## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ANALISIS POLA PEMBELIAN PRODUK MAKANAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK STRATEGI PENJUALAN
Fachrul Prasetyo 1 , Humisar Hasugian 2*
1,2* Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 fachrulprasetyo98@gmail.com, 2* humisar.hasugian@budiluhur.ac.id (* : coressponding author )
Abstrak- PT Kusno Baso sebuah perusahaan yang bergerak dibidang kuliner yang menjual produk olahan bakso dan otak-otak. Dalam  dua  tahun  terakhir  ini  yang  berfokus  pada  penjualan  tunai  pabrik  ada  sebagian  produk  mengalami  penuruan  penjualan. Produksi olahan yang banyak serta jumlah data penjualan yang besar menjadi kendala dalam menganalisis data secara manual. Fenomena  ini  menyebabkan  penumpukan  produk  setiap  hari  karena  kurang  berhasilnya  penjualan  beberapa item .  Salah  satu penyebabnya adalah kurangnya pengetahuan mengenai produk yang sering dibeli pelanggan dalam satu kali transaksi. Data mining adalah proses menemukan hubungan, pola, dan tren yang bermakna dengan memeriksa kumpulan data besar yang disimpan dalam memori  menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan  matematika. Frequent  Pattern  Growth (FP-Growth) merupakan  algoritma  alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kumpulan  data  yang  sering  muncul.  Penelitian  ini menggunakan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk mengatasi penurunan penjualan produk. Metode pengumpulan data sekunder dilakukan pada data transaksi tunai pabrik penjualan produk olahan bakso dan otak- otak di PT Kusno Baso Ciledug dari tanggal 11 Mei 2021 sampai dengan tanggal 11 Mei 2023 yang terdiri dari 600 data transaksi dan 21 atribut yang sudah bersih tanpa ada missing value . Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi masalah penjualan dan membantu mengembangkan strategi penjualan dengan menggunakan sistem cross-selling. Hasil penelitian ditemukan aturan asosiasi paling tinggi dengan nilai minimum Support sebesar 31.3%, minimum Confidence 70.9% dan lift ratio 14.53% pada aturan “Jika konsumen membeli Bakso Kecil 500g, maka konsumen juga cenderung membeli Bakso Urat 500g”.
Kata Kunci: Association Rule, Cross-Selling, Data Mining, FP-Growth, Pola Pembelian
Abstract- PT  Kusno  Baso  is  a culinary  company that  sells processed  meatball and otak-otak  products.  In  the  last  two  years, which focused on factory cash sales, some products have decreased sales. Large processed production and large amounts of sales data  are  obstacles  in  analyzing  data  manually.  This  phenomenon  leads  to  a  buildup  of  products  every  day  due  to  the  lack  of successful  sales  of  some  items.  One  of  the  reasons  is  the  lack  of  knowledge  about  products  that  customers  often  buy  in  one transaction.  Data  mining  is  the process  of  finding  meaningful  relationships, patterns,  and  trends by  examining  large  data  sets stored in memory using pattern recognition techniques such as statistical and mathematical techniques. Frequent Pattern Growth (FP-Growth) is an alternative algorithm that can be used to determine frequently occurring data sets. This research uses Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology to overcome the decline in product sales. The secondary data collection method was carried out on cash transaction data of the factory selling processed meatball products and brains at PT Kusno Baso Ciledug from May 11, 2021 to May 11, 2023 consisting of 600 transaction data and 21 attributes that were clean without any missing value. The purpose of this study is to identify sales problems and help develop sales strategies using a cross- selling system. The results of the study found 9 association rules, one of the highest with  a minimum value of Support of 31.3%, minimum Confidence of  70.9% and a lift ratio of 14.53% in the rule "If consumers buy 500g Small Meatballs, then consumers also tend to buy 500g Urate Meatballs".
Keywords: Association Rule, Cross-Selling, Data Mining, FP-Growth, Purchasing Patterns

## 1. PENDAHULUAN
PT  Kusno  Baso  perusahaan  kuliner  yang  mengkhususkan  diri  dalam  produk  olahan  bakso  dan  otak-otak, mengalami penurunan penjualan produk tunai pabrik dalam dua tahun terakhir. Data penjualan dari Mei 2021 hingga Mei 2023 menunjukkan beberapa produk yang hampir tidak terjual. Kendala produksi besar dan volume data yang tinggi mendorong peneliti untuk memanfaatkan data mining khususnya algoritma FP-Growth , untuk mengidentifikasi pola  asosiasi  dalam  data  penjualan.  Tujuan  utama  adalah  meningkatkan  penjualan  dengan  pengembangan  strategi pemasaran yang lebih efektif serta mengatasi penumpukan produk yang tidak terjual melalui cross-selling . Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk membantu PT Kusno Baso mengoptimalkan penjualannya melalui analisis data dan implementasi strategi penjualan yang lebih baik.
PT  Kusno  Baso  memiliki  tujuan  yang  jelas,  yaitu  meningkatkan  penjualan  produk  mereka  dan  menghindari penumpukan stok produk melalui penggunaan strategi pemasaran yang efektif terutama dengan menerapkan teknik cross-selling , dimana produk tambahan ditawarkan kepada pelanggan yang telah melakukan pembelian sebelumnya. Untuk mencapai tujuan, penelitian ini menggunakan pemanfaatan data mining sebagai pendekatan yang potensial [1]. Pemanfaatan data  mining merupakan  pendekatan  potensial  untuk  mengatasi  masalah  ini.  Metode  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode aturan asosiasi, khususnya memanfaatkan algoritma FP-Growth.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Data  mining merupakan  suatu  proses  yang  mencakup  pengumpulan  dan  analisis  data  historis  untuk mengungkapkan pola, korelasi, keteraturan, dan pengetahuan yang tersembunyi dalam kumpulan data besar. Proses ini dikenal juga sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD) dan memiliki output yang sangat berharga dalam pengambilan keputusan dan perbaikan keputusan di masa depan [2]. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining  adalah  metode  aturan  asosiasi (association  rule) yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara elemen-elemen dalam data. Ada ukuran kepercayaan (interestingness measure) dalam menentukan sebuah hubungan, yaitu  nilai minimum confidence serta nilai minimum support [3]. Langkah awal dalam mengidentifikasi pola asosiasi adalah dengan menghitung nilai support untuk setiap transaksi penjualan, yang dapat dilakukan melalui pemanfaatan algoritma FP-Growth. Frequent  Pattern  Growth ( FP-Growth )  menghadirkan  pendekatan  alternatif  untuk  mengidentifikasi frequent itemset , sehingga menghilangkan kebutuhan akan pembuatan kandidat  [4]. Penggunaan metode algoritma FP-Growth dalam kasus strategi penjualan memiliki beberapa kelebihan yang signifikan. Algoritma FP-Growth mengatasi salah satu masalah utama dalam analisis asosiasi, yaitu kebutuhan untuk menghasilkan kandidat itemset yang sering terjadi seperti  yang  dilakukan  oleh  algoritma  Apriori.  Pembuatan  kandidat  tidak  digunakan  dalam  algoritma FP-Growth , algoritma ini membangun sebuah struktur pohon yang dikenal sebagai FP-Tree . FP-Tree ini memungkinkan pengguna untuk  menemukan frequent  itemset tanpa  perlu  melibatkan  proses  pembuatan generate  candidate yang  memakan waktu dalam algoritma Apriori [5]. Dengan demikian, FP-Growth lebih efisien dalam mengidentifikasi pola asosiasi dalam  data  yang  besar,  menghemat  waktu  dan  sumber  daya  komputasi.  Keunggulan  ini  sangat  bermanfaat  dalam strategi penjualan, dimana pengidentifikasian pola asosiasi yang cepat dan akurat dapat membantu perusahaan seperti PT Kusno Baso dalam meningkatkan penjualan dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.
Penelitian  berjudul  "Implementasi Data  Mining Dalam  Menganalisa  Pola  Penjualan  Roti  Menggunakan Algoritma FP-Growth " [6], melakukan penelitian dengan membuat aplikasi berbasis desktop, aturan asosiasi yang dihasilkan sebanyak 7 aturan asosiasi, dari langkah-langkah telah dilalui sebelum menyelesaikan pola kombinasi 2 itemset dengan nilai minimum support 20% serta nilai minimum confidence 60%. Penelitian  berjudul  "Penerapan Data  Mining Dalam  Menentukan  Pola  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Algoritma FP-Growth "  [7],  penelitian  dilakukan  dengan  memanfaatkan  perangkat  lunak  Rapid  Miner,  dengan pengujian menggunakan nilai minimum support 0,2 (20%) dan nilai minimum confidence 0,5 (50%), menghasilkan 32  aturan  asosiasi  yang  digunakan  sebagai  rencana  pemasaran  periode  berikutnya.  Pada  penelitian  yang  berjudul “ Data  Mining Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan  Pestisida  Menggunakan  Algoritma FP-Growth ”  [8],  melakukan riset dan membangun desain aplikasi berbasis desktop yang akan membantu UD. Dimas Tani dalam memilih distribusi pestisida dengan memahami keterkaitan antar objek memanfaatkan algoritma FP-Growth . Penelitian ini menggunakan ambang batas minimum support 15% sekaligus minimum confidence 50%. Hasilnya, diperoleh 7 aturan dimanfaatkan guna menghasilkan stok tambahan dan merumuskan strategi penjualan UD. Dimas Tani.
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Data  Mining Pada  Penjualan  Pakaian  dengan  Algoritma FP- Growth ”  [9],  melakukan  penelitian  dan  pengembangan  aplikasi  Rapid  Miner  yang  menggunakan  algoritma FP- Growth untuk menemukan tren pembelian pelanggan. Produk yang paling banyak diminati adalah gamis dan hijab yang memiliki tingkat support sebesar 53,3% dan confidence 100%. Algoritma FP-Growth dapat membantu dalam pembuatan strategi pemasaran dengan memberi tahu penjual tentang produk apa yang harus diperisapkan dan dengan memberikan saran kepada pelanggan tentang produk apa yang harus dibeli.
Penelitian ini memanfaatkan algoritma FP-Growth dalam analisis pola penjualan PT Kusno Baso, dengan fokus pada produk makanan olahan bakso dan otak-otak. Perbandingan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan produk  berbeda  seperti  sepatu  dan  pestisida,  penelitian  ini  menekankan  efisiensi  dengan  menghindari  langkah pembuatan generate  candidate dalam  algoritma FP-Growth .  Selain  itu,  penelitian  ini  memungkinkan  penyesuaian ambang  batas  minimum support dan confidence sesuai  dengan  kebutuhan  bisnis  perusahaan.  Harapannya,  hasil penelitian akan memberikan aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, meningkatkan penjualan produk, mengurangi penumpukan stok yang tidak terjual, dan meningkatkan kepuasan pelanggan PT Kusno Baso. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan penjualan dan penumpukan produk melalui analisis data menggunakan metode FP-Growth .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  CRISP-DM  untuk  melaksanakan  tahapan  penelitian,  memastikan pendekatan yang sistematis, jelas, dan efektif dalam melakukan penelitian. Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)  ialah kerangka kerja untuk mengubah tantangan bisnis menjadi tugas penambangan data dan melakukan proyek penambangan data secara independent , terlepas dari domain aplikasi spesifik atau alat teknologi yang  digunakan.  Metodologi  CRISP-DM  banyak  digunakan  dalam  pengaturan  industri  untuk  tujuan  implementasi proses [10]. Pendekatan ini disusun menjadi 6 tahap, seperti terlihat pada Gambar 1.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM

## 2.1 Pemahaman Data (Data Understanding)
Tahap Pemahaman Data ( Data Understanding ), dilakukan pengumpulan data sekunder yang mencakup transaksi penjualan pabrik selama dua tahun terakhir di PT Kusno Baso Ciledug, mulai dari 11 Mei 2021 hingga 11 Mei 2023. Data ini menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut.

## 2.2 Persiapan Data (Data Preparation)
Setelah data terkumpul, dilanjutkan dengan Persiapan Data ( Data Preparation ), yang melibatkan serangkaian prosedur untuk memproses data awal tersebut. Ini mencakup pembersihan data, reduksi data, transformasi data, serta pemilihan tabel, record , dan atribut yang relevan untuk digunakan dalam pemodelan data lebih lanjut. Tahapan ini penting untuk memastikan data yang digunakan dalam analisis memiliki kualitas yang baik sebelum masuk ke tahap pemodelan.

## 2.3 Pemodelan (Modelling)
Pada tahap pemodelan, peneliti menggunakan teknik association rule dengan melakukan percobaan di perangkat lunak Rapid Miner setelah melakukan preprocessing terhadap dataset . Peneliti menyesuaikan parameter minimum Support dan  minimum Confidence pada  setiap  percobaan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  yang  relevan.  Aturan asosiasi memiliki bentuk " if...then.. ." atau "jika...maka..." dan dapat memberikan pengetahuan berharga dari data [11]. Tingginya  nilai Confidence dan Support digunakan  sebagai  indikator  kepercayaan  dan  dominasi  dalam  konteks transaksi  yang  lebih  luas. Support adalah  metrik  kuantitatif  yang  mencerminkan  tingkat  dominasi  suatu item atau kumpulan item dalam  konteks  transaksi,  sementara Confidence adalah  metrik  kepercayaan  yang  menggambarkan keterkaitan bersyarat antara dua item , bergantung pada kondisi yang ada [12]. Persamaan (1) dapat digunakan guna mencari nilai support dari satu itemset .
Support A = ∑ Transaksi yang mengandung A
∑ Transaksi (1)
Persamaan (1) digunakan dalam analisis data mining, khususnya dalam mencari aturan asosiasi seperti Apriori atau FP-Growth . Fungsi persamaan ini adalah mengukur nilai support itemset A dalam dataset, menunjukkan seberapa sering itemset A  muncul  dalam  transaksi  dibandingkan  dengan  total  transaksi  dalam  dataset.  Nilai support ini membantu mengidentifikasi itemset yang relevan. Sedangkan perhitungan nilai support 2 itemset didapatkan dengan persamaan (2).
Support (A ∩ B) = ∑ Transaksi mengandung A dan B
∑ Transaksi
(2)
Persamaan (2) juga digunakan dalam analisis data mining , menghitung nilai support gabungan dua itemset A dan B dalam dataset . Nilai support (A ∩ B) mengukur seberapa sering keduanya muncul bersamaan. Perhitungan nilai confidence dapat diperoleh dengan persamaan (3).
Confidence P(A|B) = ∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Transaksi mengandung A
(3)
Persamaan (3) mengukur nilai confidence dari aturan asosiasi antara dua itemset A dan B dalam dataset . Nilai confidence mengindikasikan  peluang itemset A  terjadi  ketika itemset B  ada,  menggambarkan  kekuatan  hubungan antara keduanya. Dengan persamaan ini, dapat memahami  sejauh mana itemset A dapat diprediksi ketika itemset B

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
sudah terjadi. Dalam tahap pemodelan, penelitian ini menerapkan algoritma FP-Growth yang terdiri dari tiga langkah utama [13] yaitu: a. Tahap pembangkitan conditional pattern base yang melibatkan pencarian jalur lintasan prefix dan pola akhiran (suffix) dalam subdatabase yang disebut conditional pattern base dengan FP-Tree sebagai dasar.
b. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree di mana support count untuk setiap item dalam conditional pattern base dijumlahkan,  dan item dengan support  count tinggi  akan  digunakan untuk membangun conditional  FP- Tree .
c. Tahap  pencarian frequent  itemset di  mana frequent  itemset dibentuk  dengan  menggabungkan item dalam conditional FP-Tree .
Selama  tahap  pemodelan,  peneliti  melakukan  pengujian  algoritma FP-Growth secara  manual  dengan  sampel dataset transaksi penjualan menggunakan beberapa tabel dan menggunakan perangkat lunak Rapid Miner sebagai alat bantu untuk pemodelan data asli.

## 2.4 Evaluasi (Evaluation)
Pada tahap evaluasi, validitas aturan asosiasi diuji untuk menentukan apakah produk A dan B benar-benar dibeli bersamaan.  Aturan  dianggap  valid  jika  menghasilkan  nilai lift  ratio >  1,  yang  menunjukkan  potensi  rekomendasi produk [14]. Evaluasi juga memastikan bahwa model yang dihasilkan oleh algoritma FP-Growth sesuai dengan tujuan bisnis yang telah ditentukan sebelumnya. Perhitungan lift ratio dapat diperoleh dengan persamaan (4).
lift ratio =
Confidence (A,B) Benchmark Confidence (A,B) (4)
Perhitungan lift ratio persamaan (4) digunakan untuk mengukur hubungan antara dua itemset A dan B dalam konteks asosiasi. Perhitungan nilai benchmark confidence diperoleh dengan persamaan (5).
Benchmark Confidence (A,B) = Jumlah transaksi yang mengandung B Total Transaksi
(5)
Nilai Benchmark  Confidence persamaan  (5)  digunakan  sebagai  standar  untuk  membandingkan  dengan  nilai confidence aktual dalam analisis asosiasi.

## 2.5 Penerapan (Deployment)
Tahap  penerapan (deployment) yang  direncanakan  mencakup  transformasi  hasil  keputusan  ke  dalam  sistem operasional  dan  penyajian  dalam  bentuk  laporan  [15].  Hasil  pola  kombinasi  produk  dari  aturan  asosiasi  akan digunakan dalam strategi penjualan, terutama cross-selling dan akan disajikan dalam bentuk laporan .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemahaman Data (Data Understanding)
Peneliti mengumpulkan data sekunder berupa catatan transaksi penjualan dari tanggal 11 Mei 2021 hingga 11 Mei 2023 mencakup 21 karakteristik dan total 600 record data bersih tanpa ada missing value . Dengan pemahaman bisnis  dan  pemahaman  data  ini,  diharapkan  perusahaan  dapat  lebih  efektif  dalam  mengelola  persediaan  dan menerapkan strategi cross-selling yang relevan untuk mengatasi tantangan penurunan penjualan produk. Tabel 1 untuk rincian data lebih lanjut.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 1. Atribut Data No. Nama Atribut Tipe Atribut Deskripsi Atribut 1. Tanggal Categorical Tanggal Transaksi 2. No Fak Numeric Nomor Faktur Pembelian 3. Rupiah Numeric Total Uang Transaksi 4. S1000 Numeric Bakso Spesial 1000g 5. B1000 Numeric Bakso Besar 1000g 6. K1000 Numeric Bakso Kecil 1000g 7. U1000 Numeric Bakso Urat 1000g 8. I1000 Numeric Bakso Ikan 1000g 9. O1000 Numeric Otak-Otak Ikan 1000g 10. S500 Numeric Bakso Spesial 500g 11. B500 Numeric Bakso Besar 500g 12. K500 Numeric Bakso Kecil 500g 13. U500 Numeric Bakso Urat 500g 14. I500 Numeric Bakso Ikan 500g 15. O500 Numeric Otak-Otak Ikan 500g 16. S250 Numeric Bakso Spesial 250g 17. B250 Numeric Bakso Besar 250g 18. K250 Numeric Bakso Kecil 250g 19. U250 Numeric Bakso Urat 250g 20. I250 Numeric Bakso Ikan 250g 21. O250 Numeric Otak-Otak Ikan 250g

## 3.2 Persiapan Data (Data Preparation)
Pada tahap persiapan data, karena data yang dikumpulkan sudah bersih tanpa missing value , langkah-langkah preprocessing yang  dilakukan  adalah  reduksi  data  dan  transformasi  data.  Dalam  tahap  reduksi  data,  atribut-atribut yang relevan dan informatif dipilih untuk di analisis, sementara atribut yang tidak relevan dihapus. Sebagai contoh, atribut "No Fak" dan "Rupiah" dianggap tidak diperlukan dalam data transaksi. Selanjutnya dalam tahap transformasi data dilakukan pembentukan tabel baru dengan memberikan kode untuk setiap produk dalam rangka penyederhanaan analisis, seperti yang terlihat dalam Tabel 2. Hal ini bertujuan untuk memudahkan proses analisis data selanjutnya.
Tabel 2. Pengkodean Produk No. Nama Atribut Kode Atribut Deskripsi Atribut 1. S1000 B1 Bakso Spesial 1000g 2. B1000 B2 Bakso Besar 1000g …. ….. …. ……. 18. O250 B18 Otak-Otak Ikan 250g
Pada Tabel 2 sebelumnya hanya berisi jumlah quantity produk yang dibeli oleh konsumen. Dengan demikian, perlu dilakukan perubahan agar dapat menjadi atribut item produk terjual dengan tipe data binomial yang berisikan 1 dan 0.
Tabel 3. Processing Binomial Record Tanggal B1  B2  B3  B4  B5  B6  B7  B8  B9  B10  B11  …  B18 1 11/05/2021 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 … 1 2 20/05/2021 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 … 1 3 21/05/2021 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 … 1
…..
…… …  …  …  …  …  …  …  …  … … … … 600 11/05/2023 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1
1 … 1
Sebagai contoh jika kode produk B1 yaitu Bakso Spesial 1000g berisikan nilai lebih dari 0 maka nilai Bakso Spesial 1000g pada Tabel 2 berisikan nilai 1 jika tidak, maka berisikan nilai 0 begitu seterusnya.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.3 Pemodelan (Modelling)
3.3.1 Penerapan Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth)
Dalam tahap pemodelan, algoritma FP-Growth diaplikasikan pada sampel dataset transaksi penjualan PT Kusno Baso Ciledug pada bulan Januari 2023. Sampel ini terdiri dari 13 transaksi yang melibatkan 6 produk terpilih, yakni Bakso Spesial 1000g (B1), Bakso Besar 1000g (B2), Otak-Otak Ikan 1000g (B6), Bakso Kecil 500g (B9), Bakso Urat 500g (B10), dan Bakso Ikan 500g (B11). Penggunaan sampel dataset ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang proses yang dilakukan oleh algoritma FP-Growth . Rincian sampel dataset transaksi penjualan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Sampel Dataset Transaksi Penjualan Record Tanggal Transaksi Itemset 497 02/01/23 B1, B9 498 03/01/23 B6, B9, B10 499 04/01/23 B2, B6, B10, B11 500 05/01/23 B2, B6, B10 501 06/01/23 B1, B9 503 09/01/23 B1, B6 504 10/01/23 B1, B6, B11 505 11/01/23 B9, B10 509 16/01/23 B1, B2, B6, B11 511 18/01/23 B1, B2 514 21/01/23 B1, B2, B6, B9 517 25/01/23 B6, B9, B10 519 27/01/23 B2, B6, B9
Berdasarkan  Tabel  4  diatas  dapat  simpulkan  bahwa  nilai  parameter  minimum support dimanfaatkan  dalam penelitian ini 0.2 (20%) serta nilai minimum confidence 0.7 (70%). a. Tahap Frequent 1 Itemset
Pada tahap ini adalah langkah awal dalam proses analisis menggunakan algoritma FP-Growth . Pada tahap ini, dilakukan penentuan frekuensi kemunculan setiap itemset dari sampel dataset transaksi penjualan yang telah dijelaskan sebelumnya. Parameter minimum support yang telah ditentukan adalah 0.2. Perhitungan nilai support untuk setiap itemset menggunakan rumus persamaan (1). Hasil perhitungan ini dapat dilihat dalam Tabel 5 yang menampilkan frekuensi kemunculan dari setiap itemset dalam dataset .
Tabel 5. Frekuensi Kemunculan Itemset Frekuensi Support B6 9 9/13 = 0.692 B1 7 7/13 = 0.538 B9 7 7/13 = 0.538 B2 6 6/13 = 0.461 B10 5 5/13 = 0.384 B11 3 3/13 = 0.230
Pada Tabel 5 sudah diurutkan berdasarkan priority atau frekuensi tertinggi dan semua itemset telah memenuhi syarat minimum Support 0.2, maka dapat melakukan ke tahapan selanjutnya yaitu pembuatan FP-Tree.
b. Tahap Ordered Itemset
Tahap Ordered Itemset adalah langkah berikutnya dalam analisis dengan algoritma FP-Growth . Pada tahap ini, hasil pencarian itemset yang sering muncul diurutkan secara descending (dari frekuensi tertinggi ke terendah) dari  setiap itemset dalam  sampel dataset transaksi  penjualan.  Hasil  pengurutan  ini  yang  didasarkan  pada frekuensi kemunculan itemset, disajikan dalam Tabel 6.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 6. Dataset Diurutkan Secara Descending Berdasarkan Priority Record Tanggal Transaksi Itemset 497 02/01/23 B1, B9 498 03/01/23 B6, B9, B10 499 04/01/23 B6, B2, B10, B11 500 05/01/23 B6, B2, B10 501 06/01/23 B1, B9 503 09/01/23 B6, B1 504 10/01/23 B6, B1, B11 505 11/01/23 B9, B10 509 16/01/23 B6, B1, B2, B11 511 18/01/23 B1, B2 514 21/01/23 B6, B1, B9, B2 517 25/01/23 B6, B9, B10 519 27/01/23 B6, B9, B2

## c. Pembentukan FP-Tree
Tahap Pembentukan FP-Tree adalah langkah berikutnya dalam analisis menggunakan algoritma FP-Growth . FP-Tree dibentuk berdasarkan urutan itemset yang telah diurutkan seperti yang tercantum dalam Tabel 6. Setiap transaksi dalam dataset berkontribusi dengan menambahkan nilai support count ke  simpul yang sesuai dalam FP-Tree . Jika simpul belum ada, maka simpul baru akan dibuat. Selama proses ini, setiap simpul yang dilewati akan mengakumulasi nilai support count . Hasil dari pembentukan FP-Tree ini dapat dilihat dalam Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Pembentukan FP-Tree
d. Conditional Pattern Base dan Conditional FP-Tree
Langkah Conditional  Pattern  Base dan Conditional  FP-Tree adalah  bagian  penting  dalam  analisis menggunakan  algoritma FP-Growth .  Proses  pembentukan Conditional  Pattern  Base dimulai  dengan mengurutkan itemset pola akhiran (suffix) berdasarkan support count dari yang terendah hingga yang tertinggi. Selanjutnya, Conditional FP-Tree dibentuk dengan cara menghitung total support count untuk setiap item dalam conditional pattern base . Item yang memiliki support count lebih tinggi atau sama dengan minimum support count yang ditentukan kemudian digunakan untuk membentuk conditional FP-Tree . Hasil dari langkah ini dapat dilihat dalam Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Conditional Pattern Base dan Conditional FP-Tree Suffix Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree B11 {B6, B1=1}, {B6, B1,B2=1},{B6,B2,B10=1} {B6=3, B1=2} B10 {B6, B9=2},{B6,B2=2},{B9=1} {B6=4, B9=2},{B2=2} B2 {B1=1}, {B6, B1,B9=1},{B6,B1=1},{B6,B9=1},{B6=2} {B6=5, B1=2} B9 {B1=2},{B6,B1=1},{B6=3} {B1=2},{B6=4} B1 {B6=4} {B6=4}
e. Pencarian Frequent Itemset
Pada tahap pencarian Frequent Itemset adalah langkah penting dalam analisis menggunakan algoritma FP- Growth . Di tahap ini, peneliti menggabungkan itemset yang ada dalam Conditional FP-Tree untuk menemukan itemset yang  muncul  dengan  frekuensi  yang  memenuhi  syarat  minimum support yang  telah  ditentukan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
sebelumnya.  Hasil  dari  pencarian  ini  ditampilkan  dalam  Tabel  8  yang  berisi  daftar itemset yang  memenuhi kriteria sebagai frequent itemset.
Tabel 8. Hasil Frequent Itemset Suffix Frequent Itemset B11 {B11,B6=3},{B11,B1=2} B10 {B10,B6=4},{B10,B9=2},{B10,B2=2} B2 {B2,B6=5},{B2,B1=2} B9 {B9,B1=2},{B9,B6=4} B1 {B1,B6=4}
f. Tahapan Aturan Asosiasi
Tahapan  ini  melibatkan  pembentukan  10  aturan  asosiasi  berdasarkan  hasil frequent  itemset yang  telah ditemukan  sebelumnya.  Proses  selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai support untuk  dua itemset menggunakan rumus persamaan (2) dan perhitungan minimum confidence menggunakan rumus persamaan (3) dengan nilai minimum support 0.2 dan minimum confidence 0.7, seperti yang terlihat dalam Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Aturan Asosiasi No. Rule Support Confidence 1. B11 => B6 3/13 = 0.230 3/3 = 1.0 2. B11 => B1 2/13 = 0.153 2/3 = 0.666 3. B10 => B6 4/13 = 0.307 4/5 = 0.8 4. B10 => B9 2/13 = 0.153 2/5 = 0.4 5. B10 => B2 2/13 = 0.153 2/5 = 0.4 6. B2 => B6 5/13 = 0.384 5/6 = 0.833 7. B2 => B1 2/13 = 0.153 2/6 = 0.333 8. B9 => B1 2/13 = 0.153 2/7 = 0.285 9. B9 => B6 4/13 = 0.307 4/7 = 0.571 10. B1 => B6 4/13 = 0.307 4/7 = 0.571
Dari  tahapan-tahapan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  aturan  yang  memenuhi  syarat  nilai support dan confidence yaitu:
1. Jika konsumen membeli Bakso Ikan 500g, maka konsumen juga dipastikan membeli Otak-Otak Ikan 1000g, dengan nilai Support = 23% dan nilai Confidence = 100%.
2. Jika konsumen membeli Bakso Urat 500g, maka konsumen juga cenderung membeli Otak-Otak Ikan 1000g, dengan nilai Support = 30.7% dan nilai Confidence = 80%.
3. Jika  konsumen  membeli  Bakso  Besar  1000g,  maka  konsumen  juga  cenderung  membeli  Otak-Otak  Ikan 1000g, dengan nilai Support = 38.4% dan nilai Confidence = 83.3%.

## 3.3.2 Pengujian Lift Ratio
Pada tahap pengujian Lift Ratio , dilakukan perhitungan Benchmark Confidence menggunakan rumus persamaan (5) dan lift ratio menggunakan rumus persamaan (4). Hasil perhitungan dapat dilihat dalam Tabel 10.
Tabel 10. Pengujian Lift Ratio No. Rule Support Confidence Benchmark Confidence Lift Ratio 1. B11 => B6 0.230 1.0 9/13 = 0.692 1.0/0.692 = 1.445 2. B10 => B6 0.307 0.8 9/13 = 0.692 0.8/0.692 = 1.156 3. B2 => B6 0.384 0.833 9/13 = 0.692 0.833/0.692 = 1.203
Dari  hasil  pengujian lift  ratio ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  aturan  asosiasi  terbukti  kuat  atau  valid  yang berkorelasi positif antara suatu item dengan item pasangannya, artinya produk tersebut lebih sering muncul bersamaan.

## 3.3.3 Pemodelan Algoritma FP-Growth Menggunakan Rapid Miner
Pemodelan  Algoritma FP-Growth Menggunakan  Rapid  Miner  adalah  tahap  selanjutnya  dalam  penelitian  ini. Pada tahap ini, dilakukan pemodelan dengan metode association rule menggunakan algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan dari tanggal 11 Mei 2021 sampai 11 Mei 2023,  setelah melalui tahap preprocessing . Percobaan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
pemodelan ini melibatkan pengaturan parameter seperti minimum support dan confidence yang berbeda pada setiap percobaan. Gambar 3 menunjukkan desain pemodelan yang digunakan dalam Rapid Miner.
Gambar 3. Desain Pemodelan Menggunakan Rapid Miner
Berdasarkan  hasil  beberapa  percobaan  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  pada  Gambar  3,  percobaan  terbaik adalah  dengan setting parameter  minumum Support 20%,  minimum Confidence 70%,  dan lift  ratio >  1  yang menghasilkan 9 aturan asosiasi produk yang dibeli konsumen secara bersamaan dalam satu kali transaksi.

## 3.4 Evaluasi (Evaluation)
Pada tahap Evaluasi, penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan PT Kusno Baso Ciledug selama dua tahun (11 Mei 2021 hingga 11 Mei 2023), yang terdiri dari 600 record transaksi. Pengujian model dilakukan dengan memanfaatkan perangkat lunak Rapid Miner dan metode association rule menggunakan algoritma FP-Growth . Hasil pengujian menghasilkan 9 aturan asosiasi dengan parameter terbaik, yaitu minimum Support sebesar 0.2 (20%) dan minimum Confidence sebesar 0.7 (70%). Aturan-aturan ini didasarkan pada perhitungan lift ratio yang menunjukkan korelasi positif antara produk yang dipilih secara bersamaan. Hasil lengkapnya dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Aturan Asosiasi Pemodelan Rapid Miner Dataset Transaksi Penjualan Dalam Dua Tahun
No. Rule Support 0.2 Confidence 0.7 Lift Ratio 1. Jika  konsumen  membeli  Bakso  Besar  1000g dan Bakso Kecil 1000g, maka  konsumen juga cenderung membeli Bakso Spesial 1000g 23.3% 70.4% 1.117 2. Jika konsumen membeli Otak-Otak Ikan 1000g dan Otak-Otak Ikan 500g, maka konsumen juga cenderung membeli Bakso Spesial 1000g 20.2% 70.8% 1.123 3. Jika konsumen membeli Otak-Otak Ikan 1000g dan Bakso Kecil 1000g, maka konsumen juga cenderung membeli Bakso Spesial 1000g 22.7% 70.8% 1.124 4. Jika  konsumen  membeli  Bakso  Kecil  500g, maka  konsumen  juga  cenderung  membeli Bakso Urat 500g 31.3% 70.9% 1.453 5. Jika konsumen membeli Otak-Otak Ikan 1000g dan Bakso Spesial 250g, maka konsumen juga cenderung membeli Bakso Spesial 1000g 21.7% 72.2% 1.146 6. Jika  konsumen  membeli  Bakso  Spesial  1000g dan  Bakso  Kecil  500g,  maka  konsumen  juga cenderung membeli Bakso Urat 500g 20.8% 72.3% 1.480 7. Jika  konsumen  membeli  Bakso  Kecil  1000g dan  Bakso  Urat  1000g,  maka  konsumen  juga cenderung membeli Bakso Spesial 1000g 22.2% 73.1% 1.160 8. Jika konsumen membeli Bakso Besar 500g dan Bakso  Urat  500g,  maka  konsumen  juga cenderung membeli Bakso Kecil 500g 20.7% 76.5% 1.733 9. Jika konsumen membeli Bakso Ikan 500g dan Bakso  Kecil  500g,  maka  konsumen  juga cenderung membeli Bakso Urat 500g 20.2% 79.1% 1.619

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 1, Januari 2023 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 11-20 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Penerapan  disajikan  dalam  bentuk  laporan  pada  Tabel  11  yang  sudah  dijelaskan  dengan  pengetahuan  agar manajemen pabrik bisa membaca data dengan lebih mudah.
Pembahasan penelitian ini menunjukkan penelitian menggunakan metodologi CRISP-DM membagi penelitian ini  menjadi  enam  tahap,  yaitu  Pemahaman  Bisnis,  Pemahaman  Data,  Persiapan  Data,  Pemodelan,  Evaluasi,  dan Penerapan. Peneliti mengolah data menggunakan Microsoft Excel serta Rapid Miner sebagai perangkat lunak untuk penerapan  pemodelan data  mining .  Dalam  pemodelan  ini  menggunakan setting parameter  minimum Support dan minimum Confidence disesuaikan dalam percobaan untuk menemukan aturan asosiasi yang relevan. Aturan asosiasi membantu  mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen  yang  dapat  digunakan  dalam  strategi  penjualan.  Hasil  lain termasuk laporan yang disajikan kepada manajemen perusahaan, yang mencakup rekomendasi produk yang diminati atau laku terjual dengan baik. Ini dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan strategi penjualan produk.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  serta  analisis  kesimpulannya  aturan  asosiasi  dibentuk  dengan  memanfaatkan algoritma FP-Growth selama dua tahun dari tanggal 11 Mei 2021 sampai dengan 11 Mei 2023 yang berjumlah 600 record data dengan nilai minimum Support 20% dan nilai minimum Confidence 70% menghasilkan 9 aturan asosiasi yang  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  strategi  penjualan  yaitu cross-selling dengan  tujuan  meningkatkan penjualan produk. Manajemen PT Kusno Baso Ciledug dapat memanfaatkan aturan asosiasi yang ditemukan untuk merancang  strategi  penjualan  yang  lebih  efektif.  Dengan  memahami  hubungan  antara  produk  yang  sering  dibeli bersamaan oleh konsumen, perusahaan dapat mengoptimalkan stok produk dan mengatur promosi yang lebih cermat untuk  meningkatkan  penjualan.  Untuk  penelitian  masa  depan,  disarankan  untuk  memperluas  cakupan  data, mempertimbangkan faktor-faktor eksternal, dan mengujinya dalam berbagai situasi bisnis. Hal ini akan meningkatkan validitas  hasil  dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  strategi  penjualan  produk. Penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  tentang  pola  pembelian  konsumen  dan  memberikan  dasar  untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam strategi penjualan produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.-S. Y. Chiang, Lan-Lung Luke, “Does Country-of-origin Brand Personality Generate Retail Customer Lifetime Value? A Big Data Analytics Approach,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 130, pp. 177–187, 2018.
[2] V.  K.  G.  SuryaNarayana,  G.,  Kamakshaiah  Kolli,  Mohd  Dilshad  Ansari,  “A  Traditional  Analysis  For  Efficient  Data Mining With Integrated Association Mining Into Regression Techniques,” ICCCE 2020 Proc. 3rd Int. Conf. Commun. Cyber Phys. Eng. , pp. 1393–1404, 2021.
[3] R.  S.  P.  Zahrotun,  Lisna,  Dewi  Soyusiawaty,  “The  Implementation  Of  Data  Mining  For  Association  Patterns Determination Using Temporal Association Methods In Medicine Data,” 2018 Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. , pp. 668–673, 2018.
[4] I.  D.  Shabtay,  Lior,  Philippe  Fournier-Viger,  Rami  Yaari,  “A  Guided  FP-Growth  Algorithm  For  Mining  Multitude- Targeted Item-Sets And Class Association Rules In Imbalanced Data,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 553, pp. 353–375, 2021.
[5] W. Y. Chee, Chin-Hoong, Jafreezal Jaafar, Izzatdin Abdul Aziz, Mohd Hilmi Hasan, “Algorithms For Frequent Itemset Mining: A Literature Review,” Artif. Intell. Rev. , vol. 52, pp. 2603–2621, 2019.
[6] P. L. Kando Sihombing, U. Fatimah Sari Sitorus Pane, “Studi Sistem Informasi, and S. Triguna Dharma, “Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” J. Sist. Inf. TGD , vol. 1, no. 3, pp. 228–238, 2022.
[7] S. Syahriani, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma FP-Growth,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 1920, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5148.
[8] M. A. L. M. Hutasuhut, M. Gilang Suryanata, S. Kusnasari, “Data Mining Untuk Menganalisa Pola Penjualan Pestisida dengan  Mengunakan  Algoritma  FP-Growth,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  9,  no.  6,  pp.  1963–1973,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5200.
[9] E. H. R. Fauzi, A. W. Aranski, N. Nopriadi, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Pakaian dengan Algoritma FP- Growth,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, p. 436, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5795.
[10] J. vom B. Schneider, Johannes, Stefan Seidel, Marcus Basalla, “Reuse, Reduce, Support: Design Principles for Green Data Mining,” Bus. Inf. Syst. Eng. , vol. 65, no. 1, pp. 65–83, 2023.
[11] A. S. Telikani, Akbar, Amir H. Gandomi, “A Survey Of Evolutionary Computation For Association Rule Mining,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 524, pp. 318–352, 2023.
[12] B. P. Woratschek, Herbert, Chris Horbel, “Determining Customer Satisfaction And Loyalty From A Value Co-Creation Perspective,” Serv. Ind. J. , vol. 40, no. 11–12, pp. 777–799, 2020.
[13] H. A. A. Ismail, Walaa N., Mohammad Mehedi Hassan, “Context-Enriched Regular Human Behavioral Pattern Detection From Body Sensors Data,” IEEE Access , vol. 7, pp. 33834–33850, 2019.
[14] M. B. Van Atteveldt, Wouter, Mariken ACG Van der Velden, “The Validity Of Sentiment Analysis: Comparing Manual Annotation, Crowd-Coding, Dictionary Approaches, And Machine Learning Algorithms,” Commun. Methods Meas. , vol. 15, no. 2, pp. 121–140, 2021.
[15] T. A. B. Wang, Yichuan, LeeAnn Kung, “Big Data Analytics: Understanding Its Capabilities And Potential Benefits For Healthcare Organizations,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 126, pp. 3–13, 2018.