## MINING DATA IN IDENTIFICATION OF CONSUMER PATTERNS OF AGRICULTURAL MACHINE SALES USING FP-GROWTH ALGORITHM
Eka Sofianti 1 , Sarjon Defit 2 , Y.Yuhandri 3
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Email: sofiantieka0816@gmail.com

## Abstract
The sales transaction data for agricultural machinery at the Mandiri Jaya Teknik Solok store is a large data set making it difficult to identify consumer purchasing patterns. Large data sets can be processed into useful information. Sales transaction data available at the Mandiri Jaya Teknik Solok store can be processed into useful information to increase sales. This study aims to identify consumer purchasing patterns in order to know which items are often sold and to find out which items need to be stocked more and to increase sales. The data that is processed in this study uses the sales transaction data obtained from the sales invoice of Toko Mandiri Jaya Teknik Solok. Data is in the form of sales data for 13 weeks of 20 items with a minimum support value of 15% and a confidence value of 60%. The method uses one of the data mining techniques associated with the FP-Growth algorithm, where the Fp-Growth algorithm uses the concept of tree development in searching for the types of items that are often purchased (frequency item sets). The tools used are Rapidminer 9.8 so that the purchase patterns of goods are obtained which are used as information to predict the level of frequently sold items. The result of the sales data processing process is the association rule. Association Rule is obtained in the form of a relationship between goods sold tog ether with other goods in a transaction. From this pattern, it can be recommended to the shop owner as information for preparing stock of goods to increase sales results. This research is very suitable to be applied to determine the patterns of consumer spending such as the relationship of each item purchased by consumers, so this research is appropriate for use by stores.
Keywords: Data mining, Association Rule, FP-Growth Algorithm, Rapidminer, stuff.

## 1. INTRODUCTION
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  keseluruhan  proses  non-trivial  untuk  mencari  dan mengidentifikasi  pola  (pattern)  dalam  data,  dimana  data  yang  diperlukan  bersifat  sah,  baru,  dapat bermanfaat  dan  dapat  dimengerti.  KDD  berhubungan  dengan  teknik  integrasi  dan penemuan  ilmiah, interprsetasi, dan visualisasi dari pola-pola sejumlah kumpulan data. Salah satu tahap dari Knowledge Discovery  in  Database  adalah  Data  mining.  Data  mining  adalah  suatu  proses  mengerukan  atau mengumpulkan informasi penting dari suatu data yang besar. Proses data mining sering menggunakan metode statika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelegence [1].
Association  rules  adalah  suatu  proses  pada  data  mining  untuk  menentukan  semua  asosiatif  yang memenuhin  syarat  minimum  untuk  support  dan  confidence  pada  sebuah  data  base.  Kedua  syarat tersebut akan digunakan untuk interesting association rules dan dibandingan dengan batasan yang telah ditentukan yaitu support dan confidence [2]. Algoritma Frequent pattern Growth biasa disingkat dengan
SYSTEMATICS, Vol. 2, No. 3, December 2020, pp 144-156
FP-Growth  merupakan  salah  satu  algoritma  asosiasi  dalam  data  mining.  Algoritma  FP-  Growth merupakan  pengembangan  dari  metode  apriori  sebagai  salah  satu  alternatif  untuk  menentukan himpunan data yang paling sering muncul (Frequent item set) dalam sebuah kumpulan data kemudian membangkitkan struktur data Tree yang disebut juga dengan Freequent Pattern Tree (FP-Tree) [3].
Banyak penelitian tentang Data Mining yang menggunakan algoitma FP-Growth yang sudah dilakukan sebelumnya, Hasil  dari  penjualan  pada  toko  kgs  rizky  motor  pihak  manajemen  hanya  melihat laporan jumlah barang terjual dan berapa banyak pendapatannya dilihat tanpa ada tindak lanjut  untuk menentukan  keputusan  diwaktu  yang  akan  datang.  Dengan  menggunakan metode Frequent Pattern Growth,  pihak  manajemen  dapat mengambil keputusan  barang  mana yang membutuhkan persediaan yang lebih banyak dibandingkan dengan barang yang lain. [4]. Analisis ini juga dapat menemukan pola pembelian  produk-produk  yang  muncul  secara  bersamaan  atau  produk  yang  memiliki  kecendrungan muncul bersamaan dalam sebuah transaksi dari data transaksi penjualan yang pada umumnya berukuran besar [5].
Penenlitian  Maulana  &  Fajrin  (2018)  tentang  analisa  pola  pembelian  konsumen  untuk  memecahkan masalah pola pembelian setiap konsumen yang berbeda-beda dengan menerapkan algoritma FP-Growth yang akan menganalisa data dari perusahaan  sehingga dapat membantu perusahaan mengetahui pola pembelian  konsumen  [6].  Dilakukan  juga  penelitian  oleh  Rahmat.dkk(2020)  pada  Toko  UD. Aliwansyah  Mart  merupakan  toko  yang  bergerak  pada  bidang  jual  beli  sembako  yang  banyak melakukan transaksi penjualan dan pembelian sembako [7]. Data transaksi ini terus bertambah setiap harinya.  Masalah  pada  toko  tersebut  adalah  ketersedian  Stock  sembako  yang  berakibat  terjadinya penurunan pembeli dan keuntungan maka digunakanlah algoritma FP-Growth untuk menganalisa pola pembelian melalui data transaksi yang diarsipkan tersebut sehingga didapatlah sebuah pola pembelian yang  akan  digunakan nantinya  sebagai  acuan  untuk memprediksi  tingkat ketersedian  stock  sembako dalam meningkatkan penjualan.
Penelitian  terdahulu  oleh  Setiawan  dan  Anugrah(2019),  dimana  FP-Growth  digunakan  sebagai penentuan  pola  pembelian  konsumen  pada  indomaret  gkb  gresik.  Penelitian  ini  menggunakan  data transakasi yang terjadi selama satu bulan pada salah satu toko indomaret di daerah gkb Gresik yang kemudian diolah dan di analisis menggunakan program aplikasi WEKA, sehingga ditemukanlah pola pasangan item terbaik yang memenuhi syarat-syarat dalam aturan asosiasi yang ditetapkan [8].
Icca astrina, (2019) melakukan penelitian tentang Penerapan Algoritma FP-Growth dalam penentuan pola  Pembelian  konsumen pada kain  tenun medali  mas,  dimana  algoritma  Fp-Growth menggunakan konsep tree development dalam pencarian jenis barang yang sering di beli (frequence item sets). Data yang di gunakan yaitu 26 jenis barang kain tenun dan 200 data transaksi dengan ketentuan 2 atau 3 jenis
barang dalam 1 transaksi. Pada penelitian ini dientukan nilai minimum support sebesar 20% dan nilai confidence sebesar 10% [9].
Toko  Mandiri  Jaya  Teknik  Solok  adalah  toko  yang  bergerak  dibidang  jual  beli  mesin  alat  pertanian yang tentunya banyak melakukan transaksi jual beli, karena sebagian penduduk disana adalah petani. Setiap  hari  data  bertambah  hanya  dalam  bentuk  arsip  dan  faktur,  tidak  diketahui  manfaat  dari  data tersebut.  Menghindari  terjadinya  penurunan  pembelian  dan  keuntungan  digunakanlah  metode Algoritma FP-Growth untuk mengidentifikasi pola pembelian melalui data yang di arsipkan tersebut sehingga  didapatlah  sebuah  pola  pembelian  yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk memprediksi tingkat ketersediaan stock barang dalam meningkatkan penjualan pada Toko Mandiri Jaya Teknik Solok. Peneliti  berharap  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  menentukan  barang  yang sering terjual agar dapat diketahui barang mana yang perlu di stock lebih banyak.

## 2. METHODS
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  algoritma  FP-Growth.  Frequent  Pattern Growth (FP-Growth) adalah salah satu alternatif  algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan  data  yang  paling  sering  muncul  (frequent  itemset)  dalam  sebuah  kumpulan  data  [10] Algoritma  FP-Growth  merupakan  pengembangan  dari  algoritma  Apriori.  Sehingga  kekurangan  dari algoritma  Apriori  diperbaiki  oleh  algoritma  FP-Growth  [11].  FP-Growth  menggunakan  konsep pembangunan  tree  dalam  pencarian  frequent  itemsets.  Hal  tersebutlah  yang  menyebabkan  algoritma FP-Growth lebih cepat dari algoritma Apriori [12]. Karakteristik algoritma FP-Growth adalah struktur data  yang  digunakan  adalah  tree  yang  disebut  dengan  FP-Tree.  Dengan  menggunakan  FP-  Tree, algoritma FP-Growth dapat langsung mengekstrak frequent itemset dari FP- Tree [13]. Dapat dilihat pada Gambar 1 tahapan-tahapan yang dilakukan dalam algoritma FP-Growth.

## Gambar 1. Blog Diagram Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan salah satu algoritma yang paling klasik, algoritma FP-Growth  dapat menghindari generasi sejumlah kandidat set besar dan hanya perlu memindai database  dua kali dengan cepat menemukan item set yang sering muncul [14]. Algoritma FP-Growth dibagi dalam 3 tugas utama yaitu
1.  Tahap  pembangkitan  Conditional  Pattern  Base,  Conditional  Pattern  Base  merupakan  subdatabase yang berisi prefix path (lintasan prefix) dan suffi pattern (pola akhiran). Pembangkitan conditional pattern base didapatkan melalui FP-Tree yang telah dibangun sebelumnya.
2. Tahap pembangkitan Conditional FP-Tree , pada tahap ini, support count dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebh besar atau sama dengan minimum support count akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree.
3.  Tahap pencarian frequent itemset, apabila conditional FP-Tree merupakan lintasan tunggal (single path), maka didapatkan frequent itemset dengan melakukan kombinasi item untuk setiap conditional FP-Tree. Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembagian FP-Growth secara rekursif.
Karakteristik  algoritma  FP-Growth  merupakan  struktur  data  yang  banyak  digunakan  adalah  tree disebut  dengan  FP-Tree,  dengan  menggunakan  FP-Tree  algoritma  FP-Growth    dapat  langsung mengektrak  frequent  itemset  dari  FP-Tree.  Penggalian  itemset  yang  frequent  dengan  menggunakan algoritma  FP-Growth  akan  dilakukan  dengan  cara  membangkitkan  struktur  data  tree  atau  disebut dengan Frequent Pattern Tree [15].

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan yang di ambil dari data mingguan sejak awal bulan september 2020 sampai dengan pertengahan bulan desember 2020. Peneliti mendapatkan 13  minggu  data  sebagai  objek  penelitian  dengan  membatasi  minimal  3  barang  yang  paling  banyak terjual, seperti pada Tabel 1 Data Real Penjualan di bawah ini :.

## Tabel 1. Data Real Penjualan Mesin Alat Pertanian
Data  real  penjualan  kemudian  diberi  kode  kepada  setiap  item  agar  lebih  mudah  dalam    melakukan proses data dapat dilihat pada Tabel 2 setelah diberikan kode pada setiap item.
TID Nama barang
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13
Potong rumput, mesin pembelah kayu, semprot hama, mesin perontok padi, pompa air, bearing gilingan padi, rantai mesin bajak.
Potong rumput, genset, mesin pembelah kayu, mesin perontok padi, karburator, saringan gilingan padi. Potong rumput, genset, mesin pembelah kayu, mata pisau pemotong rumput, mesin peras kelapa, piston
Potong rumput, mesin pembelah kayu, rantai pembelah kayu, mesin perontok padi, mesin bajak. Potong rumput, mata pisau pemotong rumput, rantai pembelah kayu, busy, kompressor. Mesin perontok padi, mesin bajak, rantai mesin bajak.
Mata pisau pemotong rumput, Mesin perontok padi, saringan gilingan padi.
Mesin perontok padi, bor, mesin bajak, sanyo, rantai mesin bajak.
Semprot hama, mata pisau pemotong rumput, rantai pembelah kayu, dompeng emas, mesin bajak. Rantai pembelah kayu, mesin bajak, rantai mesin bajak.
Potong rumput, mesin pembelah kayu, rantai pembelah kayu, dompeng emas, karburator, busy. Potong rumput, mesin pembelah kayu, bor, pompa air, rantai mesin bajak.
Mata pisau pemotong rumput, rantai pembelah kayu, piston.
Table.2. Pemberian Kode Setiap Item INISIAL KODE NAMA BARANG A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 Potong rumput
Genset
Mesin pembelah kayu Semprot hama
Mata pisau pemotong rumput
Rantai pembelah kayu Dompeng emas Mesin perontok padi Bor Pompa air Karburator Busy Mesin bajak Mesin peras kelapa Piston Bearing gilingan padi Saringan gilingan padi
Sanyo
Rantai mesin bajak
Kompressor
Setelah diberi kode data transaksi di urut lagi menggunakan kode yang sudah ditentukan, di dapat kan table transaksi seperti pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Data transaksi
Dengan  membatasi  objek  penelitian  dengan  minimal  3  barang  yang  sering  terjual,  maka  item  yang terpakai  memenuhi minimum support yang ditentukan yaitu:A1,A3,A8,A6,A5,A13,A19, sehingga di dapat kan tabel transaksi yang sudah diurut berdasarkan priority tertinggi, seperti pada tabel 4 di bawah ini.
TID Transaksi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A1,A3,A4,A8,A10,A16,A19 A1,A2,A3,A8,A11,A17 A1,A2,A3,A5, A14,A15, A1,A3,A6,A8,A13
A1, A5,A6,A12,A20 A8,A13,A19 A1,A5,A8,A17 A8,A9,A13,A18,A19 A4,A5,A6,A7,A13 A6,A13,A19 A1,A3,A6,A7,A11,A12 A1,A3,A9,A10,A19 A5,A6,A15
Tabel 4. Pemindaian Tabel Berdasarkan Frekuensi Tertinggi TID Transaksi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A1,A3,A8,A19 A1,A3,A8, A1,A3,A5, A1,A3, A8,A6, A13 A1, A6,A5
A8,A19,A13
A1,A8,A5, A8,A19,A13 A6,A5,A13 A6,A19,A13
A1,A3,A6
A1,A3,A19
A6,A5

## 3.1 Pembentukan FP-Tree
Pembentukan FP-Tree dilakukan berdasarkan data transaksi penjualan  pada Toko Mandiri Jaya Teknik yang terdapat pada Tabel 4.
1.  FP-Tree untuk no_transaksi 1 : A1,A3,A8,A19
FP-Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 2.
Null A1:1 A3:1 A8:1 A19:1
Gambar 2. FP-Tree pada no_transaksi 1
2.  FP-Tree untuk no_transaksi 2 : A1,A3,A8,
FP-Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 3.
Null A1:2 A3:2 A8:2 A19:1
3.  FP-Tree untuk no_transaksi 3: A1,A3,A5
FP-Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 4.
Null A1:3 A3:3 A8:2 A19:1 A5:1
Gambar 4. FP-Tree pada no_transaksi 3
Pembentukan    FP-Tree  dilakukan  sampai  transaksi  13,      hingga  terbentuklah  FP-Tree  akhir  seperti Gambar 5.
Null A1:8 A3:6 A8:3 A19:1 A5:1 A6:1 A13:1 A6:2 A5:1 A8:2 A19:2 A13:2 A8:1 A5:1 A6:1 A5:1 A13:1 A19:1 A13:1 A19:1 A3:1 A6:2 A5:1
Gambar 5. FP-Tree pada no_transaksi 13

## 3.2 Proses Algoritma Frequent Pattern Growth (FPGrowth)
Setelah pembentukan FP-Tree telah selesai dibuat,  maka langkah selanjutnya akan diterapkan proses algoritma FP-Growth untuk mencari frequent itemset yang signifikan. Langkah-langkah utama dalam proses algoritma FP-Growth.

## a. Tahap Conditional Pattern Base
Conditional  Pattern  Base  merupakan  subdatabase  yang  berisi  prefix  path  (lintasan  awal)  dan  suffix pattern (pola akhiran) untuk menemukan frequent itemset, pembangkitan ini didapatkan melalui hasil dari FP-Tree sebelumnya, dengan mengurutkan item dari pembelian terkecil ke terbesar, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Conditional Pattern Base
Item Conditional Pattern Base A13 A19 A5 A6 A8 A3 A1 {A1,A3,A8,A6:1},{A8,A19:2},{A6,A5:1},{A6,A19:1} {A1,A3:1},{A1,A3,A8:1},{A8:2}{A6:1} {A1,A3:1},{A1,A8:1},{A1,A6:1}{A6:1}{A3,A6:1} {A1,A3,A8:1},{A1:2},{A3:1}
{A1,A3:3},{A1:1}
{A1:6} ...
b. Tahap Pembangkitan Conditional FP-Tree
Pada tahap ini, support count dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebih besar atau sama dengan minimum support count dua akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree, ditetapkan minimum support 2. Hasil pencarian conditional FP-Tree dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 6. Hasil Conditional Tree
Item Conditional Pattern Base A13 A19 A5 A6 A8 A3 A1 <A8 :3, A6 : 3, A19:3> <A1 : 2 ,A3:2, A8:3> <A1:3, A3:2, A6:3 > <A1 : 3, A3 :2>
<A1:4, A3 : 3> <A1: 6> -

## c. Tahap Pencarian Frequent Itemset
Conditional  FP-Tree    merupakan  lintasan  tunggal(single  path),  maka  didapatkan  frequent  itemset dengan melakukan kombinasi item untuk setiap condtional FPTree. Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan  pembangkitan  FP-Growth  secara  rekursif  (proses  memanggil  dirinya  sendiri).  Hasil pencarian frequenitemset dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 7. Hasil Conditional Tree
Item Conditional Pattern Base A13 A19 A5 A6 A8 A3 A1 { A13}, {A8,A13 : 3}, {A6,A13:3}, {A19,A13:3 } { A19}, {A1,A19 :2},{A3,A19:2}, {A8A19:3} { A5 }, {A1,A5 :3}, {A3,A5:2}, {A6,A5:3} { A6 }, {A1,A6: 3},{A3,A6: 2}
{ A8 }, {A1,A8:4}, {A3,A8:3}
{ A3 }, {A1,A3:6}. -
Dengan  ketentuan  minimum  support  15%  dan minimum confidence 60%  maka  terdapat 13  rule yang termasuk dalam strong association rule. Dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Strong Association Rule
NO Jika membeli Maka akan membeli Support confidence 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A13 A19 A13 A13 A19 A5 A5 A8 A8 dan A13 A8 dan A19 A13 dan A19 A1 dan A19 A3 dan A19 A8 A13 A6 A19 A8 A1 A6 A1 A19 A13 A8 A3 A1 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 30% 15% 15% 15% 15% 15% 60% 60% 60% 60% 60% 60% 60% 66% 66% 66% 66% 100%
100%
Setelah hasil Conditional tree akan di didapatkan barang yang termasuk strong association rule. Yang kemudian dilanjutkan implementasi dengan menggunakan aplikasi Rapidminer 9.8.dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar.6 Tampilan Result
Dari gambar 6 dihasilkan 14 pola kemungkinan muncul bersamaan, sehingga dapat dituliskan dalam bentuk table seperti table 9 dibawah ini.
Tabel 9. Hasil Association Rule Rapidminer 9.8 No Premises Conclusion Support Confidence 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 A8 A8, A13 A8, A19 A13,A19 A1, A19 A3, A19 A1, A3 A13 A19 A13 {A13} {A19} A5 A5 A1 A19 A13 A8 A3 A1 A19 A8 A13 A6 A19 A8 A1 A6 0.30 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.23 0.23 0.23 0,23 0,23 0,23 0,23 0.66 0.66 0.66 0.66 1.0 1.0 Infinity 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6
Untuk  melihat association  rule Pilih Descriptions untuk  melihat  pola  aturan  asosiasi  yang tereksekusi sebagai sebuah pengetahuan, dapat dilihat pada gambar7.
Gambar7. Hasil Association Rule Rapidminer 9.8
Hasil associasi rule untuk dataset ini dapat diinterprestasikan :
1. Jika  pembeli  mesin  bajak,  maka  pembeli  juga  akan  membeli  mesin  perontok  padi,  dengan kepercayaan support 23% dan confidance 60%.
2.  Jika  pembeli  membeli  rantai  mesin  bajak,  maka  pembeli  akan  membeli  mesin  bajak  dengan kepercayaan support 23% dan confidence 60%.
3.  Jika pembeli membeli mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli rantai pembelah kayu, dengan kepercayaan support 23% dan confidence 60%.
4.  Jika pembeli membeli mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli rantai mesin bajak, dengan support 23% confidence 60%.
5.  Jika pembeli membeli rantai mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli mesin perontok padi, dengan support 23% confidence 60%.
6.  Jika  pembeli  membeli  mata  pisau  pemotong  rumput,  maka  pembeli  juga  akan  membeli  potong rumput dengan support 23% dan confidence 60%.
7.  Jika  pembeli  membeli  mata  pisau  pemotong  rumput,  maka  pembeli  juga  akan  membeli  rantai pembelah kayu dengan support 23% dan confidence 60%.
8.  Jika  pembeli  membeli  mesin  perontok  padi,  maka  pembeli  juga  akan  membeli  potong  rumput dengan support 30% confidence 66%.
9.  Jika pembeli membeli mesin perontok padi, mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli rantai mesin bajak dengan support 15% dan confidence 66%.
10. Jika pembeli membeli mesin perontok padi, rantai mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli mesin bajak dengan support 15% confidence 66%.
11. Jika  pembeli  membeli  mesin  bajak,  rantai  mesin  bajak,  maka  pembeli  juga  akan  membeli  mesin perontok padi dengan support 15% confidence 66%.
12. Jika pembeli membeli potong rumput, rantai mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli mesin pembelah kayu dengan support 15% confidence 100%.
13. Jika pembeli membeli mesin pembelah kayu, rantai mesin bajak, maka pembeli juga akan membeli potong rumput dengan support 15% dan confidence 100%.

## 4.   Kesimpulan dan Saran

## 4.1   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  dengan  aplikasi  Rapid  miner  9.8  dan menggunakan  metode  Algoritma Fp-  Growth untuk  mengetahui  pembelian  barang  secara bersaamaan , dapat disimpulkan  sebagai berikut:
1. Dengan  metode  Algoritma FP-Growth ,  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  dapat diketahui pola pembelian konsumen pada Toko Mandiri Jaya Teknik Solok. Sehingga sangat bermanfaat bagi toko untuk mengetahui pola pembelian konsumen.
2. Pola  yang  telah  di  hasilkan  dapat  di  interprestasikan  menjadi  informasi  yang  dapat digunakan oleh toko untuk mengetahui barang yang sering terjual bersamaan.
3. Dengan  mengetahui  pola  pembelian  konsumen,  maka  dapat  dirancang  strategi  dan sistem penjualan yang baik, Agar dapat meningkatkan keuntungan penjualan.
4. Penerapan metode Data mining dengan algoritma FP-Growth kedalam aplikasi analisis pola pembelian konsumen dan pengujian pola yang diterapkan sudah berhasil.

## 4.2  Saran
Dari  hasil  penelitian  ini  penulis  dapat  memberikan  beberapa  saran  yang  dapat diperhatikan untuk penelitian dalam pengembangan selanjutnya, yaitu:
1. Dalam  implementasi  data  ini,  jika  semakin  besar  data  yang  diambil,  maka  akan mendapatkan hasil yang lebih akurat.
2. Jika dilakukan pengembangan terhadap penelitian ini sebaik dilkakukan penambahan sample.
3. Selain menggunakan aplikasi Rapid miner penelitian juga bisa menggunakan aplikasi Data Mining lainya seperti WEKA, MATLAB, dan mungkin ada aplikasi lainnya.

## REFERENCES
[1] Rosyidah, U. A., & Oktavianto, H. (2019). Pencarian Pola Asosiasi Keluhan Pasien Menggunakan Teknik  Association  Rule  Mining.  INFORMAL:  Informatics  Journal,  3(1),  1.  DOI: https://doi.org/10.19184/isj.v3i1.5541 .
[2] Lestari,  Y.  D(2015).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Fp-Tree  Dan  Fp-Growth Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Obat.  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (SNASTIKOM). 1, 2. DOI: https://doi.org/10.31227/osf.io/t93uv .
[3] Amelia, R., & Utomo, D. P. (2019). Analisa Pola Pemesanan Produk Modern Trade Independent Dengan  Menerepakan  Algoritma  Fp.  Growth    (Studi  Kasus:  PT.  Adam  Dani  Lestari).  KOMIK (Konferensi
Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1). DOI:
https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1622
[4] Utama,  K.  M.  R.  A.,  Umar,  U.,  Yudhana,  A.(2020).  Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk Penentuan  Pola  Pembelian  Transaksi  Penjualan  Pada  Toko  Kgs  Rizky  Motor.  Jurnal  Dinamika, 25(1). DOI: https://doi.org/10.35315/dinamik.v25i1.7870 .
[5] Abdullah, A. (2018). Rekomendasi Paket Produk Guna Meningkatkan Penjualan Dengan Metode FP-Growth.  Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informatika,  4(1),  21.  DOI: https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5794.
[6]  Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  untuk  Analisis  Pola  Pembelian Konsumen dengan Algoritma Fp-Growth pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Klik- Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(1), 27. DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v5i1.100 .
[7] Aditiya,  R.,  Defit,  S,.  Nurcahyo,  G.  W.(2020).  Prediksi  Tingkat  Ketersediaan  Stock  Sembako Menggunakan Algoritma FP-Growth dalam Meningkatkan Penjualan. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis. 2. 3.  DOI: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[8] Setiawan, A., & Anugrah, I. G. (2019). Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Indomaret GKB Gresik dengan Metode FP-Growth. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2(2), 115. DOI: https://doi.org/10.32672/jnkti.v2i2.1564 .
[9] Astrina, I., Arifin, M. Z., & Pujianto, U. (2019). Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas. Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi
Dan Informatika, 9(1), 32. DOI: https://doi.org/10.31940/matrix.v9i1.1036 .Yuhefizar, Santosa, B., Eddy, I. K. P., & Suprapto, Y. K. (2013). Combination of Cluster Method for Segmentation of Web Visitors. TELKOMNIKA, 11(1), 207-214. DOI: http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v11i1.906 .
[10] Setyo, W. N., Wardhana,  S.(2019). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Di Cv Cahaya  Setya  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth.  Jurnal  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika. 12, 1. DOI: https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.416
[11] Mashud, Wisda(2019). Designing an Application for Analyzing Consumer Spending Patterns Using  the  Frequent  Pattern  Growth  Algorithm.  Jurnal  Penelitian  dan  Informatika.  9(2).  DOI: http://dx.doi.org/10.17933/jppi.2019.090206 .
[12] Lisnawati, H., Sinaga, A.,(2020). Data Mining With Associated Methods To Predict Consumer Purchasing Patterns. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS). 12(5).  DOI: 10.5815/ijmecs.2020.05.01.
[13] Wahana, A., Maylawati, D. S., Irfan, M., & Effendy, H. (2018). Supply chain management using fp-growth algorithm for medicine distribution. Journal of Physics: Conference Series, 978,  012018. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/978/1/012018 .
[14] Wang, T., Hou, J., & Yu, Z. (2018). Analysis of Hierarchical and Time-phased Model of Large- scale Power Grid Based on Fpgrowth Algorithm. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 192, 012031. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/192/1/012031 .
[15] Andi, T., & Utami, E. (2018). Association Rule Algorithm With FP Growth For Book Search.
IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  434,  012035.  DOI: https://doi.org/10.1088/1757899x/434/1/01203 .
[16] Faza, S., Rahmat, R. F., Nababan, E. B., Arisandi, D., & Effendi, S. (2018). The association rules search of Indonesian university graduate’s data using FP-growth algorithm. IOP Conference Series: Materials  Science  and  Engineering,  308,  012017.  DOI: https://doi.org/10.1088/1757- 899x/308/1/012017 .
[17] Hardiyanti, D. Y., Novianti, H., & Rifai, A. (2018). Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Sistem Informasi  Perpustakaan.  Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal,  3(1),  75.  DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.7789 .