## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENNTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK
Anggi Febiyanto , Ahmad Faqih , Ruli Herdiyana , Nisa Dienwati Nuris , Riri Narasati Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
Jalan Raya Perjuangan Kota Cirebon, Indonesia anggifebiy21@gmail.com

## ABSTRAK
Di  era  perkembangan  pasar  yang  pesat,  analisis  pola  penjualan  sangat  penting  untuk  meningkatkan efisiensi  dan  keuntungan  perusahaan  salah  satunya  perusahaan  yang  menjual  produk  elektronik.  Produk elektronik mengacu pada berbagai perangkat dan perlengkapan yang menggunakan teknologi elektronik untuk berfungsi. Elektronik mencakup berbagai kategori, mulai dari perangkat konsumen seperti  telepon seluler dan televisi  hingga  peralatan  industri  seperti  sensor  dan  sistem  kendali  otomatis.  Dalam  suatu  toko  kerap  kali terjadi masalah over stock, kehabisan stock, dan tata letak barang yang tidak beraturan dikarenakan pihak toko tidak  mengetahui  pola  penjualan  barang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  penjualan produk elektronik di toko Sinar Mentari  menggunakan algoritma analisis data. Penulis  menggunakan  metode pemrosesan data tingkat lanjut untuk mengekstrak informasi berharga dari data penjualan dalam jumlah besar. Di  era  pesatnya  perkembangan e-commerce ,  analisis  pola  penjualan  sangat  penting  untuk  meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan. Penelitian ini mengidentifikasi pola penjualan produk elektronik di toko Sinar  Mentari  menggunakan  algoritma FP-Grow .  Langkah  pertama  yaitu  mengumpulkan  dan  membersihkan data  penjualan  elektronik  dari  Toko  Sinar  Mentari.  Selanjutnya,  menerapkan  algoritma FP-Grow untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  serupa  dan  mengelompokkan  produk  berdasarkan  perilaku  pembelian pelanggan. Dengan cara ini Penulis dapat mengidentifikasi tren penjualan, penawaran paket hemat, preferensi pelanggan dan tata letak barang. Penelitian ini menghasilkan kombinasi pola penjualan produk elektronik yang sudah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  RapidMiner,  hasil  kombinasi  pola  penjualannya  yaitu  :  apabila pelanggan  membeli  Colokan  Lubang 4  maka pelanggan  juga akan  membeli  Kabel Transparant dengan  nilai support 32,5 % dan nilai confidance 53,7 %penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang pola penjualan  produk  elektronik  Toko  Sinar  Mentari,  memberikan  informasi  dalam  pengambilan  keputusan,  dan meningkatkan daya saing di pasar e-commerce yang sangat kompetitif.
Kata kunci : Algoritma, Pola Penjualan, Produk Elektronik, FP-Grow , e-commerce

## 1. PENDAHULUAN
Tumbuhnya  persaingan  bisnis  khususnya  pada industri  elektronik  menuntut  para  pengelola  untuk mencari  cara  dalam  memanfaatkan  data  transaksi yang  terjadi  untuk  meningkatkan  penjualan  barang. Data  di  suatu  toko  semakin  bertambah  seiring berjalannya waktu seiring dengan aktivitas perdagangan  yang  terjadi  setiap  hari.  Jumlah  datanya yang  berukuran  besar  dapat  menjadi  masalah  jika tidak dimanfaatkan secara maksimal. Seiring bertambahnya  jumlah  data,  semakin  membutuhkan cara  untuk  mengolah  data  tersebut  agar  dapat digunakan  sebagai  informasi  yang  berguna  di  masa depan [1].
Toko  Listrik  Sinar  Mentari  merupakan  sebuah toko  yang  berada  di  Kota  Cirebon.  Toko  ini menyediakan berbagai macam barang elektronik yang lengkap  sehingga  toko  ini  sangat  ramai  dikunjungi oleh  pelanggan  yang  ingin  membeli  kebutuhan elektronik.  Dengan  banyaknya  konsumen  yang berbelanja,  minimarket  agak  kewalahan  dengan  pola pembelian barang yang dibeli konsumen. Oleh karena itu,  terkadang  ketika  permintaan  terhadap  barang tersebut  tinggi,  pasar  kecil  menjadi  kehabisan  stok, atau  sebaliknya  barang  tersebut  menumpuk  karena tidak ada konsumen  yang  membelinya. Permasalahan
lainnya  adalah  minimarket  tidak  bisa  melihat frekuensi  dan  kombinasi barang yang  dibeli konsumen,  sehingga  tata  letak  barang  juga  menjadi sedikit membingungkan.
Penelitian  tentang  Asosiasi  pada  transaksi  Toko pernah  dilakukan  pada  tahun  2022,  penelitian  ini menggunakan  metode  dalam data  mining yaitu asosiasi  dengan  menggunakan  Algoritma FP-Grow dalam penelitian ini berhasil menentukan barang mana yang harus di stock lebih banyak[2].
Penelitian untuk menyusun tata letak barang juga pernah  dilakukan  pada  tahun  2021,  penelitian  ini menggunakan algoritma FP-Growth untuk menemukan pola  belanja di Toko Doa Bunda dengan jumlah transaksi sebanyak 14.512 transaksi. Sehingga pihak swalayan  dapat  dengan  mudah  mengatur  tata  letak barang dilihat dari kombinasi barang yang dibeli pada saat konsumen berbelanja[3].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  assosiasi yaitu untuk mendapatkan pola pembelian barang  oleh konsumen  dengan  melihat  dari  kominasi  antar  satu item  pembelian  dengan  item  lainnya.  Assosiasi  dapat dimanfaatkan untuk pengadaan stok barang, membuat strategi  dalam  promosi  dan  menata  barang  di  toko. [4].  Dalam      menentukan      suatu      relasi,  terdapat
ukuran  kepercayaan  ( interestingness  measure )  yaitu  : (1) Support merupakan  ukuran  yang  menunjukkan besar  tingkat  dominasi  suatu  barang  ( item atau itemset )  terhadap    keseluruhan    transaksi.    (2) Confidence merupakan  ukuran  yang  menunjukkan hubungan  antara  dua  buah item secara conditional. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma FP-Growth, yang  didasarkan  pada  analisis keranjang  belanja  pohon  itu  diusulkan  pada  Dinasti Han  2000.  Algoritma  ini  sangat  efisien  karena  dapat menyelesaikan mining  task hanya  diperlukan  dua pemindaian  basis  data.  Pemindaian  pertama,  hitung dukungan  setiap  item,  buat  header  tabel,  dan  catat namanya.  item  dan  nilai  pendukung  yang  sesuai. support  pada  header  diurutkan  dari  nilai  terbesar hingga  nilai  terkecil.  Pada  pemindaian  kedua,  item yang tersisa diurutkan berdasarkan nilai dukungannya dan kemudian dimasukkan ke dalam FP-Tree [5]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  ata  yang digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  yang tersembunyi  di  dalam  database. Data  Mining merupakan proses semi otomatik  yang  menggunakan teknik  statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna  yang  bermanfaat  yang  tersimpan  di  dalam database besar[6].

## 2.2. Asosiasi
Analisis  Asosiasi  bertujuan  untuk  menemukan hubungan  antar  item  atau  atribut  dalam  suatu kumpulan data, dan dapat membantu mengidentifikasi  hubungan  tersembunyi  atau  tren tertentu.  Cara  umum  untuk  menganalisis  asosiasi adalah  melalui  algoritma  penambangan  aturan asosiasi.  Algoritme  mencoba  menemukan  aturan asosiasi,  yang  menggambarkan  hubungan  antar  item atau  atribut  dalam  kumpulan  data.  Aturan  asosiasi biasanya dinyatakan dalam  bentuk “jika  A,  maka B” atau “A dan B sering terjadi bersamaan.” [7]

## 2.3. Algoritma FP-Grow
Algoritma FP-Growth merupakan  algoritma yang bisa dipakai dalam menentukan data mana yang sering  muncul  pada  suatu  dataset.    Berdasarkan Aturan dari korelasi ini merupakan salah satu metode penambangan data   yang   ada   untuk   menemukan aturan   asosiasi   antara  kombinasi  item.   Algoritma yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Algoritma FP-Growth yang merupakan pengembangan  dari  Algoritma Apriori .  Algoritma FP-Growth menghasilkan  struktur  data  pohon  yang juga    dikenal    sebagai  Frequent  Pattern  Tree  (FP- Tree)[8].

## 2.4. Pola Penjualan
Analisis  pola  penjualan  dalam  data  mining memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan dalam  merencanakan  strategi  pemasaran,  manajemen stok,  dan  peningkatan  pengalaman  pelanggan. Dengan  memahami  pola  ini,  bisnis  dapat  membuat keputusan  yang  lebih  cerdas  dan  responsif  terhadap perubahan pasar[9] .

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan data  sampai  pengujian  hasul  dengan  menggunakan kerangka penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Berfikir
Dari  Gambar  1  diatas  dapat  dilihat  bahwa  ada beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini, diantaranya  adalah  : a. Penelitian Terdahulu Penelitian  ini  dimulai  dengan  menganalisa masalah  yang  terjadi  di  Toko  Listrik  Sinar Mentari  yang  berkaitan  dengan  pola  penjualan barang.  Salah  satu  masalah  yang  ditemukan adalah  sulitnya  pengelola  minimarket  dalam melihat  pola  pembelian          barang          oleh konsumen sehingga    pihak    minimarket    sering mengalami overstock dan penimbunan barang.
b. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  mengunjungi Toko  Listrik  dan  melakukan  wawancara  dengan pihak  pengelola.  Data  yang  kumpulkan  berupa data  transaksi  penjualan  yang  terjadi  di  Toko tersebut.
c. Penerapan Algoritma FP-Growth

## Penelitian Terdahulu
Menentukan Masalah

## Pengumpulan Data
Mengunjungi Toko

## Penerapan Algoritma FP-Growth
Menggunakan Aplikasi RapidMiner
Analisa Data
Mengolah data yang diperoleh
Evaluasi Hasil
Tahap ini merupakan proses inti dalam penelitian ini.  Pencarian  pola  frekuensi  ini  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth untuk  melihat  frekuensi  barang  yang terjual  dari semua  transaksi  yang  ada.  Algoritma  ini menghasilkan FP-Tree dan interesting  rules (strong association rules).
d. Evaluasi Hasil Tahap  terakhir  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  adalah  evaluasi  hasil,  melihat  hasil  dari penelitian yang sudah dilakuan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Data
Berdasarkan  pada  tahap  penelitian  sebelumnya maka  diperoleh  data  transaksi  penjualan  produk elektronik  Toko  Listrik  Sinar  Mentari  pada  bulan Januari-Juli  2023,  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.1 Data  Transaksi  Penjualan  Produk  Elektronik  Toko Sinar Mentari sebagai berikut:
Tabel 4. Data Transaksi Penjualan No Tgl Nama Produk 1 01/01/23 Bohlam, Kabel Transparan, Colokan
Lubang 4
2 02/01/23 Kipas Angin Berdiri, Blender
3 03/01/23 Lampu LED, bohlam, Colokan Lubang 6, Kabel Transparan 4 04/01/23 Televisi, Kabel Transparan, Steker T Multi
5 05/01/23 Kipas Angin Dinding, Lampu LED
… ……….  ……………………………………
200 27/07/23 Bohlam, Kabel Transparan, Kipas Angin Dinding, Lampu LED

## 4.1.1. Frekuensi Kemunculan Itemset
Frekuensi  kemunculan  item  set  merupakan langkah penting dalam data mining, khususnya dalam analisis  asosiasi. Itemset adalah  kumpulan  item  atau atribut  yang  muncul  bersamaan  dalam  suatu kumpulan  data.  Frekuensi  kumpulan  item  mengacu pada  frekuensi  munculnya  kumpulan  item  dalam kumpulan  data.  Hasil  pencarian  frekuensi  itemset dapat dilihat pada Tabel 4.2 Frekuensi Kemunculan 1 Itemset berikut:
Tabel 2 Frekuensi Kemunculan Itemset No Nama Produk Frekuensi 1 Bohlam 100 2 Kabel Transparan 86 3 Kipas Angin Dinding 56 4 Kipas Angin Berdiri 37 5 Lampu Led 75 6 Televisi 46 7 Kulkas 41 8 Blender 56 9 Colokan Lubang 4 79 10 Colokan Lubang 6 57 11 Steker T  Multi 44 12 Mesin Cuci 52 4.1.2. Format Data Tabular Setelah  pencarian  frekuensi  kemunculan  1 itemset  untuk  mempermudah  di RapidMiner, penulis
merubah  format  dataset  menjadi  format  tabular  yang siap  diolah  pada  tools RapidMiner. Dataset  format tabular adalah kumpulan data yang terorganisir dalam bentuk  tabel,  di  mana  setiap  baris  mewakili  suatu observasi  atau  Entitas  dan  setiap  kolom  mewakili fitur  dari  entitas  tersebut.  Berikut  adalah  contoh beberapa  data  transaksi  yang  sudah  dirubah  menjadi format tabular dapat dilihat pada Gambar 4.1 berikut :

## Gambar 1 Format Data Tabular
4.2. Tahapan Data Mining
4.2.1. Perubahan Type Data
Sebelum kita melanjutkan pada tahap berikutnya,  untuk  kasus  Asosiasi  kita  rubah  terlebih dahulu type data produk elektronik menjadi type data binominal dan  transaksi  kita  ubah  sebagai id. Hasil perubahan  type  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.2 Hasil Perubahan Type Data sebagai berikut:

## Gambar 1 Hasil Perubahan Type

## 4.2.2. Replace Missing Value
Preprocesing data adalah serangkaian  langkah yang  dilakukan  pada  kumpulan  data  sebelum digunakan  untuk  pelatihan  model  atau  analisis  data. Tujuan  dari  prapemrosesan  data  adalah  untuk membersihkan,  mengubah,  dan  mengatur  data sehingga dapat diproses secara efisien oleh algoritme pembelajaran  mesin  atau  digunakan  untuk  analisis statistik,  salah  satu  langkah  yang  dilakukan  oleh penulis  dalam  penelitian  ini  yaitu  handling missing value (Menangani nilai yang hilang) [10].

## Gambar 2 Pengecekan Missing Value
Pada  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  4 data  yang  missing  value,  untuk  menangani  missing value  kita  melakukan Replace  Missing  Value pada RapidMiner yang dapat dilihat pada gambar 4 berikut :
Gambar 3 Replace Missing Value
Pada  Gambar  4  menunjukan  taha replace missing  value ,  ditahap replace  missing  value kita menggantikan  nilai  yang  missing  menggunakan average pada paramater.
Gambar 4 Hasil Replace Missing Value
Pada  gambar  5  menampilkan Replace  Missing Value setelah  di  running,  dan  setelah  di  running sudah tidak terdapat lagi data yang missing value.

## 4.2.3. Penerapan Algoritma FP-Growth
Setelah dilakukan Replace Missing Value, lalu penerapan  Algoritma  FP-Growth  yang  dapat  dilihat pada  Gambar  6  Penerapan  Algoritma FP-Growth berikut:
Gambar 5 Tahapan Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada  tahap FP_Growth mengatur minimum support 0,3  atau  30%  , min  item  per  itemset 1, max item  per  itemset 0, dan  max  number  off  itemset 1000000 pada parameter.
Gambar 6 Hasil Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada  gambar  diatas  menampilkan  hasil Algoritma Fp-Growth setelah  di  running,  dengan minimum  nilai support 30%.  Dengan  demikian  item yang memiliki nilai support dibawah 30% tidak akan ditampilkan pada hasil tersebut.
4.2.4. Create Assosiation Rule
Gambar 7 Tahapan Create Assosiation Rule
Pada Gambar  7 ini  menunjukan tahap terakhir yaitu Create  Assosiation  Rule dimana  hasil  data penjualan, grafik penjualan, dan description penjualan  terlihat  hasilnya.  Pada  parameters create association rule dikolom criterian menjadi confidance , min confidance menjadi 0.5 atau 50%.

## 4.3. Evaluation
Gambar 8 Hasil Create Assosiation Rule
Pada  Gambar  9  menunjukan  hasil  perhitungan association  rule  ada  barang  yang  menduduki peringkat tertinggi yaitu Bohlam dan Colokan Lubang 4  dengan  nilai  support  (0,325)  =>  32,5%  dan  nilai confidance (0,537) => 53,7%.
Gambar 9 Description Assosiation Rule
Gambar  diatas  merupakan  deskripsi  dari  hasil Assosiation Rule yang menghasilkan 4 rule.
4.4. Pembahasan
4.4.1. Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada identifikasi data transaksi dalam menentukan  pola  penjualan  sebelum  menerapkan algoritma FP-Growth data  yang  digunakan  sebanyak 200  data  transaksi  penjualan  dan  data  transaksi diubah  menjadi  format  data  tabular.  Pada  tahap data mining dilakukan  penerapan  algoritma FP-Growth dengan  menggunakan  parameter minimum  support, minimum  confidance, dan minimum  lift  ratio untuk menemukan  pola  penjualan  atau  aturan  Asosiasi. Proses  pembentukan  pola  asosiasi  dilakukan  dengan menguji  nilai  minimum  support,  nilai  minimum confidence dan nilai minimum lift. Pada tabel berikut ini  dapat  dilihat  hasil  pengujian  dengan  nilai minimum support 30% dan nilai minimum confidance 50%.
Tabel 4.1 Hasil Pengujian dengan Min Support 0,3 dan Min Confidance 0,5 Premises Conclusion  Suppoort Confidance 1.25 cm lift Colokan Lubang 4 Kabel Transpara n 0,325 0,537 0,94 2 Kabel Transpara nt Colokan Lubang 4 0,325 0,570 0,94 2 Bohlam Colokan Lubang 4 0,305 0,610 1,00 8
Dari  tabel  ini  menunjukan  nilai  support  0 sampai  0,325,  namun  beberapa  barang  memiliki peringkat  yang  lebih  tinggi  yaitu  Colokan  Lubang  4 dan  Kabel  Transparan  yang  memiliki  Nilai  Support 0,325 atau 32,5%, Confidance 0,537 atau 53,7% dan lift  Ratio  0,942.  Dan  dapat  disimpulkan  bahwa kemungkinan  besar  pelanggan  membeli  Colokan Lubang 4  maka pelanggan  juga akan  membeli  Kabel Transparan.

## 4.4.2. Evaluasi Model FP-Growth
Selanjutnya evaluasi  model FP-Growth dalam pembahasan  ini  adalah  langkah  penting  dalam menentukan  pola  penjualan  suatu minimarket atau toko.  Dalam  penelitian  ini  telah  dilakukan  beberapa proses  evaluasi  untuk  memperoleh  nilai  support, confidance dan lift ratio. Sehingga menghasilkan nilai support sebesar 32,5%, confidance sebesar 53,7% dan lift ratio sebesar 0,942.
4.4.3. Implementasi Algoritma FP-Growth dalam Mengidentifikasi Pola Penjualan
Setelah  melakukan  tahap  pelatihan  dan evaluasi  model,  implementasi  algoritma  FP-Growth dalam  menentukan  pola  penjualan  menjadi  tahapan akhir  dari  penelitian  ini  sehingga  Algoritma  FP- Growth  dapat  digunakan  untuk  mennetukan  pola
penjualan barang. Pola penjualan ditentukan dari nilai support , nilai confidance dan nilai lift ratio dari hasil association  rule  yang  kita  dapat,  berdasarkan  hasil implementassi Algoritma FP-Growth dalam menentukan  pola  penjualan  diperoleh  hasil  untuk menentukan  pola  penjualan  ataupun  pola  pembelian pelanggan.
Dan  berdasarkan  temuan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  terdapat  beberapa  strategi  penjualan  yang dapat  diterapkan  dalam  toko  Listrik  Sinar  Mentari pagi :
1. Penyesuaian Tata Letak Pada Toko Menyesuaikan  penempatan  produk  di  dalam toko  atau  ruang  ritel  adalah  strategi  yang dirancang  untuk  meningkatkan  visibilitas, daya  tarik,  dan  penjualan  produk  tertentu. Penempatan  produk  yang  tepat  dapat mempengaruhi perilaku pembelian pelanggan  dan  memberikan  pengalaman berbelanja yang lebih baik. Dan berdasarkan hasil pola penjualan yang di dapatkan bahwa tata letak colokan lubang 4 dapat berdampingan  dengan  kabel  transparan  dan bohlam.
2. Memberikan Rekomendasi Pada Pelanggan Memberikan  rekomendasi  produk  pada toko dapat  meningkatkan  pengalaman  berbelanja pelanggan,  merangsang  penjualan  lintas produk, dan memperkuat hubungan pelanggan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan pola  penjualan  terdapat  beberapa  barang yang dapat direkomendasikan pada pelanggan, barang yang dapat
direkomendasikan yaitu  bohlam,  kabel transparan dan colokan lubang 4.
3. Menentukan barang yang harus lebih banyak di stock
Sebelum  di  lakukan  penelitian  ini,  Toko Listrik  Sinar  Mentari  selalu overstock atau kehabisan  stock  dan  menimbun  stock,  itu sangat berpengaruh besar terhadap berkembang  nya  Toko.  Ketika  sudah dilakukan  penelitian,  Toko  Listrik  Sinar Mentari  dapat  menentukan  mana  barang yang  harus  di  stock  lebih  banyak  agar  tidak terjadi  lagi  oversctock  atau  kehabisan  stock, barang yang harus lebih banyak di stok.
4. Promosi Paket Hemat Pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari  tabel 4.2  bahwa  ada  barang  yang  kemunculan itemsetnya  rendah  atau  jarang  dibeli,  yaitu Kipas Angin Berdiri, Lampu Led dan Steker T Multi dari barang yang itemset nya rendah atau  jarang  dibeli  toko  dapat  menawarkan paket  hemat  untuk  pembelian  produk  listrik secara  bersamaan,  seperti  Kipas  Angin Berdiri,  Lampu  Led  dan  Steker  T  Multi dengan harga yang ditentukan oleh Toko..
5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan implementasi algoritma FP-Growth dalam menentukan pola penjualan terdapat kesimpulan yang dapat disampaikan bahwa Algoritma FP-Growth dapat  diterapkan  dalam penentuan pola penjualan dengan menghasilakan nilai support ,  nilai confidance dan  nilai lift  ratio yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  pola  penjualan. Keberhasilan  atau  keakuratan  algoritma  FP-Growth dalam  menentukan  pola  penjualan  tergantung  pada beberapa  faktor,  salah  satunya  kualitas  dataset  yang digunakan untuk diolah.  Evaluasi  model FP-Growth dilakukan melalui beberapa tahapan untuk menghasilkan nilai support, confidance dan lift ratio . Hasil  perhitungan  menghasilkan  pola  penjualan dengan  nilai  nilai support sebesar 32,5%, confidance sebesar  53,7%  dan lift  ratio sebesar  0,942. Implementasi algoritma FP-Growth dalam menentukan pola penjualan ini memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  hasil  pola penjualan  dan  menghasilan  pola  penjualan  yang digunakan  untuk  menentukan  tata  letak  barang  pada toko,  menentukan  stok  barang  yang  harus  lebih banyak  di  restock,  merekomendasikan  barang  pada pelanggan,  menentukan  produk  bundling  dan  dapat tebus murah.

## 5.2. Saran
Masih  diperlukan  penelitian lebih lanjut mengenai  pola  penjualan  Toko  Listrik  Sinar  Mentari serta  perlu  meningkatkan  jumlah  data  agar  nilai asosiasinya  dapat  lebih  tinggi  dari  penelitian  yang sekarang sudah dilakukan dan harus lebih memerhatikan  tren  pasar  atau  kebijakan  dalam promosi  dalam  analisis  untuk  melihat  lebih  jelas dampaknya terhadap pola penjualan produk elektronik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Nurdin  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan  Menggunakan  Metode  Apriori  Pada
Supermarket Sejahtera Lhokseumawe,” TECHSI-Jurnal  Tek.  Inform. ,  2019,  [Online].
Available: https://ojs.unimal.ac.id/techsi/article/view/184
[2] M. Hutasuhut, M. G. Suryanata, and ..., “Data Mining  Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan Pestisida  dengan  Mengunakan  Algoritma  FP- Growth,” JURIKOM  (Jurnal  … ,  2022,
[Online]. Available:  http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/vie w/5200
[3] E. Munanda and S. Monalisa, “PENERAPAN
ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  DATA TRANSAKSI PENJUALAN
UNTUK PENENTUAN  TATALETAK  BARANG,” J. Ilm.  Rekayasa  dan  … ,  2021,  [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/1325
3
[4] Y.  P.  Bunda,  “Algoritma  FP-Growth  untuk Menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh,”
Riau  J.  Comput.  Sci. ,  2020,  [Online]. Available:
https://e-
journal.upp.ac.id/index.php/RJOCS/article/vie w/1970
[5] F. Kana, M. Ramadhan, and ..., “Implementasi Data  Mining  Menganalisa  Pola  Penjualan Rempah-Rempah  Menggunakan  Metode  Fp- Growth,” J.  Sist.  Inf.  … ,  2022,  [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/arti cle/view/5586
[6] …,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “PENERAPAN  DATA  MINING  METODE
K-MEANS CLUSTERING
UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO
YANA SPORT,” JATI (Jurnal Mhs. … , 2022, [Online].
Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/v iew/5755
[7] A. Purwanto, B. Aditi, Y. Suryani, D. Ika, and ...,  “Pelatihan  Menembus  Jurnal  Nasional  dan International Bereputasi Pada AIPRI (Asosiasi Institusi  Pendidikan  Radiografer  Indonesia),” J.  Community  … ,  2021,  [Online].  Available: http://jocosae.org/index.php/jocosae/article/vie w/6
[8] L. Oktaviani, T. Anelia, H. Muhabatin, and ..., “Penerapan algoritma fp-growth untuk menganalisis  pola  belanja,” KOPERTIP  … , 2021, [Online]. Available: http://jurnal.kopertipindonesia.or.id/index.php/ kopertip/article/view/153
[9] D.  E.  Putri  and  E.  P.  W.  Mandala, “Implementasi  Algoritma  FP-Growth  Untuk Menemukan  Pola  Frekuensi  Pembelian  Lauk
Pada Rumah Makan Takana Juo,” J. MEDIA [10] 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/26
43
[11] A. R. Wibowo and A. Jananto, “Implementasi Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP- Growth  Pada  Perusahaan  Ritel,” Inspir.  J. Teknol.  Inf.  … ,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.akba.ac.id/index.php/inspiration/ article/view/2585