## MARKET BASKET ANALYSIS PADA DATA PENJUALAN UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Denni Pratama, Kaslani, Edi Tohidi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B Majasem, Kel. Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia pratamadenni@gmail.com

## ABSTRAK
UMKM di Indonesia menghadapi tingkat kegagalan yang tinggi, mencapai 78-80%, yang disebabkan oleh berbagai faktor termasuk pengelolaan inventori yang buruk, persaingan usaha, dan rendahnya penjualan. Pandemi COVID-19 juga memberikan dampak signifikan, terutama pada usaha sektor makanan dan minuman. Toko Rafa Cake ,  UMKM  di  Kota  Cirebon  yang  memproduksi  dan  menjual  makanan,  mengalami  dampak  pandemi  pada penjualannya.  Pasca  pandemi,  Toko  Rafa Cake ,  berusaha  memperbaiki  pengelolaan  dan  berinovasi  dengan menghadirkan  155  varian  produk,  namun  mengalami  kesulitan  dalam  mengelola  inventori  dan  menentukan strategi penjualan yang tepat. Penelitian ini menggunakan Market Basket Analysis dengan algoritma FP-Growth dan  empat  matriks  evaluasi  aturan  asosiasi  untuk  menganalisis  data  transaksi  penjualan.  Kerangka  penelitian menggunakan  CRISP-DM.  Dari  10.987  data  transaksi,  dihasilkan  6  aturan  asosiasi  umum  dengan  hasil  yang bervariasi setiap bulannya. Produk Roti Regular All Varian memiliki support tertinggi sebesar 32,10%. Analisis menunjukkan  bahwa  pelanggan  yang  membeli  Donat Ring  Regular dan Glass Cake cenderung  membeli  Roti Regular All Varian dengan support 5,50%, confidence 98,80%, lift 3.075, dan conviction 55.436. Rekomendasi yang  dihasilkan  meliputi  pengaturan  tata  letak  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  dan  penerapan  strategi bundling Roti Regular All Varian dengan produk lainnya. Hasil penelitian ini dapat membantu Toko Rafa Cake dalam menentukan strategi penjualan dan mengelola inventori dengan lebih efektif.
Kata kunci :  Analisis Keranjang Pasar; Data Penjualan; UMKM; FP-Growth; Asosiasi.

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM) memiliki peranan penting dalam menopang pertumbuhan perekonomian di Indonesia sebagaimana tertuang dalam UUD 1945 pasal 33 ayat 4. Pada data Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah tercatat  di  tahun  2019  jumlah  UMKM  mencapai 65.471.134  dengan  kontribusi  terhadap  PDB  sebesar 60,50%  atau  senilai  9.580,76  triliun  rupiah.  UMKM turut pula berkontribusi dalam menyerap 96,92% dari total tenaga kerja yang ada serta menghimpun sampai 60,03%  dari  total  investasi  [1].  Meskipun  demikian, tingkat  mortalitas/kegagalan  UMKM  di  Indonesia cukup  besar  mencapai  78%  dan  80%  rata-rata kegagalan terjadi pada 5 tahun pertama [2] [3].
Penyebab kegagalan UMKM terbagi menjadi dua faktor, yaitu yang disebabkan oleh faktor internal dan faktor  eksternal.  Faktor  internal  penyebab  terjadinya kegagalan  adalah  kemampuan  dari  sumber  daya manusia, baik itu pemilik maupun stafnya yang minim pengalaman, pengelolaan inventory, overinvestment in fixed  assets ,  pengelolaan  kredit  yang  buruk, penggunaan  dana  usaha  untuk  keperluan  pribadi, unexpected  growth ,  adanya  kompetisi/persaingan usaha, dan tingkat penjualan yang rendah, serta faktor eksternal seperti faktor geografis, kebijakan pemerintah  dan  tindakan  pihak  lain  [4].  Hal  tersebut sesuai  dengan  yang  disampaikan  Rayyani  bahwa kesadaran  masyarakat  dalam  berwirausaha  tidak diimbangi dengan pengetahuan serta pemahaman yang memadai  mengenai  pentingnya  pengelolaan  usaha yang baik [5].
Pandemi  COVID-19  turut  memberikan  dampak bagi perkembangan UMKM di Indonesia. Setidaknya ada 163.713 UMKM terdampak pandemi COVID-19, 37.000  UMKM  diantaranya  terdampak  sangat  serius yang  ditandai  adanya  laporan  penurunan  penjualan hingga  56%,  22%  melaporkan  adanya  permasalahan pada  aspek  pembiayaan,  15%  melaporkan  terkait permasalahan  distribusi  barang  dan  4%  melaporkan adanya  kesulitan  dalam  mendapatkan  bahan  baku. Sektor  UMKM  yang  paling  terdampak  adalah  pada sektor  makanan  dan  minuman  [6]. Tingginya  tingkat kegagalan  UMKM  untuk  berkembang  di  Indonesia dan  ditambah  dengan  pandemi  COVID-19  yang melanda dunia secara masif beberapa tahun yang lalu membuat  persaingan  usaha  semakin  ketat  serta menuntut  pelaku  UMKM  untuk  dapat  beradaptasi terhadap  kondisi  yang  ada  dengan  memanfaatkan segala sumber daya dan peluang yang dimiliki secara maksimal  melalui  tata  kelola  yang  baik  sehingga mampu  bertahan  dan  memenangkan  persaingan  [7] [8].  Toko  Rafa Cake merupakan  salah  satu  UMKM yang  telah  menjalankan  usahanya  sejak  tahun  2016 yang menjual produk kue, roti dan makanan ringan di Kota  Cirebon  yang  terdampak  pandemi  COVID-19 dan pada  bulan Juli 2022  berupaya untuk melakukan perbaikan  pada  tata  kelola  serta  berinovasi  dengan menyediakan 155 varian produk. Namun, hal tersebut membuat  Toko  Rafa Cake kesulitan  dalam  mengatur inventori  dan  strategi  promosi  dan  penjualan  yang efektif.
Penelitian  ini  menggunakan  teknik Market Basket  Analysis dengan  algoritma Frequent  Pattern
Growth (FP-Growth) untuk mengidentifikasi hubungan antara produk dan menentukan produk yang paling  sering  dibeli  secara  bersamaan  [9]  [10]  [11] [12].  Algoritma  FP-Growth  memiliki  data support yang sangat besar dan accuracy yang sangat cepat dan lebih  akurat  apabila  dibandingkan  dengan  algoritma asosiasi lainnya meskipun algoritma FP-Growth masih memiliki  beberapa  kelemahan  [13]. Framework CRISP-DM (Cross-Industry  Standard  Process  for Data  Mining) digunakan  karena  merupakan  metode standar  penerapan data  mining untuk  industri  [14]. Penerapan  standar  baku  CRISP-DM  ini  dapat diterapkan  ke  dalam  strategi  pemecahan  masalah umum  pada  bisnis  atau  pada  unit  penelitian  yang terdiri  dari  beberapa  fase  [15].  Fase  pada framework CRISP-DM  terdiri  dari  enam  fase  proses  [16].  Hasil identifikasi dengan menggunakan framework CRISP- DM akan digunakan sebagai acuan dalam menentukan strategi  promosi  produk,  mengatur tata  letak  produk, dan mengelola inventori yang lebih baik [10] [17] [18] [19].
Tujuan  dan  alasan  melakukan  penelitian menggunakan  Marker  Basket  Analysis  dengan menggunakan  algoritma  FP-Growth  adalah  karena berkaitan  dengan  permasalahan  yang  dialami  Toko Rafa Cake . Market  Basket  Analysis dapat  membantu menentukan  produk  mana  yang  biasanya  dibeli bersamaan,  menentukan  tata  letak  produk  yang  akan dijual  secara  berdampingan  serta  menentukan improvisasi  promosi  penjualan  beberapa  produk  dan membuat  pengelolaan  inventori  berdasarkan  data transaksi penjualan. Penggunaan algoritma FP-Growth dipilih  karena  FP-Growth  memiliki  kekuatan rule yang lebih besar dalam membentuk pola asosiasi antar item  set  dibandingkan  Apriori.  Selain  itu,  tingkat akurasi  algoritma  FP-Growth  jauh  lebih  tinggi daripada  Apriori  [19]  [20].  Oleh  karena  itu,  aturan asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  FP-Growth  dapat digunakan  sebagai  acuan  dalam  strategi  perencanaan penjualan [21] [22].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data Mining adalah proses dasar di mana metode yang cerdas digunakan untuk menghasilkan pola data [14].  Kantardzic  dalam  bukunya  yang  berjudul Data Mining : Concepts , Models, Methods, and Algorithms menyebutkan bawa, data mining merupakan pencarian informasi  baru,  berharga,  dan  non  trivial  dalam volume data yang besar [23]. Kantardzic menjelaskan bahwa tujuan dari data mining :
a. Explonatory ,  yaitu  untuk  menjelaskan  beberapa kegiatan  observasi  atau  kondisi  yang  bertujuan untuk memahami data secara lebih mendalam.
b. Confirmatory , yaitu untuk mengkonfirmasi suatu hipotesis yang telah ada.
c. Exploratory , yaitu untuk menganalisis data baru suatu  relasi  yang  janggal  dengan  tujuan  untuk menjelaskan hubungan kausal antara variabel.
2.2. Framework  CRISP-  DM  (Cross-Industry
Standard Process for Data Mining)
Framework CRISP-DM (Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining)  adalah  metode standar penerapan data mining yang terdiri dari enam fase proses, yaitu Business Understanding Phase, Data Understanding  Phase,  Data  Preparation  Phase, Modelling Phase, Evaluation Phase, dan Deployment Phase [24][16][25].

## 2.3. Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis (MBA)  merupakan analisis terhadap aktivitas bisnis pada data kumpulan barang  yang  dibeli  oleh  pelanggan  dalam  satu transaksi [23]. Market Basket Analysis atau sering juga disebut  Association  Rule  Mining  (ARM)  menjadi konsep  data  mining  yang  tepat  digunakan  untuk menganalisis pola keranjang belanja konsumen [14].

## 2.4. Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth)
Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) adalah  algoritma  asosiasi  pengembangan  dari algoritma  apriori  yang  efisien  untuk  menambang frequent  itemset pada  data  dengan  jumlah  besar. Algoritma  FP-Growth  memiliki  tiga  tahapan  utama, yaitu Frequent  Item  Discovery  Item ,  FP-Tree Construction, dan Frequent  Itemset  Discovery [26][27][28][23][29][10].
Rumus  persamaan  untuk  menghitung  nilai support dari  1  item  adalah  seperti  ditunjukkan  pada rumus Persamaan 1. [30]:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan rumus persamaan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus Persamaan 2. [30]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) =  P(A ∩ B)
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Rumus  persamaan confidence ini  ditunjukkan dengan rumus Persamaan 3. [30].
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = P ( 𝐴 𝐵 ) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Pengujian  dan  analisis  menggunakan lift ratio digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keakurasian  dari metode  FP-Growth  ditunjukkan  pada  Persamaan  4. [30].
𝐿𝑖𝑓𝑡(𝐴 → 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 (4)
Range dari conviction adalah  0  sampai  dengan tak  terhingga  (∞).  Rumus  persamaan conviction ditunjukkan dengan rumus Persamaan 5. [31].
𝐶𝑜𝑛𝑣𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛(𝐴 → 𝐵) = 1 − 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 1 − 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) (5)

## 2.5. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  dengan  menggunakan Market  Basket Analysis  dan  algoritma  asosiasi sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  untuk  memecahkan  permasalahan  terkait menemukan  hubungan  antar  produk  yang  dibeli  oleh konsumen  untuk  membantu  memahami  perilaku belanja  konsumen  sehingga  dapat  menentukan promosi  dan  meningkatkan  penjualan.  Penelitian terdahulu  telah  memberikan  pengetahuan  dan pemahaman  untuk  mengembangkan  serta  menyusun penelitian ini.
Penelitian  terdahulu  berkaitan  tentang Market Basket  Analysis ,  di  antaranya  adalah  penelitian mengenai  analisis market  basket dengan  algoritma hash-based  pada  transaksi  penjualan  dengan  studi kasus  pada  TB.  Menara  pada  tahun  2020.  Pada kesimpulannya  menyebutkan  bahwa  metode Market Basket  Analysis dengan  algoritma hash-based dapat digunakan  untuk  membantu  toko  mengetahui  pola belanja  konsumen  dan  item  yang  sering  dibeli  oleh konsumen  dengan  nilai confidence 93%-97%  [32]. Penelitian  lainnya  adalah  mengenai Market  Basket Analysis untuk promosi penjualan buku menggunakan FP-Growth  dengan  studi  kasus  pada  Gramedia Matraman Jakarta pada tahun 2021. Pada kesimpulannya  dijelaskan  bahwa  kategori  buku dengan  minimum support 0.003  dan  minimum confidence 0.3  menghasilkan  kombinasi itemset sebanyak 7 rule menggunakan algoritma FP-Growth di mana dominasi kategorinya yaitu hukum, komik, fiksi dan  buku  anak-anak  [14].  Penelitian  lainnya  adalah mengenai Market  Basket  Analysis untuk menentukan asosiasi  produk  pada  tahun  2021  dengan  tujuan memahami  profil  konsumen  dalam  melakukan transaksi  pembelian  untuk  meningkatkan  penjualan. Hasil  penelitiannya  analisis  dapat  digunakan  untuk penempatan  produk  yang  lebih  baik. Market  Basket Analysis merupakan tools yang  ampuh  untuk mendapatkan  pengetahuan  yang  lebih  baik  tentang perilaku  pelanggan.  Hal  ini  dapat  membantu  toko untuk  meningkatkan  penjualan  silang  dan  menjadi lebih  menguntungkan  [18].  Penelitian  mengenai Market Basket Analysis dengan algoritma apriori dan FP-Growth pada data penjualan produk luar ruang di tahun  2021.  Hasil  pada  penelitian  tersebut  adalah algoritma apriori menghasilkan 10 rule sedangkan FP- Growth menghasilkan 4 rule. Nilai support minimum untuk  kedua  algoritma  tersebut  sama  yaitu  0.296, sedangkan  untuk  nilai confidence dan lift ,  algoritma FT-Growth  menghasilkan  nilai  lebih  tinggi  yaitu confidence 0.750  dan lift 1.90.  Pola  konsumen  yang
diperoleh  adalah  konsumen  yang  membeli  kompor portable memiliki  kemungkinan  untuk  membeli  gas kompor portable [33].Terdapat  juga  penelitian mengenai Market  Basket  Analysis menggunakan algoritma  apriori  berbasis  R  untuk  menemukan informasi dari data penjualan pada tahun 2021. Hasil yang  diperoleh  menunjukkan  aturan  asosiasi  yang dapat  dijadikan  informasi  dan  merekomendasikan barang  yang  memiliki  keterkaitan  yang  kuat  serta dapat  mengemas  produk  yang  tidak  laku  dengan barang  yang  laku  sehingga  dapat  mengontrol persediaan  [34].  Dan  penelitian  perbandingan algoritma Apriori, Apriori-TID dan FP-Growth dalam Market Basket Analysis pada Toko Kelontong di tahun 2022.  Hasil  penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa ketiga algoritma berhasil membuat aturan asosiasi dan menghasilkan frequent  itemset dan aturan  yang sama untuk  4  musim.  Pola  kombinasi  pembelian  bahan makanan  dengan  tingkat  kepercayaan  tertinggi  untuk setiap  musim  terjadi  pada  musim  gugur  yaitu  pola kombinasi sayuran beku dan susu murni dengan nilai kepercayaan 37%. Apriori memiliki komputasi paling lama,  sedangkan  FP-Growth  paling  baik  namun memori  yang  digunakan  paling  besar.  Apriori  TID lebih  ringan  dari  FP-Growth  namun  lebih  cepat  dari apriori [12].
Penelitian  terdahulu  memiliki  kesamaan  dalam penggunaan Market  Basket  Analysis dan  algoritma asosiasi  seperti  FP-Growth,  meskipun  demikian terdapat beberapa perbedaan seperti pada penggunaan dataset ,  produk  penjualan,  nilai support dan  nilai confidence yang  diperoleh  serta  tidak  semua melakukan  perhitungan  pada  nilai lift ratio pada masing-masing penelitian tersebut. Perbedaan penelitian terdahulu dengan penelitian yang dilakukan adalah pada penggunaan dataset yang digunakan serta menghitung  nilai conviction .  Nilai conviction ini penting  untuk  dihitung  karena  nilai conviction digunakan  untuk  mengevaluasi  aturan  asosiasi  yang terbentuk  selain  menghitung  nilai lift ratio  yang digunakan  dalam  mengukur  tingkat  akurasi  nilai support dan confidence yang  terbentuk  berdasarkan metode FP-Growth [35]. Dengan demikian penelitian ini  akan  melakukan  perhitungan  terhadap  4  matriks ( support , confidence , lift ratio,  dan conviction )  untuk meningkatkan  akurasi  terhadap  aturan  asosiasi  yang terbentuk.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi  tahapan  dalam penelitian  dengan  menggunakan  metode Cross- Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP- DM) yang  merupakan  langkah-langkah  dari  sebuah kegiatan data  mining .  Adapun  tahapan  dalam  proses penelitian ini secara bertahap kerangka kerjanya dapat dijelaskan pada gambar 1.
Menentukan Sumber Masalah Menentukan Rumusan Masalah Menggunakan Landasan Teori yang Relevan Mencari Hasil Penelitian Terkait Menentukan Tujuan Penelitian Membuat Desain Penelitian Menerapkan Metode CRISP- DM Menemukan Rules melalui Teknik Market Basket Analysis dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth Evaluasi Model Temuan Hasil dan Analisa Data Simpulan Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang sistematis.  Pertama,  sumber  masalah  diidentifikasi, yaitu  UMKM  tidak  mengetahui  pola  belanja konsumen.  Permasalahan  ini  perlu  dikaji  untuk menemukan  pengetahuan  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.  Kedua,  rumusan  masalah  dibuat dalam  bentuk  pertanyaan  penelitian  mengenai rekomendasi yang dapat dihasilkan dari Market Basket Analysis pada  data  penjualan  UMKM  menggunakan algoritma  FP-Growth.  Ketiga,  menyusun  landasan teori, termasuk teori mengenai Market Basket Analysis dan algoritma FP-Growth. Keempat, artikel penelitian terkait  dikumpulkan  dengan  merujuk  pada  penelitian sebelumnya  yang  relevan.  Kelima,  tujuan  penelitian dibuat  untuk  menjawab  rumusan  masalah.  Keenam, desain  penelitian  dibuat  berdasarkan  rumusan masalah,  pendekatan  penelitian,  dan  landasan  teori. Ketujuh,  metode  CRISP-DM  diterapkan,  meliputi pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  persiapan  data, pemodelan,  evaluasi,  dan deployment .  Kedelapan, model Market  Basket  Analysis dibuat  menggunakan algoritma  FP-Growth  di  aplikasi  Rapidminer  Studio. Kesembilan,  evaluasi  model  dan  akurasi  dilakukan untuk  mengimplementasikan  model  melalui Market Basket  Analysis dengan  algoritma  FP-Growth. Kesepuluh,  hasil  dan  analisis  data  dilakukan  untuk mendapatkan hasil eksperimen dan membuat rekomendasi kebijakan terkait proses bisnis. Terakhir, simpulan dibuat berdasarkan temuan dan analisis data.

## 3.2 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan Market  Basket Analysis dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth terhadap data transaksi penjualan Toko Rafa Cake dari tanggal  19  Juli  2022  sampai  dengan  tanggal  9  Maret 2023.  Data  transaksi  penjualan  tersebut  akan  diolah dan  dianalisis  untuk  menemukan  pola  belanja konsumen  yang  terbentuk  yang  ditunjukkan  dengan nilai support,  confidence,  lift dan conviction dari hubungan  tiap  produk  yang  dihasilkan.  Berdasarkan hal  tersebut  maka  peneliti  menyusun  tahapan data mining yang  akan  diawali  dengan  pemahaman, persiapan data, penerapan model dan evaluasi. Setelah dilakukan evaluasi maka akan menghasilkan rekomendasi  untuk  mendukung  keputusan  dalam menentukan  dan  menerapkan  strategi  bisnis  yang
dijalankan.  Tahapan  penelitian  yang  dimaksud  dapat terlihat pada gambar 2.
Dataset Transaksi Penjualan Rekomendasi dan Strategi Bisnis Pemahaman Bisnis Pemahaman Data Pemahaman Persiapan Data Penerapan Model Evaluasi Pembersihan Data Transformasi Data Market Basket Analysis Algoritma FP- Growth Hasil Model Identifikasi Rule (Aturan)
Gambar 2. Tahapan Data Mining
Pada  tahapan data  mining yang  dilakukan terdapat  penerapan  model  dengan  menggunakan algoritma FP-Growth. Ada pun flowchat algoritma FP- Growth adalah sebagaimana tergambar pada gambar 3.
Mulai
Data Menghitung Support Pembentukan FP-Tree Pembentukan Conditional Pattern Base Pembentukan Conditional FP- Tree Pencarian Frequent Itemset Hasil Perhitungan Algoritma FP - Growth Selesai
Gambar 3. Flowchart Algoritma FP-Growth
Setelah  data  diperoleh  maka  dari  data  tersebut akan  di  hitung  nilai support -nya. Item yang  tidak memenuhi  minimum support akan  dihilangkan. Selanjutnya  membuat  FP-Tree  serta  pembentukan conditional  pattern  base dan conditional FP-Tree. Terakhir adalah dilakukan pencarian frequent itemset.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Business Understanding
Proses  bisnis  penjualan  yang  dilakukan  pada Toko  Rafa Cake ,  agen/ reseller /pelanggan  akan melakukan  pemesanan  produk.  Jika  stok  produk tersedia  maka  karyawan  akan  menyiapkan  produk yang  dipesan  dan  membuatkan  tagihan  untuk dibayarkan  oleh  pelanggan.  Setelah  pelanggan membayar, karyawan akan mengemas dan menyerahkan  produk  yang  telah  dipesan  tersebut. Namun  ketika  produk  yang  dipesan  tidak  tersedia maka  karyawan  akan  menawarkan  pemesanan.  Jika pelanggan setuju maka daftar pesanan pelanggan akan diteruskan  ke  bagian  produksi.  Tim  produksi  akan mengecek  kesediaan  barang  yang  dibutuhkan  untuk membuat  produk  yang  dipesan  pelanggan.  Apabila
bahan  yang  dibutuhkan  semua  tersedia  maka  tim produksi akan melakukan produksinya sesuai pesanan pelanggan tersebut.
Toko  Rafa Cake telah  memiliki  beberapa pemasok  untuk  memenuhi  bahan  baku  kebutuhan produksinya. Proses bisnis yang dilakukan oleh Toko Rafa Cake dalam  melakukan  pembelian  dan persediaan bahan baku dari pemasok. Toko Rafa Cake akan  mengirimkan  daftar  kebutuhan  bahan  ke pemasok,  selanjutnya  setelah  mendapatkan  daftar kebutuhan  dari  Toko  Rafa Cake ,  pemasok  akan menyiapkan  bahan  yang  di  pesan.  Setelah  bahan disiapkan  maka  pemasok  akan  mengemas  bahan pesanan  dan  mengirimkannya  ke  Toko  Rafa Cake . Selanjutnya bahan diterima oleh Toko Rafa Cake dan karyawan  akan  memperbaharui  data  stok  bahan produksi. Terkait pembayaran, Toko Rafa Cake telah memiliki  kesepakatan  pembayaran  dengan  para pemasok, sehingga Toko Rafa Cake dapat melakukan pembayaran  dalam  3  sampai  5  hari  setelah  bahan pesanan diterima. Gambaran terkait proses bisnis yang terjadi ditunjukkan pada gambar 4.
Pr o s e s B is n is Pe n ju a la n Agen / Reseller / Pelanggan Toko Rafa Cake Rumah Produksi Toko Rafa Cake Pemesanan Produk Produk DIterima Packing Produk Pesanan Pesanan Diterima Mengecek Kesediaan Produk Tersedia List Pesanan Produk Membuat Produk Update Data Produk dan Bahan Mengecek Bahan Produk Tersedia Pembelian dan Persediaan Bahan Baku Bagian Kue Bagian Roti Tidak Tidak Ya Membuat Invoice Pembayaran Pembayaran Diterima Menyerahkan / Mengirim Produk Ya
Gambar 4. Proses Bisnis Penjualan Toko Rafa Cake

## 4.2. Data Understanding
Data  di  peroleh  melalui  wawancara  dengan pemilik dan staf serta observasi pada Toko Rafa Cake . Toko  Rafa Cake sendiri  menyediakan  155  varian produk  mulai  dari  kue,  roti  dan  makanan  ringan lainnya.  Hasil  yang  di  peroleh  dari  wawancara  dan observasi  yang  dilakukan  adalah  data  transaksi  di outlet pusat Toko Rafa Cake pada 19 Juli 2022 sampai dengan 9 Maret 2023 dengan jumlah record sebanyak 11.298  data  transaksi  penjualan.  Data  transaksi penjualan yang dicatat pada Toko Rafa Cake terdiri 16 atribut seperti atribut nomor struk, tanggal, jam, nama outlet,  nama  kasir,  deskripsi  produk,  status,  jumlah barang,  jumlah  dibatalkan,  harga  per  barang,  jumlah harga,  diskon  transaksi,  sub  total,  status  transaksi, metode  pembayaran  dan  nomor  referensi  yang tersusun seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Transaksi Penjualan Toko Rafa
Cake No. Struk Tanggal Jam .... No. Ref 26107BL7 02-03-2023 07:53:49 .... 26107BL7 02-03-2023 07:53:49 .... 2610804Z 02-03-2023 08:08:16 .... .... .... .... .... 261088VT 02-03-2023 08:09:24 ....
Data  transaksi  penjualan  pada  Toko  Rafa Cake merupakan  data  terstruktur  dengan  data  memiliki format  yang  terorganisir  dengan  menggunakan  tipe data yang akan digunakan sebagai terlihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Tipe Data pada Data Transaksi Penjualan
Toko Rafa Cake Tipe Data Atribut Polynominal Nomor Struk, tanggal, jam, produk, nama outlet , nama kasir, nama pelanggan, opsi tambahan, tipe harga, tipe diskon produk, tipe diskon transaksi, metode pembayaran dan status transaksi Integer Jumlah barang, harga per barang, jumlah harga, diskon transaksi, diskon produk, pajak, sub total, reedem poin, dan total Id Nomor struk
Berdasarkan data transaksi penjualan Toko Rafa Cake pada 19 Juli 2022 sampai dengan 9 Maret 2023, diketahui  bahwa  produk  yang  paling  banyak  terjual atau paling banyak dibeli oleh konsumen ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 2. Produk yang Paling Banyak Terjual
No. Nama Produk Jumlah   Persentase 1 Roti Regular All Varian 37.169 44,13% 2 Donat Mini Ring 4.571 5,43% 3 Donat Ring Regular 4.282 5,08% 4 Snack Box 3.930 4,67% 5 Glass Cake 2.685 3,19% 6 Mille Crepes 2.396 2,84% 7 Roti Unyil Satuan 2.031 2,41% 8 Pie Brownies Satuan 1.893 2,25% 9 Bento Cake 1.777 2,11% 10 Sus 1.288 1,53% 11 Produk Lainnya 22.200 26,36%

## 4.3. Data Preparation
Di  tahap  data  preparation  dilakukan  proses persiapan  data  untuk  dianalisis  kualitas  dari  data transaksi  penjualan  yang  diperoleh  tersebut  dengan cara  mengelola,  mengubah,  ataupun  menghapus  data yang tidak dibutuhkan. Terdapat dua keterangan status transaksi,  yaitu  transaksi  yang  berhasil  dilakukan (transaksi) dan transaksi yang dibatalkan (dibatalkan). Data  transaksi  penjualan  Toko  Rafa Cake yang diproses menggunakan Market Basket Analysis adalah data transaksi yang berhasil di lakukan sehingga data transaksi yang dibatalkan tidak adakan di ikutsertakan dalam Market Basket Analysis . Jumlah transaksi yang berhasil  ada  sejumlah  10.987 record data  transaksi,
sedangkan jumlah transaksi yang dibatalkan sejumlah 304 record data transaksi dan terdapat 11 record data transaksi yang sebagian dibatalkan, sehingga total data transaksi tersebut adalah sejumlah 11.298 record data transaksi.

## 4.4. Modeling
Pada  tahapan data  mining yang  dilakukan terdapat  penerapan  model  dengan  menggunakan algoritma FP-Growth. Ada pun flowchat algoritma FP-
Growth adalah sebagaimana tergambar pada gambar 3. Setelah data diperoleh maka dari data tersebut akan di hitung  nilai support -nya.  Item  yang  tidak  memenuhi minimum support akan  dihilangkan.  Selanjutnya membuat  FP-Tree  serta  pembentukan conditional pattern base dan conditional FP-Tree. Terakhir adalah dilakukan  pencarian frequent  itemset. Pengaturan operator  parameter  FP-Growth  digunakan  pada pemodelan ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Parameters Operator FP-Growth Parameters Pilihan Keterangan Input Format Items In Dummy Conded Columns Untuk menunjukkan apakah item tersebut dapat ditemukan pada keranjang Positive Value True Digunakan untuk mengidentifikasi bahwa item tersebut berada pada keranjang Min Requirement Support Untuk nilai dukungan minimum atau rasio kemunculan dengan ukuran example set Min Support 0.2 Dengan minimal 20% Min Items Per Itemset 1 Batas bawah untuk sebuah ukuran itemset Max Item Per Itemset 0 Batas atas untuk sebuah itemset . 0 disini berarti tidak ada batas atas Max Number of Itemsets 1000000 Batas atas untuk jumlah itemset Min Number Of Itemsets 100 Untuk menentukan jumlah hasil minimum set item yang perlu dimasukkan dalam hasil Max Number Of Retries 15 Menentukan berapa kali operator dapat mengurangi nilai. Meningkatkan jumlah ini akan memberikan lebih banyak hasil Requirement Decrease Factor 0.9 Untuk memunculkan itemset dengan support yang lebih tinggi yang akan ditemukan
Di  tahap  modeling  dilakukan  dua  pemodelan, yaitu pemodelan berdasarkan data transaksi keseluruhan dan data transaksi tiap  bulannya.  Hal ini dilakukan  untuk  mengetahui  pola  pembelanjaan pelanggan secara keseluruhan dan tiap bulannya. a. Algoritma  FP-Growth  pada  Data  Transaksi Penjualan  Toko  Rafa Cake Tanggal  19  Juli  2022 sampai  dengan  9  Maret  2023  menghasilkan  pola produk  yang  sering  di  beli  pelanggan  secara bersamaan.  Item  1  terdiri  dari  14  produk,  Item  2 terdapat  8  produk  dan  pada  Item  3  terdapat  1 produk.  Nilai support terbesar  pada  Item  1  yang diperoleh  dengan  nilai  0,321  atau  32%  adalah produk Roti Regular All Varian . Sementara untuk Item 2 dengan nilai support 0,098 atau 9,8% adalah produk Roti Regular All Varian dengan Donat Ring
Regular .  Sedangkan  untuk  Item  3  diperoleh  nilai support sebesar 0,055 atau 5,5% yaitu produk Roti Regular  All  Varian dan  Donat Ring  Regular dengan Glass Cake.
b. Algoritma  FP-Growth  pada  Data  Transaksi Penjualan Toko Rafa Cake Per Bulan dan produk Roti Regular  All  Varian merupakan  elemen  yang konsisten  dalam  kombinasi  produk  yang  sering dibeli oleh pelanggan tiap bulannya.
c. Association  Rules pada  Data Transaksi  Penjualan Toko  Rafa Cake Tanggal  19  Juli  2022  sampai dengan  9  Maret  2023  menghasilkan  6  aturan,  5 diantaranya merupakan aturan dari 2 produk dan 1 aturan  dengan  melibatkan  3  produk  sebagaimana yang ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Proses Association Rules Data Penjualan Toko Rafa Cake 19 Juli 2022 – 9 Maret 2023 No. Premises Conclusion Support Confidence Lift Confiction 1 Pie Brownies Satuan Roti Regular All Varian 0.041 0.802 2.496 3.424 2 Brownies Lumer 200 Ml Roti Regular All Varian 0.048 0.835 2.599 4.105 3 Cup Cake Roti Regular All Varian 0.043 0.851 2.651 4.567 4 Glass Cake Roti Regular All Varian 0.082 0.852 2.653 4.590 5 Donat Ring Regular Roti Regular All Varian 0.098 0.859 2.676 4.828 6 Donat Ring Regular, Glass Cake Roti Regular All Varian 0.055 0.988 3.075 55.436
d. Association Rules pada Data Transaksi Penjualan Toko Rafa Cake Per Bulan dengan jumlah record dan  aturan  asosiasi  yang  berbeda-beda  tiap bulannya  sebagaimana ditampilkan pada tabel 6.
Data  penjualan  dimulai  pada  Bulan  Juli  2022 sampai dengan Maret 2023.
Tabel 6. Data Record dan Aturan Asosiasi yang Dihasilkan No. Bulan Jumlah Data Record Aturan Asosiasi yang Dihasilkan 1. Juli 580 3 2. Agustus 1454 15 3. September 1493 17 4. Oktober 1487 30 5. November 1223 11 6. Desember 1562 7 7. Januari 1559 17 8. Februari 1289 15 9. Maret 340 63

## 4.5. Evaluation
Hasil Market Basket Analysis dengan Algoritma FP-Growth  yang  dilakukan  terhadap  data  transaksi penjualan Toko Rafa Cake pada 19 Juli 2022 sampai dengan 9 Maret 2023 diperoleh nilai support tertinggi ada pada produk Roti Regular All Varian dengan nilai 0,321  atau  32,10%.  Berdasarkan  hasil  asosiasi rules yang  di  dapat,  maka association  rules terbentuk sebanyak  6  aturan  dan  memiliki  keterkaitan  dengan produk Roti Regular All Varian .

## 4.6. Pembahasan
Penelitian  ini  dibandingkan  dengan  penelitian terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  berkenaan dengan  Market  Basket  Analysis  pada  data  penjualan dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth  dengan mengukur  menggunakan  3  matriks  yaitu  support, confidence  dan  lift  ratio.  Pada  penelitian  ini, Market Basket  Analysis pada  data  penjualan  dengan menggunakan  algoritma  FP-Growth  menerapkan  4 matriks  yaitu support,  confidence,  lift ratio  dan conviction .  Jika support merupakan  ukuran  seberapa sering itemset tertentu muncul dalam data, confidence adalah ukuran probabilitas  bahwa  item B akan dibeli jika  item  A  dibeli, lift yaitu  ukuran  seberapa  besar perbedaan antara kemunculan itemset A dan B dalam dataset dibandingkan  dengan  kemunculan  yang diharapkan  secara  acak,  maka conviction adalah ukuran seberapa bergantung item B pada item A dalam aturan asosiasi. Nilai conviction dapat di jadikan acuan dalam  memilih  aturan  asosiasi  yang  di  prioritaskan untuk dipilih.
Berdasarkan hasil aturan asosiasi yang dihasilkan dengan dataset sejumlah  data  transaksi  10.987  data record menghasilkan  6  aturan  asosiasi  sedangkan  di tiap  bulannya  aturan  yang  dihasilkan  berbeda-beda. Produk  Roti Regular  All  Varian merupakan  produk yang paling sering dibeli oleh pelanggan secara umum. Kombinasi  produk  yang  berpotensi  paling  sering dibeli adalah sebagai berikut:
a. Ketika pelanggan membeli Pie Brownies Satuan, pelanggan  juga  akan  membeli  Roti Regular  All Varian .
b. Ketika pelanggan membeli Brownies Lumer 200 Ml, pelanggan  juga akan  membeli Roti Regular All Varian .
c. Ketika pelanggan membeli Cup Cake , pelanggan juga akan membeli Roti Regular All Varian . d. Ketika pelanggan membeli Glass Cake , pelanggan  juga  akan  membeli  Roti Regular  All Varian .
e. Ketika pelanggan membeli Donat Ring Regular , pelanggan  juga  akan  membeli  Roti Regular  All Varian .
f. Ketika  pelanggan  membeli  Donat Ring  Regular dan Glass Cake ,  pelanggan  juga  akan  membeli Roti Regular All Varian . Produk  Roti Regular  All  Varian merupakan elemen yang konsisten dalam kombinasi produk yang sering  dibeli  oleh  pelanggan  tiap  bulannya.  Untuk produk dan kombinasi produk yang berpotensi paling sering  dibeli  pada  setiap  bulannya  adalah  sebagai berikut :
a. Bulan Juli, produk yang berpotensi paling sering dibeli adalah kombinasi Donat Ring Regular dan Roti Regular All Varian.
b. Bulan  Agustus,  produk  yang  berpotensi  paling sering  dibeli  adalah  kombinasi Brownies Lumer 200Ml, Donat Ring Regular , Glass Cake , dan Roti Regular All Varian .
c. Bulan September, produk yang berpotensi paling sering  dibeli  adalah  kombinasi Glass  Cake, Brownies Lumer  200Ml,  dan Roti  Regular  All Varian.
d. Bulan  Oktober,  produk  yang  berpotensi  paling sering  dibeli  adalah  kombinasi Donat  Ring Regular, Brownies Lumer  200  Ml,  dan  Roti Regular All Varian.
e. Bulan November, produk yang berpotensi paling sering  dibeli  adalah  kombinasi  Roti Regular  All Varian dan Donat Sate, serta Donat Ring Regular.
f. Bulan  Desember,  produk  yang  berpotensi  paling sering  dibeli  adalah  kombinasi  Donat Ring Regular,  Glass  Cake ,  dan  Roti Regular  All Varian.
g. Bulan  Januari,  produk  yang  berpotensi  paling sering  dibeli  adalah  kombinasi  Donat Ring Regular,  Brownies Lumer  200  Ml,  dan  Roti Regular All Varian.
h. Bulan  Februari,  produk  yang  berpotensi  paling sering  dibeli  adalah  kombinasi  Roti Regular  All Varian dan Cup Cake , serta Donat Ring Regular.
i. Bulan  Maret,  produk  yang  berpotensi  paling sering  dibeli  adalah  kombinasi Cup  Cake, Brownies Lumet 200 Ml, dan Glass Cake.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pemrosesan  data transaksi  penjualan  pada Toko Rafa Cake menggunakan algoritma  FP-Growth untuk menemukan aturan asosiasi dengan menggunakan 4 matriks ( support , confidence , lift ratio, dan conviction )  menunjukkan  bahwa  penerapan algoritma  FP-Growth  pada  data  transaksi  penjualan Toko  Rafa Cake berhasil  mengidentifikasi  pola asosiasi  yang  signifikan  antar  produk.  Produk  Roti Regular  All  Varian teridentifikasi  sebagai  produk
dengan nilai support tertinggi, yaitu sebesar 20%, dan confidence tertinggi, yaitu 80%. Hal ini mengindikasikan  bahwa  produk  tersebut  merupakan produk yang paling sering dibeli oleh pelanggan, baik secara  mandiri  maupun  bersama  dengan  produk lainnya.  Salah  satu  temuan  utama  adalah  adanya kecenderungan  pelanggan  membeli  Donat Ring Regular dan Glass Cake yang  juga  membeli  Roti Regular  All  Varian ,  dengan support sebesar  5,50%, confidence sebesar  98,80%, lift sebesar  3.075,  dan conviction sebesar  55.436.  Temuan  ini  menunjukkan korelasi  kuat  antara  ketiga  produk  tersebut  dalam keranjang  belanja  pelanggan.  Lebih  lanjut,  analisis menghasilkan  enam  aturan  asosiasi  yang  terbentuk dari  seluruh  data  transaksi  penjualan.  Namun,  ketika data  dianalisis  per  bulan,  aturan  yang  terbentuk menunjukkan variasi, yang mengindikasikan perubahan  preferensi  pelanggan  seiring  waktu. Berdasarkan  hasil Market  Basket  Analysis ini,  Toko Rafa Cake disarankan  untuk  mengoptimalkan  tata letak  produk  dengan  menempatkan  Donat Ring Regular , Glass Cake ,  dan  Roti Regular  All  Varian berdekatan untuk meningkatkan penjualan. Selain itu, disarankan  untuk  memproduksi  Roti Regular  All Varian secara  konsisten  dan  menerapkan  strategi bundling  serta  minimal  pembelanjaan  untuk  produk tersebut  guna  mendorong  pembelian  dalam  jumlah lebih  besar.  Penyesuaian  inventori  dan  tata  letak produk berdasarkan preferensi pelanggan bulanan juga direkomendasikan  untuk  mengakomodasi  perubahan kebutuhan  dan  keinginan  pelanggan  dari  waktu  ke waktu. Penelitian ini memiliki keterbatasan dalam hal cakupan  data  yang  hanya  berasal  dari  satu  toko  dan periode  tertentu.  Untuk  penelitian  selanjutnya, disarankan  untuk  memperluas  cakupan  data  dengan mencakup periode waktu yang lebih panjang dan data dari beberapa toko lain untuk mendapatkan hasil yang lebih  komprehensif.  Selain  itu,  pengujian  dengan algoritma lain juga dapat dilakukan untuk membandingkan  efektivitas  dan  akurasi  dalam menemukan  pola  asosiasi.  Dengan  demikian,  hasil penelitian  dapat  dioptimalkan  untuk  meningkatkan strategi  penjualan  dan  kepuasan  pelanggan  secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah,  “Perkembangan  Data  Usaha  Mikro, Kecil,  Menengah  (UMKM)  Dan  Usaha  Besar (UB)  Tahun  2018  -  2019.”  Accessed:  Nov.  07, 2022. [Online]. Available: https://kemenkopukm.go.id/data-umkm
[2]  F.  El  Amny  Azra,  “Analisis  Strategi  dan Keunggulan  Bersaing  Sebagai  Kunci  Sukses Umkm  Ritel:  Studi  Kasus  Perusahaan  Abc,” INOBIS:  Jurnal  Inovasi  Bisnis  dan  Manajemen Indonesia , vol. 5, no. 3, pp. 341–354, Jun. 2022.
[3]  Hendratmoko, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Kinerja  UMKM  Di  Indonesia,” Jurnal  Orientasi  Bisnis  dan  Entrepreneurship ,
vol.  2,  no.  1,  pp.  251–266,  Jun.  2021,  doi: https://doi.org/10.33476/jobs.v2i1.1782.
[4]  H. Bin, A. Shiyuti, F. A. Zainol, M. Shahrul, and I.  Ishak,  “Why  Business  Fail?  A  Thematic Review  Analysis  on  SMEs,” The  Journal  of Management Theory and Practice , vol. 2, no. 2, pp. 1–11, May 2021,
doi:
10.37231/jmtp2021.2.2.98.
[5]  W.  O.  Rayyani,  M.  N.  Abdi,  E.  Winarsi,  and Warda,  “Peningkatan  Daya  Saing  UMKM Melalui  Optimalisasi  Penyusunan  Laporan Keuangan,” Jurnal Dedikasi Masyarakat , vol. 3, no. 2, pp. 97–105, 2020.
[6]  A.  Firdaus  Thaha,  “Dampak  COVID-19 Terhadap  UMKM  Di  Indonesia,” Jurnal BRAND ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  147–153,  2020, [Online]. Available: https://ejournals.umma.ac.id/index.php/brand
[7]  D.  Junaedi  and  F.  Salistia,  “Dampak  Pandemi COVID-19  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Negara-Negara Terdampak,” 2020.
[8]  A. A. Rismayadi, N. N. Fatonah, and E. Junianto, “Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Pemasaran  Di  CV. Integreet  Konstruksi,” Jurnal  Responsif ,  vol.  3, no.  1,  pp.  30–36,  2021,  [Online].  Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[9]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan FP-Growth Sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan  Paket  Sembako,”  in Proceeding SENDIU 2020 , 2020, pp. 36–42.
[10]  K. Darmaastawan, K. O. Saputra, and N. M. A. E. D. Wirastuti, “Market Basket Analysis using FP-Growth Association Rule on Textile Industry,” International  Journal  of  Engineering and Emerging Technology , vol. 5, no. 2, pp. 24– 30, Jul. 2020.
[11]  M. Kaushik, R. Sharma, S. A. Peious, M. Shahin, S.  Ben  Yahia,  and  D.  Draheim,  “A  Systematic Assessment  of  Numerical  Association  Rule Mining Methods,” SN Comput Sci , vol. 2, no. 5, Sep. 2021, doi: 10.1007/s42979-021-00725-2.
[12]  A. I. Idris et al. , “Comparison of Apriori, Apriori- TID  and  FP-Growth  Algorithms  in  Market Basket  Analysis  at  Grocery  Stores,” The  IJICS (International  Journal  of  Informatics  and Computer  Science) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  107,  Jul. 2022, doi: 10.30865/ijics.v6i2.4535.
[13]  A.  Saxena  and  V.  Rajpoot,  “A  Comparative Analysis of Association Rule Mining Algorithms,” IOP Conf  Ser Mater Sci Eng , vol. 1099,  no.  1,  pp.  1–10,  Mar.  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1099/1/012032.
[14]  F. Firmansyah and A. Yulianto, “Market Basket Analysis  for  Books  Sales  Promotion  using  FP Growth  Algorithm,  Case  Study :  Gramedia Matraman Jakarta,” Journal Of Informatics And Telecommunication  Engineering ,  vol.  4,  no.  2,
pp. 383–392, Jan. 2021,
doi:
10.31289/jite.v4i2.4539.
[15]  Shedriko and M. Firdaus, “Penentuan Klasifikasi Dengan CRISP-DM Dalam Memprediksi
Kelulusan Mahasiswa Pada Suatu Mata Kuliah,” in Seminar  Nasional  Riset  dan  Teknologi (SEMNAS RISTEK) , Jakarta, Jan. 2022, pp. 826– 831.
[16]  C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A systematic literature review on applying CRISP- DM  process  model,”  in Procedia  Computer Science , Elsevier B.V., 2021, pp. 526–534. doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[17]  P.  A.  Pratiwi,  T.  Matulatan,  and  A.  Uperiati, “Penerapan Algoritma Apriori untuk
Menemukan  Aturan  Asosiasi  Dalam  Transaksi Belanja  Konsumen  Pada  Minimarket  (Studi Kasus:  Rezeki  Gemilang  Jl.  Ganet  Km.11 Tanjungpinang),” Student Online Journal (SOJ) , vol. 2, no. 1, pp. 197–204, 2021.
[18]  F.  M.  Basysyar,  G.  Dwilestari,  A.  Bahtiar, Martanto,  and  D.  N.  Nuris,  “Market  basketball analysis  algorithm  for  determining  products association,” IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng ,  vol. 1088,  no.  1,  p.  012040,  Feb.  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012040.
[19]  M. E. Patil and T. Anil Patil, “Apriori Algorithm against  FP  Growth  Algorithm:  A  Comparative Study of Data Mining Algorithms,” SSRN , May 2022, doi: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4113695.
[20]  S. Anas, N. Rumui,  A. Roy, and P. H. Saputro, “Comparison  of  Apriori  Algorithm  and  FP- Growth  in  Managing  Store  Transaction  Data,” International Journal of Computer and Information  System  (IJCIS) ,  vol.  3,  no.  4,  pp. 158–162, 2022, [Online]. Available: https://ijcis.net/index.php/ijcis/index
[21]  R.  Damayanti  Apnena  and  F.  Faujiyah, “Comparison  of  Apriori  and  FP-Growth Algorithms  in  Recommending  Promotional Itemsets  for  Entrepreneurs  Using  the  Lift  Ratio Method  (Case  Study:  Berkah  Jaya,  Elektrik  67,
E-Commerce),” Application  of  Information Technology  (APIT) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  61–71, 2022, doi: 10.12487/AMRI.v1i1.xxxxx.
[22]  A. Musaddad, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  Untuk  Rekomendasi Produk Jersey Sepakbola,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 3, pp. 100–105, May 2022,
doi:
10.47065/josyc.v3i3.1390.
[23]  M. Kantardzic, Data Mining : Concepts, Models, Methods,  and  Algorithms ,  3rd  ed.  IEEE  Press, 2020.
[24]  D. Astuti, A. Rahmat Iskandar, and A. Febrianti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means
Clustering,” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications , vol.  1,  no.  2,  pp.  60–72,  2019,  doi: 10.20895/INISTA.V1I2.
[25]  M.  Rafi  Muttaqin,  T.  Iman  Hermanto,  and  M. Agus Sunandar, “Penerapan K-Means Clustering Dan  Cross-Industry  Standard  Process  For  Data Mining  (CRISP-DM)  Untuk  Mengelompokkan Penjualan Kue,” Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu
Komputer  dan  Matematika ,  vol.  19,  no.  1,  pp. 38–53, 2022, [Online]. Available: https://journal.unpak.ac.id/index.php/komputasi [26]  E. Elisa and N. Azwanti, “Algoritma FP-Growth untuk  Menganalisa  Frekuensi  Pembelian  Gas Elpiji  3  Kg,” Intensif ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  69–80, 2019.
[27]  M. Hossain, A. H. M. S. Sattar, and M. K. Paul, “Market  basket  analysis  using  apriori  and  FP Growth algorithm,” in International Conference on  Computer  and  Information  Technology, ICCIT  2019 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Dec.  2019.  doi: 10.1109/ICCIT48885.2019.9038197.
[28]  L. Henando, “Algoritma Apriori Dan FP-Growth Untuk  Analisa  Perbandingan  Data  Penjualan Laptop  Berdasarkan  Merk  Yang  Diminati Konsumen (Studi Kasus : Indocomputer
Payakumbuh),” Jurnal J-Click , vol. 6, no. 1, pp. 1–17, 2019.
[29]  Y. Liu and Y. Guan, “FP-Growth Algorithm for Application  in  Research  of  Market  Basket Analysis,” in IEEE 6th International Conference on  Computational  Cybernetics ,  Stara  Lensa, Slovakia: IEEE, Nov. 2008, pp. 269–272.
[30]  J.  Zeniarja,  K.  Ridwan  Surohardjo,  and  A. Winarno,  “Pola  Beli  Konsumen  Menggunakan Algoritma  FP-Growth  Untuk  Rekomendasi Promosi  Pada  Aneka  Jaya  Motor,” Journal  of Information  System  (JOINS) ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 48–55, May 2021, doi:
10.33633/joins.v6i1.4493.
[31]  J.  Han,  J.  Pei,  and  H.  Tong, Data  Mining: Concepts and Techniques , 4th ed. 2023.
[32]  F.  Panjaitan,  A.  Surahman,  and  T.  D. Rosmalasari,  “Analisis  Market  Basket  Dengan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan (Studi  Kasus:  TB.  Menara),” Jurnal  Teknologi dan  Sistem  Informasi  (JTSI) ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 111–119, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[33]  W.  P.  Nurmayanti et  al. ,  “Market  Basket Analysis  with  Apriori  Algorithm  and  Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) on Outdoor Product Sales Data,” International Journal of Educational Research & Social Sciences , vol. 2, no. 139, p. 132, Apr. 2021, [Online]. Available: https://ijersc.org/
[34]  I. Yustiana, I. Sutarha, N. Maulawati, and I.  M. Yusuf, “Basket Market Analysis Using R-Based Apriori  Algorithm  To  Find  Information  From
Sales Data,” International Journal of Engineering  and  Applied  Technology  (IJEAT) , vol.  4,  no.  2,  pp.  79–92,  2021,  doi: 10.52005/ijeat.v3i1.xxx.
[35]  S.  Yuliyanti  and  Saripudin,  “Implementasi
Algoritma FG-Growth untuk Sistem
Rekomendasi  Penjualan  Produk,” Jumanji ,  vol.
5, no. 1, pp. 41–51, 2021.
.