## PENERAPAN ALGORITMA FP GROWTH UNTUK MENDUKUNG POLA PEMBELIAN SEMBAKO DI TOKO UCI
Indah 1 , Irfan Ali 2
1 Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon
2 Rekyasa perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Majasem Kesambi Kota Cirebon indahaja0694@gmail.com

## ABSTRAK
Toko Sembako Uci, sebagai penyedia kebutuhan pokok di Permata Harjamukti, Kota Cirebon, menghadapi persaingan  intens  di  industri  sembako.  Demi  mengatasi  ketersediaan  produk  yang  kurang  optimal  dan meningkatkan penjualan, penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan fokus pada transaksi penjualan sembako di Toko Uci. Melalui penerapan algoritma FP-Growth, tujuan penelitian adalah mengidentifikasi pola item serta meningkatkan kepercayaan produk bahan pokok sembako dalam transaksi penjualan. Analisis terhadap confidence  dan  support  kombinasi  item  bahan  pokok  menunjukkan  adanya  kelompok  produk  yang  sangat diminati, mencapai nilai 100%. Contohnya, kombinasi Beras, Aci, dan Bawang Merah mencapai 90,9%. Grafik aturan asosiasi menyoroti pola penjualan utama, seperti Masako dan Bawang Putih, Telur dengan Bawang Merah, dan  lainnya.  Algoritma  FP-Growth  membantu  mengidentifikasi  pola  penjualan  di  Toko  Uci,  memberikan wawasan bahwa konsumen cenderung membeli bahan pokok secara bersamaan. Temuan ini dapat menjadi dasar strategi penjualan, meningkatkan kualitas produk, dan mengoptimalkan stok untuk meningkatkan kinerja toko.
Kata kunci : Algoritma FP-Growth , Data mining , Pola penjualan, Sembako, Toko Uci.

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  banyaknya  persaingan  antara  industri penjualan, menuntut para pengelola untuk menemukan suatu  strategi  yang  bisa  meningkatkan  penjualan sembako,dan  kebutuhan  lain  lainnya  adalah  suatu bahan pokok yang terdiri atas berbagai bahan makanan pokok  secara  umum  penjualan  sembako  juga umumnya  sebuah  kebutuhan  pokok  yang  wajib  di jual.[1]dan  oleh  karena  begitu  pula  dengan  data transaksi  penjualan  semakin  lama  akan  semakin banyak  termasuk  permintaan  konsumen  yang  terus meningkat.maka  harus  di  imbingi  dengan  teknologi untuk proses penjualan.dan pelaporan hasil penjualan dan  data  transaksi  penjualan  biasanya  hanya  di gunakan sebagai arsip dan tidak di ketahui.dalam hasil penjualan tersebut dapat di prediksi permintaan bahan pokok dan perlengkapan lainnya dari konsumen.[2]
Toko  uci  sembako  adalah  sebuah  toko  yang bergerak  di  bidang  bahan  sembako  pokok,yang menjual  berbagai  macam  macam  jenis  di  antaranya beras,telur  dan  kebutuhan  pangan  lainnya.  Pada permasalahan ini selalu di lihat oleh persaingan yang ketat ini maka warung sembako dan kebutuhan rumah tangga,dimana bergerak dalam penjualan retail harus mampu  bersaing  dengan  toko  retail  .yang  semakin marak di lingkungan pemukiman padat pendudu,upaya  upaya  harus  segera  di  lakukan  oleh pemilik  toko  agar  tetap  dapat  bersaing  dan  terus bertahan.ukm  pribadi,atau  usaha  yang  di  miliki  oleh badan  yang  bukan  merupakan  anak  dari  sebuah perusahaan  yang  lebih  besar  atau  cabang  dari perusahaan yang di miliki oleh perseorangan. [3]
Metode  ini  merujuk  pada  penjualan  sembako mengunakan data mining menggunakan algoritma fp- growth yang merupakan salah satu algoritma asosiasi
di  data  mining.yang  berfungsi  untuk  pengembangan metode  apriori  sebagai  salah  satu  alternative  untuk menentukan  data  yang  paling  sering  banyak  muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data  yang paling  banyak  muncul.kemudian  membangkitkan struktur data tree atau di sebut dengan frequent pattern tree  (fp  tree).  dan  algoritma  fp-growth  juga  dapat  di implementasikan  untuk  menemukan  pola  penjualan bahan  sembako  pokok  dan  keperluan  lainnya.pada sebuah  toko  uci.dan  algoritma  tersebut  melakukan analisis terhadap suatu tansaksi penjualan sembako di toko  uci.yang  bertujuan  untuk  merancang  strategi penjualan  dan  mengentahui  optimasi  penjualan  agar lebih efektif.namun secara menganlisis dapat menemukan  pola  pembelian  yang  sering  banyak produk-produk  yang  sering  di  beli  secara  bersamaan dalam  sebuah  transaksi  penjualan  di  toko  uci tersebut.[2]  menurut  penelitian  [4]  metode  yang  di gunakan dalam penelitian ini adalah metode algoritma fp-growth.fpgrowth adalah metode algoritma alternatife  yang  dapat  di  gunakan  untuk  menentukan itemset  yang  paling  sering  muncul  dalam  set data.algoritma  fp-growth  sangat  efesien  untuk menentukan  frequent  pattern  baik  dalam  data  yang besar  atau  kecil  Gambar  diagram  di  bawah  adalah tahapan-tahapan  yang  di  lakukan  algoritma  fp- growth.[4]
Tabel 1. Data Transaksi penjualan ID
Produk yang di beli 101 Air,mineral,masako,bodrek 102 Telur,beras ketan,garam 103 Minyak goreng,maizena,bihun,bon cabe 104 Telur,beras 105 ACI,B merah,B putih,beras ketan
ID Produk yang di beli 106 Air mineral,maizena 107 Maizena,Bodrex 108 Telur,B merah,Beras 109 Masako,B merah,bihun 110 Air mineral,masako,beras,bihun …….. …………………………….. 500 Aci,bawang merah,
Tujuan  penelitian  ini  adalah  dalam  konteks invoice  atau  transaksi  memungkinkan  pencapaian beberapa  hasil  mengindentifikasi  antar  produk  yang laku  terjual  secara  bersamaan.dan  menganalisis  pola penjualan  untuk  membantu  segmentasi  pelanggan berdasarkan  tingkat  kepercayaan  suatu  produk  bahan pokok  sembako  pada  penerapan  pola  transaksi penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Menurut  [5]  adalah  merupakan  teknik  ekstrasi data  yang  bertujuan  untuk  menguraikan  informasi tersembunyi  pada  database.  Penggunaan  sistem komputer  sebagai  alat  pembelajaraan  dalam  data mining  memungkinkan  penggalian  dan  analisis pengetahuan dengan efesien.KDD (knowledge Discovery  in  Database).  Adalah  untuk  di  terapkan untuk  dalam  berbagai  bidang.termasuk  dalam penjualan  sembako.oleh  karena  itu  data  mining  di gunakan  untuk  menemukan  pola  dan  korelasi  dalam data penjualan seperti produk yang paling sering laris terjual.waktu penjualan yang paling tinggi,dan faktor- faktor  lain  yang  memengaruhi  penjualan.dengan mengunakan  teknik  data  mining,dan  membuat prediksi penjualan yang lebih akurat,mengoptimalkan stok  bahan  pokok  di  toko  uci.dalam  meningkatkan efesiensi toko uci tersebut secara keselurahan menurut [6]

## 2.2. Penjualan
Menurut para ahli menyebutnya sebagai ilmu dan beberapa  yang  menyebutnya  sebagai  seni.ada  pula memasukan  masalah  etika  dalam  penjualan.yang berarti  menjual  adalah  ilmu  dan  seni  mempengaruhi pribadi yang di lakukan oleh penjual untuk mengajak orang  lain  agar  bersedia  membeli  kebutuhan  pokok yang akan di tawarkan oleh konsumen.oleh karena itu penjualan  dapat  tercipta  suatu  proses  pertukaran barang  atau  jasa  antara  penjual  dengan  pembeli. berupa transaksi penjualan barang atu jasa.
Menurut  peneliti  [6]  mengenai  penjualan  dan persediaan produk memiliki dua kata yaitu “persediaan”dan  “Barang”  persediaan  tersediri  dapat di  artikan  sebagai  cara  proses  perbuatan  untuk menyediakan  suatu  hal.persediaan  berasal  dari  kata dasar  “sedia”  yang  dapat  di  artikan  sudah  selesai  di buat/siap.

## 2.3. Jenis jenis penjualan
a. Trade  selling,  Terjadi  jika  produsen  dan pedagang besar mempersilakan pengecer untuk
berusaha  memperbaiki  distributor  produk- produk.
b. Missionaryselling,Penjualan berusaha
ditingkatkan dengan mendorong pembeli untuk membeli barang-barang dari penyalur perusahaan.
c. Tehnical selling,Berusaha meningkatkan penjualan dengan pemberian saran dan nasehat kepada pembeli.
d. New  Business  selling,Berusaha  membuka transaksi  baru  dengan  merubah  calon  pembeli menjadi pembeli.
e. Responsive  selling,Yaitu  dua  jenis  penjualan utama  adalah  route  drivig  dan  raintilig.jenis penjualan  seperti  ini  tidak  akan  menciptakan penjualan yang terlalu besar meskipun layanan yang  baik  dan  hubungan  pelanggan  yang menyenangkan dapat menjurus kepada pembelian ulang.

## 2.4. Association Rule
Menurut [7] ialah suatu proses yang umum untuk menentukan semua aturan asoasiasi Metode asosiasi di kenal  dengan  teknik  data  mining  yang  berfungsi sebagai  acuan  untuk  semua  teknik  data  mining lainnya.asosiasi  adalah  teknik  untuk  mengamati asosiasi  antara  pasangan  item  yang  di  berikan.aturan asosiatif ada 2 yaitu suport persentase kombinasi item dalam sebuah data,sedangkan coffiendence merupakan  kuatnya  akurasi  hubungan  antar  item asosiatif.[8]

## 2.5. FP-Growth
Menurut  peneliti  [9]  algoritma  Fp  growth algoritma  yang  dapat  di  gunakan  untuk  menentukan himpunan  data  yang  paling  sering  muncul(frequent set)didalam sebuah kumpulan data tanpa menggunakan perkembangan algoritma apriori dimana  perbedaanya  pada  saat  melakukan  scanning database dan akurasi rules . [9]
Gambar 1. Gambar Diagram Algoritma fp growth
Pada  gambar  di  atas  diagram  Algoritma  fp-growth tahapan  tahapan  pada  fp  growth  untuk  menemukan pola penjualan
Rapidminer adalah aplikasi data mining berbasis open-souce  yang  terkemuka  dan  ter  nama.  Di dalamnya terdapat aplikasi yang berdiri sendiri untuk analisis  data  dan  sebagai  mesin  data  mining  seperti untuk  loading  data,transformasi  data,pemodelan data,dan  metode  visualisasi  data  rapidminer  pertama kali di namai yet another learning environment atau di
singkat  YALE.  Pada  tahun  2007  akhirnya  di  ganti dengan RapidMiner.dan kemampuan nya memberikan wawasan  yang  mendalam  terhadap  suatu  data  yang ingin di analisis/digunakan.[10]

## 2.6. Knowledge Discovey in DataBase
Menurut  [11]  menggunakan  istilah  KDD  dalam tersembunyi dalam databases ini.dalam proses ini data mining  meliputi  data  cleaning,data  selection,data integration  dan  transformation  dan  data  mining.Data mining  merupakan  serangkaian  proses  yang  dapat  di bagi menjadi beberapa tahapan.

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Sumber Data
Data  yang  di  gunakan  dalam  penulisan  tugas akhir ini di peroleh secara langsung dari pemilik Toko Uci  Sembako  yang  terletak  di  jl  gemini  No  B5  No 51,Kalijaga  kec  Haramukti  kota  cirebon,jawa  barat pada tanggal 17 desember 2023.Data yang di peroleh yaitu dataset yang terjual berisi 503 baris data.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merujuk pada metode atau  cara  yang  di  gunakan  untuk  mengumpulkan informasi  atau  data  yang  di  butuhkan  dalam  suatu penelitian.atau studi.
1) Observasi
Penulis  melakukan  pengamatan  langsung terhadap toko uci sembako untuk memperoleh data transaksi penjualan sembako.
2) Wawancara
Penulis  melakukan  percakapan  langsung dengan pemilik toko yaitu toko uci sembako untuk menyelidiki permasalahan terkait data transaksi  penjualan  secara  langsung  melalui sumbernya.
3) Studi Literatur
Di gunakan pada tugas akhir ini di dapatkan dari kumpulan pengetahuan misalnya seperti dari  jurnal-jurnal  nasional  yang  terkait dengan topik yang di ambil di tugas akhir.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  ini  di  gunakan  dalam sebuah  tugas  akhir  untuk  bisa  menyelesaikan  sebuah tugas akhir. Dengan menggunakan metode perancangan Knowledge Discovery In DataBase.
Gambar  2. Knowledge Discovery in DataBase

## 3.4. Interpretation/Evaluation
Mengevaluasi  Hasil  dari  sebuah  Tujuan  Tugas Akhir.

## 3.5. Knowledge
Knowledge  data  mining,atau  pengembangan hasil pengetahuan dari data.dan knowledge melibatkan penggunaan teknik untuk menemukan pola penjualan atau  wawasan  yang  dapat  di  gunakan  untuk menentukan  hasil.dari  algoritma  fp-growth  dan frequent item set dan association rule dan graphic dari hasil  association  rule  agar  mengetahui  pola  transaksi penjualan  di  toko  uci  tersebut.pemahaman  atau informasi  yang  di  miliki  oleh  seseorang  tentang fakta,konsep,keterampilan,atau  pengalaman  yang  di peroleh melalui pembelajaraan.dalam KDD knowledge adalah suatu pendekatan untuk menemukan pola atau pengetahuan yang berharga dari data yang besar dan kompleks.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Mengindentifikasi  Pola  Item  Berdasarkan Penerapan Algoritma Fp-Growth
4.1.1. Hasil pengumpulan Data
Data  asli  ini  yang  di  gunakan  pada  penelitian ini  adalah  Data  penjualan  di  Toko  uci  tahun 2023.atribut yang ada pada data ini terdiri dari ID, dan barang yang di beli. jumlah data ini yang di gunakan sebanyak 503 baris data.

## 4.1.2. Data Selection
Gambar 3. Data Selection
Pada  gambar  3  melakukan  proses  pemilihan dataset  penjualan  dari  banyaknya  sekumpulan data.untuk  menganalisis  data  yang  di  pilih  pada gambar di atas.

## 4.1.3. Data Preprocessing
Setelah  melakukan read excel pada gambar di atas.tahapan selanjutnya yaitu preproseccing.
Gambar 4. Data Preprocessing
Tahapan  selanjutnya  yaitu  preproseccing digunakan menghilangkan missing value.

## 4.1.4. Data transformation
Data transformation melakukan proses mengubah typedata  invoice transaksional  untuk  di jadikan  ID  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  untuk  di analisis asosiasi.
Gambar 5. Data Transformation

## 4.1.5. Data Mining
Data  mining  pada  penelitian  ini  di  gunakan untuk  menemukan  pola  atau  informasi  yang  berguna dengan menggunakan metode tertentu.
Gambar 6. Data mining
Penerapan  algoritma  dengan  menggunakan software  rapidminer,penerapan  algoritma  fp-gowth tersebut pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 7. Fp-Growth
Hasil  penerapan  algoritma  FP-GROWTH  jika sudah di hubungkan akan membentuk 3 item set pada gambar 6 dan 7, 8 di bawah ini.

## 4.1.6. Association Rule
Ini  befungsi  untuk  menghasilkan  aturan asosiasi dari data frequentments itemset.
Gambar 8. Association Rule
Ini  befungsi  untuk  menghasilkan  aturan asosiasi dari data frequentments itemset,dengan:
a. nilai support= 0.1
b. min items per itemset=1

## 4.1.7. Pola Item Set
Pada Gambar 8 dan 9 hasil dari association rule dengan:
Min support:0.1 Min item per set:1 Min conffidence:0.8
Pada gambar 8 dan 9 menghasilkan 2 item set maka  semua  keseluruhan  item  set  terdiri  dari  3  item set.tahap selanjutnya  mengevaluasi Hasil tujuan pada hasil Dari analisis data penjualan pada rapidminer.
4.2. Menerapkan Hasil Pola Penjualan
Berdasarkan  Tingkat  Kepercayaan  Produk Bahan Pokok Sembako Pada Pola Penjualan 4.2.1. Interpretation/Evaluation
Lanjutan pada gambar 9 dan 10 Dalam konteks asosiasi algoritma FP-GROWTH dalam data mining,interpretasi  dan  evaluasi  membahas  terkait dengan  pola  itemset.yang  merupakan  himpunan  item atau  atribut  yang  muncul  bersama  dalam  suatu transaksi dalam dataset.
Gambar 10. Evaluasi pola item set
Pada  gambar  9  yang  dimana  menggunakan metode  asosiasi  fp-growth  dapat  di  update  view dengan maximal yang di inginkan untuk menemukan optimasi pola itemset yang dimana item 1, item 2 dan item 3 yang telah di update.
Gambar 11. pola item set
Pada  penerapan  Aturan  asosiasi  (association rule)  setelah  kita  menemukan  frequent  item  set menggunakan  min  support  0.02/min.conffidence 0.8menghasilkan 3 item set pada gambar 4.14 dan 4.15

## 4.2.2. Knowledge
Knowledge  data  mining,atau  pengembangan hasil  pengetahuan  dari  data.knowledge  melibatkan penggunaan teknik untuk menemukan pola penjualan
atau  wawasan  yang  dapat  di  gunakan  untuk menentukan  hasil.dari  algoritma  fp-growth  dan frequent  item  set  dan  association  rule  dan  graph  dan description agar  mengetahui  pola transaksi penjualan di toko uci tersebut.
a. Hasil Dari Graph Association Rule
Pada hasil  ini akan  menemukan pola pembelian pada  transaksi  penjualan  yang  terjadi pada  toko uci sembako
Gambar 12. Graph Association Rule
Menunjukan  association  rules  yang  di  hasilkan pada  penerapan  metode  algoritma  fp-growth pada transaksi penjualan dalam bentuk grafik.
b. Hasil Dari Description Association rule Pada gambar di bawah ini pada tahap hasil yang akan menghasilkan
Gambar 13. Description Association Rule
c. Gambar Description Association Rule
Penerapan  algoritma  fp-growth  pada  transaksi penjualan toko uci sembako.dalam Description.
Tabel 2. Hasil Association Rule Item set 1 Item set 2 CONFFIDENCE Air mineral Bodrex 0.800 Beras,Aci Bawang merah 0.833 Masako,Bihun Bawang putih 0.833
Item set 1 Item set 2 CONFFIDENCE Beras,Aci Telur,Bawang Merah 0.833 Masako,Bawang putih Bihun 0.882 Telur,Bawang Merah Beras 0.882 Telur,Aci Bawang merah 0.909 Telur,Aci Bawang merah,Beras 0.909 Telur,Beras,Aci Bawang merah 0.909 Beras,Aci Telur 0.917 Bawang Merah,Beras Telur 0.943 Bawang merah,Aci Telur 0.952 Bawang merah,Aci Beras 0.952 Bawang merah,Aci Telur,Beras 0.952 Telur,Aci Beras 1000 Air mineral,Bodrex Masako 1000 Bawang putih,Bihun Masako 1000 Telur,Bawang Merah,Aci Beras 1000 Bawang Merah,Beras,Aci Telur 1000
Pada gambar di atas ini hasil rule dengan nilai conffidence  yang  memiliki  nilai  kepercayaan  yang berbeda-beda  dan  secara  rinci  dapat  di  simpulkan dengan  melihat  nilai  confidence  tertinggi  pada hubungan  kuat  antara  item  set  1  dan  2  dari  hasil association  rule  fp-growth  dapat  memberikan kesimpulan dalam bentuk persen (%)di antara nya: a. Air mineral dengan bodrex dapat di interprestasikan bahwa ketika ada pembelian Air Mineral,kemungkinan  ada  juga  pembelian Bodrex bersamaan dengan nilai sebesar 80%.conffidence(0.800).
b. Beras,Aci  dengan  bawang  merah  terdapat hubungan  yang  cukup  kuat  antara  pembelian beras  dan  aci  kemungkinan  membeli  bawang merah  secara  bersamaan  dengan  nilai  sebesar 83.3%conffidence(0.833).
c. Masako,Bihun  dengan  bawang  putih  memiliki hubungan  erat  antara  pembelian  Masako  dan bihun  dengan  kemungkinan  membeli  bawang putih dengan nilai
sebesar
82%conffidence(0.822).
d. Beras,Aci dengan telur,Bawang merah memiliki korelasi yang signifikan antara pembelian Beras dan aci dengan kemungkinan membeli telur dan bawang  merah  secara  bersamaan  dengan  nilai sebesar 83.3% confidence(0.833%).
e. Masako,Bawang  putih  dengan  bihun  memiliki hubungan  yang  sangat  kuat  antara  pembelian Masako dan bawang putih dengan kemungkinan
membeli Bihun dengan nilai sebesar 88.2%.conffidence (0.822).
f. Telur,Bawang  merah  dengan  beras  memiliki korelasi cukup tinggi antara pembelian Telur dan bawang  merah  dengan  kemungkinan  membeli beras dengan nilai sebesar 88.2% confidence(0.882).
g. Telur,Aci  dengan  Bawang  merah  memiliki hubungan yang kuat antara pembelian Telur dan Aci  dengan  kemungkinan  membeli  Bawang merah dengan nilai sebesar 100% confidence(1000).
h. Bawang merah,Aci dengan Telur,Beras memiliki korelasi  yang  sangat  kuat  antara  membeli Bawang dan Aci dengan kemungkinan membeli telur  dan  beras  secara  bersamaan  dengan  nilai sebesar 100%conffidence (1000).
Berdasarkan  Hasil  dari  Association  Rule terdapat 3 kelompok item yang banyak di minati oleh konsumen.pada  tabel  di  bawah  ini  itemset  penjualan dengan nilai confidence/support yang sangat tertinggi dan  efektif  bertujuan  untuk  meningkatkan  penjualan dan  meningkatka  stock  yang  paling  laris  dibeli  oleh pelanggan.
Tabel 3. kelompok 1 Nilai conffidence tertinggi
Conffidence (%) ITEM SET 1 ITEM SET 2 90,9% Beras,Aci Bawang merah 90,9% Masako Bawang putih 90,9% Beras dan aci Telur,bawang merah
a. pada  rules  1  jika  konsumen  membeli  beras,aci maka  kemunkinan  membeli  bawang  merah dengan  nilai  kepercayaan  conffidence  sebesar 90,9%
b. pada  rules  2  jika  konsumen  membeli  masako maka  kemungkinan  membeli  bawang  putih dengan  nilai  kepercayaan  conffidence  sebesar 90,9%
c. pada  rules  3  jika  konsumen  membeli  beras,aci maka  kemungkinan  membeli  telur,bawang merah  dengan  nilai  kepercayaan  conffidence sebesar 90,9%
Tabel 4. kel 2 Nilai confidence tertinggi
Confidene (%) ITEM SET 1 ITEM SET 2 88,2% MASAKO, BAWANG PUTIH Bihun 88,2% Telur,Bawang Merah Beras a. pada rules 1 jika konsumen membeli masako,bawang merah maka kemunkinan membeli  bihun  dengan  nilai  kepercayaan conffidence sebesar 88,2%.
b. pada rules 2 jika konsumen membeli telur,bawang merah maka kemungkinan membeli  beras  dengan  nilai  kepercayaan conffidence sebesar 88,2%.
-Pada  gambar  tabel  di  bawah  ini  kelompok frequent item set yang menghasilkan confidence tertinggi mencapai Tabel 5. kel 3 Nilai Conffidence tertinggi Conffidence (%) ITEM SET 1 ITEM SET 2 100% TELUR,ACI BAWANG MERAH 100% BAWANG MERAH,ACI
TELUR,BERAS
a. Pada  rules  1  jika  konsumen  membeli  Telur,Aci kemungkinan  membeli  Bawang  Merah  dengan nilai kepercayaan conffidennce sebesar 100%
b. Pada  Rules  2  jika  konsumen  membeli  Bawang Merah,Aci  kemungkinan  membeli  Telur,Beras dengan  nilai  kepercayaan  conffidence  sebesar 100%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  tugas  ini  dapat  di  simpulkan bahwa  penerapan  algoritma  FP-GROWTH  pada  data transaksi  penjualan  di  toko  uci  pada  sample  data  set transaksi  berjumlah  503  di  temukan  aturan  asosiasi menggunakan  minimun  support  =  0.1  dan  minimun confidence = 0.8 dapat di simpulkan sebagai berikut. terdapat  3  kelompok  bahan  pokok  yang  laku  di  beli oleh  konsumen  di  antaranya:Pada  kelompok  1  nilai conffidence  tertinggi.  pada  rules  1  jika  konsumen membeli  beras,aci  maka  kemunkinan  membeli bawang  merah dengan  nilai kepercayaan conffidence sebesar  90,9%.  pada  rules  2  jika  konsumen  membeli masako  maka  kemungkinan  membeli  bawang  putih dengan nilai kepercayaan conffidence sebesar 90,9%. pada  rules  3  jika  konsumen  membeli  beras,aci  maka kemungkinan  membeli  telur,bawang  merah  dengan nilai conffidence kepercayaan sebesar 90,9%.
Kelompok  2  nilai  conffidence  tertinggi.  pada rules 1 jika konsumen membeli masako,bawang merah maka  kemunkinan  membeli  bihun  dengan  nilai kepercayaan conffidence sebesar 88,2%. pada rules 2 jika  konsumen  membeli  telur,bawang  merah  maka kemungkinan membeli beras dengan nilai kepercayaan conffidence sebesar 88,2%.
Kelompok  3  nilai  conffidence  tertinggi.  Pada kelompok bahan pokok ke 3 menghasilkan confidence tertinggi  mencapai.  Pada  rules  1  jika  konsumen membeli  Telur,Aci  kemungkinan  membeli  Bawang Merah  dengan  nilai  kepercayaan  conffidence  sebesar 100%. Pada Rules 2 jika konsumen membeli Bawang Merah,Aci kemungkinan membeli Telur,Beras dengan nilai kepercayaan conffidence sebesar 100%
Tujuan  dari  tugas  akhir  ini  yaitu  menerapkan algoritma fp-growth untuk menentukan pola pembelian.tugas  akhir  ini  menghasilkan  3  kelompok bahan  pokok  sembako  dalam  aturan  asosiasi  yang terbukti  benar  dengan  menghasilkan  seberapa  sering aturan  asosiasi  terbukti  benar  dalam  dataset.dan  jika semakin tinggi nilai confidence maka semakin dapat di andalkan hubungan atau pola penjualan yang di jual di toko  uci.  Tugas  akhir  ini  menghasilkan  20  aturan asosiasi pada transaksi penjualan toko uci
sembako.namun  terdapat  3  kelompok  aturan  asosiasi yang memiliki conffidence tertinggi.
Saran  yang  ingin  saya  sampaikan  di  harapkan untuk  penelitian  selanjutnya  menggunakan  pola pembelian dalam data transaksi penjualan  yang lebih banyak lagi untuk meningkatkan kualitas produk dan stok  penjualan  untuk  meningkatkan  konsumen  untuk di jadikan pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan Toko Sembako Dengan Algoritma Apriori.”
[2]   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.
[3]   Q. Fitriani, “ANALISIS STRATEGI PEMASARAN  UNTUK  MENINGKATKAN PENJUALAN  TOKO  SEMBAKO  DI  DESA SIMPAR  (Studi  Kasus  Pada  Toko  Sembako Munir),” Sahmiyya ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  133–142, 2023.
[4]   R.  Aditiya,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Prediksi  Tingkat  Ketersediaan  Stock  Sembako Menggunakan  Algoritma  FP-Growth  dalam Meningkatkan  Penjualan,” Jurnal  Informatika Ekonomi  Bisnis ,  vol.  2,  pp.  67–73,  2020,  doi: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[5]   F.  Arisandi,  Kristanto,  and  C.  Juliane, “Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth Pada
Perusahaan  Ritel  Berkah,” Teknik  Informatika dan Sistem Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 421–431, 2023.
[6]   Anggun Pastika Sandi and Vina Widya Ningsih, “Implementasi  Data  Mining  Sebagai  Penentu Persediaan  Produk  Dengan  Algoritma  Fp- Growth Pada Data Penjualan Sinarmart,” Jurnal Publikasi Ilmu Komputer dan Multimedia , vol. 1, no. 2, pp. 111–122, 2022, doi: 10.55606/jupikom.v1i2.343.
[7]   S. Andika, A. Nazir, F. Wulandari, M. Affandes, R. M. Candra, and A. Akhyar, “Penerapan Data Mining  Pada  Hasil  Tracer  Study  Alumni  Untuk Menemukan  Pola  Asosiasi  Dengan  Algoritma Fp-Growth,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi  Informasi  (JNKTI) ,  vol.  5,  no.  3,  pp. 464–473, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i3.4407.
[8]   E.  Nurarofah,  R.  Herdiana,  and  N.  Dienwati Nuris,  “Penerapan  Asosiasi  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Pola  Transaksi Penjualan  Di  Toko  Roti,” JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 353–359, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6299.
[9]  Y.  P.  Bunda,  “Algoritma  FP-Growth  Untuk Menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh  (Studi Kasus Di Pusat Oleh-Oleh Ummi Aufa Hakim),”
Riau  Journal of  Computer  Science ,  vol.  06,  no. 01, pp. 34–44, 2020.
[10]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Integrasi  Metode Neive  Bayes  Dan  Software  Rapidminer  Dalam Analisis  Hasil  Usaha  Perusahaan  Dagang,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  35–42,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.393.
[11]  D.  Indahsari,  “Penerapan  Metode  Asosiasi Dengan  Algoritma  FP-Growth  Pada  Data Transaksi  PT  John  Tampi  Group,” Computer
Based Information System Journal , vol. 9, no. 2, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33884/cbis.v9i2.3835.