## ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN KONSUMEN PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Fandi Achmad 1 , Odi Nurdiawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1,2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon fandi.px@gmail.com

## ABSTRAK
Persaingan dalam dunia bisnis ritel saat ini menuntut perusahaan untuk terus menemukan berbagai macam strategi dan kreatifitas dalam menjalankan bisnis. CV Harmoni Medicine Indonesia merupakan perusahaan ritel yang bergerak dalam penjualan produk kesehatan dan kecantikan. Salah satu strategi bisnis yang dapat dilakukan adalah Cross-selling atau menawarkan produk lain yang memiliki keterkaitan dengan produk yang dibeli sehingga dapat  meningkatkan  sales  penjualan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisa  pembelian  konsumen dengan melihat keterkaitan antara produk yang sering dibeli. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data transaksi penjualan CV Harmoni Medicine Indonesia selama 3 tahun dari 1 Januari 2020 hingga 31 Desember 2023 yang mempunyai 9.844 baris data dan 10 atribut. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan pendekatan data mining asosiasi dengan algoritma Frequent Pattern Growth ( FP-Growth ) yang mempunyai tahap proses di mulai pengumpulan data transaksi penjualan, pemilihan atribut yang relevan, preprocessing data, proses asosiasi dataset , dan evaluasi pola terbentuk. Penentuan pola asosiasi menggunakan nilai minimum support , nilai minimum confidence ,  dan  nilai  minimum lift .  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  9  aturan  asosiasi  yang terbentuk menggunakan nilai minimum Support = 0.005, nilai minimum Confidence = 0.1, dan nilai minimum Lift = 1.0, dengan 9 produk pembentuk. Aturan asosiasi yang terbentuk menggunakan algoritma  algoritma FP- Growth dapat membantu strategi penjualan cross-selling lebih mudah dan efesien dengan memberi informasi pola pembelian produk konsumen secara detail dengan besaran tingkat peluang keberhasilan.
Kata kunci: Cross-seling, Asosiasi, FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  dalam  bisnis  ritel  hingga  saat  ini menuntut  perusahaan  untuk  terus  menemukan berbagai  macam  strategi  dan  kreatifitas  dalam berbisnis yang unik agar dapat meningkatkan performa omzet  usaha  yang  ditandai  dengan  penjualan  barang [1]. Bisnis ritel dapat memiliki banyak strategi khusus dalam  mengembangkan  bisnisnya  terutama  dalam penjualan barang. Mulai dari cross-selling, up-selling dan lain sebagainya. Cross-selling merupakan sebuah strategi  penjualan  dengan  menawarkan  satu  produk dengan  produk  lainnya  yang  memiliki  keterkaitan, sehingga  pembeli  akan  memiliki  motivasi  untuk membeli  kedua  barang  tersebut  secara  bersamaan. Cross-selling  menjadi  salah  satu  pilihan  untuk meningkatkan penjualan barang, dengan memberikan promo diskon pada barang yang tingkat penjualannya baik, menggabungkan produk yang tingkat penjualannya kurang baik dengan produk yang tingkat penjualannya  baik,  atau  merekomendasikan  produk lainnya yang memiliki kaitan dengan produk pertama [2].  Misalnya,  media  streaming  video  yang  terkenal Youtube  melaporkan  bahwa  hanpir  70%  waktu pengguna  dihabiskan  untuk  menonton  video  yang direkomendasikan oleh algoritma mereka [3].
Penyamarataan  penjualan  produk  pada  setiap pelanggan dapat menyebabkan strategi yang salah dan berpotensi  kehilangan  pelanggan  karena  setiap pelanggan  mempunyai  pola  perilaku  yang  berbeda- beda seperti halnya dalam membeli produk [4], maka dari  itu  diperlukan  asosiasi  untuk  menentukan  pola
penjualan produk dengan menggunakan algoritma FP- Growth [5]. Asosiasi  merupakan suatu proses analisa data yang digunakan untuk mencari hubungan menarik di  antara  sejumlah  data  yang  ada  [6]. FP-Growth adalah  algoritma  untuk  menemukan  hubungan  antar item  yang  sering  muncul  dengan  menerapkan  teknik memadatkan  item  yang  sering  muncul  menjadi  FP- Tree [7].
Aktivitas  transaksi  penjualan  dan  pelayanan konsumen  setiap  hari  akan  terus  bertambah  sehingga menghasilkan tumpukan data transaksi penjualan yang semakin besar, maka dibutuhkan analisa menggunakan data  mining agar  mendapatkan  hasil yang cepat dan akurat dalam mencari hubungan antar item  [8]. Mencari hubungan antar item sangat penting untuk  memahami  kebutuhan  dan  perilaku  pembelian konsumen dalam bisnis ritel serta dapat mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  paling sesuai  [9]. FP-Growth merupakan  cara  yang  tepat untuk menggambarkan pola pembelian konsumen dan item  yang  paling  sering  dibeli  bersamaan  dengan banyaknya jenis barang yang disediakan oleh toko di karenakan FP-Growth dapat  membuat  analisa  data menjadi  lebih  cepat  dalam  menentukan  pola  asosiasi [10].
CV  Harmoni  Medicine  Indonesia  merupakan toko  ritel  yang  memasarkan  produk  kesehatan  dan kecantikan  di  Kota  Cirebon.  Data  transaksi  yang semakin  lama  semakin  banyak  dan  hanya  tersimpan sebagai  laporan  sangat  disayangkan  jika  tidak manfaatkan  untuk  sesuatu  yang  lebih  bermanfaat.
Penggunaan  algoritman FP-Growth dapat  memberi informasi produk yang sering terjual bersamaan guna dapat meningkatkan sales penjualan kedepannya.
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “ Frequent pattern  growth  algorithm  for  maximizing  display items ”  yang  dilakukan  oleh  Nasyuha,  Asyahri  Hadi pada tahun 2021 menjelaskan bahwa penataan produk di  toko  harus  ditata  dengan  baik  agar  menarik perhatian  calon  pembeli  dan  menghindari  rasa kebosanan.  Hasil  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa FP-Growth merupakan  metode yang dapat mengolah data  event  dengan  lebih  cepat  dan  akurat  dan  juga dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  penjualan dengan  mendefinisikan  produk  dan  jenis  transaksi serta merancang sistem pengelompokan data penjualan. Cara ini dapat digunakan untuk menyesuaikan  tampilan  produk  untuk  menarik pelanggan dan meningkatkan penjualan. [11].
Lalu penelitian lainnya dengan judul “Implementasi  Algoritma  Apriori  dan FP-Growth Untuk  Menentukan  Persediaan  Barang”  yang  ditulis oleh  Agus  Junaidi  pada  tahun  2019.  Hasil  dari penjualan pada minimarket yang selalu berupa laporan yang hanya dilihat. Padahal data tersebut mempunyai manfaatkan untuk menyusun strategi penjualan dimasa depan.  Menggunakan  metode  asosiasi  dengan algoritma  FP  Growth  dapat  membantu  manajemen meletakkan barang-barang yang biasa dibeli konsumen  sehingga  memudahkan  pelanggan  untuk membeli  dan  dapat  membantu  manajemen  melacak persediaan barang [12].
Penelitian  lain  dengan  judul  “Analisa Data mining Menggunakan  Frequent  Pattern  Growth  pada Data  Transaksi  Penjualan  PT  Mora  Telematika Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi  Pemasaran Produk  Internet”  yang  ditulis  oleh  Harpa  Erasmus Simanjuntak  pada  tahun  2022.  Pemanfaatan  data transaksi  penjualan  yang  banyak  tersimpan  dapat memberikan  pengetahuan  yang  berguna  dalam membuat kebijakan dan strategi bisnis  bagi PT Mora Telematika Indonesia. Penelitian dengan menerapkan metode FP-Growth ini menghasilkan 7 aturan asosiasi yang  menarik.  Dalam  penelitian  ini  juga  ditemukan bahwa  semakin  besar  nilai  minimum support yang dimasukkan  maka  jumlah  aturan  asosiasi  yang dihasilkan semakin banyak [13].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining
Data  mining merupakan  tentang  menyelesaikan suatu masalah dengan menerapkan model matematika untuk  menemukan  pola  dari  data  yang  sudah  ada secara otomatis. Data mining bisa disebut Knowledge Discovery  in  Databases (KDD),  yang  menunjukkan seluruh  proses  mengubah  tumpukan  data  biasa menjadi pengetahuan yang berguna [11].

## 2.2. Asosiasi
Asosiasi  adalah  salah  satu  teknik  atau  metode dalam data mining yang berfungsi untuk menemukan
hubungan  antar  data  yang  ada  di  database  dan  sudah sering digunakan pada market basket analysis (MBA) dan  analisis  konsumen,  terutama  ketika  tidak  ada sistem penilaian secara langsung [3].
Ada  dua  pengukuran  penting  dalam  metode asosiasi, yaitu Support dan Confidence . Support dapat diartikan  sebagai  seberapa  sering  nilai  X  muncul terhadap keseluruhan baris data. Support dapat ditulis dengan rumus berikut:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑋) = 𝑓𝑟𝑞(𝑋) 𝑁 (1)
Sementara nilai support untuk 2 item menggunakan rumus berikut:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑋 → 𝑌) = 𝑓𝑟𝑞(𝑋,𝑌) 𝑁 (2)
Sementara Confidence dapat  diartikan  sebagai seberapa  banyak  transaksi  yang  berisikan  X ∪ Y terhadap  keseluruhan  transaksi  yang  berisikan  X. Confidence dapat ditulis dengan rumus berikut:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑋 → 𝑌) = 𝑓𝑟𝑞(𝑋,𝑌)
𝑓𝑟𝑞(𝑋) (3)
Confidence merupakan  ukuran  kekuatan  sebuah aturan asosiasi. Jika nilai confidance  yang dihasilkan X  →  Y  adalah  80%,  maka  artinya  sebanyak  80% transaksi  yang berisikan X  maka akan  berisikan  juga Y [12].
Lift ratio dapat menjadi ukuran untuk menentukan  validasi  aturan  asosiasi  yang  diperoleh melalui perbandingan antara rule confidence dan nilai Benchmark confidence .  Benchmark confidence itu sendiri berupa perbandingan antara jumlah semua item yang  menjadi  konsekuen  dari  keseluruhan  jumlah transaksi.  Untuk  menghitung  nilai  benchmark confidence digunakan rumus berikut:
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 = 𝑓𝑟𝑞(𝑌)
𝑁 (4)
Perhitungan  yang  digunakan  pada  persamaan benchmark  sama  dengan  perhitungan  nilai support , jadi  bisa disimpulkan  benchmark  merupakan support dari  produk  konsekuen.  Sementara  itu,  untuk menghitung  nilai lift ratio menggunakan  rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑋→𝑌) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑌) (5)
Aturan  asosiasi  dinyatakan  valid  jika  nilai lift ratio lebih  besar  dari  1  dan  semakin  tinggi  nilai lift ratio , maka aturan yang terbentuk akan semakin valid [13].
Keterangan : N : Jumlah seluruh transaksi frq(X) : Jumlah transaksi mengandung X frq(Y) : Jumlah transaksi mengandung Y frq(X,Y) : Jumlah transaksi mengandung X dan Y 2.3. FP-Growth Frequent Pattern Growth ( FP-Growth ) merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  yang  dapat
digunakan  untuk  menentukan  kumpulan  data  yang paling sering muncul (frequent itemset ) dalam sebuah database. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Pada algoritma apriori generate candidate diperlukan untuk mendapatkan  frequent itemset s.  Akan  tetapi,  pada algoritma FP-Growth tidak  dilakukan  generate candidate  karena FP-Growth menggunakan  konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset s. Hal  tersebutlah  yang  menyebabkan  algoritma FP- Growth lebih cepat dari algoritma Apriori [14].

## 2.4. Rapidminer
RapidMiner  adalah  aplikasi  yang  berfungsi sebagai sarana pembelajaran dalam ilmu data mining . Platform ini  dikembangkan  oleh  perusahaan  yang berspesialisasi  dalam  semua  fase  data  besar  bisnis komersial,  penelitian,  pendidikan,  dan  pembelajaran. RapidMiner  memiliki  ratusan  solusi  pembelajaran untuk  pengelompokan,  klasifikasi,  asosiasi,  dan analisis regresi [15].
RapidMiner membawa kecerdasan buatan kepada  perusahaan  melalui  platform  ilmu  data  yang terbuka  dan  dapat  diskalakan.  Lebih  dari  satu  juta pengguna  global  menggunakan  produk  RapidMiner untuk  mencari  solusi  permasalahan  dengan data mining [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian eksperimental dimana data yang didapatkan berasal dari transaksi penjualan CV Harmoni Medicine Indonesia.  Data  tersebut  akan  diteliti  menggunakan algoritma FP-Growth pada aplikasi rapidminer dengan tujuan  untuk  menemukan  kombinasi  produk  yang sering  dibeli  bersamaan  oleh  konsumen.  Selain  itu, tujuan lainnya yaitu mencari kombinasi nilai support , confidence ,  dan lift untuk  menghasilkan  aturan asosiasi yang dibutuhkan.
Adapun  tahap  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahap penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
1. Observasi Observasi  dilakukan  langsung  di  kantor  CV Harmoni Medicine Indonesia. Tujuan observasi agar mendapatkan data transaksi penjualan CV Harmoni Medicine  Indonesia  dengan  menyertakan  surat  ijin penelitian.
2. Wawancara
Proses wawancara dilakukan setelah mendapatkan data transaksi penjualan CV Harmoni Medicine Indonesia. Proses wawancara ini bertujuan
untuk  mengetahui  isi  dari  data  transaksi  penjualan, sehingga dapat membantu proses analisa data dengan mengetahui atribut mana yang dibutuhkan dan tidak butuhkan.

## 3.2. Analisa Data

## Sumber : www.researchgate.net
Gambar 2. Tahapan KDD
Metode  analisa  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunakan  metode  Knowledge Discovery In Database (KDD), dengan beberapa tahap mulai dari Data Selection , Data Preprocessing , Data Transformation , data  mining ,  hingga evaluation . Penjelasan  rinci  tentang  tahapan  tersebut  sebagai berikut:

## 1. Data Selection
Pada  tahapan  ini,  data  yang  diperoleh  dari transaksi penjualan CV Harmoni  Medicine Indonesia dilakukan  pembersihan  data  terlebih  dahulu,  seperti menghapus  atribut  yang  tidak  relevan  dengan penelitian  dan  perubahan  tipe  data  atribut.  Proses penghapusan atribut dilakukan pada aplikasi rapidminer dengan operator select attributes , sebelumnya dataset di  import  ke  dalam  rapidminer menggunakan  operator read  excel .  Setelah  atribut dipilih, dilakukan perubahan tipe data atribut tersebut menggunakan operator set rule .
2. Data Preprocessing
Lalu dilakukan tahapan Data Preprocessing yang mempunyai  tujuan  untuk  membersihkan  atribut  yang memiliki data yang missing atau tidak konsisten. Akan dilakukan  pengecekan  terlebih  dahulu  terhadap  data yang sudah dipilih, apakah memiliki data missing atau tidak konsisten pada statistik data di rapidminer.
3. Data Transformation
Tahapan Data Transformation akan menggunakan beberapa  operator  dalam  prosesnya,  seperti pivot , rename  by  replacing , replace  missing  value ,  dan numerical  to  binominal .  Data  diubah  menjadi  tabel matriks menggunakan operator pivot . Untuk merapihkan  nama  atribut  dan  mengisi  sel  yang  tidak bernilai hasil proses pivot akan menggunakan operator rename by replacing dan replace missing value . Lalu selanjutnya akan dilakukan perubahan bentuk tipe data sesuai dengan algortima yang dipakai pada penelitian ini yaitu FP-Growth . Data atribut sebelumnya bertipe numerical  atau  angka  dan  akan  diubah  menjadi  data
boolean atau  binominal  menggunakan  operator numerical to binominal pada aplikasi rapidminer.
4. Data mining
Pada tahapan ini data akan diproses menggunakan operator FP-Growth dan Create  Association  Rule di rapidminer. Ada beberapa nilai yang akan disesuaikan dalam  tahap  ini,  seperti  nilai  minimum support pada operator FP-Growth dan  nilai  minimum confidence dan  nilai  minimum lift pada  operator Create Association  Rule sehingga  terbentuk  aturan  asosiasi dari  data  transaksi  penjualan  CV  Harmoni  Medicine Indonesia.

## 5. Evaluation
Pada  tahap  terakhir,  hasil  yang  didapatkan  dari proses data  mining akan  dievaluasi.  Evaluasi dilakukan  dengan  mencari  nilai  minimum support , nilai  minimum confidence ,  dan  nilai  minimum lift yang  menghasilkan  pola  asosiasi  terbanyak,  dan memberi  penjelasan  terhadap  aturan  asosiasi  yang terbentuk.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Hasil  observasi  dari  penelitian  ini  didapatkan bahwa CV Harmoni Medicine Indonesia memiliki data
transaksi yang cukup banyak dan sudah tersusun rapih dalam bentuk tabel dalam format excel.
Proses  dilanjutkan  dengan  wawancara  kepada staff  yang  ada  di  kantor  tersebut.  Dari  proses wawancara  didapatkan  data  transaksi  CV  Harmoni Medicine  Indonesia  merupakan  transaksi  penjualan periode 01 Januari 2020 – 31 Desember 2022 memiliki 9.844  baris  data  dan  10  atribut  data.  Berikut  atribut dalam dataset tersebut:
Tabel 1. Atribut Data No Atribut Tipe 1 No. Numerik 2 Nomor Transaksi Karakter 3 Tanggal Tanggal 4 ID Karakter 5 Nama Karakter 6 Diskon Numerik 7 Kode Produk Karakter 8 Nama Produk Karakter 9 Qty Numerik 10 Harga Numerik
Adapun  contoh dataset transaksi  penjualan  CV Harmoni Medicine Indonesia adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Contoh dataset transaksi penjualan No. Nomor Transaksi Tanggal ID Nama Diskon Kode Produk Nama Produk Qty Harga 1 C0047/3/200 1010001 01/01/2020  I001235638J TJIA AN NIO 0 C01002 CLOVER HONEY 1 KG 1 585000 2 C0047/3/200 1010002 01/01/2020  I001228928J VANESSYA APRILIANITA 0 B01001 BEE PROPOLIS 60 TAB 1 305000 3 C0047/3/200 1010002 01/01/2020  I001228928J VANESSYA APRILIANITA 0 C01002 CLOVER HONEY 1 KG 1 585000 4 C0047/3/200 1010003 02/01/2020  I001231183J 0 C01002 CLOVER HONEY 1 KG 3 1755000 5 C0047/3/200 1010004 02/01/2020  I001233070D OKTARIA PRAMUJIANTI 0 C01001 CLOVER HONEY 0.5 KG 1 335000 … … … … … … … … … … 9843 C0047/3/221 2310019 31/12/2022  I002580448C NARSIDA 585000 P01003 PROPOELIX 30 VEGEKAPS 1 329000 9844 C0047/3/221 2310019 31/12/2022  I002580448C NARSIDA 585000 P01006 PROLIZ LOZENGES 1 39000
Setelah pengumpulan data dilakukan,
selanjutnya  dilakukan  analisa  data  menggunakan metode Knowledge  Discovery  In  Database dengan lima  tahapan  didalamnya  yang  terdiri  dari Data Selection , Data Preprocessing , Data Transformation , data  mining ,  hingga evaluation .  Berikut  hasil  yang didapatkan dari proses analisa data:
1. Data Selection Dataset dibaca menggunakan operator read excel pada aplikasi rapidminer dan menghasilkan informasi statistik seperti berikut:
Tabel 3. Statistik dataset No Uraian Keterangan 1. Baris data 9844 2. Atribut spesial 0 3. Atribut biasa 10 4. Atribut: - No.
Integer, missing 0 - Nomor Transaksi Polynominal, missing 0 - Tanggal Polynominal, missing 0 - ID Polynominal, missing 0 - Nama Polynominal, missing 1170 - Diskon Integer, missing 0 - Kode Produk Polynominal, missing 0 - Nama Produk Polynominal, missing 0 - Qty Integer, missing 0 - Harga Integer, missing 0
Melihat ada beberapa atribut yang tidak relevan dengan  penelitian  ini,  maka  dilakukan  pemilihan atribut  yang  relevan  menggunakan select  attributes . Berikut atribut yang tidak dipilih:
Tabel 4. Atribut yang tidak dipilih
Nama Atribut Alasan tidak dipilih No. Atribut dapat diwakilkan oleh Nomor Transaksi Tanggal Atribut dapat diwakilkan oleh Nomor Transaksi ID Atribut dapat diwakilkan oleh Nomor Transaksi Nama Atribut memiliki nilai missing Diskon Atribut dapat diwakilkan oleh Nomor Transaksi Kode Produk Atribut dapat diwakilkan oleh Nama Produk Qty Atribut dapat diwakilkan oleh Nomor Transaksi Harga Atribut dapat diwakilkan oleh Nomor Transaksi Sehingga data yang dihasilkan oleh operator
select attributes , adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Data hasil seleksi atribut Nomor Transaksi Nama Produk C0047/3/2001010001 CLOVER HONEY 1 KG C0047/3/2001010002 BEE PROPOLIS 60 TAB C0047/3/2001010002 CLOVER HONEY 1 KG C0047/3/2001010003 CLOVER HONEY 1 KG …… …… C0047/3/2212310019 PROPOELIX 30 VEGEKAPS C0047/3/2212310019

## PROLIZ LOZENGES
Atribut nomor transaksi diubah peran menjadi id atau identifier , karena nomor transaksi besifat unik dan
tidak  akan  diikutkan  pada  proses data  mining . Informasi yang didapat setelah proses operator set role adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Statistik data setelah Data Selection No Uraian Keterangan 1. Baris data 9844 2. Atribut spesial 1 3. Atribut biasa 1 4. Atribut:  Nomor Transaksi Id, Polynominal, missing 0
 Nama Produk Polynominal, missing 0
2. Data Preprocessing
Proses Data  Preprocessing dimulai  dengan mencari  nilai  pada  atribut  yang  dipilih  apakah memiliki  data missing atau  yang  tidak  konsisten. Berdasarkan  hasil  statistik dataset pada  tabel  6 diketahui  atribut  yang  terpilih  tidak  memiliki  data missing dan  pemeriksaan  data  yang  tidak  konsisten dilakukan  dengan  mengecek  satu-per-satu  baris  data secara  langsung,  hasilnya  menunjukan dataset mempunyai  nilai  yang  konsisten.  Jadi  proses Data Preprocessing tidak dilakukan.
3. Data Transformation
Penggunaan operator pivot , rename by replacing , replacing  missing  value, dan numerical to  binominal menghasilkan tabel matriks dengan jumlah baris data sebanyak  6.850  baris,  atribut  spesial  sebanyak  1  dan atribut  biasa  sebanyak  54.  Berikut  contoh  data  tabel matriks yang terbentuk:
Tabel 7. Contoh dataset matriks
No Nomor Transaksi BEE PROPOLI S 60 TAB … . BSKI N W5 White Glow 1 C0047/3/20010100 01 FALSE … . FALS E 2 C0047/3/20010100 02 TRUE … . FALS E …. …. …. … . …. 685 0 C0047/3/22123100 19 FALSE … . FALS E
4. Data mining
Proses data  mining menggunakan  dua  operator pada  rapidminer  yaitu FP-Growth dan Create Association Rules dengan penggunaan nilai minimum support ,  mininum confidence dan  minimum lift sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai min support , confidence , dan lift
No Kriteria Nilai 1. Min. Support 0,02; 0,015; 0,01; 0,005 2. Min. Confidence 0,8; 0,7; 0,6; 0,5; 0,4; 0,3; 0,2; 0,1 3. Min. Lift 0,8; 0,9; 1,0
5. Evaluation
Pengujian dimulai dengan pembentukan frequent 1- itemset , 2- itemset , dan 3- itemset pada data transaksi yang dilakukan pada operator FP-Growth menggunakan  nilai  minimum support sebesar  0,02; 0,015; 0,01; dan 0.005. Hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9. Hasil uji nilai support Min. Support Value 1- itemset 2- itemset 3- itemset 0,02 0 0 0 0,015 20 2 0 0,01 24 8 0 0,005 34 28 0 Pembentukan itemset terjadi  mulai  dari  nilai 0,015 – 0,005 dengan pembentukan itemset terbanyak pada  nilai support sebesar  0,005,  jumlah  1- itemset yang  terbentuk  sebanyak  34  dan  2- itemset sebanyak 28, dan tidak ada pembentuk 3- itemset . Nilai minimum support 0,005  digunakan  untuk  proses  pengujian berikutnya  dengan  menggabungkan  nilai  minimum confidence . Hasil yang didapat sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil uji nilai confidence Min. Support Value Min. Confidence Value ∑ Association Rule 0,005 0,8 0 0,005 0,7 0 0,005 0,6 0 0,005 0,5 0 0,005 0,4 0 0,005 0,3 0 0,005 0,2 2 0,005 0,1 13
Pembentukan  pola  asosiasi  diatas  menghasilkan rule mulai  dari  nilai  minimum confidence 0,2. Kombinasi  nilai  minimum support 0,005  &  nilai minimum confidence 0,1  menghasilkan  pola  asosiasi yang  paling  banyak  sebesar  13 rule ,  dan  digunakan pada  pengujian  berikutnya.  Pengujian  dilanjutkan dengan melihat nilai lift pada masing-masing rule yang terbentuk  pada  proses  sebelumnya.  Menggunakan nilai minimum lift . Hasil yang didapat pada pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11. Hasil uji nilai lift Min. Support Value Min. Confidence Value Min. Lift value ∑ Assoation Rule 0,005 0,2 0,8 0 0,005 0,2 0,9 0 0,005 0,2 1,0 2 0,005 0,1 0,8 2 0,005 0,1 0,9 2 0,005 0,1 1,0 9
Kombinasi  nilai support , confidence ,  dan lift yang menghasilkan rule asosiasi paling banyak adalah 0.005, 0.1, dan 1.0 sebanyak 9 rule . Rule ini yang akan digunakan  untuk  memahami  kombinasi  produk  apa saja  yang  menarik  dari dataset yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Hasil  yang  di  dapat  dari rule tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 12. Hasil Association Rule s Rule No. Premises Conclusion Support Confidence Lift 1 Proliz Lozenges Proliz Lozenges Honey Lemon 0,0083 0,2740 5,6202 2 Proliz Lozenges Honey Lemon Proliz Lozenges 0,0083 0,1707 5,6202 3 Bee Propolis 60 Tab Pollenergy 520 90 Tab 0,0111 0,2184 3,2521 4 Pollenergy 520 90 Tab Bee Propolis 60 Tab 0,0111 0,1652 3,2521 5 Royale Jelly Liquid (150gr) Pollenergy 520 90 Tab 0,0072 0,1376 2,0496 6 Hdi Kids 3 (60T) Honeybee Pollens 60T 0,0190 0,1940 1,9151 7 Honeybee Pollens 60T Hdi Kids 3 (60T) 0,0190 0,1873 1,9151 8 Proliz Lozenges Honey Lemon Hdi Kids 3 (60T) 0,0061 0,1257 1,2856 9 Propoelix 30 Vegekaps Clover Honey 0.5 Kg 0,0120 0,2363 1,0835

## 4.2. Pembahasan
Data  yang  digunakan  sebanyak  9.844  baris transaksi  penjualan,  setelah  melewati  transformasi data menghasilkan 6.850 baris data dengan 54 produk di dalamnya. Pada proses asosiasi menggunakan  nilai support , confidence ,  dan lift dengan  kombinasi  nilai support =    0,005; confidence =  0,1;  dan lift =  1,0 menghasilkan 9 aturan asosiasi.
Pencarian itemset pada penelitian ini menghasilkan  paling  banyak  2- itemset pada  nilai
support sebesar  0,015;  0,01;  dan  0,005.  Tidak ditemukan  3- itemset pada  nilai support tersebut, sehingga  nilai support harus  diturunkan  agar  dapat menemukan  kombinasi  3- itemset .  Hasil  ini  selaras dengan penelitian yang dilakukan Amelia Nastuti pada penelitiannya  yang  menyatakan  bahwa  nilai support harus diturunkan sehingga menghasilkan itemset lebih dari dua produk [14].
Hasil  yang  didapatkan  pada  tahap  asosiasi, semakin  besar  nilai support dan confidence akan
menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  semakin  sedikit. Pencarian itemset baru  ditemukan  ketika  nilai minimum support sebesar 0,015 dan semakin banyak ditemukan jika nilai minimum support semakin kecil, serta  pencarian  aturan  asosiasi  baru  ditemukan  pada nilai confidence 0,2  sebanyak  2  aturan  dan  nilai confidence 0,1  sebanyak  13  aturan.  Hal  ini  selaras dengan  penelitian  yang  dilakukan  A.Ardianto  yang menyatakan  bahwa    semakin  tinggi  nilai  minimal support dan nilai minimal confidence akan mendapatkan aturan yang lebih sedikit [17].
Terkait  dengan  nilai support yang  digunakan cukup  rendah  yang  di  mulai  dari  angka  0,015  atau 1,5%  dari  keseluruhan  transaksi,  ini  di  karenakan jumlah  transaksi  yang  cukup  banyak  dalam dataset sehingga nilai pembagi akan menjadi lebih besar dan menghasilkan  nilai  minimum support yang  rendah. Pendapat  ini  juga  disampaikan  oleh  Amir  Setiawan pada  penelitiannya  yang  mengatakan  jika  tingkat transaksi  sangat  banyak  untuk  menentukan itemset dalam  satu  keranjang  akan  memiliki  nilai support sangat kecil [10].
Hasil aturan asosiasi pada tabel 12 dapat di interpretasi sebagai berikut:
Rule 1 :  Transaksi yang berisikan Proliz Lozenges dan Proliz  Lozenges  Honey  Lemon  muncul sebanyak  0,83%  (57  transaksi)  dari  total transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Proliz Lozenges  memiliki  kesempatan  5,6x  lebih tinggi untuk membeli Proliz Lozenges Honey Lemon dengan tingkat keberhasilan terjadinya pembelian sebesar 27,4%.
Rule 2 :  Transaksi  yang  berisikan  Proliz  Lozenges Honey  Lemon  dan  Proliz  Lozenges  muncul sebanyak  0,83%  (57  transaksi)  dari  total transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Proliz Lozenges Honey Lemon memiliki kesempatan 5,6x lebih tinggi untuk membeli
Proliz Lozenges dengan tingkat keberhasilan terjadinya pembelian sebesar 17,07%.
Rule 3 :  Transaksi yang berisikan Bee Propolis 60 Tab dan Pollenergy 520 90 Tab muncul sebanyak 1,11%  (75  transaksi)  dari  total  transaksi. Konsumen  yang  membeli  Bee  Propolis  60 Tab  memiliki  kesempatan  3,2x  lebih  tinggi untuk  membeli  Pollenergy  520  90  Tab dengan  tingkat  keberhasilan  terjadinya pembelian sebesar 21,84%.
Rule 4 :  Transaksi  yang  berisikan  Pollenergy  520  90 Tab  dan  Bee  Propolis  60  Tab  muncul sebanyak  1,11%  (75  transaksi)  dari  total transaksi. Konsumen yang membeli
Pollenergy 520 90 Tab memiliki kesempatan 3,2x lebih tinggi untuk membeli Bee Propolis 60 Tab dengan tingkat keberhasilan terjadinya pembelian sebesar 16,52%. Rule 5 :  Transaksi yang berisikan Royale Jelly Liquid (150gr)  dan  Pollenergy  520  90  Tab  muncul sebanyak  0,72%  (49  transaksi)  dari  total
transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Royale Jelly  Liquid  (150gr)  memiliki  kesempatan 2,05x lebih tinggi untuk membeli Pollenergy 520  90  Tab  dengan  tingkat  keberhasilan terjadinya pembelian sebesar 13,76%.
Rule 6 :  Transaksi  yang  berisikan  Hdi  Kids  3  (60T) dan Honeybee Pollens 60T muncul sebanyak 1,9%  (130  transaksi)  dari  total  transaksi. Konsumen  yang  membeli  Hdi  Kids  3  (60T) memiliki kesempatan 1,9x lebih tinggi untuk membeli  Honeybee  Pollens  60T  dengan tingkat  keberhasilan  terjadinya  pembelian sebesar 19,4%.
Rule 7 :  Transaksi  yang  berisikan  Honeybee  Pollens 60T dan Hdi Kids 3 (60T) muncul sebanyak 1,9%  (130  transaksi)  dari  total  transaksi. Konsumen  yang  membeli Honeybee Pollens 60T  memiliki  kesempatan  1,9x  lebih  tinggi untuk  membeli  Hdi  Kids  3  (60T)  dengan tingkat  keberhasilan  terjadinya  pembelian sebesar 18,7%.
Rule 8 :  Transaksi  yang  berisikan  Proliz  Lozenges Honey Lemon dan Hdi Kids 3 (60T) muncul sebanyak  0,61%  (42  transaksi)  dari  total transaksi.  Konsumen  yang  membeli  Proliz
Lozenges
Honey Lemon memiliki kesempatan 1,28x lebih tinggi untuk membeli Hdi Kids 3 (60T) dengan tingkat keberhasilan terjadinya pembelian sebesar 12,5%.
Rule 9 :  Transaksi  yang  berisikan  Propoelix  30 Vegekaps dan Clover Honey 0.5 Kg muncul sebanyak  1,2%  (82  transaksi)  dari  total transaksi. Konsumen yang membeli Propoelix 30 Vegekaps memiliki kesempatan 1,08x  lebih  tinggi  untuk  membeli  Clover Honey  0.5  Kg  dengan  tingkat  keberhasilan terjadinya pembelian sebesar 23,6%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menghasilkan  9  aturan  asosiasi menggunakan  nilai  minimum support =  0,005,  nilai minimum confidence =  0,1  dan  nilai  minimum lift = 1,0 dengan 9 produk pembentuk. Semua aturan  yang terbentuk memiliki nilai lift diatas 1, sehingga semua aturan  yang  terbentuk  valid  atau  dapat  digunakan. Algoritma FP-Growth dapat  membantu  strategi penjualan cross-selling lebih  mudah  dan  efesien dengan  memberi  informasi  pola  pembelian  produk konsumen  secara  detail  dengan  besaran  tingkat peluang keberhasilan.
Untuk  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  lebih banyak  dan  lebih  berkualitas  perlu  dilakukan penelitian lebih lanjut pada nilai support , confidence , lift . Juga perlu dilakukannya penilaian terhadap aturan asosiasi  yang  terbentuk  dengan  metode scoring agar lebih mudah melihat aturan yang terbaik.
DAFTAR PUSTAKA [1]  Islamiyah, Putri Lestari Ginting,
Nataniel Dengen,  and  Medi  Taruk, Comparison
of  Priori  and  FP-Growth  Algorithms  in Determining Association Rules . IEEE, 2019.
[2]  I. Wayan  Andis Indrawan, K. Oka Saputra, and LInawati, “Implementation of Association Rule s to  Manage  Cross-Selling  and  Up-Selling  for  IT Shop,” International Journal of Engineering and Emerging Technology , vol. 4, no. 2, 2019.
[3]  R.  Michaela  Denise  Gonzales  and  C.  A. Hargreaves,  “How  can  we  use  artificial intelligence  for  stock  recommendation  and  risk management?  A  proposed  decision support system,” International  Journal  of  Information Management  Data  Insights ,  vol.  2,  no.  2,  Nov. 2022, doi: 10.1016/j.jjimei.2022.100130.
[4]  E.  Egorova,  G.  Glukhov,  and  E.  Shikov, “Customer  transactional  behaviour  analysis through  embedding  interpretation,”  in Procedia Computer  Science ,  2022,  vol.  212,  no.  C,  pp. 284–294. doi: 10.1016/j.procs.2022.11.012.
[5]  K.  Muhammad  Rizky  Alditra  Utama,  R.  Umar, A.  Yudhana,  A.  Dahlan  Yogyakarta,  P.  Studi Teknik  Elektro,  and  U.  Ahmad  Dahlan Yogyakarta,  “Penerapan  Algoritma FP-Growth Untuk  Penentuan  Pola  Pembelian  Transaksi Penjualan Pada Toko Kgs Rizky Motor,” Jurnal DINAMIK , vol. 25, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[6]  R.  Ranjan  and  A.  Sharma,  “ Evaluation of Frequent Itemset Mining Platforms using Apriori and FP-Growth Algorithm,”  2019.  [Online]. Available: http://spark.apache.org/
[7]  C.  H.  Chee,  J.  Jaafar,  I.  A.  Aziz,  M.  H.  Hasan, and  W.  Yeoh,  “Algorithms  for  frequent itemset mining:  a literature  review,” Artificial Intelligence  Review ,  vol.  52,  no.  4.  Springer Netherlands, pp. 2603–2621, Dec. 01, 2019. doi: 10.1007/s10462-018-9629-z.
[8]  I.  Astrina,  M.  Z.  Arifin,  and  U.  Pujianto, “Penerapan  Algoritma FP-Growth Dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen Pada Kain Tenun Medali Mas,” 2019.
[9]  E.  Bilgiç,  “R  Programlama  Dili  İle  Pazar  Sepet Analizi: Muş İl Merkezindeki Bir Süpermarkette Tüketicilerin Satın Alma Davranışlarının Tespiti Üzerine Bir Uygulama,” Anemon Muş Alparslan Üniversitesi  Sosyal  Bilimler  Dergisi ,  vol.  7,  no.
3, pp. 1–1, Jun.
2019,
doi:
10.18506/anemon.462998.
[10]  A.  Setiawan,  D.  Indra,  and  G.  Anugrah, “Penentuan  Pola  Pembelian  Konsumen  pada Indomaret  GKB  Gresik  dengan  Metode FP- Growth ,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 2, 2019.
[11]  M.  Mirbod  and  H.  Dehghani,  “Smart  Trip Prediction  Model  for  Metro  Traffic  Control Using Data  mining Techniques,” Procedia Comput  Sci ,  vol.  217,  pp.  72–81,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2022.12.203.
[12]  Di.  P.  Mulya,  “Analisa  dan  Implementasi Association Rule dengan  Algoritma FP-Growth dalam  Seleksi  Pembelian  Tanah  Liat  (Studi Kasus  di  PT  Anveve  Ismi  Berjaya),” Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  1, no. 1, pp. 47–57, Jan. 2019, doi: 10.47233/jteksis.v1i1.6.
[13]  H. Lisnawati and A. Sinaga, “ Data mining with associated methods to predict consumer purchasing  patterns,” International  Journal  of Modern  Education  and  Computer  Science ,  vol.
12, no. 5, pp. 16–28, 2020, doi: 10.5815/ijmecs.2020.05.02.
[14]  Amelia  Nastuti  and  Syaiful  Zuhri  Harahap, “Teknik  Data  Minig  untuk  Penentuan  Paket Hemat  Sembako  dan  Kebutuhan  Harian  dengan Menggunakan  Algoritma FP-Growth (Studi Kasus di Ulfamart Lubuk Alung),” Informatika: Jurnal  IlmiahFakultas  Sains  dan  Teknologi , 2019.
[15]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  May  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[16]  “Why Choose Us? | RapidMiner.” https://rapidminer.com/why-rapidminer/
(accessed Jan. 23, 2023).
[17]  A.  Ardianto  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi  Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 9, no.
1, p. 49, Apr. 2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.