## PENERAPAN DATA MINING DALAM ALGORITMA FP GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PELANGGAN ONLINE SHOP CIREBON LAKU
Sophiyanti Dewi, Nana Suarna Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131
Sophiyantidewi21@gmail.com

## ABSTRAK
Perdagangan daring saat ini berkembang cukup pesat. Sistem jual beli yang dilakukan secara daring dapat memudahkan  masyarakat  berbelanja.  masalah  yang  sering  kita  lihat  adalah  kehabisan  stok  pada  online  shop sehingga pelanggan pun terkadang kesulitan dalam berbelanja. Seiring dengan pertumbuhan penjualan yang terus meningkat, volume transaksi dan  jumlah data yang terakumulasi  juga  mengalami peningkatan signifikan. Oleh karena  itu, diperlukan strategi  yang efektif dalam  meningkatkan penjualan  makanan  melalui toko online. Pada Online  shop  cirebon  laku  salah  satu  tantangan  yang  dihadapi  adalah  kurangnya  pemahaman  terhadap  pola pembelian pelanggan di Online Shop Cirebon Laku, sehingga manajemen stok belum mencapai tingkat optimal. Penerapan algoritma FP-Growth dapat memberikan kontribusi dalam memahami pola pembelian tersebut. Dengan adanya algoritma ini, dapat diperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap kecenderungan pembelian pelanggan, yang  selanjutnya  memungkinkan  perencanaan  stok  yang  lebih  cerdas  dan  responsif  terhadap  dinamika  pasar. Selain  itu, penggunaan algoritma FP-Growth  juga dapat  membantu  mengurangi risiko ketidakseimbangan stok yang  mungkin terjadi. Tujuan dari tugas akhir  ini  Ingin  mengetahui  hasil dari penerapan algoritma Fp Growth untuk menganalisis pola pembelian pelanggan pada Online shop Cirebon laku serta Ingin mengetahui produk apa saja  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan.  Dengan  melakukan  penerapan  Fp-Growth  pada  dataset  transaksi penjualan yang mencakup 500 entri data dengan 16 atribut, dengan nilai Support 0.1 dan Confidence 0.8 berhasil ditemukan nilai tertinggi yaitu:  jika pelanggan membeli Stuff roti, otak-tak mercon, cilok mercon maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu bakso aci dengan nilai Confidence 100% , jika pelanggan membeli Bakso aci ,  stuff  roti,  cilok  mercon  maka  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  yaitu  otak-otak  mercon  dengan  nilai Confidence nya 100%.
Kata kunci : Perdagangan daring, Pola pembelian, Aturan asosiasi Algoritma FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dunia digital saat ini sangat pesat, terutama  dalam  bidang  pendidikan,industri,  dan ekonomi. Di era serba digital ini, kita tidak perlu lagi repot  pergi  ke  suatu  tempat  untuk  berbelanja  karena sudah  banyak  toko  online  atau  e-commerce  yang bermunculan.  sebutan  lainnya  untuk toko online  bisa juga  disebut  dengan  online  shop.  Mulai  dari masyarakat  perkotaan  hingga  pedesaan  ,  kalangan remaja  hingga  lanjut  usia  pun  banyak  sekali  yang gemar  membeli  barang  di  online  shop.  Toko  online atau  biasa  disebut  online  shop  adalah  sistem  belanja secara  daring,  di  mana  konsumen  bisa  menanyakan langsung  produk  yang  ia  inginkan  kepada  penjual. Penjualan merupakan aktivitas jual-beli yang dilakukan  oleh  perseorangan  maupun  badan  usaha guna  meningkatkan  pendapatan.  Oleh  karena  itu, semakin  besar  penjualan  maka  semakin  besar  pula pendapatan  yang  diperoleh.  Suatu  perusahaan  yang menerapkan  pola  penjualan  yang  benar  maka perusahaan  tersebut  dapat  menjual  produk  secara efektif bahkan meningkat.[1]
Semakin  meningkatnya penjualan  maka volume transaksi  dan  jumlah  data  yang  terkumpul  semakin meningkat. Strategi yang digunakan untuk meningkatkan strategi penjualan makanan dalam toko
online  pun  harus  di  lakukan  menggunakan  metode Algoritma  FP  Growth.  FP-Growth  (Frequent  pattern growth  )  merupakan  suatu  algoritma  dalam  data mining  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasikan pola-pola  yang  secara  rutin  muncul  dalam  kumpulan data. Algoritma yang dipilih adalah FP-growth karena tidak  hanya  mampu  mengidentifikasi  hubungan antarproduk, tetapi juga dapat memberikan rekomendasi  terkait  produk  yang  mungkin  diminati oleh pelanggan dan pengaturan penempatan barang di rak  perusahaan.  Selanjutnya,  analisis  akan  dilakukan untuk  menemukan  pola  pembelian  konsumen  dan menyelesaikan proses tersebut.[2]
Berdasarkan  studi  yang  dilakukan  oleh  Daffa Nayaka  Bagaskara  Jusuf  pada  tahun  2022  berjudul "Penerapan  Keahlian  Bisnis  dalam  Menggambarkan Pola  Pembelian  dengan  Metode  Algoritma  FP- Growth",  tujuan  penelitian  ini  adalah  mengenali hubungan asosiatif antara produk dan kategori dengan penjualan  yang  paling  tinggi.  Dalam  penelitian  ini, metode algoritma FP-Growth digunakan oleh peneliti. Hasil  visualisasi  data  menunjukkan  bahwa  minuman dalam kategori Coffe milk, khususnya produk king dan queen,  sangat  diminati  oleh  pelanggan.  Memahami preferensi  ini  memberikan  peluang  bagi  bisnis  untuk
mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih terfokus.[3].
Permasalahan  yang  telah  diuraikan  diatas  maka dengan  ini  penulis  menunjukan  data  transaksi penjualan Online shop Cirebon laku tahun 2023 pada table 1.1 berikut:
Tabel 1: Data transaksi penjualan No Id transa ksi Nama Makanan yang dibeli 1 G01 Bakso aci, cilok mercon, otak-otak mercon, cilor 2 G02 Stuff roti, burger, sempol, seblak 3 G03 Mie julid, cake strawberry, ayam geprek, bakso mercon 4 G04 Bakso aci, cireng isi , risol mayo, keripik kaca 5 G05 Mie julid, cilok mercon, otak-otak mercon, sempol, seblak 6 G06 Mie julid, cilok mercon,otak-otak mercon, sempol, seblak 7 G07 Bakso aci, stuff roti , burger, cake strawberry, ayam geprek 8 G08 Mie julid , keripik kaca, bakso mercon 9 G09 Bakso aci, stuff roti, cilok mercon, otak- otak mercon, sempol 10 G10 Mie julid, burger, cake strawberry, ayam geprek, cilor, seblak 11 G11 Cireng isi. risol mayo, bakso mercon 12 G12 Bakso aci, mie julid, stuff roti, cilok mercon, otak-otak mercon, keripik kaca 13 G13 Burger, cake strawberry, ayam geprek 14 G14 Risol mayo, cilor 15 G15 Mie julid, sempol
16 G16
Cireng isi, bakso mercon 17 G17 Bakso aci, cilok mercon … …… ….. ………………………………………… ……………… … …… ….. …………………………………………
………………
500 G498 burger, cilor
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  yaitu  pengolahan  data  yang menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan dan mesin learning untuk mengolah informasi yang akan menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat[4].  Informasi  yang  diperoleh  melalui proses  data  mining  dengan  penerapan  algoritma tertentu  seringkali  dimanfaatkan  sebagai  bagian  dari sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  atau  Decision Support  System  (DSS)  untuk  mendukung  proses pengambilan keputusan. [5] Data mining juga dikenal dengan  istilah  knowledge  discovery  in  database (KDD) ataupun pattern recognition. KDD merupakan proses  otomatis  yang  merinci  langkah-langkah pengidentifikasi pola yang akurat dan bermanfaat dari dataset yang besar dan kompleks . [6]

## 2.2. Assosiation rules mining
Association  rules  mining  merupakan  sebuah metode data mining yang berfungsi mencari hubungan antara  item  atau  produk  yang  ada  dalam  sebuah itemset.  Teknik  data  mining  yang  dikenal  sebagai asosiasi  menjadi  fondasi  bagi  berbagai  teknik  data mining lainnya. [7] Proses aturan asosiasi dalam data mining  terdiri  dari  dua  tahapan  utama.  pertama, dilakukan  pencarian  item-set  yang  sering  muncul untuk menetapkan nilai minimum support. selanjutnya,  dilakukan  pembentukan  aturan  asosiasi yang  memliki  tingkat  kekuatan  yang  memenuhi kriteria  minimum  support  dan  minimum  confidence dari item-set tersebut. [8] Tujuan dari Assosiation rules adalah untuk menunjukkan nilai hubungan antara jenis produk  yang  dibeli  oleh  pelanggan  dan  memberikan kemampuan bagi mereka untuk mengamati pola dalam bentuk produk yang sering dibeli oleh pelanggan.[9]

## 2.3. Algoritma FP- Growth
FP-Growth  adalah  salah  satu  algoritma  yang diterapkan dalam asosiasi data mining[10]. Algoritma ini berperan dalam mengenali sering munculnya item (Frequent itemset) dalam suatu kumpulan data dengan menetapkan  nilai  dukungan  minimum.  FP-Growth merupakan  kemajuan  dari  algoritma  apriori  yang menghilangkan  tahap  pembentukan  kandidat.  FP- Growth  merupakan  bagian  dari  metode  association rule  dalam  data  mining  yang  bertujuan  untuk mengungkapkan hubungan aturan di antara sekelompok item dengan mempertimbangkan frekuensi data yang ada. [11]

## 2.4. Pola pembelian
Pola pembelian pelanggan merupakan kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Dalam  proses  transaksi  jual-beli,  pemilik  usaha menghadapi  tantangan  dalam  melakukan  perkiraan stok  produk  dan  kesulitan  dalam  menentukan kombinasi produk yang dapat dijadikan rekomendasi. Hal ini menjadi penting untuk memastikan bahwa toko dapat  terus  memenuhi  pesanan  pelanggan  dan menghindari kehabisan stok. [12]  Dalam konteks data transaksi penjualan online shop Cirebon, analisis pola pembelian  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi kombinasi  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan, sehingga  toko  online  dapat  mengoptimalkan  strategi penjualan  berdasarkan pola-pola ini.

## 2.5. Pelanggan
Pelanggan  adalah  individu  atau  organisasi  yang membeli atau menggunakan produk atau layanan yang disediakan oleh suatu perusahaan. Dalam dunia bisnis, pelanggan  memegang  peranan  yang  sangat  penting karena  mereka  merupakan sumber pendapatan utama bagi  perusahaan.  Di  era  digital  saat  ini,  pelanggan bertindak  sebagai  komunitas  tempat  mereka  dapat memberikan  masukan  dan  ulasan    secara  publik tentang produk dan layanan melalui media sosial dan platform  online  lainnya.  Pengaruh  dan  reputasi pelanggan dapat mempunyai dampak yang signifikan terhadap citra dan kesuksesan perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan perlu berinteraksi secara aktif  dengan pelanggannya,  mendengarkan  pendapat  mereka,  dan menanggapi pertanyaan dan keluhan dengan cepat.

## 2.6. Software Rapid miner
Rapid  Miner  adalah  alat  yang  digunakan  dalam pengaplikasian  data  mining.  Bekerja  dengan  cara input, output, data preprocessing dan visualisasi serta mempunyai  500  operator  membuat  Rapid  Miner sebagai  mesin  data  mining  yang  tepat  untuk menganalisis data. Ketika menggunakan RapidMiner, tidak  perlu  memiliki  keahlian  pemrograman  khusus, karena semua model sudah disediakan.

## 3. METODE PERANCANGAN
3.1. Sumber Data
Sumber data dalam tugas akhir adalah  transaksi penjualan  Cirebon  Laku.  Sumber  Data  meliputi transaksi  penjualan  Cirebon  Laku  tahun  2023  dan sebanyak  500  baris  data,  waktu  pengambilan  data dilaksanakan pada tanggal 22 Desember 2023, Tempat pengambilan  data  yaitu,  Jln.  Jendral  Sudirman Penggung  selatan  RT/RW  02/07,  Kec.Harjamukti, Kel.Kalijaga ,Kota Cirebon.
Data yang digunakan untuk tugas akhir ini adalah data  primer  yang  diperoleh  secara  langsung  atau diperoleh dari sumber utama nya. Adapun bentuk dari data ini masih asli atau benar-benar mentah.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam tugas akhir ini yaitu :
1) Observasi Melakukan  observasi  adalah  metode  untuk memperoleh  informasi  dari  suatu  kejadian dengan mengamati langsung. Pada tugas akhir ini data  diambil  langsung  dari  dokumen  penjualan pada online shop cirebon Laku. kemudian setelah data  itu  diperoleh  ,  dipelajari  kemudian  diolah oleh penulis, guna menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk tugas akhir ini.
2) Studi Literatur Studi Literatur merupakan studi yang digunakan untuk  mengumpulkan,  menelaah,  dan  mencari teori  dasar  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir. dalam  tugas  akhir  ini  menggunakan  referensi yang  bersumber  dari  e-book,  literature,  internet serta  jurnal-jurnal  nasional  yang  terkait  dengan topik tugas akhir ini.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Pada  tugas  akhir  ini  menggunakan  Metode  Fp Growth  dalam  menganalisis  data  transaksi  guna menemukan produk yang dibeli secara bersamaan. FP- Growth  adalah  perkembangan  dari  algoritma  Apriori yang  menyajikan  alternatif  untuk  menentukan himpunan data yang sering muncul (frequent itemset) dalam suatu dataset. Algoritma ini memberikan solusi yang  lebih  efisien  dan  cepat  dibandingkan  dengan Apriori.  Dalam  proses  KDD  terdiri  dari  beberapa tahapan, yaitu:

## Gambar 2 Tahap KDD
Berikut penjelasan mengenai proses Knowledge Discovery  Database  (KDD)  berdasarkan  gambar  3.1 diatas :
1) Data Selection Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  data  dan pengecekan  data  pada  dataset  yang  digunakan yaitu,  transaksi  penjualan  tahun  2023.  pada pemilihan  atribut  data  set  harus  memiliki  atau diubah menjadi nilai binominal.
2) Pre-Processing setelah  pemilihan  data,  kemudian  dilakukan pembersihan  data  transaksi  penjualanfo[\  tahun 2023 dengan cara membersihkan duplikasi data, missing value dan data yang tidak konsisten.
3) Transformation
Pada tahap ini data awal yang sudah di pilih dan diproses  ,  kemudian  diolah  atau  diadaptasi  agar siap untuk tahap analisis berikutnya. Transformasi data ini berfungsi untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  untuk proses lebih lanjut sudah siap dan relevan.
4) Data mining Pada  tahap  ini  difokuskan  pada  mengenali  pola atau aturan asosiasi yang kuat dari dataset dengan menerapkan  pendekatan  pertumbuhan  pola. Algoritma
Fp-Growth bekerja dengan membangun  struktur  data  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi set item yang sering muncul.
5) Evaluation/Knowledge Interpretation Pada  tahap  ini  hasil  data  mining  akan divisualisasikan  dalam  bentuk  yang  mudah dipahami,  sehingga  dapat  dijadikan  informasi sesuai dengan data dan fakta.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Langkah pemilihan data atau biasa yang disebut Data  Selection berfungsi  untuk  memilih  data  yang akan digunakan untuk diterapkan di tools RapidMiner. Data  tugas  akhir  ini  menggunakan  data  penjualan dengan teknik
a) Data penjualan awal Tabel 2 Transaksi Manual Bakso aci 2 Cilok mercon 1 Otak-otak mercon 1 cilor 3 Stuff roti 1 Burger 2 Cake strawberry 1 b) Data penjualan setelah perubahan
Dari  tabel  2  data  transaksi  penjualan  masih manual dan  belum tertata rapih,  maka untuk mempermudah
Gambar 3 Data penjualan setelah perubahan
c) Pengolahan data
Setelah data diatur dalam format gambar 4.1 dan berisi nilai binominal, langkah berikutnya adalah membuka dataset di aplikasi RapidMiner  untuk  proses  eksekusi  lebih lanjut.

## 4.2. Preprocessing
Setelah  melihat  hasil  tampilan Read  excel muncul  pada  gambar  4.8,  langkah  berikutnya  adalah menggunakan proses preprocessing untuk mengurangi keberadaan  nilai  yang  kosong  dalam  data.  Dengan mengklik statistik pada bagian example set, kita dapat melihat nilai yang hilang. kita dapat melihatnya pada gambar 4.9. jika missing value memiliki nilai nol (0), maka  tidak  diperlukan  penggunaan  operator replace missing value

## Gambar 4  Hasil pre-processing
4.3. Transformation
Langkah berikutnya adalah melakukan transformasi  atau  perubahan  jenis  data  pada  dataset yang  diambil  menjadi  variabel numerical  to binominal. karena  data  pola  pembelian  ini  hanya terdapat 2 jenis data, yaitu nilai 1 dan 0 yang terulang, maka  kita  akan  mengubah  data  tersebut  menjadi bentuk binominal sebagaimana pada gambar 4.10
Gambar 5  Hasil transformasi data ke bentuk binominal

## 4.4. Data Mining
Setelah  memverifikasi  bahwa  semua  data  telah terjamin  keakuratannya,  langkah  selanjutnya  adalah menerapkan teknik-teknik data mining.
berdasarkan  hasil  penerapan  assosiation  rule  maka dapat diinterpretasikan :
a. Rule  2  ,  Dengan  menerapkan  aturan  asosiasi, dapat  disimpulkan  bahwa  jika  pelanggan membeli ayam geprek dan burger, kemungkinan besar mereka juga akan membeli cake strawberry dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  82,4%, didukung oleh 5,6% dari seluruh data transaksi.
b. Rule  3,  Dalam  situasi  di  mana  pelanggan membeli  mie  julid  dan  cilok  mercon,  terdapat kepercayaan  sebesar  83,3%  bahwa  mereka  juga akan  membeli  otak-otak  mercon,  dengan dukungan data sebesar 4,0% dari total transaksi.
c. Rule  4,  Apabila  pelanggan  memutuskan  untuk membeli  seblak  dan  cake  strawberry,  dapat diartikan bahwa kemungkinan besar mereka akan membeli  mie  julid  dengan  tingkat  kepercayaan sebesar  84,6%,  didukung  oleh  2,2%  dari  data keseluruhan.Rule  5,  jika  pelanggan  membeli cilok mercon dan sempol ayam maka pelanggan membeli  otak-otak  mercon  dengan  tingkat kepercayaan mencapai 0.857 dan didukung oleh 0.036 dari data keseluruhan.
d. Rule  6,  Jika  pelanggan  memilih  untuk  membeli cilok  mercon  dan  sempol  ayam,  maka  peluang besar  mereka  juga  akan  membeli  otak-otak mercon  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar 85,7%, dengan dukungan data sebesar 3,6% dari seluruh transaksi.
e. Rule  7,  Dalam  keadaan  di  mana  pelanggan membeli bakso aci dan otak-otak mercon, dapat diinterpretasikan  bahwa  kemungkinan  besar mereka juga akan membeli cilok mercon dengan tingkat  kepercayaan  sebesar  86,7%,  didukung oleh 5,2% dari data keseluruhan.
f. Rule  8,  Jika  pelanggan  memutuskan  untuk membeli  cilor  dan  cireng  isi,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  kemungkinan  besar  mereka juga  akan  membeli  risol  mayo  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  91,7%,  dengan  dukungan data sebesar 2,2% dari keseluruhan transaksi.
g. Rule  9,  Dalam  situasi  di  mana  pelanggan membeli  bakso  aci,  stuff  roti,  dan  otak-otak mercon, dapat diinterpretasikan bahwa kemungkinan  besar  mereka  juga  akan  membeli cilok mercon dengan tingkat kepercayaan sebesar 95,0%, didukung oleh 3,8% dari data keseluruhan.
h. Rule  10,  Jika  pelanggan  membeli  cilor  dan keripik  kaca,  dapat  disimpulkan  bahwa  mereka pasti  akan  membeli  bakso  aci  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  100%,  dengan  dukungan data sebesar 2,4% dari total transaksi.
i. Rule  11,  Dalam  keadaan  di  mana  pelanggan membeli  cake  strawberry  dan  risol  mayo,  dapat diartikan bahwa mereka pasti akan membeli stuff roti  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar  100%, dengan dukungan data sebesar 2,2% dari seluruh transaksi.
j. Rule  12,  Jika  pelanggan  membeli  cake strawberry  dan  burger,  kemungkinan  besar mereka  akan  membeli  ayam  geprek  dengan tingkat  kepercayaan  sebesar  100%,  didukung oleh 5,6% dari data keseluruhan.
k. Rule  13,  Apabila  pelanggan  memutuskan  untuk membeli bakso aci, stuff roti, dan cilok mercon, dapat  diartikan  bahwa  mereka  pasti  akan membeli  otak-otak  mercon  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  100%,  dengan  dukungan data sebesar 3,8% dari seluruh transaksi.
l. Rule  14,  Dalam  situasi  di  mana  pelanggan membeli  stuff  roti,  otak-otak  mercon,  dan  cilok mercon,  dapat  disimpulkan  bahwa  mereka  pasti akan  membeli  bakso  aci  dengan  tingkat kepercayaan  sebesar  100%,  dengan  dukungan data sebesar 3,8% dari total transaksi. 4.2 Hasil Laporan Tugas Akhir

## 4.5. Interpretation / evaluation
Hasil  dari  RapidMiner  yaitu  berupa  graph  dan decscription sebagaimana seperti gambar berikut :

## Gambar  7 Graph RapidMiner
Gambar  8  Hasil Rapidminer
Nilai  confidence  dalam  konteks  algoritma  FP- Growth digunakan untuk menentukan seberapa sering aturan  asosiasi  ditemukan  benar  berdasarkan  pola pembelian  pelanggan.  Nilai  confidence  dihitung sebagai  rasio  antara  support  dari  aturan  tersebut  dan support  dari  item  yang  dibeli  bersamaan.  Sebagai contoh,  jika  aturan  asosiasi  menyatakan  bahwa pembelian  A  akan  diikuti  oleh  pembelian  B  dengan confidence 0.7, itu berarti 70% dari pembelian A juga termasuk  pembelian  B.  Nilai  confidence  ini  penting untuk  menilai  seberapa  kuat  aturan  asosiasi  yang dihasilkan oleh algoritma FP-Growth.
rumus yang digunakan :
a. support support  (  A  B  )  =  Jumlah  transaksi mengandung A dan B / Jumlah transaksi total
b. confidence Support  (  A  B  )  =  Jumlah  Transaksi mengandung A dan B / Jumlah total transaksi
Bagaimana  rule  dalam  data  mining  untuk permasalahan tersebut :
a. memilih  dataset,  pertama,  penulis  sudah menemukan  dataset  yaitu  transaksi  penjualan online shop cirebon laku
b. pilih  algoritma,  setelah  mendapatkan  dataset, salah satu algoritma yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah algoritma fp growth
c. menghitung support dan conidence, nilai support adalah  presentasi  yang  terdapat  dalam  dataset sedangkan  nilai  confidence  adalah  presentasi item yang terdapat dalam item
d. mencari  aturan asosiasi,  mencari aturan asosiasi menggunakan software rapidminer
e. menganalisis  aturan  asosiasi.  analisis  terhadap aturan  asosiasi  harus  mengetahui  hubungan kesamaan antara item satu dengan lainnya
f. menerapkan aturan asosiasi, setelah menganalisis ,  maka  aturan  asosiasi  dapat  digunakan  untuk menentukan pola pembelian pelanggan
Berdasarkan hasil  yang sudah di  interpretasikan pada gambar 4.16 dan gambar 4.18 menunjukan hasil yang sama seperti pada tabel berikut ini :
Tabel  3 Hasil Rapid Miner
Nama produk makanan confidence Stuff roti, otak-otak mercon  bakso aci 80% Ayam geprek , burger  cake strawberry 80% Mie julid , cilok mercon  otak-otak mercon 80% Seblak , cake strawberry  mie julid 80% Cilok mercon , sempol ayam  otak-otak mercon 85% Bakso aci, otak-otak mercon  cilok mercon 85% Otak-otak mercon , sempol ayam  cilok mercon 90% Cilor, cireng isi  risol mayo 90% Bakso aci, stuff roti, otak-otak mercon  cilok mercon 95% Cilor, keripik kaca  bakso aci 100% Cake strawberry, risol mayo  stuff roti 100% Cake strawberry, burger  ayam geprek 100% Bakso aci , stuff roti, cilok mercon  otak-otak mercon 100% Stuff roti, otak-tak mercon, cilok mercon  bakso aci 100%
Setelah  penerapan  data  mining  dalam  algoritma FP  Growth  untuk  menentukan  pola  pembelian pelanggan sudah mendapatkan hasil tahap selanjutnya adalah  kita  analisis  kombinasi  produk  yang  dibeli
secara  bersamaan  berdasarkan  hasil  dari  RapidMiner yang tercantum pada tabel 3  yaitu :
a. jika  pelanggan  membeli  Stuff  roti,  otak-otak mercon  maka  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  yaitu  bakso  aci  dengan  skor kemungkinan nya 80%
b. jika  pelanggan  membeli  Ayam  geprek  ,  burger maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu cake  strawberry  dengan  skor  kemungkinan  nya 80%
c. jika pelanggan membeli Mie julid , cilok mercon maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu otak-otak mercon dengan skor kemungkinan nya 80%
d. jika pelanggan membeli Seblak , cake strawberry maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu mie julid dengan skor kemungkinan nya 80%
e. jika  pelanggan  membeli  Cilok  mercon  ,  sempol ayam maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu otak-otak mercon dengan skor kemungkinan nya 85%
f. jika  pelanggan  membeli  Bakso  aci,  otak-otak mercon  maka  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  yaitu  cilok  mercon  dengan  skor kemungkinan nya 85%
g. jika  pelanggan  membeli  Otak-otak  mercon  , sempol  ayam  maka  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  yaitu  cilok  mercon  dengan  skor kemungkinan nya 90%
h. jika  pelanggan  membeli  cilor,  cireng  isi  maka produk yang dibeli  secara bersamaan  yaitu risol mayo dengan skor kemungkinan nya 90%
i. jika  pelanggan  membeli  Bakso  aci,  stuff  roti, otak-otak  mercon  maka  produk  yang  dibeli secara bersamaan yaitu cilok mercon dengan skor kemungkinan nya 95%
j. jika  pelanggan  membeli  Cilor,  keripik  kaca maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu bakso aci dengan skor kemungkinan nya 100%
k. jika  pelanggan  membeli  Cake  strawberry,  risol mayo maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu  stuff  roti  dengan  skor  kemungkinan  nya 100%
l. jika pelanggan membeli Cake strawberry, burger maka produk yang dibeli secara bersamaan yaitu ayam  geprek  dengan  skor  kemungkinan  nya 100%
m. jika  pelanggan  membeli  Bakso  aci  ,  stuff  roti, cilok  mercon  maka  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  yaitu  otak-otak  mercon  dengan  skor kemungkinan nya 100%
n. jika  pelanggan  membeli  Stuff  roti,  otak-tak mercon,  cilok  mercon  maka  produk  yang  dibeli secara  bersamaan  yaitu  bakso  aci  dengan  skor kemungkinan nya 100%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  uraian  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  penerapan  teknik  data  mining  menggunakan algoritma  FP-Growth  untuk  menentukan  pola
pembelian pelanggan memberikan kontribusi signifikan  dalam  optimalisasi  strategi  penjualan  dan manajemen  stok.  Melalui  analisis  pada  dataset transaksi penjualan yang terdiri dari 500 data dengan 16 atribut, ditemukan berbagai aturan asosiasi dengan mengatur  nilai  minimum  support  sebesar  0.1  dan minimum  confidence  sebesar  0.8.  Penerapan  data mining  dalam  algoritma  fp  growth  ini  membantu online  shop  cirebon  laku  untuk  membuat  keputusan yang  lebih  tepat  dan  memberikan  informasi  produk yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  pelanggan. Hal  ini  juga  memungkinkan  pengelola    untuk  lebih efektif dalam mengelola persediaan stok, memastikan ketersediaan produk yang dibutuhkan, dan menghindari  stok  yang  tidak  perlu.  Penerapan  ini memberikan  dampak  positif  terhadap  kinerja  bisnis online  shop  cirebon  laku  karena  keputusan  yang diambil  dapat  didasarkan  pada  pola  pembelian pelanggan yang teridentifikasi, sehingga meningkatkan  efisien  operasional  dan  pengalokasian sumber daya yang lebih baik.
Setelah menyelesaikan tugas akhir ini, saran yang ingin  disampaikan  untuk  penelitian  selanjutnya  atau penelitian serupa adalah melakukan penelitian dengan menggunakan  variasi  metode  lainnya  sehingga  dapat dilakukan  perbandingan  antara  hasil  satu  metode dengan metode lainnya. Dengan melibatkan beberapa metode,  penelitian  tersebut  dapat  memberikan wawasan yang lebih komprehensif dan memungkinan penentuan  metode  yang  paling  efektif  dalam menentukan pola pembelian pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Altamevia  and  H.  Oktafia  Lingga  Wijaya, “Analisis  Pola  Penjualan  Obat  di  Apotek Srikandi  Menggunakan  Algoritma  Supervised Learning.”
[2]  S. Genjang Setyorini, J. Adhiva, S. Ayunda Putri, U. Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, and P. Studi  Sistem  Informasi  Fakultas  Sains  dan Teknologi,  “Penerapan  Algoritma  FP-Growth dalam  Penentuan  Pola  Pembelian  Konsumen,” 2020.
[3]  D. N. B. Jusuf, “IMPLEMENTASI INTELIJEN BISNIS UNTUK VISUALISASI POLA PEMBELIAN  DENGAN  ALGORITMA  FP- GROWTH,” EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi , vol. 11, no. 2, pp. 483–507, Oct. 2023, doi: 10.47668/edusaintek.v11i2.1057.
[4]  A. S. Setyanegara and E. Zuliarso,
“MENERAPKAN  DATA  MINING  DENGAN
ALGORITMA FP-GROWTH
PADA ANALISIS POLA PEMBELIAN  KONSUMEN
PADA  DONAT  BOLONG  SEMARANG  THE APPLYING DATA MINING USING THE FP-
GROWTH ALGORITHM IN THE ANALYSIS OF CONSUMER PURCHASE PATTERNS ON DONUT  BOLONG  SEMARANG,” Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science (INTECOMS) , vol. 6, no. 2, 2023.
[5]  A.  Srirahayu  and  L.  Setya  Pribadie,  “JURNAL ILMIAH  INFORMATIKA  GLOBAL  Review Paper  Data  Mining  Klasifikasi  Data  Mining,” JURNAL  ILMIAH  INFORMATIKA  GLOBAL , vol. 14, 2023, doi: 10.36982/jiig.v13i2.2307.
[6]  F. Pirmansyah and T. Wahyudi, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK  PREDIKSI  EVALUASI  ANGGOTA SATUAN  PENGAMANAN  STUDI  KASUS PT. YIMM PULOGADUNG,” Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1566–1580,  Sep. 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.370.
[7]  A.  Saputra,  ) ;  Herlina,  L.  Sari,  and  D.  Sartika, “Implementasi Metode Association Rule Mining Pada Penjualan Barang Di Toko Bangunan Ada Mas  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Jurnal Multidisiplin Dehasen , vol. 2, no. 4, pp. 709–718, 2023.
[8]  S.  Suhada,  D.  Ratag,  D.  Wintana,  T. Hidayatulloh,  and  S.  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada AHASS Cibadak,” JURNAL SWABUMI , vol. 8,
no. 2, pp. 2–3, 2020.
[9]  P. P. Sudarto and K. Handoko, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PADA PENGATURAN DATA INVOICE DISTRIBUTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP  GROWTH,” JURNAL COMASIE , 2023.
[10]  P.  Soleh,  A.  Tholib,  and  M.  N.  F.  Hidayat, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisa  Pola Pembelian  Produk  Menggunakan  Algoritma Frequent  Pattern  –  Growth,” Rekayasa ,  vol.  14, no. 3, pp. 456–460, Jan. 2022, doi: 10.21107/rekayasa.v14i3.11365.
[11]  A.  Anggrawan,  M.  Mayadi,  and  C.  Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21,  no.  1,  pp.  125–138,  Nov.  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[12]  Q. D. Rosyadi and A. W. Utami, “Implementasi Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen  pada Toko Tanaman Berbasis Website,” 2023.