## IMPLEMENTASI ALGORITMA ASOSIASI FP-GROWTH DAN KLASIFIKASI K-MEANS TERHADAP POLA PEMBELIAN KONSUMEN DI MARKETPLACE SHOPEE
Muhamad Arif Saifudin, Henni Endah Wahanani, Achmad Junaidi Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur 19081010011@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Belanja online saat ini menjadi kebiasaan masyarakat, terutama dalam bidang fashion pakaian. Konsumen cenderung berbelanja produk fashion online, terutama saat bulan Ramadhan menjelang Idul Fitri, khususnya untuk busana koko atau busana  muslim. Dalam  menghadapi  lonjakan permintaan tersebut, pemilik toko online perlu merancang  strategi  penjualan  yang  efektif.  Oleh  karena  itu  diperlukan  strategi  pemasaran  menggunakan  data mining  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  FP-Growth  untuk  menganalisis  pola  pembelian  konsumen berdasarkan data histori penjualan di Shopee. K-Means digunakan untuk klasterisasi dan segmentasi pelanggan dengan model RFM, menghasilkan 3 kelompok dengan karakteristik unik. FP-Growth digunakan untuk mencari aturan asosiasi item, menghasilkan rekomendasi stok produk. Hasil menunjukkan klaster 2 dari K-Means memiliki karakteristik yang dominan dengan nama klaster “Superaktif”, dan FP-Growth mengidentifikasi beberapa item yang sering muncul dalam setiap transaksi serta item-item yang sering dibeli secara bersamaan dari dataset data transaksi penjualan.
Kata kunci : FP-Growth, K-Menas, Segmentasi Pelanggan, LRFM

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  internet  telah mengubah cara konsumen bertransaksi dan berbelanja, dengan belanja online menjadi opsi yang lebih mudah dan  praktis.  Proses  belanja  online  memungkinkan konsumen  memperoleh  barang  atau  jasa  secara langsung dan interaktif melalui Internet, menghilangkan perantara fisik. Shopee, sebagai salah satu  platform  e-commerce  terkemuka  di  Indonesia, menjadi pilihan utama konsumen dengan menawarkan berbagai  kemudahan  dan  sistem  pembayaran  yang beragam [1].
Bulan  Ramadhan,  menjelang  Hari  Raya  Idul Fitri,  menjadi  periode  di  mana  konsumen  cenderung beralih  ke  belanja  online,  terutama  untuk  keperluan busana  muslim  atau  baju  koko.  Tradisi  ini  menjadi bagian  integral  dari  budaya  masyarakat  Indonesia, yang  mencari  keberagaman  dalam  berbelanja  dan memiliki  baju  baru  untuk  merayakan  Hari  Raya  Idul Fitri [2]. Pusatbusanamuslim1, sebagai salah satu toko baju  koko  di  Shopee,  berhadapan  dengan  persaingan sengit di pasar yang penuh dengan toko serupa.
Dalam menghadapi persaingan ini, pemilik bisnis perlu  memahami  perubahan  perilaku  konsumen  dan merancang  strategi  pemasaran  yang  efektif  [3].  Data transaksi  penjualan,  terutama  selama  periode  Bulan Ramadhan,  menjadi  sumber  informasi  yang  berharga untuk  meningkatkan  kinerja  bisnis  [4].  Oleh  karena itu,  analisis  perilaku  pembelian  konsumen  menjadi aspek yang krusial.
Penelitian  ini  menerapkan  metode  data  mining, dengan  fokus  pada  clustering  dan  association  rule, untuk menganalisis data penjualan dari pusatbusanamuslim1  di  Shopee  selama  Bulan
Ramadhan.  Metode  clustering  digunakan  untuk melakukan  segmentasi  pelanggan  berdasarkan  model LRFM (Length, Recency, Frequency, dan Monetary), sementara association rule digunakan untuk mengidentifikasi aturan asosiasi antar item yang sering dibeli  bersama.  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang preferensi dan kebutuhan konsumen, serta merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan efisien. Hasil dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan pandangan  yang  lebih  tajam  tentang  perilaku konsumen dan membantu pemilik bisnis mengoptimalkan  strategi  pemasaran  mereka  selama Bulan  Ramadhan.  Data  transaksi  penjualan  dapat diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk meningkatkan  penjualan  produk,  dan  metode  data mining  menjadi  alat yang efektif untuk  mencapai  hal ini.
Dalam  menghadapi  tantangan  persaingan  di platform  e-commerce  seperti  Shopee,  pemahaman mendalam tentang perilaku konsumen melalui analisis data  mining  menjadi  kunci  sukses  [5].  Dengan demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  berfokus  pada meningkatkan  penjualan  selama  Bulan  Ramadhan tetapi  juga  memberikan  landasan  untuk  strategi pemasaran yang lebih adaptif dan berkelanjutan.
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diambil  dari  data  penjualan  salah  satu  toko  di  e- commerce  Shopee  yaitu  pusatbusanamuslim1  selama periode penjualan bulan ramadhan menjelang hari raya idul fitri yaitu tanggal 30 Maret 2023 – 12 April 2023, 10 April 2022 – 23 April 2022, 25 April 2021 – 8 Mei 2021,  dan  3  Mei  2020  –  16  Mei  2020.  Dataset  yang digunakan  diambil  dari  periode  penjualan  selama
bulan ramadhan dari tahun-tahun sebelumnya dan juga bulan ramadhan tahun ini karena fokus penelitian kali ini  untuk  meningkatkan  penjualan  produk  selama bulan ramadhan. Setelah dataset didapatkan, dilakukan proses  pre-processing  untuk  membersihkan  data transaksi  pembelian  produk/barang  harian  karena fokus penelitian ini yaitu produk/barang harian. Hasil dari  metode  K-Means  clustering  yaitu  terdapat  3 kelompok pelanggan yang terdiri dari klaster 0, klaster 1,  dan  klaster  2  dimana  dengan  hasil  segmentasi pelanggan dengan LRFM klaster 2 merupakan klaster terbaik  yang  diberi  nama  “Pelanggan  Superaktif”. Sementara dari metode Asosiasi FP-Growth menghasilkan  item  yang  sering  muncul  dalam  setiap transaksi  dan  item  yang  sering  dibeli  secara bersamaan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  penelitian  yang  ditulis  Panji  Indra Pangestu  dan  rekan-rekan  yang  berjudul  Analisis Segmentasi  Pelanggan  Berbasis  Pecency  Frequency Monetary  (RFM)  menggunakan  algoritma  K-Means pada  tahun  2023  yang  bertujuan  untuk  melakukan segmentasi  pelanggan  dari  data  transaksi  penjualan Perusahaan  dengan  Algoritma  K-Means  model  RFM menghasilkan 3 cluster dari 4168 pelanggan yaitu Low Loyalti, Medium Loyalty dan Highest Loyalty.
Menurut penelitian yang ditulis Neni Purwati dan rekan-rekan yang berjudul Komparasi Metode Apriori dan FP-Growth Data Mining Untuk Mengetahui Pola Penjualan  pada  tahun  2023  menggunakan  algoritma asosiasi FP-Growth yang bertujuan untuk meningkatkan  penjualan  produk  parfum  yang menghasilkan The Most Tree Items dengan minimum support 20% yaitu Jo Malone 82.49%.
Menurut  penelitian  yang  ditulis  Apriansa  dan rekan-rekan  yang  berjudul  Sistem  Rekomendasi Penentuan Poin Produk Menggunakan Algoritma  FP- Growth  Dan  K-Means  Clustering  pada  tahun  2022 menggunakan  algoritma  K-Means  dan  FP-Growth dengan  tujuan  perbaikan  pendataan  produk  untuk mempermudah menemukan barang yang menghasilkan  27  kombinasi  item  produk  dari  FP- Growth dan tiga cluster dari K-Means.
Menurut  penelitian  yang  ditulis  Wiga  Maulana Baihaqi  dan  rekan-rekan  yang  berjudul  Penerapan Teknik  Clustering  Sebagai  Strategi  Pemasaran  pada Penjualan Buku Di Tokopedia dan Shopee menggunakan  algoritma  K-Means  pada  tahun  2019 dengan  tujuan  meningkatkan  strategi  penjualan ditengah  ketatnya  persaingan  menghasilkan  tiga kategori  yaitu  banyak,  sedang,  dan  sedikit  yang menggambarkan jumlah buku yang harus disediakan.

## 2.2. Perilaku Konsumen
Perilaku  konsumen  merupakan  studi  tentang bagaimana para individu, kelompok maupun organisasi  dalam  memilih,  membeli,  menggunakan barang,  jasa,  ide  atau  pengalaman  guna  memuaskan
keinginan dan kebutuhan konsumen tersebut. Konsumen dapat dipengeruhi dengan  berbagai  faktor antara  lain  faktor  budaya,  sosial,  pribadi,  dan psikologis .
Faktor budaya merupakan pengaruh yang paling luas  dan  paling  dalam  pada  konsumen.  Budaya meliputi  pengamatan  yang  menyeluruh terhadap sifat –  sifat  masyarakat  secara  utuh  termasuk  bahasa, pengetahuan,  hukum,  agama,  kebiasaan  makan, musik,  kesenian,  teknologi,  pola  kerja,  produk,  dan benda  –  benda  lain  yang  menunjukkan  sesuatu  yang khas tentang masyarakat yang bersangkutan [6].

## 2.3. E-Commerce Shopee
E-commerce atau electronic commerce merupakan sebuah platfrom digital yang berhubungan dengan proses membeli, menjual, serta memperdagangkan  barang,  jasa  melalui  media internet.  Menurut  Hoffman  dan  Fodor,  e-commerce dapat  berjalan  dengan  baik  apabila  dijalankan berdasarkan  prinsip  4C  ini:  connection  (koneksi), creation  (penciptaan),  consumption  (konsumsi)  dan control (pengendalian).
Dengan  semakin  pesatnya  pertumbuhan  e- commerce  di  Indonesia  lantas  turut  membuat perusahaan  e-commerce  Shopee  ikut  mengambil posisi dan menjadi salah satu ecommerce yang cukup banyak digandrungi konsumen, khususnya mahasiswa.  Shopee  adalah  sebuah  aplikasi  yang bergerak  dibidang  jual  beli  secara  online  dan  dapat diakses secara mudah dengan menggunakan smartphone. Shopee hadir dalam bentuk aplikasi yang memudahkan penggunanya dalam melakukan kegiatan  berbelanja  secara  online  tanpa  harus  ribet menggunakan perangkat komputer.

## 2.4. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  ekstraksi  informasi dari kumpulan data melalui penggunaan algoritma dan teknik  yang  melibatkan  bidang  ilmu  statistik,  mesin pembelajaran,  dan  sistem  manajemen  database.  Data Mining  digunakan  untuk  ekstraksi  informasi  penting yang  tersembunyi  dari  dataset  yang  besar.  Dengan adanya  data  mining  maka  akan  didapatkan  suatu permata berupa pengetahuan di dalam kumpulan data- data yang banyak jumlahnya [7].

## 2.5. Clustering K-Means
Algoritma  K-Means  Clustering  adalah  suatu metode  penganalisaan  data  atau  metode  data  mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. K-Means  merupakan  algoritma  clustering  yang berulang-ulang.  Algoritma  K-Means  menetapkan nilai-nilai cluster (k) secara acak, dimana nilai tersebut menjadi  pusat  dari  cluster  atau  disebut  sebagai centroid,  mean,  atau  means  [8].  Tahapan  melakukan clustering  atau  pengelompokan  dengan  metode  K- Means dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Pilih jumlah cluster k
2) Inisialisasi  k  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan dengan  berbagai  cara.  Namun  yang  paling  sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat cluster  diberi  nilai  awal  dengan  angka-angka random.
3) Tempatkan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua  objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan suatu  data  ke  cluster  tertentu  ditentukan  jarak antara data dengan pusat cluster. Dalam tahap  ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Jarak  paling  antara  satu  data  dengan  satu clustertertentu akan menentukan suatu data masuk dalam  cluster  mana.  Untuk  menghitung  jarak semua  data  ke  setiap  tiitk  pusat  cluster  dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
D (i, j) = √(𝑥₁ᵢ − 𝑥₁ⱼ)² + (𝑥₂ᵢ − 𝑥₂ⱼ)² (1)
Dimana : D ( i,j )  = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j ada atribut ke k

## 2.6. Model LRFM
Model  LRFM  merupakan  metode  yang  sering dipadukan  dengan  metode  clustering.  Metode clustering dan  model LRFM  memiliki  hubungan  erat dalam  mendapatkan  hasil  kelompok  pelanggan berdasarkan  karakteristik  dari  nilai  atribut  LRFM. Dalam  proses  clustering,  model  LRFM  sangat diperlukan  untuk  mengetahui  nilai  loyalitas  para pelanggan yang dilihat dari nilai atribut LRFM seperti melihat waktu terakhir transaksi  yang dilakukan oleh pelanggan  (recency),  seberapa  sering  pelanggan tersebut  sering  melakukan  transaksi  (frequency), seberapa  banyak  nilai  jumlah  dalam  satuan  rupiah yang  dikeluarkan  oleh  pelanggan  saat  melakukan transaksi  (monetary),  dan  seberapa  lama  hubungan yang  terjalin  antara  pelanggan  dengan  perusahaan (length)  yang  dihasilkan  pada  masing-masing pelanggan.  Oleh  karena  itu  jika  proses  clustering dilakukan  tanpa  menggunakan  model  LRFM  maka perolehan hasil  dalam menentukan  kelompok pelanggan  yang  memiliki  loyalitas  dan  berpotensial menguntungkan bagi perusahaan tidak akan berhasil.
1) 𝐿 (i) = TL (i) – TF (i) (2)
Dimana : L (i) : length pada pelanggan i TL (i) : tanggal terakhir pelanggan i melakukan transaksi TF (i) : tanggal pertama kali pelanggan i melakukan Transaksi
2) ʀ (і ) = T R – T L(i)
(3) Dimana : R (i) : recency pada pelanggan i TR : tanggal penelitian
TL (i) : tanggal terakhir pelanggan I melakukan transaksi
3) F (i) = ∑ 𝑡=𝑇𝑅 𝑡=𝑇𝐴 fr (t) (4) Dimana : F (i) : frequency pada pelanggan i
t : waktu dalam tanggal TA : tanggal awal yang ditentukan
TR : tanggal penelitian
fr (t) : jumlah transaksi yang dilakukan pelanggan
I pada setiap waktu t
4) 𝑀 (i) = ∑ 𝑚𝑟 𝑡=𝑇𝑅 𝑡=𝑇𝐴 (t) (5) Dimana : M (i) : monetary pada pelanggan i
t : waktu dalam tanggal TA : tanggal awal yang ditentukan TR : tanggal penelitian mr (t) : jumlah uang yang dibayarkan pelanggan i untuk setiap transaksi pada waktu t

## 2.7. Association Rules FP-Growth
Association  rules  merupakan  salah  satu  metode yang  bertujuan  mencari  pola  yang  sering  muncul diantara  banyak  transaksi,  dimana  setiap  transaksi terdiri  dari  beberapa  item.  Sehingga  metode  ini  akan menemukan hubungan antar item [9].
FP-Growth  adalah  algoritma yang  dapat menemukan pola yang sering muncul dari sekumpulan data dan struktur data yang digunakan adalah FP-Tree pada algoritma FP-Growth. Dengan menggunakan FP- Tree, algoritma FP-Growth dapat langsung mengekstrak frequent itemset dari FP-Tree yang telah dibentuk  dengan  menggunakan  prinsip  devided  an conquer [7].
Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentase kombinasi  item  tersebut  dalam  database.  Confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar item dalam  aturan  asosiasi.  Sebuah  aturan  asosiasi dikatakan  interisting  jika  nilai  support  adalah  lebih besar dari minimum support dan juga nilai confidence adalah  lebih  besar  dari  minimum  confidence. Sementara  untuk  menguji  nilai  kevalid-an  hubungan antar  item  menggunakan  lift  ratio.  Adapun  formula yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  support, confidence, dan lift ratio pada persamaan (6), (7), dan (8) sebagai berikut:
Support (A,B)      = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝛴𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100%
(6) Confidence (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝛴𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 x 100% (7)
Lift Rasio              = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴,𝐵)
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 𝑥 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵
(8)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data histori penjualan dari salah satu toko yang ada di marketplace Shopee toko pusatbusanamuslim1 dengan periode  penjualan  tertentu  yaitu  periode  penjualan Bulan Ramadhan menjelang Hari Raya Idul Fitri yaitu tanggal 30 Maret 2023 – 12 April 2023, 10 April 2022 – 23 April 2022, 25 April 2021 – 8 Mei 2021, dan 3 Mei 2020 – 16 Mei 2020.

## 3.2. Pengolahan Data
Data  histori  penjualan  yang  digunakan  sebagai dataset  terlebih  dahulu  melalui  tahap  preprocessing untuk memudahkan dan mengoptimalkan pengolahan data.
Tabel 1. Tahap Preprocessing Data sebelum preprocessing Setelah preprocessing NIBRAS SARIMBIT LAIKA BLACK, NIBRAS NBC 20 GAMIS PUTIH DAN HITAM POLOS NIBRAS SARIMBIT LAIKA BLACK NIBRAS NBC 20 GAMIS PUTIH DAN HITAM POLOS NIBRAS SARIMBIT LAIKA BLACK, NIBRAS KOKO NK 101 NIBRAS SARIMBIT LAIKA BLACK NIBRAS KOKO NK 101 NIBRAS KOKO NSK 89 DAN GAMIS NB A89, NIBRAS KOOKO NK 109 NIBRAS KOKO NSK 89 DAN GAMIS NB A89 NIBRAS KOOKO NK 109
Tabel  di  atas  merupakan  perbandingan  sebelum dan  sesudah  preprocessing.  Dimana  tujuan  dari preprocessing yaitu mengubah data teks berupa nama barang menjadi unit yang lebih kecil.

## 3.3. Normalisasi Data LRFM
Pada  proses  ini  dilakukan  pengelompokkan konsumen  berdasarkan  perilaku  pembelian  mereka yang  dapat  membantu  dalam  memahami  dan mengidentifikasi kelompok-kelompok konsumen yang memiliki  karakteristik  serupa  dalam  hal  frekuensi pembelian, jumlah uang yang dikeluarkan, dan waktu sejak  pembelian  terakhir.  Pada  proses  ini  akan dilakukan  normalisasi  LRFM  dengan  dataset  yang telah dilakukan preprocessing.
Tabel 2. Data Transformation
Username Recency Frequency Amount 009kamal 710 2 460000 2uv9jxkjgs 355 1 150000 5ckqbsnqf3 366 4 920000 _alhaq_ 7 4 920000 _byduri87 365 4 920000 _s789xl57h 1067 1 150000
Data di atas merupakan data transformation yang akan dilakukan  proses  normalisasi  karena  besarnya  selisih antara  atribut  Monetary,  Frequency,  dan  Recency. Proses  normalisasi  dilakukan  dengan  perhitungan seperti di bawah.
Untuk username 009kamal Untuk  mencari Recency dari username 009  kamal dapat dilakukan perhitungan :
Normalized_R = (R – R_min) / (R_max – R_min)
= (710 - 7) / (1067 – 7)
= 703 / 1060
= 0.66
Untuk  mencari Frequency dari username 009  kamal dapat dilakukan perhitungan :
Normalized_F = (F – F_min) / ( F – F_min)
= (2 – 1) / (4 – 1) = 1 / 3 = 0.25
Untuk  mencari Monetary dari username 009  kamal dapat dilakukan perhitungan :
Normalized_M = (M – M_min) / (M_max – M_min) =(460000–150000)/(920000–150000) = 0.31
Tabel 3. Normalisasi LRFM Username Amount Frequency Recency 009kamal 0.31 0.25 0.66 2uv9jxkjgs 0.00 0.00 0.33 5ckqbsnqf3 0.77 0.75 0.34 _alhaq_ 0.77 0.75 0.006 _byduri87 0.77 0.75 0.33 _s789xl57h 0.00 0.00 0.99
Tabel  di  atas  merupakan  tabel  hasil  normalisasi dengan tujuan untuk mengubah nilai antara rentang 0 hingga 1.

## 3.4. Elbow Curve
Metode Elbow merupakan teknik yang digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dalam menentukan jumlah klaster yang optimal dengan cara memeriksa  perbandingan  hasil  antara  jumlah  klaster yang membentuk siku pada suatu titik [10].
Gambar 1. Output Metode Elbow
Gambar  di  atas  merupakan  hasil  dari  metode Elbow Dimana dapat dilihat ada beberapa nilai  WSS dari  K  yang  mengalami  penurunan  paling  besar selanjutnya  akan  turun  secara  perlahan  sampai  nilai WSS  dari  K  stabil.  Terlihat  penurunan  drastic membentuk  siku  pada  titik  K=3,  sehingga  nilai  K paling  ideal  yang  digunakan  dalam  proses  pengujian clustering yaitu K=3.

## 3.5. Clustering

## Gambar 2. Output Clustering
Gambar  di  atas  merupakkan  hasil  dari  proses model  K-Means  dengan  penetapan  parameter  yang digunakan  yaitu  3  klaster,  10  insialisasi  acak  dan maksimal 50 iterasi untuk setiap inisialisasi.

## 3.6. Pencarian Minimum Support dan Lift Ratio
Pada  proses  penerapan  algoritma  FP-Growth pada penelitian ini setelah data dilakukan preprocessing,  kemudian  dicari  kemunculan  setiap item  untuk  diproses  agar  menghasilkan  nilai  support dari setiap item.
Tabel 4. Frekuensi Tiap Item Kode Item Frekuensi A NIBRAS SARIMBIT 70 COKLAT 86 B NIBRAS ATASAN PRIA NK 120 51 C NIBRAS KOKO NK 52 40 D NIBRAS SARIMBIT FAIDA PLUM 30 E

## NIBRAS SARIMBIT CARYNA
ARMY COUPLE 29
Tabel di atas merupakan tabel kemunculan setiap item Dimana dari informasi tersebut dapat dicari nilai dari  masing-masing  minimum  support,  minimum confidence, dan lift ratio.
Minimum Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝛴𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100%
= 86 399 x 100%
= 21.55 %
Minimum Confidence (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝛴𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 x 100%
= 151 86 x 100% = 175.85 %
Lift Ratio = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴,𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 𝑥 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵
= 37.84
275.44
= 0.1375 3.7. Pembentukan FP-Tree
Pada  proses  pembentukan  FP-Tree  kali  ini langkah awal yang dilakukan yaitu mencari item yang muncul disetiap transaksi dalam transaksi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  implementasi  data  mining  dalam penelitian  kali  ini  memakai  software  Visual StudioCode  menggunakan  bahasa  Python  dengan algoritma  yang  digunakan  yaitu  K-Means  dan  FP- Growth  dengan  tujuan  untuk  segmentasi  pelanggan dan  penentuan  rekomendasi  stok  produk.  Hasil  dari implementasi dua algoritma sebagai berikut.

## 4.1. Segmentasi Pelanggan
Pada proses ini dilakukan pencarian agregasi dari hasil  normalisasi  LRFM  dengan  mencari  mean, median,  serta  standart  deviasi  untuk  setiap  atribut LRFM.
Gambar 3. Output Agregasi Segmentasi Pelanggan
Dari gambar di atas dapat disimpulkan bahwa :
- Cluster 0: "Pelanggan Konsisten" Pelanggan pada klaster  ini  memiliki  karakteristik  waktu  terakhir pembelian  yang relatif  lama,  frekuensi pembelian yang  tidak  terlalu  tinggi,  dan  jumlah  pembelian yang menengah. Meskipun tidak sering berbelanja, mereka tetap konsisten dalam pembelian.
- Cluster  1:  "Pelanggan  Aktif"  Pelanggan  pada klaster  ini  memiliki  karakteristik  waktu  terakhir pembelian  yang relatif  lama,  frekuensi pembelian yang  tidak  terlalu  tinggi,  dan  jumlah  pembelian yang menengah. Meskipun tidak sering berbelanja, mereka tetap konsisten dalam pembelian.
- Cluster 2: "Pelanggan Superaktif" Pelanggan pada klaster  ini  memiliki  karakteristik  waktu  terakhir pembelian  yang  tidak  terlalu  rendah,  frekuensi pembelian yang tinggi, dan jumlah pembelian yang besar.  Pelanggan  dalam  klaster  ini  cenderung sering berbelanja dalam jumlah yang signifikan.
Kemudian  dilakukan  pelabelan  hasil  cluster terhadap hasil normalisasi dengan model LRFM.
Tabel 5. Pelabelan Cluster Hasil LRFM Usernam e Recenc y Frequenc y Amoun t Cluste r ID 009kamal  0.661080 0.25 0.31 1 2uv9jxkjgs  0.330540 0.00 0.00 2 5ckqbsnqf3  0.340782 0.75 0.77 0 _alhaq_ 0.006518 0.75 0.77 0 _byduri87  0.339851 0.75 0.77 0 yyumtlvuvk  0.993482 0.00 0.00 1 zahraserlika  0.004655 0.00 0.00 2
Tabel  di  atas  merupakan  pelabelan  hasil  dari proses  LRFM  dengan  hasil  Cluster.  Dimana menunjukkan Cluster dengan rentang 0 sampai 1 dari hasil LRFM segmentasi pelanggan.

## 4.2. Proses Pencarian Frequent Itemset
Pada  proses  pencarian  frekuensi  tiam  item dilakukan untuk mempresentasikan setiap item dalam setiap  transaksi  dan  menghitung  keumnculan  setiap item.
Gambar 4. Output Pencarian Frequent Itemset
Gambar  di  atas  merupakan  hasil  dari  proses pencarian  frekuensi  setiap  item  dalam  semua  data transaksi  penjualan.  Pada  gambar  tersebut  terdapat nama barang dan jumlah kemunculan item.

## 4.3. Visualisasi dengan Treemap Chart
Pada  proses  dilakukan  visualisasi  hasil  analisis dengan  treemap  chart.  Tujuan  dari  proses  ini  untuk memberikan visualisasi yang lebih jelas dan informatif mengenai  50  item  teratas  berdasarkan  frekuensi kemunculan setiap item.
Gambar 5. Visualisasi Treemap Chart
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  visualisasi dengan treemap chart. Dambar gambar tersebut dapat dilihat  item  yang  paling  sering  muncul  dengan informasi  tiap  incident  count  tap  item.  Item  dengan jumlah paling banyak akan berwarna biru tua dengan penurunan  warna  sesuai  dengan  penurunan  jumlah item.

## 4.4. Implementasi Association Rules FP-Growth
Selanutnya  akan  dilakukan  proses  untuk mengidentifikasi  pola  asosiasi  dalam  dataset  dengan menetapkan  parameter  minimum  support  sebesar 0.001.  Tujuannya  untuk  mencari  item  yang  sering muncul  dalam  setiap  transaksi  berdasarkan  nilai supportnya.

## Gambar 6. Proses Association Rules
Gambar  di  atas  merupakan  hasil  dari  proses implementasi  Association  Rules  dengan  Algoritma FP-Growth.  Dimana  dalam  hasil  tersebut  terdapat nama barang dan juga nilai supportnya Dimana terlihat Nibras  Sarimbit  Lika  Black  memiliki  nilai  support terbesar  0.00725  yang  berarti  item  tersebut  muncul sebanyak 0.725 % dalam setiap transaksi.

## 4.5. Proses Pencarian Aturan Asosiasi Item
Pada  proses  kali  ini  akan  dicari  aturan  asosiasi tiap  item.  Proses  ini  bertujuan  untuk  menemukan aturan  keterkaitan  antar  item  satu  dengan  lainnya dengan menggunakan parameter minimum confidence 0.5.
Gambar  di  atas  merupakan  hasil  dari  proses pencarian  aturan  asosiasi  antar  item.  Dari  gambar  di atas  terdapat  item  dengan  nilai  support,  confidence, dan lift ratio.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  mengimplementasikan  algoritma  klasifikasi K-Means  dan  asosiasi  FP-Grwoth  dengan  data  uji yaitu  dataset  laporan  penjualan  produk  dengan  total 349  transaksi  diperoleh  hasil  dengan  algoritma  K- Means  untuk  segmentasi  pelanggan  dengan  model LRFM yaitu pelanggan paling baik berada di klaster 2 dengan  nama  “Pelanggan  Superaktif”  dengan karakteristik  waktu  terakhir  pembelian  yang  tidak terlalu  rendah,  frekuensi  pembelian  yang  tinggi,  dan jumlah pembelian yang besar. Pelanggan dalam klaster ini  cenderung  sering  berbelanja  dalam  jumlah  yang signifikan.  Sementara  hasil  dari  implementasi algoritma FP-Grwoth  menghasilkan  item  yang sering muncul  dalam  setiap  transaksi  yaitu  Nibras  Sarimbit Laika  Black  dengan  nilai  support  0.0725  dan  item yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  yaitu  Nibras Sarimbit Chesa Brown Couple dengan Nibras Sarimbit 70 Coklat dengan Tingkat kevaliid-an sebesar 4.65.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Elmayanti,  "Fenomena  Perilaku  Belanja Online  Sebagai  Alternatif  Pilihan  Konsumsi Di  Kalangan  Remaja," Jurnal  Dinamika Sosial Budaya, p. 9, 2023.
[2]   A. N. Harahap, "Consumptive and Productive Behavior  and  Nature  of  New  Students  of Business  Management  at  The  Shipbuilding Institute of Polytechnic Surabaya," IJSED, p. 10, 2022.
[3]   W. M. Baihaqi, "Penerapan Teknik Clustering Sebagai  Strategi  Pemasaran  pada  Penjualan Buku Di Tokopedia dan Shopee," PARADIGMA (Jurnal Informatika dan Komputer), p. 6, 2019.
[4]   R.  D.  Lestari,  "PENERAPAN  DATA MINING UNTUK MENGETAHUI CUSTOMER BEHAVIOUR TOKO ARTPEDIA  DENGAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI," E-Proceding  of Engineering,, p. 7, 2020.
[5]   D.  Mahendra,  "SISTEM  ANALISIS  POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH," JTIK (JURNAL ILMIAH TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI), p. 9, 2023.
[6]   M.  S.  Giantara,  "PENGARUH  BUDAYA, SUB  BUDAYA,  KELAS  SOSIAL,  DAN PERSEPSI KUALITAS TERHADAP
PERILAKU  KEPUTUSAN  PEMBELIAN
KUE TRADISIONAL OLEH MAHASISWA
DI SURABAYA," NELITI, p. 17, 2020.
[7]   D.  Winarti,  "Penerapan  Data  Mining  untuk Analisa Tingkat Kriminalitas Dengan Algoritma  Association  Rule  Metode  FP- Growth," Jurnal SIMTIKA, p. 15, 2021.
[8]   S.  Handoko,  "IMPLEMENTASI  DATA
MINING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT  PENJUALAN  PAKET  DATA TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,"
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, p. 13, 2020.
[9]   S. P. Tamba, "PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN  STOK  BAHAN  BAKU PADA RESTORAN NELAYAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION  RULE," JUSIKOM  PRIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima), p. 6, 2022.
[10]  N.  E.  Merliana,  "ANALISA  PENENTUAN JUMLAH  CLUSTER  TERBAIK  PADA METODE K-MEANS CLUSTERING,"
SENDI, p. 6, 2023.
[11]  S.  Aisyah,  "Implementasi  Algoritma  FP- Growth Terhadap Transaksi Penjualan Produk Kopi," KOPERTIP, p. 6, 2020.
[12]  R. Apriansa, "Sistem Rekomendasi Penentuan Poin  Produk  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth  Dan  K-Means  Clstering.," Seminar Nasional Inovasi Teknologi, p. 6, 2022.
[13]  F. H. Azhra, "Marketing strategy palnning at alfamart  lodadi  stores  using  the  clustering, ahp,  and  ar-mba," International  Journal  of
Industrial Optimization, p. 14, 2021. [14]  A. Damayanti, "PEMANTAUAN PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  BAHAN PRODUKSI BAJU KOKO PADA KONVEKSI MANFAAT," Jurnal Mahasiswa Manajemen UNITA, p. 8, 2022. [15]  R. Damayanti, "Menu Package Recommendation  Using  Combination  of KMeans  and  FP-Growth  Algorithms  at
Bakery Stores," Jurnal Mantik, p. 6, 2020.
[16]  Feryanto,  "PENERAPAN  DATA  MINING
UNTUK  MENENTUKAN  PENJUALAN SPAREPART
TOYOTA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING,"
Jurnal  Sistem  Informasi  Ilmu  Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA), p. 6, 2019.
[17]  M.  S.  Giantara,  "PENGARUH  BUDAYA, SUB  BUDAYA,  KELAS  SOSIAL,  DAN PERSEPSI KUALITAS TERHADAP
PERILAKU  KEPUTUSAN  PEMBELIAN
KUE TRADISIONAL OLEH MAHASISWA
DI SURABAYA," NELITI, p. 17, 2020.
[18]  Habriyanto,  "Analisis  Perbandingan  Pola Konsumsi  Masyarakat  Kota  Jambi  Sebelum, Sesaat  an  Sesudah  Bulan  Ramadhan," Al- Tijary Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam, p. 13, 2019.
[19]  A.  F.  Hasanah,  "ANALISIS  PERILAKU KONSUMEN MASYARAKAT PONOROGO  SESAAT  DAN  SESUDAH DATANGNYA BULAN," IJOIS: Indonesian
Journal of Islamic Studies, p. 12, 2020.
[20]  B. F. Hasugian, "Penerapan Metode Association  Rule  Untuk  Menganalisa  Pola Pemakaian  Bahan  Kimia  Di  Laboratorium Menggunakan  Algoritma  FP-Growth  (Studi Kasus  di  Laboratorium  KIMIA  PT.  PLN (Persero)  Sektor  Pembangkitan  Belawan Medan.," ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, p. 14, 2019.
[21]  R.  Hidayat,  "Analisis  Clustering  Dalam Pengelompokan  Penjualan  Menggunakan Algoritma," CESS  (Journal  of  Computing Enginering, System and Science), p. 15, 2022.
[22]  D.  Melati,  "ASSOCIAION  RULEDALAM MENENTUKAN
CROSSSELLINGPRODUK
MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH," VOTEKNIKA, p. 10, 2019.
[23]  A.  R.  Mulyawan,  "MARKETING  MAPS PADA LEMBAGA AMIL ZAKAT MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING DAN ASSOCIATION
RULES," Jurnal  Sistem  Informasi, p.  15, 2020.
[24]  Mustakim,
"STRATEGI PROMOSI PERGURUAN  TINGGI  MENGGUNAKAN MODEL . CLUSTERING DAN ASOSIATION," p. 6, 2022.
[25]  J.  Nasir,  "PENERAPAN  DATA  MINING CLUSTERING
DALAM MENGELOMPOKAN  BUKU  DENGAN METODE  K-MEANS," SIMETRIS, p.  13, 2020.
[26]  F. Nuraeni, "OPTIMIZATION OF MARKET BASKET  ANALYSIS  USING  CENTROID- BASED CLUSTERING ALGORITHM AND FPGROWTH ALGORITHM," Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), p. 10, 2022.
[27]  Octavia,  "Penerapan  Algoritma  Association Rules  Dalam  Penentuan  Pola  Pembelian Berdasarkan  Hasil  Clustering," JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA, p. 10, 2023.
[28]  P.  I.  Pangestu,  "ANALISIS  SEGMENTASI PELANGGAN BERBASIS RECENCY
FREQUENCY MONETARY (RFM) MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS," JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), p. 7, 2023.
[29]  D. Pranitasari, "Analisis Kepuasan Pelanggan Elektronik  Shopee  Menggunakan  Metode  E- Service  Quality  dan  Kartesius," Jurnal Akuntansi  dan  Manajemen  (JAM), p.  20,
2021.
[30]  N.  Purwati,  "Komparasi  Metode  Apriori  dan FP-Growth  Data  Mining  Untuk  Mengetahui Pola  Penjualan," Jurnal  Pengembangan  IT (JPIT), p. 7, 2023.
[31]  U. D. Puspita, "SEGMENTASI CUSTOMER LIFETIME  VALUE  PADA  MODEL  LRFM MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS EUCLIDEAN DISTANCE," Bimaster, p. 10,
2023.
[32]  A.  Rahmadsyah,  "Analisa  Association  Rule Pada  Algoritma  Apriori  Untuk  Minat Pembelian Alat Kesehatan," JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, p. 7, 2021.
[33]  A. Rahman, "Analisis Data Produk Elektronik Di  E-Commerce  Dengan  Metode  Algoritma K-Means  Menggunakan  Python," JAIIT (Journal  Of  Advance  in  Information  and Industrial Technology), p. 8, 2021.
[34]  A.  Saepuddin,  "ANALISA  PERILAKU KONSUMEN:
STRATEGI MEMENANGKAN  PERSAINGAN  BISNIS DI  ERA  EKONOMI  DIGITAL," G-Tech Jurnal Teknologi Terapan, p. 11, 2020.
[35]  I. Syukra, "Implementation of K-Medoids and FP-Growth  Algorithms  for  Grouping  and Product Offering
Recommendations,"
Indonesian  Journal  of  Artifical  Intellegence and Data Mining, p. 10, 2019.
[36]  Warisa,  "STUDI  KASUS  PENJUALAN KOSMETIK  MENGGUNAKAN  METODE ASSOCIATION RULE (APRIORI),"
Technologia, p. 5, 2021.
[37]  K. Wijaya, "Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk  Analisis  Data  Transaksi  Penjualan  Di Internet  Learning  Cafe  Kaliurang," Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, p. 10, 2022.
[38]  D.  Winarti,  "Penerapan  Data  Mining  untuk Analisa Tingkat Kriminalitas Dengan
Algoritma  Association  Rule  Metode  FP-
Growth," Jurnal SIMTIKA, p. 15, 2021.