## PENERAPAN ASOSIASI UNTUK MENGANALISA PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Juliani Tri Suryani 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Raya Perjuangan, Indonesia Julianitrisuryani30@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam dunia  bisnis  yang  sangat  kompetitif  saat  ini,  para  pelaku  bisnis  dituntut  untuk  selalu mengembangkan usahanya dan selalu bertahan dalam persaingan. Untuk mencapai tujuan tersebut, ada beberapa hal  yang  dapat  dilakukan  yaitu  meningkatkan  kualitas  produk,  memperbanyak  jenis  produk,  dan  menurunkan biaya  operasional  perusahaan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut,  beberapa  upaya  dapat  dilakukan,  salah satunya adalah menganalisis data perusahaan. Ada banyak algoritma atau metode yang dapat digunakan dalam data  mining,  salah  satunya  adalah  algoritma  apriori  yang  termasuk  dalam  aturan  asosiasi  dalam  data  mining. Data mining adalah disiplin ilmu yang mempelajari teknik untuk mengekstraksi informasi berguna dan berharga dari  pola,  statistik,  dan  basis  data,    yang  harus  memiliki  data  transaksi  penjualan.  Data  asli  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  masih  baru  yaitu  data  transaksi  penjualan  pada  bulan  Maret  sampai  September  2023. Namun karena kurangnya pengelolaan persediaan yang baik, seringkali timbul permasalahan ketika barang yang diinginkan  konsumen sudah habis atau tidak tersedia. Dengan  menerapkan  konsep  Association analisis  mining untuk  mengolah data transaksi penjualan berupa item set, hasil  yang diperoleh  menunjukkan  nilai support dari setiap  item,  menggabungkan  item  sehingga  membentuk  nilai  keyakinan  untuk  item  yang  sering  dikumpulkan. Algoritme apriori yang dirancang untuk menemukan kumpulan item yang sering muncul dalam kumpulan data. Algoritma  ini  menggunakan  aturan  asosiasi  untuk  mengidentifikasi  pola  barang  dagangan  yang  sering  dibeli dalam data transaksi. Tujuan  dari tugas akhir ini adalah untuk  mengetahui apakah algoritma FP-Growth dapat mengembangkan  strategi  penjualan  dan  pemasaran.  Penelitian  ini  menghasilkan  kombinasi  pola  penjualan produk  baju  dewasa  dan  baju  anak  yang  sudah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  RapidMiner,  hasil kombinasi  pola  penjualannya  yaitu  :  apabila  pelanggan  membeli    Daster  maka  pelanggan  juga  akan  membeli Baju Tidur  Lengan  Pendek  Wanita  Dewasa  dengan  nilai support 66,8  %  dan  nilai confidance 96,7% lift  ratio 1,098. Kesimpulannya dengan  menggunakan data mining, suatu toko dapat mengetahui preferensi pembeli dan mengetahui barang apa yang sering dibeli.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma Apriori dan Penjualan
1. PENDAHULUAN
Pakaian dewasa maupun pakaian anak merupakan  salah  satu  kebutuhan    yang  sangat diperlukan  oleh  semua  kalangan  pria,  wanita  dan orang tua, tidak tersedianya pakaian untuk kita semua akan  sangat  memungkinkan  terhambatnya  aktifitas untuk  bekerja,  bermain  atau  aktifitas  anak  lainnya. Salah  satu  Toko  Baju  yaitu  Toko  Baju  Dua  Putri adalah  toko  pakaian  yang  beregerak  di  bidang  bisnis perdagangan,  beberapa  produknya  yaitu  pakaian dewasa  maupun  pakaian  anak  yang  diantaranya terdapat  kemeja  anak  lengan  panjang,  kemeja  anak lengan  pendek,  daster,  gamis  dan  lain-lainnya. Sampai  saat  ini  Toko  Baju  Dua  Putri  sendiri mempunyai  banyak  data  transaksi  yang  tidak dimanfaatkan  dan  hanya  di  simpan  dalam  basis  data. Diperlukan  suatu  metode  atau  teknik  yang  dapat mengubah  data  tersebut  menjadi  informasi  berharga atau informasi berguna yang mendukung pengambilan  keputusan  bisnis.  Salah  satu  teknologi yang  dapat  digunakan  untuk  hal  ini  adalah  data mining.  Data  mining  adalah  proses  menemukan  pola
atau  informasi  menarik  pada  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.
Perkembangan  dan  persaingan  bisnis  partisipasi ekonomi  dalam  perdagangan  dunia  pasar  bebas  dan kemajuan  teknologi  informasi  membawa  perusahaan ke  tingkat  yang  di  dalamnya  semakin  ketat  dan semakin terbuka juga memenuhi kebutuhan pelanggan  semakin  tinggi.  Perusahaan  harus  mampu menerapkan  strategi  bisnis  yang  baik  agar  bisa bersaing  dan  tetap  memiliki  pangsa  pasar  [2]. Persaingan  bisnis  tidak  dapat  dipisahkan  dari persaingan  topik  teknologi  informasi  hangat  untuk sementara.  Toko  Baju  Dua  Putri  terletak  di  Jalan Pramuka  NO.59,  Kalijaga,  Kec,  Harjamukti  Kota Cirebon,  Jawa  Barat,  45145,  Toko  Baju  ini merupakan  Toko  Pakaian  yang  menjual  berbagai macam  pakaian . Toko  Baju  Dua  Putri  selalu berusaha mewujudkan memuaskan konsumen dengan menyediakan  produk  berkualitas  tinggi,  layanan berkualitas tinggi, keramahan dan suasana yang akrab belanja  menyenangkan  tetapi  karena  persaingan dengan  supermarket  lain  oleh  karena  itu  diperlukan suatu strategi  mempertahankan operasi ritel. Masalah
lain yang muncul adalah kesulitan dalam menganalisis  data  transaksi  penjualan  yang  dihadapi suatu  perusahaan  seringkali  disebabkan  oleh  data dalam  jumlah  besar  dan  alat  pemrosesan  data terbatas. Hal ini dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat memberikan saran item kepada pelanggan dan yang  terjadi  adalah  konsumen  membeli  lebih  sedikit karena  tidak  sesuai  dengan  model  yang  disediakan. Bisnis  berkembang  sangat  pesat  di  era  digital,  dan persaingan antar bisnis menjadi semakin ketat dengan pengelolaan strategi pemasaran yang berbeda-beda.
Untuk  meningkatkan  minat  konsumen  terhadap produk,  display  toko  perlu  ditata  secara  rapi berdasarkan  pola  minat  dan  hubungan  antar  barang. Data transaksi penjualan semacam ini biasanya hanya diperlakukan  sebagai  catatan  tanpa  diproses  lebih lanjut,  sehingga  tidak  mempunyai  nilai  guna tambahan.  Informasi  dapat  diperoleh  dari  data transaksi penjualan tersebut, yaitu dengan menggunakan metode algoritma apriori dan teknologi aturan asosiasi untuk mempelajarinya pola pembelian konsumen.
Pada tahun 2020, Setyorini melakukan penelitian tentang analisis pola pembelian pelanggan. Penelitian  inipun  berhasil  menemukan  kombinasi pola pembelian pelanggan dengan hasil 4 rule dengan nilai confidance 50% dan support 40% [3]
Penelitian tentang identifikasi strategi penjualan juga  dilakukan  pada  tahun  2023,  penelitian  ini menggunakan  Algoritma  FP-Growth  dengan  jumlah transaksi  penjualan    13734    dan    jumlah    record 49360.    Berdasarkan  penelitian    yang    telah dilakukan,    diperoleh    6    aturan    asosiasi    tertinggi dengan    nilai    minimum  support    0,001    dan    nilai minimum    confidence    0,01    dan    menghasilkan    42 aturan    asosiasi  terendah    dengan    nilai    minimum support  0,001  dan  nilai  minimum  confidence  0,5 [4].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Asosiasi, yaitu  memperoleh  pola  pembelian  konsumen  dengan melihat kombinasi barang yang dibeli dengan barang lainnya.  Asosiasi  dapat  digunakan  untuk  mencari inventaris produk,  mengembangkan strategi promosi, dan mengatur produk di supermarket.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Penambangan data adalah proses yang melibatkan  penggalian  pola  atau menemukan informasi berguna dari kumpulan data yang besar dan kompleks.  Tujuan  utama  dari  data  mining  adalah untuk  menemukan  pola,  tren,  dan  hubungan tersembunyi  dalam  data  yang  tidak  dapat  dengan mudah  diidentifikasi  oleh  manusia.  Proses  ini melibatkan  penerapan  berbagai  teknik  statistik, matematika, dan kecerdasan buatan untuk menganalisis  dan  mengekstrak  informasi  yang  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Penambangan data memiliki beragam aplikasi di berbagai  industri,  termasuk  keuangan,  pemasaran, kesehatan,  sains,  dll.  Penerapan  data  mining  dapat membantu  organisasi  membuat  keputusan  yang  lebih tepat, memprediksi tren masa depan, dan mengoptimalkan kinerja mereka berdasarkan wawasandata [5].
2.2. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan  algoritma yang  bisa  dipakai  dalam   menentukan  data   mana yang    sering    muncul    pada    suatu    dataset. Berdasarkan    Aturan  dari    korelasi    ini    merupakan salah    satu  metode    penambangan  data      yang      ada untuk      menemukan      aturan      asosiasi      antara kombinasi  item.  Algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Algoritma FP-Growth yang merupakan  pengembangan  dari  Algoritma Apriori . Algoritma FP-Growth menghasilkan    struktur    data pohon  yang  juga  dikenal  sebagai Frequent Pattern Tree (FP-Tree) [6].

## 2.3. Asosiasi
Asosiasi  dalam  data  mining  mengacu  pada teknik  menemukan  pola  hubungan  atau  aturan asosiasi  antar  item  dalam  suatu  kumpulan  data. Teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi hubungan  antar  item  yang  sering  muncul  bersamaan. Contoh dalam lingkungan penjualan, analisis asosiasi dapat  membantu  mengumpulkan  pola  pembelian bersama  antar  produk.  Metode  asosiasi  sering digunakan dalam penambangan data untuk menghasilkan informasi berharga yang dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  di  masa depan,  seperti  strategi  pemasaran,  perencanaan produk, dan riset pasar [7].

## 2.4. Penjualan Barang
Penjualan  barang  adalah  kegiatan  menjual barang  dan  jasa  kepada  konsumen.  Kegiatan  ini melibatkan  berbagai  aspek  seperti  strategi  penjualan, layanan  pengiriman,  harga,  dan  kualitas  produk . Menjual  produk  juga  menjadi  faktor  utama  yang berperan  penting  dalam  mempertahai  informasi seperti  sistem  informasi  penjualan  untuk  menunjang kegiatan  penjualan  memudahkan  dalam  pengelolaan dan  penjualan  produk . nkan  dan  mengembangkan bisnis [8].

## 2.5. Toko Penjualan
Dalam  penelitian  ini  merujuk  pada  satu  Toko bajju  yaitu  Toko  Baju  Dua  Putri.  Toko  Baju    ini terletak  di  Jalan  Pramuka  NO.59,  Kalijaga,  Kec, Harjamukti  Kota  Cirebon,  Jawa  Barat,  45145,  Toko Baju ini menjual bebagai macam produk diantaranya pakaian  dewasa  wanita,  pakaian  dewasa  laki-laki, gamis  mukenah  dan    pakaian  anak.  Toko  Baju  ini memilik  banyak  sekali  data  transaksi  yang  bisa dimanfaatkan  untuk  penelitian.  Data  yang  didapat merupakan  data  transaksi  penjualan  pada  periode  1
tahun  2023  pada  bulan  Maret  sampai  September. Data  transaksi  yang  diperoleh  kurang  lebih  ada sekitar 200 data,  jenis data ini masuk ke dalam data primer.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data dan  pengujian  hasilnya  dengan  menggunakan kerangka penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Gambar Metode Penelitian
Dari Gambar 1 kita dapat melihat ada beberapa tahapan yaitu sebagai berikut :
a. Penelitian Terdahulu Penelitian  ini  dimulai    dengan  menganalisa masalah  yang  terjadi  di  Toko  Baju  Dua  Putri  yang berkaitan  dengan  pola  penjualan  barang.  Salah  satu masalah  yang  ditemukan  adalah  sulitnya  pengelola toko dalam  melihat  pola pembelian     barang     oleh konsumen  sehingga      pihak      toko sering  mengalami overstock dan penimbunan barang.
b. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  mengunjungi Toko Baju   dan  melakukan  wawancara dengan  pihak pengelola.  Data  yang  kumpulkan  berupa  data transaksi  penjualan  yang  terjadi  di  Toko  tersebut dalam 1 periode tertentu yaitu tahun 2023 pada bulan Maret sampai September, data yang diperoleh kurang lebih  200  data,  jenis  data  yang  di  dapat  merupakan data primer.
c. Penerapan Algoritma FP-Growth Pada  tahap  ini  yaitu  tahap  inti  dalam  penelitian ini.  Pencarian  pola  frekuensi  ini  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma FP-Growth untuk  melihat frekuensi  barang  yang  terjual  dari  semua  transaksi yang  ada,  untuk  mengetahui  hasil  dari  perhitungan dari data transaksi penjualan menggunakan algoritma FP-Growth. Algoritma ini membantu dalam
mengidentifikasi  pola  penjualan  yang  signifikan  dan dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  strategi pemasaran yang efektif.
. Algoritma ini menghasilkan FP-Tree dan interesting  rules  (strong association rules).
d. Evaluasi Hasil Tahap terakhir yang dilakukan pada penelitian  ini adalah  evaluasi  hasil,  melihat  hasil  dari  penelitian yang sudah dilakuan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Data
Berdasarkan  penelitian  tahap  sebelumnya  maka diperoleh  data  transaksi  penjualan  produk  pakaian dewasa  dan  pakaian  anak  di  Toko  Baju  Dua  Putri pada  bulan  Maret  sampai  dengan  September  2023. Lihat  Tabel  1  Data  transaksi  penjualan  produk pakaian  dewasa  dan  pakaian  anak  di  Toko  Baju  Dua Putri adalah sebagai berikut:
Table 1. Data Transaksi Penjuala No Tgl Nama Produk 1 10/04/2023 Daster,Setelan Anak Laki-Laki, Baju Tidur Lengan Pendek Dewasa 2 11/03/2023 Baju Lengan Pendek Pria Dewasa, Setelan Lengan Panjang Wanita, Daster 3 12/03/2023 Setelan Anak Perempuan, Setelan Anak Laki-Laki, Gamis Dewasa 4 13/03/2023 Kemeja Lengan Pendek Wanita Dewasa, Celana Panjang Wanita Dewasa …. ………… ……………………….. 200 30/09/2023 Kemeja Pendek Grey ,Celana panjang black
a. Frekuensi Kemunculan Itemset
Frekuensi kemunculan kumpulan item merupakan langkah penting dalam penambangan data, khususnya dalam analisis asosiasi. Itemset adalah kumpulan item atau  atribut  yang  muncul  bersamaan  dalam  suatu kumpulan  data.  Frekuensi  kumpulan  item  mengacu pada  frekuensi  munculnya  kumpulan  item  dalam kumpulan  data.  Hasil  pencarian  frekuensi  itemset dapat  dilihat  pada  Tabel  2  Frekuensi  Kemunculan  1 Itemset berikut :
Tabel 2. Frekuensi Kemunculan Itemset Itemset Frekuensi Kemeja Lengan Pendek Pria Dewasa 19 Kemeja Lengan Panjang Pria Dewasa 18 Baju Lengan Pendek Pria Dewasa 36 Baju Lengan Panjang Pria Dewasa 10 Celana Pendek Pria Dewasa 29 Celana Panjang Pria Dewasa 31 Kemeja Lengan Pendek Wanita Dewasa 11 Kemeja Lengan Panjang Wanita Dewasa 24 Setelan Lengan Pendek Wanita Dewasa 16 Setelan Lengan Panjang Wanita Dewasa 25 Baju Tidur Lengan Pendek Wanita Dewasa 17 Baju Tidur Lengan Panjang Wanita Dewasa 12 Daster 56 Penelitian Terdahulu Menentukan Masalah Pengumpulan Data Mengunjungi Toko Analisa Data
Mengolah data yang diperoleh
Penerapan Algoritma FP-Growth Menggunakan Aplikasi RapidMiner
Evaluasi Hasil
Itemset Frekuensi Gamis Wanita Dewasa 44 Mukenah Dewasa 24 Celana Panjang Wanita Dewasa 18 Setelan Anak LK 46 Baju Anak LK 25 Celana Anak LK 11 Setelan Anak Pr 60 Baju Anak Pr 13 Celana Anak Pr 8 Celana Anak Pr 8
b. Format Data Tabular Setelah  mencari  frekuensi  1-item  set  untuk mempermudah  di  RapidMiner,  penulis  mengubah format dataset menjadi format tabular untuk diproses di tools RapidMiner.  Format  Data  Tabular  adalah kumpulan  data  yang  disusun  dalam  bentuk  tabel,  di mana setiap baris mewakili observasi atau entitas dan setiap  kolom  mewakili  karakteristik  entitas  tersebut. Di bawah ini adalah gambar dataset yang telah diubah ke format tabular.

## Gambar 2. Format Data Tabular
4.2. Tahapan Data Mining
a. Perubahan Type Data
Sebelum  lanjut  ke  tahap  berikutnya,  pada  kasus korelasi,  kita  ubah  dulu  tipe  data  pakaian  dewasa dan  pakaian  anak  menjadi  tipe  data  Binomial  dan Transaksi  menjadi  ID.  Hasil  perubahan  tipe  data ditunjukkan  pada  Gambar  3  Hasil  perubahan  tipe data :
Gambar 3. Hasil Perubahan Type
b. Replace Missing Value Pra-pemrosesan  data  adalah  salah  satu  langkah penambangan informasi dilakukan sebelum memasuki  tahap  analisis  data  dengan  menggunakan algoritma  FP-Growth.  Cara  pertama  adalah  dengan mengubah  data  numerik  menjadi  binomial  di Rapidminer,  yaitu  enter  Operator  numerik  ke binomial.  Operator  numerik  ke  binomial  adalah operator  yang  berfungsi  mengonversi  tipe  atribut numerik  menjadi  tipe  binomial  (disebut  juga  biner) [2].
Gambar 4. Pengecekan Missing Value
c. Penerapan Algoritmaa F P-Growth Setelah  dilakukan  Replace  Missing  Value,  lalu penerapan  Algoritma  FP-Growth  yang  dapat  dilihat pada  Gambar  5  Penerapan  Algoritma FP-Growth berikut :
Gambar 5. Tahapan Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada  tahap FP_Growth mengatur minimum support 0,3  atau  30%  , min  item  per  itemset 1, max item  per  itemset 0, dan  max  number  off  itemset 1000000 pada parameter.
Gambar 6. Hasil Tahapan Penerapan Algoritma FP- Growth
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  algoritma FP- Growth setelah  dijalankan  dengan  nilai  support minimal  30%.  Oleh  karena  itu , item  dengan  nilai dukungan  kurang  dari  30%  tidak  akan  muncul  di hasil .
d. Create Association Rule
Gambar di atas menunjukkan tahap terakhir, yaitu create  association  rule .  Pada  tahap  ini  akan  melihat hasil  data  penjualan,  grafik  penjualan,  dan  deskripsi penjualan.  Pada create  association  rule ,  kolom kriterianya adalah confidance , dengan min confidance 0,5 atau 50%.

## 4.3. Evaluationn
Gambar 8. Hasil Create Assosiation Rule
Pada  Gambar  di  atas  menunjukan  hasil perhitungan association  rule ada  barang  yang menduduki  peringkat  tertinggi  yaitu  Daster  dan  Baju Tidur  Lengan  Pendek  Wanita  Dewasa  dengan  nilai support  (0,668)  =>  66,8%  dan  nilai  confidance (0,967)  =>  96,7%.  Nilai  tersebut  diperoleh  dari perhitungan  data  transaksi  penjualan  yang  telah dihitung menggunakan aplikasi
RapidMiner menggunakan algoritma FP-Growth
Gambar 9. Association Rule
Gambar  diatas  merupakan  deskripsi  dari  hasil Assosiation Rule yang menghasilkan 12 rule.

## 4.4. Pembahasan
a. Penerapan Algoritma FP-growth
Saat  mengidentifikasi  data  transaksi  untuk menentukan  pola  penjualan  sebelum  menerapkan algoritma  FP  Growth,  digunakan    200  data  transaksi penjualan dan data transaksi tersebut diubah ke dalam format data tabular. Pada fase data mining, algoritma FP-Growth diterapkan  menggunakan  parameter parameter minimum  support,  minimum  confidance, dan minimum  lift  ratio untuk  mengidentifikasi  pola penjualan  atau  aturan  asosiasi.  Proses  pembentukan pola terkait dilakukan dengan menguji nilai minimum support,  nilai  minimum  keyakinan,  dan  nilai minimum lift .    Pada  tabel  dibawah  ini  terlihat  hasil pengujian      nilai    support  minimal  30%  dan  nilai keyakinan minimal 80%.
Tabel 3. Hasil Pengujian dengan Min Support 0,3 dan
Min Confidance 0,5 Premises Conclusion Suppo ort Confi dance lift Daster Baju Tidur 0.668 0.967 1.098 Setelan Anak Laki – laki Baju Tidur Lengan Pendek Wanita Dewasa 0.645 0.915 1.040 Baju Tidur Lengan Pendek Wanita Dewasa Setelan Anak Laki – laki 0.645 0.733 1.040
Hasil  dari  tabel  ini  yaitu  perhitungan  yang  telah didapat  dari  pengujian  data  transaksi  penjualan dengan minimum  support 0,3  dan minimum confidance 0,5, hasil  yang di dapat menunjukan  nilai support  0  sampai  0,668,  namun  beberapa  barang memiliki peringkat yang lebih tinggi yaitu Daster dan Baju  Tidur  Lengan  Pendek  Wanita  Dewasa yang memiliki Nilai Support 0,668 atau 66,8%, Confidance 0,967    atau  96,7%  dan lift Ratio 1.098, dan  dapat disimpulkan  bahwa  kemungkinan  besar  pelanggan membeli  Daster  maka  pelanggan  juga  akan  membeli Baju Tidur Lengan Pendek Wanita Dewasa.

## b. Evaluasi Model FP-Growth
Selanjutnya  evaluasi  model FP-Growth dalam pembahasan  ini  adalah  langkah  penting  dalam menentukan  pola  penjualan  suatu superarketm . Dalam penelitian ini telah dilakukan beberapa proses evaluasi  untuk  memperoleh  nilai support , confidance dan lift ratio .  Sehingga  menghasilkan  nilai support sebesar  66,8%, confidance sebesar  96,7%  dan lift ratio sebesar 1,098.
e. Implementasi Algoritma FP-Growth dalam
Mengidentifikasi Pola Penjualan Setelah  melakukan  tahap  pelatihan  dan  evaluasi model,  tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah implementasi algoritma FP growth untuk menentukan pola  penjualan  sehingga  algoritma  FP  growth  dapat digunakan  untuk  menentukan  pola  penjualan  produk. Pola  penjualan  ditentukan  dari  nilai support ,  nilai confidance ,  dan  nilai lift  ratio kemiringan  dari  hasil aturan  asosiasi  yang  diperoleh.  Berdasarkan  hasil penerapan  algoritma  FP  growth  dalam  menentukan pola penjualan, maka hasil yang diperoleh digunakan untuk  menentukan  pola  penjualan  atau  pola pembelian  pelanggan,  dan  berdasarkan    penelitian yang  dilakukan, ada beberapa strategi penjualan yang bisa digunakan dalam Toko Baju Dua Putri.
 Penyesuaian Tata Letak Pada Toko
Penempatan produk individu di  toko atau ruang ritel  merupakan  strategi  yang  bertujuan  untuk meningkatkan kesadaran, daya tarik,dan penjualan  produk  tertentu.  Penempatan  produk yang  tepat      mempengaruhi  perilaku  pembelian pelanggan dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih baik.dan berdasarkan hasil
sampel  penjualan,  dapat  dipasang  Daster  dapat berdampingan  dengan  Baju  Tidur  Lengan Pendek dan Setelan Anak Laki – laki.
 Memberikan Rekomendasi Pada Pelanggan Memberikan  rekomendasi  produk  pada  toko dapat  meningkatkan  pengalaman  berbelanja pelanggan, merangsang penjualan lintas produk, dan memperkuat hubungan pelanggan. Berdasarkan  hasil  perhitunganpola  penjualan terdapat beberapa barang yang dapat direkomendasikan pada pelanggan, barang yang dapat    direkomendasikan  yaitu  Setelan  Anak Laki  –  laki,  Baju  Tidur  Lengan  Pendek  Wanita dan Daster,
 Menentukan  barang  yang  harus  lebih  banyak  di stock
Sebelum  penelitian  ini  dilakukan  di  Toko  Baju Dua  Putri,  selalu  overstock  atau  kehabisan  stok sehingga  menyebabkan  terjadinya  penimbunan perbekalan yang sangat mempengaruhi perkembangan toko. Jika penelitian dilakukan di Toko  Baju  Dua  Putri,  maka  akan  dapat diketahui  produk  mana  yang  harus  distok  lebih banyak  dan  produk  mana  yang  harus  distok lebih banyak agar tidak terjadi overstocking atau understocking .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  menentukan  pola  penjualan,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  FP-Growth  dapat diterapkan dalam menentukan pola penjualan dengan menghasilkan  nilai support ,  nilai  confidance,  dan nilai lift  ratio .  Yang  diperlukan  unutk  menentukan pola  penjualan.  Keberhasilan  atau  keakuratan algoritma FP  Growth dalam  menentukan  pola penjualan bergantung pada beberapa faktor, termasuk kualitas  kumpulan  data  yang  digunakan  untuk pemrosesan.Evaluasi model pertumbuhan KB dilakukan  dalam  beberapa  tahap  untuk  menentukan nilai dukungan, keyakinan, dan tingkat pertumbuhan. Hasil  perhitungan  menghasilkan  pola  penjualan dengan support sebesar  66,8%, Confidence sebesar 96,7%,  dan Lift  Ratio sebesar  1,098%. Penerapan algoritma FP-Growth dalam  menentukan  pola penjualan    memberikan  kontribusi  yang  signifikan terhadap hasil pola penjualan, menentukan penempatan  produk  di  toko,  menentukan  persediaan mana  yang  perlu  diisi  ulang  lebih  banyak, merekomendasikan  produk  membuat  pola  penjualan yang  akan  digunakan  untuk  menjadi  pelanggan  dan memutuskan paket produk. dan dapat ditukar dengan harga murah. Saran dalam penelitian ini adalah masih diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  pola penjualan  Toko  Baju  Dua  Putri  serta  perlu meningkatkan  jumlah  data  agar  nilai  asosiasinya dapat lebih tinggi dari penelitian yang sekarang sudah dilakukan  dan  harus  lebih  memperhatikan  tren  pasar atau  kebijakan  dalam  promosi  dalam  analisis  untuk melihat  lebih  jelas  dampaknya  terhadap  pola penjualan produk baju dewasa dan baju anak

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Kruyt,  “Pakaian  dan  Hiasan,”  LOBO  Ann. Sulawesi  Res.,  2021,  [Online].  Available: https://lobo.journals.yorku.ca/index.php/default/ article/view/98
[2]  L.  Bachtiar,  “PENERAPAN  DATA  MINING
ALGORITMA FP-GROWTH
UNTUK
MENENTUKAN REKOMENDASI PENJUALAN  TANAMAN  HIDROPONIK  DI
MENTAYA  PONIK,”  Zo.  J.  Sist.  Inf.,  2023, [Online].
Available:
https://journal.unilak.ac.id/index.php/zn/article/v iew/15169
[3]  S. G. Setyorini, M. Mustakim, J. Adhiva, and ..., “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  dalam Penentuan  Pola  Pembelian  Konsumen,”  Semin. Nas. …, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/1118 8
[4]  F. A. SJ, “Identifikasi Strategi Penjualan dengan Pendekatan Asosiasi FP-Growth Pada Perusahaan  Ritel  Berkah,”  JATISI  (Jurnal  Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi),  2023,  [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/v iew/3175
[5]  N.  Barkah,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina, “Metode  Asosiasi  Data  Mining  Untuk  Analisa Persediaan Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,”  J.  Kaji.  Ilm.,  2020,  [Online]. Available:
https://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI/ar ticle/view/288
[6]  A.  F.  Boy,  S.  Yakub,  I.  Ishak,  and  Z.  Azmi, “Implementasi  Data  Mining  Pada  Pengaturan Distribusi Barang Dengan Menggunakan
Algoritma  Fp-Growth,”  J.  Sci.  …,  2022, [Online].
Available:
http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR/ar ticle/view/947
[7]  I.  Asana,  I.  G.  I.  Sudipa,  A.  Mayun,  and  ..., “Aplikasi  Data  Mining  Asosiasi  Barang Menggunakan Algoritma Apriori-TID,”
INFORMAL  …,  2022,  [Online].  Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/INFORMAL/ article/view/30901
[8]  W. P.  Tampubolon,  “Sistem  Informasi Penjualan  Barang  Di  Koperasi  Pada  Kantor Oditurat Militer I-02 Medan Berbasis Website,” Jurnal
Teknik Dan Informatika. download.garuda.kemdikbud.go.id, 2018. [Online].
Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article. php?article=1054652&val=15787&title=Sistem Informasi  Penjualan  Barang  Di  Koperasi  Pada Kantor  Oditurat  Militer  I-02  Medan  Berbasis Website