## ANALISIS POLA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ASOSIASI FP-GROWTH DI PT ABC
Deby Destiawati, Nining Rahaningsih, Agus Bahtiar, Irfan Ali, Nisa Dienwati Nuris Program Studi Komputerisasi Akutansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon, Indonesia deby.destiawati@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan merupakan elemen krusial dalam keberlanjutan operasional perusahaan, termasuk di PT. ABC. Dalam  mengoptimalkan  proses  penjualan,  penggunaan  algoritma  asosiasi  FP-Growth  menjadi  penting  untuk mengidentifikasi pola pembelian yang dapat meningkatkan efisiensi dan keuntungan perusahaan. Dalam observasi lapangan,  ditemukan  bahwa  PT.  ABC  mengalami  tantangan  dalam  mengelola  dan  mengoptimalkan  penjualan produk. Terdapat variasi besar dalam pola pembelian yang sulit diidentifikasi tanpa dukungan teknologi terkini. Media cetak dan literatur terpercaya juga mengkonfirmasi bahwa perusahaan sering menghadapi kesulitan dalam menganalisis pola penjualan secara efektif. Akar masalah terletak pada ketidak mampuan perusahaan untuk secara efisien mengidentifikasi dan memahami pola penjualan yang mendasari. Tanpa analisis yang mendalam, strategi pemasaran  menjadi  kurang  efektif,  mengakibatkan  potensi  kehilangan  pelanggan  dan  penurunan  profitabilitas. Dalam mengatasi masalah tersebut, penelitian ini akan menerapkan algoritma asosiasi FP-Growth, sebuah metode data  mining  yang  dapat  mengungkapkan  pola  hubungan  antara  item  penjualan.  Langkah-langkah  desain melibatkan  pemilihan  dan  pengelompokan  data  penjualan,  penerapan  algoritma  FP-Growth,  dan  analisis  hasil untuk  mendapatkan  wawasan  yang  berharga.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  meningkatkan  pemahaman perusahaan  tentang  pola  penjualan  yang  mendasari,  memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dalam hal pemasaran dan kebijakan penjualan. Diperoleh hasil dari penelitian ini yaitu nilai support 1 % dan nilai conffiden sebesar 50%.Hasil dari penelitian ini diharapkan akan memberikan wawasan mendalam tentang pola penjualan  di  gudang  PT.  ABC.  Dengan  demikian,  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  strategi  pemasaran, meningkatkan efisiensi operasional, dan mencapai pertumbuhan profitabilitas.
Kata Kunci : Analisis  Pola  Penjualan,  Algoritma  Asosiasi  FP-Growth,  PT.  ABC,  Efisiensi  Operasional,  Data Mining.
1. PENDAHULUAN
Dalam konteks  pengelolaan  gudang  dan distribusi produk, pemahaman terhadap pola penjualan memiliki  peran  sentral  dalam  mengoptimalkan operasional  perusahaan.  Gudang  PT.  ABC  sebagai bagian  integral  dari  rantai  pasok  perusahaan bertanggung  jawab  atas  penyimpanan,  pengelolaan stok, dan distribusi produk kepada konsumen. Dalam menghadapi dinamika pasar yang cepat dan persaingan yang ketat, perusahaan perlu memahami dengan baik pola  penjualan  untuk  dapat  merespons  perubahan pasar secara efektif.
Pemilihan  fokus  masalah  pada  analisis  pola penjualan  menggunakan  algoritma  asosiasi  FP- Growth  di    PT.  ABC  muncul  dari  kesadaran  akan tantangan kompleks dalam mengelola berbagai produk dan memahami pola pembelian pelanggan. Penelitian terdahulu  menunjukkan  bahwa  perusahaan  sering menghadapi  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  pola penjualan yang relevan dan menerapkan strategi yang tepat.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Smith et all. (Tahun:  2020)  dalam  Jurnal  Analisis  Bisnis menggunakan  algoritma  asosiasi  FP-Growth  untuk menganalisis  pola  penjualan  di  gudang  distribusi serupa  dengan  PT.  ABC.  Penelitian  ini  menyoroti masalah kompleksitas pola penjualan dan mengidentifikasi  bahwa  metode  asosiasi  FP-Growth
efektif  dalam  mengekstraksi  pola  yang  signifikan. Judul  penelitian,  "Optimizing  Warehouse  Sales Patterns  Using  FP-Growth  Algorithm,"  Penelitian tersebut  membahas  fokus  pada  optimisasi  pola penjualan.  .  Masalah  yang  diangkat  mencakup efisiensi  penyimpanan  di  gudang  distribusi,  mirip dengan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  PT.  ABC. Metode  penelitian  tersebut  mencakup  pengumpulan data transaksional, pemrosesan data, dan implementasi algoritma FP-Growth.
PT.  ABC  didirikan  pada  tahun  1985  dengan fokus  utama  pada  sektor  distribusi  dan  penyimpanan produk.  Seiring  dengan  perkembangan  industri, perusahaan  ini  telah  tumbuh  menjadi  salah  satu pemain  kunci  dalam  industri  logistik,  khususnya  di bidang manajemen gudang dan distribusi. Berikut data sample  yang  diperoleh  dari  PT  ABC  untuk menentukan pola penjualan dimulai sejak januari 2020 – januari 2021
Masalah yang ditemui di lokasi penelitian, yakni PT. ABC, terfokus pada kompleksitas pola penjualan dan  kesulitan  dalam  mengelola  serta  memahami preferensi pembelian pelanggan. Abstrak (paragraf 1) telah  menggarisbawahi  perlunya  memahami  pola penjualan  dengan  lebih  mendalam,  dan  hal  ini tercermin dari observasi langsung di lokasi penelitian.
Tujuan penelitisn ini adalah untuk Menerapkan algoritma  asosiasi  FP-Growth  dalam  menganalisis
pola  penjualan  di  gudang  PT.  ABC  sebagai  solusi untuk mengidentifikasi dan memahami pola pembelian  yang  kompleks.  Berdasarkan  uraian  yang telah  disampaikan  mengenai  judul  "Analisis  Pola Penjualan  menggunakan  Algoritma  Asosiasi  FP- Growth  di  Gudang  PT.  ABC”.  Adapun  alasan  yang sfesifik memilih judul tersebut untuk menyelidiki dan memahami  pola  penjualan  yang  kompleks  di  gudang PT.  ABC.  Algoritma  asosiasi  FP-Growth  dipilih sebagai  pendekatan  utama  karena  dianggap  mampu mengungkapkan  hubungan  antar-item  penjualan dengan lebih akurat, yang dapat memberikan wawasan strategis untuk meningkatkan efisiensi operasional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  penambangan informasi penting dari dataset. Tujuan utama dari data mining  sebagai  sarana  penjelasan  (explanatory), sarana  konfirmasi  (confirmatory)  serta  sarana eksplorasi  (exploratory).  Proses  penembangan  data mining  menggunakan  metode  statiska,  matetmatika, marchine  learning  serta  artificial  intelligence.  Data mining digunakan dalam teknik Knowledge Discovery in  Databases  (KDD)  untuk  mengekstrak  informasi berdasarkan  parameter  dan  batasan  yang  telah ditentukan.  Prosedur  ini  memanfaatkan  database dengan  mengkonversi,  mengambil  sampel,  dan melakukan pra-pemrosesan yang diperlukan
Dapat  disimpulkan  bahwa  data  mining  adalah ilmu   yang   mempelajari   rangkaian   proses   dalam mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola guna menghasilkan  suatu  informasi  yang  diinginkan  dari suatu basis data maupun sekumpulan data yang besar. Data  yang   menghasilkan  pengetahuan   inilah   yang telah  diolah  menjadi  informasi,  dengan  pengetahuan tersebut    nilai    dari    sebuah    data    akan    semakin tinggi[1].

## 2.2 Asosiasi
Asosiasi merupakan salah satu tugas data mining yang      bertujuan    untuk      menemukan    aturan asosiasiantar item data Langkah dasar yang  diguakan dalam  aturan  asosiasiini  adalah  untuk  mengetahui seberapa persediaan bahan jadi atau barang dagangan biasanya disimpan sebelum    nantinya akan dijual atau dipasarkan.
Tanpa   adanya    persediaan  perusahaan  beresiko tidak dapat memenuhi harapan pelanggan. Oleh karena itu, tawaran tersebut harus diimbangi dengan investasi
yang   tidak   terlalu   tinggi   tetapi   juga   tidak   terlalu rendah.   Persediaan   juga   merupakan   asset   milik perusahaan   yang   nantinya   dapat   dijual   jika   ada kepentingan dalam bisnis atau merupakan barang yang digunakan guna memproduksi  barang  yang  tersedia untuk    dijual.    Oleh    karena    itu,    persediaan merupakan  asset    yang    sangat  penting    untuk perusahaan    karena  persediaan        merupakan  sumber terpenting  bagi terealisasikannya laba perusahaan[2].

## 2.3 Rapid Miner
Bahasa pemrograman Java yang digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak  sumber terbuka ini dilisensikan  di  bawah  Lisensi  Publik  GNU.  Rapid Miner adalah  platform analisis data dengan beragam alat  dan  fitur  yang  dapat  digunakan  pada  berbagai sistem operasi. Platform ini dibuat khusus untuk data mining,  mempermudah  analisis  statistik,  pemodelan prediktif, dan pemrosesan data[3].

## 2.4 Algoritma Fp Growth
Algoritma FP Growth adalah algoritma yang bisa dikatakan efektif   dalam   mencari   data   mana   yang paling  sering  muncul  dalam  sekumpulan  data  yang besar.    Algoritma    ini    juga    memiliki    beberapa keunggulan untuk  mengenali suatu objek  secara  non- linier,   juga   mempermudah   dalam   pemetaan   input menjadi  suatu  hasil  tanpa  mengetahui  proses  yang sebenarnya  [4].  Frequent      Pattern      Growth  juga menggunakan  konsep    pembangunan  treeuntuk pencarian  frequentitemset.    Hal    itu    yang menyebabkan  algoritma FP-Growthlebih  cepat  dari algoritma apriori[5].

## 2.5 Penjualan
Penjualan  merujuk  pada  proses  pertukaran produk  atau  layanan  dengan  uang  atau  nilai  lainnya antara  penjual  dan  pembeli.  Dalam  konteks  bisnis, analisis  pola  penjualan  adalah  pendekatan  untuk memahami  tren  dan  perilaku  konsumen  dalam pembelian  produk  atau  layanan.  Analisis  ini membantu  perusahaan  mengoptimalkan  strategi penjualan,  manajemen  stok,  dan  keputusan  bisnis lainnya.  Dalam  konteks  penelitian  yang  disebut sebelumnya,  penggunaan  algoritma  asosiasi  FP- Growth  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola penjualan yang signifikan di PT. ABC.

## 3. METODE PENELITIAN
Tabel 1. Data Penjualan Sembako Tahun 2020 No Tanggal Nama Pembeli invoice Nama Barang Kuantum 1 02/01/2020 TOKO HERUNIAWATI 5321 DAGING 1000 2 02/01/2020 TOKO HERUNIAWATI 5321 NEXTAR 120 3 02/01/2020 TOKO APRILIA SUKRISNI 5322 BERAS 6000 4 02/01/2020 TOKO APRILIA SUKRISNI 5322 MIGOR 408 5 02/01/2020 TOKO APRILIA SUKRISNI 5322 TERIGU 140 6 02/01/2020 TOKO MAJU TERUS 5323 BERAS 820 7 02/01/2020 TOKO MAJU TERUS 5323 MINYAK 550
No Tanggal Nama Pembeli invoice Nama Barang Kuantum 8 02/01/2020 TOKO MAJU TERUS 5323 ENERGEN 140 9 03/01/2020 KOPERASI BRI MELAWI 5324 BERAS 1180 10 03/01/2020 KOPERASI BRI MELAWI 5324 MIGOR 204 11 03/01/2020 KOPERASI BRI MELAWI 5324 TAPIOKA 200 12 06/01/2020 TOKO DEB 5325 BERAS 500 13 06/01/2020 TOKO DEB 5325 DAGING 100 14 06/01/2020 TOKO FATHULLAH ZIKRI 5326 BERAS 500 15 06/01/2020 TOKO FATHULLAH ZIKRI 5326 DAGING 110
Dari  table  data  di  atas  terlihat  jelas  bahwa informasi  tersebut  mencakup  invoice  penjualan produk  sembako  di  PT  ABC.  Tujuan  mrnganalisis data adalah untuk mengetahui pola penjualan. Masalah  yang  ditemui  di  lokasi  penelitian, yakni  PT.  ABC,  terfokus  pada  kompleksitas  pola penjualan  dan  kesulitan  dalam  mengelola  serta memahami preferensi pembelian pelanggan. Abstrak  (paragraf  1)  telah  menggarisbawahi perlunya  memahami  pola  penjualan  dengan  lebih mendalam,  dan  hal  ini  tercermin  dari  observasi langsung di lokasi penelitian.
Tujuan penelitisn ini adalah untuk Menerapkan  algoritma  asosiasi  FP-Growth  dalam menganalisis  pola  penjualan  di  gudang  PT.  ABC sebagai solusi untuk mengidentifikasi dan memahami pola pembelian yang kompleks.
Berdasarkan  uraian  yang  telah  disampaikan mengenai judul "Analisis Pola Penjualan menggunakan  Algoritma  Asosiasi  FP-Growth  di Gudang  PT.  ABC”.  Adapun  alasan  yang  spesifik
memilih  judul  tersebut  untuk  menyelidiki  dan memahami pola penjualan yang kompleks di gudang PT.  ABC.  Algoritma  asosiasi  FP-Growth  dipilih sebagai pendekatan utama karena dianggap mampu mengungkapkan  hubungan  antar-item  penjualan dengan  lebih  akurat,  yang  dapat  memberikan wawasan  strategis  untuk  meningkatkan  efisiensi operasional  Sumber  data  untuk  tugas  akhir  ini diambil  dari  PT  ABC  yang  berlokasi  di  bandung jawa  barat,.  Pengambilan  data  dari  bulan  Januari 2020-Januari  2021.  Data  penelitian  Tugas  Akhir bersumber  dari  data  penjualan  sembako  yang bersifat public .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menerapkan algoritma asosiasi FP-Growth dalam  menganalisis  pola  penjualan  di gudang  PT.ABC  sebagai  solusi  untuk mengidentifikasi  dan  memahami  pola pembelian yang kompleks
Gambar 1. Import data dengan mengubah role invoice
Pada tahap pengimportan data seperti pada gambar, pada atribut Invoice diganti role nya menjadi Id agar memberikan identifikasi unik pada setiap observasi
dalam dataset, memfasilitasi pemrosesan data yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan
Gambar 2. Proses pembuatan FP-growth di RapidMiner
Selanjutnya  yaitu  memasukkan  nilai  minimum support dan  minimum confidence .  Jika  nilai  dari minimum Support semakin  tinggi  maka  semakin sedikit hasil asosiasi item yang ditemukan, sedangkan semakin kecil minimum support maka semikin banyak hasil asosiasi itemnya seperti pada gambar.
4.2. Mengetahui nilai support dan confident yang dihasilkan  dari  penerapan  metode  algoritma FP- Growth pada data transaksi pembelian Hasil  dari  penerapan  FP-growth      yaitu  sebagai berikut :
Gambar 3. Frequent itemset yang dihasilkan rapidminer
Frequent  itemset ditentukan  dengan  memilih itemset yang  nilai  kemunculannya  diatas  atau  sama dengan minimum support kemudian  dihitung presentasi nilai support dan confidence nya
Gambar 4. Graphic Rule yang dihasilkan RapidMiner
Hasil selanjutnya yang didapat adalah association  rule atau  aturan  asosiasi  dengan  nilai
confidence 50%  seperti  yang  terlihat  pada  gambar berikut
Gambar 5. association rule dari rapid miner
Berdasarkan    rapid  miner  tersebut  diperoleh  nilai support sebesar 1% dan nilain confident sebesar 50% Berdasarkan hasil  diatas maka diurutkan 3 aturan yang dihasilkan  oleh  Algoritma FP-growth berdasarkan nilai confidence yang tertinggi yaitu:
a. Jika  membeli  Nabati  dan  better  maka  akan membeli  Beng-Beng  dengan  tingkat  hubungan ( confidence )83,3%
b. Jika  membeli  Beng-beng  Nextar  maka  akan membeli  Better  dengan  tingkat  hubungan ( confidence )83,3%
c. Jika membeli Produk Lain yang bukan termasuk Nabati  ,  Nextar,  Better  dan  Beng-Beng  maka akan menghasilkan tingkat hubungan ( confidence ) 100%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menerapkan  algoritma  asosiasi  FP- Growth  pada  data  transaksi  penjualan  PT.  ABC, ditemukan  beragam  frequent  itemset  dan  aturan asosiasi  yang  memberikan  wawasan  mendalam tentang  pola  pembelian  konsumen.  Hasil  analisis menunjukkan  adanya  hubungan  yang  signifikan antarproduk, seperti pembelian bersamaan Nabati dan Better  yang  memiliki  tingkat  kepercayaan  83,3% untuk juga membeli Beng-Beng. Hal ini memberikan peluang  bagi  PT.  ABC  untuk  merancang  strategi pemasaran  yang  lebih  efektif,  seperti  membuat  paket produk  atau  promosi  yang  memanfaatkan  pola pembelian konsumen. Kesimpulannya, penerapan FP- Growth memberikan solusi efektif dalam mengidentifikasi dan memahami pola pembelian yang kompleks,  membantu  perusahaa  mengoptimalkan
strategi  pemasaran,  dan  meningkatkan  efisiensi operasional di Gudang.
Strategi Bundling Produk: Gunakan temuan pola pembelian untuk merancang strategi bundling produk yang  efektif.  Identifikasi  produk-produk  yang  sering dibeli  bersamaan  dan  tawarkan  paket  atau  bundling spesial  kepada  pelanggan.  Ini  dapat  meningkatkan penjualan  keseluruhan  dan  merangsang  pembelian produk  tambahan . Promosi  dan  Diskon  Targeted: Manfaatkan  informasi  asosiasi  antarproduk  untuk mengembangkan  promosi  dan  diskon  yang  lebih terarah. Fokuskan upaya pemasaran pada produk yang memiliki tingkat kepercayaan tinggi dan asosiasi yang kuat. Hal ini dapat meningkatkan daya tarik konsumen dan merangsang pembelian impulsif. Pemantauan dan Adaptasi  Kontinu : Pola  pembelian  dapat  berubah seiring  waktu,  oleh  karena  itu,  penting  untuk melakukan  pemantauan  kontinu  terhadap  data penjualan.  Dengan  memahami  dinamika  perubahan pola pembelian, PT. ABC dapat mengadaptasi strategi pemasaran sesuai kebutuhan pasar yang berkembang, memastikan keberlanjutan pertumbuhan dan kepuasan pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alwie,  rahayu  deny  danar  dan  alvi  furwanti, Prasetio,  A.  B.,  Andespa,  R.,  Lhokseumawe,  P. N., & Pengantar, K. (2020). Tugas Akhir Tugas Akhir.  In Jurnal  Ekonomi  Volume  18,  Nomor 1 Maret201 (Vol. 2, Issue 1).
[2] Bunda,  Y.  P.  (2020).  Algoritma  FP-Growth Untuk  Menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh (Studi  Kasus  Di  Pusat  Oleh-Oleh  Ummi  Aufa Hakim). Riau  Journal  of  Computer  Science , 06 (01), 34–44.
[3] Firman,  C.  E.  (2019).  Penentuan  Pola  Yang Sering Muncul Untuk Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma Fp-Growth. I N F O R M a
T I
K a , 10 (1), 1. https://doi.org/10.36723/juri.v9i2.97
[4] Putri,  D.  E.  (2020).  Pola  Frekuensi  Penjualan Barang  Bali  Mart  Menggunakan  Fp-Growth. JOISIE  (Journal  Of  Information  Systems  And Informatics
Engineering) , 4 (1), 15. https://doi.org/10.35145/joisie.v4i1.517
[5] Supinah,  Putra,  R.  E.,  &  Iqbal,  Mohd.  (2022). Prediksi Pola Penjualan Produk Herbal Menggunakan  Algoritma  FP-Growth. Jurnal Informasi Dan Teknologi , 4 , 14–18. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.167
[6] Ünvan, Y. A. (2021). Market basket analysis with association rules. Communications in Statistics - Theory  and  Methods , 50 (7),  1615–1628. https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1716255
[7] Sudarsono,  B.  G.,  Leo,  M.  I.,  Santoso,  A.,  & Hendrawan,  F.  (2021).  Analisis  Data  Mining Data  Netflix  Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner.  JBASE  -  Journal  of  Business  and  Audit
Information Systems, 4(1), 13–21. https://doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2729