## IMPLEMENTASI DATA MINING ASOSIASI PADA DATA TRANSAKSI ES TEH SOLO JATIBARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN
Angga Subaegi, Ahmad Faqih, Khaerul Anam Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Raya Perjuangan  No.10 B Majasem, Kota Cirebon anggasubaegi@gmail.com

## ABSTRAK
Pesatnya perkembangan di bidang Informatika telah mengubah lanskap bisnis, termasuk strategi penjualan dan  pengelolaan  stok.  Penelitian  ini  fokus  pada  analisis  pola  penjualan  produk  Es  Teh  Solo  Jatibarang menggunakan  algoritma FP-Growth .  Data  transaksi  yang  signifikan  dari  penjualan  Es  Teh  Solo  di  wilayah Jatibarang menjadi fokus utama. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) diterapkan dengan algoritma FP-Growth pada dataset transaksi Es Teh Solo dari Januari hingga September 2023. Penelitian melibatkan tahapan pengumpulan,  pembersihan,  transformasi  data,  dan  implementasi  algoritma FP-Growth dengan  variasi  nilai minimal support dan confidence . Penetapan nilai support sebesar 1% dan confidence 50% berhasil menghasilkan 7 aturan asosiasi dengan lift ratio tertinggi. Sebagai contoh, transaksi yang mencakup Es Teh Manis Plastik, Es Teh Lemon Cup, cenderung membeli Es Teh Milo Plastik dengan lift ratio 12.295, support 2,7%, dan confidence 88%. Temuan pola pembelian tersebut memiliki implikasi praktis, termasuk penerapan strategi penjualan seperti bundling produk untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Dengan memanfaatkan pola pembelian yang  teridentifikasi,  analisis  stok  dan  produksi  dapat  dioptimalkan,  meningkatkan  efisiensi  operasional  secara menyeluruh.  Hasil  ini  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  pola  pembelian  konsumen,  mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam pengelolaan bisnis ritel.
Kata kunci : Algoritma FP-Growth, Pola Penjualan, Strategi Penjualan, Es Teh Solo Jatibarang

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pesat di bidang Informatika telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk bisnis dan  pengelolaan  stok.  Perkembangan  ini  tidak  hanya menciptakan  peluang  baru,  tetapi  juga  membawa tantangan  yang  semakin  kompleks  dalam  mengelola data,  mengembangkan  sistem  yang  cerdas,  dan memahami  pola-pola  yang  muncul  dari  data  besar. Dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  dan analisis data, bisnis kini dapat beroperasi lebih efisien. Dalam  konteks  ini,  penjualan  dan  pengelolaan  stok menjadi  fokus  penting,  terutama  dalam  bisnis  ritel. Bisnis  ritel,  seperti  penjualan  produk  minuman, memiliki tantangan tersendiri dalam mengoptimalkan strategi pemasaran dan persediaan produk.
Salah  satu  permasalahan  yang  muncul  dalam konteks  Informatika  adalah  tantangan  optimalisasi penggunaan  data  dan  informasi  untuk  meningkatkan kinerja  dan  efisiensi  di  berbagai  aspek  kehidupan. Aktivitas transaksi di bidang penjualan dan pelayanan konsumen semakin hari semakin meningkat sehingga menyebabkan akumulasi data transaksi yang semakin meningkat.  Oleh  karena  itu  diperlukan  analisis  data mining  untuk  mendapatkan  hasil  dengan  cepat  dan tepat  ketika  mencari  keterkaitan  antar  produk  [1]. Menemukan  keterkaitan  antar  produk  ini  memiliki peran  yang  sangat  signifikan  dalam  memahami kebutuhan  dan  perilaku  konsumen  dalam  bisnis  ritel. Hal  ini  tidak  hanya  memungkinkan  pengembangan strategi  pemasaran  yang  lebih  efisien,  tetapi  juga membantu  dalam  merancang  pendekatan  bisnis  yang
lebih  cerdas.  [2]. FP-Growth adalah  metode  yang efektif untuk menganalisis pola pembelian pelanggan dan  mengidentifikasi  produk  yang  kerap  dibeli bersama,  terutama  ketika  toko  menawarkan  berbagai jenis  produk,  karena FP-Growth dapat  mempercepat analisis data untuk mengidentifikasi pola asosiasi [3].
Es Teh Solo Jatibarang sebagai salah satu penjual minuman  es  teh  di  wilayah  Jatibarang,  memiliki sejumlah besar data transaksi yang seiring berjalannya waktu  semakin  bertambah.  Mengabaikan  data  ini dengan  hanya  menyimpannya sebagai  laporan adalah suatu  hal  yang  disayangkan,  karena  data  ini  dapat dimanfaatkan untuk tujuan yang lebih produktif. Tidak hanya  itu,  pertumbuhan  jumlah  pesaing  yang  terus meningkat mendorong para pengusaha untuk mengimplementasikan  strategi  penjualan  yang  lebih unggul,  agar  mampu  bertahan  dan  bersaing  secara efektif dengan pesaing-pesaing di sekitarnya. Meskipun  penjualan  meningkat,  masih  ada  masalah yang  perlu  dipecahkan.  Salah  satu  masalah  utama adalah  ketidakmerataan  dalam  pola  penjualan. Beberapa produk mungkin memiliki tingkat penjualan yang  lebih tinggi daripada produk lainnya, sementara yang  lainnya  mungkin  kurang  diminati  oleh konsumen.  Selain  itu,  pengelolaan  stok  yang  kurang optimal  dapat  mengakibatkan  kehabisan  produk  atau penumpukan  stok  yang  tidak  diperlukan  [4].  Oleh karena  itu,  pemahaman  yang  mendalam  tentang  pola penjualan Es Teh Solo dan pengelolaan stok yang lebih efisien  sangat  diperlukan.  Dengan  menggunakan algoritma FP-Growth diharapkan  dapat  memberikan
data  mengenai  produk  yang  kerap  dibeli  secara bersamaan,  sehingga  dapat  mendukung  peningkatan penjualan di masa mendatang.
Sejumlah  penelitian  sebelumnya  telah  mencoba mengatasi  permasalahan  ini  dalam  berbagai  konteks Informatika.  Pada  tahun  2021,  Nasyuha  dan  Asyahri Hadi    melakukan  penelitian  berjudul  ” Frequent pattern  growth  algorithm  for  maximizing  display items ” yang menguraikan pentingnya mengoptimalkan tata  letak  produk  agar  dapat  menarik  konsumen  dan mencegah  kebosanan.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa FP-Growth adalah  sebuah  pendekatan  yang memungkinkan  pengolahan  data  lebih  cepat  dan akurat, dan dengan merinci jenis produk dan transaksi, serta dapat diterapkan untuk memperbaiki pengaturan data  transaksi  dengan  mengembangkan  mekanisme pengelompokan.  Hal  ini  dapat  membantu  dalam penyusunan tata letak produk untuk menarik perhatian konsumen dan meningkatkan volume penjualan. [5].
Selain  itu,  penelitian  pada  tahun  2019  berjudul ”Penerapan Algoritma Apriori dan FP-Growth dalam Pengelolaan  Persediaan  Produk”  oleh  Agus  Junaidi, mengungkapkan bahwa data penjualan toko swalayan seringkali hanya disajikan dalam bentuk laporan yang jarang  dimanfaatkan  sepenuhnya.  Padahal,  data  ini memiliki  potensi  besar  untuk  merancang  strategi penjualan  di  masa  depan.  Dengan  menggunakan algoritma FP-Growth dalam  penerapan  asosiasi, manajemen  dapat  menempatkan  produk  yang  kerap dibeli secara bersamaan oleh konsumen dengan tepat, sehingga  memudahkan  pelanggan  dalam  melakukan pembelian  dan  juga  membantu  manajemen  dalam memantau stok barang yang tersedia [6].
Studi  lain  yang  berjudul  ”Analisa Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Pertumbuhan  Pola  Sering pada  Data  Transaksi  Penjualan  PT  Mora  Telematika Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi  Pemasaran Produk  Internet”  yang  disusun  oleh  Harpa  Erasmus Simanjuntak pada tahun 2022, menyoroti potensi yang terkandung  dalam  data  transaksi  penjualan  yang disimpan dalam jumlah besar. Data tersebut memiliki potensi  yang  signifikan  dalam  membantu  PT  Mora Telematika Indonesia dalam merancang kebijakan dan strategi  bisnis.  Penelitian  ini  mengungkapkan  tujuh aturan  asosiasi  yang  menarik  dengan  menggunakan metode FP-Growth .  Selain  itu,  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  jumlah  aturan  yang  dihasilkan meningkat seiring dengan peningkatan nilai minimum support yang digunakan [7].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining adalah teknik yang digunakan untuk mengungkap  informasi dengan  mengidentifikasi pola dan hubungan yang tersembunyi dalam kumpulan data [3].    Serangkaian  proses  mulai  dari  pemilihan  data, pra-pemrosesan  data,  transformasi  data,  pemrosesan data, dan evaluasi merupakan bagian dari data mining yang juga disebut Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan  tujuan  menghasilkan  informasi
berharga dan pengetahuan baru dari sekumpulan data [8].
Data  mining dibagi  menjadi  beberapa  kategori berdasarkan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Kategori- kategori  tersebut  meliputi  Deskripsi,  Klasifikasi, Estimasi, Prediksi, Clustering , dan Asosiasi. Deskripsi, memberikan gambaran umum tentang data apa yang disimpan, dengan penekanan pada penjelasan pola  dan  tren  dalam  data.  Klasifikasi,  contohnya terlihat dalam diagnosa penyakit pasien, dimana data mining digunakan  untuk  mengkategorikan  penyakit yang  dialami  pasien.  Estimasi,  mirip  dengan klasifikasi,  tetapi  lebih  terkonsentrasi  pada  variabel numerik  dan  memungkinkan  kita  menggunakan data mining untuk  memperkirakan  nilai  variabel  target. Prediksi, hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, namun dengan fokus pada hasil yang akan muncul di masa  depan. Data  mining memungkinkan  kita  untuk memprediksi  nilai-nilai  yang  akan  terjadi  di  masa depan. Clustering ,  memungkinkan  pengelompokan data  berdasarkan  kesamaan,  membentuk  kategori objek  yang  memiliki  karakteristik  serupa.  Asosiasi, khususnya  dalam  konteks  bisnis,  memungkinkan identifikasi  atribut  yang  muncul  bersamaan  dalam suatu  kesempatan,  dikenal  sebagai  analisis  keranjang belanja [7].

## 2.2. Asosiasi
Asosiasi merupakan suatu teknik atau pendekatan  dalam  penambangan  data  yang  bertujuan untuk  mengidentifikasi  keterkaitan  di  antara  data dalam  basis  data , dan  umumnya  diterapkan  dalam analisis keranjang pasar [9]. Metode asosiasi memiliki dua  ukuran  penting,  yakni support dan confidence . Support dapat diartikan sebagai frekuensi kemunculan item A pada  seluruh baris data [10].
Support dapat  dinyatakan  menggunakan  rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝑓𝑟𝑞(𝐴) 𝑁 (1)
Sedangkan  nilai support untuk  2  item  menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 → 𝐵) = 𝑓𝑟𝑞(𝐴,𝐵) 𝑁 (2)
Sedangkan Confidence dapat  diartikan  sebagai banyaknya  transaksi  yang  megandung  A ∪ B  dari seluruh  transaksi  yang  mengandung  A. Confidence dapat dinyatakan dengan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = 𝑓𝑟𝑞(𝐴,𝐵) 𝑓𝑟𝑞(𝐵) (3)
Confidence adalah parameter yang mengukur seberapa kuat  aturan  asosiasi  [11].  Apabila  nilai confidence yang  dihasilkan  A  →  B  mencapai  90%,  hal  ini menunjukkan  bahwa  sekitar  90%  dari  transaksi  yang mengandung A juga mengandung B [6].
Lift  ratio dapat  berfungsi  sebagai  metrik  untuk memvalidasi aturan asosiasi, diukur dengan membandingkan jumlah seluruh item yang menghasilkan jumlah total transaksi. Perhitungan nilai lift  ratio dilakukan  dengan  menggunakan  rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴→𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐵) (4)
Aturan asosiasi dianggap  valid  apabila lift ratio memiliki  nilai  di  atas  1,  dan  semakin  tinggi  nilai lift ratio , maka validitas rule asosiasi yang terbentuk juga meningkat [7].
Keterangan : N : Total jumlah transaksi frq(A)   : Jumlah transaksi yang mencakup A frq(B)   : Jumlah transaksi yang mencakup B frq(A,B) :  Jumlah  transaksi  yang  mencakup  A dan B
2.3. FP-Growth
FP-Growth, singkatan  dari Frequent  Pattern Growth, adalah sejenis algoritma yang berguna dalam mengenali  kumpulan  data  yang  sering  muncul,  yang disebut sebagai frequent itemset pada suatu basis data. Algoritma  ini  merupakan  evolusi atau  perkembangan dari algoritma Apriori .  Berbeda dengan Apriori yang memerlukan  pembentukan  kandidat itemsets untuk mendapatkan frequent  itemsets,  FP-Growth tidak melibatkan pembentukan kandidat secara eksplisit. Ini dikarenakan FP-Growth mengadopsi konsep pembangunan  pohon  ( tree )  dalam  mencari itemset yang sering muncul, sehingga membuat algoritma ini lebih efisien daripada Apriori [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif dalam metode deskriptif. Sumber data yang digunakan diperoleh dari catatan transaksi penjualan Es Teh Solo Jatibarang.  Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini menerapkan  pendekatan Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  melalui  penerapan  algoritma FP- Growth . Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD) merupakan  serangkaian  proses  yang  diawali  dengan pemilihan  data,  pra-pemrosesan  data,  transformasi data,  pemrosesan  data,  dan  evaluasi,  dengan  tujuan menghasilkan  informasi  berharga  dan  pengetahuan baru  dari  sekumpulan  data  [8]. Metode  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) diterapkan  dalam serangkaian langkah penelitian yang melibatkan:
Gambar 1. Proses Data Mining KDD

## 3.1. Data Selection
Tahap awal penelitian ini adalah menyeleksi data transaksi penjualan Es Teh Solo Jatibarang. Pada tahap ini,  data  menjalani  proses  pembersihan  yang melibatkan  penghapusan  atribut  yang  tidak  sesuai
untuk  penelitian,  serta  penyesuaian  tipe  data  atribut. Penghapusan atribut dijalankan dengan menggunakan operator select  attributes pada  aplikasi  rapidminer setelah  dataset  diimpor  menggunakan  operator read excel .  Setelah  seleksi  atribut  selesai,  proses  ini berlanjut  dengan  mengubah  jenis  tipe  data  atribut dengan menerapkan operator set role .

## 3.2. Data Preprocessing
Dalam tahap pra-pemrosesan data (data preprocessing), tujuannya  adalah  membersihkan atribut yang  mengandung data yang hilang atau tidak konsisten. Langkah awal melibatkan pemeriksaan data yang dipilih untuk mengevaluasi apakah statistik data di  Rapidminer  mengandung  data  yang  hilang  atau tidak konsisten.

## 3.3. Data Transformation
Pada  tahap data  transformation ,  beberapa operator  akan  diterapkan,  seperti  menggunakan operator pivot,  rename,  replace  missing  value, dan numerical  binominal .  Proses  ini  melibatkan  konversi data  menjadi  matriks  tabel  dengan  menerapkan operator pivot . Untuk mengatur ulang nama atribut dan melakukan  pengisian  pada  sel  yang  tidak  memiliki value setelah proses pivot , digunakan operator rename dan replace  missing  value .  Selanjutnya,  transformasi tipe data akan diterapkan sesuai dengan algoritma FP- Growth .  Atribut  data  sebelumnya  yang  berjenis numerik  akan  diubah  menjadi  data boolean atau binominal menggunakan  operator numerical  to binominal dalam aplikasi Rapidminer.

## 3.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  proses  pengolahan  data  akan dilakukan dengan melibatkan operator FP-Growth dan Create  Association  Rule pada  Rapidminer.  Beberapa parameter  akan  diatur  pada  langkah  ini,  seperti  nilai minimum support, confidence, dan nilai minimum lift . Tujuan dari proses ini adalah untuk menghasilkan rule asosiasi dari dataset transaksi Es Teh Solo Jatibarang.

## 3.5. Evaluation
Pada  langkah  terakhir,  dilakukan  evaluasi terhadap output yang  diperoleh  dari  penambangan data. Proses evaluasi melibatkan penentuan dukungan (support) minimum,  nilai  kepercayaan (confidence) minimum, dan nilai minimum lift yang menghasilkan rule terbanyak, serta menguraikan rule yang terbentuk.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Hasil  observasi  dan  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  Es  Teh  Solo  Jatibarang  memiliki  sejumlah besar  data  transaksi  yang  telah  diatur  dengan  baik dalam  bentuk  tabel  menggunakan  format excel . Langkah selanjutnya melibatkan observasi langsung di Toko  Es  Teh  Solo  Jatibarang.  Dari  proses  observasi didapatkan data transaksi Es Teh Solo Jatibarang pada periode 20 Januari 2023 sampai dengan 30 September
2023 yang memiliki 5100 entri data dan 6 atribut data. Berikut  adalah  atribut-atribut  dalam  kumpulan  data yang dapat diidentifikasi:
Tabel 1. Karakteristik dataset No Atribut Tipe 1 Nomor Transaksi Karakter 2 Tanggal Tanggal 3 Nama Produk Karakter No Atribut Tipe 4 Qty Numerik 5 Harga Numerik 6 Subtotal Numerik Berikut  adalah  data  transaksi  penjualan  Es  Teh Solo Jatibarang: Tabel 2. Data transaksi penjualan Nomor Transaksi Tanggal Nama Produk Qty Harga Subtotal 0-1 1/20/2023 Es Teh Manis Plastik 1 Rp  4,000 Rp  4,000 0-2 1/20/2023 Es Teh Milo Plastik 1 Rp  8,000 Rp  8,000 0-3 1/20/2023 Es Teh Lemon Cup 1 Rp  8,000 Rp  8,000 0-3 1/20/2023 Es Teh Milo Plastik 1 Rp  8,000 Rp  8,000 0-4 1/20/2023 Es Teh Manis Plastik 1 Rp  4,000 Rp  4,000 …. …. …. …. …. …. 0-2899 9/30/2023 Es Teh Kampoel Cup 1 Rp  7,000 Rp  7,000 0-2899 9/30/2023 Es Teh Lemon Cup 1 Rp  8,000 Rp  8,000
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  langkah selanjutnya  melibatkan  analisis  data  menggunakan metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) yang  mencakup  lima  tahapan,  yaitu Data  Selection, Data  Preprocessing,  Data  Transformation,  Data Mining, dan Evaluation . Berikut hasil yang diperoleh dari teknik analisis data:

## 4.1.1. Data Selection
Gambar 2. Proses data selection
Dataset diimpor  ke  dalam  aplikasi  Rapidminer menggunakan  operator read  excel ,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2,  dan  menghasilkan  data statistik  yang terdokumentasi dalam  Tabel  3 Statistik dataset :
Tabel 3. Statistik dataset No Uraian Keterangan 1 Record 5100 2 Special Attribute 0 3 Reguler Attribute 6 4 Attribute : Nomor Transaksi Polynominal Tanggal Date Nama Produk Polynominal Qty Integer Harga Integer Subtotal Integer
Dengan  melakukan  seleksi  atribut  yang  sesuai menggunakan  operator select  attributes ,  dilakukan identifikasi terhadap atribut-atribut yang tidak relevan dengan  penelitian  ini.  Atribut  yang  tidak  terpilih disajikan  dalam  tabel  4  berikut  dengan  alasan  yang mendasarinya:
Tabel 4. Atribut yang tidak terpilih Nama Atribut Alasan tidak dipilih Tanggal Nomor Transaksi dapat mewakili atribut Qty Nomor Transaksi dapat mewakili atribut Harga Nomor Transaksi dapat mewakili atribut Subtotal Nomor Transaksi dapat mewakili atribut
Hasil  seleksi  atribut  menggunakan  operator select  attributes dapat  dilihat  pada  tabel  5 Output seleksi atribut:
Tabel 5. Output seleksi atribut Nomor Transaksi Nama Produk 0-1 Es Teh Manis Plastik 0-2 Es Teh Milo Plastik 0-3 Es Teh lemon Cup 0-3 Es Teh Milo Plastik ….. ….. 0-2899 Es Teh Kampoel Cup 0-2899 Es Teh Lemon Cup
Dalam  operator set  role ,  nomor  transaksi  pada atribut  diubah  menjadi  id  atau  pengenal  ( identifier) . Hal  ini  dilakukan  karena  nomor  transaksi  memiliki karakteristik  yang unique dan  tidak  relevan  dalam proses  penambangan  data.  Hasil  dari  penerapan operator set role menunjukkan informasi pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Statistik dataset setelah data selection No Uraian Keterangan 1. Record 5100 2. Special Attribute 1 3. Reguler Attribute 1 4. Attribute : Nomor Transaksi ID, Polynominal, missing 0 Nama Produk Polynominal, missing 0
Perubahan peran atribut nomor transaksi menjadi ID memastikan bahwa atribut tersebut dapat berfungsi sebagai identifier yang unik dalam proses data mining .
4.1.2. Data Preprocessing
Tahapan data  preprocessing diawali  dengan pengecekan nilai pada atribut yang telah dipilih untuk menentukan  keberadaan  data  yang  hilang  atau  tidak konsisten.  Bersumber  pada  analisis  statistik dataset pada  tabel  6,  terlihat  atribut  yang  terpilih  tidak mengandung  data  yang  hilang,  dan  pengecekan konsistensi  data  dikerjakan  dengan  memeriksa  setiap baris  data  secara  langsung.  Hasilnya  menunjukan bahwa  nilai-nilai  dalam  dataset  bersifat  konsisten. Oleh  karena  itu,  tahapan data  preprocessing tidak diperlukan.

## 4.1.3. Data Transformation
Gambar 3. Tahapan data transformation
Penerapan  operator pivot,  rename,  replacing missing value , dan numerical to binominal berdasarkan  gambar  3  mencetak  hasil  matriks  tabel dengan  total record 2,899  baris  data,  1 special attribute, dan  20 reguler  attribute .  Dari  hasil  proses data transformation didapat hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Dataset matriks No Nomor Transaksi Es Teh Blackcurrant Cup …. Es Teh Tarik Plastik 1 0-1 False …. False 2 0-2 False …. False …. …. …. …. …. 4 0-2899 False …. False
4.1.4. Data Mining Gambar 4. Tahapan data mining
Pada proses data mining sebagaimana ditunjukkan  dalam  Gambar  4.4,  proses  tersebut melibatkan  2  operator  di  Rapidminer,  yakni FP- Growth dan Create  Association  Rules .  Dalam penerapannya,  digunakan  nilai  minimum support , minimum confidence dan  minimum lift sebagai parameter  penting  untuk  mendapatkan  hasil  yang akurat dan relevan. Nilai-nilai ini tercatum pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Nilai minimum support, confidence, dan lift No Kriteria Nilai 1. Minimum Support 0,5; 0,1; 0,05; 0,03; 0,02; 0,01 2. Minimum Confidence 1,0; 0,9; 0,8; 0,7; 0,6; 0,5 3. Minimum Lift 1,0
Dengan  referensi  pada  tabel  ini,  proses  data mining  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  analisis yang spesifik.

## 4.1.5. Evaluation
Proses  evaluasi  diawali  dengan  membentuk frequent 1- itemset ,  2- itemset ,  dan  3- itemset dari  data transaksi  yang  dieksekusi  oleh  operator FP-Growth dengan  menggunakan nilai minimum support sebesar 0,5;  0,1;  0,05;  0,03;  0,02;  dan  0,01.  Hasil  pengujian tersebut dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Hasil pengujian nilai support Minimum Support Value 1- itemset 2- itemset 3- itemset 0,5; 0 0 0 0,1; 5 0 0 0,05; 11 1 0 0,03; 15 7 0 0,02; 17 13 1 0,01; 19 27 2
Selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian  dengan menggabungkan  nilai  minimum confidence dan  nilai minimum lift .  Hasil  dari  pengujian  tersebut terdokumentasi dalam Tabel 10 berikut ini:
Tabel 10. Hasil pengujian nilai confidence dan lift Min. Support Value Min. Confidence Value Min. Lift Value ∑Association Rule 0.5 1 1 0 0.5 0.9 1 0 0.5 0.8 1 0 0.5 0.7 1 0 0.5 0.6 1 0 0.5 0.5 1 0 0.1 1 1 0 0.1 0.9 1 0 0.1 0.8 1 0 0.1 0.7 1 0 0.1 0.6 1 0 0.1 0.5 1 0 0.05 1.0 1 0 0.05 0.9 1 0 0.05 0.8 1 0 0.05 0.7 1 0 0.05 0.6 1 0 0.05 0.5 1 0 0.03 1 1 0 0.03 0.9 1 0 0.03 0.8 1 0 0.03 0.7 1 0 0.03 0.6 1 0 0.03 0.5 1 1 0.02 1 1 0
Min. Support Value Min. Confidence Value Min. Lift Value ∑Association Rule 0.02 0.9 1 1 0.02 0.8 1 2 0.02 0.7 1 3 0.02 0.6 1 3 0.02 0.5 1 4 0.01 1 1 0 0.01 0.9 1 1 0.01 0.8 1 2 0.01 0.7 1 3 0.01 0.6 1 5 0.01 0.5 1 7
Pembentukan  pola  asosiasi  berdasarkan  tabel 4.10  diatas  dilakukan  dengan  menggabungkan  nilai minimum support ,  nilai  minimum confidence ,  dan nilai  minimum lift. Kombinasi  nilai  tersebut,  yaitu 0.01,  0.5,  dan  1.0  menghasilkan  7  aturan  asosiasi terbanyak. Rules ini akan diterapkan untuk memahami kombinasi  produk  menarik  dari  data  yang  digunakan dalam penelitian ini. Hasil dari aturan-aturan tersebut dapat dilihat pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Hasil association rule
Untuk  menyederhanakan  informasi  di  atas, penulis  sederhanakan  melalui  tabel  dengan  format persentase berikut ini:
Tabel 11. Hasil aturan asosiasi No Rules Supp ort Confid ence Lift 1 Es Teh Tarik Cup, Es Teh Milo Cup → Es Teh Kampoel Cup 0.018 0.500  3.876 2 Es Teh Manis Plastik, Es Teh Lemon Cup → Es Teh Milo Plastik 0.027 0.886  12.295 3 Es Teh Tarik Cup, Es Teh Kampoel Cup → Es Teh Milo Cup 0.018 0.607  5.162 4 Es Teh Kampoel Cup, Es Teh Milo Cup → Es Teh Tarik Cup 0.018 0.671  3.377 5 Es Teh Manis Plastik, Es Teh Milo Plastik → Es Teh Lemon Cup 0.027 0.736  7.757 6 Es Teh Milo Plastik → Es Teh Manis Plastik 0.037 0.507  1.887 7 Es Teh Lemon Cup, Es Teh Milo Plastik → Es Teh Manis Plastik 0.027 0.940  3.497

## 4.2. Pembahasan
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak 5100 entri data transaksi penjualan. Setelah melalui proses transformasi data, diperoleh 2.899 entri data  yang  mencakup  20  produk.  Pembahasan  pada penelitian ini akan difokuskan pada tiga aspek utama yang melibatkan pola pembelian pelanggan menggunakan  algoritma FP-Growth ,  evaluasi  hasil penerapan algoritma tersebut pada data transaksi, dan strategi  penjualan  berdasarkan  pola  pembelian pelanggan.
Pencarian itemset dalam penelitian ini menghasilkan  satu itemset pada  tingkat support 0,1, dua itemset pada tingkat support 0,05 dan 0,03, serta tiga itemset pada tingkat support 0,02 dan 0,01. Pada tahap  asosiasi,  ditemukan  bahwa  semakin  sedikit aturan  yang  dihasilkan,  semakin  tinggi  nilai support dan confidence . Penemuan himpunan item baru terjadi ketika  nilai  minimum support mencapai  0,1  dan semakin  banyak  ditemukan  dengan  penurunan  nilai minimum support .  Selain  itu,  eksplorasi  aturan asosiasi  baru  dilakukan  pada  nilai confidence 0,9 dengan 1 aturan, nilai confidence 0.8 dengan 2 aturan, nilai confidence 0.7 dengan 3 aturan, nilai confidence 0.6  dengan  5  aturan,  nilai confidence 0.5  dengan  7 aturan,  Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian yang dilakukan A. Ardianto yang menunjukkan bahwa peningkatan  nilai  minimum support dan  minimum confidence akan  menyebabkan  pengurangan  jumlah aturan [13].
Berkaitan  dengan  nilai support yang  digunakan cukup rendah, di  mulai dari  angka 0,1 atau 10% dari total  transaksi,  hal  ini  disebabkan  oleh  volume transaksi  yang  besar  dalam  dataset.  Oleh  karena  itu, pembagi  menjadi  lebih  besar  dan  menyebabkan pembentukan  nilai  minimum support yang  rendah. Pendapat  serupa  juga  diungkapkan  oleh  Amir Setiawan dalam penelitiannya, dimana ia menyatakan bahwa  ketika  jumlah  transaksi  sangat  besar  untuk menentukan itemset dalam  suatu  keranjang,  nilai dukungan ( support) akan menjadi sangat rendah [3]. Dalam penggunaan nilai support, confidence , dan lift pada proses asosiasi  dengan kombinasi support = 0,01; confidence = 0,5; dan lift = 1,0. Aturan asosiasi ditunjukkan  pada  Gambar  5  dapat  diinterpretasikan sebagai berikut:
Rule 1 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh Manis  Plastik,  Es  Teh  Lemon  Cup,  dan  Es Teh  Milo  Plastik  menyumbang  sebanyak 2,7% dari keseluruhan transaksi, yang setara dengan  78  transaksi.  Pelanggan  yang membeli  Es  Teh  Manis  Plastik  dan  Es  Teh Lemon Cup memiliki peluang 12,2 kali lebih besar  untuk  membeli  Es  Teh  Milo  Plastik dengan tingkat keberhasilan sebesar 88%.
Rule 2 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh Manis  Plastik,  Es  Teh  Milo  Plastik,  dan  Es Teh  Lemon  Cup  menyumbang  sebanyak 2,7% dari keseluruhan transaksi, yang setara dengan  78  transaksi.  Pelanggan  yang membeli  Es  Teh  Manis  Plastik  dan  Es  Teh Teh  Milo  Plastik  memiliki  peluang  7,7  kali
lebih  besar  untuk  membeli  Es  Lemon  Cup dengan tingkat keberhasilan sebesar 73%.
Rule 3 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh
Tarik Cup, Es Teh Kampoel Cup, dan Es Teh Milo Cup menyumbang sebanyak 1,8% dari keseluruhan transaksi, yang setara dengan 52 transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Es  Teh Tarik  Cup  dan  Es  Teh  Kampoel  Cup memiliki peluang 5,1 kali  lebih besar untuk membeli  Es  Teh  Milo  Cup  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 60%.
Rule 4 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh Tarik  Cup,  Es  Teh  Milo  Cup,  dan  Es  Teh Kampoel Cup  menyumbang sebanyak 1,8% dari  keseluruhan  transaksi,  yang  setara dengan  52  transaksi.  Pelanggan  yang membeli Es Teh Tarik Cup dan Es Teh Milo Cup  memiliki  peluang  3,8  kali  lebih  besar untuk membeli Es Teh Kampoel Cup dengan tingkat keberhasilan sebesar 50%.
Rule 5 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh Lemon Cup, Es Teh Milo Plastik, dan Es Teh Manis  Plastik  menyumbang  sebanyak  2,7% dari  keseluruhan  transaksi,  yang  setara dengan  78  transaksi.  Pelanggan  yang membeli  Es  Teh  Lemon  Cup  dan  Es  Teh Milo Plastik memiliki peluang 3,4 kali lebih besar  untuk  membeli  Es  Teh  Manis  Plastik dengan tingkat keberhasilan sebesar 94%.
Rule 6 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh Kampoel Cup, Es Teh Milo Cup, dan Es Teh Tarik Cup menyumbang sebanyak 1,8% dari keseluruhan transaksi, yang setara dengan 52 transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Es  Teh Kampoel Cup dan Es Teh Milo Cup memiliki peluang  3,3  kali  lebih  besar  untuk  membeli Es Teh Tarik Cup dengan tingkat keberhasilan sebesar 67%.
Rule 7 :  Transaksi yang mencakup pembelian Es Teh
Milo  Plastik  dan  Es  Teh  Manis  Plastik menyumbang sebanyak 3,7% dari keseluruhan  transaksi,  yang  setara  dengan 107  transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Es Teh  Milo  Plastik  memiliki  peluang  1,8  kali lebih  besar  untuk  membeli  Es  Teh  Manis Plastik  dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar 50%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari temuan penelitian, dapat ditarik kesimpulan bahwa  penerapan  algoritma  FP-Growth  terbukti efisien dalam menganalisis pola pembelian pelanggan di Es Teh Solo Jatibarang, yang berhasil mengidentifikasi  7 rules dengan  nilai  dukungan (support) minimum  =  0,01,  tingkat  kepercayaan (confidence) minimum = 0,5, dan nilai minimum lift = 1,0  melibatkan  6  produk  dalam  pembentukannya. Semua rules yang  dihasilkan  memiliki  nilai lift lebih dari 1, menunjukkan bahwa semua rules tersebut valid dan dapat diterapkan. Algoritma FP-Growth membantu mempermudah dan meningkatkan efisiensi strategi penjualan bundling produk dengan memberikan  informasi  yang  rinci  tentang  pola pembelian produk konsumen bersama dengan tingkat peluang keberhasilan. Untuk memastikan kehandalan
hasil  yang  diperoleh  dari  FP-Growth,  penelitian  ini dapat  dikembangkan  lagi  dengan  mengaplikasikan algoritma lain sebagai pembanding.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Astrina,  M.  Z.  Arifin,  and  U.  Pujianto, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas,” Matrix    J.  Manaj. Teknol. dan  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  32,  2019,  doi: 10.31940/matrix.v9i1.1036.
[2]  E. BİLGİÇ, “R Programlama Dili İle Pazar Sepet Analizi: Muş İl Merkezindeki Bir Süpermarkette Tüketicilerin Satın Alma Davranışlarının Tespiti Üzerine Bir Uygulama,” Anemon Muş Alparslan Üniversitesi  Sos. Bilim. Derg. , vol. 7, no. 3, pp. 89–97, 2019, doi: 10.18506/anemon.462998.
[3]  A. Setiawan and I. G. Anugrah, “Penentuan Pola Pembelian  Konsumen  pada  Indomaret  GKB Gresik  dengan  Metode  FP-Growth,” J.  Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1564.
[4]  A. Musaddad, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  Untuk  Rekomendasi Produk  Jersey  Sepakbola,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 100–105, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1390.
[5]  A.  H.  Nasyuha et  al. , “Frequent pattern growth algorithm  for  maximizing  display  items,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron.  Control. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  390–396,
2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16192.
[6]  Di.  P.  Mulya,  “Analisa  Dan  Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth Dalam  Seleksi  Pembelian  Tanah  Liat  (Studi Kasus Di Pt.  Anveve Ismi Berjaya),” J. Teknol. Dan  Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  47–57, 2019, doi: 10.47233/jteksis.v1i1.6.
[7]  H. Lisnawati and A. Sinaga, “Data mining with associated methods to predict consumer purchasing patterns,” Int. J. Mod. Educ. Comput. Sci. ,  vol.  12,  no.  5,  pp.  16–28,  2020,  doi: 10.5815/ijmecs.2020.05.02.
[8]  F.  Zia  Ghassani,  A.  Jamaludin,  and  A.  Susilo Yuda Irawan, “Market Basket Analysis Using the Fp-Growth  Algorithm  To  Determine  Cross- Selling,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  7,  no.  4,  pp. 49–54, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i4.508.
[9]  R. Michaela, D. Gonzales, and C. A. Hargreaves, “How can we use artificial intelligence for stock recommendation  and  risk  management ?  A proposed  decision  support  system,” Int.  J.  Inf. Manag.  Data Insights ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100130, 2022, doi: 10.1016/j.jjimei.2022.100130.
[10]  H.  E.  Simanjuntak  and  W.  Windarto,  “Analisa Data  Mining  Menggunakan  Frequent  Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi
Strategi  Pemasaran  Produk  Internet,” J.  Media
Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  914–923, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2300.
[11]  A. Junaidi, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth  Untuk  Menentukan  Persediaan Barang,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol.  8,  no.  1,  pp.  61–67,  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.
[12]  S.  Z.  Harahap,  “Teknik  Data  Mining  untuk Penentuan Paket Hemat Sembako dan Kebutuhan Harian  dengan  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth  (Studi  Kasus  di  Ulfamart  Lubuk Alung),” J. Ilm.  Fak.  Sains  dan Teknol. ,  vol.  7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[13]  A.  Ardianto  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma  FP-Growth  Rekomendasi  Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,”
J. Telekomun. dan Komput. , vol. 9, no. 1, p. 49,
2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.