## OPTIMASI POLA PENJUALAN DI TOKO KELONTONG SUMBER REJEKI BANDUNG MELALUI ANALISIS ASOSIASI DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH
Annisa Sofialaela 1 , Nining Rahaningsih 2 , Irfan Ali 3
1,2 Program Studi Komputerisasi Akutansi, STMIK IKMI CIREBON
3 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI CIREBON Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat annisasofiaaa@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  berjenis  eksperimental  dengan  desain  Algoritma Fp-Growth .  Penelitian  ini  bertujuan mengetahui  optimasi  pola  penjualan  toko  kelontong  berdasarkan  data  dari  transaksi  penjualan  toko.  Tren perusahaan saat ini memerlukan pemahaman menyeluruh tentang taktik pemasaran dan tren penjualan. Menjual kebutuhan  sehari-hari  adalah  bisnis  Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki.  Cross-selling,  atau  menyediakan  produk terkait  dengan  produk  yang  dibeli,  adalah  salah  satu  taktik  bisnis  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan penjualan. Dengan meneliti hubungan antara produk yang sering dibeli, penelitian ini berusaha untuk memahami pembelian konsumen. Data transaksi Toko Kelontong Sumber Rejeki selama setahun, terdiri dari 1.290 baris dan 6 atribut, digunakan dalam penyelidikan ini. Menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dan pendekatan data mining asosiasi, metodologi penelitian terdiri dari beberapa tahap: mengumpulkan data transaksi penjualan,  memilih  atribut  terkait,  melakukan  preprocessing  data,  membuat  dataset  asosiasi,  dan  menilai  pola yang  muncul.  memanfaatkan  kepercayaan diri  minimum dan  nilai dukungan  minimum  untuk  mengidentifikasi pola  hubungan.  14  aturan  asosiasi  dengan  14  produk  pembentuk  dibuat  berdasarkan  temuan  pengujian, menggunakan  nilai  minimum  0,2  untuk  dukungan  dan  nilai  minimum  0,3  untuk  kepercayaan.  Algoritme  FP- Growth dapat digunakan untuk membuat aturan asosiasi yang memfasilitasi strategi penjualan lintas penjualan dengan  menawarkan  data  komprehensif  tentang  pola  pembelian  produk  pelanggan  yang  memiliki  probabilitas keberhasilan yang tinggi.
Kata Kunci : Asosiasi, Pola Penjualan , FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  terkini  dalam  dunia  bisnis menuntut  pemahaman  yang  mendalam  terhadap  pola penjualan dan strategi pemasaran. Dalam konteks ini, tugas akhir ini bertujuan untuk menggali wawasan dari dataset transaksi toko, menciptakan peluang baru, dan meningkatkan keberhasilan usaha. Eksekutif sekarang harus  mendasarkan  keputusan  mereka  pada  data daripada naluri mereka. Ketika datang ke data, bisnis selalu  mencatat  dan  mendokumentasikan  setiap transaksi yang terjadi selama kegiatan operasionalnya. Disimpan  dalam  database,  dokumentasi  dan  catatan terdiri dari data. Data ini akan disimpan dan akan terus berkembang.
Jumlah  transaksi  penjualan  yang  terjadi  dalam bisnis  ritel  atau  toko  pada  hari,  minggu,  bulan,  atau tahun  tertentu  ditentukan  oleh  jutaan  data  transaksi yang disimpan dalam database organisasi. Penambangan data telah menjadi lebih populer sebagai akibat dari meningkatnya volume data yang disimpan dalam  basis  data.  Data  mining  didefinisikan  sebagai proses penggalian informasi baru dari data besar untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan  [1].  Istilah Data  Mining  kadang  juga  disebut  knowledge discovery. Di dalam Data Mining ada berbagai macam teknik,  salah  satunya  adalah  teknik  asosiasi.  Teknik asosiasi atau hubungan antara produk akan dipastikan melalui  penerapan  prosedur  asosiasi  tersebut.  Salah satu metode penjualan adalah mendasarkan tata letak
barang  dagangan  pada  hubungan  antara  produk  yang dihasilkan. Gagasan tentang pola penjualan dan taktik pemasaran  secara  signifikan  mempengaruhi  kinerja toko ritel. Untuk menyelidiki ide-ide ini, penelitian ini akan  mencari  pola  asosiasi  dalam  transaksi  toko menggunakan algoritma FP-Growth.
Penggunaan algoritma FP-Growth telah diterapkan di berbagai bidang, dan beberapa penelitian telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  ini. salahsatunya  oleh  [2]  yang  berjudul  “Analisa  Pola Transaksi  Pembelian  Konsumen  Pada  Toko  Ritel Kesehatan  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth” Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  ,dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma FP- Growth dalam menentukan pola penjualan Toko Ritel Kesehatan  dapat  memberikan  wawasan  yang  relevan dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan strategis.
Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki  Di  Bandung, sebagai  entitas  bisnis  yang  berkembang,  menghadapi kebutuhan  untuk  memahami  pola  penjualan  dengan lebih baik untuk meningkatkan efisiensi dan daya tarik pelanggan. Masalah ini menjadi fokus penelitian untuk memahami pola pembelian yang signifikan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  pola  asosiasi  dalam  transaksi  toko dengan menggunakan algoritma FP-Growth .
Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang hubungan antara produk yang dibeli oleh pelanggan.
Oleh  karena  itu,  diusulkan  penelitian  dengan judul  “Asosiasi  Dalam  Menentukan  Pola  Penjualan Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki  Di  Bandung Menggunakan Algoritma Fp-Growth” Adapun alasan pemilihan  judul  ini  adalah  untuk  memahami  dan meningkatkan  strategi  penjualan  toko.  Berdasarkan pemaparan  latar  belakang  diatas  maka  penelitian  ini merumuskan beberapa masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana mengidentifikasi pola asosiasi dalam transaksi toko?
2. Berapa  tingkat  akurasi  algoritma  FP-Growth dalam mengungkap pola penjualan?
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  ini  melibatkan  penggunaan  model matematika  untuk  memecahkan  masalah  dan  secara otomatis mengidentifikasi pola dalam data yang sudah ada. Data mining bisa disebut “Knowledge Discovery in  Databases  (KDD)”,  yang  menunjukkan  seluruh proses  mengubah  tumpukan  data  biasa  menjadi pengetahuan yang berguna[3]
Data  mining  adalah  jenis  analisis  data  yang mencari pola dalam sejumlah besar data dengan tujuan menghasilkan informasi yang dapat dimanfaatkan dan diperluas [4]

## 2.2. Asosiasi
Asosiasi  adalah  metodologi  atau  teknologi penambangan data yang digunakan untuk mengidentifikasi  kumpulan  data  (frequent  itemset) yang paling sering muncul dalam database. Algoritma FP-Growth  adalah  kemajuan  di  atas  algoritma  yang sudah  ada  sebelumnya.  Untuk  mendapatkan  itemset yang sering, apriori menghasilkan kandidat diperlukan.  Tetapi  karena  FP-Growth  mendasarkan pencariannya  untuk  item  yang  sering  pada  gagasan pembangunan  pohon,  algoritme  tidak  menghasilkan kandidat. Metode FP-Growth mengungguli pendekatan A priori karena ini [5]
2.3. FP-Growth
Algoritma FP-Growth digunakan untuk menemukan  himpunan  data  yang  sering  muncul (frequent itemset) dari kumpulan data.[6]
Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth)  adalah sejenis  algoritma  yang  dapat  menentukan  isi  data transaksi  penjualan,  membantu  dalam  proses  analisis data  dengan  mengidentifikasi  fitur  yang  diperlukan dan yang tidak [2]

## 2.4. Rapidminer
RapidMiner  adalah  program  yang  dirancang untuk  membantu  pengguna  mempelajari  ilmu  data mining. Sebuah perusahaan yang berspesialisasi dalam data besar, penelitian, pengajaran, dan pembelajaran di semua  aspek  bisnis  komersial  membangun  platform.
Banyak  solusi  pembelajaran  untuk  analisis  regresi, asosiasi,  klasifikasi,  dan  pengelompokan  tersedia  di RapidMiner [7]
RapidMiner  adalah  platform  ilmu  data  terbuka dan  terukur  yang  menyediakan  kecerdasan  buatan untuk  bisnis.  Lebih  dari  satu  juta  orang  di  seluruh dunia  menggunakan  produk  RapidMiner  untuk memecahkan masalah penambangan data  [8]

## 2.5. Pola Penjualan
Penjualan  adalah  ilmu  dan  seni  penjual menggunakan  pengaruh  pribadi  mereka  untuk membujuk pelanggan potensial untuk membeli produk atau  layanan  yang  mereka  tawarkan.  Jumlah  barang atau jasa yang dijual selama proses pertukaran dikenal sebagai volume penjualan [9]
Penjualan  juga  merupakan  usaha  atau  tindakan nyata yang dilakukan untuk mentransfer suatu produk baik itu dalam bentuk barang atau jasa dari produsen ke  konsumen  yang  dituju.  Keuntungan,  atau keuntungan  dari  barang  atau  hal-hal  yang  diciptakan oleh  produsen  dengan  manajemen  yang  baik,  adalah tujuan  utama penjualan. Pelaku penjualan, pedagang, agen,  dan  staf  pemasaran  adalah  aktor  yang membentuk proses penjualan dan sangat penting untuk pelaksanaannya [10]
Menemukan,  membujuk,  dan  menyediakan pelanggan  dengan  informasi  yang  mereka  butuhkan untuk  menyesuaikan  kebutuhan  mereka  dengan produksi  yang  dipasok  dan  untuk  masuk  ke  dalam kesepakatan tentang harga yang menguntungkan bagi kedua belah pihak adalah tujuan membuat penjualan. Mengingat hal ini, dapat disimpulkan bahwa penjualan adalah  suatu  kegiatan  dan  sarana  untuk  secara langsung  mempengaruhi  orang  lain  untuk  membeli (menyediakan)  barang  atau  jasa  dengan  harga  yang ditentukan oleh kedua belah pihak yang terlibat dalam transaksi [11]

## 2.6. Sejarah Toko Kelontong
Toko  Kolontong  Sumber  Rejeki  Di  Bandung memiliki kisah inspiratif untuk diceritakan. Didirikan pada tahun 2005, tokoh utama di balik kesuksesannya adalah  seorang  wirausahawan  yang  berkomitmen untuk menghadirkan kenyamanan dan keterjangkauan dalam kehidupan sehari-hari warga Bandung. Dengan tekad dan semangat untuk melayani masyarakat, toko ini  dibangun  dari  bawah  ke  atas  sebagai  toko kelontong  kecil  yang  berfokus  pada  penyediaan produk dengan harga terjangkau.
2.7. Visi Misi Toko Kelontong
2.7.1. Visi
Visi  Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki  adalah bertransformasi  menjadi toko swalayan terkemuka di Bandung dan menjadi pilihan utama bagi masyarakat untuk  mendapatkan  semua  yang  mereka  butuhkan dalam  kehidupan  sehari-hari  dengan  harga  yang terjangkau. Visi ini tidak  hanya tentang bisnis, tetapi juga tentang membangun hubungan yang kuat dengan
pelanggan  dan  memberikan  nilai  tambah  bagi kehidupan sehari-hari mereka.

## 2.7.2. Misi
Misi Toko Kelontong Sumber Rejeki meliputi komitmen  untuk  menyediakan  produk  berkualitas dengan harga yang kompetitif, menciptakan lingkungan belanja yang menyenangkan dan nyaman, serta  berperan  aktif  dalam  memberikan  kontribusi kepada  masyarakat  melalui  berbagai  program kontribusi  sosial.  Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki adalah agen perubahan positif di masyarakat.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian eksperimental. Penelitian eksperimental adalah penelitian yang mencari hubungan  sebab  akibat  antara  variabel  bebas  dengan vari- abel terikat, dimana variabel bebas dikontrol dan dikendalikan untuk dapat menentukan pengaruh yang ditimbulkan pada variabel terikat [5]. Data penelitian didapatkan  berasal  dari  transaksi  penjualan  Toko Kelontong  Sumber  Rejeki  di  Bandung.  Sumber  data
penelitian  ini  berasal  dari  "Toko  Kelontong  Sumber Rejeki"  mencakup  data  penjualan  yang  telah  tercatat selama  periode  tahun  2020.  Data  ini  akan  digunakan sebagai  dasar  untuk  menentukan  pola  penjualan dengan algoritma Fp-growth pada aplikasi rapidminer dengan  tujuan  untuk  menemukan  kombinasi  produk yang  sering  dibeli  bersamaan  oleh  konsumen.  Selain itu, tujuan lainnya yaitu mencari tingkat akurasi dalam mengungkap  pola  penjualan.  Pada  penelitian  ini menggunakan  teknik  pengumpulan  data  berupa observasi dan Wawancara.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mengidentifikasi Pola Asosiasi Dalam Transaksi Toko
Hasil  observasi  dari  penelitian  ini  didapatkan bahwa  Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki  di  Bandung memiliki data transaksi yang cukup banyak dan sudah tersusun rapi dalam bentuk tabel dalam format Excel. Berikut  ini  adalah  dataset  transaksi  pada  Toko Kelontong Sumber Rejeki di Bandung
Tabel 1. Dataset Pada Toko Kelontong Sumber Rejeki di Bandung
Invoice Nama Barang Kuantum Satuan Harga Satuan Jumlah 541321 BERAS 1000 Kg Rp10.500 Rp 10.500.000 541322 PEPSODENT 550 Pcs Rp 9.840 Rp 5.412.000 541322 MAYONES 200 Pcs Rp 9.840 Rp 1.968.000 541322 TELUR 2600 Kg Rp 10.500 Rp 27.300.000 541322 CABAI 20 Kg Rp 70.000 Rp 1.400.000 541322 BERAS 3000 Kg Rp10.485 Rp 31.455.000 541322 DAGING 140 Kg Rp 70.160 Rp 9.822.400 541323 INDOMIE KUAH 6000 Pcs Rp 10.485 Rp 62.910.000 541323 SARIMI 360 Pcs Rp 12.826 Rp 4.617.360 541697 BERAS 4000 Kg Rp 10.485 Rp 41.940.000 541697 BERAS 1500 Kg Rp 10.790 Rp 16.185.000 541697 DAGING 80 Kg Rp 70.160 Rp 5.612.000 541698 DAGING 80 Kg Rp 70.000 Rp 5.600.000 541699 BERAS 4150 Kg Rp 10.500 Rp 43.575.000 541699 BERAS 6000 Kg Rp 10.773 Rp 64.638.000 541699 GULA 200 Kg Rp 12.000 Rp 2.400.000 541700 CABAI 1500 Kg Rp 10.500 Rp 15.750.000 541700 SANTAN 1000 Kg Rp 10.500 Rp 10.500.000 541700 KECAP MANIS 1000 Kg Rp 10.875 Rp 10.875.000 Sumber: Toko Kelontong Sumber Rejeki
Dari  tabel  1  dapat diperoleh kesimpulan  bahwa data  transaksi  pada Toko  Kelontong  Sumber  Rejeki terdapat enam (6) atribut yaitu invoice, nama barang, kuantum, satuan, harga satuan, jumlah
Proses penelitian didilanjutkan dengan wawancara  kepada  pemilik  toko  yang  ada  di  toko tersebut.
Dari proses wawancara didapatkan data transaksi Toko Kelontong Sumber Rejeki merupakan transaksi penjualan  periode  tahun  2020  yang  memiliki  1.290 baris  data  dan  6  atribut  data.  Berikut  atribut  dalam dataset tersebut:
Tabel 1. Atribut Data No Atribut Tipe 1 Invoice Numerik 2 Nama Produk Karakter 3 Kuantum Numerik 4 Satuan Karakter 5 Hara Satuan Numerik 6 Jumlah Numerik
4.2. Menganalisis Tingkat Akurasi Algoritma Fp- Growth Dalam Mengungkap   Pola Penjualan Setelah  mengalami  transformasi  data,  sebanyak 1.290  baris  data  transaksi  penjualan  yang  digunakan dikurangi  menjadi  367  baris  termasuk  41  barang.  14
aturan  asosiasi  dihasilkan  selama  proses  asosiasi dengan menggabungkan nilai dukungan dan kepercayaan diri, dengan kombinasi nilai dukungan = 0,2  dan  kepercayaan  =  0,3.  Dalam  penyelidikan  ini, pencarian  itemset  menghasilkan  maksimal  tiga  item pada  nilai  dukungan  0,2  dan  0,3.  Untuk  menemukan kombinasi 4-itemset, nilai dukungan perlu diturunkan karena tidak ada 4-itemset yang ditemukan pada nilai tersebut.  Hasil  ini  konsisten  dengan  studi  Amelia Nastuti,  yang  menemukan  bahwa  untuk  membuat itemset  lebih  dari  dua  produk,  nilai  bantuan  perlu dikurangi [5].
Dalam  kerangka  penelitian  ini  menggunakan algoritma  FP-Growth,  adapun  langkah-langkah prosesnya dapat diuraikan sebagai berikut:
Lebih  sedikit  aturan  asosiasi  akan  muncul  dari hasil  pada  tahap  asosiasi,  semakin  tinggi  nilai dukungan dan kepercayaan. Ketika ambang dukungan diturunkan, pencarian itemset baru ditemukan; ketika nilai  kepercayaan  adalah  0,  8,  hingga  6  aturan ditemukan;  ketika  nilai  kepercayaan  adalah  0,  3, hingga  14  aturan  ditemukan;  Dan  ketika  nilai dukungan  minimum  adalah  0,2,  hasil  tambahan ditemukan.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  A. Ardianto  yang  menunjukkan  semakin  sedikit  aturan yang  akan  diperoleh,  semakin  tinggi  nilai  minimal dukungan dan nilai minimum kepercayaan [12]
Karena  volume  transaksi  dataset  yang  tinggi, yang menyebabkan nilai pembagi menjadi lebih tinggi dan  menghasilkan  nilai  dukungan  minimum  yang rendah, nilai dukungan  yang  digunakan agak rendah, mulai dari 0,2 atau 20% dari semua transaksi. Dalam penelitiannya,  Amir  Setiawan  mengungkapkan  sudut pandang  yang  sama  ketika  ia  menyatakan  bahwa itemset  dalam  satu  keranjang  akan  memiliki  nilai dukungan  yang  sangat  rendah  jika  tingkat  transaksi tinggi [13]
Hasil  aturan  asosiasi  pada  pada  penelitian  ini dapat di artikan sebagai berikut:
Rule 1 : “Transaksi  yang berisikan Tepung dan Gula muncul sebanyak 0,52% (7 transaksi) dari total transaksi. Konsumen yang membeli Tepung memiliki kesempatan lebih tinggi untuk membeli Gula dengan tingkat  keberhasilan  terjadinya  pembelian  sebesar 31%”.
Rule  2  :  “Transaksi  yang  berisikan  Gula  dan Daging  muncul  sebanyak  0,90%  (12  transaksi)  dari total  transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Tepung memiliki  kesempatan  lebih  tinggi  untuk  membeli Gula dengan tingkat keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 32%”.
Rule 3 :  “Transaksi  yang berisikan Beras, Gula dan  Daging  muncul  sebanyak  0,74%  (9  transaksi) dari total transaksi. Konsumen yang membeli Tepung memiliki  kesempatan  lebih  tinggi  untuk  membeli Gula dengan tingkat keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 82%”.
Rule 4 : “Transaksi  yang berisikan Tepung dan Daging  muncul  sebanyak  0,68%  (9  transaksi)  dari total  transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Tepung
memiliki  kesempatan  lebih  tinggi  untuk  membeli Gula dengan tingkat keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 34%”.
Rule 5: “Transaksi yang berisikan Gula, Daging dan Beras muncul sebanyak 0,74% (9 transaksi) dari total  transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Tepung memiliki  kesempatan  lebih  tinggi  untuk  membeli Gula dengan tingkat keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 34%”.
Rule  6  :  “Transaksi  yang  berisikan  Daging  dan Gula muncul sebanyak 0,90% (12 transaksi) dari total transaksi. Konsumen yang membeli Tepung memiliki kesempatan lebih tinggi untuk membeli Gula dengan tingkat  keberhasilan  tejadinya  pembelian  sebesar 35%”.
Rule  7  :  “Transaksi  yang  berisikan  Beras, Tepung  dan  Daging  muncul  sebanyak  0,49%  (6 transaksi)  dari  total  transaksi.  Konsumen  yang membeli  Tepung  memiliki  kesempatan  lebih  tinggi untuk  membeli  Gula  dengan  tingkat  keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 36%”.
Rule  8  :  “Transaksi  yang  berisikan  Gula  dan Beras muncul sebanyak 0,21% (3 transaksi) dari total transaksi. Konsumen yang membeli Tepung memiliki kesempatan lebih tinggi untuk membeli Gula dengan tingkat  keberhasilan  tejadinya  pembelian  sebesar 78%”.
Rule 9 : “Transaksi yang berisikan Gula, Daging dan Beras muncul sebanyak 0,74% (9 transaksi) dari total  transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Tepung memiliki  kesempatan  lebih  tinggi  untuk  membeli Gula dengan tingkat keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 82%”.
Rule 10 : “Transaksi yang berisikan Tepung dan Beras muncul sebanyak 0,13% (2 transaksi) dari total transaksi. Konsumen yang membeli Tepung memiliki kesempatan lebih tinggi untuk membeli Gula dengan tingkat  keberhasilan  tejadinya  pembelian  sebesar 82%”.
Rule 11 : “Transaksi yang berisikan Daging dan Beras muncul sebanyak 0,21% (3 transaksi) dari total transaksi. Konsumen yang membeli Tepung memiliki kesempatan lebih tinggi untuk membeli Gula dengan tingkat  keberhasilan  tejadinya  pembelian  sebesar 83%”.
Rule  12  :  “Transaksi  yang  berisikan  Minyak Goreng  dan  Beras  muncul  sebanyak  0,47%  (6 transaksi)  dari  total  transaksi.  Konsumen  yang membeli  Tepung  memiliki  kesempatan  lebih  tinggi untuk  membeli  Gula  dengan  tingkat  keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 85%”.
Rule  13  :  “Transaksi  yang  berisikan  Daging, Tepung  dan  Beras  muncul  sebanyak  0,49%  (6 transaksi)  dari  total  transaksi.  Konsumen  yang membeli  Tepung  memiliki  kesempatan  lebih  tinggi untuk  membeli  Gula  dengan  tingkat  keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 85%”.
Rule 14 : “Transaksi yang berisikan Air Mineral dan Beras muncul sebanyak 0,44% (6 transaksi) dari total  transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Tepung
memiliki  kesempatan  lebih  tinggi  untuk  membeli Gula dengan tingkat keberhasilan tejadinya pembelian sebesar 89%”.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  uji  coba  menggunakan  tools RapidMiner, penelitian ini menarik beberapa kesimpulan,  yaitu:  Penelitian  ini  menghasilkan  14 aturan asosiasi menggunakan nilai minimum support = 0,2,  dan  nilai  minimum  confidence  =  0,3,  sehingga semua  aturan  yang  terbentuk  valid  atau  dapat digunakan.  Algoritma  FP-Growth  dapat  membantu strategi  penjualan  cross-selling  lebih  mudah  dan efesien  dengan  memberi  informasi  pola  pembelian produk konsumen secara detail dengan besaran tingkat peluang keberhasilan
Studi lebih lanjut tentang pentingnya kepercayaan  diri  dan  dukungan  diperlukan  untuk menghasilkan  peningkatan  jumlah  aturan  asosiasi berkualitas  tinggi.  Untuk  membuatnya  lebih  mudah untuk mengidentifikasi aturan terbaik, juga diperlukan untuk  mengevaluasi  aturan  asosiasi  yang  dibuat  oleh sistem penilaian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Eko  Prasetyo,  “Data  Mining:  Konsep  dan Aplikasi  menggunakan  MATLAB,” Andi , Yogyakarta, 2012.
[2]  M.  Mirbod  and  H.  Dehghani,  “Smart  Trip Prediction  Model  for  Metro  Traffic  Control Using  Data  Mining  Techniques,”  in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2022, pp. 72– 81. doi: 10.1016/j.procs.2022.12.203.
[3]  L.  Kando  Sihombing,  U.  Fatimah  Sari  Sitorus Pane, P. Studi Sistem Informasi, and S. Triguna Dharma,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JURNAL  SISTEM INFORMASI TGD , vol. 1, pp. 228–238, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[4]  Harahap   Zuhri  Syaiful  and  Nastuti  Amelia, “1381-1952-2-PB,” Informatika :  Jurnal  Ilmiah Fakultas Sains dan Teknologi, 2019.
[5]  A.
R. Wibowo and A. Jananto, “IMPLEMENTASI DATA MINING METODE SOSIASI  ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA PERUSAHAAN  RITEL,”  vol.  10,  no.  2,  pp. 200–212, 2020.
[6]  F.  Achmad,  O.  Nurdiawan,  and  Y.  A.  Wijaya, “ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN
KONSUMEN PADA TOKO
RITEL
KESEHATAN
MENGGUNAKAN
ALGORITMA  FP-GROWTH,”  2023.  [Online]. Available: www.researchgate.net
[7]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  May  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[8]  “Why  choose  us?  Rapid  Minner.”  Accessed: Dec. 22, 2023. [Online]. Available: https://rapidminer.com/why-rapidminer/
[9]  Sutamto, Teknik Menjual Barang . Jakarta:: Balai Aksara,., 1979.
[10]  W.  Rianti  and  E.  Harahap,  “Pengolahan  Data Hasil  Penjualan  Online  Menggunakan  Aplikasi Microsoft  Excel  Online  Sales  Result  Data Processing Using Microsoft Excel Application,” Jurnal  Matematika ,  vol.  20,  no.  2,  2021, [Online].
Available: https://journals.unisba.ac.id/index.php/Matemati ka [11]  Effendy and Herry
Mulyono, “msieditor,+Journal+editor,+5Jurnal+Effendy”.
[12]  A.  Ardianto  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma  FP-Growth  Rekomendasi  Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 9, no.
1, p. 49, Apr.
2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.
[13]  A.  Setiawan,  D.  Indra,  and  G.  Anugrah, “Penentuan  Pola  Pembelian  Konsumen  pada Indomaret  GKB  Gresik  dengan  Metode  FP- Growth,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 2, 2019.