## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal Homepage:https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 41-46 P-ISSN: 2797-2313 E-ISSN: 2775-8575

## Market Basket Analysis with K-Means and FP-Growth Algorithm as Citra Mustika Pandawa Company

## Analisis Keranjang Pasar Menggunakan Algoritma K-Means dan FP-Growth pada PT. Citra Mustika Pandawa
Sindhy Genjang Setyorini 1* , Ega Kuslia Sari 2 , Lufty Rahma Elita 3 , Shinta Ayunda Putri 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Univesitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas Km. 18 Panam Pekanbaru Riau
E-Mail: 1 sindhygenjang99@gmail.com, 2 egakusliasari@gmail.com,
3 luftyrahma@gmail.com, 4 shintaikhtiar@gmail.com
Received Februari 28 th 2021; Revised March 1 st 2021; Accepted March 6 th 2021 Corresponding Author: Sindhy Genjang Setyorini

## Abstract
PT.  Citra  Mustika  Pandawa  is  a  company  engaged  in  furniture,  selling  various  household  furniture  such  as  sofas, televisions, dish racks, cabinets and so on. Observations on sales data transactions PT Citra Mustika Pandawa provide new  knowledge  and  information  about  market  conditions  and  customer  interest  in  a  product.  Extracting  this  data provides  knowledge  about  new  branches  of  knowledge  in  overcoming  problems  from  a  data  set,  which  is  called  data mining.  Data  mining  is  the  process  of  extracting  information  or  something  important  or  interesting  into  useful information. A well-known method in the retail business sector is the Association Rule or often known as a shopping cart analysis  (market  basket  analysis).  Approach  to  analyzing  market  baskets  using  association  rules.  Research  uses  the association  method  to  see  the  attraction  between  one  item  and  another  in  transaction  data.  In  processing  transaction data, the FP-Growth and K-Means algorithms are used. The K-Means algorithm is useful for data clusters, so the FP- Growth  algorithm  is  useful  for  the  association  process.  Based  on  the  Association  Rule  that  has  been  formed  in  each cluster,  it  is  known  that  there  are  8  items  /  products  that  are  often  purchased  by  customers  at  PT.  Citra  Mustika Pandawa, namely Elite Dining Table, Asia Jaya Plate Shelf, 32 "Led Tv, 1p Escraft, Kitchen Set, 2t Washing Machine, and 1p Clothing
Keywords: Association Rule, Data Mining, FP-Growth, K-Means, PT Citra Mustika Pandawa

## Abstrak
PT.  Citra  Mustika  Pandawa  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  furniture,  menjual  berbagai  perabotan  dalam rumah  tangga  seperti,  sofa,  televisi,  rak  piring,  lemari  dan  sebagainya.  Pengamatan  terhadap  transaksi  data  penjualan PT.Citra  Mustika  Pandawa  memberikan  pengetahuan  dan  informasi  baru  tentang  keadaan  pasar  serta  keminatan pelanggan  terhadap  suatu  produk.  Metode  yang  terkenal  dibidang  bisnis  retail  adalah    Association  Rule  atau  sering dikenal dengan istilah analisa keranjang belanja (market basket analysis). Pendekatan untuk menganalisa keranjang pasar dengan menggunakan aturan asosiasi. penelitian menggunakan metode asosiasi untuk melihat ketertarikan antara barang yang satu dengan yang lainnya dalam data transaksi. Dalam mengolah data transaksi digunakan algoritma FP-Growth dan K-Means. Algoritma K-Means berguna untuk cluster data, sehingga algoritma FP-Growth  berguna untuk proses asosiasi. Berdasarkan Association Rule yang telah terbentuk pada tiap cluster diketahui bahwa terdapat 8 items/produk yang sering dibeli  oleh  pelanggan pada PT. Citra  Mustika Pandawa  yaitu  produk  Meja Makan  Elite,  Rak Piring  Asia  Jaya,  Tv  Led 32", Lemari Es 1p, Kitchen Set, Mesin Cuci 2t, dan Lemari Pakaian 1p.
Kata Kunci: Association Rule, Data Mining, FP-Growth, K-Means, PT Citra Mustika Pandawa

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi kini semakin canggih sampai memasuki segala segmen kehidupan manusia  [1].  Pemanfaatan  teknologi  informasi  menghasilkan  banyak  data  sehingga  mudah  sekali  manusia mendapatkan  banyak  informasi  terkait  perekonomian,  politik,  kesehatan,  pendidikan,  teknologi,  dan  lain sebagainya  [2].  Banyak  pekerjaan  manusia  sekarang  dimanjakan  dengan  berbagai  kemudahan  teknologi
informasi  misalnya  untuk  perolehan  informasi  dengan  sistem  terkomputerisasi  [2].  Dalam  dunia  bisnis teknologi informasi  masuk  menciptakan persaingan bisnis  dalam perdagangan dunia dengan ekonomi pasar bebas,  sehingga  memaksa  para  pelaku  bisnis  untuk  senantiasa  memikirkan  strategi  dan  terobosan  terbaru untuk  dapat  memenuhi  permintaan  pelanggan  yang  semakin  tinggi  sehingga  dapat  mempertahankan  dan mengembangkan  skala  bisnis  mereka  [3].  Untuk  pencapaian  bisnis  pada  tahap  tersebut  menuntut  pelaku bisnis dapat memenuhi kebutuhan bisnis yaitu peningkatan kualitas dan kuantitas produk, pengurangan biaya operasional  perusahaan,  dan  peningkatan  pemasaran  dan  keuntungan  perusahaan  [1].  Upaya  yang  dapat dilakukan untuk pemenuhan kebutuhan bisnis yaitu dengan cara analisa data perusahaan.
Analisa  data  perusahaan  menjadi  salah  satu  acuan  untuk  menemukan  strategi  peningkatan  penjualan dan  pemasaran  produk  perusahaan.  Sebagai  data  yang  mempunyai  transaksi  dan  peningkatan  jumlah  setiap harinya,  data  penjualan  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  dengan  tujuan meningkatkan  penjualan  dan  promosi  produk  [4].  PT.  Citra  Mustika  Pandawa  adalah  perusahaan  yang bergerak  dibidang  furniture,  menjual  berbagai  perabotan  dalam  rumah  tangga  seperti,  sofa,  televisi,  rak piring, lemari dan sebagainya. Promosi dan penjualan PT.Citra Mustika Pandawa masih mencakup konsumen lokal sehingga pemasaran produk dan layanan belum maksimal. Produsen perlu menciptakan inovasi layanan terbaik dalam memasarkan produk yang kreatif, salah satu cara mengelola hubungan dengan pelanggan yaitu mengidentifikasi  karakteristik  pelanggan  dengan  membagi  pelanggan  sesuai  kesamaan  perilaku  dan menyediakan  rekomendasi  produk  yang  tepat  untuk  mereka,  karena  perusahaan  tidak  dapat  menentukan produk apa yang lebih diminati oleh konsumen dan dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi. Pada setiap transaksi  yang  dilakukan  seringkali  hanya  dibiarkan  begitu  saja  menjadi  arsip  yang  menumpuk  tanpa mengetahui  informasi  yang  didapatkan  jika  mengolah  data  tresebut,  padahal  informasi  tersebut  dapat membantu  manajerial  mengambil  suatu  kebijakan  proses  bisnis  [5].  Pengamatan  terhadap  transaksi  data penjualan  PT.Citra  Mustika  Pandawa  memberikan  pengetahuan  dan  informasi  baru  tentang  keadaan  pasar serta  keminatan  pelanggan  terhadap  suatu  produk  [3].  Penggalian  data  tersebut  memberikan  pengetahuan tentang  cabang  ilmu  baru  dalam  mengatasi  masalah  dari  sebuah  kumpulan  data,  yang  disebut  dengan  data mining [5].
Data mining adalah proses mengektrasksi informasi atau sesuatu yang penting atau menarik menjadi informasi yang berguna [4]. Data mining memiliki kemampuan dalam proses pengolahan data dengan jumlah besar menggunakan teknik-teknik dan metode yang beragam [6]. Metode yang terkenal dibidang bisnis retail adalah    Association  Rule  atau  sering  dikenal  dengan  istilah  analisa  keranjang  belanja  (market  basket analysis).  Market  basket  analysis  memberikan  informasi  hubungan  antar  item,  metode  tersebut  dapat dimanfaatkan  dalam  proses  bisnis  diantaranya  dalam  proses  penjualan.  Data  penjualan  yang  diolah memberikan  informasi  hubungan  data  dengan  pelanggan  sehingga  akan  menghasilkan  pola  pembelian pelanggan,  memberikan  rekomendasi  dan  promosi  produk  [3].  Kebutuhan  market  basket  analysis  berawal dari  keakuratan  dan  manfaat  yang  dihasilkan  dalam  wujud  aturan  asosiasi  (association  rule)  dan  dari  pola- pola  data  yang  dikaitkan  dalam  database  [6].  Keuntungan  yang  diperoleh  perusahaan  yaitu  mendapatkan strategi  pemasaran  yang  lebih  tepat  sasaran  dan  dapat  menarik  banyak  pelanggan,  karna  produk  yang dipromosikan merupakan barang yang dibutuhkan oleh pelanggan.
Penelitian  terbaru  yang  pernah  dilakukan  oleh  Mustakim  dan  kawan-kawan  (2018)  dengan  judul “Market  Basket  Analysis  Using  Apriori  and  FP-Growth  for  Analysis  Consumer  Expenditure  Patterns  at Berkah Mart in Pekanbaru Riau”  menerapkan dua algoritma asosiasi yaitu Apriori dan FP-Growth. Tujuan dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk  mendapatkan  aturan  dan  waktu  yang  dihasilkan  oleh  masing-masing algoritma,  dengan  kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu  algoritma  FP-Growth  lebih  efektif  dalam  menemukan frequent itemset dan pola pembelian pelanggan daripada Apriori [3].
Pendekatan  untuk  menganalisa  keranjang  pasar  dengan  menggunakan  aturan  asosiasi.  Namun, terdapat  permasalahan  teknis  umum  yang  sering  muncul  yaitu  berhubungan  dengan  teknik  rekomendasi dimana aturan tersebut sering mengabaikan itemset besar dan informasi tentang ritel tidak tersedia, sehingga rekomendasi itemset yang diberikan tidak tepat [7]. Untuk data yang besar hasil yang didapat kurang akurat [3]. Solusi dari permasalahan tersebut yaitu dengan membentuk cluster berdasarkan atribut yang ada menjadi atribut  yang  sama  kemudian  menentukan  pola  asosiasi  pada  setiap  kelompok,  sehingga  mempermudah memberikan rekomendasi produk [8].
Teknik  yang  sudah  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  dan  efektif  digunakan  sebagai  analisis  data eksploratori  adalah  clustering  [3].  Metode  clustering  dikelompokkan  menjadi  empat  metode  yaitu partitioning,  hierarichal,  grid-based,  dan  model-based.  Clustering  dengan  metode  partitioning  memiliki kemampuan  yaitu  dapat  menghasilkan  partisi  dari  data,  sehingga  objek  dalam  cluster  lebih  mirip  daripada objek yang berada pada cluster lain [8]. Teknik yang masuk dalam metode partitioning salah satunya adalah K-Means. Pada penelitian ini akan digunakan metode asosiasi untuk melihat ketertarikan antara barang yang satu  dengan  yang  lainnya  dalam  data  transaksi.  Dalam  mengolah  data  transaksi  digunakan  algoritma  FP- Growth  dan  K-Means.  Algoritma  K-Means  berguna  untuk  cluster  data,  sehingga  algoritma  FP-Growth berguna  untuk  proses  asosiasi.  Sehingga  diharapkan  rekomendasi  produk  yang  diberikan  kepada  pelanggan lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penerapan  algoritma k-means dan fp-growth dalam penelitian digambarkan dalam gambar1.
Start Data Mentah Data Preprocessing Data Mentah Data Set Tentukan Jumlah Cluster Hitung Jarak Dengan Euclidean Distance Cluster Data Transaksi FP-Growth Start Pola Belanja Pelanggan
Gambar 1. Metedologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah satu set yang digunakan untuk mengeksplorasi relasi-relasi kompleks pada suatu data  set  yang  besar  [9],  dan  dalam  dunia  bisnis  dapat  digunakan  untuk  membantu  steakholder  dalam pengambilan  keputusan  [3].  Data  mining  memiliki  prinsip  kerja  menemukan,  menggali,  atau  menambang pengetahuan dari suatu data[10] kemudian dioalah menjadi informasi yang bermanfaat [3].

## 2.2. Analisa Keranjang Pasar
Sebagai  salah  satu  metode  dari  data  mining,  analisa  keranjang  basket  (analysis  market  basket) berfokus pada penemuan-penemuan dalam pola pembelian pelanggan dengan mengektraksi asosiai, riwayat, ata  kejadian  pada  data  transaksi.  Berawal  dari  catatan  data  transaksi  pada  proses  bisnis  analisa  keranjang bisnis didasarkan pada tiga matrik yaitu support, confidence, dan lift [7].

## 2.3. K-Means
Clustering  adalah  Proses  mencari  dan  mengelompokkan  terhadap  data  yang  memiliki  kemiripan karakteristik  [10],  sehingga  pada  setiap  kelompok  memiliki  kesamaan  yang  tingg  dan  memiliki  perbedaan dengan  obek  pada  kelompok  lain  [3].  Pengelompokan  ini  sama  dengan  cara  kerja  otak  manusia  [7]  yaitu
berusaha  menempatkan  objek  yang  mirip  dalam  satu  kelompok  dan  membuat  jarak  antar  kelompok  sejauh mungkin  [11].  Clustering  salah  satu  metode  data  mining  yang  bersifat  tanpa  arahan  (unservised),  artinya penerapan clustering tidak mempunya data latihan (training) dan tidak memiliki target output [10]. Salah satu teknik  yang dapat  membantu  dalam pembuatan clustering adalah K-Means. K-means  merupakan  salah satu metode data cluster non hirarki  yang  mengelompokkan data menjadi satu atau lebih kelompok, dan metode yang terkenal dengan kecepatan dan kesederhanan pengolahan data [10].

## 2.4. FP-Growth
Asociation  rules  (aturan  asosiasi)  yaitu  teknik  data  mining  yang  memiliki  kemampuan  menemukan aturan  asosiasi  kombinasi  item  dan  menemukan  pola  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  [12][13]  dengan studi  tentang  “apa  bersama  apa”  [11].  FP-Growth  adalah  salah  satu  algoritma  yang  dipakai  untuk menemukan  himpunan data  yang  sering  muncul bersamaan tanpa generasi  kandidat [7]. Dalam  mengetahui pentingnya  aturan  asosiasi  digunakan  aturan Support dan Confidence [14]. Support merupakan  ukuran seberapa dominan suatu barang dari keseluruhan transaksi, sedangkan Confidence merupakan hubungan antar dua item berdasarkan suatu kondisi tertentu. Untuk mendapatkan nilai Support, nilai Confidence dan nilai Lift Ratio dapat digunakan Persamaan 1, Persamaan 2, dan Persamaan 3 [15].
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 (𝑨, 𝑩) = 𝑷(𝑨 ∩ 𝑩) = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝑨 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝑩 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊
× 𝟏𝟎𝟎% (1) 𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆(𝑨 → 𝑩) = 𝑷(𝑨|𝑩) = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝑩
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝑨
× 𝟏𝟎𝟎% (2) 𝑳𝒊𝒇𝒕 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐 = 𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 (𝑨,𝑩) 𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑷𝒂𝒕𝒐𝒌𝒂𝒏 𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆(𝑨,𝑩) (3)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada penelitian ini  menggunakan data transaksi dari PT. Citra Mustika Pandawa Cabang Pekanbaru. Dataset ini terdiri dari 483 data yang telah dilakukan preprocessing data.
3.1 Pengelompokkan Data Penjualan dengan Algoritma K-Means Menggunakan Tools RapidMiner
Selanjutnya dataset diproses menggunakan algoritma K-Means. K-Means merupakan algoritma yang melakukan  pengelompokan  objek  berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  pusat  cluster  ke  kelompok  yang memiliki  kesamaan  satu  sama  lain.  Pada  proses  perhitungan  menggunakan  tools  RapidMiner  dilakukan percobaan  jumlah  cluster  mulai  dari  3  cluster  hingga  5  cluster  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  cluster terbaik dengan cara melihat nilai Davies Bouldin Index (DBI) setiap cluster. Nilai DBI yang paling homogen adalah DBI dengan nilai terkecil. Dari percobaan hasil 3 cluster hingga 5 cluster tersebut didapatlah nilai DBI pada  setiap  percobaan,  yang  mana  nilai  DBI  paling  kecil  adalah  5  cluster  dengan  nilai  DBI  sebesar  0.500, maka data homogen jika dikelompokkan menjadi 5 kelompok.

## 3.2 Pencarian Association Rules Data Penjualan yang Telah di Cluster dengan Algoritma FP-Growth Menggunakan Tools RapidMiner
Setelah  cluster  terbentuk  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  asosiasi  menggunakan  FP-Growth untuk menentukan pola pembelian atau belanja konsumen pada PT. Citra Mustika Pandawa. Hasil dari proses ini  diukur  menggunakan  nilai  Support  dan  Confidence.  Pada  proses  ini  dilakukan  percobaan  dengan  nilai minimal support 30 dan 50% dan nilai minimum confidence 50%.
a. Asosiasi Cluster 1
Dari  hasil  pencarian  rules  dengan  tools  RapidMiner  pada  cluster  1,  dapat  disimpulkan  bahwa ditemukan rules sebanyak 3 rules pada nilai minimum support sebesar 30%, dan pada nilai minimum support sebesar 50% tidak ditemukan rules atau pola.  Rules dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Association Rules Cluster 1 Min Sup Premises Conclusion Support Confidence 30% Meja Makan Elite Rak Piring Asia Jaya 0.093 0.562 Led 32” Rak Tv Asia Jaya 0.093 0.600 Rak Tv Asia Jaya Led 32” 0.093 0.642
b. Asosiasi Cluster 2
Dari  hasil  pencarian  rules  dengan  tools  RapidMiner  pada  cluster  2,  dapat  disimpulkan  bahwa ditemukan rules sebanyak 1 rules pada nilai minimum support sebesar 30%, dan pada nilai minimum support sebesar 50% tidak ditemukan rules atau pola.  Rules dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Association Rules Cluster 2 Min Sup Premises Conclusion Support Confidence 30% Rak Piring Asia Jaya Meja Makan Elite 0.093 0.529
c. Asosiasi Cluster 3
Dari  hasil  pencarian  rules  dengan  tools  RapidMiner  pada  cluster  3,  dapat  disimpulkan  bahwa ditemukan rules sebanyak 1 rules pada nilai minimum support sebesar 30%, dan pada nilai minimum support sebesar 50% tidak ditemukan rules atau pola.  Rules dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Association Rules Cluster 3 Min Sup Premises Conclusion Support Confidence 30% Led 32” Rak Tv Asia Jaya 0.102 0.500
d. Asosiasi Cluster 4 Dari  hasil  pencarian  rules  dengan  tools  RapidMiner  pada  cluster  4,  dapat  disimpulkan  bahwa ditemukan rules sebanyak 5 rules pada nilai minimum support sebesar 30%, dan pada nilai minimum support sebesar 50% ditemukan rules atau pola sebanyak 3 rules.  Rules dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Association Rules Cluster 4 Min Sup Premises Conclusion Support Confidence 30% Lemari Es 1p Meja Makan Elite 0.084 0.667 Lemari Pakaian 1p Mesin Cuci 2t 0.147 0.667 Rak Piring Asia Jaya Meja Makan Elite 0.126 0.706 Mesin Cuci 2t Lemari Pakaian 1p 0.147 0.730 Led 32”) Rak Tv Asia Jaya 0.084 0.800 50% Lemari Pakaian 1p Mesin Cuci 2t 0.147 0.667 Rak Piring Asia Jaya Meja Makan Elite 0.126 0.706 Mesin Cuci 2t Lemari Pakaian 1p 0.147 0.737
e. Asosiasi Cluster 5
Dari  hasil  pencarian  rules  dengan  tools  RapidMiner  pada  cluster  5,  dapat  disimpulkan  bahwa ditemukan rules sebanyak 6 rules pada nilai minimum support sebesar 30%, dan pada nilai minimum support sebesar 50% ditemukan rules atau pola sebanyak 1 rules.  Rules dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Association Rules Cluster 5 Min Sup Premises Conclusion Support Confidence 30% Mesin Cuci 2t Lemari Pakaian 1p 0.104 0.588 Kitchen Set Meja Makan Elite 0.083 0.615 Meja Makan Elite Rak Piring Asia Jaya 0.188 0.643 Lemari Es 1p Meja Makan Elite 0.104 0.667 Rak Piring Asia Jaya Meja Makan Elite 0.188 0.692 Led 32” Rak Tv Asia Jaya 0.104 0.769 50% Rak Piring Asia Jaya Meja Makan Elite 0.188 0.692
Berdasarkan ketetapan nilai Support 30% dan 50% dengan Confidence 50%, masing-masing memiliki keunggulan dari setiap cluster yang terbentuk.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan  dalam  menentukan  poa  pembelian  konsumen  pada  PT. Citra  Mustika  Pandawa,  dapat  ditarik  kesimpulan  dengan  melakukan  beberapa  percobaan  dengan menggunakan  algoritmaK-Means  clustering,  diperoleh  cluster  optimal  sebanyak  5  cluster  berdasarkan  nilai uji validitas Davies Bouldin Indeks (DBI) sebesar 0.500. Berdasarkan percobaan pencarian Association Rules yang terdiri dari 5 cluster dengan nilai minimum support 30% dan nilai minimum confidence 50%,diperoleh hasil  bahwa  Association  Rules  ditemukan  pada  cluster  1,  2,  3,  4,  5.  Dan  ditemukan  3  rules  pada  cluster  1, pada cluster 2 & 3 ditemukan 1 rules, cluster 4 ditemukan 5 rules dan cluster 5 ditemukan 6 rules.Sedangkan pada percobaan dengan menggunakan nilai minimum support 50% dan minimum confidence 50% diperoleh hasil bahwa Associaton Rules hanya ditemukan pada cluster 4 dengan 3 rules dan cluster 5 dengan 1 rules. Pada  tiap  clusterdiketahui  bahwa  terdapat  8  items/produk  yang  sering  dibeli  oleh  pelangganpada  PT.  Citra
Mustika Pandawa yaitu produk Meja Makan Elite, RakPiring Asia Jaya, Tv Led 32", Lemari Es 1P, Kitchen Set, MesinCuci 2T, dan Lemari Pakaian 1P.

## REFERENSI
[1] M. H. Siregar, “Data Mining Klasterisasi Penjualan  Alat-Alat Bangunan Menggunakan Metode  K- Means (Studi Kasus Di Toko Adi Bangunan),” J. Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
[2] A.  Aprizal,  H.  Hasriani,  and  W.  Ningsih,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Penentuan  Posisi Barang pada Rak Menggunakan Metode Apriori Pada PT Midi Utama Indonesia,” Techo.COM , vol. 15, no. 4, pp. 335–342, 2016.
[3] 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.
[4] M.  Badrul,  “Algoritma  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data  Penjualan,” None , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[5] 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.
[6] W. N. Setyo and S.  Wardhana, “Implementasi Data  Mining Pada  Penjualan Produk Di Cv  Cahaya Setya  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” Petir ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  54–63,  2019,  doi: 10.33322/petir.v12i1.416.
[7] W.  A.  Triyanto,  V.  Suhartono,  and  H.  Himawan,  “Analisis  Keranjang  Pasar  Menggunakan  K- Medoids  Dan  FP-Growth,” Pseudocode ,  vol.  1,  no.  2.  pp.  129–142,  2015,  doi: 10.33369/pseudocode.1.2.129-142.
[8] 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.
[9] V. S. Moertini, “Data Mining Sebagai Solusi,” 2nd Int. Conf. Educ. Data Min. , vol. 7, no. 1, pp. 44– 56,
2009,
[Online].
Available:
https://eric.ed.gov/?id=ED539082%0Ahttp://www.win.tue.nl/~mpechen/research/edu.html.
[10] A.  Bastian,  H.  Sujadi,  and  G.  Febrianto,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.
[11] Y.  Asriningtias et  al. ,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menampilkan  Informasi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa,” J. Inform. Ahmad Dahlan , vol. 8, no. 1, p. 103640, 2014, doi: 10.12928/jifo.v8i1.a2082.
[12] A.  Masnur,  “Analisa  Data  Mining  Menggunakan  Market  Basket  Analysis  untuk  Mengetahui  Pola Beli Konsumen,” SATIN-Sains dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 32–40, 2015.
[13] N.Rice, Mustakim, S. Nur Febi, “Determination of the relationship pattern of association topic on Al- Qur ’ an using FP-Growth Algorithms Determination of the relationship pattern of association topic on Al-Qur ’ an using FP-Growth Algorithms,” 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012020.
[14] L. C. A. M. C and A. K. D, “Market Basket Analysis for a Supermarket based on Frequent Itemset Mining,” Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 9, no. 5, pp. 257–264, 2012.
[15] M.  Mustakim,  D.M.  Herianda,  A.  Ilham,  A.  Daeng,  F.E.  Laumal,  N.  Kurniasih,  A.  Iskandar,  G. Manulangga, I. B. A. I. Iswara, R. Rahim., "Market Basket Analysis Using  Apriori and FP-Growth for Analysis Consumer Expenditure Patterns at Berkah Mart in Pekanbaru Riau", J. Phys.: Conf. Ser. 1114 012131, 2018, doi :10.1088/1742-6596/1114/1/012131.