## OPTIMASI POLA PEMBELIAN TOKO SEMBAKO DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH
Anis Fitriyah 1 , Kaslani 2 , Edi Tohidi 3 , Mulyawan 4 , Fathurrohman 5
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Komputerisasi Akuntasi, STMIK IKMI Cirebon
4 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
5 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia
Fitriyaha164@gmail.com

## ABSTRAK
Toko  sembako  adalah  toko  kelontong  (bahan  pokok)  yang  menjual  berbagai  macam  kebutuhan  pokok masyarakat  pada  umumnya.  Tanpa  kebutuhan  dasar  masyarakat  bisa  terganggu  karena  bahan  pokok  ini  yang paling  utama.  Penempatan  pada  produk  toko  ini  masih  dilakukan  secara  tradisional/manual  oleh  pemilik  toko dan  data  transaksi  penjualan  di  Toko  ini  hanya  digunakan  sebagai  simpanan  tanpa  dimaksimalkan penggunaannya.  Semakin  banyak  toko  kelontong  modern  semakin  sedikit  pelanggan  yang  membeli  di  toko tersebut. Dalam penerapan teknik data mining menggunakan metode asosiasi dengan memanfaatkan Algoritma Fp-Growt, Permasalahannya  adalah  belum  bisa  mengetahui  produk  apa  yang  sering  di  minati  pelanggan, ketersediaan  produk  seringkali  tidak  sesuai  dengan  keinginan  konsumen  sehingga  bisa  berdampak  buruk. Algoritma  Fp-Growth ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  peraturan  yang  mengatur  keterkaitan  antara kombinasi  itemset.  dalam  data  transaksi  penjualan,  dengan  tujuan  memberikan  rekomendasi  untuk mengoptimalkan strategi penjualan  dengan  mengidentifikasi produk-produk yang sering dibeli  bersamaan, dan menyusun menu berdasarkan preferensi konsumen. Berdasarkan Association Rules menghasilkan 3 barang yang umumnya  dibeli  oleh  pelanggan  yaitu  Gula,  Minyak  Goreng  dan  Tepung.    Hasil  evaluasi  menunjukan  nilai support tertinggi pada seluruh itemset sebesar 0.170. Pengujian pembentukan itemset , dengan nilai support 0.1 dan nilai confidence 0.5 mendapatkan rule sebanyak 7 rule dan mendapatkan nilai confidence yang paling tinggi yaitu 0.950 serta mendapatkan  nilai lift paling tinggi 4.923 sehingga dinyatakan semua aturan  yang dihasilkan memiliki  kekuatan  dan  validitas  yang  dapat  diandalkan  untuk  digunakan  meningkatkan  strategi  penjualan. Penelitian  ini  dapat  membantu  Toko  untuk  dapat  meningkatkan  pengalaman  pelanggan,  mengoptimalkan  stok produk,  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  secara  keseluruhan.  Hasil  temuan  dari  penelitian  ini  bisa dimanfaatkan  untuk  memberikan  bantuan  atau  dukungan  dalam  proses  penjualan,  fokus  pada  barang  -  barang yang banyak diminati oleh pelanggan dan ketersediaan stok barang.
Kata kunci : Algoritma  Fp-Growth,  Data  Transaksi  Penjualan,  Data  Mining,  Toko  Mikha  Grosir,  Strategi Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  mulai  digunakan  di  berbagai industri dari waktu ke waktu, termasuk telekomunikasi, bisnis dan perdagangan, dan pendidikan. Algoritma Fp-Growth untuk data mining sangat bermanfaat bagi para pedagang baik di industri perdagangan  maupun  pengambilan  keputusan.  Setiap pelaku usaha didorong oleh pertumbuhan dunia usaha untuk  terus  berinovasi  dan  mengembangkan  metode yang  dapat  menjamin  kelangsungan  usaha.  Dalam persaingan  yang  semakin  ketat,  memanfaatkan  data penjualan  produk  merupakan  salah  satu  cara  untuk meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk. Permasalahannya  adalah  belum  bisa  mengetahui produk  apa  yang  sering  di  minati  pelanggan, ketersediaan  produk  seringkali  tidak  sesuai  dengan keinginan konsumen sehingga bisa berdampak buruk. Sehingga  apabila  penyimpanan  stok  terlalu  banyak dengan  permintaan  rendah  dapat  menyebabkan kerugian  akibat  barang  rusak,  kadaluarsa.  Sementara stok  yang  terlalu  sedikit  dapat  menyebabkan hilangnya  pelanggan  dan  penurunan  pendapatan.
Salah  satu  metode  yang  dapat  menawarkan pemahaman  menyeluruh  tentang  perilaku  pembelian konsumen adalah Data Mining. Algoritma Fp-Growth untuk  pengumpulan  data  memungkinkan  identifikasi kebiasaan  pembelian  yang  kompleks  dan  hubungan antar  produk  yang  membantu  pedagang  lebih memahami  preferensi  pelanggan.  Menggunakan  data transaksi  penjualan,  program  ini  menentukan  aturan hubungan  antara  kombinasi  itemset,  dengan  tujuan memberikan  rekomendasi  untuk  mengoptimalkan strategi  penjualan  dengan  mengidentifikasi  produk- produk  yang  sering  dibeli  bersamaan,  dan  menyusun menu berdasarkan preferensi konsumen [1].
Algoritma FP-Growth dapat membantu meningkatkan penjualan dengan memberikan informasi  pola  pembelian  produk  konsumen  secara detail.  Selain  itu,  dalam  penelitian  ini,  Lima metodologi  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  sebagai  berikut:  pemilihan  data,  pra- pemrosesan  data,  transformasi  data,  penambangan data,  penilaian,  dan  analisis  data  menggunakan aplikasi  RapidMiner  [2]. Frequent  Pattern  Growth
adalah  salah  satu opsi algoritma  yang  dapat digunakan dalam proses penentuan.
Frequent  itemset  dalam  suatu  set  data  merujuk pada  kumpulan  data  yang  sering  muncul,  di  mana elemen-elemen tersebut memiliki frekuensi kemunculan yang tinggi. [3].
Penggunaan algoritma FP-Growth dalam menganalisis kebiasaan pembelian obat oleh konsumen  di  Apotek  Anza  Farma  menghasilkan temuan  menarik.  Dari  hasil  analisis  tersebut, ditemukan  bahwa  pasangan  pembelian  paling  umum adalah  antara  obat  Betadine  dan  Hansaplast,  dengan nilai  confidence  tertinggi.  Berdasarkan  temuan  ini, dapat  disarankan  bahwa  mempromosikan  obat Betadine bersama dengan Hansaplast dapat meningkatkan  penjualan.  Selain  manfaat  untuk apotek  fisik,  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  juga dapat  diterapkan  pada  platform  e-commerce  dan marketplace, memberikan peluang untuk meningkatkan  strategi  pemasaran  dan  penjualan secara  online.  Jurnal  ini  juga  membahas  persiapan dataset, proses pencarian frekuensi kemunculan item, dan  perhitungan  support  serta  confidence  untuk kombinasi item.[4].
Dengan  menggunakan  aturan  asosiasi,  analisis dapat  dilakukan  untuk  memahami  pola  minat  beli asosiatif konsumen terhadap barang melalui penggunaan  metode  Data  Mining.  Penelitian  ini bertujuan untuk merancang aturan atau panduan yang menggambarkan  relasi  antar  barang  menggunakan Algoritma  FP-Growth.    Akibatnya,  diantisipasi bahwa  penelitian  ini  dapat  meningkatkan  penjualan dengan  menerapkan  taktik  pemasaran  yang  berfokus pada teknologi dan  memanfaatkan pengetahuan  yang diperoleh dari pemeriksaan pola minat beli pelanggan [5].
Metode  FP-Growth  digunakan  dalam  penelitian ini untuk memeriksa persediaan suku cadang Bengkel Motor Sinar Service. Karena data transaksi penjualan untuk  peralatan  bengkel  belum  dikontrol  secara efektif.  Data  transaksi  tersebut  terbengkalai  dan menumpuk  tanpa  pengolahan yang memadai, menyebabkan  penumpukan  data  yang  signifikan. Kondisi ini mengakibatkan kurangnya informasi yang dapat  diekstraksi  untuk  kemajuan  bengkel.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode association rule untuk mengeksplorasi pola kombinasi  yang  mungkin  terjadi  di  antara  item-set dalam  transaksi  penjualan  alat  bengkel  tersebut. Dengan  menemukan  pola  kombinasi  ini,  diharapkan pemilik  Bengkel  Sinar  Service  dapat  mendapatkan wawasan  yang  berharga  mengenai  kecenderungan penjualan alat bengkel. Informasi ini dapat digunakan untuk  meningkatkan  performa  pelayanan  dengan menyesuaikan  persediaan  sparepart,  mengetahui produk-produk  yang  sering  terjual,  dan  merancang strategi pemasaran yang lebih efektif [6].
Banyaknya  data  transaksi  penjualan  yang tersedia  menimbulkan  kesulitan  dalam  menganalisis secara  manual.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  bantuan
sistem  untuk  memproses  data  tersebut  agar  pola penjualan dapat dengan mudah diidentifikasi. Melalui pengolahan  data,  akan  menghasilkan  informasi transaksi yang dapat membantu dalam mengidentifikasi  pola  penjualan  atau  produk  yang diminati  oleh  konsumen.  Dengan  menggunakan pendekatan  ini,  perusahaan  atau  bisnis  dapat memanfaatkan  informasi  tersebut  untuk  mengambil keputusan  yang  lebih  cerdas  dalam  mengelola persediaan, merancang strategi pemasaran  yang  lebih efektif,  dan  meningkatkan  pengalaman  konsumen secara keseluruhan. [7].
Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  mungkin  sulit diliat  secara  manual.  Ini  dapat  mencakup  asosiasi produk  yang  sering  dibeli  bersamaan.  Dengan memahami pola pembelian, toko dapat mengoptimalkan produk yang di susun didalam toko, yang  sering  dibeli  bersama  dapat  ditempatkan  satu sama lain untuk meningkatkan kenyamanan pelanggan.  Dengan  mengetahui  pola  pembelian pelanggan, toko dapat mengelola stok dan persediaan dengan lebih efisien. Pendekatan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data penjualan di Toko sembako dengan  metode  pendektan Knowledge  Discovery  in Database  (KDD). Untuk  memastikan  keberhasilan analisis pola pembelian, penting untuk memiliki  data yang  lengkap.  Data  penjualan  diharapkan  mencakup informasi  detail  seperti  nama  barang  yang  dibeli, nama  pelanggan,  jumlah  barang  yang  dibeli,  dan harga  penjualan.  Setelah  data  telah  diproses Algoritma  Fp-Growth  dapat  diimplementasikan  ini melibatkan  identifikasi  himpunan  item-item  yang sering  dibeli  bersama.  Algoritma  Fp-Growth  bekerja dengan  mengidentifikasi  asosiasi  antar  item-item yang  muncul  bersama  dalama  data  penjualan. Analisis  pola  penjualan  dengan  menggunakan Algoritma Fp-Growth adalah contoh dari pendekatan data  mining,  khususnya  dalam  domain  analisis  pola asosiatif.  Pendekatan  ini  menggunakan  teknik  data mining  untuk  mengeksplorasi  dan  mengidentifikasi pola  hubungan  atau  asosiasi  antar  item  dalam  data transaksi.
Melalui analisis ini, dapat ditemukan keterkaitan dan  korelasi  yang  mungkin  terlewatkan  secara manual. Informasi ini bermanfaat untuk pengambilan keputusan bisnis, perumusan strategi pemasaran yang lebih  efektif,  dan  peningkatan  strategi  penjualan. Dengan memanfaatkan teknik data mining, perusahaan dapat mengoptimalkan proses pengambilan  keputusan  dan  merespons  lebih  cepat terhadap  perubahan  pasar.  Hasil  penelitian  ini mencakup  beberapa  implikasi  yang  pertama  dengan analisis  menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,  Toko sembako  dapat  mengidentifikasi  pola  pembelian pelanggan  secara  efisien.  Hal  ini  memungkinkan untuk memahami preferensi pelanggan, mengoptimalkan  stok  barang,  dan  merencanakan strategi  penjualan  yang  lebih  efektif.  Kedua,  analisis pola  pembelian  dapat  membantu  Toko  dalam
menyusun promosi atau penawaran khusus yang lebih terarah,  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  dan memperkuat loyalitas pelanggan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Menemukan  pola,  korelasi,  keteraturan,  dan informasi  tersembunyi  dalam  kumpulan  data  besar adalah  tujuan  dari  proses  Data  Mining,  yang memerlukan  pengumpulan  dan  analisis  data  historis. Prosedur ini menghasilkan informasi yang tak ternilai untuk  pengambilan  keputusan  dan  sering  disebut sebagai  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD). [8].

## 2.2. Association Rule Mining
Teknik  Data  Mining  yang  disebut  association rule  mining  mencari  koneksi  atau  korelasi  antara  set item dalam data. Tujuannya adalah untuk menemukan  pola  dalam  dataset  yang  sering  terjadi bersama-sama, seperti hal-hal yang pelanggan di toko biasanya  membeli  bersama-sama . Dua  teknik  yang paling  sering  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah Support dan Confidence. 2.2.1. Support
Merupakan metrik yang mencerminkan seberapa  sering  suatu  itemset  muncul  dalam  seluruh transaksi.  Metrik  ini  memberikan  gambaran  tentang seberapa  umum  kombinasi  item  tersebut  dalam dataset.
2.2.2. Confidence
Adalah  metrik  yang  menunjukkan  seberapa kuat  hubungan  antara  dua  itemset.  Confidence menggambarkan  tingkat  kepastian  dalam  asosiasi antar item.
Tahapan  dalam  metodologi  dasar  analisis asosiasi melibatkan :
1) Dalam  tahap  analisis  pola  frekuensi  paling tinggi, langkah-langkah  utama melibatkan
penemuan  kombinasi  item  yang  memenuhi syarat nilai minimum support . Untuk menghitung  nilai support dari  satu  item  (A), rumus yang digunakan adalah:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 Total Transaksi (1)
Langkah berikutnya adalah mencari nilai support untuk kombinasi dua item (A dan B). Rumusnya adalah:
Support (A,B) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Total Transaksi (2)
Rumus ini mengukur seberapa sering kombinasi item  A  dan  B  muncul  bersama  dalam  keseluruhan transaksi.  Nilai  support  yang  tinggi  menunjukkan bahwa  kombinasi  item  A  dan  B  sering  muncul bersamaan,  sementara  nilai  support  yang  rendah menunjukkan  sebaliknya.  Support  merupakan  salah
satu  parameter  penting  dalam  analisis  asosiasi  untuk mengidentifikasi pola yang signifikan.
2) Dalam  pembentukan  aturan  asosiasi,  nilai confidence dari  aturan  A→B  diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut:
Confidence (A→B) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A∩B) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) (3)
Kekuatan hubungan dalam aturan asosiasi antara item  A  dan  B  diukur  dengan  rumus  ini.  Jumlah transaksi  yang  berisi  A  dan  B  diwakili  oleh Support (A∩B),  sedangkan  jumlah  transaksi yang  hanya  berisi  A  diwakili  oleh Support (A). Oleh  karena  itu,  jika  item  A  juga  dibeli, keyakinan  menunjukkan seberapa sering  item B dibeli.
3) Lift Ratio Lift Ratio digunakan untuk menilai sejauh mana kemungkinan  kedua  item  (A  dan  B)  muncul bersama dalam transaksi lebih besar dibandingkan dengan kejadian secara independen.  Rumus  Lift  Ratio  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
Lift Ratio (A→B) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (A→B)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵) (4)
Lift Ratio membandingkan Confidence (A → B) dengan Support (B). Dengan mengukur perbandingan  ini,  kita  dapat  menentukan seberapa besar peningkatan probabilitas munculnya  B  setelah  terjadi  A,  dibandingkan dengan jika keduanya terjadi secara independen.
2.3. Algoritma Fp-Growth
Gambar 1. Flowchat Fp-Growth
Pendekatan  yang  dikenal  sebagai  frequent pattern  growth  (FP-Growth)  digunakan  untuk
mengidentifikasi  entri  dalam  database  yang  sering ditemui.  Berbeda dengan Apriori yang membutuhkan langkah  pembuatan  candidate  untuk  mendapatkan frequent itemsets, FP-Growth menghilangkan langkah  tersebut.  Sebagai  alternatif,  FP-Growth menggunakan  konsep  pembentukan  pohon  (tree) dalam  penelusuran  frequent  itemsets.  Keunggulan utama  FP-Growth terletak  pada  pendekatan  ini,  yang membuatnya  lebih  efisien  dibandingkan  dengan algoritma Apriori.
Berikut penjelasan dari flowchat fp-growth diatas : a. Mulai Langkah  pertama  yang  menunjukan  awal  dari proses
b. Persiapan data Langkah  persiapan  data  seperti  pengumpulan, pembersihan,  dan  transformasi  data.  Ini  bisa termasuk  menghilangkan  data  yang  tidak relevan,  menangani  nilai  yang  hilang,  atau mengubah format data.
c. Algoritma Fp-Growth Algoritma  ini  mencari  pola  itemset  dalam  data transaksional yang sering terjadi.
d. Perhitungan support Support adalah  ukuran  seberapa  sering  suatu itemset  muncul  dalam  data.  Ini  melibatkan menghitung  jumlah transaksi  yang  mengandung itemset tertentu.
e. Rules / aturan asosiasi Aturan  asosiasi  adalah  korelasi  antara  dua  atau lebih item dalam data.
f. Selesai menunjukkan bahwa proses telah selesai.

## 2.4. RapidMiner
Software  bernama  RapidMiner  ini  dibuat  untuk mengolah data  menggunakan konsep dan teknik data mining.  berkonsentrasi  pada  identifikasi  pola  dalam kumpulan  data  besar,  RapidMiner  menggabungkan metode statistika, kecerdasan buatan, dan pengolahan database. Perangkat lunak ini memberikan kemudahan  bagi  penggunanya  untuk  melakukan perhitungan  pada  dataset  yang  sangat  besar  dengan menggunakan sejumlah operator [9].

## 2.5. Pembelian
Membeli  adalah  cara,  proses,  atau  prosedur yang  produktif  untuk  mendapatkan  hal-hal  seperti hal-hal  penting.  Istilah  "beli"  mengacu  pada  kontrak di mana penjual menawarkan produk kepada pembeli dengan  harapan  bahwa  pelanggan  akan  membayar sejumlah  uang  tertentu  sebagai  imbalan  atas  barang tersebut [1].

## 3. METODE PENELITIAN
Teknik  analisis  kuantitatif  dan  deskriptif digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pendekatan  analisis deskriptif dimanfaatkan untuk memberikan gambaran rinci dan komprehensif terhadap data yang
terkumpul. Selain itu, penelitian ini menekankan pada pendekatan kuantitatif, yang fokus pada data numerik atau angka. Algoritma FP-Growth digunakan sebagai teknik  data  mining.  Ini  lebih  efisien  daripada  teknik tradisional  seperti  apriori  dalam  mengekstraksi  pola dari  kumpulan  data  melalui  penggunaan  struktur pohon.  Penerapan  pendekatan  Knowledge  Discovery in  Database  (KDD)  menggaris  bawahi  pentingnya ekstraksi  pengetahuan  dari  data  besar.  KDD digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  bermanfaat dari dataset melalui langkah-langkah seperti selection , preprocessing,  transformation, dan data mining .

## 3.1. Sumber Data
Data sekunder adalah jenis data yang digunakan dalam  penelitian  ini;  Ini  adalah  informasi  yang  telah dikembangkan atau dikumpulkan oleh pihak  lain  dan digunakan  lagi  untuk  analisis  atau  penelitian.  Tidak seperti data primer, yang dikumpulkan langsung oleh peneliti  untuk  tujuan  tertentu,  data  sekunder  dapat berupa  statistik,  laporan  penelitian,  atau  informasi yang telah diperoleh oleh sumber lain.
Dua  jenis  data  sekunder  yang  menjadi  fokus  dalam penelitian ini adalah :

## 3.1.1. Data Transaksi Penjualan
Informasi  dalam  data  ini  mencakup  detail tentang  barang-barang  apa yang  dibeli  oleh pelanggan,  beserta  dengan  informasi  harga  barang yang dibeli. Data ini menjadi kunci untuk memahami perilaku  pembelian  konsumen  dan  mendeteksi  pola- pola asosiasi antar barang.

## 3.1.2. Data Transaksi Pelanggan
Data  ini  mencakup  setiap  transaksi  yang dilakukan  oleh  pelanggan  di  toko,  seperti  jumlah barang  yang  dibeli  dan  tanggal  transaksi.  Data transaksi  pelanggan  merupakan  sumber  utama  yang digunakan  untuk  menerapkan  Algoritma  FP-Growth. Algoritma  ini  bertujuan  mengidentifikasi  pola asosiasi atau pola penjualan yang mungkin terdapat di dalamnya.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Salah  satu  metode  pengumpulan  data  untuk penelitian  ini  adalah  tinjauan  pustaka.  Praktek melihat,  mengevaluasi,  dan  menilai  karya  tulis  atau sastra  yang  berkaitan  dengan  subjek  tertentu  dikenal sebagai  studi  sastra.  Dengan  menggunakan  metode ini,  informasi  dikumpulkan,  diperiksa,  dan  disintesis dari  sumber  tertulis,  termasuk  buku,  artikel  jurnal, laporan  penelitian,  dan  publikasi  lainnya.  Tujuan utama  dari  studi  literatur  adalah  untuk  memahami status  pengetahuan  saat  ini  tentang  suatu  objek, mengidentifikasi celah-celah penelitian yang mungkin ada, dan mendukung pengembangan konsep atau  teori  untuk  penelitian  yang  akan  datang.  Studi literatur  menjadi  langkah  awal  yang  penting  dalam merancang penelitian atau karya  ilmiah,  memberikan
landasan teoritis dan kontekstual bagi penelitian yang akan dilakukan.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Pendekatan  KDD  (Knowledge  Discovery  in Database)  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk analisis  data.  Ini  terdiri  dari  sejumlah  proses, termasuk  seleksi,  pra-pemrosesan,  transformasi, penambangan  data,  penilaian,  dan  interpretasi. Pendekatan  KDD  bertujuan  untuk  mengungkapkan informasi tersembunyi dalam dataset, mengidentifikasi  pola  khas,  dan  menghasilkan pengetahuan yang berharga.
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
1. Selection
Data  ini  menekankan  pentingnya  seleksi  data dalam  memastikan  bahwa  hanya  informasi  yang benar-benar  penting  dan  relevan  yang  dianalisis, sehingga hasilnya dapat lebih akurat dan efisien. [10] 2. Preprocessing
Langkah  ini  melibatkan  kegiatan  pra-pemrosesan data, seperti membersihkan data dari nilai yang hilang atau  tidak  valid,  melakukan  normalisasi,  dan mentransformasi  data  untuk  memastikan  keakuratan dan konsistensi.
3. Transformation
Data  yang  telah  dipilih  dan  diproses  kemudian diubah  atau  diolah  lebih  lanjut  untuk  menyesuaikan formatnya  dengan  kebutuhan  analisis  data,  serta mempersiapkannya untuk proses data mining. 4. Data Mining Tahap  ini  merupakan  inti  dari  KDD,  di  mana algoritma FP-Growth
diterapkan
untuk mengidentifikasi  pola-pola  asosiasi  atau  hubungan antar item dalam dataset transaksi penjualan. 5. Evaluation
Hasil dari data mining dievaluasi untuk mengukur kualitas  dan  signifikansinya.  Evaluasi  ini  membantu menentukan  apakah  pola  yang  ditemukan  memiliki nilai atau relevansi yang cukup untuk digunakan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Persiapan data penjualan untuk analisis data dari Toko sembako adalah langkah pertama dalam proyek ini. Konstruksi pola kombinasi itemset dan penemuan pola yang menarik akan mempengaruhi pembentukan aturan asosiasi sebagai hasil dari analisis data ini.

## 4.1. Selection
Penting  untuk  diingat  bahwa  data  yang digunakan dalam analisis metode asosiasi menggunakan  algoritma  FP-Growth  adalah  data
sekunder,  yang  didefinisikan  sebagai  informasi  yang telah  dikumpulkan  oleh  pihak  lain  atau  untuk  tujuan yang berbeda.
4.1.1. Data penjualan awal
Tabel  di  bawah  ini  berisi  statistik  transaksi pelanggan  untuk  bulan  Januari  hingga  Februari  pada tahun 2020.
Tabel 1. Data Penjualan Awal NO NAMA KONSUMEN PRODUK 1 TOKO BERKAH DUA PUTRA BERAS DAGING 2 WARUNG NAK ZIHAN BERAS TEPUNG MIGOR 3 TOKO BU YULI BERAS DAGING GULA TEPUNG MIGOR ……. …………………………. ………………. 172 TOKO SIMUS BERAS DAGING GULA MIGOR
Dari  Tabel  1  terlihat  bahwa  transaksi  penjualan masih  belum  diatur  dengan  baik.  Oleh  karena  itu, agar  proses  data  mining  menggunakan  RapidMiner menjadi  lebih  lancar, perlu dilakukan penataan ulang format  data  penjualan  dari  Bulan  Januari  sampai Bulan  Februari  menjadi  data  tabulasi  menggunakan Microsoft Excel.
Tabel 2. Data Transaksi Bentuk Tabulasi
No BERAS DAGING GULA TEPUNG MIGOR 1 1 1 1 0 0 2 1 0 0 1 1 3 1 1 1 1 1 4 1 0 0 1 1 5 1 0 0 1 1 6 1 1 1 0 0 7 1 1 1 0 0 8 1 1 1 0 0 9 1 1 0 0 0 10 1 1 1 0 0 170 0 1 1 0 0 171 1 1 0 0 1 172 1 1 1 0 1

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahap  kedua  ini  pemrosesan  data  dimana proses  ini  melibatkan  pembersihan  data,  memilih atribut  atau  rename  atribut  yang  kurang  tepat  dalam data  tersebut  dan  meminimalisir  missing  value  yang ada pada data tersebut.
Gambar 2. Operator Replace Missing Value
Dengan  operator  ini,  nilai  yang  hilang  dalam instance  atribut  tertentu  diganti  dengan  nilai penggantian  yang  telah  ditentukan.  Nilai  terendah, maksimum,  atau  rata-rata  dari  atribut  tersebut  dapat digunakan  untuk  menangani  nilai  yang  hilang;  Nol juga  dapat  digunakan  untuk  mengganti  nilai  yang tidak  tersedia.  Hasil  dari  penggunaan  operator  ini diperoleh informasi seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Hasil Replace Missing Value
Pada gambar 4 diatas dapat dijelaskan tidak ada missing  value  pada  dataset  tersebut  terdiri  dari  1 special  attribute,  5  regular  attribute  dan  171  record yang  dapat  dibaca  oleh  algoritma  Fp-Growth  dan association rule dalam penerapan menggunakan tools RapidMiner.
Berikut  model  proses  Data  selection  sampai  dengan Data Processing
Gambar 4. Tahapan Data Processing

## 4.3. Transformation
Fp-Growth Gambar 5. Operator Numerical to Binominal
Operator  ini  mengonversi  jenis  atribut  numerik yang dipilih menjadi jenis binomial. Selain itu, semua nilai atribut yang dipilih dikonversi ke nilai binomial yang  sesuai.  Proses  transformasi  oleh  Operator Numerik  ke  Binomial  tidak  hanya  mengubah  jenis atribut yang ditentukan, tetapi juga mengaitkan setiap nilai atribut dengan nilai binomial.
Data yang dapat diperoleh dengan menggunakan operator  ini  cocok  dengan  data  yang  ditampilkan dalam gambar berikut.
Gambar 6. Hasil Numerical to Binominal
Dataset  terdiri  dari  171  record,  5  atribut  biasa, dan  1  atribut  khusus.  Model  proses  yang  mencakup transformasi data terlihat pada gambar dibawah.
Gambar 7. Tahapan Transformation

## 4.4. Data Mining
Setelah  data  sudah  dipastikan  tidak  ada  yang eror langkah selanjutnya adalah menerapkan
Algoritma Fp-Growth dalam Data Mining
menggunakan Tools RapidMiner.
Gambar 8. Tahapan penerapan Data Mining
Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  menghasilkan 3  itemset  yang  saling  terkait  dengan  nilai  support minimum  sebesar  0.1,  pemilihan  nilai  support  0.1 pada Algoritma Fp-Growth didasarkan pada pertimbangan  untuk  menemukan  itemset  yang  relatif umum  atau  sering  muncul,  nilai  support  yang  lebih rendah dapat menghasilkan aturan asosiasi yang lebih banyak  dan  lebih  bervariasi.    informasi  tersebut ditunjukan pada gambar dibawah.
Gambar 9. Hasil Frequent Itemset ( Fp-Growth)
Gambar  9  menunjukkan  hasil  dari  operator Fp- Growth yang  menghasilkan  3  itemset  yang  saling berhubungan.  Dan  pada  gambar  di  bawah  ini, terdapat hasil Association Rule dengan menggunakan nilai confidence 0.5.
Gambar 10. Hasil Operator Create Association Rule
Tujuh  aturan  Aturan  Asosiasi  dengan  nilai Keyakinan  0,5  ditampilkan  pada  Gambar  4.10. Dengan  nilai support 0,111  dan  nilai confidence 0,950, hasil ini menunjukkan bahwa gula, migor, dan tepung adalah produk yang paling sering dibeli.

## 4.5. Evaluation
Pengujian  dilakukan  dengan  RapidMiner  dan pendekatan  aturan  asosiasi  dengan  Algoritma  FP- Growth  selama  langkah  evaluasi  model.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  dukungan  minimal 0,1  dan  kepercayaan  minimum  0,5  adalah  parameter optimal untuk 7 aturan asosiasi. Pedoman  ini  berasal dari  perhitungan  lift  ratio,  yang  menunjukkan hubungan  positif  antara  hal-hal  yang  dibeli  secara bersamaan. Tabel 3 memiliki rincian lebih lanjut.
Tabel 3. Deskription Association Rule No Premises  Conclusion  Support  Confidence
Lift 1 Tepung Gula 0.117 0.625 2.181 2 Migor, Tepung Gula 0.111 0.655 2.286 3 Migor Gula 0.129 0.667 2.327 4 Gula, Migor Tepung 0.111 0.864 4.615 5 Migor Tepung 0.170 0.879 4.696 6 Tepung Migor 0.170 0.906 4.696 7 Gula, Tepung Migor 0.111 0.950 4.923
Deskripsi  hasil Association  Rule menggunakan Tools  RapidMiner dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah ini.
Gambar 11. Deskription Association Rule
Penggunaan  data  mining  yang  memanfaatkan algoritma  FP-Growth telah  berhasil  digunakan  untuk mengevaluasi  pola  pembelian  produk  sembako  yang sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen, menurut temuan pengujian yang diberikan pada Tabel 3.  Hal  ini  akan  memudahkan  pemilik  toko  dalam menyediakan  stok  produk  sembako  yang  akan  dijual kepada  konsumen.  Selain  itu,  dari  3  itemset  yang
paling  sering  muncul,  salah  satunya  dapat  digunakan sebagai rekomendasi produk yang berkualitas.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  berikut  dapat  diambil  dari  studi data mining data penjualan toko kelontong menggunakan  Algoritma  Fp-Growth:  1. Tampaknya dari  aplikasi  yang  menggunakan  Algoritma  Fp- Growth  bahwa  algoritma  ini  telah  digunakan  secara efektif  untuk  menemukan  produk  yang  sering  dibeli pelanggan  bersama  dan  untuk  menghasilkan  aturan asosiasi.  Berdasarkan  hasil  Association  Rules menghasilkan  3  item  yang  sering  dibeli  oleh pelanggan  yaitu  Gula,  Minyak  Goreng  dan  Tepung. Pihak  toko  dapat  mengoptimalkan  penyusunan produk berdasarkan preferensi pelanggan menggunakan  produk  yang  paling  sering  dibeli  oleh konsumen.  2.    Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa, pada  0,170,  ia  memiliki  nilai  support  terbesar  di antara  itemset.  Dengan  dukungan  minimum  0,1  dan keyakinan  minimum  0,5,  uji  pembentukan  itemset menghasilkan  7  aturan,  nilai  confidence  tertinggi 0,950,  dan  nilai  lift  tertinggi  4,923,  menunjukkan bahwa  semua  aturan  kuat  dan  valid  untuk  digunakan dalam  meningkatkan  taktik  penjualan.  3.  Strategi penjualan terhadap pola pembelian dapat disimpulkan dengan memberikan rekomendasi produk, menata tata letak  produk,  dan  menjaga  ketersediaan  stok berdasarkan  produk  yang  dibeli  bersamaan  untuk mencapai  pertumbuhan  bisnis  melalui  peningkatan pendapatan,  pembentukan  hubungan  pelanggan  yang kokoh,  optimalisasi  operasional,  dan  adaptasi terhadap perubahan lingkungan bisnis.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  memperluas dataset  dengan  menyertakan  informasi  tambahan terkait pelanggan, produk, atau transaksi. Selanjutnya, eksperimen dengan parameter algoritma, seperti support dan confidence, perlu dilakukan untuk menemukan  nilai optimal sesuai dengan karakteristik dataset  dan  tujuan  analisis.  Selain  itu,  perbandingan performa dengan algoritma  lain  seperti  Apriori dapat memberikan  wawasan  tentang  keunggulan  relatif masing-masing.  Segmentasi  pelanggan  juga  menjadi aspek  penting,  memungkinkan  pemahaman  lebih dalam  terkait  variasi  pola  pembelian  di  antara kelompok pelanggan yang berbeda. Analisis temporal yang  mempertimbangkan  perubahan  pola  pembelian seiring waktu serta interpretasi hasil yang fokus pada manfaat  bagi  pemilik  bisnis  juga  perlu  diperhatikan. Selain  itu,  keamanan  data  pelanggan  selama  analisis harus  menjadi prioritas dengan  menerapkan  langkah- langkah  perlindungan  privasi  yang  tepat.  Validasi hasil  dengan  situasi  dunia  nyata  dan  keterlibatan pemangku  kepentingan  dari  perancangan  hingga interpretasi hasil juga merupakan elemen kunci dalam penelitian ini. Akhirnya, untuk lebih lanjut memanfaatkan
temuan,
pertimbangkan pengembangan  model  prediktif  berdasarkan  pola pembelian  untuk  membantu  dalam  rekomendasi produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Afriyani  dan  I.  Ali,  “Implementasi  Data Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Pada  Industri Kuliner  Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” E-Link  J.  Tek. Elektro  dan  Inform. ,  vol.  18,  no.
1, hal. 40, 2023, doi: 10.30587/e- link.v18i1.5340.
[2]  F. Achmad, O. Nurdiawan, dan Y. Arie Wijaya, “Analisa  Pola  Transaksi  Pembelian  Konsumen Pada  Toko  Ritel  Kesehatan  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  168–175,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6210.
[3]  A. Musaddad, O. Nurdiawan, dan G. Dwilestari, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  Untuk  Rekomendasi Produk  Jersey  Sepakbola,” J.  Comput.  Syst. Informatics ,  vol.  3,  no.  3,  hal.  100–105,  2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1390.
[4]  M.  Akmar,  T.  Matulatan,  dan  N.  Ritha, “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk Menganalisa  Pola  Transaksi  Pembelian  Obat Oleh  Konsumen  (Studi  Kasus :  Apotek  Anza Farma  Kabupaten  Anambas),” SOJ  (Student Online  Journal) ,  vol.  3,  no.  1,  hal.  124–138, 2022.
[5]  F. X. B. Caesar dan R. Somya, “Analisis Minat Beli  Produk  pada  Toko  Oleh-Oleh  Khas Surabaya  dengan  Algoritme  FP-Growth,” Seri Pros. Semin. Nas. … , hal. 5–10, 2021, [Daring]. Tersedia
pada:
http://senadi.upy.ac.id/prosiding/index.php/sena di/article/view/182 [6]  S.  Syahriani,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma FP-Growth,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, hal. 1920, 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i6.5148.
[7]  L.  Ulfa  dan  I.  Rahmatullah,  S,  “Analisa  Pola Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma Fp-Growth  Pada  Nusa  Ricebowl  &Burger,” JISAMAR  (Journal  … ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  388– 402, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i2.1066.
[8]  F.  Prasetyo  dan  H.  Hasugian,  “Analisis  Pola Pembelian  Produk  Makanan  Menggunakan
Algoritma FP-Growth Untuk Strategi
Penjualan,” Idealis Indones. J. Inf. Syst. , vol. 7, no. 1, hal. 11–20, 2023, [Daring]. Tersedia pada: http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALI S/indexFachrulPrasetyo%7Chttp://jom.fti.budilu hur.ac.id/index.php/IDEALIS/index%7C
[9]  N.  Hidayati,  H.  Widi  Nugroho,  dan  Nurjoko, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menghasilkan Pola  Pembelian  Roti  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Semin.  Nas.  Has.  Penelit.  dan Pengabdi. Masy. , hal. 246–254, 2021.
[10]  G.  S.  Nurohim,  “Analisa  Pola  Belanja  Alat Kesehatan  di  Shopee  JoyoAlkes  Menggunakan Algoritma  FP-Growth,” Indones.  J.  Comput. Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  34–39,  2022,  doi:
10.31294/ijcs.v1i1.1098.