## ANALISA DATA MINING ASSOSIASI FP-GROWTH PADA PENJUALAN PRODUK DI TOKO RITEL AGUNG

## Subagja Putra Pratama
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri email: 14207002@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Quick  decision-making  based  on  data,  facts,  and  knowledge  has  become  a  necessity  for  companies  in implementing strategies to increase competitiveness. Agung's retail store sells various needs for household appliances, cafes, restaurants, and catering with more than 1000 kinds of products being sold. The purpose of this study is to make a quick strategy with measurable analysis using data mining techniques over time sales  data.  The  research  was  conducted  using  the  fp-growth  association  data  mining  method  and  the RapidMiner application as mining tools to process sales data for a one-year period (01 May 2022 – 30 June 2023) with a total of 23541 sales transactions and a total of 67325 records. Data mining in this study produced 42 association rules with a minimum support value of 0.001 and a minimum confidence of 0.1. The discovery of these association rules can be used as a consideration in making product sales strategy decisions quickly and precisely in terms of product display strategies and product bundling strategies so that companies can increase sales and competitiveness.
Keywords: data mining, association, fp-growth algorithm, rapidminer, retail

## 1. PENDAHULUAN
Menentukan strategi bisnis bagi seorang eksekutif perusahaan diperlukan sebuah pengetahuan  terkait  produk  yang  dijualnya, kecepatan  dan  ketepatan  dalam  pengambilan keputusan  dibutuhkan  agar  dapat  unggul  dari pesaing. Hal itu menjadi tantangan bagi eksekutif untuk  tidak  mengambil  keputusan  berdasarkan intuisi, namun berdasarkan data [1]. Operasional kegiatan utama pada toko ritel adalah penjualan produk,  setiap  transaksi  penjualan  dilakukan pencatatan  baik  dicatat  secara  manual  pada lembar kertas ataupun dicatat dengan menggunakan  alat  bantu  komputer.  Dari  waktu ke  waktu  jumlah  data  transaksi  penjualan  terus bertambah semakin besar membentuk kumpulan data  ( database ).  Analisis  data  penjualan  yang besar  tidak  dapat  secara  tepat  menggunakan intuisi seorang eksekutif, hal itu akan berdampak negatif  seperti  hilangnya  peluang  penting meningkatkan penjualan, mengoptimalkan strategi pemasaran, atau mengidentifikasi perubahan  pasar  yang  signifikan.  Dengan mengadposi  pendekatan  berbasis  data  seperti metode  data  mining,  kumpulan  data  yang  besar dan  tampak  seolah  tidak  memiliki  nilai  dapat
digunakan untuk penggalian pengetahuan tersembunyi  pola-pola  pembelian  produk  oleh konsumen  yang  dapat  digunakan  sebagai  bahan kajian pengembangan strategi bisnis [2]. Dengan menggunakan  analisis  data  yang  objektif  dan terstruktur,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi tren  pasar,  menganalisis  kinerja  produk  secara mendalam, dan mengambil keputusan yang lebih terinformasi untuk mencapai keberhasilan bisnis yang  lebih  besar  [3].  Hal  itu  dapat  membantu seorang eksekutif untuk membuat strategi display produk  dan bundling produk  pada  toko  ritel Agung [4], [5].
Data Mining merupakan teknik ekstraksi data menggunakan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI) yang bertujuan untuk menguraikan informasi tersembunyi pada kumpulan  data  yang  besar  [6]–[9].  Hasil  yang diperoleh dari ekstrasi tersebut untuk menemukan pengetahuan baru dari pola hubungan  pada  setiap  data.  Pengetahuan  yang diperoleh dapat dimanfaatkan sebagai pernyataan dalam mempertegas suatu hipotesis pada sebuah prediksi [10].
Perusahaan ritel Toko Agung Sukabumi, menjual  berbagai  kebutuhan  peralatan  rumah tangga, cafe ,  restoran,  dan  katering  dengan sekitar  1000  lebih  macam  barang  yang  dijual. Strategi  penjualan  produk  yang  dilakukan  oleh eksekutif perusahaan tersebut cenderung dilakukan  berdasarkan  intuisi  dan  belum memaksimalkan  analisa  data-data  transaksi penjualan.  Beberapa  penelitian  sebelumnya terkait  dengan  pembahasan  strategi  penjualan barang pada toko ritel dilakukan pengkajian guna memperoleh  informasi  metode  penelitian  dan hasil-hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Hal itu menjadi tolok ukur penulis dalam mengembangkan  penelitian.  Pada  penelitian sebelumnya  “implementasi  algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian pada customer (studi kasus : Toko Bakoel Sembako)” penelitian tersebut  digunakan  30  data  transaksi  sebagai bahan  analisa  dan  satu  aturan  yang  terbentuk yaitu jika pelanggan membeli produk seedap mie goreng  maka  akan  membeli  telur  250gr  [11]. Berikutnya kajian yang dilakukan pada penelitian yang berjudul “penerapan market basket analysis pada  pola  pembelian  barang  oleh  konsumen menggunakan metode algoritma apriori ” penelitan  tersebut  digunakan  data  transaksi penjualan  terdahulu  sebanyak  200  transaksi selama  1  bulan,  terbentuk  10  aturan  pola pembelian  barang  oleh  konsumen  yang  dapat dijadikan acuan dalam menyusun tata letak pada penyimpanan  barang  yang  dijual  [12].  Kajian berikutnya yang dilakukan pada penelitian yang berjudul  “pengembangan  strategi  tata  letak barang pada toko “ina 2” menggunakan algoritma apriori ” dalam penelitian tersebut digunakan data transaksi  penjualan  terdahulu  selama  15  bulan, terbentuk 5 aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk  mengatur  tata  letak  barang  [13].  Kajian berikutnya yang dilakukan pada penelitian yang berjudul  “implementasi data  mining metode asosiasi  algoritma fp-growth pada  perusahaan ritel”  penelitian  tersebut  data  transaksi  yang digunakan ialah data selama periode 1 tahun yaitu sebanyak  57.449  transaksi  dengan  133.571 record  terbentuk  6  aturan  asosiasi  yang  dapat digunakan  sebagai  acuan  dalam  mengatur  tata
letak  barang  [14].  Kajian  berikutnya  yang dilakukan pada penelitian yang berjudul “analisa perbandingan  algoritma apriori dan fp-growth dalam  pembentukan  pola  asosiasi  keranjang belanja  pelanggan”  pada  penelitian  tersebut dihasilkan  kesimpulan  bahwa  algoritma FP- Growth berkinerja lebih baik dalam menghasilkan  aturan  asosiasi  jika  dibandingkan dengan algoritma Apriori [15].
Berdasarkan kajian penelitian sebelumnya,  dapat  menjadi  sumber  referensi dalam  mendukung  penelitian  yang  dilakukan dengan  tujuan  penelitian  untuk  mendapatkan pengetahuan  strategi  penjualan  produk  yang akurat  dan  cepat  berdasarkan  pada  data-data transaksi  penjualan  dengan  menerapkan  metode Data Mining Asosiasi  meggunakan  algoritma
Frequent Pattern Growth ( FP-Growth ).

## Gambar 1 Tahapan Data Mining

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk mencapai tujuan penelitian di toko ritel  Agung  dengan  pendekatan  metode data mining ,  perlu  dilakukan  tahapan  proses data mining seperti yang tampak terlihat pada Gambar 1,  diawali  dari  seleksi  data  dari  data  sumber  ke data target, tahap preprocessing untuk memperbaiki  kualitas  data, transformasi untuk pembentukan format data yang dibutuhkan, data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan  output  berupa  pengetahuan  baru yang  diharapkan  memberikan  kontribusi  yang lebih  baik  [16].  Tahapan-tahapan  tersebut dikombinasikan  dengan  tahapan  pengumpulan data  awal  sebelum  dilakukan  proses mining , sehingga  tahapan  yang  dilakukan  pada  proses
data mining pada  penelitian  ini  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2 Flowchart Tahapan Penelitian
2.1 Survery Lapangan
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  ialah  melakukan survey lapangan pada toko ritel Agung yang beralamatkan di Jalan Lingkar  Selatan,  Sindangsari  Kec.  Lembursitu Kota  Sukabumi  untuk  tujuan  mencari  informasi adanya  permasalahan  yang  dihadapi  terkait strategi  penjualan  produk.  Dari survey tersebut ditemukan  beberapa  kendala  strategi  penjualan produk  diantaranya, display produk,  dan bundling. Display produk ialah  penataan barang dagangan pada gondola atau rak produk dengan tujuan  menarik  daya  beli  konsumen,  efisiensi konsumen dalam mencari, melihat serta memilih dan akhirnya membeli produk atau barang yang
dijual  [17].  Sedangkan bundling adalah  strategi yang dilakukan dengan cara mengemas beberapa produk atau layanan yang mereka miliki menjadi satu unit gabungan,  produk  yang  di  gabung biasanya  memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain [18].

## 2.2 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  kedua  merumuskan  masalah yang  hendak  dijadikan  bahan  penelitian  dari permasalahan-permasalahan  yang  didapatkan pada hasil survey lapangan. Dari hasil perumusan tersebut  didapatkan  kesimpulan  bagaimana  cara mendapatkan  strategi  yang  akurat  mengenai penjualan produk berdasarkan data-data transaksi penjualan. Dengan data tersebut dapat digunakan sebagai  landasan  untuk  pengambilan  keputusan strategi bundling dan display produk.
2.3 Studi Literatur Pada  tahap  ketiga  melakukan  studi
literatur, menghimpun dan menganalisa informasi  yang  dibutuhkan  untuk  menunjang penelitian  yang  dilakukan  pada  penerapan Data Mining di  toko  ritel  Agung  Kota  Sukabumi. Informasi-informasi  tersebut  di  dapatkan  dari buku, jurnal, prosiding , dan website . Berdasarkan hasil studi literatur, dimana untuk dapat menggali pengetahuan yang hendak dicapai yaitu menggali informasi  pola  pembelian  produk  dengan kombinasi item atau hubungan antar atribut dapat dilakukan  dengan  metode  analisa  keranjang belanja ( Association Rule Mining ) menggunakan algoritma FP-Growth.

## 2.3.1 Asosiasi Data Mining
Merupakan  satu  diantara  metode  yang dapat digunakan pada proses data mining, untuk mendapatkan  aturan  asosiasi  pada  kombinasi item atau  hubungan  antar  atribut.  Melakukan proses  ekstraksi  data  untuk  menemukan  pola pembelian  pada  data  transaksi  penjualan  di sebuah toko dan mempresentasikan dalam bentuk aturan  asosiasi  yang  sering  muncul.  Proses analisis asosiasi dibagi menjadi dua tahap yaitu: 1)  Pertama  dilakukan  analisa  pola  frekuensi tinggi  yaitu  mencari  kombinasi item yang
memenuhi  syarat minimum dari  nilai support . Rumus untuk menghitung nilai support ditunjukan pada rumus 1 dan rumus 2 [19]:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖 𝑥 100% (1)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖 𝑥 100% (2)
2) Kedua dilakukan pembentukan aturan asosiasi, yaitu  mencari  kombinasi item yang  memenuhi syarat minimum dari  nilai confidence .  Dengan rumus confidence dapat  ditulis  seperti  pada rumus 3.

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100% (3)
2.3.2  Algoritma Frequent  Pattern  Growth ( FP- Growth )
FP-Growth adalah satu diantara algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  proses data mining asosiasi. Digunakan untuk menemukan items yang sering muncul ( frequent itemset ) dalam kumpulan data dengan menentukan nilai minimum support . Menggunakan  formula  yang  sama  untuk menghitung nilai support yaitu dengan menggunakan rumus seperti tampak pada rumus 4 dan rumus 5 [20]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖 𝑥 100% (4) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖 𝑥 100% (5) 2.4 Pengumpulan Data
Pada tahap keempat melakukan pengumpulan  data-data  transaksi  penjualan  dari toko  ritel  Agung  Kota  Sukabumi  untuk  proses mining, data yang digunakan ialah data periode 1 tahun (01 Mei 2022 sampai 30 Juni 2023), data
Gambar 3 Potongan Transaksi Penjualan
periode  tersebut  memiliki  jumlah  transaksi penjualan 23.541 dengan jumlah record 67.325. Data tersebut diperoleh dari hasil penarikan data pada database aplikasi kasir toko ritel Agung dan di eksport kedalam  format excel .  Berikut  pada
Gambar  3  adalah  potongan  data  transaksi  hasil penarikan yang dilakukan kedalam format excel . Penjelasan  kolom  transaksi  penjualan  dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Keterangan Kolom Transaksi Penjualan
No Judul Kolom
Keterangan Judul Kolom
1 No. Trans
Nomor unik pada setiap transaksi penjualan
2 Kode Barang Nomor unik pada setiap
produk yang dibeli
3 Barang Nama produk yang dibeli 4 Qty Jumlah setiap produk yang dibeli 5 Qty+ Jumlah setiap penambahan produk yang dibeli 6 Harga Harga setiap produk 7 Discount Ketentuan diskon pada setiap barang yang dibeli 8 Jumlah Keterangan jumlah harga pada setiap produk yang dibeli dikalikan dengan jumlah barangnya (qty) 9 Keterangan Keterangan pada  setiap produk yang dibeli 10 Sub Total Jumlah harga seluruh pembelian produk yang dibeli pada setiap transaksi 11 Disc. Nota Jumlah diskon produk yang dibeli pada setiap transaksi 12 PPN Nilai Pajak yang dikenakan pada setiap transaksi 13 Grand Total Total pembayaran setiap transaksi
2.5 Seleksi Data
Pada tahap kelima setelah data terkumpul maka  dilakukan  seleksi  data,  tahapan  ini termasuk pada bagian preprocessing data mining .
Gambar 4 Potongan Transaksi Setelah Dilakukan Tahap Seleksi
Tujuan  seleksi  data  yaitu  untuk  menentukan atribut  atau  kolom  beserta record data  yang hendak digunakan pada proses mining selanjutnya agar memudahkan proses analisa data dan  memastikan  kualitas  data.  Seleksi  data tersebut adalah data kolom dan record yang tidak berkaitan dengan analisa yang hendak dilakukan [2], meliputi:
1. Menghapus kolom Kode barang, Qty, Qty+,
Harga, Diskon, Jumlah, Keterangan, Subtotal, Disc Nota, PPN, Grand Total.
2. Menghapus  record  atau  baris  tanggal transaksi
3. Merubah nama kolom “No. Trans” menjadi “kdtransaksi”,  dan  kolom  “Barang”  mejadi “items”
Proses  seleksi  tersebut  mengurangi record data  menjadi  42.785,  potongan  data transaksi  hasil  proses  seleksi  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
2.6 Transformasi Data
Pada  tahap  keenam  peneliti  beralih  dari penggunaan aplikasi excel ke aplikasi RapidMiner untuk memudahkan proses transformasi data.
Gambar 5 Potongan Transformasi Data Transaksi Penjualan
Pada tahap ini setelah melalui proses seleksi data berikutnya  dilakukan  transformasi  data  yang bertujuan  untuk  membentuk  format  data  sesuai dengan  format mining  algoritma FP-Grwoth . Proses transformasi menggunakan teknik Aggregation dan Set  Role .  Tujuan  penggunaan teknik tersebut untuk membentuk kelompok data transaksi berdasarkan nomor transaksinya sebagai  “id”. Visualisasi hasil  dari  proses transformasi  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  5, format  data  berubah  menjadikan  setiap  detil produk transaksi ada pada satu record , sehingga apabila  dalam  satu transaksi  terdapat  pembelian produk  lebih  dari  satu  macam  maka  data  detil produk yang dibeli digabungkan pada record dan kolom  yang  sama  dan  dipisahkan  dengan  tanda “|”.
2.7 Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada  tahap  ketujuh,  melakukan  proses penentuan  items  yang  paling  sering  muncul (frequent  itemset)  pada  sebuah  kumpulan  data menggunakan  algoritma  FP-Growth.  Analisa dilakukan secara berulang dengan menggunakan data  periode  1  tahun  transaksi  dan  menerapkan nilai  minimum  support  berbeda  setiap  proses analisanya  dari  nilai  minimum  support  1,  0.1, 0.01,  dan 0.001  dengan  ketentuan  minimal  item per itemset 2.  Semakin  tinggi  nilai  support
menunjukan  produk  yang  sering  muncul  pada setiap transaksi. Berikut pada Table 2 ialah hasil analisa  yang  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi RapidMiner.
Table 1 Hasil Analisa Frequent Itemset menggunakan Algoritma FP-Growth
No Nilai Minimum Support Jumlah Frequent Itemset ditemukan 1 1 0 itemsets found 2 0.1 0 itemsets found 3 0.01 54 itemsets found 4 0.001 442 itemsets found Hasil analisa Frequent Itemset
menggunakan alogritma FP-Growth yang ditunjukan pada Table 2 menunjukan terdapatnya items yang sering muncul, dengan nilai tertinggi minimum support 0.01  jumlah itemsets yang ditemukan  sebanyak  54 itemset .  Semakin  tinggi nilai minimum support maka  semakin  kuat  data himpunan yang sering muncul.
2.8 Membuat Aturan Asosiasi
Pada  tahapan  kedelapan  atau  tahapan terakhir dari proses mining yang dilakukan ialah menentukan aturan asosiasi ( Association Rules ). Hasil  dari  proses  asosiasi  ini  memberikan
pengetahuan  terkait  produk  yang  biasa  dibeli secara bersamaan. Setelah mendapatkan frequent itemset dari  nilai minimum  support yang  telah
ditentukan berikutnya menentukan nilai minimum confidence untuk mendapatkan aturan asosiasi.
Gambar 6 Proses Data Mining Association Rules
Analisa  dilakukan  sama  seperti  pada  tahap sebelumnya, yaitu dilakukan secara berulang dan pada  tahap  ini  nilai  support  yang  telah  di  dapat dikombonasikan dengan nilai minimum confidence 1, 0.1, 0.01, dan 0.001.

## Table 2 Hasil Analisa Penentuan Aturan
Asosiasi No Minimum Support Minimum Confidence Association Rules ditemukan 1 0.01 1 0 rules found 2 0.01 0.1 0 rules found 3 0.01 0.01 0 rules found 4 0.01 0.001 0 rules found 5 0.001 1 0 rules found 6 0.001 0.1 42 rules found 7 0.001 0.01 260 rules found 8 0.001 0.001 260 rules found
Dari  hasil  analisa  penentuan  aturan Asosiasi yang ditujukan pada Tabel 3 didapatkan sebanyak  260  aturan  Asosiasi  dengan  nilai minimum  support 0.001  dan  nilai minimum confidence 0.001.  Namun  didapatkan  juga sebanyak  42  aturan  Asosiasi  dengan  nilai minimum support 0.001 dan minimum confidence 0.1  lebih  tinggi.  Hal  itu  dapat  memberikan kesimpulan  bahwa  42  aturan  Asosiasi  dengan nilai minimum  condidence 0.1  bernilai  lebih akurat dan dapat mempertegas seorang eksekutif dalam menentukan strategi bisnis pada penjualan paket  produk  atau  produk  yang  dijual  secara bersamaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  uraian  tahapan mining yang dilakukan telah dikemukakan sebelumnya dengan penerapan metode Asosiasi menggunakan algoritma FP-Growth dan dibantu dengan  aplikasi RapidMiner pada  analisa  data transaksi  penjualan  di  Toko  Agung  periode  1 tahun  (01  Mei  2022  sampai  30  Juni  2023) menghasilkan  42  aturan  asosiasi  teratas  dengan nilai minimum support 0.001 dan nilai minimum
confidence 0.1,  perolehan  42  aturan  asosiasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.
Berdasarkan perolehan 42 aturan asosiasi teratas tersebut memiliki keakuratan lebih tinggi pada  keberhasilan  strategi  bisnis  yang  hendak dilakukan  yaitu  penjualan  produk  secara bersamaan.  Adapun  260  aturan  asosiasi  lainnya yang ditemukan memiliki pola hubungan asosiasi lebih  rendah  dan  keakuratan  lebih  rendah  pada keberhasilan  strategi  bisnis  yang  hendak dilakukan dengan nilai minimum confidence yaitu 0.01,  dan  0.001  masih  dapat  digunakan  sebagai rujukan  dalam  pengambilan  keputusan  strategi bisnis pada penjualan produk bersamaan.

## 4. KESIMPULAN
Proses  analisis data  mining dengan metode  asosiasi  menggunakan  algoritma FP- Growth pada  data  transaksi  penjualan  di  Toko Agung selama periode satu tahun (01 Mei 2022 hingga  30  Juni  2023)  mengungkapkan  bahwa terdapat pola pembelian produk secara bersamaan.  Hasil  ini  mengkonfirmasi  bahwa analisis penjualan dengan metode asosiasi dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam strategi bisnis. Berdasarkan pola yang
ditemukan, eksekutif perusahaan dapat mengambil  tindakan  berikut:  1)  Memastikan pemenuhan stok untuk produk yang selalu dibeli bersamaan  agar  pasokan  tetap  tersedia  secara konsisten,  2)  Menempatkan  produk  yang beriringan  di  gondola  agar  konsumen  dapat dengan  mudah  menemukannya,  yang  dapat meningkatkan  penjualan  pada  produk  yang saling  terkait,  dan  3)  Menerapkan  program promosi bundling untuk  produk  yang  saling terkait,  hal  itu  dapat  meningkatkan  efektivitas promosi.  Dengan  memanfaatkan  pengetahuan ini,  perusahaan  dapat  meningkatkan  kinerjanya dan memperkuat daya saingnya.

## 5. REFERENSI
[1] Z.  A.  Priyo  Sutopo,  Dedi  Cahyadi, “Sistem Informasi Eksekutif Monitoring,” J. Inform. Mulawarman , vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[2] Anggada  Maulana,  “Konsep  Dasar  Data
Mining,” Konsep Data Min. , vol. 1, pp. 1– 16, 2018.
[3] B.  S.  Eryawan,  M.  H.  Maldini,  H.  S. Pramono, and M. Usep, “Penerapan Data Mining Penjualan Plastik Pada Toko Defa Jaya Plastik Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori,”  vol.  3,  pp.  11224– 11237, 2023.
[4] F.  D.  Safitri,  “Strategi  Bundling  Produk dalam  Meningkatkan  Penjualan,”  Aug. 2021.
[5] R. Sulistiyowati, S. Legis, D. Y. Krisna, J. S.  Informasi,  and  U.  I.  Membangun, “PELANGGAN  TERHADAP  DATA
PENJUALAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA  APRIORI,”  vol.  17,  no. April, 2023.
[6] E.  Simanungkalit  and  J.  S.  Br  Tarigan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Komputer Terbaik Dengan Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Tek. Ibnu Sina , vol. 4, no. 02, pp.  33–38,  2020,  doi:  10.36352/jt- ibsi.v4i02.37.
[7] M.  S.  Mubarok,  K.  C.  Widiastuti,  and
Adiwijaya, “Implementasi Mutual
Information  dan  Naive  Bayes  untuk Klasifikasi  Data  Microarray,”  in e- Proceeding Of Engineering , 2017, vol. 4, no. 2, pp. 3179–3186.
[8] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia Sari, “PENERAPAN  DATA
MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN  JENIS  PENYAKIT DENGAN ALGORITMA
CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2,  pp.  148–153,  Oct.  2020,  doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[9] H.  Annur,  “Penerapan  Data  Mining Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi Mobil  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i1.3091.
[10] A. H. Mirza, “MODEL DATA MINING

## UNTUK  MENDUKUNG  STRATEGI
PROMOSI  PERGURUAN  TINGGI  ( Studi  kasus  Universitas  Bina  Darma Palembang ),” no. September, 2018.
[11] A. N. Rahmi, Y. A. Mikola, and K. Kunci,
“IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI  UNTUK  MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PADA CUSTOMER  (  STUDI  KASUS :  TOKO BAKOEL SEMBAKO ) Abstraksi Keywords :,” vol. 4, no. 1, 2021.
[12] W. D. Ramadana, N. Satyahadewi, and H. Perdana,  “PENERAPAN  MARKET BASKET  ANALYSIS  PADA  POLA PEMBELIAN BARANG,” vol. 11, no. 3, pp. 431–438, 2022.
[13] P.  Toko,  I.  N.  A.  Menggunakan,  and  A. Apriori,
“PENGEMBANGAN STRATEGI TATA LETAK BARANG,”
vol. 4, no. 1, pp. 63–76, 2022.
[14] A.  R.  Wibowo,  A.  Jananto,  P.  Studi,  S.
Informasi,  F.  T.  Informasi,  and  U. Stikubank,  “IMPLEMENTASI  DATA MINING METODE ASOSIASI ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA
PERUSAHAAN  RITEL,”  vol.  10,  pp.
200–212, 2020.
[15] I.  Musdalifah  and  A.  Jananto,  “Analisis Perbandingan Algoritma Apriori Dan FP- Growth Dalam Pembentukan Pola Asosiasi  Keranjang  Belanja  Pelanggan,”
2022.
[16] D.  Larose, Discovering  Knowledge  in Data :  An  Introduction  to  Data  Mining .
John Willey & Sons, Inc, 2005.
[17] I. K. D. Kertiana and I. G. A. K. S. Artini,
“Pengaruh Visual Merchandising,
Atmosfer  Toko,  Dan  Display  Produk
Terhadap  Impulse  Buying  Pelanggan Ramayana  Denpasar,” E-Jurnal  Manaj.
Univ.  Udayana ,  vol.  8,  no.  11,  p.  6533,
2019,
doi: 10.24843/ejmunud.2019.v08.i11.p08. [18] Hendu  and  E.  Supariyani,  “Pengaruh Bundling  Pricing  dan  Odd  Pricing Terhadap  Citra  Toko  Ritel  Pengaruh
Bundling  Pricing  dan  Odd  Pricing Terhadap  Citra  Toko  Ritel  Carrefour
Cibinong,” J. Manaj. dan Bisnis
BENEFIT ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  156–166, 2019.
[19] N.  Devita  Sari  and  S.  Khoiriah, “Penerapan  Metode  Asosiasi  Pada  Toko Afifa Dengan Algoritma Apriori,” Teknol. Inf.  Komputer) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  8–17,
2022.
[20] M. M. Fp-growth, F. Kana, M. Ramadhan, and  R.  Mahyuni,  “Implementasi  Data Mining  Menganalisa  Pola  Penjualan Rempah-Rempah,”  vol.  1,  pp.  557–564, 2022.