Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024

## IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE MINING DALAM MENGANALISIS DATA PENJUALAN SEPATU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Zalfa Salsabila Muliawati 1* , Wina Witanti 2 , Edvin Ramadhan 3 1,2,3 Jurusan Informatika, Universitas Jendral Achmad Yani, Cimahi email : zalfasalsabilam20@if.unjani.ac.id 1*
Abstrak: Association Rule dan algoritma fp-growth digunakan sebagai kerangka kerja analisis data untuk mengidentifikasi hubungan  atau  asosiasi  antar  variable.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Men's  Apparel  dan  Women's  Apparel  kemungkinan membeli Women's Athletic Footwear dan Men's Athletic Footwear dan Women's Athletic Footwear kemungkinan membeli Men's  Appare  100%,  membeli  Men's  Apparel,  maka  kemungkinan  membeli  Women's  Athletic  Footwear  dan  membeli Women's  Athletic  Footwear  kemungkinan  membeli  Men's  Apparel  95.65%,  membeli  Men's  Apparel  dan  Women's  Street Footwear kemungkinan membeli Women's Athletic Footwear dan membeli Women's Athletic Footwear dan Women's Street Footwear  kemungkinan  membeli  Men's  Apparel  91.67%,  membeli  Men's  Athletic  Footwear  kemungkinan  membeli  Men's Apparel dan Women's Athletic Footwear dan membeli Men's Apparel dan Men's Athletic Footwear kemungkinan membeli Women's Athletic Footwear 85.71%,  membeli Women's Apparel kemungkinan membeli Men's Apparel dan Women's Athletic Footwear dan  membeli Women's Apparel dan Women's Athletic Footwear kemungkinan membeli Men's Apparel 83.33%. Hasil tersebut terlihat bahwa terdapat kecenderungan pembelian satu jenis produk sering diikuti oleh pembelian produk terkait lainnya.

## Kata Kunci : Association Rule, FP-Growth, Sepatu
Abstract:  Association  Rule and  the  fp-growth  algorithm  are  used  as  a  data  analysis  framework  to  identify  relationships  or associations between variables. The results of this research are that Men's Apparel and Women's Apparel are likely to buy Women's  Athletic  Footwear  and  Men's  Athletic  Footwear  and  Women's  Athletic  Footwear  are  100%  likely  to  buy  Men's Apparel,  buying  Men's  Apparel,  then  the  possibility  of  buying  Women's  Athletic  Footwear  and  buying  Women's  Athletic Footwear is likely to buy Men's Apparel 95.65 %, buying Men's Apparel and Women's Street Footwear probability of buying Women's Athletic Footwear and buying Women's Athletic Footwear and Women's Street Footwear probability of buying Men's Apparel 91.67%, buying Men's Athletic Footwear probability of buying Men's Apparel and Women's Athletic Footwear and buying Men's Apparel and Men's Athletic Footwear probability of purchasing Women's Athletic Footwear 85.71%, purchasing Women's Apparel probability of purchasing Men's Apparel and Women's Athletic Footwear and purchasing Women's Apparel and Women's Athletic Footwear probability of purchasing Men's Apparel 83.33%. These results show that there is a tendency to purchase one type of product which is often followed by purchasing other related products.

## Keywords : Association Rule, FP-Growth, Shoe

## PENDAHULUAN
Keberhasilan  Adidas  dalam  menyesuaikan  produk  dengan  tren  mode  terbaru  menciptakan  fenomena lonjakan penjualan, di mana konsumen berbondong-bondong untuk mendapatkan sepatu yang sesuai dengan gaya terkini.  Koleksi  sepatu  Adidas  terbaru  yang  dirancang  bersama  selebriti  atau  desainer  terkenal  menciptakan gelombang antusiasme di kalangan konsumen, menghasilkan antrian panjang dan penjualan yang luar biasa pada hari peluncuran. Sepatu Adidas menjadi fenomena di komunitas streetwear, mengakibatkan tingginya permintaan dan keinginan konsumen untuk memiliki produk yang sesuai dengan tren gaya jalanan. Kualitas dan kenyamanan sepatu  Adidas  telah  menjadi  faktor  utama  dalam  mempertahankan  basis  konsumen.  Konsistensi  dalam memberikan produk berkualitas tinggi dapat mempertahankan loyalitas pelanggan.
Association  Rule  Mining  (ARM)  adalah  teknik  dalam  data  mining  yang  bertujuan  untuk  menemukan hubungan  atau  pola  asosiasi  yang  signifikan  antara  berbagai  elemen  dalam  suatu  kumpulan  data.  Salah  satu algoritma yang digunakan untuk melakukan Association Rule Mining adalah algoritma FP-Growth. Association Rule Mining digunakan untuk menemukan hubungan penting antara berbagai elemen dalam kumpulan data. Di sisi  lain  Algoritma  FP-Growth  untuk  menemukan  pola-pola  frekuensi  tinggi  (frequent  patterns)  dalam  dataset, serta akan mengidentifikasi frequent itemsets, yaitu kombinasi item yang sering muncul bersama dalam transaksi.
Sebagai  contoh  berdasarkan  mediaindonesia.com  yang  diliris  pada  tanggal  03  Agustus  2023.  Adidas mengalami  keuntungan  kuartal  II  setelah  sebelumnya  mengalami  kerugian.  Ini  menunjukkan  tanda  pemulihan tentatif  karena  menjual  barang  dagangan  oleh  Yeezy  seorang  rapper  Kanye  West  yang  sangat  besar.  Raksasa pakaian olahraga Jerman melaporkan laba bersih  yang dihasilkan sebesar  84 juta euro (US$92 juta) dari bulan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
April  hingga  Juni,  ini  mampu  menyusul  kerugian  dua  kuartal  berturut-turut.  Penjualan  sepatu  Adidas  Yeezy pertama diluncurkan pada bulan akhir Mei, menghasilkan penjualan sekitar 400 juta euro.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wahyu  Nur  Setyo  dan  Sukma  Wardhana  mengenai  implementasi  data mining pada penjualan produk di cv Cahaya setya menggunakan algoritma fp-growth. Hasil penelitian tersebut memperlihatkan  bahwa  pola  pada  basis  data  transaksi  konsumen  pada  industry  retail  dapat  ditemukan  dengan menggunakan algoritma FP-Growth [1]. Selanjutnya terdapat penelitian Yola Permata Bunda mengenai algoritma FP-Growth untuk menganalisa pola pembelian oleh-oleh Ummi Aufa Hakim. Hasil Penelitiannya yaitu diketahui pola pembelian oleh-oleh yang dilakukan pembeli, sehingga pihak toko dapat menentukan tata letak produk yang dibeli secara bersamaan [2]. Lalu, terdapat penelitian Rd.M.Dimas Burhanudin Akbar, Pritasari Palupiningsih, dan Budi  Prayitno  berjudul  implementasi  algoritma  FP-Growth  untuk  penentuan  rekomendasi  produk  UMKM berdasarkan  frekuensi  pembelian.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  bahwa  algoritma  FP-Growth  berhasil diterapkan dengan data transaksi UMKM Coffee Shop sebanyak 1483 transaksi [3]. Selanjutnya penelitian Ibnu Rusydi  berjudul  penerapa  metode  Association  Rule  dalam  menganalisa  data  penjualan  obat  menggunakan algoritma FP-Growth. Hasil penelitiannya didapatkan minimum support 15% dan minimum confidence 25% [4]. Terdapat penelitian yang dilakukan Syarifudin Herdyansyah, Eni Hermaliani, Laela Kurniawati, dan Sri Rahayu berjudul  Analisa  metode  Association  Rule  menggunakan  algoritma  FP-Growth  terhadap  data  penjualan  toko berkah. Hasil penelitiannya sangat baik dalam pembentukan pola belanja pembeli dari barang yang terjual [5].
Berdasarkan yang telah diuraikan Implementasi algoritma FP-Growth pada data penjualan Sepatu Adidas dipilih sebagai metode analisis utama karena kemampuannya dalam menangani data transaksional dengan cepat dan  efisien.  Kemampuan  algoritma  ini  dalam  menghasilkan  aturan  asosiasi  dengan  tingkat  keakuratan  tinggi menjadi pilihan yang tepat untuk mengidentifikasi pola-pola yang dapat memengaruhi tingkat penjualan tertinggi sepatu  Adidas  setiap  bulan.  Dengan  meng-implementasikan  Association  Rule  Mining  dengan  algoritma  FP- Growth dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas analisis data penjualan.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Data Mining
Data mining adalah teknologi baru yang membantu perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari  gudang  data  mereka.  Beberapa  aplikasi  data  mining  fokus  pada  prediksi,  mereka  menggunakan  data  yang menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu untuk memprediksi apa yang akan terjadi dalam situasi baru (Witten, Frank, Hall). Istilah data mining dan penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD) sering  digunakan secara bergantian untuk menggambarkan proses penggalian informasi tersembunyi dalam  basis data  besar. Sebenarnya kedua istilah ini memiliki konsep yang berbeda namun saling berkaitan. [6].
Terdapat  penelitian  terkait  data  mining  yang  dilakukan  oleh  Yulison  Herry  Chrisnanto  dan  Gunawan Abdullah. Penelitian tersebut membahas  Pemanfaatan data mining  pendidikan dalam analisis kinerja akademik pada  perguruan  tinggi  dengan  menggunakan  Educational  Data  Mining.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa penggunaan beberapa teknik dalam data mining secara bersama-sama dapat memaksimalkan kemampuan menganalisis kinerja akademik dengan sumber data yang sama dan menghasilkan pola analisis yang berbeda.[7]. Selanjutnya terdapat penelitian yang telah dilakukan oleh Primasatria Edastama, Amitkumar Dudhat, dan Giandari Maulani. Pada penelitian ini membahas mengenai cara mengumpulkan data operasional ke dalam data warehouse dan menerapkan Teknik data mining untuk menganalisis data akademik. Hasil dari penerapan data mining adalah timbulnya  pola  karakteristik  mahasiswa  yang  mengambil  program  peminatan  tertentu  [8]  Pada  penelitian  yang telah dilakukan oleh Yang Zhao, Chaobo Zhangÿ, Yiwen Zhang, Zihao Wang, dan Junyang Li yang membahas mengenai tinjauan teknologi penambangan data dalam membangun sistem enegi: prediksi beban, identifikasi pola, deteksi  kesalahan,  dan  diagnosis.  Menurut  penelitian  tersebut  metode  berbasis  data  mining  telah  menunjukkan potensi besar dalam mengeluarkan kekuatan data dalam domain Pembangunan sistem energi. Namun, sebagian besar  metode  berbasis  data  mining  masih  belum  matang  untuk  penerapan  praktis.  Sangatlah  penting  untuk mengembangkan metode berbasis data mining yang universal, otomatis, dan berbasis pengetahuan domain di masa depan  [9].  Berdasarkan  penelitian  oleh  Jin  Yang,  Yuanjie  Li,  QingQing  Liu,  Li  Li1  Aozi  Feng,  Tianyi  Wang, Shuai Zheng, Anding Xu, dan Jun Lyu. Penelitian ini membahas mengenai pengenalan singkat database medis dan teknologi  data  mining  di  era  big  data.  Teknologi  data  mining  dapat  mencari  pengetahuan  yang  berpotensi  dari sejumlah big data, terutama dibagi menjadi persiapan data dan data mining, serta ekpresi dan analisis hasil. [10]

## Association Rule Mining
Assocation  rule  adalah  satu  metode  data  mining  untuk  menemukan  hubungan  antar  elemen  dalam kumpulan data tertentu. Metode aturan asosiasi memungkinkan untuk mencari dan menemukan hubungan antar
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
elemen dalam kumpulan data. Metode ini merupakan salah satu fase analisis terkait yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menciptakan algoritma yang efisien adalah mengggunakan analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining).
Menurut  penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  Yasir  Ali,  Amjad  Farooq,  Talha  Mahboob  Alam, Muhammad Shoaib Farooq, Mazhar Javed Awan, dan Talha Imtiaz Baig. Penelitian tersebut membahas deteksi factor  pada  Schistosomiasis  dengan  menyelidiki  factor  pemulihan  dan  kematian  yang  berkontribusi  terhadap dataset penyakit schistosomiasis yang telah diproses sebelumnya. Dengan menggunakan metode Algoritma ARM pada  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  aturan  (frequent  itemset)  dari  database  besar.  Maka menunjukkan  penerapan  evaluasi  model  asosiasi  untuk  identifikasi  fitur  yang  digunakan  untuk  meningkatkan Kesehatan pasien akibat penyakit schistosomiasis.[11]
1. Analisa  Pola  Frekuensi  Tinggi  untuk  Mencari  Nilai  support  sebuah    item  diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100 (1)
Nilai support 2 item diperoleh dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100 (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi Confidence dapat diperoleh dengan rumus: 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100 (3)
Secara umum aturan asosiasi memiliki format sebagai berikut: LHS = RHS, dimana LHS  dan  RHS  adalah  himpunan  item.  Jika  setiap  item  pada  LHS  terdapat  dalam  transaksi  maka item-item  dalam  RHS  juga  terdapat  dalam  transaksi.  Aturan  asosiasi  biasanya  dinyatakan  dalam bentuk:
{A,B} = {C} (support = 10%, confidence = 50%) (4) Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth (Frequent Pattern Growth) adalah sebuah algoritma pertambahan yang digunakan dalam  data  mining  untuk  menemukan  pola-pola  yang  sering  muncul  (frequent  patterns)  dalam  kumpulan  data. Algoritma  ini  secara  khusus  digunakan  untuk  menangani  masalah  pertambahan  dalam  penambangan  aturan asosiasi.
Menurut penelitian oleh Didi Supriyadi, Ardelia Mahardika, dan Atik Febriani berjudul implementation of Association  Rule  Mining  based  on  Frequent  Pattern  Growth  algorithms  for  sales  recommendations.  Hasil penelitian tersebut menghasilkan nilai minimum support 0,1% dan nilai minimum confidence 60% jumlah rule yang  dihasilkan  sebesar  116457,  nilai  minimum  confidence  80%  jumlah  rule  berjumlah  48623  dari  data  yang diolah sebanyak 22191 [12]. Lalu menurut penelitian yang dilakukan oleh Erna Haerani dan Christina Juliane yang berjudul  pencarian  pola  pelanggan  menggunakan  algoritma  FP-Growth  untuk  pendukung  Keputusan  tata  letak desain produk. Hasil penelitian tersebut didapatkan enam aturan asosiasi dengan lima kesimpulan yaitu kategori gift  [13].  Kemudian,  terdapat  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rahmad  Aditiya  dan  Sarjon  Defit  yang  berjudul prediksi Tingkat ketersediaan stock sembako menggunakan algoritma FP-Growth dalam meningkatkan penjualan. Hasil penelitian tersebut pada data transaksi penjualan diperoleh 17 pola penjualan sembako yang dihitung secara manual dan 16 pola penjualan sembako yang dihitung menggunakan aplikasi Rapidminer 9.4 [14].
Algoritma  FP-Growth  dimulai  dengan  mengidentifikasi  item-item  yang  sering  muncul  bersama-sama dalam  transaksi  (itemset  frequent).  Ini  melibatkan  pembentukan  struktur  data  pohon  pertambahan  (FP-Tree). Metode FP-Growth dibagi menjadi 3 tahapan utama, yaitu:
a. Tahapan pembangkitan conditional pattern base, subdatabase yangmberisi jalur awalan (prefix path) dan akhiran pola (pola sufiks).
b. Tahapan  pembangkitan  conditional  FP-Tree,  jumlah  dukungan  setiap  item  di  masing-masing  basis pola bersyarat  dijumlahkan, lalu masing-masing item  yang memiliki jumlah dukungan lebih besar sama dengan jumlah dukungan minimum akan dihasilkan dengan pohon FP bersyarat.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
c. Tahapan pencarian frequent itemset, ering dilakukan Jika pohon FP bersyarat adalah jalur tunggal, maka frequent itemset diperoleh dengan menggabungkan item untuk setiap pohon FP bersyarat. Jika bukan a jalur tunggal, maka generasi pertumbuhan FP adalah dilakukan secara rekursif [15].

## METODE
Gambar 1. Metode Penelitian
1. Tahap Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  mencakup  informasi  data  historis  penjualan Sepatu adidas dari sumber-sumber terpercaya seperti pada Kaggle.com dengan judul “Adidas US Sales Datasets”. Data ini dapat mencakup informasi data transaksi berupa jenis product yang terjual. Data yang digunakan berjumlah 9.649 data dari Kaggle. Tahapan Pengumpulan data bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap Pengumpulan Data
2. Tahapan Preprocessing Data
a) Selection
Tahap  penting  dalam  penelitian  yang  melibatkan  pemilihan  dataset  atau  sumber  data  yang  akan digunakan untuk analisis.
Gambar 3. Tahap Selection
b) Cleaning
Pada tahap ini merupakan tahapan pembersihan data yang dilakukan sebelum data penjualan sepatu diproses  dengan  algoritma  FP-Growth.  Dilakukan  penanganan  nilai-nilai  yang  hilang  (missing values) dengan mengisi atau menghapus baris data yang terkait.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024

## Gambar 4. Tahap Cleaning
c) Replace Missing Value
Pada  tahap  ini  digunakan  untuk  mengisi  atau  mengganti  nilai-nilai  yang  hilang  pada  dataset penjualan  sepatu.  Teknik  ini  penting  dilakukan  untuk  memastikan  tidak  ada  data  yang  hilang sehingga proses association rule mining menggunakan FP-Growth dapat berjalan dengan baik dan akurat.
Gambar 5. Replace Missing Value
d) Pengolahan Association Rule
Pada tahapan ini merupakan proses untuk menentukan itemset yang akan digunakan dalam proses fp-growth nantinya. Yang pertama dilakukan yaitu dengan menentukan itemset penjualan terbanyak dan sedikit ditiap bulannya. Setelah itu melakukan proses menentukan itemset nya.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Gambar 6. Itemset Penjualan Terbanyak Tiap Bulan
Gambar 7. Itemset Penjualan Sedikit Tiap Bulan
Gambar 8. Tampilan Itemset
e) Pengolahan Data FP-Growth
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Pada  tahapan  ini  merupakan  proses  lanjutan  dari  sebelumnya,  yang  dimana  pada  proses  ini  akan diminta untuk menentukan minimal support dan minimal confidence.
Gambar 9. Menentukan pattern Minimal Support
Gambar 10. Association Rule minimal confidence

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  bahwa  Jika  membeli  Women's  Apparel,  maka  kemungkinan  membeli  Men's Apparel dan Women's Athletic Footwear adalah 83.33% bahwa mereka juga akan membeli pakaian pria dan sepatu atletik wanita. Ini menunjukkan hubungan yang kuat antara pembelian pakaian wanita dan produk terkait lainnya, Jika membeli Men's Apparel  dan  Women's Apparel,  maka kemungkinan membeli Women's Athletic Footwear adalah 100% ini berarti setiap kali seorang pelanggan membeli pakaian pria dan pakaian wanita, mereka pasti akan membeli sepatu atletik wanita menunjukkan pola pembelian yang sangat konsisten di antara produk-produk ini,
Jika  membeli  Women's  Apparel  dan  Women's  Athletic  Footwear,  maka  kemungkinan  membeli  Men's Apparel  adalah 83.33%  bahwa mereka juga  akan membeli pakaian pria  menunjukkan adanya keterkaitan yang kuat  di  antara kategori  produk ini, Jika membeli Men's Athletic Footwear, maka kemungkinan membeli Men's Apparel dan Women's Athletic Footwear adalah 85.71% bahwa mereka juga akan membeli pakaian pria dan sepatu atletik wanita menunjukkan bahwa pelanggan cenderung membeli produk yang sesuai dengan kategori gender dan fungsinya,  Jika  membeli  Men's  Apparel  dan  Men's  Athletic  Footwear,  maka  kemungkinan  membeli  Women's Athletic Footwear adalah 85.71% Ini menunjukkan bahwa pembelian pakaian dan sepatu pria sering diikuti dengan pembelian sepatu atletik wanita, Jika membeli Men's Athletic Footwear dan Women's Athletic Footwear, maka kemungkinan membeli Men's Apparel adalah 100% Ini menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara pembelian sepatu atletik dan pakaian pria, Jika membeli Men's Apparel dan Women's Street Footwear, maka kemungkinan membeli  Women's  Athletic  Footwear  adalah  91.67%    Ini  menunjukkan  keterkaitan  yang  kuat  antara  produk- produk ini, Jika membeli Women's Athletic Footwear dan Women's Street Footwear, maka kemungkinan membeli Men's Apparel adalah 91.67% Ini menunjukkan pola pembelian yang melibatkan produk dari berbagai kategori, Jika  membeli  Men's  Apparel,  maka  kemungkinan  membeli  Women's  Athletic  Footwear  adalah  95.65%  Ini menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara pembelian pakaian pria dan sepatu atletik wanita, Jika membeli Women's Athletic Footwear, maka kemungkinan membeli Men's Apparel adalah 95.65% Ini menunjukkan pola pembelian yang konsisten di antara kategori ini.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 11. Hasil Program

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  analisis  data  penjualan  sepatu  Adidas  menunjukkan  pola pembelian sebagai berikut:
1. Jika membeli Men's Apparel dan Women's Apparel, kemungkinan membeli Women's Athletic Footwear adalah 100%.
2. Jika membeli Men's Athletic Footwear dan Women's Athletic Footwear, kemungkinan membeli Men's Apparel adalah 100%.
3. Jika membeli Men's  Apparel,  kemungkinan membeli  Women's Athletic Footwear  adalah 95.65%, dan sebaliknya.
4. Jika membeli Men's Apparel dan Women's Street Footwear, kemungkinan membeli Women's Athletic Footwear adalah 91.67%, dan sebaliknya.
5. Jika  membeli  Men's  Athletic  Footwear,  kemungkinan  membeli  Men's  Apparel  dan  Women's  Athletic Footwear adalah 85.71%, dan sebaliknya.
6. Jika membeli Women's Apparel, kemungkinan membeli Men's Apparel dan Women's Athletic Footwear adalah 83.33%, dan sebaliknya.
Kesimpulan  ini  memberikan  wawasan  penting  untuk  mengembangkan  strategi  promosi  dan  meningkatkan peluang penjualan.
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Didi  Supriyadi,  Ardelia  Mahardika,  dan  Atik  Febriani  berjudul implementation  of  Association  Rule  Mining  based  on  Frequent  Pattern  Growth  algorithms  for  sales recommendations menggunakan minimal confidence sebesar 30% dan minimal support 3%, kurang lebih banyak data transaksi. Pada penelitian ini menerapkan minimal confidence lebih besar yaitu 60% dan minimal support 4% dengan data transaksi sebesar 9.649 data.
Saran untuk penelitian selanjutnya dapat mengidentifikasi pola musiman atau tren penjualan yang berulang. Misalnya, apakah pola  pembelian tertentu lebih  dominan selama musim  liburan atau periode penjualan khusus seperti akhir tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. N. Setyo and S. Wardhana, “IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK DI CV CAHAYA SETYA MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH,” vol. 12, no. 1, 2019.
[2] Bunda, Y. P. (2020). Algoritma FP-Growth untuk Menganalisa Pola Pembelian Oleh-Oleh. Riau Journal of Computer Science, 6(1), 34-44.
[3] R.  Burhanudin  Akbar et  al. ,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK  PENENTUAN REKOMENDASI  PRODUK  UMKM  BERDASARKAN  FREKUENSI  PEMBELIAN,”  2023.  [Online].  Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[4] Rusydi,  I.  (2019).  Penerapan  Metode  Association  Rule  Dalam  Menganalisa  Data  Penjualan  Obat  Mengunakan Algoritma FP-GROWTH (Studi Kasus Rumah Sakit Haji Medan). Algoritma: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 3(2), 9.
[5] S.  Herdyansyah,  ] ;  Eni,  and  H.  Hermaliani,  “ANALISA  METODE  ASSOCIATION  RULE  MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH  TERHADAP  DATA  PENJUALAN  (STUDY  KASUS  TOKO  BERKAH).”  [Online]. Available: www.nusamandiri.ac.id
[6] R.  Hanifan,  D.  Tri,  S.  T.  Putra,  D.  Hartanti,  and  S.  Kom,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK PENGELOMPOKKAN  PRODUK  TERBAIK  PADA  PANGKALAN  SUDIAWATI,” KOMPUTA :  Jurnal  Ilmiah Komputer dan Informatika , vol. 11, no. 2, 2022.
[7] Y. H. Chrisnanto and G. Abdullah, “The uses of educational data mining in academic performance analysis at higher education institutions (case study at UNJANI),” Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika , vol. 11, no. 1, pp. 26–35, Mar. 2021, doi: 10.31940/matrix.v11i1.2330.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 03, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
[8] P. Edastama, A. Dudhat, and G. Maulani, “Use of Data Warehouse and Data Mining for Academic Data; A Case Study at a National University,” International Journal of Cyber and IT Service Management (IJCITSM) , vol. 1, no. 2, pp. 206–215, 2021, doi: 10.34306/ijcitsm.v1i1.55.
[9] Y. Zhao, C. Zhang, Y. Zhang, Z. Wang, and J. Li, “A review of data mining technologies in building energy systems: Load prediction, pattern identification, fault detection and diagnosis,” Energy  and  Built  Environment ,  vol.  1,  no.  2. KeAi Communications Co., pp. 149–164, Apr. 01, 2020. doi: 10.1016/j.enbenv.2019.11.003.
[10]  J. Yang et al. , “Brief introduction of medical database and data mining technology in big data era,” Journal of Evidence- Based Medicine , vol. 13, no. 1. Blackwell Publishing, pp. 57–69, Feb. 01, 2020. doi: 10.1111/jebm.12373.
[11]  Y. Ali, A. Farooq, T. M. Alam, M. S. Farooq, M. J. Awan, and T. I. Baig, “Detection of schistosomiasis factors using association rule mining,” IEEE Access , vol. 7, pp. 186108–186114, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2956020.
[12]  A. Senthilkumar and H. Prasad, “INDIAN JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY An efficient FP-Growth based association rule mining algorithm using Hadoop MapReduce,” 2020, doi: 10.17485/IJST/v13i34.1078.
[13]  E. Haerani and C. Juliane, “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Pencarian Pola Pelanggan Menggunakan Algoritma FP-Growth  untuk  Pendukung  Keputusan  Tata  Letak  Desain  Produk  Finding  Customer  Patterns  Using  FP-Growth Algorithm for Product Design Layout Decision Support.” [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[14]  R. Aditiya, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Ketersediaan Stock Sembako Menggunakan Algoritma FP-Growth  dalam  Meningkatkan  Penjualan,” Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  pp.  67–73,  Sep.  2020,  doi: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[15]  I.  Ernawati,  N.  Matondang,  J.  Rs,  F.  No,  P.  Labu,  and  J.  Selatan,  “PRODUCT  BUNDLING  APPLICATION  TO SUPPORT  IMPLEMENTATION  OF  ASSOCIATION  RULE  MINING  USING  FP-GROWTH,” Jurnal  Teknologi Informasi dan Pendidikan , vol. 14, no. 1, 2021, doi: 10.24036/tip.v14i1.