## PENERAPAN DATAMINING DALAM MENENTUKAN POLA PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Euis Gunia, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat euisgunia69@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  bisnis  di  era  digital  menuntut  penggunaan  teknologi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  operasional.  Penelitian  ini  fokus  pada  penerapan  datamining  menggunakan  algoritma  FP-Growth dalam  konteks  penjualan  produk  di  toko  spesial  juice  dan  sop  buah.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk menerapkan  datamining  dengan  algoritma  FP-Growth  guna  menentukan  pola  penjualan  produk  yang  relevan dan  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  keberhasilan  toko  spesial  juice  dan  sop  buah.  Metode  yang digunakan  melalui  pendekatan  penelitian  dengan  mengumpulkan  data  penjualan  historis  dari  toko  tersebut. Selanjutnya,  algoritma  FP-Growth  diterapkan  untuk  mengidentifikasi  pola  penjualan  yang  signifikan  dari dataset  tersebut.  Hasil  yang  paling  banyak  memberikan  dukungan  (support)  dan  confident  yaitu  0.064  dengan nama minuman adalah: Air kelapa murni, Alpuket, Es kelapa gula putih, Es tape ketan, Mangga, Sop buah.

## Kata Kunci: Datamining, FP-Growth, Pola Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan  datamining  dalam  menentukan  pola penjualan  produk  merupakan  langkah  strategis  untuk mengoptimalkan  performa  bisnis.  Penelitian  ini memfokuskan  pada  penggunaan algoritma  FP- Growth ,  sebuah  metode  analisis  data  yang  efektif untuk  mengidentifikasi  pola  asosiatif  dalam  dataset besar.  Dalam  konteks  studi  kasus  ini,  fokus ditempatkan  pada  toko  spesial  juice  dan  sop  buah, tempat  di  mana  informasi  penjualan  produk  menjadi kunci  untuk  memahami  preferensi  pelanggan  dan mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat.  Dengan menerapkan algoritma FP-Growth, diharapkan dapat terungkap pola-pola penjualan yang dapat memberikan  wawasan  berharga  untuk  meningkatkan strategi  pemasaran  dan  persediaan  produk  di  toko toko spesial juice dan sop buah.
Identifikasi  permasalahan  dalam  penelitian penerapan  datamining  dalam  menentukan  pola penjualan  produk  dengan  menggunakan algoritma FP-Growth pada  toko  spesial  juice  dan  sop  buah menghadapi beberapa permasalahan. Pertama, keterbatasan  data  dapat  mempengaruhi  keakuratan analisis,  sementara  pemilihan  algoritma  harus dipertimbangkan  dengan  cermat  sesuai  dengan karakteristik  data  toko.  Variabilitas  produk  yang tinggi dan kompleksitas penyusunan dataset transaksional  juga  menjadi  tantangan,  sementara interpretasi  hasil  analisis  dan  pengelolaan  informasi produk  perlu  diperhatikan.  Perubahan  dalam  katalog produk, integrasi sistem, dan keamanan data menjadi faktor-faktor  kritis  dalam  memastikan  keberhasilan implementasi datamining untuk meningkatkan penjualan di toko toko spesial juice dan sop buah.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Sindhy  Genjang  Setyorini  yang  berjudul  “Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen “, Menyimpulkan, Berdasarkan
analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  pada sebelumnya dapat disimpulkan bahwa pola hubungan yang  di  dapat  dari  data  transaksi  penjualan  pada  PT. Citra Mustika Pandawa cabang Pekanbaru menghasilkan 4 rule menggunakan minimum support 30%,  dengan  nilai  minimum  confidence  50%  ada  5 item/produk  yang  saling  berhubungan  yakni:  Lemari Es  1p(Le1),  Rak  Tv  Asia  Jaya(Rtv),  Led  32”(Tv1), Rak  Piring  Asia  Jaya(Rp),  Dan  Meja  Makan Elite(Mm)  dan  rules  yang  didapatkan  sangat bermanfaat bagi perusahaan, karena dengan mengetahui  item/produk  yang  sering  dibeli  oleh pelanggan  bisa  menjadi  rekomendasi  perusahaan dalam  meletakkan  item/produk  pada  rak  secara berdekatan [1].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan teknik data mining, khususnya algoritma FP-Growth , dalam rangka menentukan pola penjualan produk di sebuah toko spesial juice dan sop buah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali informasi  berharga  dari  data  penjualan,  seperti  tren konsumen,  preferensi  produk,  dan  pola  pembelian yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Dengan memanfaatkan  data  mining,  diharapkan  dapat diidentifikasi  pola-pola  penjualan  yang  signifikan, yang  nantinya  dapat  memberikan  wawasan  strategis bagi  pemilik  toko.  Melalui  studi  kasus  pada  toko spesifik  ini,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk memberikan  kontribusi  praktis  dengan  menghasilkan temuan  yang  dapat  diterapkan  langsung  dalam mengoptimalkan  strategi  penjualan,  meningkatkan efisiensi  operasional,  dan  secara  keseluruhan, meningkatkan  keberhasilan  bisnis  di  sektor  spesial juice dan sop buah.
Metode  penelitian  dalam  studi  ini  dimulai dengan pengumpulan data penjualan produk dari toko spesial  juice  dan  sop  buah.  Data  tersebut  melibatkan informasi tentang jenis produk, jumlah penjualan, dan
data terkait lainnya. Selanjutnya, dilakukan tahap pra- pemrosesan  data,  termasuk  pembersihan  data, normalisasi,  dan  transformasi  agar  data  siap  untuk analisis.  Proses  selanjutnya  melibatkan  penerapan algoritma  FP-Growth  pada  data  yang  telah  diproses untuk mengidentifikasi pola penjualan yang signifikan.  Hasil  dari  analisis  tersebut  digunakan untuk  mengembangkan  pemahaman  lebih  dalam terhadap  preferensi  konsumen  dan  tren  penjualan  di toko  tersebut.  Akhirnya,  temuan  dari  penelitian  ini diinterpretasikan  dan  disajikan  melalui  laporan penelitian yang dapat memberikan wawasan berharga untuk  meningkatkan  strategi  penjualan  dan  kepuasan konsumen di toko spesial juice dan sop buah.
Hasil  dalam  penelitian  ini,  yaitu  dapat penerapan data dengan algoritma FP-Growth bertujuan  untuk  memperdalam  pemahaman  terhadap preferensi  konsumen  di  toko  spesial  juice  dan  sop buah.  Melalui  analisis  data,  diharapkan  dapat diidentifikasi  pola  penjualan  produk  yang  signifikan, memungkinkan  pemilik  toko  untuk  lebih  memahami tren konsumen dan preferensi produk tertentu. Tujuan lainnya  adalah  untuk  mengoptimalkan  strategi penjualan  dengan  memanfaatkan  hasil  analisis  data tersebut.  Dengan  mengetahui  pola  penjualan  yang efektif,  toko  dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih tepat dalam hal stok barang, penawaran promosi, dan pengaturan  tata  letak  produk.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan  kepuasan  konsumen  di  toko  spesial juice dan sop buah .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  langkah  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  jumlah besar  untuk  menemukan  hubungan  antara  data  dan menyajikannya dalam format yang mudah dipahami[1]. Metode ini memungkinkan pengelompokan  itemset  dengan  cepat,  menghasilkan aturan  asosiasi  yang  relevan  dari  data  transaksional toko.

## 2.2. Fp-Growth
Algoritma  Frequent  pattern  Growth  (FP- Growth) adalah salah satu alternative algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data yang  paling  sering  muncul  (frequent  itemset)  dalam sebuah  kumpulan  data,  metode  ini  efisien  dalam menangani  dataset  besar  dan  mengidentifikasi  pola asosiatif  tanpa  memerlukan  penciptaan candidate itemsets secara  eksplisit.  Kelebihan algoritma  FP- Growth terletak  pada  pendekatan  berbasis  pohon (tree-based ),  yang memungkinkan untuk mengurangi redundansi dalam dataset dan meningkatkan efisiensi proses  pencarian  pola.  Secara  keseluruhan, literatur review mengenai  penerapan  datamining  dengan algoritma  FP-Growth menunjukkan  bahwa  metode ini  telah  terbukti  efektif  dalam  mengungkap  pola
penjualan  produk  yang  dapat  memberikan  wawasan berharga  untuk  pengambilan  keputusan  bisnis.  Studi kasus pada toko spesial juice dan sop buah akan dapat memperkaya  pemahaman  kita  tentang  penerapan konkret  metode  ini  dalam  konteks  bisnis  yang spesifik.

## 2.3. Clustering
Clustering  adalah  salah  satu  sub  kategori  data mining  dan  merupakan  proses  dimana  sampel  yang sama  dibagi  menjadi  kelompok-kelompok  yang disebut  cluster.  Setiap  cluster  termasuk  sampel dimana  anggota  yang  mirip  satu  sama  lain  dan berbeda  dengan  sampel  yang  tersedia  dari  kelompok lain[7].
Clustering  juga  sering  diartikan  sebagai  proses pengelompokkan  data  kedalam  beberapa  cluster sehingga data-data disuatu cluster memiliki kemiripan  maksimum.  Dengan  adanya  clustering, akan  didapatkan  data  antar-cluster  yang  berbeda  dan memiliki kemiripan yang minimum.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah literature review p9 zada paper- paper  yang  terkait  dengan  judul  "Penerapan Datamining  dalam  Menentukan  Pola  Penjualan Produk  Menggunakan Algoritma  FP-Growth (Studi Kasus: Toko Spesial Juice dan Sop Buah)" cenderung bersifat  kuantitatif.  Dalam  penelitian  ini,  penekanan diberikan  pada  penggunaan algoritma  FP-Growth untuk  menganalisis  data  penjualan  produk  secara terperinci  dan  ekstensif.  Langkah-langkah  dari literature  review meliputi  4  tahapan,  yaitu:  (1) formulasi  masalah,  (2)  pencarian  literature,  (3) evaluasi  data,  serta  (4)  analisis  dan  intpretasi. Pendekatan  kuantitatif  memungkinkan  pengumpulan data numerik yang dapat diolah dengan menggunakan algoritma  tersebut  untuk  mengidentifikasi  pola asosiatif dan kecenderungan dalam perilaku penjualan.
Analisis kuantitatif dapat memberikan wawasan yang lebih jelas dan objektif terkait dengan preferensi pelanggan,  tren  penjualan,  dan  potensi  strategi pemasaran yang dapat diterapkan dalam konteks toko spesial juice dan sop buah. Meskipun demikian, tetap diperlukan  perincian  mengenai  proses  pengumpulan data  dan  analisis  yang  lebih  rinci  untuk  menjelaskan pendekatan  kuantitatif  yang  akan  diimplementasikan dalam studi kasus tersebut.
Teknik  untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan data  mining  ini  menggunakan  proses  tahapan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  yang terdiri  dari,  Data Cleaning , Data  transformation , Data mining , Pattern evolution, knowledge.
Gambar 3. 1:Knowledge Discovery in Databases
(KDD)
1. Selection Untuk membaca dataset dalam bentuk file excel, menggunakan  operator Read  Excel bersumber dari  Toko  minuman  juice  dan  sop  buah.  Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah sebanyak 960  record dataset.
2. Prepocessing Proses cleansing atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah preprocessing . Sebelum melakukan proses ini, dilakukan analisa terlebih dahulu  apakah  dataset  memiliki  nilai missing atau  tidak  serta  memiliki  data  yang  konsisten atau tidak.
3. Data transformation Data  transformation adalah  proses  transformasi pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data tersebut  sesuai  untuk  proses data  mining .  Pada langkah  transformation  dilakukan  untuk  data bertipe polynominal menjadi biniminal agar data dapat diolah berdasarkan jarak. Untuk mengubah  data  bertipe polynominal menjadi binominal  menggunakan  operator Nominal  to Binominal.
4. Data mining Data  mining adalah  proses  mengeksplorasi  dan menganalisa data dalam jumlah yang besar yang bertujuan  untuk  menemukan  suatu  pola  atau informasi  yang  menarik  dari  data  yang tersimpan  dalam  jumlah  yang  besar  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.
Teknik,  metode,  atau  algoritma  yang  tepat sangat  bergantung  pada  tujuan  dan  proses knowledge discovery in databases (KDD) secara keseluruhan.  Tahap  ini  merupakan  inti  dari tahapan knowledge  discovery  in  databases
(KDD)  yang dilakukan untuk menganalisis data yang telah dibersihkan.
5. Evaluation Penerjemah  alur  yang  dihasilkan  dari  data mining,  alur  informasi  yang  dihasilkan  dari proses  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.  Proses  ini  merupakan  proses KDD  yang  mencakup      pemeriksaan      apakah alur      atau      informasi      yang      ditemukan bertentangan dengan fakta atau analisis yang ada pada proses sebelumnya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  yaitu  akan  menguraikan  proses bagaimana  menganalisa  dataset  penjualan  minuman juice dan sop buah   dengan menggunakan Algoritma FP-Growth. penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  pro ses  pengujian machine  learning yaitu Software RapidMiner Studio dijabarkan dibawah ini .
Paper  [5]  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah dataset penjualan minuman juice dan  sop  buah  segar  dengan  dataset  sebanyak  780 record  dan  terdiri  5  atribut  yaitu  No,  Tanggal penjualan,  Nama  Minuman,  Pembayaran,  Jumlah cup.    Dataset  tersebut  bersumber  dari  Toko  Spesial Juice Dan Sop Buah Hasil penelusuran Data tersebut dalam  bentuk  dokumen soft file  format  Microsoft Excel seperti  pada  tampilan  tabel  1  berikut  ini: (Dataset berikut hanya disajikan sebanyak 10 record, dari dataset juice dan sop buah segar dari keseluruhan sebanyak 960 record).
Tabel 1. Dataset
No  Tanggal_penjualan Nama Minuman Juice Jumlah Cup 1 01/10/2023 Alpukat 22 2 01/10/2023 Mangga 4 3 01/10/2023 Jambu merah 5 4 01/10/2023 Strawberry 4 5 01/10/2023 Melon 2 6 01/10/2023 Jeruk peras 3 7 01/10/2023 Apel 2 8 01/10/2023 Buah naga 3 9 01/10/2023 Belimbing 1 10 01/10/2023 Jeruk sankis 2 .. ……………. …………….. …. .. ……………. …………….. …. 960 01/10/2023 Tomat 2
Agar  dataset  tersebut  ada  di repository Rapidminer ,  maka  perlu  dilakukan  import  data penjualan.xlsx  menjadi operator  Retrive seperti tampak pada gambar 1 dibawah ini
Gambar 1. Import Data
Data yang dipilih pada penelitian ini adalah data juice  dan  sop  buah  segar  pada  tahun  2023  yang merupakan  data  dari  hasil  penjualan  dan  data  ini memiliki  960  record  dan  terdiri  dari  5  atribut  yang terdiri  dari  No,  Tanggal  penjualan,  Nama  Minuman, Pembayaran, Jumlah cup. Hasil selection dari dataset yang  digunakan  hanya  digunakan  3  atribut,  karena  2 atribute  memiliki  nilai  yang  sama  pada  masing- masing atributnya seperti pada table 2 berikut:
Tabel 2. Data Selection No Atribut Type Data Keterangan 1. No Nominal Nomor transaksi 2. Tanggal penjualan Nominal Tanggal penjualan 3. Nama Minuman Nominal Nama Minuman 4. Pembayaran Nominal Pembayaran 5. Jumlah cup Nominal Jumlah cup
Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah data  bertipe  nominal  menjadi  binominal  dengan menggunakan operator Nominal to Binominal, seperti tampilan pada gambar 2 dan gambar 3
Gambar 2. Operator Nominal to Binominal
Data  mining  menggunakan algoritma  Fp- Growth yang  diperoleh  dari  tahapan operator  read excel, Nominal to Binominal, FP-Growth dan Create Association Rule seperti tampilan gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Proses
Tabel 3. Parameter operator algoritma Fp-Growth
Parameter Keterangan Input format Items in dummy coded coloum Min recuirement Support Min support 0.8 Min items per item set 2
Hasil  dari  data  mining  yang  diperoleh  dengan menggunakan algoritma fp-Growth-melalui association  rule seperti  pada  tampilan  gambar  4 sebagai berikut.
Gambar 4. Operator Association Rules
Pengaturan  parameter  pada operator  Create Association Rules adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Association Rules Parameter Keterangan Criterion Confidence Min confidence 0.0 Gain theta 2.0

## Frequensi item set (FP-Growth)
Gambar 5. Frequensi item set (FP-Growth
Berikut  ini  penjelasan  gambar  5  pada  table  5 adalah
Tabel 5. Frequensi item set (FP-Growth Size Support Item 1 Item 1 2 0.157 B = cash C = 1 2 0.101 B = cash C = 2 2 0.053 B = cash C = 3 2 0.064 B = cash A = Air kelapa murni 2 0.064 B = cash A = Alpukat 2 0.064 B = cash A = Es kelapa gula putih 2 0.064 B = cash A = Es tape ketan 2 0.064 B = cash A = Mangga 2 0.064 B = cash A = Sop buah 2 0.062 B = cash A = Es kelapa gula merah 2 0.056 B = cash A = Jambu merah 2 0.055 B = cash A = Melon 2 0.055 B = cash A = Strawberry 2 0.066 C = 1 B = cod 2 0.047 C = 1 B = qris 2 0.055 B = cod A = Buah naga 2 0.049 B = cod A = Jeruk peras 2 0.157 B = cash C = 1 2 0.101 B = cash C = 2 2 0.053 B = cash C = 3 2 0.064 B = cash A = Air kelapa murni 2 0.064 B = cash A = Alpukat 2 0.064 B = cash A = Es kelapa gula putih 2 0.064 B = cash A = Es tape ketan 2 0.064 B = cash A = Mangga 2 0.064 B = cash A = Sop buah 2 0.062 B = cash A = Es kelapa gula merah 2 0.056 B = cash A = Jambu merah 2 0.055 B = cash A = Melon 2 0.055 B = cash A = Strawberry 2 0.066 C = 1 B = cod 2 0.047 C = 1 B = qris 2 0.055 B = cod A = Buah naga 2 0.049 B = cod A = Jeruk peras 2 0.157 B = cash C = 1 2 0.101 B = cash C = 2 2 0.053 B = cash C = 3
Size Support Item 1 Item 1 2 0.064 B = cash A = Air kelapa murni 2 0.064 B = cash A = Alpukat 2 0.064 B = cash A = Es kelapa gula putih 2 0.064 B = cash A = Es tape ketan 2 0.064 B = cash A = Mangga 2 0.064 B = cash A = Sop buah 2 0.062 B = cash A = Es kelapa gula merah 2 0.056 B = cash A = Jambu merah 2 0.055 B = cash A = Melon 2 0.055 B = cash A = Strawberry 2 0.066 C = 1 B = cod 2 0.047 C = 1 B = qris 2 0.055 B = cod A = Buah naga 2 0.049 B = cod A = Jeruk peras 2 0.157 B = cash C = 1 2 0.101 B = cash C = 2
Tabel  yang disertakan adalah output dari proses RapidMiner  yang  menunjukkan  itemset  dan  statistik terkait,  seperti  ukuran  (size),  dukungan  (support), serta  item  yang  terkandung  dalam  setiap  itemset. Mari  kita  interpretasikan  kolom-kolom  tersebut: Prediksi pola penjualan sesuai dengan kolom support diatas  yang  paling  banyak  memberikan  dukungan (support)  dan  confident  yaitu  0.064  dengan  nama minuman  adalah:  Air  kelapa  murni,  Alpuket,  Es kelapa gula putih, Es tape ketan, Mangga, Sop buah. a. Kolom 1: Size (Ukuran) Menunjukkan  jumlah  item  atau  variabel  dalam setiap itemset.
b. Kolom 2: Support (Dukungan) Menunjukkan  seberapa  sering  itemset  tersebut muncul dalam dataset. Dukungan dihitung sebagai persentase dari jumlah transaksi yang mendukung itemset tersebut.
c. Kolom 3: Item 1 Menunjukkan  item  atau  variabel  pertama  dalam itemset.
d. Kolom 4: Item 2 Menunjukkan  item  atau  variabel  kedua  dalam itemset. Kolom ini mungkin kosong atau tidak ada jika ukuran itemset hanya 1.
Berikut  adalah  beberapa  contoh  penjelasan untuk beberapa baris dalam tabel:
a. Baris 2 (kolom 1-4):
 Ukuran itemset: 2
 Dukungan: 0.157
 Item 1: B = cash
 Item 2: C = 1
 Interpretasi:  Itemset  ini  terdiri  dari  dua  item, yaitu  pembayaran  dengan  uang  tunai  (cash) dan  jumlah  pembelian  sebesar  1  (C  =  1),  dan itemset ini muncul dalam 15.7% dari transaksi.
b. Baris 14 (kolom 1-4):
 Ukuran itemset: 2
 Dukungan: 0.055
 Item 1: B = cod
 Item 2: A = Buah naga
 Interpretasi:  Itemset  ini  terdiri  dari  dua  item, yaitu  pembayaran  dengan  metode  COD  dan pembelian  Buah  naga  (A),  dan  itemset  ini muncul dalam 5.5% dari transaksi.
c. Baris 44 (kolom 1-4):
 Ukuran itemset: 3
 Dukungan: 0.024
 Item 1: B = cash
 Item 2: C = 1
 Item 3: A = Jambu merah
 Interpretasi:  Itemset  ini  terdiri  dari  tiga  item, yaitu  pembayaran  dengan  uang  tunai,  jumlah pembelian 1, dan pembelian Jambu merah, dan itemset ini muncul dalam 2.4% dari transaksi.
d. Baris 64 (kolom 1-4):
 Ukuran itemset: 2
 Dukungan: 0.010
 Item 1: A = Alpukat
 Item 2: C = 11
 Interpretasi:  Itemset  ini  terdiri  dari  dua  item, yaitu pembelian Alpukat dan jumlah pembelian  sebesar  11,  dan  itemset  ini  muncul
dalam 1% dari transaksi .
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pola
penjualan dan mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penjualan produk seperti deskripsi, dapat disimpulkan bahwa  terdapat  beberapa  asosiasi  yang  memiliki tingkat  kepercayaan  yang  cukup  tinggi.  Dapat membuat  model  prediksi  pola  penjualan  di  masa depan:  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan teknik  data  mining  untuk  membuat  model  prediksi pola  penjualan  dimasa  depan.  Saran  dari  penulis dalam penelitian ini adalah perlunya membandingkan dengan  algoritma  lain  untuk  mengelompokan  dataset penjualan  minuman  juice  dan  sop  buah  segar sehingga diharapkan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amalina, T., Bima, D., Pramana, A., & Sari, B. N.  (2022).  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Frozen Food. Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan , 8 (15),  574– 583. https://doi.org/10.5281/zenodo.7052276.
[2] Duha,  S.  J.,  Syahra,  Y.,  &  Azlan,  A.  (2022). Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan Pola  Penjualan  Dimsum  Dengan  Menggunakan Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth)  Pada  Studio  Dimsum. Jurnal  Cyber Tech .https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/j ct/article/view/1565%0Ahttps://ojs.trigunadham a.ac.id/index.php/jct/article/download/1565/933
[3] Ependi,  S.,  &  Akbar,  M.  (2021).  Implementasi Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  dengan Algoritma  Apriori. Bina  Darma  Conference  on Computer Science (BDCCS) , 3 (1), 220–225.
[4] Haya, R. F., & Ramadani, D. (2020). Penerapan Data  Mining  dalam  Analisis  Pola  Pembelian
Minuman  dan  Makanan  di  Kantin  SMAN  4 Langsa  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth.
InfoTekjar :  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan Teknologi Jaringan , 4 (2), 331–334.
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i2.1826
[5] Lestari,  L.  M.,  Ali,  I.,  Tinggi,  S.,  Informatika, M., & Ikmi, S. (2023). Penerapan Algoritma FP- Growth  Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan Toko Ellia Umami. L. Lestari, 1 (3), 367–378.
[6] Rodzy,  F.,  Ridho,  I.  I.,  Kalimantan,  I.,  Al,  M. A.,  Banjarmasin,  B.,  Banjarmasin,  K.,  & Selatan,  I.  (2021).  Implementasi  Algoritma Apriori  terhadap  Kombinasi  Pola  Penjualan Kuliner  Sidamanik  Square. Jurnal  Penerapan Sistem  Informasi  (Komputer  &  Manajemen) , 2 (3), 167–173.
[7] Rorizki,  F.  (2023).  Analisis  Profil  Usaha Angkringan  Sop  Buah  Durian  Raja  Medan.. Khidmatussifa: Journal of Islamic Studies , 2 (2), 108–117. https://doi.org/10.56146/khidmatussifa.v2i2.83
[8] Setyorini, S. G., Mustakim, Adhiva, J., & Putri, S.  A.  (2020).  Penerapan  Algoritma  FP-Growth dalam  Penentuan  Pola  Pembelian  Konsumen. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri (SNTIKI) , 180–186.
[9] Suciati,  I,  Herawati,  N,  Subian,  S,  W.  (2022). Analisis  Klaster  Menggunakan  Metode  Fuzzy C-Means  pada  Data  COVID-19  di  Provinsi Lampung. Seminar Nasional Sains, Matematika, Informatika Dan Aplikasinya VI UNILA , 6 , 66– 73.
[10] Sulistiyowati, R., Legis, S., & ... (2023). Strategi Penjualan  Dengan  Mengetahui  Pola  Pembelian
Pelanggan Terhadap Data Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Informatika Dan … , 17 (April). https://journals.inaba.ac.id/index.php/jiki/article/view /175%0Ahttps://journals.inaba.ac.id/index.php/ji ki/article/download/175/166
[11] Yani,  A.,  Azmi,  Z.,  &  Suherdi,  D.  (2023). Implementasi  Data  Mining  Menganalisa  Data Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering. Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna
Dharma (JURSI TGD) , 2 (2), 315. https://doi.org/10.53513/jursi.v2i2.6357 [12] Zulhilmi Dharma Nugraha, 2)Nahar Mardiyantoro, 3)Dimas Prasetyo Utomo,
4)Iman  Ahmad  Ihsannuddin,  5)Nulngafan.
(2023).  IMPLEMENTASI  DATA  MINING
UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN  DI  ARMADA  COMPUTER
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI.
Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer , 2 (1)
[13] Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019).
Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD
Pekanbaru. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan Sistem Informasi , 01 , 17–24.
[14] Aulia, N., Nur, N., Studi, P., Informatika, T., & Sulawesi, U. (2021). Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Obat  di  Rumah Sakit. JCIS  (Journal  of  Computer  and Information System) , 4 (2), 19–29. https://doi.org/10.31605/jcis.v4i2 [15] Bagus Aji Pangestu1, Nikko Aldiana Kristiawan2,  N.  S.  (2022).  Clustering  Obat Untuk  Menentukan  Pola  Pemasaran  Efektif  di Apotek  Amarta  sehat. Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , 8 (September), 115–126.
[16] Elyas, A. H., & Prayoga, J. (2020). Implementasi  Data  Mining  Pola  penjualan Sparepart Motor Honda Pada Pt Rotella Persada Mandiri  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori. Journal of Information System, Computer Science and Information Technology , 1 (1), 22–31.
[17] Mai,  P.,  Tarigan,  S.,  Hardinata,  J.  T., Qurniawan,  H.,  Safii,  M.,  &  Winanjaya,  R. (2022). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam
Menentukan  Persediaan  Barang  (  Studi  Kasus : Toko  Sinar  Harahap  ). STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar , 12 (2), 51–61.
[18] Maulidah,  A.,  &  Bachtiar,  F.  A.  (2021). Penerapan  Metode  Association  Rule  Mining Untuk  Asosiasi  Ulasan  Terhadap  Aspek TEMPAT  WISATA  JAWA  TIMUR  PARK  3. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
(JTIIK) , 8 (5), 1029–1038.
https://doi.org/10.25126/jtiik.202184417
[19] Musthafa,  A.,  &  Wibowo,  A.  (2020).  Analisis Pola  Penjualan  Produk  Vitamin  Menggunakan Algoritma Apriori. Prosiding  Seminar Nasional Riset  Dan  Information  Science  (SENARIS) , 2 , 62–74.
[20] Ramadhanty,  D.  A.,  Syafitri,  R.,  Raswir,  E.,  & Meisak,  D.  (2022).  Implementasi  Data  Mining Untuk  Menentukan  Persediaan  Stok  Obat  Di Apotek  K-24  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering. Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ) , 1 (April), 155–160.
[21] Saputra,  R.  A.,  Wasiyanti,  S.,  &  Nugraha,  R. (2020).  Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Analisa  Pola  Penempatan  Barang  Berdasarkan Data Transaksi Penjualan. JURNAL SWABUMI , 8 (2), 160–170.
[22] Wahyuni,  F.  S.,  &  Zahro,  H.  Z.  (2022). Penerapan Teknik Data Mining untuk Menentukan Rencana Strategi Penjualan. JUPITER  (Jurnal  Pendidikan  Teknik  Elektro) , 07 (01), 47–54.