## Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma FP-Growth

## Syahriani
Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: syahriani.yii@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi : syahriani.yii@nusamandiri.ac.id Submitted 20-11-2022 ; Accepted 14-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Perusahaan PT Global Vision merupakan perusahaan supplier sepatu kekinian, dimana produk-produk sepatunya banyak digemari para kaula  muda,  anak-anak  ataupun  orang  tua.  Perusahaan  ini  menyediakan  produk-produk  sepatu  import  dan  juga  lokal.  Pemilik  dari perusahaan PT Global Vision menginginkan perusahaan ini terus berlanjut dan bertahan ditengah persaingan yang semakin sengit dan menurunnya daya beli masyarakat. Perlu diketahui pula, bahwa perusahaan ini belum memiliki acuan ataupun pedoman khusus dalam meningkatkan  omset  perusahaan  melalui  strategi  bisnis  yang  diterapkannya,  dengan  kata  lain  perusahaan  ini  masih  mengandalkan perkiraan saja. Oleh sebab itu, penelitian ini dibuat dengan tujuan agar perusahaan PT Global Vision dapat mengetahui tentang sistem kerja  transaksi  penjualan  sepatu  menggunakan  algoritma  FP-Growth.  Dimana  Data  transaksi  penjualan  sepatu  digunakan  untuk mendapatkan produk yang dibeli secara bersamaan. Kemudian Algoritma FP-Growth digunakan untuk mendapatkan kombinasi pola produk.  Sedangkan  FP-Tree  digunakan  bersamaan  dengan  algoritma  FP-Growth  untuk  menentukan  frequent  itemset  dari  sebuah database. Untuk metode Association rule itu sendiri digunakan untuk pencarian pola keterkaitan produk untuk strategi penjualan dalam kebijakan pengambilan keputusan, dimana nanti dapat diketahui merk sepatu apa saja yang sering dibeli oleh konsumen. Hal itu dapat dijadikan pedoman oleh perusahaan PT Global Vision dalam menentukan strategi pemasaran untuk periode berikutnya.
Kata Kunci: FP-Growth; Data Mining; Penjualan Sepatu

## Abstract
The company PT Global Vision is a contemporary shoe supplier company, where its shoe products are very popular with young people, children or the elderly. This company provides imported and local shoe products. The owner of the PT Global Vision company wants this company to continue and survive in the midst of increasingly fierce competition and declining people's purchasing power. It should also be noted that this company does not yet have a specific reference or guideline in increasing the company's turnover through the business strategy it implements, in other words, this company still relies on estimates. Therefore, this research was made with the aim that the company PT Global Vision can find out about the working system of shoe sales transactions using the FP-Growth algorithm. Where shoe sales transaction data is used to obtain products that are purchased simultaneously. Then the FP-Growth Algorithm is used to  get  a  combination  of  product  patterns.  Meanwhile,  FP-Tree  is  used  in  conjunction  with  the  FP-Growth  algorithm  to  determine frequent itemset from a database. For the Association rule method itself, it is used to search for patterns of product linkages for sales strategies in decision-making policies, where later it can be known what shoe brands are often purchased by consumers. This can be used as a guideline by PT Global Vision in determining marketing strategies for the next period.
Keywords: FP-Growth; Data Mining; Shoe Sales

## 1. PENDAHULUAN
Tabiat konsumen didalam berbelanja dizaman ini sudah mengalami perubahan, sehingga para pemilik perusahaan harus segera melakukan trobosan baru didalam pembaharuan aspek penjualannya[1]. Selain itu adanya permintaan konsumen yang  meroket,  dimana  perusahaan  dituntut  harus  dapat  mengimbanginya  dengan  teknologi.  Hal  ini  dilakukan  guna mempercepat dan memperlancar dalam melakukan proses penjualan dan pelaporan hasil penjualannya[2]. Perusahaan PT Global Vision telah menerapkan teknologi  informasi dalam kelancaran usahanya. Tetapi, hal tersebut hanya dijadikan sebagai laporan agar perusahaan mengetahui produk yang telah terjual dan omset perusahaan yang didapatkan saja. Data- data dari transaksi penjualan yang terjadi pada perusahaan ini pada periode-periode sebelumnya, belum dijadikan sebagai sumber informasi yang dapat lebih menguntungkan perusahaan. Data transaksi penjualan yang telah menumpuk tersebut akhirnya menjadi data yang tidak bernilai sama sekali[3][4]. Supaya, data transaksi penjualan memiliki manfaat yang lebih  besar  bagi  perusahaan,  maka  kita  memerlukan  metode data  mining yaitu  algoritma FP-Growth .  Algoritma FP- Growth ini digunakan agar dapat menentukan himpunan data yang sering muncul pada kumpulan data dengan struktur FP-Tree [5][6]. Selain itu, algoritma ini termasuk kedalam metode Association Rule Mining yaitu metode yang mencari pola keterkaitan antar data dalam database yang dikenal dengan Market Basket Analisys [7]. Market Basket Analysis ialah suatu metode yang dimanfaatkan untuk mengetahui perilaku konsumen yang lebih  spesifik dengan memanfaatkan titik awal pencarian pengetahuan dari suatu transaksi data. Ada 2 parameter yang dipakai dalam menentukan association rule yaitu support dan confidence [8][9].  Hasil  penghitungan  yang  telah  dilakukan  menggunakan  algoritma FP-Growth , nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  ataupun  pedoman  khusus  untuk  mempersiapkan  strategi  pemasaran  bisnis berikutnya. Strategi pemasaran bisnis yang dapat meningkatkan pundi-pundi keuangan perusahaan serta meminimalisir terjadinya penumpukan stok sepatu. Karena sudah dapat diketahui merk sepatu apa saja yang laku dipasaran.
Penelitian yang menggunakan algoritma FP-Growth sudah banyak sekali yang melakukannya, seperti penelitian yang dilakukan oleh Supinah, dkk (2022) mengenai prediksi pola penjualan produk herbal menggunakan algoritma FP- Growth , dimana pola peletakan produk herbal dari HNI Bussiness  Centre 2 Batam yang sudah ada akan diperbaharui
dengan menggunakan algoritma ini. Hasil dari penelitian ini, dapat membantu perusahaan dalam memprediksi kebutuhan customer kedepannya dengan membuat pola peletakan produk penjualan yang saling berkaitan [10]. Penelitian yang dilakukan oleh Pranata, dkk (2020) mengenai penerapan data mining algoritma FP-Growth untuk persediaan sparepart pada bengkel motor Sinar Service, dimana pada bengkel ini data transaksi penjualan alat bengkel belum terolah dengan baik. Data transaksi tersebut hanya dibiarkan begitu saja, sehingga terjadinya penumpukan data yang sangat banyak. Tak ada informasi yang dapat diambil didalamnya untuk kemajuan bengkel. Akhirnya, dilakukanlah penelitian dengan metode association rule guna menemukan pola kombinasi yang terjadi antar item set pada data transaksi penjualan alat bengkel. Berdasarkan pola kombinasi yang telah ditemukan, pemilik bengkel dapat melihat kecenderungan penjualan alat bengkel untuk pengingkatan performa pelayanan yang sering dijual pada bengkel Sinar Service[2].
Penelelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitria,  dkk  (2017)  juga  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk  penentuan pola  hubungan  kecelakaan  lalu  lintas.  Kecelakan  lalu  lintas  yang  jumlahnya  semakin  tinggi,  mengharuskan  pihak kepolisian mengetahui faktor-faktor penyebab terjadinya kecelakaan. Tujuan dari penelitian yang dilakukan oleh Fitria, dkk adalah untuk mendapatkan informasi tentang pola yang digunakan sebagai petunjuk dalam pengambilan keputusan pihak kepolisian. Pada struktur data tree digunakan supaya mengetahui pola kecelakaan lalu lintas [11].
Setyo, dkk (2019) melakukan penelitian dengan metode yang sama yaitu FP-Growth. penelitian tersebut dilakukan, karena  CV  Cahaya  Setya  belum  mampu  mengolah  data  penjualan  yang  ada  menjadi  informasi  yang  bermanfaat  dan memiliki nilai besar untuk kemajuan usahanya. Data penjualan yang terjadi di CV Cahaya Setya, akhirnya diolah kembali dengan teknik data mining menggunakan algoritma FP-Growth. algoritma ini digunakan untuk mendapatakan item-set yang  sering  muncul dari data  transaksi  penjualan.  Hasilnya,  memberikan  penglihatan  mengenai pola  yang keterkaitan pada data transaksi penjualan[12].
Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya  dan  Jananto  (2018)  mengenai  pencarian  pola  pembelian konsumen  dengan  algoritma  FP-Growth.  Data  transaksi  penjualan  Toko  Kita  yang  menumpuk  setiap  harinya,  belum dilakukan penggalian untuk mendapatkan informasi yang lebih berharga.  Setelah menggunakan algoritma FP-Growth, pemilik toko dapat melihat keterkaitan antar produk yang dibeli oleh konsumen. Hal itu, dapat dijadikan acuan pemilik toko didalam peletakan produk-produknya didalam etalase[13].
PT  Global  Vision  merupakan  supplier  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  jual  beli  sepatu.  Setiap  harinya, perusahaan  ini  banyak  melakukan  transaksi  penjualan.  Data  transaksi  penjualan  tersebut  semakin  lama,  semakin bertambah dan terjadinya penumpukan data yang tak berguna. Selain itu, PT Global Vision mengalami kendala didalam penentuan  ketersediaan  stok  untuk  periode-periode  berikutnya,  karena  tidak  memiliki  panduan  khusus  didalam penganalisaan  strategi  pemasaran  bisnisnya.  Pemilik  PT  Global  Vision  ataupun  Kepala  Supervisornya  hanya mengandalkan pemikiran-pemikiran mereka saja. Oleh sebab itu, algoritma FP-Growth dihadirkan dengan tujuan untuk membantu para pemegang keputusan didalam menganalisa produk-produk sepatu yang laku dan tidak laku dipasaran. Selain itu, untuk dapat meminimalisir adanya penumpukan stok sepatu dan untuk meningkatkan omset penjualan sepatu serta dapat menciptkan strategi baru didalam pemasaran bisnis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Definisi Algoritma FP-Growth
Algoritma ini merupakan algoritma yang sering dimanfaatkan untuk menentukan itemset yang sering muncul dalam satu set data[14]. Algoritma ini dapat dikatakan algoritma terbaik dalam menemukan frequent pattern yang ada pada data besar ataupun  kecil  dibandingkan  dengan  pendahulunya  yaitu  algoritma  apriori.  Selain  itu,  tidak  memerlukan  iterasi  yang dilakukan  secara  berulang.  Algoritma  FP- Growth menggunakan  struktur tree untuk  pencarian frequent  itemset yang dikenal dengan FP- Tree . Adanya FP- Tree ini dapaat membuat algoritma FP- Growth dapat mengesktrak frequent itemset secara  langsung[15].  Selain  itu,  algoritma  FP- Growth ini  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  kelemahan  dari  algoritma apriori ( scanning data berulang-ulang dan jumlah kombinasi itemset yang membengkak) FP- Growth memiliki  tahpan  dasar  yaitu conditional  pattern  base , conditional FP- Tree dan frequent  pattern . Kemudian  tahapan-tahapan  dalam  algoritma  FP- Growth yaitu:  1)  menentukan  nilai support dari  tiap-tiap itemset ,  2) itemset yang  mendapatan  nilai support lebih  dari  nilai minimum  support diurutkan  secara  menurun,  3)lakukan scan database yang kedua untuk membentuk FP- Tree , 4) pembangkitan conditional pattern base berisikan prefix path dan suffix pattern , 5) jumlahkan nilai support dari setiap item pada conditional pattern base , lalu item yang mempunyai nilai support lebih besar sama dengan dari minimum support akan dibangkitkan dengan conditional FP- tree [16].

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  metode  yang  prosesnya  memanfaatkan  teknik  statistik,  matematika, machine  learning dan kecerdasan  buatan  untuk  mengolah  data  berskala  besar  [17]  didalam  mengektraksi  dan  melakukan  proses mengindentifikasi informasi serta pengetahuan yang terkait basis data agar menjadi suatu informasi yang memiliki nilai lebih[2].

## 2.3  Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan-tahapan  yang  digunakan  dalam  melakukan  proses  penelitian  ini  dengan  menggunakan  algoritma  FP- Growth , sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Algoritma FP-Growth

## a.   Penyiapan Dataset
Merupakan  kumpulan  data  yang  berasal  dari  informasi-informasi  pada  masa  sebelumnya  yang  telah  siap  dikelola menjadi sebuah informasi baru, yang akan dimanfaatkan sebagai sistem prediksi sebagai acuan pendukung keputusan. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  transaksi  penjualan  PT  Global  Vision  selama  1  tahun  yaitu diperiode 2017.
b.   Pencarian Frequent Itemset
Selanjutnya melakukan pencarian dari frequent itemset atau item-item yang sering muncul. Dapat dikatakan seberapa banyak nilai frekuensi dari masing-masing atribut pembelian produk yang dilakukan oleh setiap customer . c. Dataset diurutkan berdasarakan priority Dataset yang telah diolah, kemudian diurutkan berdasarkan prioritasnya (barang yang dibeli oleh customer ) d.   Pembuatan FP-Tree berdasarkan item yang sudah diurutkan Melakukan pembuatan FP-Tree berdasarakan item yang sudah diurutkan pada langkah 3. e.   Pembangkitan Conditiona PatternBase Merupakan subdatabase berisikan prefix path dan berisi suffix pattern , conditional pattern ini diperoleh dari FP-Tree yang sudah dibangun sebelumnya. f.   Pembangkitan Conditonal FP-Tree Support count yang ada pada setiap item dari conditional pattern base dijumlahkan, kemudian item yang mempunyai jumlah support count lebih besar atau sama dengan minimum support count akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree g.   Pembangkitan Frequent Pattern Melakukan pembangkitan dari frequent pattern -nya h.   Mencari Support Minimum support ialah parameter yang dimanfaatkan untuk menentukan pola dalam data mining untuk menemukan statistik dari pola-pola yang signifikan. Rumusnya adalah:
Suppot (A,B)=P(AnB)= Jumlah transaksi yang mengandung A dan B
Total Transaksi (1)
i.   Mencari Confidence
Tahapan  ini  merupakan  suatu  ukuran  yang  menunjukan  hubungan  antar  dua  item  secara conditional (berdasarkan suatu kondisi)
Confidence (A|B)= P(AnB) P(A) = Jumlah transaksi mengandung A dan B
Jumlah transaksi yang mengandung A (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengolahan Dataset
3.1.1 Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah transaksi penjualan dari PT Global Vision tahun periode 2017.
Tabel 1. Dataset Transaksi Penjualan PT Global Vision 2017 Bulan Canvas Jubang V-Kids Vitamori Fontana Vitorufolo 1 1 1 1 0 0 0 2 1 0 1 1 0 0 3 1 0 1 1 0 0 Penyiapan Dataset Pencarian Frequent Itemset (item yang sering muncul) Dataset diurutkan berdasarkan priority Pembuatan FP- Tree berdasarkan item yang sudah diurutkan Pembangkit an Conditional PatternBas e Pembangkit an Conditional FP-Tree Pembangkit an Frequent Pattern Mencari Support
Mencari Confidence
4 1 0 1 1 0 0 5 1 0 1 1 0 0 6 0 1 1 1 0 0 7 0 0 1 1 1 0 8 0 0 1 1 1 0 9 1 0 1 1 0 0 10 0 0 0 1 1 1 11 0 0 1 1 0 1 12 0 0 1 1 1 0
Keterangan pada tabel: 1 = pada bulan tersebut ada transaksi 0 = pada bulan tersebut tidak ada transaksi

## 3.1.2   Pencarian Frekuensi Itemset
Dari dataset yang telah disiapkan, selanjutnya kita kelola untuk mencari nilai frekuensi dari itemset yang sering muncul. Dilihat dari tabel 2, hasil yang diperoleh bahwa sepatu dengan merk canvas muncul sebanyak 6, sepatu dengan merk jubang sebanyak 2, sepatu dengan merk v-kids sebanyak 11, vitamori sebanyak 11, fontana sebanyak 4 dan vitorufolo sebanyak 2.
Tabel 2. Frekuensi Itemse t yang Sering Muncul Bulan Canvas Jubang V-Kids Vitamori Fontana Vitorufolo 1 1 1 1 0 0 0 2 1 0 1 1 0 0 3 1 0 1 1 0 0 4 1 0 1 1 0 0 5 1 0 1 1 0 0 6 0 1 1 1 0 0 7 0 0 1 1 1 0 8 0 0 1 1 1 0 9 1 0 1 1 0 0 10 0 0 0 1 1 1 11 0 0 1 1 0 1 12 0 0 1 1 1 0 frekuensi 6 2 11 11 4 2

## 3.1.3 Pengurutan Berdasarkan Priority
Selanjutnya dataset tersebut diurutkan  berdasarkan prioritasnya dari data yang terbesar ke yang terkecil. Lihat tabel 3, urutan pertama diduduki oleh sepatu dengan merk v-kids, prioritas kedua diduduki oleh vitamori, prioritas ke 3 diduduki oleh canvas, prioritas ke 4 diduduki oleh fontana, prioritas ke 5 diduduki oleh jubang dan prioritas ke  diduduki oleh vitorufolo.
Tabel 3. Dataset Diurutkan Berdasarkan Priority Nama Barang Frekuensi V-Kids 11 Vitamori 11 Canvas 6 Fontana 4 Jubang 2 Vitorufolo 2

## 3.1.4  Pembuatan FP-Tree
Untuk diagram FP-Treenya dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini. Diagram pohon ini terbentuk berdasarkan item yang sudah diurutkan pada tabel 3.
Gambar 2. FP- Tree Transaksi Penjualan PT Global Vision

## 3.1.5 Pembangkitan Conditional Pattern Base
Selanjutnya adalah proses pembangkitan conditional pattern base , yang dapat dilihat pada tabel 4 yang telah disajikan dibawah ini.
Tabel 4. Conditional Pattern Base Vitorufolo {V-Kids, Vitamori : 1},{Vitamori, Fontana : 1} Jubang V-Kids, Canvas : 1},{V-Kids, Vitamori : 1} Fontana {V-Kids, Vitamori : 3},{Vitamori : 1} Canvas {V-Kids : 6} Vitamori {V-Kids : 10}

## 3.1.6 Pembangkitan Conditional FP-Tree
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pembangkitan  conditional  FP-Tree  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  5  yang  telah disajikan dibawah ini.
Tabel 5. Conditional FP- Tree Vitorufolo {Vitamori :2} Jubang {V-Kids : 2} Fontana {Vitamori : 2} Canvas {V-Kids :6} Vitamori {V-Kids : 10}

## 3.1.7 Pembankitan Frequent Pattern
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pembangkitan conditional FP- Tree yang  dapat  dilihat  pada  tabel  5  yang  telah disajikan dibawah ini.

## Tabel 6. Frequent Pattern
Vitorufolo {Vitamori, Vitorufolo :2} Jubang {V-Kids, Jubang :2} Fontana {Vitamori, Fontana : 2} Canvas {V-Kids, Canvas : 6} Vitamori {V-Kids, Vitamori : 10}

## 3.1.8 Frequent 2 Itemset
Langkah selanjutnya adalah menemukan kombinasi 2 itemset dan mencari 2 itemset support -nya, dapat dilihat pada tabel 7 dan 8. Hasil penghitungan nilai support dari tabel 8 telah dilakukan pembulatan keatas.
Tabel 7. Frequent 2 Itemset
frequent 2 itemset V-Kids Vitamori Canvas Fontana Jubang Vitorufolo V-Kids 11 10 6 3 2 1 Vitamori 10 11 5 4 1 2 Canvas 6 5 6 0 1 0 Fontana 3 4 0 4 0 1
Jubang 2 1 1 0 2 0 Vitorufolo 1 2 0 1 0 2 Tabel 8. 2 Itemset Support frequent 2 itemset V-Kids Vitamori Canvas Fontana Jubang Vitorufolo V-Kids 0.9 0.8 0.5 0.3 0.2 0.1 Vitamori 0.8 0.9 0.4 0.3 0.1 0.2 Canvas 0.5 0.4 0.5 0.0 0.1 0.0 Fontana 0.3 0.3 0.0 0.3 0.0 0.1 Jubang 0.2 0.1 0.1 0.0 0.2 0.0 Vitorufolo 0.1 0.2 0.0 0.1 0.0 0.2

## 3.1.9  Pencarian Confidence
Langkah terakhir adalah kita mencari nilai confidence -nya, dapat dilihat pada tabel 9 yang telah disajikan dibawah ini. Hasil penghitungan nilai confidence yang terdapat pada tabel 9, telah dilakukan pembualatan keatas.
Tabel 9. Nilai Confidence frequent 2 itemset V-Kids Vitamori Canvas Fontana Jubang Vitorufolo V-Kids 1.0 0.9 0.5 0.3 0.2 0.1 Vitamori 0.9 1.0 0.5 0.4 0.1 0.2 Canvas 1.0 0.8 1.0 0.0 0.2 0.0 Fontana 0.8 1.0 0.0 1.0 0.0 0.3 Jubang 1.0 0.5 0.5 0.0 1.0 0.0 Vitorufolo 0.5 1.0 0.0 0.5 0.0 1.0
Untuk data yang diberikan warna background kuning bahwa data tersebut melebihi nilai convidence diatas atau sama  dengan  angka  0,5.  Kemudian  didalam  kombinasi  2 itemset tersebut  didapatkan    data  yang confidence yaitu: (V-Kids, Vitamori), (V-Kids, Canvas) dan (Vitamori, Canvas).

## 3.2  Implementasi dengan Rapid Miner
Dataset yang  sudah  ada,  kemudian  diolah  pula  menggunakan  aplikasi RapidMiner 7.6. Dataset yang  telah  disiapkan dalam bentuk Excel , kemduian dimasukan kedalam rapidminer dengan menggunakan atribut read excel , lalu atribut read excel dihubungkan  ke  atribut numerical  to  binomial untuk  mengubah  tipe  data  numerik  menjadi    tipe  data binomial . Setelah itu atribut tersebut dihubungkan ke atribut FP-Growth untuk penghitungan dengan algoritma FP-Growth- nya. Langkah  terakhir  atribut FP-Growth dihubungkan  dengan  atribut Create  Association  Rule sebagai  atribut  yang  akan menghasilkan hubungan keterkaitan antar itemset . Dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Atribut-atribut Pada RapidMiner
Setelah itu, ketika aplikasi tersebut di running akan menghasilkan item-item yang saling memiliki keterkaitan satu dengan yang lainnya. Lihat gambar 4 yang telah disajikan.
Gambar 4. Hasil Penghitungan dengan RapidMiner
Selain  itu,  hasil  penghitungan  yang  diperoleh  dari aplikasi  RapidMiner juga  dapat  menampilkan  aturan-aturan yang saling berkaitan antara item yang satu dengan yang lainnya. Lihat gambar 5 yang telah disajikan.

## Gambar 5. Association Rule
Dapat dilihat dari gambar 5, bahwa merk sepatu jubang memiliki keterkaitan dengan merk sepatu vitamori dengan nilai  confidence  sebesar  0.5,  merk  sepatu  vitorufolo  memiliki  keterkaitan  dengan  merk  sepatu  v-kids  dengan  nilai confidence sebesar  0.5.  kemudian  merk  sepatu  jubang  memiliki  keterkaitan  dengan  merk  sepatu  canvas  dengan  nilai confidence sebesar0.5 dan lainya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pemaparan  yang  telah  dijabarkan  pada  bagian  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan algoritma FP-Growth dapat membantu pihak Pimpinan dan Kepala Supervisor dalam menentukan suatu keputusan. Selain itu,  hasilnya  dapat  dijadiakn  acuan  untuk  dapat  menentukan  seberapa  banyak  ketersediaan  stok  sepatu  diperiode berikutnya. Supaya stok yang disediakan tidak berlebihan ataupun menimbulkan kelangkaan pasokan. Kemudian hasil dari penghitungan nilai convidence dengan nilai diatas atau sama dengan 0.5 dari kombinasi 2 itemset didapatkan merk sepatu V-Kids berkaitan dengan merk sepatu  Vitamori sebesar 0.9, merk sepatu V-Kids memeiliki keterkaitan dengan merk sepatu Canvas dengan nilai 0.5 dan merk sepatu Vitamori memiliki keterkaitan dengan merk sepatu Canvas sebesar 0.5. Dalam proses pengolahan datanya, pengujian ini menggunakan nilai minimum support 0.2 dan nilai confidence -nya adalah 0.5. Besaran nilai minimum support dan confidence tersebut menghasilkan association rule sebanyak 32 aturan. Besar ataupun kecilnya nilai support dan confidence yang diberikan akan berengaruh terhadap jumlah pola yang didapat. Untuk penelitian selanjutnya, diharapkan sumber data yang dipakai memiliki jumlah data yang banyak atau besar, agar association rule yang terbentuk akan lebih bervariasi. Kemudian selain menggunakan aplikasi RapidMiner , penelitian selanjutnya dapat menggunkan aplikasi datamining lainnya seperti Weka ataupun Tanagra sebagai perbandingan untuk melihat  keakuratan  dalam  proses  penghitungannya.  Lalu diharapkan pula, dapat  menerapkan  algoritma  asossiasi  yang lainnya seperti eclat.

## REFERENCES
[1] A. Junaidi, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.
[2] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[3] S. Syahriani,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan  Sepatu Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori,” Bina Insa. Ict J. , vol. 9, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/biict.v9i1.1758.
[4] S. Suhada, D. Ratag, G. Gunawan, D. Wintana, and T. Hidayatulloh, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada Ahass Cibadak,” Swabumi , vol. 8, no. 2, pp. 118–126, 2020, doi: 10.31294/swabumi.v8i2.8077.
[5] A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  27,  2018,  doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[6] A. Ardianto and D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 9, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.
[7] Y. P. Bunda, “Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Pola Pembelian Oleh-Oleh (Studi Kasus Di Pusat Oleh-Oleh Ummi Aufa Hakim),” Riau J. Comput. Sci. , vol. 06, no. 01, pp. 34–44, 2020.
[8] S.  G.  Setyorini,  Mustakim,  J.  Adhiva,  and  S.  A.  Putri,  “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  dalam  Penentuan  Pola  Pembelian Konsumen,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , pp. 180–186, 2020.
[9] Y. D. Lestari, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Tree Dan Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Obat,” Snastikom , no. Snastikom, pp. 60–65, 2015.
[10]  Supinah, R. E. Putra, and M. Iqbal, “Prediksi Pola Penjualan Produk Herbal Menggunakan Algoritma FP-Growth,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, pp. 14–18, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.167.
[11]  A. M. Bachtiar and M. Rivki, “Jurnal Sistem Informasi ( Journal of Information Systems ). 2/3 ( 2017 ), 90-96,” Tantangan Dan Hambatan  Implementasi  Prod.  Uang  Elektron.  Di  Indones.  Stud.  Kasus  Pt  Xyz ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  38–48,  2017,  [Online]. Available: https://jsi.cs.ui.ac.id
[12]  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.
[13]  A. R. Wijaya and A. Jananto, “Mencari Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Din. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[14]  R. Aditiya, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Ketersediaan Stock Sembako Menggunakan Algoritma FP-Growth dalam Meningkatkan Penjualan,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, pp. 67–73, 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[15]  Tarigan Fahrul, Azanuddin, and Yanti Nur, “Implementasi Data Mining Menentukan Pola Penjualan Produk Toko Perabot Dua Bersaudara  Kutalimbaru  Dengan  Menggunakan  Fp-Growth,”  vol.  1,  no.  2,  pp.  115–129,  2021,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[16]  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.
[17]  D.  Melati  and  T.  S.  Wahyuni,  “Association  Rule  Dalam  Menentukan  Cross-Selling  Produk  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth,” Voteteknika (Vocational Tek. Elektron. dan Inform. , vol. 7, no. 4, p. 102, 2020, doi: 10.24036/voteteknika.v7i4.106499.