncul meliputi Midi Dress, Pajamas Anisa,  Gamis  Aisyah,  Pajamas  Cp,  Pajamas  Aisyah  dan  Pajamas  Rasya.  Serta  didapatkan rule dengan  nilai confidence terbesar 60,5% yaitu jika konsumen membeli Gamis Aisyah dan Tunik maka memiliki peluang untuk membeli Midi Dress.
Kata kunci: FP-Growth , Data Transaksi, Aturan Asosiasi

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia bisnis, terutama dibidang penjualan, keberadaan  persaingan  yang  tinggi  menimbulkan kebutuhan  bagi  para  pengembang  untuk  mencari strategi yang dapat meningkatkan efektivitas penjualan  dan  pemasaran  produk.  Perusahaan memiliki kemampuan untuk menggambil manfaat dari data  yang  dihasilkan,  terutama  dalam  mendukung proses pengambilan keputusan. Apabila data tersebut dikelola dan diproses dengan metode yang tepat, data- data  tersebut  memiliki  potensi  untuk  menghasilkan informasi  yang  memiliki  nilai  signifikan  [1].  Toko Kenzi Olshop merupakan salah satu pelaku usaha yang bergerak dalam penjualan pakaian, kosmetik dan lain- lain. Akan tetapi, toko Kenzi Olshop lebih dominan ke penjualan  pakaian  khususnya  pakaian  perempuan. Toko Kenzi Olshop sudah berdiri selama 6 tahun mulai dari  tahun  2017  sampai  dengan  sekarang,  yang berlokasi di Desa Cipeujeuh Kecamatan Lemahabang Kabupaten Cirebon. Toko Kenzi Olshop pun memiliki banyak  reseller  dan  tidak  hanya  menjual  secara langsung juga menjual secara online (Wawancara Ibu Oktaria).
Dalam  konteks  toko  Kenzi  Olshop,  masih terdapat  kendala  dalam  mengetahui  barang  apa  yang harus  diadakan  untuk  persediaan  stok  dan  promosi sehingga  banyak  stok  barang  yang  kurang  laku  atau tidak  terjual  serta  penempatan  produk  yang  masih kurang  efektif  khususnya  pada  produk  pakaian.  Oleh karena itu perlu mengetahui pola pembelian pelanggan
dengan memanfaatkan data histori transaksi penjualan. Transaksi  pembelian  yang  dilakukan  oleh  konsumen dalam  setiap  harinya  menimbulkan  banyaknya  data transaksi di toko Kenzi Olshop. Apabila data tersebut hanya disimpan tanpa pengelolaan lebih lanjut, hanya akan  berfungsi  sebagai  kumpulan  data  historis. Berdasarkan  sekumpulan  data  transaksi  pembelian tersebut dapat dilakukan analisis dengan menggunakan  proses data  mining . Data  mining merupakan proses eksplorasi dan analisis data dengan tujuan  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  yang tersembunyi  dalam  data  [2].  Ada  berbagai  teknik dalam data  mining ,  pada  penelitian  ini  akan menerapkan teknik Association rules . Association  rules adalah  salah  satu  teknik  yang sering digunakan dalam data mining untuk mengidentifikasi  hubungan  asosiasi  antara  data  yang dianalisis, yang nantinya digunakan untuk merumuskan  aturan  atau  " rules ".  Dalam  konteks analisis Association  rules ,  terdapat  dua  parameter penting yang digunakan, yaitu support dan confidence [3].  Sehingga,  untuk  menerapkan  teknik Association rules pada data transaksi penjualan toko kenzi olshop perlu  dilakukannya  analisis  terhadap  parameter Confidence , Support dan Lift dengan menentukan nilai minimumnya  untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi pembelian pelanggan pada toko Kenzi Olshop [4].
Pada  penerapkan Association  rules terdapat beberapa  algoritma  yang  bisa  digunakan  untuk menganalisis  data  transaksi  [5],  pada  penelitian  ini
menggunakan algoritma FP-Growth . Beberapa penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya mengenai  algoritma FP-Growth ,  menyimpulkan bahwa kinerja algoritma FP-Growth lebih baik dalam menghasilkan  aturan  asosiasi  dan  waktu  yang dibutuhkan  untuk  eksekusi  lebih  cepat  dibandingkan dengan algoritma Apriori [6].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Norbertus  Tri Suswanto Saptadi dalam penelitiannya  yang  berjudul “ Analysis Of Supermarket Product Purchase Transactions  With  The  Association  Data  Mining Method” ,  hasil  analisis  dari  1000  data  transaksi menunjukkan  adanya  hubungan  yang  kuat  dengan tingkat confidence di atas 90% antara beberapa pasang produk,  yaitu  antara  gula  dan  kopi  dengan  tingkat confidence 94,4%, kemeja dan celana dengan tingkat confidence 93,4%,  serta  gula,  susu,  dan  kopi  dengan tingkat confidence 92,0%,  hasil  ini    menjadi  penting bagi  manajemen  supermarket  dalam  menyusun strategi penataan dan penyediaan barang [7].
Dan  pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Haerani dan Juliane dalam jurnal nya yang berjudul “Pencarian Pola Pelanggan Menggunakan  Algoritma FP-Growth untuk  Pendukung  Keputusan  Tata  Letak  Desain Produk” Berhasil mengidentifikasi informasi mengenai kecenderungan pelanggan  yang  melakukan pembelian  barang  secara  bersamaan.  yang  kemudian dijadikan  sebagai  acuan  untuk  merancang layout dengan kriteria nilai minimum confidence 0.8 dan lift lebih  dari  1  dan  didapatkan  6  pola  aosiasi  dari  2499 transaksi [1].
Berdasarkan penelitan-penelitian terdahulu yang telah  dipaparkan,  diketahui  bahawa  algoritma FP- Growth memiliki karakteristik yang cocok digunakan untuk menganalisis data transaksi penjualan pada toko Kenzi  Olshop  dalam  rangka  mengatasi  masalah tersebut. Algoritma FP-Growth merupakan perkembangan  dari  algoritma  Apriori  yang  telah  ada sebelumnya, dengan tujuan untuk mengatasi kekurangan  yang  ada  pada  algoritma  Apriori  [3]. Algoritma FP-Growth akan membantu mengidentifikasi item-item produk yang sering dibeli bersamaan dalam satu transaksi, sehingga pola asosiasi pembelian  yang  signifikan  dapat  terungkap.  Untuk mengidentifikasi  himpunan  item  yang  sering  muncul dengan metode FP-Growth ,  pendekatan yang digunakan  adalah  melalui  penggunaan  struktur  data FP-Tree [8].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Masyuni Hutasuhut  membahas  mengenai  pola  penjualan pestisida dengan menggunakan algoritma FP-Growth , dalam  penelitian  ini  memiliki  permaslahan  dalan persediaan stok karena kurangnya pemahaman dalam mengidentifikasi  pestisida  yang  penjualanya  tinggi sehingga  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan untuk mengetahui pola penjualan. Hasil dari penelitian ini  mendapatkan support tertinggi  50%  yaitu  pada
pestisida  jenis  baycrab  dan  mendapatkan  7  aturan asosiasi  dengan confidence tertinggi  75  %  yaitu  jika membeli council makan akan membeli baycrab [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  Hafizh membahas  mengenai  analisis  transaksi  penjualan ekspor  online  dimana  pada  penelitian  ini  memiliki permasalahan  pada  pencapaian  target  yang  tidak terpenuhi. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini dengan menggunakan algoritma FP-Growth . Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  setelah  melakukan pengujian  menggunakan  algoritma Association  Rules dengan  metode FP-Growth ,  ditemukan  beberapa hubungan  antara  item  yang  signifikan.  Dari  hasil tersebut, berhasil terbentuk 9 rules terbaik dari total 51 data yang ada. Rules-rules ini memiliki peran penting dalam  membantu  menentukan  strategi  penjualan ekspor pada toko XYZ [9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Islamiyah membahas  mengenai perbandingan algoritma Apriori dan FP- Growth  dalam  menentukan  aturan  asosiasi. Pada  penelitian  ini  menggunakan  parameter support dengan menetapkan nilai minimum 4 % dan parameter confidence dengan menetapkan nilai minimum sebesar 19%.  Dari  hasil  perbandingan  kedua  algoritma tersebut  pada  penelitian  ini  bahwa  algoritma Apriori memperoleh aturan asosiasi lebih banyak daripada FP- Growth yaitu Apriori menghasilkan 11 aturan dan FP- Growth 10  aturan,  namun  waktu  eksekusi  dengan algoritma FP-Growth lebih  cepat  dibandingkan dengan Apriori [6].

## 2.2. Data mining
Data  mining adalah  proses  ekstraksi  informasi yang penting atau menarik dari basis data yang besar melalui  analisis  pola  atau  hubungan  khusus[10]. Mencakup  serangkaian  teknik  yang  secara  otomatis digunakan  untuk  melakukan  eksplorasi  menyeluruh, membawa ke permukaan relasi yang kompleks dalam suatu  set  data  yang  sangat  besar.  Set  data  ini  dapat berupa  tabel,  domain  data  spasial,  teks,  dan  gambar (citra). Data  mining memiliki  banyak  peran  yaitu deskripsi  konsep/kelas,  penambangan  pola  frekuensi, asosiasi,  dan  korelasi,  klasifikasi  dan  prediksi,  serta analisis klaster [1].
2.3. Association Rules Mining Association mining merupakan  metode  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  item-item  yang sering  muncul  bersama  dalam  suatu  kumpulan  data. Dalam  proses  penambangan  asosiasi,  sering  kali ditemukan  hubungan  yang  menarik  serta  korelasi antara  himpunan  item  dalam  basis  data  yang  bersifat transaksional  maupun  relasional.  Analisis  frekuensi ( frequent mining ) memungkinkan untuk menunjukkan item-item  mana  yang  cenderung  muncul  bersama dalam  transaksi  atau  relasi  tertentu.  Dalam  hal  ini, perhitungan  tingkat  kepercayaan  dari  setiap  aturan menjadi hal yang esensial dalam rangka memvalidasi hasil penemuan tersebut [2]. Dalam asosiasi, terdapat dua  pengukuran  yang  penting,  yaitu support dan
confidence .  Semakin  rendah  nilai minimum  support semakin banyak pula aturan asosiasi yang didapatkan begitupun dengan nilai minimum confidence [9].
a) Support Support yaitu  seberapa  sering  nilai  X  muncul dalam  konteks  seluruh  transaksi  [4].  Berikut merupakan  rumus  untuk  mengetahui  nilai support 1 item:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ( 1 )
Sedangkan unttuk nilai support 2 item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 & 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
b) Confidence
Confidence adalah  mengukur  sejauh  mana peraturan  asosiasi  diidentifikasi  dan  dianggap  valid, serta  mengevaluasi  frekuensi  kemunculan  item  B dalam transaksi saat terdapat item A juga. [4]. Berikut merupakan rumus untuk mengetahui nilai confidence :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
c) Lift
Digunakan  sebagai  metrik  untuk  menguji validitas  aturan  asosiasi  yang  ditemukan.  Aturan asosiasi dianggap valid ketika lift memiliki nilai lebih dari  1,  dan  semakin  besar  nilai lift kevalidan  aturan yang dihasilkan akan lebih meningkat [11]. Serta jika nilai lift >  1  dapat  diartikan  bahwa  aturan/pola menunjukan  korelasi  positif  dan  jika lift <1 menunjukan korelasi negative [12]. Berikut merupakan rumus untuk mencari nilai lift : 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑛𝑐𝑒(𝑋→𝑌) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑌) (4)

## 2.4. FP-Growth
Algoritma Frequent  Pattern  Growth ( FP- Growth )  adalah  pilihan  alternatif  guna  menemukan kumpulan data yang kerap muncul dalam suatu dataset ( frrquent  itemset) .  Algoritma FP-Growth dibangun dari algoritma Apriori dan telah mengatasi kelemahan yang  ada  pada  algoritma  tersebut,  sehingga  lebih efisien dalam kecepatan eksekusinya [13].

## 2.5. Transaksi Penjualan
Dalam proses pengambilan keputusan, perusahaan  dapat  menggunakan  data  transaksi penjualan. Transaksi penjualan yang tidak dimanfaatkan secara optimal, dapat diidentifikasi dan diolah  kembali  untuk  menghasilkan  informasi berharga  dengan  menerapkan  teknik data  mining . Proses  pengolahan  ulang  data transaksi  penjualan  ini dapat  mengungkapkan  pola  belanja  konsumen.  Pola tersebut  yang  akan  membantu  pemilik  bisnis  dalam menentukan strategi bisnis yang lebih baik [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang diterapkan untuk analisis data pada penelitian ini adalah knowledge discovery in databases ( KDD )  dengan  serangkaian  tahap  yang  dikerjakan secara  berurutan  untuk  mendapatkan  pengetahuan yang  berharga.  Uraian  tahapan  metode  yang digunakan  pada  penelitian  terlihat  pada  gambar  1  di bawah ini:
Sumber: School of Information Systems, n.d.
Gambar 1. Tahapan KDD

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  data  transaksi  yang  terkumpul dilakukan  pemilihan  pada  atribut  data  seperti penghapusan  atribut-atribut  yang  tidak  relevan  untuk analisis  dan  memilih  atribut  untuk  dijadikan  sebagai id.  Proses  ini  dijalankan  menggunakan  aplikasi Rapidminer  dengan  memanfaatkan  operator  select attributes,  operator  set  role  dan  operator  pivot. Sebelum  dilakukannya  proses tersebut,  data  diimport terlebih  dahulu  ke  dalam  Rapidminer  dengan menggunakan operator read excel .

## 3.2. Data Preprocessing
Kemudian dilakukan Data preprocessing dengan menggunakan  operator  replace  missing  value  untuk pemberian  nilia  pada  data  missing  dan  operator rename untuk mengubah penamaan atribut.

## 3.3. Data Transformation
Data  yang  telah  dipilih  dan  dibersihkan kemudian  diubah  atau  di-transformasikan  dengan mengubah  tipe  data  seperti  atribut  yang  berjenis numerik diubah menjadi jenis data binominal  dengan memanfaatkan  operator  numerical  to  binominal  di Rapidminer.

## 3.4. Data mining
Pada  tahap  ini,  data  diolah  menggunakan operator FP-Growth dan operator Create Association rules pada Rapidminer. Pada langkah ini, data diproses dengan  menggunakan  operator FP-Growth dan operator Create  Association  Rules di  Rapidminer. Beberapa parameter perlu diatur, seperti nilai support minimum  pada  operator FP-Growth ,  dan  nilai confidence minimum  serta  nilai lift minimum  pada operator Create  Association  Rules .  Tahapan  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membentuk  aturan
asosiasi  dari  data  transaksi  penjualan  di  toko  Kenzi Olshop.

## 3.5. Evaluation
Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengukur keefektifan  dan  validitas  model  atau  pola  yang ditemukan. Evaluasi dilakukan dengan pengujian nilai minimum  support terhadap  pembentukan itemset dan pembentukan aturan asosiasi dan uji validitas dengan menggunakan nilai lift ratio.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Pada  penelitian  ini  didapatkan  dataset  transaksi kenzi  olshop  periode  2022  dengan  jumlah  cukup banyak  dan  belum  tersusun  rapih  yang  sebelumnya disimpan  dalam  bentuk  catatan  manual  pada  buku nota. Data transaksi tersebut kemudian dipindahkan ke dalam  format excel dan  diorganisasi  dengan  rapih dalam bentuk tabel. Setelah data dirapihkan ke dalam format excel didapatkan  data  sebanyak  4967  baris. Adapun contoh dataset transaksi penjualan toko Kenzi Olshop  yang  telah  tersusun  rapih  sebagaimana  yang dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Contoh dataset toko Kenzi Olshop No. Tanggal No Transaksi Nama Produk Terjual Jumlah Terjual Nama Pembeli 1 01/01/2022 T00001 Pajamas Anisa 1 Eli 2 01/01/2022 T00001 Gamis Aisyah 2 Eli 3 01/01/2022 T00002 Pajamas Anisa 2 Eva 4 01/01/2022 T00002 Gamis Aisyah 2 Eva 5 01/01/2022 T00002 Kaos Zola 2 Eva 6 01/01/2022 T00003 Daster Hawet 1 Noni 7 02/01/2022 T00004 Pajamas Cp 1 Iim 8 02/01/2022 T00004 Gamis Alfath 1 Iim 9 02/01/2022 T00004 Gamis Anisa 1 Iim 10 02/01/2022 T00004 Gamis Aisyah 1 Iim … … … … … … … … … … … … 4967 30/12/2022 T01108 Pajamas Rasya 2 Iim Proses analisis data dilakukan melalui pendekatan KDD yang melibatkan lima tahapan yaitu seleksi  data,  persiapan  data,  transformasi  data,  data mining  dan  evaluasi.  Tahapan  tersebut  dilakukan dengan  tools  Rapidminer,  berikut  merupakan design proses  Rapidminer  dapat  dilihat  pada  gambar  2  di bawah ini:

## Gambar 2. Desain proses Rapidminer

## 1. Data Selection
Gambar 3. Desain proses data selection
Pada  tahap  data  selection  operator  yang digunakan  adalah  operator select  attributes ,  operator set  role dan  operator pivot .  Namun  sebelum  data selection  dilakukan,  dataset  diimpor  terlebih  dahulu melalui  operator read  excel .  Berikut  informasi  yang didapatkan  dari  operator read  excel sebagaimana tercantum dalam tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Hasil statistik dataset
Pada tabel 2 di atas tidak semua atribut digunakan, sehingga  dibutuhkan  operator select  attributes guna memilih  atribut-atribut  yang  digunakan.  Berikut adalah hasil dari seleksi atribut pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Hasil select attributes No Transaksi Nama Produk Terjual T00001 Pajamas Anisa T00001 Gamis Aisyah T00002 Pajamas Anisa … … … … T01108 Pajamas Rasya
Proses  selanjutnya  memberikan  atribut  No Transaksi  menjadi  id  atau identifier dengan  operator set  role, karena  nomor  transaksi  memiliki  sifat  yang unik  dan  tidak  akan  diproses.  Pada  tabel  3  diketahui
No. Uraian Keterangan 1 Baris data 4967 2 Atribut khusus 0 3 Atribut biasa 6 4 Atribut: - No. Integer, missing 0 - Tanggal Date-time, missing 0 - No Transaksi Nominal , missing 0 - Nama Produk Terjual Nominal , missing 0 - Jumlah Terjual Integer, missing 0 - Nama Pembeli Nominal , missing 0
bahwa  dataset  belum  ringkas,  maka  digunakan operator pivot untuk  merangkum  data  dalam  tabel yang  lebih  besar  dengan  mengelompokkannya kembali  dan  menghitung  jumlah,  rata-rata,  atau statistik lainnya untuk setiap kelompok. Berikut adalah informasi yang diperoleh dari operator pivot :
Tabel 4. Hasil operator pivot No. Uraian Keterangan 1 Baris data 1108 2 Atribut spesial 1 3 Atribut biasa 130 4 Atribut: - No Transaksi Nominal, missing 0 - Count (Nama Produk Terjual) Baju Setelan
Integer, missing 992 … … … … - Count (Nama Produk Terjual) Tunik Integer, missing 958
2. Data Preprocesing dan Data Transformation
Gambar 4. Desain proses data preprocesing & transformation
Dari hasil statistik data diketahui bahwa beberapa atribut pada dataset memiliki missing value dan nama atribut terlalu panjang sehingga perlu dilakukan data processing dengan  menggunakan  operator Replace Missing  Value dan  operator rename .  Berikut  contoh data  yang  terbentuk  setelah  dilakukan preprocessing pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Hasil data preprocessing
No. No Transaksi Baju Setelan …  Tunik 1 T00001 0 … 0 2 T00002 0 … 0 3 T00003 0 0 … … … … … … … … … … 1108 T01108 0 0
Tahap  selanjutnya  adalah data  transformation dengan menggunakan operator Numerical to Binominal .  Karena  dataset  bertipe numerik ,  perlu mengubah tipe data  menjadi  binomial.  Dari transformasi data didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil data transformation No. No Transaksi Baju Setelan …  Tunik 1 T00001 False … False 2 T00002 False … False 3 T00003 False … False … … … …
… … …
… … … 1108 T01108 False False
3. Data mining
Gambar 5. Desain proses data mining
Pada  tahap data  mining mulai  menerapkan algoritma FP-Growth dengan  menggunakan  operator FP-Growth dan  operator Create Association  rules pada aplikasi  Rapidminer. Operator FP-Growth akan dilakukan  pemberian  nilai  pada minimum  support sedangkan  pada  operator Create Association  rules akan  dilakuakan  pemberian  nilai  pada minimum confidence dan minimum lift . Nilai minimum support , confidence dan lift yang digunakan seperti pada tabel 7 di bawah ini:
Tabel 7. Pemberian nilai pada parameter No. Parameter Nilai 1 Min. Support 0,05; 0,04; 0,03; 0,02 2 Min. Confidence 0,4 3 Min. Lift 1,0 4. Evaluation
Pada tahap ini dilakukan pengujian pembentukan frequent itemset dan pembentukan aturan asosiai pada data  transaksi  penjualan  yang  dilakukan  melalui operator FP-Growth dengan  menerapkan  nilai minimum  support yang  sebelumnya  telah  ditentukan yaitu 0,02, 0,03, 0,04 dan 0,05. Hasil  yang diperoleh sebagai berikut:
Tabel 8. Pembentukan itemset
Min. Support Value 1- itemset 2- itemset 3- itemset 0,05 26 18 0 0,04 31 27 0 0,03 36 48 1 0,02 45 98 12
Pada  tabel  8  menunjukan  bahwa  pembentukan itemset terbanyak  pada  nilai minimum  support 0,02 yaitu jumlah 1- itemset sebanyak 45, jumlah 2- itemset sebanyak  98  dan  jumlah  3- itemset sebanyak  12. Pengujian  berikutnya  yaitu  pembentukan  aturan asosiasi  dengan  menggabungkan  nilai  minimum support , confidence dan lift yang telah ditentukan. Pertama  dilakukan  pengujian  terhadap  nilai minimum  support 0,02  dengan  nilai minimum confidence 0,4. Berikut hasil yang didapatkan:
Gambar 6. Hasil aturan asosiasi min . support 2%
Hasil  pengujian  menggunakan  nilai minimum support 0,02 dan minimum confidence 0,4 menghasilkan 27 rules dengan nilai lift lebih dari 1 dan mendapatkan nilai lift tertinggi sebesar 2,109.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  nilai minimum  support 0,03  dengan  nilai minimum confidence 0,4.  Berikut  hasil  yang  didapatkan  pada gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7. Hasil aturan asosiasi min . support 3%
Hasil  pengujian  menggunakan  nilai minimum support 0,03 dan minimum confidence 0,4 menghasilkan 11 rules dengan nilai lift lebih dari 1 dan mendapatkan nilai lift tertinggi sebesar 1,909.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  nilai minimum  support 0,04  dengan  nilai minimum confidence 0,4. Berikut hasil yang didapatkan:
Gambar 8. Hasil aturan asosiasi min . support 4%
Hasil  pengujian  menggunakan  nilai minimum support 0,04 dan minimum confidence 0,4 menghasilkan 7 rules dengan nilai lift lebih dari 1 dan mendapatkan nilai lift tertinggi sebesar 1,658.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  nilai minimum  support 0,05  dengan  nilai minimum confidence 0,4. Berikut hasil yang didapatkan:
Gambar 9. Hasil aturan asosiasi min . support 5%
Hasil  pengujian  menggunakan  nilai minimum support 0,04 dan minimum confidence 0,4
menghasilkan 4 rules dengan nilai lift lebih dari 1 dan mendapatkan nilai lift tertinggi sebesar 1,658. Dari hasil pengujian minimum support 0,02, 0,03, 0,04  dan  0,05  dengan  nilai minimum  confidence 0,4 mendapatkan rules atau aturan asosiasi yang berbeda- beda  dengan  nilai lift lebih  dari  1.  Dan  pada  nilai minimum  support 0,02  mendapatkan rules terbanyak yaitu  27 rules serta  mendapatkan  nilai lift tertinggi sebesar 2,109.

## 4.2. Pembahasan
Sebelum menerapkan algoritma FP-Growth data yang digunakan sebanyak 4967 baris, setelah melalui tahap selection, preprocessing, dan data transformation  menghasilkan  data  sebanyak  1108 baris dengan jumlah 130  item yang ada di dalamnya. Pada tahap data mining dilakukan penerapan algoritma FP-Growth dengan menggunakan parameter minimum support , confidence dan lift untuk  menemukan  pola pembelian  pelanggan  atau  aturan  asosiasi.  Proses pembentukan pola asosiasi dilakukan dengan uji coba terhadap nilai minimum support mulai dari 2% hingga 5%, nilai minimum confidence 40% dan nilai minimum lift 1,0.
Dari hasil pengujian  menghasilkan  jumlah rules yang  berbeda-beda.  Seperti  halnya  pada  penelitian M.Hafizh  dalam  kajiannya  menyatakan  bahwa semakin  rendah  nilai minimum  support semakin banyak pula aturan asosiasi yang didapatkan begitupun dengan nilai minimum confidence [9]. Dari percobaan dengan  nilai minimum  support 2%  dengan  nilai minimum  confidence 40%  mendapatkan rules terbanyak  yaitu  27 rules dan  didapatkan  nilai confidence tertinggi  yaitu  60,5%  serta  mendapatkan nilai lift tertinggi  sebesar  2,109  sehingga  dinyatakan memiliki  tingkat  kekuatan  asosiasi  yang  tinggi  dan rules ini  yang  akan  digunakan  untuk  mengetahui kombinasi  item  yang  menarik  dari  kumpulan  data. Hasil ini sejalan dengan penelitian oleh Anandeanivha Wilrose dalam penelitiannya menyatakan bahwa nilai minimum support yang dipilih adalah yang menghasilkan  nilai lift tertinggi  dan  aturan  asosiasi terbanyak [4].
Dari  27  aturan  asosiasi  tersebut  dapat  diuraikan sebagai berikut:
1. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Amara  maka memiliki peluang untuk membeli Pajamas Rasya dengan tingkat keberhasilan sebesar 40%
2. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Hawet  maka memiliki peluang untuk membeli Pajamas Anisa
dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 40%.
3. Jika  konsumen  membeli  Celana  Jeans  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 40,2%.
4. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Cp,  Pajamas Rasya  maka  memiliki  peluang  untuk  membeli Pajamas  Anisa  dengan  tingkat  keberhasilan dalam pembelian sebesar 40,3%.
5. Jika konsumen membeli Pajamas Anisa, Pajamas Rasya  maka  memiliki  peluang  untuk  membeli Pajamas  Aisyah  dengan  tingkat  keberhasilan dalam pembelian sebesar 40,3%.
6. Jika  konsumen  membeli  Gamis  Anisa  maka memiliki peluang untuk membeli Gamis Aisyah dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 40,7%.
7. Jika  konsumen  membeli  Midi  Dress  dan  Gamis Anisa  maka  memiliki  peluang  untuk  membeli Gamis Aisyah dengan tingkat keberhasilan dalam pembelian sebesar 41,3%.
8. Jika konsumen membeli Pajamas Cp dan Daster Anisa  maka  memiliki  peluang  untuk  membeli Pajamas  Anisa  dengan  tingkat  keberhasilan dalam pembelian sebesar 42,1%.
9. Jika  konsumen  membeli  Tunik  maka  memiliki peluang  untuk  membeli  Midi  Dress  dengan tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian  sebesar 42,7%.
10. Jika  konsumen  membeli  Gamis  Anak  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 43,1%.
11. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Bc  maka memiliki peluang untuk membeli Pajamas Anisa dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 43,3%.
12. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Anisa  dan Pajamas  Rasya  maka  memiliki  peluang  untuk membeli Pajamas Cp dengan tingkat keberhasilan dalam pembelian sebesar 43,5%.
13. Jika konsumen membeli Midi Dress dan Pajamas Cp  maka  memiliki  peluang  untuk  membeli Pajamas  Anisa  dengan  tingkat  keberhasilan dalam pembelian sebesar 43,8%.
14. Jika konsumen membeli Mukena maka memiliki peluang  untuk  membeli  Midi  Dress  dengan tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian  sebesar 44,3%.
15. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Bc  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Pajamas  Cp dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 44,8%.
16. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Amara  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 45%.
17. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Amara  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Pajamas
Aisyah  dengan  tingkat  keberhasilan  dalam pembelian sebesar 45%.
18. Jika  konsumen  membeli  Gamis  Anisa  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 45%.
19. Jika  konsumen  membeli  Gamis  Aisyah  dan Gamis  Anisa  maka  memiliki  peluang  untuk membeli Midi Dress dengan tingkat keberhasilan dalam pembelian sebesar 45,6%.
20. Jika  konsumen  membeli  Baju  Setelan  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 45,7%.
21. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Anisa  dan Daster  Anisa  maka  memiliki  peluang  untuk membeli Pajamas Cp dengan tingkat keberhasilan dalam pembelian sebesar 47,1%.
22. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Hawet  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 47,1%.
23. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Anak  maka memiliki peluang untuk membeli Pajamas Anisa dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 48,4%.
24. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Gnl  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Pajamas  Cp dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 48,9%.
25. Jika  konsumen  membeli  Baju  Botega  maka memiliki  peluang  untuk  membeli  Midi  Dress dengan  tingkat  keberhasilan  dalam  pembelian sebesar 49,2%.
26. Jika  konsumen  membeli  Pajamas  Cp  dan Pajamas  Aisyah  maka  memiliki  peluang  untuk membeli Pajamas Anisa dengan tingkat keberhasilan dalam pembelian sebesar 49,3%.
27. Jika  konsumen  membeli  Gamis  Aisyah  dan Tunik  maka  memiliki  peluang  untuk  membeli Midi  Dress  dengan  tingkat  keberhasilan  dalam pembelian sebesar 60,5%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulan bahwa  algoritma FP-Growth bisa  diterapkan  pada analisis  data  transaksi  toko  Kenzi  Olshop  dengan melakukan  beberapa  percobaan  nilai minimum support .  Didapatkan  nilai minimum  support 2%  dan minimum confidence 40% yang menghasilkan jumlah rules terbanyak  mencapai  27 rules dengan itemset terbentuk  sebanyak  3- itemset ,  menghasilkan  nilai confidence tertinggi sebesar 60,5% dan menghasilkan nilai lift tertinggi,  yakni  sebesar  2,109.  Berdasarkan pola  pembelian  yang  teridentifikasi,  didapatkan beberapa  rekomendasi  strategi  penjualan  yaitu merancang  promosi  yang  lebih  efektif  dengan menggabungkan produk dalam  satu paket, mengelola persediaan  stok  secara  optimal,  dan  menempatkan barang  dengan  strategis.  Untuk  dapat  memperkuat
validitas temuan terkait pola pembelian pelanggan di toko  Kenzi  Olshop,  penelitian  dapat  diperluas  lagi dengan  menambah  jumlah  data  transaksi  yang  lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   E.  Haerani  dan  C.  Juliane,  “Finding  Customer
Patterns Using FP-Growth Algorithm for Product Design  Layout  Decision  Support,” Sistemasi , vol.  11,  no.  2,  hal.  402,  2022,  doi: 10.32520/stmsi.v11i2.1762.
[2]  M.  Hutasuhut,  M.  G.  Suryanata,  S.  Kusnasari, dan  M.  A.  Lesmana,  “Data  Mining  untuk Menganalisa  Pola  Penjualan  Pestisida  dengan Mengunakan  Algoritma  FP-Growth,” J.  Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  6,  hal.  2407–389,  2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5200.
[3]  T.  Afriyanti  dan  E.  Retnoningsih,  “Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth,” J. Techno , vol. 21, no. 2, hal. 292–310, 2022.
[4]  A.  Wilrose,  M.  Afdal,  S.  Monalisa,  dan  M.  R. Munzir, “Penerapan Algoritma FP-Growth untuk Menentukan  Strategi  Promosi  Berdasarkan Waktu  dan  Pembelian  Produk,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, hal. 104– 113, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3577.
[5]    D.  B.  Akbar,  P.  Palupiningsih,  dan  B.  Prayitno, “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Untuk Penentuan Rekomendasi Produk UMKM Berdasarkan Frekuensi Pembelian,” Tekno  Info , vol. 17, hal. 493–501, 2023.
[6]  Islamiyah,  P.  L.  Ginting,  N.  Dengen,  dan  M. Taruk,  “Comparison  of  Priori  and  FP-Growth Algorithms  in  Determining  Association  Rules,” ICEEIE  2019  -  Int.  Conf.  Electr.  Electron.  Inf. Eng. Emerg. Innov. Technol. Sustain. Futur. , hal. 320–323, 2019, doi: 10.1109/ICEEIE47180.2019.8981438.
[7]  N.  T.  S.  Suswanto,  P.  Chyan,  dan  J.  M.  Leda, “Analysis  of  Supermarket  Product  Purchase
Transactions  With  the Association Data Mining Method,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 158, hal. 2–6, 2023.
[8]  A. Musaddad, O. Nurdiawan, dan G. Dwilestari, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  Untuk  Rekomendasi Produk  Jersey  Sepakbola,” J.  Comput.  Syst. Informatics ,  vol.  3,  no.  3,  hal.  100–105,  2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1390.
[9]  M.Hafizh,  T.  Novita,  D.  Guswandi,  H. Syahputra, dan L. Mayolae, “Implementasi Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth Untuk Menganalisa Transaksi Penjualan Ekspor Online,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 3, 2023.
[10]  S.  Z.  Harahap  dan  A.  Nastuti,  “Teknik  Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako dan  Kebutuhan  Harian  dengan  Menggunakan Algoritma FP-Growth (Studi  Kasus di Ulfamart Lubuk Alung),” J. Ilm.  Fak.  Sains  dan  Teknol. , vol. 7, no. 3, hal. 111–119, 2019.
[11] H. Lisnawati dan A. Sinaga, “Data mining with associated methods to predict consumer purchasing patterns,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. ,  vol.  12,  no.  5,  hal.  16–28,  2020,  doi: 10.5815/ijmecs.2020.05.02.
[12]  Y.  Miftahuddin  dan  F.  M.  Raihan,  “Penerapan Algoritma Apriori pada Riwayat Data Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Inform. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, hal. 1–23, 2022.
[13] M. Tahir dan N. Sitompul, “Penerapan Algoritma FP-Growth  dalam  Menentukan  Kecendrungan Mahasiswa Mengambil Mata Kuliah Pilihan,” J. Ilm. NERO , vol. 6, no. 1, hal. 56–63, 2021.
[14]  E.  Munanda  dan  S.  Monalisa,  “Penerapan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data  Transaksi Penjualan  untuk  Penentuan  Tataletak,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, hal. 173–184,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/13253