Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1901 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZATION PRODUCT RECOMMENDATION USING K-MEANS, AGGLOMERATIVE CLUSTERING AND FP-GROWTH ALGORITHM
Ratu Najmil Huda *1 , Rifqi Fitriadi 2 , Arief Wibowo 3
1,2 Computer Science Master's Study Program, Faculty of Information Technology, Universitas Budi Luhur, Indonesia
3 Information Systems Study Program, Faculty of Information Technology, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 ratu.najmilhuda@gmail.com , 2 rifqi0587@gmail.com
(Article received: February 27, 2024; Revision: April 12, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
The growth of online business has been rising considerably in recent years. The growth is affected by technology advancement in Internet and smartphones and consumer behavior change for better online shopping experience. To anticipate this swift customer behavior, business owners need to have an excellent inventory management to be able to keep making profits. In data mining realm, the algorithm model that is known to be applied in this case is  the  association  algorithm.  This  model  will  explicate  customers’  purchasing  patterns  where  is  useful  in calculating stock accurately. The aim of this research is to find an appropriate model in handling large data to obtain valid association rules that have minimum support value, confidence value, and high lift ratios. It is hoped that the results of this research can provide recommendations for online sellers to manage a large variety of goods and to keep making profits. Datasets that contain a large variety of goods are handled first by using a clustering algorithm  to  group  similar  items  together.  The  dataset  tested  was  divided  into  three  groups,  namely,  dataset without clusters, k-means cluster, and agglomerative cluster. After forming three groups of datasets, FP-Growth was applied to each dataset. The result is that datasets with clusters, whether using k-means or agglomerative, have a minimum support value that is greater than datasets without clusters. Most association rules are obtained from the k-means cluster dataset. Based on the model applied in this research, the association itemset size only obtains one conclusion from one premise.
Keywords : Agglomerative Clustering, FP-Growth, K-Means, Product Recommendations.

## OPTIMALISASI REKOMENDASI PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS, AGGLOMERATIVE CLUSTER ING, DAN FP-GROWTH

## Abstrak
Perkembangan bisnis online meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini didorong oleh perkembangan teknologi  internet  dan  smartphone  serta  perubahan  perilaku  konsumen  yang  menyukai  kemudahan  dan kenyamanan  berbelanja.  Penjualan  makanan  online  merupakan  salah  satu  jenis  usaha  yang  menjanjikan  bagi pemilik bisnis, agar selalu meningkatkan profit, salah satu strategi bisnis yang harus dimiliki jenis usaha ini adalah pengelolaan stok. Dalam dunia data mining, model algoritma yang sudah dikenal untuk diaplikasikan dalam kasus ini  yaitu  algoritma  asosiasi.  Algoritma  ini  membantu  menginterpretasikan  pola  pembelian  pelanggan,  berguna untuk menentukan perhitungan stok yang akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan model yang tepat dalam  penanganan  data  yang  besar  untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  dengan  nilai  minimal support ,  nilai confidence dan lift ratio yang  tinggi  dan  valid.  Dataset  yang  banyak  variasi  barangnya  dilakukan  penanganan terlebih dahulu menggunakan algoritma clustering guna mengelompokkan barang yang serupa. Dataset yang diuji dibagi dalam tiga kelompok yaitu, dataset tanpa cluster, dataset cluster k-means dan dataset cluster agglomerative. Setelah terbentuk tiga kelompok dataset, baru kemudian dilanjutkan pengaplikasian FP-Growth ke masing-masing dataset. Hasilnya dataset dengan cluster , baik menggunakan metode k-means maupun agglomerative , memiliki nilai minimal support yang lebih besar dibandingkan dengan dataset tanpa cluster . Aturan asosiasi paling banyak didapat dari dataset cluster k-means . Atas model yang diterapkan pada penelitian ini, size itemset asosiasi hanya didapat satu konklusi dari satu premise .
Kata kunci : Agglomerative Clustering, FP-Growth, K-Means, Rekomendasi Produk.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1901
Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  bisnis  online  di  Indonesia  telah meningkat  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir  [1]. Hal  ini  didorong  oleh  perkembangan  teknologi internet  dan  smartphone  yang  semakin  massif, perubahan  perilaku  konsumen  yang  semakin menyukai  kemudahan  dan  kenyamanan  dalam berbelanja [2]. Jumlah pengguna internet di Indonesia pada tahun 2023 mencapai 213 juta jiwa, jumlah ini meningkat  sebesar  300%  dibanding  tahun  2013  [3]. Peningkatan jumlah pengguna internet dan mendorong  pertumbuhan  bisnis  online  [4].  Selain memberikan kemudahan, bisnis online juga menawarkan berbagai keuntungan dengan harga yang lebih kompetitif, pilihan yang lebih beragam, proses transaksi  yang  lebih  mudah,  serta  pelayanan pelanggan yang lebih baik [5].
Bagi  penjualan  online  makanan,  perhitungan stok  barang  yang  akurat  sangat  penting  dilakukan untuk  memenuhi  permintaan  pelanggan,  kehabisan stok  barang  dapat  menyebabkan  kerugian  bagi penjual [6]. Selain itu, perhitungan stok yang akurat penting untuk menjaga kualitas makanan, menghindari makanan menjadi basi atau rusak karena adanya kelebihan stok [7].
Dalam dunia data  mining,  hasil  model asosiasi sering digunakan untuk interpretasi dalam menentukan  pola  pembelian  pelanggan  dan  pola  ini dapat digunakan untuk menyesuaikan stok barang [8]. Dengan  menerapkan  algoritma  ini,  pedagang  retail dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas pengelolaan stok barang [9].
Pada data yang besar, algoritma asosiasi sering menampilkan  nilai lift dan confidence yang  rendah. Untuk  itu  perlu  dilakukan  penanganan  data  dengan melakukan pengurangan dimensi. Salah satu caranya adalah  dengan  melakukan cluster ing  data.  Terdapat penelitian  yang  menggunakan  k-means,  k-medoids dan fuzzy z-means dan selanjutnya diteruskan dengan FP-Growth.  Hasilnya  model  yang  menggunakan  k- means menghasilkan aturan asosiasi dengan rata-rata lift ratio tertinggi,  dan  model  yang  menggunakan fuzzy  c-means menghasilkan  aturan  asosiasi terbanyak [10].
Penelitian lainnya yang pernah dilakukan adalah dengan  menggunakan  k-medoids,  dimana  hasil penelitiannya  menunjukkan  itemset  besar  tanpa dilakukan cluster ing  tidak  ditemukan  asosiasi  pada nilai  minimal support 5%,  sedangkan  setelah menggunakan k-medoids, ditemukan aturan asosiasi pada minimal support 5-9% [11].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  maka dalam  penelitian  ini  pada  proses cluster ing  akan digunakan algoritma lain, selain dari algoritma yang
sudah pernah digunakan penelitian sebelumnya, yaitu Agglomerative Cluster ing. Tujuan dari penelitian ini adalah  menemukan  model  yang  tepat  dalam penanganan  data  yang  besar  untuk  mendapatkan aturan  asosiasi  dengan  nilai  minimal support ,  nilai confidence dan lift ratio yang  tinggi  dan  valid, menggunakan  salah  satu  algoritma cluster ing  yang belum  diuji  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu agglomerative  clustering untuk  melihat  bagaimana efeknya terhadap penanganan data yang besar apakah dapat  meningkatkan  nilai  minimal support ,  nilai lift dan aturan asosiasi yang lebih banyak dibandingkan dengan cluster yang sudah pernah diteliti.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  rekomendasi  bagi  penjual  online  yang memiliki  variasi  barang  yang  banyak  dalam pengelolaan stok barang, serta strategi penjualan yang meningkatkan profit.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  tiga  tahap penelitian pada dataset , yaitu dengan melakukan (1) penelitian    dalam  mencari  asosiasi  tanpa  dilakukan clustering terlebih  dahulu;  (2)  dilakukan cluster ing terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  k-means dilanjutkan  algoritma  asosiasi  menggunakan  FP- Growth, dan (3) dilakukan cluster ing terlebih dahulu dengan  menggunakan agglomerative  cluster .  Data yang  di- clustering terlebih  dahulu  diharapkan  dapat menangani  variasi  produk  pada  dataset.  Untuk masing-masing
algoritma,
K-Means dan Agglomerative cluster,  dipilih jumlah cluster terbaik berdasarkan  nilai  DBI.    Selanjutnya,  setelah dilakukan cluster ing, atas dataset dicari asosiasinya. Proses  asosiasi  dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu membuat frequent  itemsets dan association  rules dengan algoritma FP-Growth.
Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Data  set  pada  penelitian  ini  merupakan  data transaksi  penjualan  makanan  frozen  dengan  jumlah atribut  sebanyak  5  kolom  dan  jumlah  transaksi sebanyak 18.021 baris transaksi.
Tabel 1. Tampilan Dataset Id_transaksi tahun nama_barang jumlah_riil keterlibatan
PENJUALAN_1 2020 Egg Roll Chicken isi 3 1 1 PENJUALAN_1 2020 Cireng isi ayam pedas isi 10 1 1 PENJUALAN_1 2020 Spicy chicken isi 10 1 1 PENJUALAN_2 2020 Bakso cilok premium isi 20 3 1
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1901 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Dataset dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  202 jenis barang. Kolom keterlibatan  merupakan jumlah transaksi yang mengandung barang tersebut. Jumlah riil  merupakan  jumlah  total  pembelian  atas  barang tersebut.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
Tabel 2. Jenis Barang no nama_barang 1 Almond Milk Chocolate 2 Arem Mie isi 10 3 Arem Mie isi 5 4 Aren Latte 5 Ayam Ungkep ... ... 198 sosis solo isi 12 199 steak PO 200 teba 201 temulawak 202 udang kupas 250 gram
Selanjutnya  dilakukan  proses  pemodelan  pada dataset dengan  hanya  melakukan  pemodelan algoritma FP-Growth tanpa menggunakan cluster ing dan  pemodelan  yang  terlebih  dahulu  menggunakan cluster ing, baru setelahnya melakukan algoritma FP- Growth.  Model  tersebut  dibandingkan lift ratio , minimal support dan minimal confidence nya.

## 2.2. Clustering Algorithm
K-Means cluster ing  bekerja  dengan  cara membagi data poin ke dalam k klaster, di mana setiap data  poin  dikelompokkan  ke  dalam  klaster  dengan centroid  terdekat.  Centroid  adalah  titik  pusat  dari setiap  klaster,  yang  dihitung  sebagai  rata-rata  dari data  poin  yang  dikelompokkan  ke  dalam  klaster tersebut [12].
Agglomerative  clustering adalah  salah  satu algoritma  pengelompokan  hierarkis  ( Hierarchical Clustering ). Algoritma ini bekerja dengan menggabungkan dua cluster yang paling  mirip pada setiap  langkah,  hingga  semua  data  tercakup  dalam satu cluster .  Pada agglomerative  clustering ,  setiap data  awalnya  dianggap  sebagai  satu cluster .  Pada setiap  langkah,  dua cluster yang  paling  mirip  akan digabungkan  menjadi  satu cluster baru.  Proses  ini diulangi  hingga  semua  data  tercakup  dalam  satu cluster [13].
Ada  beberapa  metode  linkage  yang  dapat digunakan untuk menentukan dua cluster yang paling mirip  pada Hierarchical  Clustering [14].  Metode linkage yang paling umum digunakan adalah:
1. Single  linkage :  Dua cluster yang  paling  mirip adalah  dua cluster yang  memiliki  jarak  antar anggotanya paling kecil.
2. Complete  linkage :  Dua cluster yang  paling mirip  adalah  dua cluster yang  memiliki  jarak antar anggotanya paling besar.
3. Average linkage : Dua cluster yang paling mirip adalah dua cluster yang memiliki rata-rata jarak antar anggotanya paling kecil.
4. Ward  linkage :  Dua cluster yang  paling  mirip adalah  dua cluster yang  memiliki  varians  anta ranggotanya paling kecil.
Pilihan  metode  linkage  yang  digunakan  akan mempengaruhi  hasil  pengelompokan.  Misalnya, metode single linkage akan cenderung menghasilkan cluster yang lebih kecil, sedangkan metode complete linkage  akan  cenderung  menghasilkan cluster yang lebih besar.

## 2.3. Proses Asosiasi
Asosiasi adalah salah satu algoritma data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan antara item-item data  dalam  dataset.  Algoritma  ini  sering digunakan  untuk  analisis  data  transaksional,  seperti data  penjualan,  data  kunjungan  situs  web,  dan  data penggunaan  aplikasi.  Asosiasi  menggunakan  dua metrik  untuk  mengukur  pentingnya  suatu  hubungan antara item-item data yaitu support , confidence , dan lift ratio . Support adalah  presentasi  kombinasi  item tersebut  dalam  database.  Rumus  untuk  menghitung nilai support dari dua item tersebut adalah:
Support(X) = |X| / |D|
(1)
Keterangan: X adalah himpunan item |X| adalah jumlah transaksi yang mengandung X |D| adalah jumlah total transaksi Nilai support menunjukkan  seberapa  sering  X muncul  dalam  data.  Nilai support yang  tinggi menunjukkan bahwa X adalah kombinasi item  yang umum  terjadi.  Dalam  analisis  asosiasi, support digunakan  untuk  menentukan  apakah  suatu  aturan asosiasi  valid  atau  tidak.  Aturan  asosiasi  yang memiliki support di atas nilai minimum support yang ditentukan dianggap valid.
Nilai confidence menunjukkan  seberapa  sering Y muncul dalam transaksi yang mengandung X. Nilai confidence yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  Y cenderung  muncul  setelah  X.  Kuat  atau  tidaknya hubungan  antar-item  dalam  aturan  asosiasi  dapat diukur melalui confidence . Rumus untuk mendapatkan  nilai confidence dari  dua  item  yang dinilai  memiliki  hubungan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑋 −> 𝑌)   =  𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑋 𝑈 𝑌) /
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑋) (2)
Keterangan:
X adalah himpunan item antecedent
Y adalah himpunan item consequent |X U Y| adalah jumlah transaksi yang mengandung X dan Y
Lift ratio adalah  salah  satu  parameter  yang digunakan  dalam  analisis  asosiasi  untuk  mengukur kekuatan suatu aturan asosiasi. Lift ratio menunjukkan  seberapa  besar  peningkatan  peluang

## 956
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960
munculnya  item consequent dalam  transaksi  yang mengandung item antecedent. Rumus lift ratio adalah sebagai berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 (𝑋 −>  𝑌)   =  𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑋 −>  𝑌) /
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑌) (3) Keterangan: X adalah himpunan item antecedent
Y adalah himpunan item consequent confidence (X  ->  Y)  adalah  nilai confidence aturan asosiasi X -> Y confidence (Y) adalah nilai confidence aturan asosiasi Y
Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth )  adalah algoritma  data  mining  yang  digunakan  untuk menemukan  pola  asosiasi  dalam  data  transaksional. Algoritma  ini  merupakan  pengembangan  dari algoritma  Apriori  [15].  Proses  growth  digunakan untuk menemukan frequent itemset dari FP-Tree FP- Growth  merupakan  algoritma  yang  efisien  untuk menemukan  pola  asosiasi  dalam  data  transaksional. Algoritma  ini  memiliki  beberapa  kelebihan,  seperti efisien  dalam  penggunaan  memori  dan  waktu  serta dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola  asosiasi dengan  ukuran  yang  besar.  Dengan    menggunakan FP-Tree,    algoritma  FP-growth    dapat  langsung mengekstrak  frequent Itemset dari FP-Tree [16]..

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Cluster ing
Data awal terdiri dari 18.021 baris transaksi dan 5  kolom  attribut.  Kolom  atribut  terdiri  dari id_transaksi,  tahun,  nama_barang,  jumlah_riil  dan keterlibatan.  Sebelum  dilakukan cluster ing,  kolom keterlibatan  dan  jumlah_riil  dilakukan  agregasi berdasarkan nama_barang. Hasilnya menjadi sebuah tabel  dengan  202  baris  dan  3  kolom  sebagaimana ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Agregasi Berdasarkan Nama Barang no
nama_barang keterlibatan jumlah_riil 1 Almond Milk Chocolate 50 201 2 Arem Mie isi 10 5 5 3 Arem Mie isi 5 5 5 4 Aren Latte 1 1 5 Ayam Ungkep 8 8 ... ... ... ... 198 sosis solo isi 12 23 26 199 steak PO 1 14 200 teba 69 102 201 temulawak 3 3 202 udang kupas 250 gram 4 4
Data  hasil  agregasi  kemudian  dihitung  nilai tengahnya  (Median)  dan  didapatkan  median  untuk keterlibatan adalah 30 dan  median untuk jumlah riil adalah  42.  Nilai  median  keterlibatan  30  dan  jumlah
riil  42  merupakan  nilai  yang  sangat  kecil dibandingkan  total  keseluruhan  transaksi  sebanyak 18.021 transaksi.
Setelah  dianalisa  secara  mendalam,  ternyata penjualan  dengan  keterlibatan  kurang  dari  sama dengan 30   merupakan penjualan barang  yang tidak rutin. Barang tersebut merupakan barang yang dijual berdasarkan  permintaan  khusus  dari  pembeli, sehingga penjualan barang tersebut perlu dikeluarkan dari data yang akan dilakukan proses cluster ing Setelah  dikurangi  produk  yang  dijual  secara tidak  rutin  maka  menghasilkan  95  jenis  barang sebagaimana  ditampilkan  pada  Tabel  4.  Dari  proses agregasi  dapat  dilihat  bahwa  Dimsum  Box  isi  25 merupakan produk dengan penjualan terbanyak yaitu sebanyak  5.954  dan  terendah  adalah  Bakso  Aci Mozarella sebanyak 60.
Tabel 4. Hasil Agregasi penjualan barang rutin
no nama_barang keterlibatan jumlah_riil 1 Dimsum BOX isi 25 2449 5954 2 Beef slice non lemaks 500gram 624 1114 3 Egg Roll Chicken isi 3 446 705 4 Dimsum MENTAI isi 6 428 738 5 Tahu bakso premium isi 10 405 639 ... ... ... ... 91 Dimsum matang isi 4 pcs 39 92 92 dimsum matang isi 10 33 47 93 Saikoro 250 gram 33 77 94 Canai ori ?isi 5 lembar 32 48 95 Bakso Aci Mozarella 32 60 Tahap selanjutnya
adalah cluster ing menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  bantuan Aplikasi  RapidMiner.  Proses cluster ing  dilakukan beberapa kali dengan jumlah cluster 2, 3, 4, 5, dan 6. Masing-masing cluster yang terbentuk kemudian  dilakukan  evaluasi  performanya  dengan menggunakan  nilai  rata-rata  jarak  centroid  dan  nilai Davies  Boulding  Index  (DBI).  Model Cluster ing menggunakan  algoritma  K-Means  ditampilkan  pada Gambar 2. Cluster terbaik adalah cluster dengan nilai DBI  terkecil  yang  menunjukkan  bahwa cluster memiliki karakteristik yang baik dalam hal kesamaan antar anggotanya dan perbedaan antara cluster yang optimal.
Hasil  evaluasi  model cluster ing  dengan menggunakan algoritma K-Means menampilkan hasil DBI  terendah  pada  jumlah cluster k=4  dengan  nilai DBI  0,368  dan  nilai  rata-rata  jarak  centroid  sebesar 3189,097.  Hasil  evaluasi  secara  lengkap  untuk algoritma K-Means ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Evaluasi model K-means Jumlah k Nilai Rata-rata Jarak Centroid DBI 2 14.228,458 0,555 3 6.204,190 0,513 4 3.189,097 0,368 5 1.548,027 0,370 6 993,009 0,405
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1901 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 2. Clustering K-Means
Model cluster ing  yang  kedua  menggunakan algoritma  Agglomerative Cluster ing  dan  diterapkan pada jumlah cluster k 2, 3, 4, 5 dan 6. Didapati hasil terbaik  adalah  k=3.  Dimana  pada  jumlah cluster 3, tidak terdapat cluster yang hanya berisi satu item saja. Jumlah  anggota  masing-masing cluster untuk  k=3 adalah cluster _0 terdiri dari 88 items, cluster _1 terdiri dari 2 items dan cluster _2 terdiri dari 5 items.

## 3.2. Asosiasi
Tahapan  kedua  setelah  dilakukan cluster ing adalah melakukan asosiasi. Proses asosiasi dilakukan dengan  dua  tahap  yaitu  membuat frequent  itemsets dan dari frequent itemsets tersebut dibuat association
rules dengan  algoritma  FP-Growth.  Proses  asosiasi menggunakan  tiga dataset yaitu dataset yang  tidak dilakukan cluster ing, dataset hasil cluster K-Means dan dataset hasil cluster Agglomerative Cluster ing. Untuk  masing-masing dataset juga  ditentukan  nilai support minimalnya 0,01 dan nilai confidence nya 0,1. Hasil  pemodelan  asosiasi  yang  pertama menggunakan dataset yang tidak dilakukan cluster ing terlebih dahulu menghasilkan 10 frequent itemsets . Semua itemsets yang dihasilkan terdiri dari 1  item,  dengan  nilai support terendah  dengan  0,01 dan nilai confidence terendah 0,206. Sedangkan nilai support tertinggi adalah 0,017 dan nilai confidence nya 0,414.
Tabel 6. Asosiasi Dataset Tanpa Custering PREMISES CONCLUSION SUPPORT CONFIDENCE LIFT Nuget ayam 1 kg Dimsum BOX isi 25 0,010 0,206 0,659 Bakso sapi isi 50 Dimsum BOX isi 25 0,011 0,237 0,758 Egg Roll Chicken isi 3 Shrim roll isi 10 0,014 0,249 7,273 Tahu bakso premium isi 10 Dimsum BOX isi 25 0,013 0,249 0,798 Bakso cilok premium isi 20 Dimsum BOX isi 25 0,012 0,259 0,828 Rujak cireng isi 20 Dimsum BOX isi 25 0,012 0,261 0,833 Egg Roll Chicken isi 3 Dimsum BOX isi 25 0,017 0,298 0,954 Singkong keju D9 Dimsum BOX isi 25 0,010 0,352 1,126 Beef slice lemaks 500 gram Beef slice non lemaks 500gram 0,015 0,389 4,879 Shrim roll isi 10 Egg Roll Chicken isi 3 0,014 0,414 7,273
Dari Tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai lift yang lebih  dari  1  sebanyak  4  aturan  asosiasi.  Artinya, dengan confidence lebih  dari  0,2,  hanya  4  aturan asosiasi  yang  memiliki  kecenderungan  untuk  benar dibandingkan dengan kejadian acak.
Hasil  pemodelan  asosiasi  yang  kedua  dapat menggunakan dataset hasil cluster K-Means menghasilkan  18  frequent  itemsets  yang  memiliki support lebih dari 0,01 dan nilai confidence lebih dari 0,1.  Nilai support tertinggi  adalah  0,036  dan  nilai
confidence tertinggi  adalah  0,222.  Hasil  pemodelan asosiasi  yang  kedua  ini  mendapatkan  11  aturan dengan  nilai lift lebih  dari  1.  Secara  lengkap  hasil asosiasi  untuk dataset cluster K-Means  ditampikan pada  Tabel  7,  dimana  kolom  C  merupakan  kolom Cluster ,  kolom  PREM  merupakan  kolom  Premises, kolom CONC merupakan kolom Conclussion, kolom SUP  merupakan  kolom Support ,  kolom  CONF merupakan kolom Confidence dan kolom LIFT .

## 958
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960
Tabel 7. Asosiasi Dataset Cluster K-Means C PREM CONC SUP CONF LIFT 0 no association rule 1 Ikan dori fillet 1 kg Eby furai isi 12 0,011 0,117 1,673 1 Kentang goreng 1 kg Bakso sapi isi 50 0,011 0,119 1,182 1 Nuget ayam 1 kg Sosis breakfast bernardi 1 kg 0,014 0,130 1,940 1 Shrim roll isi 10 Eby furai isi 12 0,011 0,146 2,089 1 Eby furai isi 12 Ikan dori fillet 1 kg 0,011 0,151 1,673 1 Eby furai isi 12 Shrim roll isi 10 0,011 0,155 2,089 1 Sosis breakfast bernardi 1 kg Nuget ayam 1 kg 0,014 0,212 1,940 1 Shrim roll isi 10 Kaki naga isi 10 0,016 0,213 2,982 1 Kaki naga isi 10 Shrim roll isi 10 0,016 0,222 2,982 2 Beef slice non lemaks 500gram Dimsum BOX isi 25 0,036 0,171 0,208 3 Bakso cilok premium isi 20 Rujak cireng isi 20 0,021 0,120 0,708 3 Piscok lumer isi 10 Tahu bakso premium isi 10 0,019 0,122 0,628 3 Rujak cireng isi 20 Bakso cilok premium isi 20 0,021 0,125 0,708 3 Pempek palembang isi 9 Bakso cilok premium isi 20 0,014 0,125 0,710 3 Tahu bakso premium isi 10 Bakso cilok premium isi 20 0,025 0,128 0,730 3 Bakso cilok premium isi 20 Tahu bakso premium isi 10 0,025 0,142 0,730 3 Rujak cireng isi 20 Piscok lumer isi 10 0,033 0,195 1,243 3 Piscok lumer isi 10 Rujak cireng isi 20 0,033 0,210 1,243
Hasil  pemodelan  asosiasi  dari dataset cluster Agglomerative Cluster ing  menghasilkan  6  frequent itemsets  dengan  nilai support diatas  0,01  dan  nilai confidence diatas 0,1. Dimana nilai tertinggi support adalah  0,036  dan  nilai  tertinggi confidence adalah
0,21.  Untuk  pemodelan  asosiasi dataset ini  hanya menghasilkan 1 aturan yang memiliki nilai lift diatas 1.  Hasil  pemodelan  asosiasinya  ditampilkan  pada Tabel  8,  dimana  keterangan  untuk  masing-masing kolom sama dengan Tabel 7.
Tabel 8. Asosiasi Dataset Cluster Agglomerative C PREM CONC SUP CONF LIFT 0 Piscok lumer isi 10 Rujak cireng isi 20 0,012 0,210 3,490 1 Beef slice non lemaks 500gram Dimsum BOX isi 25 0,036 0,171 0,208 2 Tahu bakso premium isi 10 Egg Roll Chicken isi 3 0,026 0,106 0,394 2 Pempek palembang isi 9 Bakso cilok premium isi 20 0,018 0,125 0,564 2 Tahu bakso premium isi 10 Bakso cilok premium isi 20 0,031 0,128 0,579 2 Bakso cilok premium isi 20 Tahu bakso premium isi 10 0,031 0,142 0,579

## 4. DISKUSI
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  yang  didapatkan dari  seluruh  tahapan  penelitian.  Untuk  memberikan
kemudahan  dalam  memilih  aturan  asosiasi  terbaik, dibuat  rekap  dalam  bentuk  tabel  sebagaimana ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Rekap Perbandingan Asosiasi Dataset Jumlah Cluster Sup Conf
Jumlah Aturan Asosiasi Nilai Lift Diatas 1 Tanpa Cluster - 0,01 0,1 10 4 Cluster K-Means 4 18 11 Cluster Agglomerative Cluster ing 3 6 1
Model asosiasi dengan menggunakan algoritma FP-Growth  telah  diterapkan  terhadap  tiga dataset , yaitu dataset tanpa cluster , dataset cluster K-Means dan dataset cluster Agglomerative.  Jumlah cluster yang dihasilkan untuk masing-masing model dengan evaluasi terbaik juga berbeda dimana cluster terbaik untuk model K-Means adalah k=4, sedangkan cluster terbaik  untuk  model  Agglomerative Cluster ing adalah k=3. Minimum support yang digunakan untuk penyusunan  frequent  itemsets  sama  untuk  ketiga dataset yaitu  sebesar  0,01,  begitu  pula  untuk minimum confidence juga  sama  yaitu  0,1.  Namun jumlah  aturan  asosiasi  beserta  nilai lift untuk  ketiga dataset tersebut berbeda-beda. Jumlah aturan asosiasi terbanyak  dihasilkan  dari dataset cluster K-Means yaitu sebanyak 18 aturan asosiasi, kemudian dataset tanpa cluster sebanyak 10 aturan asosiasi dan dataset cluster Agglomerative Cluster ing dengan 6 asosiasi. Hal  tersebut  juga  sebanding  dengan  jumlah  aturan
asosiasi dengan nilai lift lebih dari 1, dimana cluster K-Means  terbanyak  yaitu  11  aturan  asosiasi  dengan nilai lift lebih  dari  1,  dapat  dilihat  pada  tabel  7. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  asosiasi  terbaik didapatkan dari dataset cluster K-Means. Bila dibandingkan dengan penelitian sebelumnya    yang  mencari  optimalisasi  asosiasi dengan melakukan algoritma cluster ing pada dataset menggunakan  K-Means,  K-Medoids  dan  Fuzzy  c- means,  proses  optimisasi  rekomendasi  produk  pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma cluster ing yang  berbeda  yaitu  algoritma  Agglomerative Cluster ing  dan  algoritma  K-Means,  baru  hasilnya dicari  aturan  asosiasinya  dengan  menggunakan algoritma  FP-Growth.  Algoritma  Agglomerative cluster ing  menggunakan  teknik cluster ing  yang berbeda  dengan  algoritma  K-Means.  Dimana  pada algoritma  Agglomerative Cluster ing,  pembentukan cluster dengan  mengelompokkan  data  menjadi
sebuah hierarki, sedangkan pada algoritma K-Means pembentukan cluster dengan  menghitung  jarak  ke titik pusat cluster .
Dari  model  terbaik,  didapatkan  11  aturan asosiasi dengan nilai lift diatas 1. Penjual online dapat memfokuskan  pada  pasangan  item  dari  aturan asosiasi  tersebut  untuk  meningkatkan  penjualan, misalnya  dengan  menjual  pasangan  produk  dengan promo  tertentu.  Aturan  asosiasi  secara  lengkap ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Aturan Asosiasi

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan, diketahui pada dataset cluster K-Means dan dataset cluster Agglomerative  menghasilkan  nilai support lebih tinggi dibandingkan dataset tanpa cluster yaitu sebesar  0,03.  Kemudian,  jumlah  aturan  asosiasi terbanyak  dihasilkan  dari dataset cluster K-Means yaitu sebanyak 18 aturan asosiasi, dengan 11 aturan asosiasi yang nilai lift lebih dari 1. Dapat disimpulkan dataset cluster K-Means memberikan aturan asosiasi yang dapat menjadi rekomendasi terbaik bagi penjual online  untuk  melakukan  pengelolaan  stok  barang, serta  berbagai  rencana  strategi  penjualan  dengan tujuan peningkatan profit.
Penelitian  ini  telah  memberikan  informasi tentang  kombinasi  metode cluster ing  dan  asosiasi dalam  penentuan  rekomendasi  produk,  namun  perlu dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode lain  untuk  lebih  meningkatkan  nilai support , confidence dan lift aturan  asosiasi  produk  dengan jenis produk yang sangat beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
A.  Supriyanto  and  K.  F.  Hana,  “Strategi
Pengembangan Desa Digital Untuk Meningkatkan Produktivitas UMKM,” BISNIS :  Jurnal  Bisnis  dan  Manajemen Islam ,  vol.  8,  no.  2,  p.  199, Dec.  2020, doi:
10.21043/bisnis.v8i2.8640.
[2] P.  Iffa  Rosada,  M.  Syifa  Amin  Widigdo,  E. Syariah, F. Agama Islam, and U. Muhammadiyah Yogyakarta, “Analisis
Perilaku  Konsumen  Muslim  Dalam  Belanja Melalui  Shopee  Saat  Pandemi  Covid-19
Berdasarkan Perspektif Islam,” Jurnal Ilmiah Ekonomi  Islam ,  vol.  9(02),  2023,  doi:
10.29040/jiei.v9i2.7123.
[3] F.  L.  Dasri  and  E.  Suwarni,  “Analisis Disrupsi  Media  Digital  Terhadap  Industri Televisi Indonesia,” 2023.
[4] L.  Marlinah,  “Mendorong  Pertumbuhan Ekonomi  Indonesia  Melalui  Penguatan Sektor Ekonomi Digitalpreneur Dan Creativepreneur,” 2019. [5] M. S. Hotana, “Industri E-Commerce Dalam Menciptakan Pasar Yang Kompetitif Berdasarkan  Hukum  Persaingan  Usaha,” Jurnal Hukum Bisnis Bonum Commune , vol. 1, no. 1, 2018. [6] L.  Sari  Marita  and  I.  Darwati,  “Prediksi Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average,  Exponential Smoothing  dan  Simple  Moving  Average,” Jurnal  TEKNO  KOMPAK ,  vol.  16,  no.  1, 2022.
[7] R.  P.  Megatama,  J.  M.  Maligan,  and  R. Septifani,  “Studi  Inventory  Control  Pada National Fullfillment Center Cikarang Di PT XYZ  Indonesia,” PROSIDING  SEMINAR NASIONAL INSTIPER , vol. 1, no. 1, pp. 314– 322, Jul. 2022, doi: 10.55180/pro.v1i1.268.
[8] A.  Maulana  and  A.  A.  Fajrin,  “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen  Dengan  Algoritma  FP-Growth Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part Motor,” Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer , vol. 5, no. 1, 2018.
[9] I. Nurrohmat, O. Nurdiawan, and A. Bahtiar, “Implementasi Algoritma  FP-Growth Untuk
Menunjang  Keputusan  Persedian  Barang  Di CV  Indotech  Jaya  Sentosa  Kota  Cirebon,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen , vol.  10,  no.  2,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/
[10] F.  Nuraeni,  D.  Tresnawati,  Y.  Handoko Agustin,  and  G.  Fauzi,  “Optimization  of Market  Basket  Analysis  Using  Centroid- Based Clustering Algorithm And FP-Growth Algorithm,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  1581–1590,  Dec. 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.399.
[11] I.  Syukra,  A.  Hidayat,  and  M.  Z.  Fauzi, “Implementation  of  K-Medoids  and  FP-
Growth  Algorithms  for  Grouping  and Product
Offering Recommendations,”
Indonesian  Journal of  Artificial  Intelligence and Data Mining , vol. 2, no. 2, p. 107, Nov. 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
[12] S. M. Dewi, A. P. Windarto, I. S. Damanik, and H. Satria, Analisa Metode K-Means pada Pengelompokan Kriminalitas Menurut Wilayah . Seminar Nasional Sains &
960 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 953-960
Teknologi  Informasi  (SENSASI),  2019. [Online]. Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage| 620
[13] E. Widodo, P. Ermayani, L. N. Laila, and A.
T.  Madani,  “Pengelompokkan  Provinsi  di Indonesia  Berdasarkan  Tingkat  Kemiskinan Menggunakan Analisis Hierarchical Agglomerative Clustering (Indonesian Province  Grouping  Based  on  Poverty  Level Using Hierarchical Agglomerative Clustering
Analysis),” 2021.
[14] Vijaya, S. Sharma, and N. Batra,
Comparative  Study  of  Single  Linkage, Complete  Linkage,  and  Ward  Method  of Agglomerative Clustering . 2019.
[15] F.  Nuraeni,  D.  Tresnawati,  Y.  Handoko Agustin,  and  G.  Fauzi,  “Optimization  of Market  Basket  Analysis  Using  Centroid- Based Clustering  Algorithm and FP-Growth Algorithm,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  1581–1590,  Dec.
2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.399.
[16] B.  Septia  Pranata  and  D.  Putro  Utomo, “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  FP-
Growth  Untuk  Persediaan  Sparepart  Pada
Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bulletin
of
Information Technology  (BIT) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  83–91, 2020.