Handayani et al, Analisis Minat Beli… https://doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10808

## ANALISIS MINAT BELI PRODUK FASHION MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (FREQUENT PATTEN GROWTH)
1 Tineka Handayani, 2 Mochamad Aditya Sunaryo*, 3 Ade Rizki Rinaldi, 4 Cep Lukman Rohmat 1 Program Studi Teknik Informatika STMIK Ikmi Cirebon,
2 Program Studi Sistem Informasi STMIK Ikmi Cirebon,
3, 4 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK Ikmi Cirebon. Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131
1 tinekahandayani@gmail.com, 2 muhamadaditya190@gmail.com, 3 aderizkirinaldi@gmail.com 4 ceplukmanrohmat@gmail.com *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Toko Sahabat Collection adalah toko pakaian yang menjual berbagai produk fashion dan memiliki data penjualan yang sangat besar. Penjualan produk fashion di toko ini sangat diminati oleh pelanggan. Penelitian mencakup informasi penjualan produk dari tahun 2021 hingga tahun 2022, termasuk tanggal transaksi, code produk, barcode, dan item produk. Langkah awal dalam penelitian ini melibatkan pemilihan data dengan memilih atribut yang relevan dan menghapus data yang tidak lengkap. Selanjutnya, data yang sudah divalidasi diubah menjadi format tabular. Proses  selanjutnya  melibatkan  penerapan  teknik  data  mining,  seperti  algoritma  asosiasi  rule, untuk meningkatkan target penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola minat beli produk yang diminati oleh pelanggan di toko sahabat collection yang dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti harga kualitas produk dan kebutuhan customer. Minat beli konsumen dianggap sebagai faktor kunci yang sangat penting dalam ruang lingkup bisnis, penelitian ini menerapkan  metode  data  mining  asosiasi,  dengan  fokus  khusus  pada  algoritma  FP-Growth, untuk  menganalisis  pola  pembelian  produk  secara  bersamaan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  32  aturan  dengan  minimum  support  0,1  dan  confidence  0,8.  Salah  satu  aturan terbaik yang dihasilkan adalah: jika pelanggan membeli Hijab Ar Rafi, Hijab Bergo Pita, dan Kaos Kaki Hitam Smp, maka kemungkinan besar mereka juga akan membeli Sepatu Nb K, support 0,105 (10%) dan Confidence 0,949 (94%).
Kata Kunci : Association Rule, Data Mining, E-commerce, FP-Growth.

## Abstract
Sahabat Collection Store is a clothing store that sells various fashion products and has a large sales data. The sale of fashion products in this store is highly sought after by customers. The research covers information on product sales from 2021 to 2022, including transaction dates, product  codes,  barcodes,  and  product  items.  The  initial  step  in  this  research  involves  data selection by choosing relevant attributes and removing incomplete data. Subsequently, validated data is transformed into tabular format. The next process involves the application of data mining techniques, such as association rule algorithms, to enhance sales targets. This research aims to identify patterns of customer interest in products at sahabat collection store that can be influenced by several factors such as price, product quality, and customer need. Consumer buying interest is considered a crucial factor in the business scope, and this study applies association data mining methods, with a specific focus on the FP-Growth algorithm, to analyze patterns of simultaneous product purchases. The results of this research reveal 32 rules with a minimum support of 0.1 and confidence of 0.8. One of the best rules generated is: If a customer purchases Hijab Ar Rafi,
Hijab Bergo Pita, and Kaos Kaki Hitam Smp, there is a high likelihood that they will also buy Sepatu Nb K, with a support of 0.105 (10%) and confidence of 0.949 (94%).
Kewords : Association Rule, Data Mining, E-commerce, FP-Growth.

## PENDAHULUAN
Fashion  saat  ini  sangat  dicari  oleh banyak orang, mulai dari kemejan, sepatu, tas, gamis,  sandal,  kerudung,  dan  masih  banyak yang  lain  nya.  Sudah  menjadi  kebutuhan penting,  Selain  bisa  untuk  digunakan  sehari hari,  sandal  atau  sepatu  juga  penting  untuk berpergian  produk  yg  cukup  banyak  dicari oleh  customer  saat  ini  [1].  Perkembangan teknologi  Informasi  sekarang  semakin  lama semakin  maju  terutama  dalam  dunia  bisnis ritel ataupun bisnis yang lainnya [2]. Semakin banyaknya  persaingan  dalam  dunia  bisnis khususnya  dalam  industri  penjualan  menujuk pihak  manajemen  untuk  putar  otak  mencari peluang  untuk  tetap  berkecimpung  dalam bisnisnya [3]. Peran teknologi sangat penting dalam menunjang suatu bisnis agar dapat terus berjalan  dan  berkembang  tumpukan  data  ini tidak ada artinya atau bahkan hanya terbuang dalam bentuk blok data raksasa namun dengan kecanggihan ilmu pengetahuan khususnya data mining  diterapkan  dalam  teknologi  komputer dengan menggunakan software data mining [4]
Permasalahan  yang  ditemui  dalam penelitian  ini  pada  kesulitan  dalam  mencari pola minat beli pada data transaksi penjualan terhadap  produk  fashion  pada  toko  sahabat collection. Persaiangan antar jenis produk dan toko  dapat  mempengaruhi  minat  beli
komsumen.  Diperlukan  suatu  metode  untuk memanfaatkan pencatatan data hasil transaksi agar dapat digunakan untuk menganalisis pola minat pembelian konsumen.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  untuk dapat mengetahui pola minat beli produk apa saja  yang  menjadi  minat  customer  pada  toko sahabat collection. Tentunya dapat dipengaruhi oleh  beberapa  faktor  seperti  harga kualitas produk  dan  kebutuhan  customer. Minat  beli produk juga menjadi kunci yang penting dalam lingkup  usaha  yang  ada.  Penerapan  metode data mining asosiasi penelitian ini mengaplikasikan metode data mining asosiasi, khususnya  algoritma  FP-  Growth,  dalam menganalisis  pola  pembelian  produk  secara bersamaan.  Hal  ini  memberikan kontribusi dalam penggunaan metode analisis yang lebih canggih  dan  efektif  dalam  menggali pengetahuan  dari  data  penjualan.  Dan meningkatkan  pelayanan  dalam  penjualan produk fashion di toko sahabat collection.
Data  Mining  adalah  proses  yang menggunakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer  ( machine  learning ) untuk menganalisis dan mengekstrak pengetahuan secara otomatis. Salah satu teknik dalam  data  mining  adalah  teknik  asosiasi dengan  permasalahan  yang  ada  algoritma  ini sangat  relevan  sehingga  bisa  menyelesaikan permasalahan  pada  penelitian  ini  untuk menemukan  pola  penjualan  pada  suatu  data
transaksi penjualan. [5]. Tugas asosiasi dalam data  mining  adalah  menemukan  atribut  yang muncul secara bersamaan [6]. Association rule sangat  berpengaruh  terhadap  pola  pembelian dalam  transaksi  tersebut  [7].  Penelitian  yang terkait penerapan algoritma fp-growth ditemukan  aturan  asosiasi  yang  kuat  antara pembelian tertentu. Objek penelitian ini adalah dataset transaksi penjualan pakaian pada bulan April  2020  hingga  Desember  2020  yang berjumlah 86 nota. Penelitian ini menggunakan data perusahaan berupa kuitansi penjualan pakaian [8]. Penemuan hasil tersebut dapat  memberikan  peluang  untuk  penelitian lebih  lanjut,  meskipun  penelitian  ini  telah menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  paket  pakaian dalam  promosi.  Peluang  lainnya  termasuk menjajaki  faktor-faktor  lain  yang  mungkin memengaruhi pembelian [9].Dalam penelitian di  lakukan  menggunakan  metode Knowladge Discovery  in  Database (KDD)  dengan algoritma  FP-growth (Frequent  Patten Growth) karena  algoritma  ini  salah  satu alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent  itemset) dalam  sekumulan data [10]. Sedangkan penelitian ini
menghasilkan dengan menggunakan minimum
support 0.3  (30%)  dan confidence 0.5  (50%) maka  mengahasilkan  24  item  yang  tertinggi sebesar minimum     support 0.66     (60%) confidence 0.99  (90%).  [10]  Penelitian sebelumnya  data  yang  digunakan  hasil  dari transaksi  penjual  kue  pada  toko  oleh  oleh
selama  3  tahun  dengan  total  data  sebanyak 7516  baris.  Hasil  penelitian  ini  menyatakan menyajikan  rekomendasi  sistem  untuk membantu toko ritel meningkatkan penjualan dengan menggunakan kombinasi produk yang memiliki  minimum  support  ratio  sebesar  0.2 dan  minimum  confidence  sebesar  0.5  [11] Pada penelitian ini mengungkapkan sejumlah pola kombinasi yang menghubungkan item-set dalam data penjualan peralatan bengkel motor, khususnya di Bengkel Sinar Service. Beberapa pola  yang  teridentifikasi  mencakup:  Ketika sparepart  dari  merek  "Lahar"  dijual,  terdapat transaksi  penjualan  sparepart  "Kampas  Rem" dengan tingkat kepercayaan penjualan sebesar 80%,  [12]  Dalam  penelitian  Rahmat  Fauzi menghasilkan  menunjukkan  bahwa  produk pakaian  yang  paling  diminati  di  Toko  HAS adalah  Gamis  dan  Jilbab,  dengan  tingkat dukungan  sebesar  53,33%  dan  tingkat kepercayaan  sebesar  100%.[13]  Dalam Penelitian  Dio  Prima  Mulya.  menghasilkan data  yang  akan  dijadikan  sampel  dalam penerapan  algoritma  FP-Growth  untuk penentuan pembelian tanah liat sesuai dengan pemenuhan  kebutuhan  perusahaaan,  Mendata kemunculan item diurut berdasarkan frekuensi tertinggi [14]

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  terdiri  dari beberapa  langkah  atau  tahapan  yang  harus dijalani. Memastikan kelancaran penelitian,
diperlukan  pencapaian  masing-masing  tahapan ini dengan baik yang di jelaskan pada Gambar 1. Langkah  penelitian  diawali  dengan  pemilihan data yang relevan dan atribut yang penting yang memengaruhi hasil. Selanjutnya, tahap cleaning atau  pembersihan  data  transaksi  penjualan dilakukan  untuk  mengecek  adanya missing value dalam  data,  memastikan  kelengkapan data,  dan  mereduksi  data  sesuai  kebutuhan. Proses  selanjutnya  melibatkan transformasi data, di mana data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk dapat  diproses dalam bentuk data tabular  dalam  rangka  melakukan  data  mining. Setelah  itu,  metode  data  mining  yang  dipilih adalah  fp-growth,  yang  digunakan  untuk menemukan  informasi  asosiasi  dalam  data penjualan  produk  fashion  di  toko  sahabat collection.
dijalankan  untuk  mendapatkan  pemahaman yang lebih mendalam dari pola yang ditemukan dalam  data  penjualan  tersebut  [15].  Aturan asosiasif  ( Assosiasi  rule )  untuk  menentukan hubungan assosiasif suatu kombinasi item. Ada 2  pengukuran  penting  untuk  sebuah  rule  yaitu support dan confidence .
Bedasarkan  penjelasan  ini support (1) Dapat  diartikan  sebagai  sebuah  metrik  yang mengukur seberapa besar tingkat dominasi suatu item  atau  set  item  dari  keseluruhan  transaksi, dengan tujuan untuk menentukan frequent yang signifikan. Dalam konteks ini, frequent tersebut mencerminkan sejauh mana suatu item atau set item  muncul  secara  reguler  dalam  seluruh transaksi.  Untuk  menghitung support dari  satu itemset,  digunakan  persamaan  1.  sebagai berikut:
Tahap  terakhir  melibatkan interpretasi dan evaluasi terhadap  hasil  yang  telah
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∈𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑔𝑛 𝐴 ∈𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Gambar 1. Tahapan penelitian [Sumber; Washilaturrizqi, 2023]
Bedasarkan  penjelasan  ini confidence (2)
Berfungsi sebagai ukuran untuk menilai sejauh mana keterkaitan antara dua item dalam suatu aturan  kondisional,  A→B.  Persamaan  di bawah ini menjelaskan cara menghitung nilai confidence untuk aturan tersebut, Dengan kata lain,  nilai confidence menggambarkan probabilitas  bahwa  item  B  akan  dibeli  oleh pelanggan  jika  item  A  sudah  dibeli sebelumnya. Semakin tinggi nilai confidence , semakin  kuat  hubungan  kondisional  antara kedua  item  tersebut  diperoleh  melalui persamaan 2 di bawah ini:
digunakan  sebanyak  1578  record  transaksi penjualan.  Atribut  tersebut  terdiri  dari Tanggal,  Code_Transaksi,  Barcode  dan  Item product.  Setelah  dilakukan selection untuk memastikan  bahwa  data  yang  dipilih  adalah data  yang  tepat.  Berikut  penjelasan  nya  pada tabel 1.
Data Pre-Processing
Pada tahap ini dilakukan pre-processing data  melakukan  persiapan  sebelum  diolah kedalam prosess data mining. Pre-processing digunakan  untuk  mengurangi  ataupun
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵, 𝐴) = ∈𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑔𝑛 𝐴,𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶 ∈𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Selection
(2) menghilangkan  data  yang  memiliki missing value ,  dan  tahap cleaning dilakukan penghapusan dan pembersihan data yang tidak lengkap  atau double tahap  ini  mengurangi jumlah data yang tidak relevan. Adapun data Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan
atribut  yang  relevan  dalam  penelitian  ini
sebelum pre-processing dapat  dilihat  pada
tabel 2.
Tabel 1. Tabel Data Selection Tanggal Code_Transaksi Barcode Item Product 01/01/2021 5771 Sahabat329 Adidas Booming B 01/01/2021 5771 Sahabat339 Alesha 01/01/2021 5771 Sahabat319 Adidas 01/01/2021 5771 Sahabat319 Adidas 01/01/2021 5772 Sahabat162 Adidas 01/01/2021 5772 Sbt232047 Alesha 01/01/2021 5772 Sahabat87 Sepatu Zara 01/01/2021 5773 Sahabat88 Sepatu Balet 02/01/2021 5773 Sahabat89 Sendal Zara Hak 02/01/2021 5773 Sbt1346 Dallas Rx Pro Tg 02/01/2021 5774 Sahabat141 New Era 40500 02/01/2021 5774 Sahabat143 Zura 02/01/2021 5774 Sahabat154 Kaos Kaki Hitam Sma 02/01/2021 5774 Sahabat155 Sabuk Spidey …............. …..................... …..................  …................................. 29/01/2022 7063 Sahabat95 Vegatus 126800 29/01/2022 7063 Sahabat154 Kaos Kaki Hitam Sma Keterangan: Tanggal adalah transaksi pembelian, Code_Transaksi adalah code di setiap transaksi penjualan sedangkan Item product adalah nama produk yang akan di jual
[Sumber: Data transaksi toko sahabat collection]
Tabel 2. Data Pre-Processing Transa ksi Adid as Adidas Booming B Adidas Booming Tg All Star Ardiles G …  Kemejan Jado 1 No Sale 2 No Sale 3 80.00 0 4 160.0
00 5 80.00
0
6 240.0 00 7 80.00
0
8 80.00 0 9 80.00 0 10 80.00 0 11 80.00 0 12 160.0 00 13 No Sale 14 80.00 0 15 160.0 00 16 240.0 00 17 No Sale 18 No Sale 19 No Sale 20 No Sale 21 No Sale No Sale 30.000 80.00 0 No Sale No Sale No Sale 60.000 30.000 80.00 0 30.000 120.000 No Sale 30.000 No Sale No Sale 30.000 30.000 No Sale 120.000 No Sale No Sale 360.000 60.000 160.0 00 30.000 No Sale 480.0 00 30.000 No Sale No Sale No Sale 30.000 80.00 0 No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale 30.000 No Sale 30.000 90.000 80.00 0 30.000 No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale No Sale 30.000 320.0 00 No Sale 30.000 80.00 0 30.000 No Sale No Sale No Sale  … No Sale No Sale  … 70.000 No Sale  … No Sale 90.000   … No Sale No Sale   … No Sale No Sale   … 70.000 No Sale   … No Sale 180.000   … 140.00 No Sale   … No Sale 90.000  … 70.000 No Sale   … No Sale 90.000  … No Sale 360.000  … 70.000 No Sale  … 210.000 No Sale  … 70.000 No Sale  … 70.000 No Sale  …  No Sale No Sale  … 210.000 720.000  … No Sale No Sale  … 70.000 No Sale  … 70.000 … … … … … … … … 714 No Sale 715 No Sale 90.000 No Sale No Sale 30.000 30.000 No Sale No Sale  … No Sale No Sale  …  No Sale
Tabel 3. Data Transformation dalam Format Tabular Transa ksi Adid as Adidas Booming B Adidas Booming Tg All Star Ardiles G …  Kemejan Jado 1 0 0 1 1 0 … 0 2 0 0 0 0 0 … 1 3 1 1 1 1 0 … 0 4 1 1 1 0 1 … 0 5 1 1 0 0 0 … 0 6 1 1 1 0 0 … 1 7 1 1 0 0 0 … 0 8 1 1 1 1 1 … 1 9 1 1 0 1 0 … 0 10 1 1 0 0 1 … 1 11 1 0 1 1 0 … 0 12 1 0 0 0 1 … 0 13 0 0 0 0 1 … 1 14 1 0 0 0 0 … 1 15 1 0 1 0 0 … 1 16 1 1 1 1 0 … 1 17 0 1 0 0 0 … 0 18 0 0 0 0 0 … 1 19 0 0 1 1 1 … 0 20 0 0 1 1 0 … 1 21 0 1 0 0 0 … 1 … … … … … … … … 714 0 1 0 0 0 … 0 715 0 1 1 0 0 … 0

## Transformation
Pada  tahap transformation yang  di lakukan data tersebut diubah ke dalam format data  tabular  dan  ditampilkan  dalam  bentuk data  biner  1  dan  0.  “1”  memiliki  arti  bahwa konsumen  membeli  item  tersebut  pada transaksi  penjualan  sedangkan  “0”  memiliki arti  bahwa  konsumen  tidak  membeli  item tersebut pada transaksi penjualan adapun data transformation dapat dilihat pada tabel 3

## Data Mining
Setelah  semua  operator  dimasukan kedalam  lembar  prosess  seperti  operator numerical  to  binoinal , fp-growth dan create assosiasi rule .
Dari  beberapa  percobaan  penulis  akan menggunakan minimun  support 0.1  dan confidence 0.8  berikut  tabel  4  hasil  uji  nilai support dan confidence.
Tabel 4. Hasil Uji Support dan Confidence Frequent itemset FP-Grwoth 1 Support Tidak ada Confidence Tidak ada 0.9 Support Tidak Ada Confidence  1.  [Hijab Ar Rafi, Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.949) 2.  [Gamis Wolfis Renda, Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.943) 3.  [Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K]
(Confidence: 0.941)
4.  [Kaos Kaki Panjang, All Star] --> [Kaos Kaki Pendek] (Confidence:
0.935)
5.  [Hijab Pasmina Bunga, All Star] --> [Kaos Kaki Pendek]
(Confidence: 0.928)
6.  [Hijab Ar Rafi, Gamis Wolfis Renda, All Star] --> [Kaos Kaki Pendek] (Confidence: 0.912)
7.  [Gamis Mira Tg, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.904) 0.8 Support Tidak Ada Confidence 1. [Baju Pramuka Ll, All Star] --> [Kaos Kaki Pendek] (Confidence: 0.897) 2. [Kaos Kaki Pendek, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.895) 3. [Cd Jp Man] --> [Cd Guda ] (Confidence: 0.892) 4. [Hijab Ar Rafi, All Star] --> [Kaos Kaki Pendek] (Confidence: 0.886)
5. [Gamis Wolfis Renda, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.885) 6. [Hijab Ar Rafi, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.883 7. [Hijab Ar Rafi, Gamis Wolfis Renda, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.882) 8. [Hijab Pasmina Instan, Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.875) 9. [Kaos Kaki Hitam Smp] --> [Sepatu Nb K] (Confidence: 0.872)
10. [Gamis Wolfis Renda, All Star] --> [Kaos Kaki Pendek] (Confidence:
0.870
Dari hasil proses perhitungan pada Tabel 4,  yang  dilakukan  menggunakan RapidMiner, dapat dianalisis aturan asosiasi yang dihasilkan oleh  algoritma  FP-Growth.  Hasil  analisis tersebut  dapat  disajikan  dalam  bentuk  tabel data,  frequent  itemsets,  dan  deskripsi  aturan asosiasi. Melalui uji coba dengan nilai support 0.1  dan confidence 0.8 menggunakan
algoritma
FP-Growth, ditemukan  32  aturan  dengan confidence tertinggi  mencapai  0.90  (90%).  Temuan  ini mencerminkan pola yang signifikan, menunjukkan kombinasi produk pakaian yang sesuai  dengan  produk  lainnya,  memberikan pemilik  toko  untuk  mengambil  keputusan terkait produk yang paling diminati konsumen.
Uji support dan confidence dari beberapa hasil uji  menghasilkan  aturan  terbaik  dengan support 0.1 dan confidence 0.8, yang dijelaskan pada Tabel 5.
Pada table 5, berikut Hasil assosiasi rule dengan minimum support 0.1 dan Confidence 0. 8  penulis  mengambil  hasil  uji  coba  yang terbaik untuk mencari pola minat beli produk jika seseorang membeli Hijab Ar Rafi, Gamis Wolfis Renda, All Star maka dia akan membeli Sepatu  Nb  K  dengan  support  10%  dan confidence  90%.  Hasil  penelitian  tersebut penulis memberikan evaluasi dan rekomendasi
yaitu  membuat  paket  produk  yang  saling berdekatan  secara  strategis  bertujuan  untuk mengingkatkan  nilai support dan confidence pada  produk  fashion,  penyesuaian  kebutuhan pembelian dengan kebutuhan pribadi. Berikut penjelasan  pada  tabel  6  hasil  evaluasi.  Pada tabel 6. Evaluasi bahwa nilai lift ratio tertinggi adalah  2.265.  Hasil  tersebut  menunjukan semua  rule  yang  didapatkan  memiliki keterikatan  antar  item premisess dan conclusion yang  kuat  semakin  besar  niai lift ratio menunjukan bahwa semakin tinggi pula keakuratan dari rule tersebut.
Tabel 5. Tabel Hasil Assosiasi Rule Premisess (Jika) Conclusion (Maka) Support Confidence Hijab Ar Rafi, Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.105 0.949 (10%) (94%) Gamis Wolfis Renda, Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Sepatu Nb K 0.116 0.943 Smp (10%) (94%) Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.157 0.941 (10%) (94%) Kaos Kaki Panjang, All Star Kaos Kaki Pendek 0.101 0.935 (10%) (93%) Hijab Pasmina Bunga, All Star Kaos Kaki Pendek 0.108 0.928 (10%) (92%) Hijab Ar Rafi, Gamis Wolfis Renda, All Star Kaos Kaki Pendek 0.102 0.912 (10%) (91%) Gamis Mira Tg, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.105 0.904 (10%) (90%) Premisess (Jika) Tabel 6. Hasil Evaluasi Conclusion (Maka) Confidence Lift Ratio Hijab Ar Rafi, Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.949 (94%) 2.265 Gamis Wolfis Renda, Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.943 (94%) 2.288 Hijab Bergo Pita, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.941 (94%) 2.226 Kaos Kaki Panjang, All Star Kaos Kaki Pendek 0.935 (93%) 2.281 Hijab Pasmina Bunga, All Star Kaos Kaki Pendek 0.928 (92%) 2.267 Hijab Ar Rafi, Gamis Wolfis Renda, All Star Kaos Kaki Pendek 0.912 (91%) 2.190 Gamis Mira Tg, Kaos Kaki Hitam Smp Sepatu Nb K 0.904 (90%) 2.244

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  dan  pembahasan mengungkapkan kesimpulan terkait pola minat beli  produk  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  seperti  harga,  kualitas  produk  dan kebutuhan  customer.  Ditemukan  pola  minat produk  fashion  melalui  asosiasi  rules  dengan support 0.1  dan confidence 0.8,  yang  terdiri dari  32  rule  dan  7  rule  tertinggi.  Aturan tertinggi  menunjukkan  bahwa  pembelian Hijab  Ar  Rafi,  Hijab  Bergo  Pita,  dan  Kaos Kaki Hitam Smp maka akan membeli Sepatu Nb K memiliki nilai confidence 0.949 (90%). Temuan  ini  memberikan  wawasan  tentang kombinasi  produk  yang  diminati  konsumen, memungkinkan pemilik toko sahabat collection  untuk  membuat  keputusan  yang lebih cerdas terkait penawaran produk.
Dengan  penyelesaian  penulisan  ini, diharapkan penelitian ini dapat menjadi dasar untuk  pengembangan  penelitian  masa  depan. Saran  dan  pertimbangan  untuk  pengembagan lebih  lanjut  dengan  menambahkan  data transaksi  yang  lebih  banyak  lagi  sehingga menghasikan confidence yang  lebih  tinggi.
Dengan hasil penelitian ini agar pemilik toko sahabat  colection  bisa  meningkatkan  lagi penjualan dan strategi pada toko ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Taufiq,  U.  Ungkawa,  and  N.
Fitrianti,  “Penerapan  Metode  Market
Basket Analysis dengan Algoritma FP-
Growth,” FTI , 2022, [Online]. Available: https://eproceeding.itenas.ac.id/index.p hp/fti/article/view/960
[2] M. Fachry and F. R. Lubis, “Penerapan
Data  Mining  Menggunakan  Algoritma
Apiori  untuk  Rekomendasi  Jenis  Roti Bagi  Pelanggan,” Djtechno:  Jurnal Teknologi Informasi .
scholar.archive.org,  2022.    [Online].
Available:https://scholar.archive.org/w ork/xbslbndimvfhdefw7ujswg3k4m/acc ess/wayback/https://jurnal.dharmawang sa.ac.id/index.php/djtechno/article/dow nload/2203/pdf
[3] Erliyana  and  O.  nurdiawan,  A.  Irma Purnamasari,  and  I.  Ali,  “Analisa Penjualan Mobil dengan Menggunakan Algoritma K-Means Di PT. Mulya Putra Kencana,” JDSI :  Jurnal  Data  Science
& Informatika , vol. 1, no. 2, pp. 32–35,
2021.
[4] Firmansyah and O. Nurdiawan,
“Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  Frequent  Pattern-Growth untuk  Menentukan  Pola  Pembelian Produk Chemicals,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , vol 7, no. 1, 2023.
[5] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa Pola Pemesanan Produk Modern Trade Independent dengan Menerepakan Algoritma FP Growth (Studi Kasus: PT. Adam Dani Lestari),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1,
Nov. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1622.
[6] S. Monalisa and A. S. Roza, “Penerapan Association Rules untuk Elemen Cross Selling Pada Sistem Informasi Customer Development,” Techno.  Com ,  2021,
[Online]. Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/te
chnoc/article/view/4750
[7] Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  and  Gifthera Dwilestari, “Penerapan Machine Learning untuk Menentukan Kelayakan,” Jurnal  Sistem  Informasi dan Manajemen , 2022.
[8] M.  Alvin et  al. ,  “Implementasi Algoritma FP-Growth untuk Mengetahui  Faktor  yang  Berpengaruh Terhadap  Kemampuan  Membaca  Al-
Quran  Siswa,” Jurnal  Restikom :  Riset Teknik Informatika dan Komputer , vol.
2,  no.  2,  pp.  66–78,  2020,  [Online]. Available:https://restikom.nusaputra.ac. id
[9] M.  Rizky,  A.  A.  Ridha,  and  K.
Prihandani,  “Penentuan  Paket  Promosi Pakaian  PT.  D&amp;C  Production dengan  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 177–186, Dec. 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3714. [10] M. Walid and F. Halimiyah, “Klasifikasi Kemandirian Siswa SMA/MA Double Track Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” Jurnal  ICT :
Information Communication & Technology , vol. 22, pp. 190–197, 2022. [11] S. Hasuna, W. Hastomo, E. Sestri, and ...,  “Implementasi  Association  Rule  & Frequent  Pattern  Growth  Untuk Penentuan Sistem Rekomendasi Keputusan Pembelian,” Prosiding Seminar ejournal.jak-stik.ac.id, 2020.
[12] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Bulletin of  Information  Technology  (BIT) 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.
[13] R.  Fauzi,  A.  W.  Aranski,  N.  Nopriadi, and  E.  Hutabri,  “Implementasi  Data Mining Pada Penjualan Pakaian dengan Algoritma  FP-Growth,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 10, no. 2, p. 436, Apr. 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5795.
[14] D. P. Mulya, “Analisa dan Implementasi Association Rule dengan Algoritma FP- Growth dalam Seleksi Pembelian Tanah
Liat  (Studi  Kasus  di  PT.  Anveve  Ismi Berjaya),” Jurnal Teknologi Dan Sistem
Informasi Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 47– 57, Jan. 2019, doi: 10.47233/jteksis.v1i1.6.
[15] Washilaturrizqi  and  O.  Nurdiawan, “Implementasi Algoritma C4.5 UNTUK Menentukan  Penerima,” JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 2023.