DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.399 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1581-1590 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZATION OF MARKET BASKET ANALYSIS USING CENTROID-BASED CLUSTERING ALGORITHM AND FP-GROWTH ALGORITHM
Fitri Nuraeni *1 , Dewi Tresnawati 2 , Yoga Handoko Agustin 3 , Gisna Fauzian Dermawan 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Teknik, Institut Teknologi Garut Email: 1 fitri.nuraeni@itg.ac.id , 2 dewi.tresnawati@itg.ac.id , 3 yoga.handoko@itg.ac.id , 4 1806122@itg.ac.id
(Naskah masuk: 21 Juni 2022, Revisi: 12 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
The proliferation of the food and beverage sales business requires the creativity of business owners to offer their flagship  products  to  every  consumer,  both  new  and  subscribed  consumers.  A  large  number  of  menu  choices makes the ordering process long because consumers are confused about which menu will be the best choice. the seller  to  be  able  to  provide  the  right  recommendations  so  that  orders  can  take  place  faster.  Shopping  cart analysis is an activity that has often been done to find out the items found that are sold simultaneously. The FP- Growth association method is a faster algorithm for generating association rules, but the association process in large dataset sizes tends to add large items so that the accuracy value of association rules decreases. So that in this study, the grouping  of  datasets was carried out  using  a clustering  model  with a centroid-based algorithm, namely k-means, k-medoids, and fuzzy c-means. This research was conducted through dataset collection, dataset preparation,  clustering  modeling,  evaluation  of  clustering  models  using  DBI  and  silhouette  index,  association modeling,  and  evaluation  of  association  models  using  lift  ratio.  The  results  of  this  study  showed  that  the clustering model with the best DBI and silhouette index values was at k=3 for k-means, k=2 for k-medoids, and k=7  for fuzzy  c-means.  The  number  of  association  rules  is  generated  from  the  grouped  data  set  using  fuzzy  c- means, but the highest average lift ratio is in the association rules generated from the grouping data set using k- means. From the association model using k-means and FP-Growth, 32 unique association rules were found with the 4 most frequently found items, namely cireng chili oil, regal milk coffee, banana cheese, and vietnam drip.
Keywords : centroid-based algorithm, clustering, FP-Growth, lift ratio, market basket analysis.

## OPTIMALISASI ANALISIS KERANJANG PASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA CENTROID-BASED CLUSTERING DAN ALGORITMA FP-GROWTH

## Abstrak
Makin menjamurnya bisnis dibidang penjualan makanan dan minuman, menuntut kreatifitas pemilik bisnis untuk menawarkan produk andalannya pada setiap konsumen, baik konsumen baru maupun yang sudah berlanggganan. Banyaknya pilihan menu membuat lama proses order, karena konsumen kebingungan memilih menu mana yang akan menjadi pilihan terbaik. Penjual dituntut untuk bisa memberikan rekomendasi yang tepat agar proses order dapat  berlangsung  lebih  cepat.  Analisis  keranjang  belanja  merupakan  kegiatan  yang  sudah  sering  dilakukan untuk mengetahui pasangan item barang yang sering terjual bersamaan. Metode asosiasi FP-Growth merupakan algoritma yang lebih cepat dalam menghasilkan aturan asosiasi, namun proses asosiasi pada ukuran dataset yang besar  cenderung  mengabaikan itemset dalam  ukuran  besar  sehingga  nilai  akurasi  aturan  asosiasi  berkurang. Sehingga  pada penelitian ini, dilakukan pengelompokan dataset  yang memiliki kemiripan menggunakan model clustering dengan  algoritma centroid-based yaitu k-means , k-medoids dan fuzzy  c-means .  Penelitian  ini dilakukan  melalui  tahapan  pengumpulan  dataset,  persiapan  dataset,  pemodelan clustering ,  evaluasi  model clustering menggunakan DBI dan silhouette index , dilanjutkan  pemodelan asosiasi  dan evaluasi  model asosiasi menggunakan lift  ratio .  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  model clustering dengan  nilai  DBI  dan silhouette  index terbaik  berada  pada  k=3  untuk kmeans ,  k=2  untuk kmedoids dan  k=7  untuk fuzzy  c-means . Jumlah  aturan  asosasi  terbanyak  dihasilkan  dari  dataset  hasil clustering menggunakan fuzzy  c-means ,  namun rata-rata lift  ratio tertinggi  berada  pada  aturan  asoasiasi  yang  dihasilkan  dari  dataset  hasil clustering menggunakan k-means. Dari  model  asosiasi  menggunakan k-means dan FP-Growth didapatkan  32  aturan asosiasi  yang unik  dengan 4 item  yang paling sering  muncu yaitu  cireng chili  oil, kopi susu regal, pisang keju dan vietnam drip.
Kata kunci : algoritma centroid-based, analisis keranjang pasar, clustering, FP-Growth, lift ratio.

## 1. PENDAHULUAN
Walau dihantam pandemi covid-19 mulai tahun 2020  sampai  saat  ini,  usaha  di  bidang  penjualan makanan  dan  minuman  merupakan  bidang  usaha yang  dapat  bertahan  dan  tidak  pernah  mati[1]. Proses  penjualan  makanan  dan  minuman  banyak beralih  menggunakan  sistem  penjualan online [2] disamping tetap mempertahankan gerai-gerai penjualan langsung. Makanan dan minuman merupakan  kebutuhan  pokok  masyarakat,  sehingga usaha  bidang  penjualan  makanan  dan  minuman menjadi  bisnis  yang  menjanjikan  keuntungan  serta menjadi  solusi  bagi  yang  diPHK  untuk  mencari penghasilan[3].
Makin  menjamurnya  usaha  bidang  penjualan makanan  dan  minuman,  menuntut  kreatifitas  pelaku usaha  dalam  menawarkan  produk  andalannya  pada setiap konsumen, baik konsumen baru maupun yang sudah  berlanggganan.  Banyaknya  pilihan  menu membuat  lama  proses  order,  karena  konsumen kebingungan  memilih  menu  mana  yang  akan menjadi  pilihan  terbaik.  Penjual  dituntut  untuk  bisa memberikan  rekomendasi  yang  tepat  agar  proses order  dapat  berlangsung  lebih  cepat,  namun konsumen  puas  dengan  menu  tersebut.  Selain  itu, menu  yang  paling  diminati  konsumen  akan menyebabkan permintaan persediaan bahan meningkat.  Sehingga,  penjual  harus  mengetahui menu  apa  yang  paling  diminati  agar  dapat  menjaga stok bahannya.
Penjual  yang  sudah  memiliki  banyak  riwayat transaksi penjualan saat ini, masih menyimpan data- data  tersebut  untuk  laporan  keuangan  saja.  Data yang  banyak  itu  perlu  digali  untuk  menghasilkan sebuah  pengetahuan  yang  mungkin  berguna  dalam menjalankan usahanya[4].
Analisis keranjang  pasar  merupakan salah satu kegiatan data mining yaitu aturan asosiasi ( association  rule )[5].  Analisis  keranjang  pasar merupakan  kegiatan  yang  sudah  sering  dilakukan untuk mengetahui pasangan item barang yang sering terjual  bersamaan[6].  Kegiatan  ini  menghasilkan informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui item  barang  yang  paling  diminati[7],  mengatur  tata letak  item  barang  yang  dijual[8],  pengelolaan  stok barang[9],  sampai  pada  pemberian  diskon  untuk pembelian    pasangan  item[6]  dan  bahan  promosi untuk  meningkatkan  profit  serta  strategi  penjualan lainnya[10].
Untuk  melakukan  analisis  keranjang  belanja dapat digunakan algoritma popular seperti algoritma apriori  dan Frequent  Pattern-Growth (FP- Growth ).
Algoritma  apriori  merupakan  algoritma  yang  dapat menemukan  item  set  berdasarkan  nilai  minimum support ,  sehingga  dapat  diketahui  pola  stok  barang berdasarkan  kebutuhan  permintaan  pelanggan[11]. Namun,  untuk  efisiensi  waktu  penggalian  data  dan penyimpanan  di  database,  maka  muncul  FP- Growth [12].  Algoritma  FP- Growth ini  dapat menentukan frequent  item  set (data  yang  paling
sering  muncul)  tanpa  menggunakan  generasi kandidat[13].
Permasalahan  dalam  analisis  keranjang  pasar ini  tidak  sekedar  menentukan  algoritma  asosiasi yang  cocok,  tetapi  sering  kali  item  yang direkomendasikan  kurang  tepat  dan item-set yang besar  cenderung  diabaikan,  sehingga  untuk  dataset yang  besar  hasil  rekomendasi  kurang  akurat[14]. Karena  data  yang  besar  dan  bervariasi,  maka sebelum  melakukan  analisis  keranjang  belanja dilakukan  proses clustering terlebih  dahulu  agar dapat  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  lebih banyak[15].
Pada tahun 2017, sebuah penelitian melakukan clustering data  transaksi  yang  besar  pernah  diuji- cobakan  pada Self  Organizing  Map (SOM)  dan K- Medoids ,  menghasilkan  5 cluster yang  kemudian menggunakan  FP- Growth dan  menghasilkan  aturan asosisasi yang valid berdasarkan lift ratio [12].
Tahun  2019,  data  transaksi  dari  sebuah minimarket  diproses  menggunakan  algoritma k- means dan  FP- Growth ,  dihasilkan  aturan  asosiasi terbanyak  pada  pembagian  data  ke  dalam  10 kelompok[15]. Pada tahun yang sama, data transaksi dari  perusahaan  retail  diproses  menggunakan K- Medoids menghasilkan  3  cluster  dengan  nilai  DBI yang  baik  dan  didapat  aturan  asosiasi  yang  dapat rekomendasikan dengan menerapkan FP- Growth [14].
Penelitian  yang  serupa  di  tahun  2020, menggunakan  data  transaksi  penjualan  roti  dan kombinasi  algoritma K-means dan FP-Growth , menghasilkan  3 cluster dan  pembangkitan  aturan asosiasi menghasilkan confidence dan lift value yang baik[16]. Sedangkan pada tahun 2021, data transaksi perusahaan furnitur menggunakan K-means menghasilkan  pembagian  data  kedalam  5 cluster , kemudian menggunakan FP-Growth sehingga
dihasilkan aturan asosiasi yang dapat direkomendasikan[17].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, maka  penelitian  ini  menggunakan  algoritma FP- Growth sebagai  pilihan  algoritma  asosiasi  yang dapat  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  efisien dalam proses dan penyimpanan datanya.  Sedangkan untuk  proses clustering akan  digunakan  algoritma yang  setipe  yaitu centroid  clustering yaitu k-means , k-medoids , dan ditambah oleh fuzzy c-means . Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari  jumlah cluster yang  ideal  pada  proses clustering masing- masing algoritma, kemudian mencari aturan asosiasi dari  tiap cluster dengan  nilai lift  ratio yang  baik. Selain  dari  itu,  untuk  mengetahui cluster hasil pemodelan algoritma centroid clustering mana yang dapat  menghasilkan  jumlah  aturan  asosiasi  dengan minimun  support dan confidence, yang  terbanyak. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan  rekomendasi  bagi  pemilik  data  untuk mengelola  perusahaannya  khusus  terkait  penawaran menu dan diskon untuk pembelian pasangan item.
Fitri Nuraeni, dkk, Optimalisasi Analisis Keranjang Pasar … 1583

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  algoritma centroid  clustering yaitu k-means , k-medoids ,  dan ditambah oleh fuzzy c-means serta algoritma asosiasi
FP-Growth dengan  tahapan-tahapan  seperti  yang terlihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Proses penelitian ini diawali dengan mempersiapkan  dataset  sesuai  pada  gambar  1. Dataset  berasal  dari  data  transaksi  penjualan  kedai kopi  di  daerah  Kabupaten  Garut  yang  melayani pembelian online maupun  langsung  di  tempat. Dataset ini terdiri dari 4.812 record transaksi dengan 42  item  barang  yang  terjual.  Selanjutnya  dilakukan data  transformasi,  merubah  dari  bentuk record  data ke  dalam  bentuk transaction  data ,  seperti  pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan dataset
Selanjutnya dilakukan proses pemodelan pertama dengan proses clustering menggunakan tiga (3)  algoritma centroid clustering ,  yaitu  k-means,  k- medoids dan fuzzy c-means. Pada tahapan ini akan
dicari k jumlah cluster yang  optimal  berdasarkan davies bouldine index [18]. K - cluster dari  masing-masing  pemodelan diproses  kembali  menggunakan  algoritma FP- Growth untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi.  Setiap aturan  asosiasi  akan  dibandingkan  berdasarkan  nilai lift  ratio untuk  mengetahui  validitasnya[19]. Kemudian  akan  dipilih  aturan  asosiasi  yang memiliki lift  ratio ,  minimal support dan  minimal confidence yang tertinggi.

## 2.2. Centroid-Based Clustering Algorithm
Pada  penelitian  ini  pemodelan  pertama  adalan proses clustering , yang bertujuan untuk mengelompokan objek-objek berdasarkan karakteristik  sehingga  didapatkan  homogenitas internal cluster yang  tinggi  dan  heterogenitasi  antar cluster yang  tinggi[20].  Algortima Centroid-Based Clustering (berbasis  centroid)  adalah  algoritma clustering yang  menggunakan  titik centroid dalam melakukan pengelompokan objek.  Dalam salah satu algoritma  berbasis  centroid,  tema  utama  yang mendasari  adalah  aspek  penghitungan  ukuran  jarak antara objek dari kumpulan data yang dipertimbangkan[21].  Metode  yang  paling  dominan dari algoritma berbasis centroid diantaranya yaitu k- means , k-medoids , dan fuzzy c-means .
Algoritma  K-means  memiliki  dua  fase  dimana pada fase pertama; k-centroid diidentifikasi tergantung  pada  nilai  k  yang  telah  dipilih  secara
umum  ukuran  jarak  dihitung  menggunakan  jarak Euclidian.  Fase  kedua  melibatkan  penentuan centroid  baru  berdasarkan  nilai  rata-rata  objek kelompok  pada cluster .  Proses  perulangan  dalam menemukan  centroid  baru  sampai  konvergensi terpenuhi.
Algoritma K-Medoids menggunakan  objek representatif sebagai titik acuan dalam setiap cluster , untuk  meminimalkan  jumlah  ketidaksamaan  objek data[22][23].  Proses  K-medoids  dimulai  dengan memilih  titik  awal  K.  Titik  ini  adalah  medoid  yang berfungsi  sebagai  kandidat  poin  paling  sentral  dari kelompok  tersebut.  Kemudian  setiap  objek  yang tersisa  dikelompokkan  dengan  objek  representatif yang  paling  mirip.  Lalu  mengganti  salah  satu medoid  dengan  medoid  lain  yang  secara  kualitas lebih baik dan dilakukan secara iterative.
Algoritma Fuzzy  c-means (FCM)  adalah algoritma pengelompokan khas yang memungkinkan titik data tertentu untuk berada dalam satu atau lebih cluster [21], dan tingkat keberadaan data dalam suatu cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaannya[24]. Tahapan  kerja  dari fuzzy  c-means dimulai  dengan menentukan  banyak cluster (k)  yang  akan  dibuat. Lalu  dilanjutkan  dengan  menentukan  nilai  proporsi untuk  setiap  data  poin  secara  random  dengan persampaan (1), untuk masuk dalam suatu cluster . ∑ 𝜇 𝑖𝑘 = 1 𝑐 𝑘=1
(1)
dengan, 𝑐 = jumlah cluster 𝑘 = indeks cluster 𝜇 𝑖𝑘 = nilai keanggotaan Kemudian menghitung nilai centroid menggunakan persamaan (2).
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 ∗𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑤 𝑛 𝑖=1 (2)
dengan,
𝑉 𝑘𝑗 = hasil pusat cluster yang dihasilkan n   = jumlah data 𝜇 𝑖𝑘 = nilai keanggotaan 𝑤 = pangkat 𝑋 𝑖𝑗 = data ke-i dan parameter ke-j Kemudian  menghitung  kembali  nilai  proporsi untuk  setiap  data  poin  untuk  masuk  pada  setiap cluster dengan persamaan (3).
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑(𝑋 𝑖𝑘 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1

## 2.3. Davies Bouldine Index (DBI)
Evaluasi  internal  pada  model clustering dapat menggunakan Davies  Bouldine  Index (DBI),  untuk menentukan  jumlah cluster apakah  sudah  ideal  atau belum[20].  Prinsip  pendekatan  DBI  ini  adalah memaksimalkan jarak antar cluster dan meminimalkan jarak didalam cluster [25].

## 2.5. Silhoutte Coefficient
Evaluasi  internal  untuk  hasil clustering dapat dilihat  dari  nilai silhouette  coefficient yang menggunakan  rumus  jarak Euclidean  Distance . Untuk  nilai silhouette  coefficient yang  bagus  adalah jika  nilainya  positif,  yang  artinya  titik  sudah  berada pada cluster yang  tepat.  Jika  nilai silhouette coefficient negatif  artinya  adanya overlapping sehingga  titik  berada  pada cluster yang  tidak tepat[26].

## 2.4. Proses Asosiasi
Pada pekerjaan data mining , asosiasi digunakan  untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  dari pasangan  item  dengan  menggunakan  parameter support dan confidence . Nilai support adalah jumlah kemunculan  pasangan  item  pada  dataset,  sedangkan confidence adalah  kuatnya  hubungan  item  dalam aturan asosiasi[14].
Algoritma  yang  digunakan  dalam  proses asosiasi ini adalah FP-Growth yang memiliki kinerja lebih  cepat  dibandingkan  algoritma  apriori,  karena menghilangkan fase pembangkitan kandidat, menggantinya  dengan  konsep  pembangunan  pohon yang  disebut  FP- tree .  Algortima  ini  memiliki tahapan sebagai berikut:
1. Membuat list item dari setiap data transaksi;
2. Menghitung support count atau kemunculan item pada seluruh data transaksi;
3. Mengurutkan item-set berdasarkan nilai support ; 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (4)
4. Membuat FP- tree;
5. Membuat conditional pattern base dari tiap node pada tree ,  yang  berisi parent dari  tiap node dan jumlah support count dari node yang merupakan children ;
6. Membentuk conditional  FP-tree yang  diambil dari setiap parent pada contional pattern base ; 7. Membuat frequent pattern , yaitu kombinasi yang mungkin  antar  tiap conditional  FP-tree dengan node children ; 8. Filter frequent  pattern yang  sesuai  dengan minimum support yang ditentukan.
Untuk  menguji  validitas  dari  aturan  asosiasi yang terbentuk maka dapat digunakan lift ratio yang dihitung dengan persamaan (5).
𝑙𝑖𝑓𝑡 = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (5)
Lift menunjukan  adanya  tingkat  kekuatan rule atas  kejadian  acak  dari premise dan conclusion berdasarkan  nilai support masing-masing,  dimana jika  nilainya  lebih  dari  1  menunjukan  adanya manfaat  dari  aturan  tersebut,  serta  semakin  tinggi nilai lift  ratio maka  semkin  besar  kekuatan asosiasinya[27].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  dataset  berupa data  transaksi  penjualan  makanan  dan  minuman
(3)
Fitri Nuraeni, dkk, Optimalisasi Analisis Keranjang Pasar … 1585
sejumlah  4.812 record yang  diambil  dari  database sistem informasi penjualan. Data transaksi penjualan ini  terdiri  dari  2  tabel  transaksi  yang  berrelasi  dan memiliki  9  atribut  yaitu  id_transaksi,  tanggal  & waktu  transaksi,  id_detail_transaksi,  id_item,  nama item, harga, jumlah, sub total, total.
Masuk  tahapan preparation ,  dataset  tersebut dirubah  dalam  bentuk  data  transaksi  seperti  pada gambar  2.  Transformasi  data  tersebut  dilakukan untuk kebutuhan input pemodelan asosiasi menggunaan FP-Growth .  Dataset  terdiri  dari atribut id_transaksi  yang  membedakan  antar  transaksi penjualan yang terjadi, dan 42 item barang makanan dan  minuman  yang  dijual.  Setiap  transaksi  akan memiliki  nilai  1  pada  item  barang  yang  terjual  dan nilai 0 untuk item barang yang tidak terjual.
Tahapan selanjutnya modeling pertama, dilakukan clustering dengan  menggunakan  3 algoritma clustering berbasis  centroid,  yaitu k- means,  k-medoids dan fuzzy  c-means .  Pada  proses clustering ini,  penelitian  berfokus  untuk  mencari k jumlah cluster yang  baik  untuk  setiap  algoritma clustering . Ujicoba dilakukan dengan nilai k yaitu 2, 3, 4, 5 dan 7.
Model clustering pertama (M.C1) pada gambar 3,  disana  model  menggunakan  algoritma k-means dengan  parameter euclidian  distance dan  nilai k yaitu 2, 3, 4, 5 dan 7. Kemudian dilakukan evaluasi internal ( cluster distance performance ) menggunakan DBI.
Gambar 3. Model clustering menggunakan k-means (M.C1)
Model  M.C1  pada  gambar  3  tersebut,  setelah dijalankan  menampilkan  hasil  evaluasi  yang  dapat dilihat pada tabel 1, dimana terdapat nilai DBI yang terkecil mendekati 0 tapi bukan negatif, yaitu 0.035 untuk k = 3.
Tabel 1. Nilai DBI untuk evaluasi M.C1 k DBI Silhoutte Coefficient K-means K-medoids Fuzzy C-means 2 0.039 0.049 0.4043670 3 0.035 0.067 0.4989583 4 0.037 0.061 0.4852737 5 0.037 0.062 0.4975774 6 0.036 0.063 0.5457637 7 0.037 0.064 0.6215392 8 0.033 0.058 0.6168899 9 0.034 0.058 0.5692680 Untuk  model clustering yang  kedua  (M.C2) menggunakan algoritma k-medoids dengan parameter  yang  sama  dengan  model  M.C1,  dan dihasilkan nilai  DBI  yang terkecil pada k= 2, seperti yang  terlihat  pada  tabel  1.  Sedangkan  untuk  model
clustering ke-3  (M.C3)  menggunakan  algoritma fuzzy  c-means dievaluasi  menggunakan silhouette coefficient . Dari data pada tabel 1, didapatkan model clustering yang bagus adalah clustering dengan k=7. Untuk  proses  tahap  pertama  didapatkan  model clustering yang  baik  berdasarkan  algoritma  masing- masing  seperti  pada  Gambar  4  (a)  untuk  model  K- Means;  (b)  untuk  model  K-Medoids;  dan  (c)  untuk model Fuzzy c-means, dibawah ini.
(a) (b) (c)
Gambar 4. Visualisasi hasil Clustering masing-masing model MC.1, MC.2 dan M.C3
Tahapan  pemodelan  kedua  adalah  asosiasi untuk mendapatkan frequent itemsets dan membangkitkan assosiation  rules menggunakan algoritma  FP-Growth.  Untuk  tahapan  ini  dilakukan proses  asosiasi  menggunakan  dataset  dari  tiap cluster yang  terbentuk  di  tahapan clustering sebelumnya,  dimana  M.C1  menghasilkan  3 cluster , M.C2 menghasilkan 2 cluster dan M.C3 menghasilkan 7 cluster seperti pada gambar 4 diatas. Pemodelan  asosiasi  yang  pertama  (M.A1) dengan  dataset  tanpa  proses clustering sejumlah 4.812  baris  data,  menggunakan  algoritma  FP- Growth  dengan  parameter  minimal support =  0.2 dan minimal confidence = 0.5 seperti pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. M.A1: Pemodelan FP-Growth pada dataset tanpa proses clustering
Dari  proses  asosiasi  diatas  dihasilkan  8 frequent  itemsets yang berukuran 1 item  dan 2 item saja,  seperti  pada  tabel  2  dibawah  ini.  Dengan  nilai minimal  support  =  0.2,  maka itemset yang  terpilih minimal  kemunculan  dalam  dataset  adalah  337  kali dari 4812 baris data.
Tabel 2. frequent itemsets dari M.A1
Dari  itemset  diatas,  kemudian  dibuatkan assosiation rules dengan bentuk 𝑝𝑟𝑒𝑚𝑖𝑠𝑒 → 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑙𝑢𝑠𝑖𝑜𝑛 ,  jika  konsumen  membeli  item  A  ( premise ), maka  dia  akan  membeli  item  B  ( conclusion )  juga . Pembuatan assosiation  rules dengan  minimal confidence =  0.5,  berarti  jumlah  kemunculan  item premise dan  item conclusion secara  bersamaan minimalnya  50%  dari  jumlah  kemunculan  item premise .
Tabel 3. Association Rules dari M.A1
Pada tabel 3 diatas, diketahui hasil pembangkitan assosiation rules dari M.A1 didapatkan  4  aturan  yang  memenuhi  minimal support dan confidence .  Berdasarkan  nilai Lift -nya, 4  aturan  tersebut  dapat  dikatakan  valid  karena memiliki nilai lebih dari 1 yang menunjukan adanya manfaat dari aturan tersebut.
Pemodelan  asosiasi  yang  kedua  (M.A2) menggunakan  dataset  hasil clustering dengan algoritma k-means, dimana  dataset  dikelompokan dalam  3 cluster masing-masing  berisi  1.336,  1.712 dan 1.764 baris data. M.A2 menggunakan algoritma FP-Growth  dengan  parameter  yang  sama  dengan M.A1,  yaitu  minimal support =  0.2  dan  minimal
confidence = 0.5. Size Support Item 1 Item 2 1 0.42600 Indomie Rebus Telur, 1 0.34400 Cireng Chili Oil, 1 0.30800 Pisang Keju,
1 0.30500 Vietnam drip,
1 0.27000 Kopi Susu Regal, 1 0.24800 Chocolate, 2 0.25700 Pisang Keju, Kopi Susu Regal, 2 0.25600 Cireng Chili Oil, Vietnam drip,
Tabel 4. frequent itemsets dari M.A2
Model  M.A2  ini  menghasilkan  21 itemset prioritas  dari  masing-masing cluster seperti  pada tabel  4,  terdiri  dari  1- itemset sampai  4- itemset yang memiliki  support  minimal  0.2.  Dataset cluster-0 menghasilkan itemset yang  lebih  banya  dibanding cluster lainnya.  Sedangkan untuk aturan asosiasinya dihasilkan  34  aturan  asosiasi  yang  memenuhi minimal support dan confidence .  Seperti  yang terlihat pada tabel 5, 34 aturan asosiasi dari M.A2 ini sudah memiliki nilai lift yang bagus yaitu lebih besar sama dengan 1.
Tabel 5. Association Rules dari M.A2
Pemodelan  asosiasi  yang  ketiga  (M.A3) menggunakan  dataset  hasil clustering dengan algoritma k-medoids, dimana  dataset  dikelompokan dalam  2 cluster masing-masing  berisi  2.046  dan 2.767 baris data. M.A3 menggunakan algoritma FP- Growth dengan parameter yang sama dengan M.A1, yaitu minimal support = 0.2 dan minimal confidence = 0.5.
Tabel 6. frequent itemsets dari M.A3
Model  M.A2  ini  menghasilkan  12 itemset prioritas  dari  masing-masing cluster seperti  pada tabel  6,  terdiri  dari  1- itemset sampai  3- itemset yang memiliki  support  minimal  0.2.  Dataset cluster-0 menghasilkan itemset yang  lebih  banya  dibanding cluster -1.  Sedangkan  untuk  aturan  asosiasinya dihasilkan  34  aturan  asosiasi  yang  memenuhi minimal support dan confidence .  Seperti  yang terlihat pada tabel 6, 20 aturan asosiasi dari M.A3 ini sudah memiliki nilai lift yang bagus yaitu lebih besar sama dengan 1.
Tabel 7. Association Rules dari M.A2
Pemodelan  asosiasi  yang  terakhir  (M.A4) menggunakan  dataset  hasil clustering dengan algoritma fuzzy c-means, dimana dataset dikelompokan dalam  7 cluster . M.A4 menggunakan algoritma  FP-Growth  dengan  parameter  yang  sama dengan  M.A1,  yaitu  minimal support =  0.2  dan minimal confidence = 0.5.
Model  M.A4  ini  menghasilkan  84 itemset prioritas  dari  masing-masing cluster yang  cukup banyak, terdiri  dari  1- itemset sampai  6- itemset yang memiliki  support  minimal  0.2.  Dataset cluster- 1 menghasilkan itemset yang  lebih  banyak  dibanding cluster lainnya. Sedangkan untuk aturan asosiasinya dihasilkan 4 aturan asosiasi yang memenuhi minimal support dan confidence .  Seperti  yang  terlihat  pada tabel  6,  243  aturan  asosiasi  dari  M.A4  ini  sudah
memiliki nilai lift yang bagus yaitu lebih besar sama dengan 1.
Tabel 6. Association Rules dari M.A4

## 4. DISKUSI
Maka dari hasil penelitian ini didapatkan rekap jumlah  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  pada  model asosiasi menggunakan FP-Growth seperti pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 6. Perbandingan hasil asosiasi FP-Growth
Seluruh  model  asosiasi  yang  dibangun  mulai dari  M.A1  sampai  M.A4,  menggunakan  nilai parameter  yang  sama  yaitu min.  Support =0.2  dan min.  Confidence =  0.5,  hal  ini  disesuaikan  dengan kemunculan  aturan  asosiasi  pada  model  M.A1  yang menggunakan  dataset  ukuran  besar.  Aturan  asosiasi baru  dihasilkan  saat  ambang  batas support berada dinilai 0.2 dan confidence 0.5. Model  asosiasi  M.A2  sampai  dengan  M.A4 menggunakan  dataset  yang  sudah  diklasterisasi berdasarkan  nilai  kemiripan  /jarak.  Walaupun menggunakan  nilai  parameter  yang  sama,  namun dengan  adanya  pengelompokan  dataset  berdasarkan kemiripannya  pada  proses clustering ,  jumlah frequent  itemset dan  aturan  asosiasi  menjadi bertambah  banyak.  Hal  ini  karena  dataset  yang diklasterisasi  mengurangi  ukuran  dari  dataset  yang digunakan  untuk  membangun  aturan  asosiasi. Sehingga  dengan  nilai  parameter  yang  sama,  sudah dapat  menghasilkan  jumlah frequent  itemset dan aturan asosiasi yang lebih banyak.
Dari  model  M.A2,  M.A3  dan  M.A4,  dapat dilihat rata-rata lift ratio yang tertinggi ada di M.A2 yang menggunakan dataset hasil klasterisasi algoritma k-means .  Hal  ini  menunjukan kmeans mampu  mengelompokan  data  yang  memiliki kemiripan  tinggi  pada  setiap cluster- nya,  sehingga pada  proses  asosiasi  mempermudah  pencarian frequent itemset dan aturan asosiasi.
Dari  penelitian  sebelumnya[12],  penelitian  ini memiliki  2  algoritma clustering yang  berbeda namun  memiliki  karakter  yang  sama  dengan k- medoids yaitu k-means dan fuzzy  c-means .  Dan didapatkan model M.A2 memiliki rata-rata lift ratio tertinggi  yaitu  model  yang  menggunakan k-means untuk  proses clustering dataset  kedalam  3 cluster kemudian  tiap cluster diproses  menggunakan algoritma Fp-Growth .
Dari  model  M.A2  ini,  didapatkan  32  aturan asosiasi  yang  unik  dari  34  aturan  asosiasi  yang dihasilkan. Daftar pasangan item yang sering terjual bersamaan dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar 5. Pasangan item yang sering terjual bersamaan berdasarkan Model M.A2
Dari daftar pasangan item di Gambar 5 diatas, pemilik  memiliki  rekomendasi  untuk  melakukan strategi penjualan agar dapat meningkatkan profitnya.  Salah  satunya,  adalah  menyiapkan  stok yang  banyak  untuk  item  cireng  chili  oil,  kopi  susu regal,  pisang  keju  dan  vietnam  drip.  Karena berdasarkan  gambar  5  baris  pertama,  jika  pembeli memesan  Cireng  Chili  Oil  maka  akan  memesan Kopi Susu Regal.
Berdasarkan  daftar  aturan  asosiasi  pada Gambar 5 juga, dapat dilakukan promosi paket menu yang  direkomendasikan  untuk  pembeli  baru  seperti jika  membeli  Pisang  Keju  dan  Vietnam  Drip,  maka dapat  direkomendasikan  Kopi  Susu  Regal  dengan Cireng Chili Oil.

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  didapatkan  hasil  dari pencarian  jumlah  cluster  yang  ideal  pada  proses clustering  masing-masing  algoritma  berdasarkan nilai  DBI  dan Silhouette  index ,  yaitu  k=3  untuk kmeans , k=2 untuk kmedoids dan k=7 untuk fuzzy c- means .  Kemudian  hasil  pencari  aturan  asosiasi  dari tiap  cluster  dengan  nilai  lift  ratio  yang  baik  yaitu diatas  1  seperti  pada  tabel  7.  Selain  dari  itu,  hasil pemodelan  algoritma  centroid  clustering fuzzy  c- means dapat  menghasilkan  jumlah  aturan  asosiasi dengan  yang  terbanyak,  namun  model  yang menggunakan kmeans menghasilkan  aturan  asosiasi dengan rata-rata lift ratio tertinggi.
Hasil  dari  model  asosiasi  menggunakan k- means dan FP-Growth menghasilkan aturan asosiasi yang  disusun  dari  item  yang  sering  muncul  adalah cireng  chili  oil,  kopi  susu  regal,  pisang  keju  dan vietnam  drip.  Sehingga  pemilik  toko  dapat menyiapkan  stok  yang  cukup  banyak  untuk  4  iten tersebut  sehingga  permintaan  pelanggan  selalu terpenuhi.
Untuk pengembangan penelitian ini kedepannya, disarankan untuk menambahkan ukuran dataset  serta  menggunakan  algoritma clustering yang bersifat soft-clustering agar dapat memperbaiki pengelompokan dataset sebelum proses asosiasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Rijal,  M.  I.  S.  Ahmad,  N.  Arisah, Nurdiana,  and  M.  Hasan,  “Kajian  Peluang dan  Tantangan  UMKM:  Sanggupkah  Sektor Kuliner  Bertahan  di  Masa  Pandemi  COVID- 19,” Proceeding  Teknol.  Pendidik.  Semin.
Daring  Nas.  2021  Digit.  Gener.  Digit. Nation , pp. 115–1225, 2021.
[2] Taufikurrahman,  “Analisis  penjualan  online ditengah  pandemi  covid-19  Analysis  of online  sales  in  the  midst  of  the  covid-19 pandemic,” J. Ekon. dan Manaj. , vol. 18, no. 3, pp. 440–445, 2021.
[3] S.  N.  Rohmah,  “Adakah  peluang  bisnis  di tengah kelesuan perekonomian akibat pandemi Corona virus Covid-19 ?,”
’ADALAH  Bul. Huk. Keadilan , vol. 4, no. 1, pp. 63–74, 2020.
[4] D.  Rusdianto,  Sutiyono,  and  L.  Zaelani, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola
Peminjaman Buku Di Perpustakaan
Universitas  Bale  Bandung,” J-Sika ,  vol.  02, no.  02,  pp.  1–10,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal.unibba.ac.id/index.php/j- sika/article/view/376/313.
[5] K. N. Wijaya, R. F. Malik, and S. Nurmaini, “Analisa  Pola  Frekuensi  Keranjang  Belanja Dengan Dengan Perbandingan Algoritma Fp-
Growth  (Frequent  Pattern  Growth)  dan Eclat
pada  minimarket,” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 364–373, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.380.
[6] L.  Indah  Prahartiwi,  S.  Informasi,  S.  Nusa Mandiri,  J.  Damai  No,  and  W.  Jati  Barat
Jakarta  Selatan  DKI  Jakarta,  “Pencarian Frequent  Itemset  pada  Analisis  Keranjang Belanja Menggunakan Algoritma FP- Growth,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[7] R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Analisis Keranjang  Belanja  Pada  Transaksi  Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” EVOLUSI J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 46–51, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i1.9999.
[8] N. R. S. Purba and F. Riandari,
“Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Analisis  Keranjang Belanja  Pada  Transaksi  Penjualan  Pada  PT Madu  Kembang  Joyo,” J.  Nas.  Komputasi dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  69–74, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i1.2745.
[9] M.  S.  B.  Butar  and  E.  Elisa,  “RULES
ASSOCIATION  FP-GROWTH  DALAM ANALISIS KERANJANG PASAR,” Comasie , vol. 6, no. 2, pp. 127–136, 2022.
[10] D. Cahyanti and I. Permana, “Comparison of Book  Shopping  Patterns  Before  and  During the Covid-19 Pandemic Using the Fp-Growth Algorithm  At  Zanafa  Perbandingan  Pola Belanja  Buku  Sebelum  Dan  Masa  Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Fp- Growth  Pada  Toko  Buku,” J.  Tek.  Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 381–386, 2022.
[11] S.  Wahyuni,  Suherman,  and    lumalo  portibi Harahap,  “Implementasi  Data  Mining  dalam Memprediksi  Stok  Barang  Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Tek. DAN Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 67–71, 2018.
[12] 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  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  317–326,  2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.995.
[13] X.  Wu et  al. ,  “Top  10  algorithms  in  data mining,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 14, no. 1, pp. 1–37,  2008,  doi:  10.1007/s10115-007-0114- 2.
[14] I.  Syukra,  A.  Hidayat,  and  M.  Z.  Fauzi, “Implementation  of  K-Medoids  and  FP- Growth Algorithms for Grouping and Product Offering  Recommendations,” Indones.  J. Artif.  Intell.  Data Min. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  107,
2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
[15] N.  Mamahit  and  A.  Qoiriah,  “Penerapan Algoritma  Fp-Growth  dan  K-Means  pada Data  Transaksi  Minimarket,” J.  Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 78–83, 2019.
[16] N.  P.  Dharshinni,  E.  Bangun,  S.  Karunia,  R.
Damayanti,  G.  Rophe,  and  R.  Pandapotan, “Menu  Package  Recommendation  using Combination  of  K-Means  and  FP-Growth Algorithms at Bakery Stores,” J. Mantik , vol. 4, no. 2, pp. 1272–1277, 2020.
[17] C. Mustika, S. G. Setyorini, E. K. Sari, L. R. Elita,  and  S.  A.  Putri,  “Market  Basket
Analysis  with  K-Means  and  FP-Growth Algorithm  as  Citra  Mustika  Pandawa Company Analisis Keranjang Pasar Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan,”
Inst. Res. Publ. Indones. , vol. 1, no. April, pp. 41–46, 2021.
[18] E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R. Handayani, “Penerapan Metode K-Means dan Optimasi  Jumlah  Cluster  dengan  Index Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi Berdasarkan  Potensi  Desa,” J.  Sains  dan Manaj. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  95–100,  2021, [Online].
Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ev olusi/article/view/10428/4839.
[19] I. L. Putri et al. , “Aturan asosiasi bahan pada resep  jamu  tradisional  dengan  algoritma apriori,” in Proceeding  SENDIU 2020 , 2020, pp. 978–979.
[20] A.  Badruttamam,  S.  Sudarno,  and  D.  A.  I.
Maruddani, “PENERAPAN ANALISIS
KLASTER K-MODES DENGAN VALIDASI  DAVIES  BOULDIN  INDEX DALAM MENENTUKAN KARAKTERISTIK  KANAL  YOUTUBE  DI INDONESIA  (Studi  Kasus:  250  Kanal YouTube Indonesia
Teratas Menurut Socialblade),” J.  Gaussian ,  vol.  9,  no.  3,  pp.
263–272, 2020,
doi:
10.14710/j.gauss.v9i3.28907.
[21] S.  K.  Uppada,  “Centroid  Based  Clustering Algorithms-  A  Clarion  Study,” Int.  J.
Comput.  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  6,  pp. 7309–7313, 2014, [Online]. Available: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summar y?doi=10.1.1.658.3904.
[22] R. D. Ramadhani and D. J. Ak, “Evaluasi K- Means  dan  K-Medoids  pada  Dataset  Kecil,”
Semin. Nas. Inform. dan Apl. , no. September, pp.  20–24,  2017,  [Online].  Available: file:///C:/Users/User/Downloads/Evaluasi  K- Means dan K-Medoids pada Dataset Kecil.pdf.
[23] S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A.  Sihombing, F.  I.  R.H.Zer,  and  D.  Hartama,  “Analisis Algoritma  K-Medoids  Clustering  Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di
Indonesia,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 166–173, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[24] A.  Ramadhan,  Mustakim,  and  R.  Handinata, “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C  Means Dan  Moora  Untuk  Pengelompokan  Dan Penentuan Wilayah Penanggulangan Bencana Banjir,” no. November, p. Pekanbaru, 2019.
[25] W.  Gie  and  D.  Jollyta,  “Perbandingan Euclidean  dan  Manhattan  Untuk  Optimasi Cluster Menggunakan Davies Bouldin Index :
Status Covid-19 Wilayah Riau,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. 2020 , vol. 2, no. April, pp. 187–191, 2020.
[26] E.  B.  Susanto,  “Evaluasi  Hasil  Klaster  Pada Dataset  Iris  ,  Soybean-small  ,  Wine Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means dan K-,” Surya  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  6–13, 2016.
[27] Despitaria, H. Sujaini, and Tursina, “Analisis Asosiasi  pada  Transaksi  Obat  Menggunakan Data  Mining  dengan  Algoritma  A  Priori,” Justin , vol. 4, no. 2, p. 6, 2016.