http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pencarian Pola Pelanggan Menggunakan Algoritma FP-Growth untuk Pendukung Keputusan Tata Letak Desain Produk

## Finding Customer Patterns Using FP-Growth Algorithm for Product Design
Layout Decision Support
1 Erna Haerani*, 2 Christina Juliane Rekayasa Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Ir. H. Juanda No. 96 Bandung 40132, Jawa Barat, Indonesia *e-mail: ernahaerani@gmail.com
( received : 30 November 2021, revised : 9 Desember 2021, accepted : 15 Desember 2021)

## Abstrak
Database transaksi  berisi dataset yang  sangat  banyak  dan  tidak  teratur  sehingga  memerlukan mekanisme  lain  untuk  membacanya,  padahal  banyak  pengetahuan  baru  yang  dapat  diungkap diantaranya  asosiasi  atau  keterkaitan  antar  barang  atau  produk  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan. Temuan  baru  keterkaitan  antar  variabel  tersebut  biasanya  disebut  dengan association  rule  mining . Algoritma  yang  berkembang  dan  sering  digunakan  adalah frequent  pattern-growth  (FP-Growth). Permasalahan database transaksi  yang  sangat  banyak  tersebut  juga  terjadi  di  Mr.  A.  Sehingga  pada penelitian ini akan dilakukan mencarian pola pelanggan dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Algoritma  tersebut  bertujuan  untuk  mencari frequent  itemset yang  maksimum. Frequent  itemset tersebut akan di generate menjadi aturan asosiatif sehingga menjadi pengetahuan baru yang berharga. Pengetahuan  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  referensi  dan  bahan  pertimbangan  dalam  melakukan pengambilan  keputusan.  Algoritma FP-Growth akan  diimplementasikan  menggunakan tools rapidminer terhadap data transaksi penjualan barang Mr. A. Pola aturan yang akan dicari berdasarkan data  transaksi  penjualan  barang.  Hasil  penelitian  didapatkan  enam  aturan  asosiasi  dengan  lima kesimpulan  adalah  kategori gift .  Sehingga  saran  pengambilan  keputusan  untuk  peletakan (layout) barang  berdekatan  dan  mengelilingi  kategori gift agar  meningkatkan  strategi  pemasaran  maupun pelayanan  guna  menarik  perhatian  dan  minat  pengunjuk  dalam  melakukan  transaksi  pembelian barang.
Kata kunci: aturan asosiasi, frequent pattern-growth, layout , pola aturan

## Abstract
The  transaction  database  contains  a  very  large  and  irregular  dataset  that  requires  another mechanism  to  read  it,  even  though  there  is  a  lot  of  new  knowledge  that  can  be  revealed,  including associations or relationships between goods or products that are often purchased by customers. The new finding of the relationship between these variables is usually called association rule mining. The algorithm that is developing and often used is frequent pattern-growth (FP-Growth). The problem of very  many  transaction  databases  also  occurred  in  Mr.  A.  So,  in  this  research,  we  will  look  for customer patterns using the FP-Growth algorithm. The algorithm aims to find the maximum frequent itemset. The frequent itemset will be generated into associative rules so that it becomes valuable new knowledge.  This  knowledge  can  be  used  as  a  reference  and  consideration  in  making  decisions.  The FP-Growth  algorithm  will  be  implemented  using  the  rapidminer  tools  on  the  transaction  data  of Mr.A's goods sales. The pattern of rules that will be searched for is based on data on sales of goods transactions.  The  results  of  the  study  obtained  six  association  rules  with  five  conclusions  being  the gift category. So that the suggestion for decision making is to lay out items close  to and around the gift category in order to improve marketing and service strategies in order to attract the attention and interest of pointers in making purchases of goods.
Keywords: association rules, frequent pattern-growth, layout, pattern rules.

## 1 Pendahuluan
Mr. A merupakan perusahaan retail yang telah memiliki 1600 toko yang tersebar di asia pasifik [1].  Ada  ribuan  produk  beragam  dan  menjadi  salah  satu  permasalahan  pegawai,  yaitu  sulitnya mengatur  tata  letak  penyimpanan  produk  agar  penjualan  lebih  optimal.  Posisi  dan  tata  letak penyimpanan  produk  tidak  dapat  disimpan  hanya  dengan  insting  tanpa  adanya  dasar.  Maka  perlu diatur sedemikian rupa berdasarkan informasi dan landasan yang jelas.
Database merupakan  data  mentah  transaksi  yang  terkumpul  sangat  besar  namun  belum  dapat dimanfaatkan  dengan  baik  dan  tidak  diketahui  informasi  didalamnya.  Maka  perlu  dilakukan eksplorasi  pola  pelanggan  dari  data  mentah  tersebut.  Penggalian  dan  pengungkapan  informasi  baru dari database yang  besar  dapat  menggunakan data  mining [2]–[4].  Grup  penambangan  data  yang dapat digunakan untuk menemukan kebiasaan belanja pelanggan adalah penambangan aturan asosiasi. Penambangan  data  atau  biasa  disebut  data  mining  memungkinkan  terungkapnya  informasi  atau pengetahuan  baru  dari  data  mentah  catatan  barang  terdaftar  yang  dibeli  oleh  pelanggan  dalam transaksi  pembelian  [5],  [6].  Hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  diharapkan  dapat  mengungkap pengetahuan  mengenai  pola  pelanggan  yang  melakukan  pembelian  barang  secara  bersamaan. Sehingga pengelola toko dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk tujuan lain, seperti penentuan tata letak posisi penyimpanan barang, sehingga penyiapan barang dapat dioptimalkan satu sama lain. Selain  itu  bisa  juga  dimanfaatkan  untuk  keperluan  promosi  maupun  pemasaran  dengan  cara  diskon untuk paket barang-barang tertentu [2], pembuatan katalog produk, segmentasi pembeli, atau melihat pola pengeluaran barang.
Data mining biasa disebut juga dengan istilah knowledge discovery in database (KDD), sehingga dipastikan data  mining itu  proses  penemuan  pengetahuan  pada database .  Pengetahuan  yang didapatkan  bisa  berupa  kumpulan  atau group ,  klasifikasi,  tren,  pola,  maupun  keterkaitan  atau hubungan  antar  variabel.  Hasil  dari  proses data  mining dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam pengambilan  keputusan. Data  mining memiliki  macam-macam  teknik  berdasarkan  tujuan  tertentu diantaranya  yaitu  asosiasi.  Asosiasi  dalam  domain  bisnis  biasanya  dikenal  dengan  istilah  analisis keranjang  belanja  yaitu  menentukan  atribut  yang  muncul  dalam  satu  waktu  [7]. Association  rule mining merupakan  proses  data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara  variabel  tertentu. Contohnya  adalah  data  mining  untuk  penemuan  informasi  mengenai  pola  pembelian  barang  yang dibeli bersamaan oleh pelanggan.
Asosiasi antar barang dapat diketahui menggunakan teknik pencarian frequent itemset . Frequent itemset merupakan  kumpulan  dari  satu  atau  lebih  item  dengan  tampilan  yang  sama  atau  lebih  dari ambang batas minimum support pada dataset [3]. Beberapa penelitian tentang analisis data transaksi perusahaan  ritel  menggunakan  teknik data mining terkait  [4],  [5].  Dalam  penelitian  ini,  pencarian frequent  itemset dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  memiliki permasalahan  dalam  waktu  pemrosesan  data  [6].  Salah  satu  algoritma  alternatif  dalam frequent itemset adalah Frequent  Pattern-Growth (FP-Growth).  Algoritma  tersebut  merupakan  salah  satu teknik association  rule  mining yang  digunakan  untuk  menentukan frequent  itemset dalam  suatu kumpulan  data [8].  Algoritma FP-Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma  Apriori  dengan proses  pencarian frequent  itemset yang  lebih  cepat  [9].  Algoritma  itu  juga  dapat  menghemat  waktu dan media penyimpanan terutama untuk database yang besar [10], [11].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  eksplorasi  pola  pembelian  barang  oleh  pelanggan  dengan menggunakan  algoritma  FP- Growth .  Informasi  dan  pengetahuan  yang  dihasilkan  akan  digunakan sebagai pendukung keputusan dalam menyusun strategi tata letak dan penyimpanan barang agar lebih optimal.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Related Works
Penelitian  pertama  dilakukan  [12]  menggunakan  algoritma  apriori  pada  teknik data  mining dengan  metode association  rules .  Penemuan  yang  ingin  dicari  adalah  pola  asosiasi  pada  sejarah transaksi  data  buku  yang  dipinjam.  Hasil  penelitiannya  mendapatkan  keterkaitan  yang  kuat  antar buku,  sehingga  menjadi  rekomendasi  dalam  membantu  pembaca  mendapatkan  rekomendasi  buku yang  terkait.  Harapan  dari  penelitian  tersebut  agar  minat  baca  masyarakat  di  Surabaya  dapat meningkat.
Penelitian  selanjutnya  [13]  masih  menggunakan  algoritma  yang  sama  yaitu  apriori.  Hasil penelitiannya didapatkan aturan asosiasi mengenai sepatu lari yang paling  banyak terjual dan paling banyak  diminati,  serta  sepatu  yang  tidak  diminati  atau  peminatnya  rendah.  Selain  itu  penelitiannya dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  persediaan  stok  sepatu  terutama  untuk  mengatasi sepatu  yang  memiliki  peminat  tinggi.  Begitu  juga  sama  dengan  hasil  penelitian  [14],  namun  pada objek buku. Selain apriori ada juga metode lain yang sering digunakan untuk pendukung keputusan, diantaranya  oleh  penelitian  [15],  [16]  yang  menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (Smart).
Penelitian  [17]  masih  menggunakan  teknik data  mining yang  bertujuan  untuk  mencari  tahu tingkat ketepatan waktu dan nilai kelulusan mahasiswa. Hasil penelitiannya dapat digunakan sebagai rekomendasi  dalam  pengambilan  keputusan  lebih  lanjut  tentang  faktor-faktor  yang  dapat mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa.
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  [18]  menggunakan  dua  algoritma  yaitu gabungan  algoritma  apriori  dan  algoritma centroid  linkage  hierarchical  method (CLHM)  yang diimplementasikan  pada  big  data.  Studi  kasus  penelitian  tersebut  untuk  mencari  informasi  sebagai referensi  dalam  pengambilan  keputusan  penempatan  barang  pada  rak  toko  buku.  Algoritma  apriori digunakan untuk mencari pola keterkaitan antar barang, sementara algoritma CLHM digunakan untuk klasterisasi data. Hasil penelitiannya didapatkan pengetahuan baru tentang pola pembelian konsumen sebagai  bahan  dalam  membuat  strategi  bisnis.  Selain  rekomendasi  peletakan  barang,  pengetahuan baru  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  pergudangan  dalam  menentukan stok.
Penelitian  selanjutnya  [19]  tentang market  basket  anlysis dengan  menggunakan  dua  algoritma yaitu  apriori  dan  FP- Growth .  Objek  yang  diteliti  dari  data  transaksi  penjualan  buku.  Penelitian  lain dalam  penggunaan  algoritma  FP- Growth dalam  penentuan association  rule dalam market  basket analysis untuk menganalisa pola belanja konsumen diteliti oleh [20] dan [21].
Berdasarkan  kajian  penelitian  terkait  yang  sudah  dibahas  mengenai data  mining dalam menganalisa  data  transaksi  dan  pencarian  pola  pembelian  pelanggan  menggunakan  algoritma  FP- Growth .  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penemuan  pola  pelanggan  dalam  transaksi  pembelian barang yang dibeli bersamaan dengan penambahan usulan desain layout berdasarkan aturan asosiasi yang telah didapatkan. Sehingga dengan penelitian ini diharapkan desain layout yang diusulkan dapat menjadi referensi dan membantu pengelola toko dalam pengambilan keputusan agar lebih optimal.

## 2.2 Aturan Asosiasi Penambangan (Analisis Keranjang Pasar)
Aturan mining association merupakan teknik penambangan data dari database yang sangat besar dengan  tujuan  mencari  aturan  asosiasi  antar  variabel.  Aturan  asosiasi  merupakan  salah  satu  teknik yang  banyak  digunakan  dan  sangat  penting  [4],  [22].  Aturan  asosiasi  akan  memeriksa  semua kemungkinan pola keterhubungan jika dan maka (if – then) antar variabel tertentu, sebagai indikator hubungan  ketergantungan  antar  variabel  [5].  Pola  aturan  asosiasi  tersebut  ditentukan  oleh  dua parameter  yaitu  nilai confidence dan  nilai support [3],  [8],  [9].  Terdapat  dua  metode  dasar  analisis asosiasi yaitu analisa pola frekuensi tinggi dan pembentukan aturan asosiatif.

## 2.3 Frequent Pattern Growth (FP-Growth)
Salah  satu  alternatif  dalam  menentukan frequent  itemset pada  dataset  dapat  menggunakan algoritma frequent  pattern growth  (FP-Growth) [11].  Algoritma  tersebut  merupakan  pengembangan dan penyempurnaan dari algoritma apriori  [19]. FP- Growth dengan konsep membangun pohon (FP- Tree) dalam  mencari frequent  itemset ,  sehingga  hal  tersebut  menjadikan  algoritma  FP- Growth lebih cepat  dibandingkan  algoritma  apriori.  Algoritma  ini  terdiri  dari  tiga  tahapan  utama  yaitu: pembangkitan  basis  pola  bersyarat,  pembangkitan  kondisional  FP- Tree ,  dan  pencarian frequent itemset .

## 3 Metode Penelitian
Gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  lima  tahap  diantaranya: pengumpulan data, pra-proses data, penerapan algoritma FP- Growth , evaluasi hasil serta desain layout usulan. Penelitian ini membahas penggunaan algoritma FP- Growth dalam proses penemuan informasi
e-ISSN:2540-9719
baru dari database yang besar. Algoritma tersebut digunakan untuk mengembangkan frequent itemset menggunakan  1-item  terlebih  dahulu,  kemudian  nilai support dari  setiap  item  akan  dihitung kemudian.  Item  yang  nilai  dukungannya  di  atas  nilai  dukungan  minimum  terpilih  sebagai  pola frekuensi tinggi 1- itemset dan sebagai kandidat 2- itemset . Dengan 1- itemset , pengembangan frequent itemset menjadi  2-itemset  yang  kemudian  akan  dihitung  nilai confidence nya  berikutnya  secara rekursif dibawa pergi.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahap  pertama  ini  melakukan  pengumpulan  dengan  empat  teknik  yang  digunakan,  diantaranya pengambilan data, observasi, wawancara dan studi literatur. Pengambilan data diperoleh dari database transaksi  penjualan  di  Mr.  A  sekaligus  observasi  secara  langsung.  Kemudian  dilakukan  juga wawancara dengan pihak toko. Serta teknik terakhir adalah pengumpulan dan mempelajari referensi lain.

## 3.2 Pra Proses Data
Proses  ini  terdiri  dari  empat  tahap  diantaranya  ekstraksi,  seleksi  data,  data cleaning dan transformasi data. Proses perubahan data dari data mentah ( raw data ) yaitu database kedalam bentuk yang  diinginkan  merupakan  proses  ekstraksi.  Tahap  kedua  dilakukan  seleksi  data  dengan  cara memilih  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses  mencari frequent  itemset .  Setelah  atribut ditentukan,  maka  tahap  selanjutnya  melakukan cleaning .  Proses cleaning menghilangkan  data  yang tidak  relevan.  Tahap  terakhir  adalah  transformasi  data  dari  bentuk  angka  kedalam  binomial  agar dataset sudah siap untuk diproses.

## 3.3 Implementasi Algoritma FP-Growth
Implementasi algoritma Frequent Pattern Growth yaitu dengan menggunakan tools RapidMiner studio  versi  9.10.  Kemudian dataset yang  sudah  siap  untuk  di  olah  akan  di import kedalam tools tersebut. Karena dataset sudah diolah menjadi bentuk binomial, maka dalam tools tidak memerlukan konversi numerik menjadi binomial. Proses selanjutnya adalah penggunaan algoritma frequent pattern growth dan melihat hasilnya.

## 3.4 Evaluasi
Proses  yang  dihasilkan  oleh tools kemudian  dilakukan  evaluasi.  Pola  asosiasi  yang  terbentuk dapat  dilihat  premisnya  serta conclusion atau  kesimpulan.  Pola  asosiasi  yang  dihasilkan  bergantung kepada beberapa parameter diantaranya parameter support dan confidence .

## 3.5 Desain Layout Usulan
Tahap terakhir adalah desain tata letak usulan dari hasil pola asosiasi yang telah didapatkan pada tahap evaluasi. Pola asosiasi menghasilkan keterkaitan antar barang, sehingga desain usulan tata letak barang yang akan dirancang berdasarkan pola tersebut.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Pengumpulan Data
1. Pengambilan dataset dari database transaksi penjualan Mr. DIY pada tahun 2019. Data transaksi tersebut memiliki atribut ID_transaksi, ID_trx, kode, id_pelanggan, tgl_transaksi, pesanan_online, status_pesanan,  item,  barang,  sub_kategori,  kategori,  kelas_produk,  ukuran_produk,  harga. Jumlah  data  record  yang  digunakan  adalah  20.000 record dari  bulan  Januari  sampai  Desember 2019.
2. Observasi dilakukan dengan melakukan observasi langsung terhadap susunan rak dan barang pada toko Mr. A.
3. Wawancara  dengan  melakukan  tanya  jawab  kepada  staf  dan main  person yang  bersangkutan secara langsung dengan manajemen lokasi toko. Tanya jawab mencakup penjelasan deskripsi dari setiap kategori barang serta metode penyusunan rak barang pada toko.
4. Studi literatur dilakukan dengan mempelajari referensi-referensi terkait seperti buku, artikel pada jurnal  penelitian,  referensi  di  internet,  serta  dokumen  internal  yang  berkaitan  dengan permasalahan.

## 4.2 Pra Proses Data
a. Ekstraksi Data
Ekstraksi  data  yaitu  melakukan  konversi  dari database yang  berformat  mysql  kemudian  di ekstrak kedalam bentuk excel. Hasil ekstraksi tersebut terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Ekstraksi Data Dalam Bentuk Excel
Seleksi  data  dilakukan  untuk  memilih  atribut  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  proses mencari frequent  itemset . Hasil  seleksi  yang  dilakukan  didapatlah  attribut  id_transaksi,  id_trx,  item, barang, sub_kategori, kategori yang dapat dilihat pada Gambar 3.
b. Seleksi Data
Gambar 3. Hasil Seleksi Data
c. Data Cleaning
Proses  data cleaning bertujuan  untuk  menghilangkan noise serta  data-data  yang  tidak  berkaitan atau  relevan  dan  tidak  akan  digunakan.  Hasil  proses  cleaning  didapatkan  2499  transaksi  dari  total 20.000 data mentah. Contoh transaksi penjualan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Kategori Transaksi Penjualan Transaksi Item yang Terjual TRX1 Jewelry  &  Cosmetic,  Computers  &  hand-phone  Accessories,  Gift,  Computers  & hand-phone Accessories, Stationery & Sport, Household, Toys, Hardware
TRX2 Electrical, Household, Toys, Gift, Computers & hand-phone Accessories, Furnishing, Computers & hand-phone Accessories, Stationery & Sport

## d. Transformasi Data
Tahap  selanjutnya  selelah  melakukan  seleksi  data  yaitu  transformasi  data  (Gambar  4).  Atribut yang  digunakan  merupakan  sub  kategori  item  yang  dijual.  Data  yang  telah  ditransformasi  kedalam bentuk binomial, dimana Y bernilai pembelian dan N tidak ada pembelian.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 4. Transformasi Data

## 4.3 Penerapan Algoritma FP-Growth
Gambar 5 merupakan skema proses yang sudah di atur pada aplikasi. Hasil dari transformasi data kemudian diterapkan pada aplikasi RapidMiner studio versi 9.10.

## Gambar 5 Penerapan Algoritma FP-Growth
Retrieve DIY  merupakan dataset final  yang  akan  di  proses.  FP- Growth algoritma  untuk menghasilkan frequent item  set yang  akan  digunakan  oleh  operator  selanjutnya. Positive  value pada algoritma  FP- Growth adalah  Y.  Operator Create  Association untuk  menghasilkan  aturan  asosiasi dengan menentukan nilai minimum support, confidence dan lift.

## 4.4 Evaluasi
a. Frequent Item Sets
Frequent  Item  Sets terdapat  80  sets  yang  diperoleh  dimana size 1  sebanyak  10  sets, size 2 sebanyak 39 sets. Size 3 sebanyak 30 sets dan size 4 terdapat 1 set (Gambar 6).
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 6. Frequent Item Sets
b. Association Rules

## Gambar 7. Association Rules
Hasil  aturan  asosiasi  yang  digunakan  untuk  mengetahui  informasi  tata  letak  produk menggunakan  parameter default dengan minimum  support 0.95  serta minimum  confidence 0.8 sehingga  aturan  sosiasi  yang  dihasilkan  berjumlah  enam  (Gambar  7).  Gambar  8  merupakan  hasil aturan  asosiasi  dengan minimum  confidence 80%  dapat  diketahui  bahwa  jika  konsumen  membeli household,  car  acessories maka  akan  membeli gift dengan  nilai lift 1.071.  Jika  konsumen  membeli Computers & hand-phone Accessories, Jewelry & Cosmetic maka akan membeli gift dengan nilai lift 1.075.  Jika  pelanggan  membeli Toys maka  secara  bersamaan  akan  membeli gift dengan  nilai lift 1.111. Jika konsumen membeli Car Acessories, Toys maka akan membeli gift dengan nilai lift 1.133. Jika konsumen membeli Stationery & Sport, Hardware maka akan membeli Household dengan nilai lift 1.236. Jika konsumen membeli Computers & hand-phone Accessories, Toys maka akan membeli gift dengan nilai lift 1.148.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Aturan Asosiasi

## 4.5 Desain Layout Usulan

## Gambar 9. Usulan Layout
Berdasarkan hasil  aturan  asosiasi,  Gambar  9  merupakan  usulan  tata  letak  barang  yang telah  disusun  berdekatan  sesuai  dengan  pola  penjualan  barang.  Adapun  kategori  yang  tidak termasuk  pada  aturan  asosiasi  yaitu furnishing dan electrical ,  disusun  berdekatan  dengan kategori household karena  barang-barang  tersebut  erat  kaitannya  dengan  barang-barang household .  Kode-kode  pada  kategori  merupakan  kode  barang  sub  kategori. Household sebagai premis juga sebagai conclusion terhadap hardware dan stationary & sport. Informasi kode kategori dan sub kategori dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kode dan Keterkaitan Kategori dan Sub Kategori
Kode ID Kategori ID Sub Kategori Kesimpulan H1 Household Housekeeping Gift H2 Household Hooks & Cloth Baskets Gift H3 Household Home Appliances Gift H4 Household Household Accessories Gift H5 Household Kitchenware Gift H6 Household Living & Bath Gift
Kode ID Kategori ID Sub Kategori Kesimpulan H7 Household Storage & Organizers Gift H8 Household Dining Gift E1 Electrical Lighting - E2 Electrical Electrical Products - E3 Electrical Cables - E4 Electrical Plugs - E5 Electrical Adapters - E6 Electrical Electrical Accessories - E7 Electrical Batteries - E8 Electrical Speakers Electrical - Ha1 Hardware Paint Household Ha2 Hardware Adhesive Household Ha3 Hardware Gardening Household Ha4 Hardware Power & Hand Tools Household Ha5 Hardware Locks & Safety Household Ha6 Hardware Hammer Household Ha7 Hardware Tool Boxes Household F1 Furnishing Clocks - F2 Furnishing Dining Set - F3 Furnishing Mirrors - F4 Furnishing Cushions - F5 Furnishing Curtains - F6 Furnishing Floor Mats - F7 Furnishing Storage Boxes - S1 Stationery & Sport Swimming Household S2 Stationery & Sport Skipping Ropes Household S3 Stationery & Sport Stationery Household S4 Stationery & Sport Racket Sports Household S5 Stationery & Sport Sports Household S6 Stationery & Sport Accessories Sport Household C1 Car Acessories Car Interior Gift C2 Car Acessories Motorcycle Accessories Gift C3 Car Acessories Car Exterior Gift C4 Car Acessories Bicycle Accessories Gift T1 Toys Toys Gift T2 Toys Arts & Crafts Gift T3 Toys Learning & Education Gift T4 Toys Others Toys Gift Co1 Computers & hand-phone Accessories Charging Cables Gift Co2 Computers & hand-phone Accessories Screen Protectors Gift Co3 Computers & hand-phone Accessories Mouses Gift Co4 Computers & hand-phone Accessories Accessories Computer Gift Co5 Computers & hand-phone Accessories Phone Cases Gift Co6 Computers & hand-phone Accessories Keyboards Gift Co7 Computers & hand-phone Accessories USB Accessories Gift Co8 Computers & hand-phone Accessories Speakers Gift G1 Gift Gifts - G2 Gift Wrapping Paper - G3 Gift Gift Card - G4 Gift Gift Sets - G5 Gift Photo Albums - G6 Gift Decorations - G7 Gift Ribbons - G8 Gift Gift Box - G9 Gift Photo Frames - G10 Gift Accessories Gift - J1 Jewelry & Cosmetic Cosmetics Gift J2 Jewelry & Cosmetic Makeup Gift J3 Jewelry & Cosmetic Shades Gift J4 Jewelry & Cosmetic Facial Care Gift J5 Jewelry & Cosmetic Sunglasses Gift J6 Jewelry & Cosmetic Accessories Gift

## 5 Kesimpulan
Dari hasil eksplorasi dan sejumlah tahapan data mining terhadap data transaksi penjualan produk Mr.  A  tanggal  1  Januari  –  Desember  2019,  telah  ditemukan  sebanyak  sepuluh  kategori  dan  68  sub kategori  serta  2499  transaksi  sebagai  bahan  untuk  proses market  basket  analysis .  Hasil  penelitian dengan penerapan algoritma FP- Growth pada data tersebut menghasilkan enam aturan asosiasi dengan kriteria  nilai minimum confidence 0.8  dan lift lebih  dari  satu.  Penemuan  tersebut  menjadi  referensi sebagai  bahan  penyusunan  dan  desain  tata  letak  penjualan  barang  yang  dapat  membantu  petugas gudang.  Tata  letak  berfokus  terhadap  produk  kategori gift yang  disimpan  di  tengah  agar  dapat terjangkau oleh semua produk lain. Dari enam pola asosiasi yang didapatkan, lima kesimpulan yang dihasilkan  adalah gift .  Sementara  satu  lagi  adalah household sebagai  kesimpulan  dengan  premis stationary & sport, dan hardware .
Sehingga tata letak barang adalah dengan mendekatkan rak yang terdapat kategori household, car acessories,  computer  &  handphone  accessories,  jewelry  &  cosmetic,  toys,  stationary  &  sport, hardware mengelilingi kategori gift . Selain itu penemuan informasi tersebut dapat dijadikan sebagai pengelompokan paket barang  yang akan dipromosikan atau paket diskon sebagai strategi pemasaran agar lebih menarik minat pembeli.

## Referensi
[1] “About  Us  |  MR.DIY,”  2021.  https://www.mrdiy.com/id/page/tentang-kami/  (accessed  Nov. 26, 2021).
[2] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2013. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[3] J.  Han,  J.  Pei,  B.  Mortazavi-Asl,  Q.  Chen,  U.  Dayal,  and  M.-C.  Hsu,  “FreeSpan,”  in Proceedings  of  the  sixth  ACM  SIGKDD  international  conference  on  Knowledge  discovery and data mining  - KDD ’00 , 2000, pp. 355–359. doi: 10.1145/347090.347167.
[4] Y.-L. Chen, K. Tang, R.-J. Shen, and Y.-H. Hu, “Market basket analysis in a multiple store environment,” Decision  Support  Systems ,  vol.  40,  no.  2,  pp.  339–354,  Aug.  2005,  doi: 10.1016/j.dss.2004.04.009.
[5] S. Brin, R. Motwani, J. D. Ullman, and S. Tsur, “Dynamic itemset counting and implication rules for market basket data,” ACM SIGMOD Record , vol. 26, no. 2, pp. 255–264, Jun. 1997, doi: 10.1145/253262.253325.
[6] P.  Giudici  and  G.  Passerone,  “Data  mining  of  association  structures  to  model  consumer behaviour,” Computational Statistics & Data Analysis , vol. 38, no. 4, pp. 533–541, Feb. 2002, doi: 10.1016/S0167-9473(01)00077-9.
[7] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, Jun. 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.280.
[8] M. Kaur and S. Kang, “Market Basket Analysis: Identify the Changing Trends of Market Data Using Association Rule Mining,” Procedia Computer Science , vol. 85, pp. 78–85, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.05.180.
[9] Y. Li and R. P. Gopalan, “Effective Sampling for Mining Association Rules,” 2004, pp. 391– 401. doi: 10.1007/978-3-540-30549-1_35.
[10] M.  Dhanabhakyam  and  M.  Punithavalli,  “A  Survey  on  Data  Mining  Algorithm  for  Market Basket  Analysis,” Type:  Double  Blind  Peer  Reviewed  International  Research  Journal Publisher: Global Journals Inc , vol. 11, 2011.
[11] F. Kurniawan, B. Umayah, J. Hammad, S. M. S. Nugroho, and M. Hariadi,  “Market Basket Analysis  to  Identify  Customer  Behaviours  by  Way  of  Transaction  Data,” Knowledge Engineering and Data Science , vol. 1, no. 1, p. 20, Dec. 2017, doi: 10.17977/um018v1i12018p20-25.
[12] Nugroho  Wandi,  Rully  A.  Hendrawan,  and  Ahmad  Mukhlason,  “Pengembangan  Sistem Rekomendasi  Penelusuran  Buku  dengan  Penggalian  Association  Rule  Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan Dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur),” Jurnal Teknik ITS , vol. 1, no. 1, 2012.
[13] I.  Ukiarwan,  “Penentuan  Aturan  Asosiasi  pada  Penjualan  Produk  Sepatu  Running Menggunakan Algoritma Apriori,” Yogyakarta, 2017.
[14] D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  Eka,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Menggunakan Algoritma  Apriori  pada  Aplikasi  Analisa  Pola  Belanja  Konsumen  (Studi  Kasus  Toko  Buku Gramedia  Bintaro),” Jurnal  Teknik  Informatika ,  vol.  9,  no.  2,  Jan.  2018,  doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
[15] I.  F.  Fauzi,  A.  Rahmatulloh,  and  A.  Nurachman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Rekomendasi  Wisata  Dengan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  dan SMART,” Informatics  and  Digital  Expert  (INDEX) ,  vol.  2,  no.  2,  Feb.  2021,  doi: 10.36423/index.v2i02.588.
[16] G.  Permana,  A.  Rahmatulloh,  and  R.  Rianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Layanan Verifikator Pengadaan dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART),” JUITA : Jurnal Informatika , vol. 6, no. 2, p. 99, Nov. 2018, doi: 10.30595/juita.v6i2.3204.
[17] Nuqson  Masykur  Huda,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menampilkan  Informasi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” Yogyakarta, 2010.
[18] N. Nurani and H. Gani, “Analisis Keterkaitan Data Transaksi Penjualan Buku Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma Centroid Linkage Hierarchical Method (CLHM),” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 9, no. 1, pp. 62–69, Apr. 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i1.111.62-69.
[19] G. Gunadi and D. Indra Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) : Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia,” 2012.
[20] Fitriyani, “Implementasi Algoritma FP-Growth Menggunakan Association Rule pada Market Basket Analysis,” vol. II, no. 1, 2015.
[21] M.  I.  Ghozali,  R.  Z.  Ehwan,  and  W.  H.  Sugiharto,  “Analisa  Pola  Belanja  Menggunakan Algoritma FP Growth, Self Organizing Map (SOM) dan K Medoids,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  317–326,  Apr.  2017,  doi: 10.24176/simet.v8i1.995.
[22] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, Jun. 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.280.