## PENERAPAN FP-GROWTH DALAM MENGANALISIS DATA PENJUALAN DI TOKO X
𝐄𝐤𝐬𝐚𝐝𝐞𝐯𝐢 𝐀𝐧𝐠𝐠𝐢𝐭𝐚 𝐏𝐫𝐚𝐭𝐢𝐰𝐢 1 , 𝐁𝐚𝐦𝐛𝐚𝐧𝐠 𝐈𝐫𝐚𝐰𝐚𝐧 2 , 𝐀𝐠𝐮𝐬 𝐁𝐚𝐡𝐭𝐢𝐚𝐫 3 , 𝐍𝐢𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐑𝐚𝐡𝐚𝐧𝐢𝐧𝐠𝐬𝐢𝐡 4
1,2 Teknik Informatika , STMIK IKMI Cirebon ³ Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
⁴ Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Raya Perjuangan  No.10 B Majasem, Kota Cirebon eksadevi42@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan pesat dalam bidang informatika telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk bisnis dan manajemen stok. Memahami pola pembelian pelanggan menjadi krusial dalam merancang strategi penjualan dan pengelolaan stok yang efektif bagi bisnis ritel. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian di Toko X  menggunakan  Algoritma FP-Growth. Penelitian  ini  menggunakan  dataset  data  transaksi  penjualan  Toko  X selama  1  bulan  yaitu  bulan  Agustus  2023.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Knowledge Discovery  in  Database  (KDD). Diterapkan  dengan  algoritma FP-Growth, melibatkan  tahapan Data  Selection, Data prepocessing, Data Transformation, Data mining dan Evaluation. Untuk menguji nilai minimum support , minimum confidence dan lift itu untuk mengevaluasi hasil analisis untuk mengidentifikasi pola pembelian. Dalam penelitian  ini, support ditentukan  dengan  0.6%,  dan confidence 70%  yang  berhasil  megidentifikasi  10  aturan asosiasi  dengan lift  ratio tertinggi.  Misalnya,  jika  ada  yang  membeli  Richesse  Wafer  kemungkinan  besar pelanggan  akan  membeli  Nabati  Waffer  dengan Lift 138.167,  Nilai support 0.6%  dan  nilai confidence 83%. Implikasi  praktis  dari  temuan  pola  pembelian  ini  mencakup  penerapan  strategi  penjualan  seperti  Penempatan strategis  produk,  Penawaran  bundel  dan  promosi  dan  Manajemen  stok  yang  efisien.  Selain  itu,  dengan menanfaatkan pola pembelian yang teridentifikasi, optimalisasi analisis stok dan produksi dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh.
Kata kunci: Algoritma FP-Growth, Analisis Data, Transaksi Penjualan, Pola Pembelian.
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah membawa  dampak  besar  pada  berbagai  aspek kehidupan, khususnya dalam dunia bisnis.  Salah satu contohnya  adalah  ritel,  dimana  toko  menghadapi tantangan  yang  signifikan  dalam  mengelola  data transaksi  penjualan.  Semakin  banyak  aktivitas  yang dilakukan maka semakin banyak pula data transaksional  yang  dihasilkan.  Industri  ritel  saat  ini semakin  berkembang  dan  jumlah  data  transaksinya pun  terus  meningkat.  Situasi  ini  memerlukan  metode dan  teknik  untuk  mengubah  berbagai  data  menjadi informasi dan pengetahuan berguna yang mendukung keputusan bisnis.
Elemen kunci dalam  menentukan strategi  bisnis adalah pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Untuk  mengambil  keputusan,  manajer  tidak  bisa  lagi menggunakan  intuisi  dan  harus  mengandalkan  data. Jumlah  aktivitas  transaksi  penjualan  dan  layanan pelanggan harian terus meningkat sehingga mengakibatkan  kumpulan  data  transaksi  penjualan semakin  besar.  Oleh  karena  itu,  dalam  mempelajari hubungan  antar  elemen  tersebut  diperlukan  analisis menggunakan  data  mining  untuk  memperoleh  hasil yang cepat dan akurat [1].
Ketidakmampuan untuk secara akurat menganalisis  data  transaksi  dapat  menyebabkan kehilangan  peluang  bisnis  yang  berharga  dan menghambat  perkembangan  Toko  X.  Berbicara
mengenai  data  suatu  bisnis,  setiap  transaksi  dalam operasional bisnis Selalu dicatat dan didokumentasikan. Dokumen dan catatan ini merupakan  kumpulan  data  yang  diarsipkan  dalam suatu  dataset  yang  akan  terus  bertambah  seiring berjalannya waktu  [2].
Penggunaan algoritma FP-Growth telah digunakan  pada  penelitian  sebelumnya.  Dengan  kata lain penerapan data  mining untuk menganalisis pola pembelian  konsumen    menggunakan  algoritma FP- Growth pada  data  transaksi  penjualan  di  Toko  X sedang  diteliti  [3].  Menurut  S.  Herdyansyah,  E.  H. Hermaliani, L. Kurniawati, and S. R. Sri Rahayu Hasil penelitian  yang  dipublikasikan  pada  jurnal  [4] ``Analisis  metode  aturan  asosiasi  menggunakan algoritma FP-Growth untuk  data  penjualan  (kasus Toko Berkah)'' mengungkapkan pola dengan melakukan data  mining pada  serangkaian  data penjualan,  menunjukkan  bahwa  hal  tersebut  dapat ditemukan  .  Elemen  umum  yang  dapat  digunakan sebagai  informasi  penting  untuk  strategi  pemasaran dan  keputusan  inventaris.  Algoritma FP  Growth sangat  efisien  dalam  menentukan  pola  produk  yang dijual.  Menurut  P.  T.  Informatika  [5], FP-Growth merupakan  algoritma  alternatif  untuk  menentukan record mana  yang  paling  sering  muncul  dalam  suatu kumpulan data. Dibandingkan dengan teknik asosiasi lain  seperti  algoritma apriori ,  algoritma FP-Growth dapat  dengan  cepat  menemukan  sekumpulan  elemen
yang  umum  digunakan  dan  membuat  aturan  yang sesuai.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan algoritma  FP-Growrth untuk  menganalisis  data transaksi  penjualan  pada  Toko  X.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  manajemen  data transaksi di Toko X melalui pendekatan efisien  yang diberikan  oleh  algoritma  FP-Growth.  Dengan demikian,  penelitian  ini  berupaya  memberikan wawasan  mendalam  tentang  penerapan  algoritma tersebut  untuk  meningkatkan  pemahaman  mengenai perilaku pembelian pelanggan. Penelitian ini mengukur  penggunaan  algoritma FP  Growth dengan menganalisis data transaksi penjualan untuk memahami  sejauh  mana  keinginan  dan  kebutuhan pelanggan terpenuhi.  Dengan kata  lain, penelitian  ini ditujukan  untuk  memberikan  dampak  positif  secara langsung pada efisiensi operasional dan profitabilitas bisnis Toko X, meningkatkan daya saingnya ditengah persaingan pasar yang semakin ketat.
Dalam menanggapi penelitian ini akan menggunakan metode pendekatan yang terpusat pada implementasi  algoritma FP-Growth .  Pendekatan  ini dirancang untuk menyelidiki dan mengeksplorasi pola asosiatif dalam data transaksi, dengan  memanfaatkan pendekatan  komputasi  yang  efisien.  Penelitian  akan mengumpulkan  data  transaksi  dari  Toko  X  yang mencakup  informasi  seperti,  barang  yang  dibeli, jumlah  pembelian,  harga,  no  transaksi.  Data  ini menjadi dasar utama  analisis dengan algoritma FP- Growth. Analisis data kemudian melibatkan penerapan  algoritma FP-Growth untuk  menangani pola  hubungan  antar  elemen  produk.  Algoritma  ini akan  membantu  dalam  menemukan  hubungan  yang mungkin  tida  terlihat  secara  langsung,  mendukung pemahaman yang lebih mendalam terhadap preferensi pelanggan dan dinamika pasar.
Hasil penelitian  ini  membawa  implikasi penting bagi  pemahaman  dan  praktek  di  bidang  informatika, terutama  terkait  analisis  data  transaksi  dilingkungan bisnis seperti Toko X. Apabila berhasil  penelitian ini diharapkan  dapat  membantu  pemilik  toko  lebih memahami perilaku pembelian pelanggan. Maknanya mencakup  kemampuan  untuk  memperbaiki  tata  letak rak produk, mengoptimalkan strategi penetapan harga dan meningkatkan efektivitas promosi produk.  Selain itu,  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi penting  pada  bidang  analisis  data  penjualan  dan memberikan  dasar  untuk  penelitian  lebih  lanjut  di bidang  ini.  Dampak  dari  penelitian  ini  melibatkan penerapakn  yang  efisien  dari  algoritma FP-Growth untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  strategi  di Toko  X.  pengelola  bisnis  dapat  menggunakan  hasil temuan ini untuk merancnag strategi pemasaran yang lebih  terarah,  mengelola  persediaan  produk  secara optimal  dan  meningkatkan  pelayanan  pelanggan berdasarkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai kebutuhan konsumen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining melibatkan analisis kumpulan data untuk  mengidentifikasi  hubungan  yang  tidak  terduga dan menggunakan pendekatan berbeda untuk merangkum  informasi.  Tujuannya  adalah  untuk menciptakan  pemahaman  yang  mudah  dipahami  dan bermanfaat bagi pemilik data [6].
Data mining adalah bidang ilmiah yang sebagian besar terbuka untuk umum. Istilah untuk data mining adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Hal ini  melibatkan  pengumpulan  dan  penggunaan  data untuk menemukan pola dan hubungan dalam sejumlah besar data [7].

## 2.2. Assosiation Rule
Analisis  asosiasi  atau  aturan  asosiasi  adalah teknik  penambangan  data  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  aturan  asosiasi  yang  memenuhi persyaratan minimum support  (Minsupp) dan persyaratan  minimum confidence  (Minconf). Aturan asosiasi  adalah  metode  untuk  menentukan  korelasi antar elemen dalam suatu dataset [7]. Menurut [8], ada dua  ukuran  parameter  dalam  analisis  asosiasi  yaitu support dan confidence.
Support adalah  metrik  yang  mengukur  sejauh mana suatu item mendominasi  keseluruhan transaksi [8].  Dukungan  dapat  dinyatakan  dengan  rumus berikut, jika nilai Support untuk 1 item menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 [8]
Rumus  nilai Support untuk  2  item  menggunakan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 → 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 [8]
Berikut adalah rumus nilai Support untuk 3 item :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 → 𝐵 → 𝐶) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴,𝐵 ,𝐶
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 [8]
Ukuran  yang  menunjukkan  tingkat  keterkaitan antara  dua  item  berdasarkan  kondisi  tertentu merupakan confidence.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 [8]
Apabila nilai Confidence yang dihasilkan 𝐴 → 𝐵 mencapai 80%, maka ini menunjukan bahwa 80% dari transaksi yang mengandung A juga mengandung B [2].
Lift  Ratio dapat  digunakan  sebagai  parameter untuk  menguji  kevalidan  aturan  asosiasi,  dihitung dengan  membendingkan  jumlah  transaksi  yang melibatkan  seluruh  item  yang  menghasilkan  jumlah total transaksi. Perhitungan nilai Lift Ratio dilakukan dengan menggunakan rumus berikut [9].
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 [9]
Apabila  nilai  rasio lift melebihi  1,  itu menandakan  bahwa  aturan  asosiasi  telah  terpenuhi, dan semakin tinggi nilai rasio l ift, semakin efektif pula aturan asosiasi yang terbentuk [9]
2.3. Fp-Growth FP-Growth singkatan  dari Frequent  Pattern Growth, adalah  salah  satu  opsi  algoritma  yang  bisa dipakai  untuk  mendeteksi  itemset  atau  sekumpulan data  yang  sering  muncul  [8].  Sebagai  evolusi  dari algoritma Apriori,  FP-Growth menjadi  alternatif dalam pengenalan rekaman yang sering muncul dalam suatu dataset [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  fase  analisis  data  ini,  langkah-langkah yang  akan  dijelaskan  secara  terperinci  mencakup proses  yang  akan  dilakukan  dalam  rangkaian penelitian. langkah awalnya adalah menetapkan tujuan untuk  setiap  tahap  analisis  data  dan  dengan  jelas mengidentifikasi  aktivitas  yang  akan  dilakukan  pada setiap  langkahnya.  Dalam  penelitian  ini,  diterapkan teknik  analisis  data  yang  dikenal  sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD). Proses ini melibatkan beberapa  tahapan,  termasuk  pemilihan  data,  pra- pemrosesan  data,  transformasi  data,  penambangan data, dan evaluasi. Setiap fase tersebut akan diuraikan lebih lanjut pada bagian berikut.

## Gambar 1 Tahapan Data Mining KDD
Sumber : www.researchgate.net
a. Data Selection
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pembersihan data awal terhadap data yang diperoleh dari transaksi penjualan  di  toko  X.  Pembersihan  data  ini melibatkan  serangkaian  langkah-langkah,  termasuk menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan  dengan tujuan  penelitian  dan  mengubah  tipe  data  atribut. Penghapusan atribut dilakukan dengan memanfaatkan  operator Select  Attribute pada aplikasi Rapidminer versi 10.0. Sebelumnya, dataset diimpor ke Rapidminer menggunakan operator baca Excel. Langkah  berikutnya  dalam  proses  seleksi atribut  adalah  mengubah  tipe  data  atribut  dengan menggunakan operator Set Rule.
b. Data Prepocessing Langkah selanjutnya adalah melakukan preprocessing data  dengan  maksud  membersihkan atribut-atribut  yang  mengandung  data  yang  hilang atau  tidak  konsisten.  Pada  fase  ini,  dilakukan pemeriksaan  awal  terhadap  data  yang  dipilih  untuk menentukan  apakah  statistik  data Rapidminer mengandung data yang hilang atau tidak konsisten.
c. Data Transformation
Langkah transformation data mencakup
beberapa  operator  yaitu Pivot, rename , Replace missing values , dan numerical to Binomial . Operator
pivot digunakan  untuk  mengubah  data  ke  format tabel matriks. Operator rename dan replace missing values digunakan untuk membersihkan nama atribut dan  menangani  catatan  dengan  nilai  yang  hilang setelah  proses pivot. Kemudian  algoritma FP- Growth digunakan  untuk  melakukan  konversi  tipe data  sesuai  dengan  kebutuhan  algoritma  penelitian ini.  Atribut  data  yang  sebelumnya  berupa  nilai numerik diubah  menjadi  data Boolean dengan memanfaatkan  operator Numerical  to  Binominal pada aplikasi Rapidminer.
d. Data Mining
Pada tahap data  mining ini,  digunakan  operator FP-Growth untuk  membuat  aturan  pemetaan  di RapidMiner. Beberapa  parameter  disesuaikan, seperti  nilai support  minimum untuk  operator FP- Growth ,  serta  nilai confidence  minimum dan lift minimum untuk  operator  lainnya.  Tujuan  dari langkah ini adalah menciptakan aturan  asosiasi dari data transaksi penjualan di toko X. FP-Growth atau frequent  pattern  growth ,  merupakan  suatu  metode aturan terkait dengan penambangan data. Algoritma ini merupakan pengembangan dari algoritma Apriori yang  mengatasi  kelemahannya.  Keunggulan  utama dari algoritma FP-Growth adalah efisiensi waktu dan penggunaan  ruang  penyimpanan  yang  lebih  baik, yang  pada  gilirannya  meningkatkan  efisiensi  dan skalabilitas [6].
Association  Rules adalah  teknik  penambangan data  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  aturan asosiasi  yang  memenuhi  kriteria support  minimum (Minsup) dan confidence minimum (Minconf). Support adalah nilai yang menunjukkan seberapa sering suatu itemset  muncul  dalam  setiap  transaksi,  atau  seberapa besar itemset tersebut mendominasi seluruh transaksi. Sementara  itu, confidence adalah  nilai  yang mencerminkan tingkat keterkaitan antara dua item [6].
e. Evaluation
Pada  langkah  terakhir,  keluaran  dari  proses penambangan data dievaluasi. Evaluasi  ini  meliputi penentuan  nilai support minimum, confidence minimum, dan minimum lift yang menghasilkan pola relevan  paling  signifikan.  Selanjutnya  kita  akan membahas aturan korelasi yang dibuat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Berdasarkan  temuan  dari  observasi  yang diperoleh dalam penelitian ini, terungkap bahwa Toko X  memiliki  sejumlah  transaksi  yang  mencolok,  yang telah  diatur  secara  terstruktur  dalam  bentuk  tabel dalam  file  excel.  Setelah  data  terkumpul,  langkah selanjutnya melibatkan analisis data dengan menerapkan  metode  Knowledge  Discovery  in Database  yang  terdiri  dari  lima  langkah,  yaitu Pemilihan Data, Pemrosesan Data, Transformasi Data, Penambangan Data, dan Evaluasi.
1. Data
Data  dalam  bentuk file  excel yang  bernama data_penjualan  diperoleh  dari  Toko  X,  ditemukan
bahwa  data  transaksi  Toko  X  mencakup  penjualan selama bulan Agustus 2023, dengan total 7.495 baris data, 0 atribut spesial, 7 atribut reguler dan 829 data transaksi.  Berikut  adalah  atribut-atribut  yang terdapat dalam kumpulan data tersebut:
Tabel 1. Atribut Data dari File data_penjualan
No. Atribut Tipe 1. No. Numerik 2. No. Transaksi Numerik 3. Produk Numerik 4. Qty Numerik 5. Harga Numerik 6. Diskon Numerik 7. Subtotal Numerik

## 2. Data Selection
Untuk  memilih  subset  atribut  yang  memiliki relevansi  atau  signifikansi  tertinggi  dari  data tersebut,  diperlukan  penggunaan  operator Select Attribute .  Informasi  berikut  diperoleh  dari  hasil eksekusi operator select attribute. Tabel 2. Statistik pada operator Sellect Attribute No. Uraian Keterangan 1. Baris data 7.495 2. Atribut spesial 0 3. Atribut reguler 2 4. Atribut - No. Transaksi Integer - Nama Produk Polynominal
Hasil  dari  operator  selection  attribute  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil dari sellect attribute No. Transaksi Nama Produk 7628 Cakra Kembar Curah 7628 Choco Chips 7628 Choco Chips 7628 Js Snack 7629 Bendico coklat powder 7629 Gula pasir 7629 Hiba tepak kotak 7629 Js snack …… ……. 8466 Floridina Coco 8466 Mie Sedaap 8466 Mie Sedaap 8466 Mie Sedaap
Setelah  melakukan Sellect  attribute ,  langkah berikutnya melibatkan penggunaan operator Set Role untuk  mengubah  nomor  transaksi  menjadi  ID.
Perubahan  ini  diperlukan  karena  nomor  transaksi memiliki  sifat  unik,  dan  langkah  ini  memastikan bahwa  proses  data  mining  tidak  melibatkan  nomor transaksi tersebut. Operator Set Role digunakan pada Rapidminer ,  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  4  di bawah ini.
Tabel 4. statistik pada operator set role No. Uraian Keterangan 1. Baris data 7.495 2. Atribut spesial 1 3. Atribut reguler 1 4. Atribut - No. Transaksi ID, Integer, missing 0 - Nama Produk Polynominal, missing 0
Dikarenakan  dataset  yang  tidak  ringkas, digunakan  operator Pivot untuk  merangkum  data dalam tabel yang lebih besar dengan mengelompokkannya  kembali  dan  menghitung jumlah, rata-rata, atau statistik  lainnya untuk setiap kelompok.
Tabel 5. Hasil data statistik pada Pivot No. Uraian Keterangan 1. Record 829 2. Spesial Attribute 1 3. Reguler Attribute 536 4. Attribute : No.Transaksi Integer count(Nama Produk)_Abc Juice Jambu Integer count(Nama Produk)_Abc Kecap Asin Integer count(Nama Produk)_Abc Kecap Manis Integer …… ….. count(Nama Produk)_Zen Soap Integer count(Nama Produk)_Zinc Active Integer count(Nama Produk)_Zwitsal Baby Hair Lotion Integer 3. Data Prepocessing
Gambar 3. Model proses data prepocessing
Langkah Data  Prepocessing melibatkan  proses pembersihan data, yang mencakup penanganan nilai yang hilang atau tidak konsisten. Sebelum memulai proses ini, dilakukan evaluasi awal untuk menentukan  apakah  atribut  dalam  dataset  yang dipilih  mengandung  nilai  yang  hilang  atau  tidak konsisten. Berdasarkan statistik output dataset yang terlihat  pada  gambar  4  di  bawah  ini,  dapat disimpulkan bahwa tidak ada atribut yang memiliki nilai yang hilang. Untuk mengevaluasi konsistensinya,  dilakukan  pemeriksaan  langsung pada setiap hasil rekaman, dan hasilnya
Gambar 2. Model proses data selection
menunjukkan  bahwa  dataset  memiliki  tingkat konsistensi yang tinggi.
Gambar 4. Hasil statistik pivot
Dari penjelasan sebelumnya, diperlukan langkah Preprocessing karena beberapa atribut dalam dataset mengandung  nilai  yang  hilang.  Untuk  menangani nilai  yang  hilang,  digunakan  operator  Replace Missing  Values.  Parameter  yang  digunakan  pada operator  Replace  Missing  Values  tercantum  dalam tabel di bawah ini.
Tabel 6 Parameter dan Atribut yang dipilih pada
operator Replace Missing Values No. Parameter Isi 1. Attribut filter type subset 2. attributes Select Attribute : count(Nama Produk)_Abc Juice Jambu count(Nama Produk)_Abc Kecap Asin ….. count(Nama Produk)_Zen Soap count(Nama Produk)_Zinc Active count(Nama Produk)_Zwitsal Baby Hair Lotion 3. Default zero
Dari  hasil  operator Replace  Missing  Values didapat informasi sebagai berikut :
Gambar 5. Hasil Statistik dari Operator Replace Missing Values
4. Data Transformation
Gambar 6. Model proses data transformation
Dikarenakan  dataset  menggunakan  tipe  data numerik, sementara Algoritma Asosiasi  FP-Growth membutuhkan tipe data binominal, diperlukan tahap transformasi untuk mengubah data numerik menjadi binominal. Implementasi  dari  proses  ini  dapat dilakukan dengan menggunakan operator Numerical to Binominal, seperti yang ditunjukkan pada tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7 Parameter dan atribut yang dipilih pada operator numerical to binominal No. Parameter Isi 1. Attribut filter type subset 2. attributes Select Attribute : count(Nama Produk)_Abc Juice Jambu count(Nama Produk)_Abc Kecap Asin ….. count(Nama Produk)_Zen Soap count(Nama Produk)_Zinc Active count(Nama Produk)_Zwitsal Baby Hair Lotion
Hasil  dari  penggunaan  operator Numerical  to Binominal tampak pada gambar 7 dibawah ini.
Untuk  mengubah  penamaan  attribut  yang panjang  (contoh  :  count(Nama  Produk)_Abc  Juice Jambu menjadi Abc Juice Jambu) dapat menggunakan operator rename. Hasil dari penggunaan  operator rename seperti  gambar  8
dibawah ini.
Gambar 7. hasil dan statistik numerical to binominal
5. Data Mining

## Gambar 9 Model proses data mining
Pada  tahap  proses  data  mining  ini,  terlibat penggunaan  operator  FP-Growth.  Operator  ini efisien dalam  menghitung semua kelompok elemen yang  sering  muncul  dalam  contoh  kalimat. Algoritma  FP-Growth  merupakan  suatu  metode yang  efisien  untuk  menghitung  item  yang  sering muncul bersamaan dalam database transaksional.
Dalam tahap data mining, langkah ini melibatkan penggunaan  dua operator  di  RapidMiner,  yaitu  FP- Growth  dan  Create  Association  Rules.  Selama penerapan,  parameter  seperti  support  minimum, confidence  minimum,  dan  lift  diterapkan  untuk memastikan  hasil  yang  akurat  dan  sesuai.  Silakan lihat  Tabel  8  di  bawah  untuk  detail  nilai-nilai tersebut.
Tabel 8. Nilai minimum support, confidence dan lift
No. Kriteria Nilai 1. Minimum Support 0.009; 0.008; 0.007; 0.006 2. Minimum Confidence 1,0; 0,9; 0,8; 0,7; 3. Minimum Lift 1.0
6. Evaluation
Uji  dimulai  dengan  membentuk  set  1- item ,  2- item, dan  3- item yang  sering  muncul  pada  data transaksional. Proses ini menggunakan operator FP- Growth dengan  minimum support sebesar  0,009, 0,008,  0,007,  dan  0,006.  Hasil  pengujian  tersebut terlihat pada Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9. Hasil uji nilai support Minimum support value 1- itemset 2- itemset 3- itemset 0.009; 30 1 0 0.008; 53 1 0 0.007; 75 2 0 0.006; 108 7 1 Selanjutnya, dilakukan
uji dengan menggabungkan nilai minimum confidence dan nilai minimum lift. Hasil uji tersebut dapat disimak pada Tabel 10 di bawah ini:
Tabel 10. Hasil uji nilai support , confidence dan nilai
Lift Min. Support Value Min. Confidence Value Min. Lift Value ∑Association Rule 0.009 1.0 1 1 0.009 0.9 1 1 0.009 0.8 1 1 0.009 0.7 1 2
Min. Support Value Min. Confidence Value Min. Lift Value ∑Association Rule 0.008 1.0 1 1 0.008 0.9 1 1 0.008 0.8 1 1 0.008 0.7 1 2 0.007 1.0 1 1 0.007 0.9 1 1 0.007 0.8 1 1 0.007 0.7 1 2 0.006 1.0 1 4 0.006 0.9 1 4 0.006 0.8 1 5 0.006 0.7 1 10
Pola  asosiasi  terbentuk  berdasarkan  data  pada Tabel  10  dengan  menyatukan  nilai  minimum support, confidence, dan lift . Gabungan nilai 0.006,
0.7,  dan  1.0  menghasilkan  10  aturan  asosiasi. Aturan-aturan ini akan dimanfaatkan untuk menganalisis kombinasi produk menarik dari dataset penelitian  ini.  Informasi  lebih  lanjut  tentang  hasil aturan dapat ditemukan pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil assosiation rule

## 4.2. Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  terlibat  7,495  transaksi penjualan, namun setelah melalui proses transformasi data,  jumlahnya  berkurang  menjadi  829  baris  data yang  mencakup  536  produk.  Fokus  utama  penelitian mencakup tiga aspek utama, yakni Evaluasi Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Analisis Data Transaksi Penjualan  di  Toko  X,  Pengidentifikasian  Pola Pembelian  Signifikan  melalui  Algoritma FP-Growth di  Toko  X,  dan  Implementasi  Hasil  Analisis  untuk Meningkatkan Efisiensi dan Kepuasan Pelanggan.
Algoritma Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth) terbukti  berhasil  dalam  menganalisis  data transaksi penjualan di Toko X. Keunggulan algoritma ini terletak pada kemampuannya mengidentifikasi pola pembelian  yang  sering  terjadi  bersamaan  dalam dataset  transaksi.  Setelah  menguji  dengan  nilai minimum support 0,006, minimum confidence 0,7, dan minimum lift 1,0, berhasil dihasilkan 10 aturan asosiasi dengan tingkat signifikansi yang tinggi. Contoh aturan asosiasi  mencakup  kombinasi  produk  yang  sering dibeli  bersamaan,  seperti  contohnya,  jika  pelanggan memilih Abc Juice Jambu, kemungkinan besar mereka juga  akan  memilih  Yupi  dengan  tingkat  kepercayaan sebesar  70%.  Selain  itu,  ketika  pelanggan  membeli Abc  Sambal  Asli,  kemungkinan  besar  mereka  juga
akan tertarik untuk membeli Abc Mie Ayam Bawang, dengan tingkat kepercayaan mencapai 75%.
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma FP-
Growth (Frequent Pattern Growth) untuk mengidentifikasi pola pembelian  yang sering  muncul dalam dataset transaksi di Toko X. Melalui penerapan FP-Growth, peneliti  dapat  mengenali  kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan.
Dalam proses asosiasi, parameter yang diterapkan melibatkan nilai Support, Confidence , dan Lift dengan konfigurasi Suppor t = 0,006, Confidence = 0,7,  dan Lift =  1,0.  Interpretasi  hasil  aturan  asosiasi pada Gambar 10 dapat dijelaskan sebagai berikut:
Rule 1 :  Transaksi  yang  berisikan  Top  Coffe dan  Mie  Sedaap  muncul  sebanyak 0.6%    dari  total  transaksi.  Pelanggan yang  membeli  Top  Coffe  memliki peluang  32x  lebih  tinggi  untuk membeli  Mie  Sedaap  dengan  tingkat keberhasilan 71%
Rule 2 :  Transaksi  yang  berisikan  Attack  Jaz dan  Laurier  Softex  muncul  sebanyak 0.6%  dari  total  transaksi.  Pelanggan yang  membeli  Attack  Jaz  memiliki peluang  53x  lebih  tinggi  untuk membeli  Laurier  Softex  dengan tingkat keberhasilan 71%
Rule 3 :  Transaksi  yang  berisikan  Attack  Jaz dan  Biore  Shampo  muncul  sebanyak
0.6%  dari  total  transaksi.  Pelanggan
yang  membeli  Attack  Jaz  memiliki peluang  74x  lebih  tinggi  untuk membeli  Biore  Shampo  dengan tingkat keberhasilan 71%
Rule 4 :  Transaksi  yang  berisikan  Attack  Jaz,
Laurier  Softex  dan  Biore  Shampo muncul  sebanyak  0.6%  dari  total transaksi.  Pelanggan  yang  membeli Attack Jaz memiliki peluang 74x lebih tinggi  untuk  membeli  Laurier  Softex dan  Biore  Shampo  dengan  tingkat keberhasilan 71%
Rule 5 :  Transaksi  yang  berisikan  Laurier
Softex  dan  Biore  Shampo  muncul sebanyak  1%  dari  total  transaksi.
Pelanggan  yang  membeli  Laurier
Softex  memiliki  peluang  75x  lebih tinggi  untuk  membeli  Biore  Shampo dengan tingkat keberhasilan 72%
Rule 6 :  Transaksi  yang  berisikan  Nabati
Wafer  dan  Richeese  Waffer  muncul sebanyak  0.6%  dari  total  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Nabati
Wafer  memiliki  peluang  138x  lebih tinggi untuk membeli Richesse
Waffer  dengan  tingkat  keberhasilan 83% Rule 7 :  Transaksi yang berisikan Biore
Shampo  dan  Laurier  Softex  muncul sebanyak  1%  dari  total  transaksi.
Pelanggan yang membeli Biore Shampo  memiliki  peluang  75x  lebih tinggi untuk membeli Richesse
Waffer  dengan  tingkat  keberhasilan 100%
Rule 8 :  Transaksi  yang  berisikan  Richesse Wafer  dan  Nabati  Waffer  muncul sebanyak  0.6%  dari  total  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Richesse Wafer  memiliki  peluang  138x  lebih tinggi  untuk  membeli  Nabati  Waffer dengan tingkat keberhasilan 100%
Rule 9 :  Transaksi  yang  berisikan  Laurier Softex, Attack Jaz dan Biore Shampo muncul  sebanyak  0.6%  dari  total transaksi.  Pelanggan  yang  membeli Laurier  Softex  dan  Attack  Jaz memiliki  peluang  103x  lebih  tinggi untuk membeli Biore Shampo dengan tingkat keberhasilan 100%
Rule 10  :  Transaksi yang berisikan Biore Shampo,  Attack  Jaz  dan  Laurier Softex  muncul  sebanyak  0.6%  dari total transaksi. Pelanggan yang membeli  Biore  Shampo  dan  Attack Jaz memiliki peluang 75x lebih tinggi untuk membeli Laurier Softex dengan tingkat keberhasilan 100%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  penerapan  Algoritma FP-Growth dalam analisis  transaksi  penjualan  di  Toko  X  berhasil mengungkapkan  pola  pembelian  yang  signifikan, menghasilkan 10 aturan asosiasi yang berarti. Sebagai contoh,  pelanggan  yang  memilih  Abc  Juice  Jambu cenderung  memilih  juga  Yupi,  dengan  tingkat kepercayaan sebesar 70%. Keefisienan Algoritma FP- Growth dalam  mengelola  dataset  besar  memberikan wawasan  strategis  untuk  perencanaan  promosi  dan pengelolaan stok produk. Dengan parameter Support = 0,006, Confidence =  0,7,  dan Lift =  1,0,  temuan  ini memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  efisiensi operasional  dan  kepuasan  pelanggan  di  Toko  X. Strategi  penjualan  seperti  penempatan  produk, penawaran  bundel,  dan  manajemen  stok  yang  efisien dapat diimplementasikan berdasarkan pola pembelian yang teridentifikasi. Disarankan untuk terus memantau dan memperbarui parameter algoritma serta mengevaluasi  dampak  implementasi  strategi  secara berkala untuk meningkatkan kualitas penelitian.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  L. Oktaviani, Tri Anelia, Hegarmanah Muhabatin,  Yudhistira  Arie  Wijaya,  and  Dian Ade  Kurnia,  “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth Untuk  Menganalisis  Pola  Belanja,” KOPERTIP J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp.
29–35, 2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i1.153.
[2]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP- Growth  Pada  Perusahaan  Ritel,” Inspir.  J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[3]  E.  Munanda  and  S.  Monalisa,  “Penerapan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data  Transaksi Penjualan  Untuk  Penentuan  Tataletak,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp.
173–184, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/13253
[4]  S. Herdyansyah, E. H. Hermaliani, L. Kurniawati,  and  S.  R.  Sri  Rahayu,  “Analisa Metode Association Rule Menggunakan Algoritma  Fp-Growth  Terhadap  Data  Penjualan (Study  Kasus  Toko  Berkah),” J.  Khatulistiwa Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  127–133,  2020,  doi: 10.31294/jki.v8i2.9277.
[5]  P.  T.  Informatika,  “Analisis  Penjualan  Pada Altah Indah Mart Menggunakan Frequent Pattern Growth Algorithm,” pp. 113–121, 2021.
[6]  E.  wahyudin;  E.  T.  Siti,  Yuniar ;  Muhammad, “Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Terhadap Transaksi  Penjualan  Produk  Kopi,” Indones.  J.
Technol. Informatics Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 59– 62, 2020, doi: 10.24176/ijtis.v1i2.4941.
[7]  A. Setiawan and I. G. Anugrah, “Penentuan Pola Pembelian  Konsumen  pada  Indomaret  GKB Gresik  dengan  Metode  FP-Growth,” J.  Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1564.
[8]  I.  Astrina,  M.  Z.  Arifin,  and  U.  Pujianto, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas,” Matrix    J.  Manaj. Teknol. dan  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  32,  2019,  doi: 10.31940/matrix.v9i1.1036.
[9]  H. Lisnawati and A. Sinaga, “Data mining with associated methods to predict consumer purchasing patterns,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. ,  vol.  12,  no.  5,  pp.  16–28,  2020,  doi: 10.5815/ijmecs.2020.05.02.
[10]  N. Musyaffa, A. Prasetyo, and R. Sastra, “Market Basket  Analisys  Data  Mining  Terhadap  Data Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Frequent Pattern  Growth  (Fp  Growth),” J.  Khatulistiwa Inform. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  115–120,  2021,  doi: 10.31294/jki.v9i2.11133.