421 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E- ISSN 2503-2933

## Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan
Asosiasi FP-Growth Pada Perusahaan Ritel Berkah
Foezi Arisandi 1 , Kristanto 2 , Christina Juliane 3 1,3 Program Studi Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Juanda No. 96, Bandung 40132, Jawa Barat, Indonesia
e-mail: * 1 foeziarisandisj@gmail.com

## Abstrak
Dalam menghadapi tren penjualan produk pada toko ritel, pengambilan keputusan oleh eksekutif  perusahaan  yang  didasarkan  pada  data,  fakta,  dan  pengetahuan  dengan  cepat  dan tepat menjadi sebuah kebutuhan utama untuk meningkatkan penjualan serta daya saing. Pada Toko Ritel Berkah masih ditemukan adanya kendala pada penentuan strategi bundling produk dan display produk, maka diperlukan analisa terhadap data transaksi penjualan yang ada untuk menggali  pengetahuan  aturan  asosiasi  pada  pola  pembelian  konsumen.  Penelitian  dilakukan dengan menggunakan metode data mining asosiasi fp-growth dan aplikasi RapidMiner sebagai alat bantu mining untuk memproses data penjualan periode satu tahun (01 Juni 2021 -31 Mei 2022)  dengan  jumlah  transaksi  penjualan  13734  dan  jumlah  record  49360.  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  6  aturan  asosiasi  tertinggi  dengan  nilai  minimum support  0,001  dan  nilai  minimum  confidence  0,01  dan  menghasilkan  42  aturan  asosiasi terendah  dengan  nilai  minimum  support  0,001  dan  nilai  minimum  confidence  0,5.  Aturan asosiasi  yang  ditemukan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam membuat  keputusan  strategi  penjualan  produk  bundling  dan  display  produk  yang  efektif  dan akurat sehingga secara khusus perusahaan dapat meningkatakan penjualan dan secara umum meningkatkan daya saing.
Kata kunci: data mining, assosiasi, algoritma fp-growth, rapidminer, ritel

## Abstract
In  facing  the  trend  of  product  sales  in  retail  stores,  decision-making  by  company executives  based  on  data,  facts,  and  knowledge  quickly  and  accurately  becomes  a  major requirement to increase sales and competitiveness. At Berkah Retail Stores, it is still found that there  are  obstacles  in  determining  product  bundling  strategies  and  product  displays,  it  is necessary  to  analyze  existing  sales  transaction  data  to  explore  the  knowledge  of  association rules  on  consumer  purchasing  patterns.  The  study  was  conducted  using  the  fp-growth association  data  mining  method  and  the  RapidMiner  application  as  a  tool  for  the  mining  to process sales data for a one-year period (June 1, 2021 - May 31, 2022) with the number of sales transactions  13734  and  the  number  of  records  49360.  Based  on  the  research  that  has  been done,  obtained  the  6  highest  association  rules  with  a  minimum  support  value  of  0.001  and  a minimum  confidence  value  of  0.01  and  resulted  in  the  lowest  42  association  rules  with  a minimum support value of 0.001 and a minimum confidence value of 0.5. The association rules found  can  be  used  as  consideration  in  making  decisions  on  effective  and  accurate  product bundling  and  product  display  sales  strategies  so  that  the  company  can  increase  sales  and  in general increase competitiveness.
Keywords: data mining, association, fp-growth algorithm, rapidminer, retail
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E- ISSN 2503-2933 422
Foezi , et., al [ Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth pada Perusahaan Ritel Berkah] end_page

## 1. PENDAHULUAN
Faktor  penting  dalam  menentukan  strategi  bisnis  adalah  seorang  eksekutif  mampu mengambil  keputusan  yang  cepat  dan  akurat.  Hal  itu  menjadi  tantangan  bagi  eksekutif  untuk tidak  mengambil  keputusan  berdasarkan  intuisi,  namun  berdasarkan  data  [1].  Setiap  transaksi kegiatan  operasi  pada  perusahaan  ritel  pasti  dilakukan  pencatatan  baik  dicatat  secara  manual pada  lembar  kertas  ataupun  dicatat  dengan  menggunakan  alat  bantu  komputer.  Jumlah pencatatan  transaksi  tersebut  dari  waktu  ke  waktu  terus  bertambah  semakin  besar  membentuk kumpulan  data  ( database ).  Kumpulan  data  transaksi  dengan  jumlah  besar  memiliki  nilai pengetahuan  yang  tersembunyi  dan  dapat  digali  untuk  menunjang  pengambilan  keputusan strategi bisnis. Hal itu menjadi landasan munculnya konsep Data Mining [2]. Data  Mining merupakan  teknik  ekstraksi  data  yang  bertujuan  untuk  menguraikan informasi  tersembunyi  pada database .  Ekstraksi  data  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan perhitungan  statistika,  matematika,  ataupun  teknologi Artificial  Intelligence (AI).  Hasil  yang diperoleh dari ekstrasi tersebut untuk menemukan pola hubungan pada setiap data. Hal itu dapat memberikan pengetahuan baru yang berguna, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai pernyataan dalam mempertegas suatu hipotesis pada sebuah prediksi [3].
Perusahaan  ritel  Toko  Berkah  Sukabumi,  menjual  berbagai  kebutuhan  peralatan  rumah tangga, cafe ,  restoran,  dan  katering  dengan  sekitar  800  jenis  barang  yang  dijual.  Strategi penempatan  produk  dan  penawaran  paket  pembelian  produk  telah  dilakukan,  namun  dalam pengambilan  keputusannya  masih  dilakukan  berdasarkan  intuisi  dan  belum  memaksimalkan analisa  data-data  transaksi penjualan. Kajian  terdahulu  dilakukan  pada  beberapa jurnal terbaru dan  terkait  dengan  perolehan  pengetahuan  mengenai strategi penjualan  barang  pada toko  ritel, seperti pada penelitian “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  [4].  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  [5].  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  [6].  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  [7].  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 [8].
Berdasarkan  kajian  penelitian  sebelumnya,  hal  itu  menjadi  sumber  referensi  dalam mendukung  penelitian  yang  dilakukan  dengan  tujuan  penelitian  untuk  mendapatkan pengetahuan  strategi  penjualan  produk  dengan  pola  pembelian  produk  secara  bersamaan
423 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E-ISSN 2503-2933
berdasarkan  pada  data-data  transaksi  penjualan  dengan  menerapkan  metode Data Mining Asosiasi meggunakan algoritma Frequent Pattern Growth ( FP-Growth ).

## 2. METODE PENELITIAN
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E- ISSN 2503-2933 424
Foezi , et., al [ Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth pada Perusahaan Ritel Berkah] end_page
Dalam  pelaksanaan  penelitian,  telah  dilakukan  tahapan-tahapan  proses  data mining seperti yang ditunjukan pada Gambar 1 untuk mencapai tujuan penelitian.

## 2.1   Survery Lapangan
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  ialah  melakukan survey lapangan pada  toko  ritel  Berkah  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  [9].  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 [10].

## 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  bersamaan  berdasarkan  data-data  transaksi  penjualan.  Dengan  data  tersebut dapat digunakan  sebagai  landasan  untuk  pengambilan  keputusan  strategi bundling dan display produk.

## 2.3   Studi Literatur
Paha  tahap  ketiga  melakukan  studi  literatur,  menghimpun  dan  menganalisa  informasi yang  dibutuhkan  untuk  menunjang  penelitian  yang  dilakukan  pada  penerapan Data Mining di toko  ritel  Berkah  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. Tahap 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 [11]:
= 100% (1) , $ = % 100% (2)
425 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E-ISSN 2503-2933
Foezi , et., al [ Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth pada Perusahaan Ritel Berkah] ar, implies research results (First Author)
Gambar 2. Potongan Transaksi Penjualan
Tahap 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.
&'()*+',+   → $ = ./012 31'4154) 6+'71'*'7   *1' $ 310 31'4145) 6+'71'*'7 100% 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 [12]:
=
100% (4) , $ = % 100% (5)

## 2.4   Pengumpulan Data
Pada tahap keempat melakukan pengumpulan data-data transaksi penjualan dari toko ritel Berkah  Kota  Sukabumi  untuk  proses mining, data  yang  digunakan  ialah  data  periode  1  tahun (01 Juni 2021 sampai 31 Mei 2022), data periode tersebut memiliki jumlah transaksi penjualan 13.734  dengan  jumlah record 49.360.  Data  tersebut  diperoleh  dari  hasil  penarikan  data  pada database aplikasi  kasir  toko  ritel  Berkah  dan  di eksport kedalam  format excel .  Berikut  pada Gambar 2 adalah potongan data transaksi hasil penarikan yang dilakukan kedalam format excel . Penjelasan kolom transaksi penjualan dapat dilihat pada tabel 1.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E- ISSN 2503-2933 426
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 . 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  35.656,  potongan  data  transaksi  hasil proses seleksi dapat dilihat pada Gambar 3.
427 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E-ISSN 2503-2933
Foezi , et., al [ Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth pada Perusahaan Ritel Berkah] ar, implies research results (First Author)

## Gambar 3. Potongan Transaksi Setelah Dilakukan Tahap Seleksi
2.6   Transformasi Data
Pada  tahap  keenam  peneliti  beralih  dari  penggunaan  aplikasi excel ke  aplikasi RapidMiner untuk memudahkan proses transformasi data. 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  4,  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, 0.001.  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.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E- ISSN 2503-2933 428
Gambar 4. Potongan Transformasi Data Transaksi Penjualan
Tabel 2 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 9 itemsets found 4 0.005 58 itemsets found 5 0.001 853 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  9.  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.  Analisa  dilakukan  sama  seperti  pada  tahap sebelumnya,  yaitu dilakukan secara berulang dan pada tahap ini akan dikombonasikan dengan nilai minimum confidence 1, 0.1, 0.5, 0.01, 0.001
429 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E-ISSN 2503-2933
Table 3. Hasil Analisa Penentuan Aturan Asosiasi No Minimum Support Minimum Confidence Association Rules ditemukan 1 0.01 1 0 rules found 2 0.01 0.5 0 rules found 3 0.01 0.1 0 rules found 4 0.01 0.01 0 rules found 5 0.01 0.001 0 rules found 6 0.005 1 0 rules found 7 0.005 0.5 0 rules found 8 0.005 0.1 0 rules found 9 0.005 0.01 0 rules found 10 0.005 0.001 0 rules found 11 0.001 1 0 rules found 12 0.001 0.5 6 rules found 13 0.001 0.1 31 rules found 14 0.001 0.01 42 rules found 15 0.001 0.001 42 rules found
Dari  hasil  analisa  penentuan  aturan  Asosiasi  yang  ditujukan  pada  Tabel  3  didapatkan sebanyak 42 aturan Asosiasi dengan nilai minimum support 0.001 dan nilai minimum confidence 0.01. Namun didapatkan juga sebanyak 6 aturan Asosiasi dengan nilai minimum support 0.001 dan minimum confidence 0.5 lebih tinggi. Hal itu dapat memberikan kesimpulan bahwa 6 aturan Asosiasi  dengan  nilai minimum  condidence 0.5  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 Berkah periode 1 tahun (01 Juni 2021 sampai  31  Mei  2022)  menghasilkan  6  aturan  asosiasi  teratas  dengan  nilai minimum  support 0.001 dan nilai minimum confidence 0.5, perolehan 6 aturan asosiasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 5.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E- ISSN 2503-2933 430
Berdasarkan  perolehan  6  aturan  asosiasi  teratas  tersebut  memiliki  keakuratan  lebih tinggi  pada  keberhasilan  strategi  bisnis  yang  hendak  dilakukan  yaitu  penjualan  produk  secara bersamaan.  Adapun  31  aturan  dan  42  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  0.1,  dan  0.01  masih  dapat digunakan sebagai rujukan dalam pengambilan keputusan strategi bisnis pada penjualan produk bersamaan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  proses analisa data  mining metode  asosiasi  yang  telah  dilakukan  dengan  algoritma FP-Growth menggunakan  aplikasi RapidMiner pada  data  transaksi  penjualan  di  Toko  Berkah periode 1 tahun (01 Juni 2021 sampai 31 Mei 2022) didapatkan informasi bahwa aturan asosiasi yang dihasilkan menunjukan adanya produk penjualan yang biasa dibeli secara bersamaan. Hal itu  mengkonfirmasi  bahwa  analisa  penjualan  dengan  metode data  mining asosiasi  dapat digunakan  untuk  mencapai  pengambilan  keputusan  pada  strategi  bisnis  yang  dihadapi  yaitu pencarian  pola  pembelian  produk  secara  bersamaan,  sehingga  dari  informasi  tersebut  dapat dikembangkan menjadi pengetahuan dengan melihat pola yang ada yang akan digunakan untuk pengambilan keputusan dengan tepat oleh eksekutif perusahaan dalam menentukan:
1) Dari  aspek  pemenuhan  stok  untuk  produk  yang  selalu  dibeli  bersamaan  harus  selalu diperhatikan  agar  pasokannya  selalu  ada  secara  bersamaan,  karena  jika  tidak  maka  akan mempengaruhi penjualan produk lainnya.
2) Dari  aspek display produk  pada  gondola  harus  diletakan  berdekatan  sehingga  hal  ini  akan membantu  konsumen  dalam  menemukan  produk  yang  beriringan  akan  selalu  dibeli  oleh konsumen, selain meningkatkan pelayanan juga dapat meningkatkan angka penjualan kedua produk tersebut.
3) Dari  aspek  promosi  produk  kedua  produk  tersebut  dapat  menjadi  informasi  yang  berarti untuk  dilakukan bundling program  promosi  oleh  departemen  marketing  perusahaan,  yang tentunya akan meningkatkan efektifitas promosi yang dilakukan.
Dengan  ketiga  manfaat  diatas  maka  penelitian  yang  kami  lakukan  dapat  membantu perusahaan dalam meningkatkan kinerja perusahaan dengan konsep Analisa Data Mining yang dimana  dari  data  transaksi  penjualan  selama  1  tahun  yang  ada,  didapat  informasi  produk  dan selanjutnya  dihasilkan  pengetahuan  untuk  menentukan  3  proses  bisnis  diatas  yang  tentunya menjadikan keuntungan tersendiri bagi perusahaan dalam meningkatkan daya saing.

## 5. SARAN
Pengujian Data Mining ini dapat menghasilkan nilai yang berbeda apabila pengujiannya menggunakan  algortima  yang  berbeda  atau  aplikasi mining yang  berbeda  sehingga  diperlukan lebih banyak pengujian untuk menguatkan hasil penelitian yang telah dilakukan.
431 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 421-431 E-ISSN 2503-2933
Foezi , et., al [ Identifikasi Strategi Penjualan Dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth pada Perusahaan Ritel Berkah] ar, implies research results (First Author)

## DAFTAR PUSTAKA
[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] A. H. Mirza, “Model Data Mining Untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi (Studi Kasus Universitas Bina Darma Palembang),” No. September, 2018.
[4] A.  N.  Rahmi,  Y.  A.  Mikola,  and  K.  Kunci, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  pada  Customer  (Studi  Kasu :  Toko  Bakoel  Sembako) Abstraksi Keywords :,” Vol. 4, No. 1, 2021.
[5] W. D. Ramadana, N. Satyahadewi, and H. Perdana, “Penerapan Market Basket Analysis Pada Pola Pembelian Barang,” Vol. 11, No. 3, pp. 431–438, 2022.
[6] P.  Toko,  I.  N.  A.  Menggunakan,  and  A.  Apriori, “Pengembangan  Strategi  Tata  Letak Barang,” Vol. 4, No. 1, pp. 63–76, 2022.
[7] 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.
[8] I. Musdalifah and A. Jananto, “Analisis Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth Dalam Pembentukan Pola Asosiasi Keranjang Belanja Pelanggan”.
[9] 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.
[10]  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.
[11]  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.
[12]  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.