## Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang
Agus Junaidi
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Email: agus.asj@bsi.ac.id
Abstrak -  Hasil  dari  penjualan  pada  minimarket  yang  selalu berupa  laporan  hanya  dilihat  tanpa  ada  tindak  lanjut  untuk menentukan  keputusan  diwaktu  yang  akan  datang.  Pihak manajemen hanya menerima laporan jumlah barang terjual dan berapa  banyak  pendapatannya.  Padahal  dengan  data  tersebut seharusnya  dapat  dimanfaatkan  untuk  menyusun  rencana- rencana  penjualan  diwaktu  yang  akan  datang.  Dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth , pihak manajemen dapat  mengambil  keputusan  barang  mana  yang  membutuhkan persediaan yang lebih banyak dibandingkan dengan barang yang lain.  Peletakan  barang  yang  sesuai  dengan  hubungan  antar barang  yang  biasanya  dibeli  konsumen  juga  dapat  ditentukan berdasarkan support dan confidence berdasarkan  market  base analysis  yang  diperoleh  dari  perhitungan  asosiasi  dengan menggunakan  metode Frequent  Pattern  Growth .  Dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth maka penempatan barang dan persediaan barang pada minimarket dapat terkontrol dengan baik sehingga pelayanan pada konsumen akan meningkat yang akhirnya dapat juga meningkatkan omset penjualan. Dalam penelitian ini support ditentukan mengunakan ambang batas 60% dan confidence 90%.  Dengan  memperhatikan  hubungan support dan confidence pemilik  mini  market  dapat  menyediakan  dan menempatkan barang yang akan dijual secara tepat.
Kata Kunci — persediaan; frequent pattern growth; market base analysis

## I. P ENDAHULUAN
Perubahan perilaku konsumen dalam berbelanja pada toko mengharuskan  pemilik  toko  untuk  selalu  melakukan  inovasi dalam  aspek  penjualan  yang  dilakukannya.  Permintaan konsumen  yang  terus  meningkat  secara  otomatis  juga  harus diimbangi  dengan  teknologi  untuk  proses  penjualan  dan pelaporan  hasil  penjualannya.  Selama  ini,  hasil  dari  proses penjualan  hanya  menjadi  laporan  pada  perusahaan  untuk mengetahui  berapa  barang  terjual  dan  berapa  pendapatannya. Hasil  laporan  penjualan  hanya  menjadi  pemberitahuan  untuk pihak manajemen dan tidak dilihat sebagai sumber data untuk pengembangan  diwaktu  yang  akan  datang,  padahal  hasil penjualan  dapat  digunakan  sebagai  tren  untuk  memprediksi permintaan  barang  oleh  konsumen  kedepannya.  Dengan menggunakan  metode  Apriori  dan  Frequent  Pattern  Growth pihak  manajemen  dapat  melihat support dan confidence dari barang atau produk yang telah terjual. Support dapat digunakan
untuk mempengaruhi penempatan barang yang biasanya dibeli oleh konsumen. Misalnya setiap konsumen yang membeli roti tawar  maka  juga  akan  membeli  selai.  Sedangkan confidence menunjukkan  presentasi  pembelian  barang  tersebut  dari transaksi  yang  dilakukan.  Dengan  melihat  nilai support dan confidence maka  pemilik  mini  market  dapat  menempatkan barang-barang sesuai dengan permintaan konsumen. “Kekurangan  atau  kekosongan  stok  barang  pada  suatu toko/perusahaan  akan  berdampak  sangat  buruk  untuk keberhasilan  dan  kelancaran  transaksi  jual  beli,  penyebab terjadinya kekosongan stok adalah tidak adanya informasi yang disampaikan dari perusahaan kepada supplier penyetok barang secara dini” [1].
Penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan frequent pattern  growth  adalah  “Dalam  persaingan  di  dunia  bisnis, khususnya industri Apotek, menuntut para pengembang untuk menemukan  suatu  strategi  jitu  yang  dapat  meningkatkan penjualan  obat.  Salah  satu  cara  mengatasinya  adalah  dengan tetap  tersediaannya  berbagai  jenis  obat  yang  dibutuhkan  oleh konsumen. Untuk mengetahui obat apa  saja yang biasa dibeli oleh konsumen. Penerapan Algoritma Apriori dapat membantu dalam  membentuk  kandidat  kombinasi item ,  kemudian dilakukan  pengujian  apakah  kombinasi  tersebut  memenuhi parameter support dan confidence minimum  yang  merupakan nilai  ambang  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Jika  memenuhi parameter support dan confidence maka  hasil  tersebut  dapat membantu  dalam  penentuan  pola  pembelian  obat  dan membantu  tata  letak  obat  berdasarkan  kencenderungan konsumen membeli obat” [2].

## II. L ANDASAN T EORI
Dalam penelitian ini teori-teori yang digunakan adalah:

## A. Data Mining
Menurut  Gartner  Group  Data  mining  adalah  proses menemukan korelasi baru yang bermakna, pola dan Tren oleh memilah-milah  sejumlah  besar  data  yang  disimpan  dalam repositori,  menggunakan  pola  teknologi  pengenalan  serta teknik matematika dan statistik [3].
B. Market Basket Analysis Market  basket  analysis adalah  suatu  metode  analisa  atas perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan/kelompok  tertentu.  Sumber  data  dari market  basket analysis antara lain dapat bersumber dari transaksi kartu kredit, kartu  lotere,  kupon  diskon,  panggilan  keluhan  pelanggan. Market  basket  analysis umumnya  dimanfaatkan  sebagai  titik awal pencarian pengetahuan dari suatu transaksi data ketika kita tidak  mengetahui pola  spesifik  apa  yang kita  cari.  Kebutuhan market  basket  analysis berawal  dari  keakuratan  dan  manfaat yang dihasilkannya dalam wujud aturan assosiasi ( association rules ).  Yang  dimaksud  dengan association  rules adalah  pola- pola keterkaitan data dalam basis data.[4]
Ide  dasar  algoritma  apriori  dimulai  dengan  mengembang- kan  frequent  item  set  dengan  menggunakan  satu  item,  dan secara rekursif mengembangkan frequent item set dengan dua item, tiga item, dan seterusnya hingga frequent item set dengan semua ukuran [5].
Data  mining  sering  mengarah  pada  penemuan  hubungan dan  korelasi  diantara  item  pada  kumpulan  data  transaksi  atau relasional  yang besar.  Dengan  dikumpulkan  dan  disimpannya data  secara  terus-menerus  banyak  industri  tertarik  dengan proses data mining dan database [6]
Secara  umum  aturan  asosiasi  dalam  data  mining mempunyai dua langkah proses yaitu: 1) mencari item-set yang sering  muncul  untuk  menentukan  minimum support ,  2) menghasilkan aturan asosiasi yang kuat dari item-set tersebut, sehingga  memenuhi  untuk minimum  support dan minimum confidence [6]
Rumus untuk menentukan Support dan Confidence adalah:
Support =P(A  B)= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 …. (1)

## Confidence
=P(B|A)= P(A  B) 𝑃 (𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
…..(2)
Minimum  support adalah  parameter  yang  digunakan  dalam menentukan pola dalam data mining untuk menemukan statistik dari pola-pola yang signifikan [7].
Confidence , adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar  dua item secara conditional (berdasarkan  suatu  kondisi tertentu) [2].

## C. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan  salah  satu  alternatif algoritma  yang  cukup  efektif  untuk  mencari  himpunan  data yang  paling  sering  muncul  ( frequent  itemset) dalam  sebuah kumpulan data yang besar [8].
FP-Growth  dapat  menemukan  frekwensi  itemsets  dengan hanya  sedikit  mengakses  pada  database  aslinya,  dan pendekatannya  adalah  yang  paling  efisien.  Selain  itu,  FP- Growth  juga  dapat  menghindari  permasalahan  jika  jumlah calon  itemsets-nya  terlalu  besar.  FP-Growth  menggunakan awalan khusus Tree ( FP-Tree ) untuk mengatur data [9].

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan menggunakan jenis eksperimen dengan tiga tahapan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapaan Penelitian

## A. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  sebuah  minimarket  di daerah  Tangerang  pada  bulan  Juli  tahun  2018.  Barang  dalam minimarket  dikelompokkan  kedalam  6  kategori  yaitu  Telor ( Eggs ), Makanan cepat saji ( Fastfood ), Ikan dan Hidangan laut ( Fish and Seafood ), Buah dan Sayur ( Fruits and Vegetables ), Roti ( Bakery ) dan Daging ( Meat ).

## B. Pengolahan data awal
Proses pengolahan data awal dilakukan dengan mengubah data penjualan kedalam representasi biner (mengubah dengan angka 1 jika data terisi dan mengubah dengan angka 0 jika tidak terisi)  dari  data  kategori  barang  yang  terjual.  Data  hasil penjualan  akan  diubah  kedalam  format  data  tabular  dan kemudian dicari support dan confidence .

## C. Eksperimen dan Pengujian dengan RapidMiner
Setelah diubah kedalam representasi biner dalam format data tabular,  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan  eksperimen  dan pengujian dengan menggunakan software RapidMiner

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengumpulan  data  penjualan  pada  minimarket selama satu bulan telah didapatkan data yang dapat ditampilkan dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Sampel Data
Tgl Transak si Eggs Fastfoo d Fish & Seafoo d Fruits & Vegetabl es Bakery Meat 01-07- 18 73.372 - - 235.277 271.022 123.07 4 02-07- 18 32.183 - 22.000 193.036 954.876 31.081 03-07- 18 39.115 - 22.000 232.722 1.241.0 05 37.540 04-07- 18 54.874 4.477 4.400 261.460 171.636 43.930 05-07- 18 58.078 4.477 4.400 311.820 198.575 46.165 Pengumpulan data Pengolahan data awal Eksperimen dan Pengujian dengan
RapidMiner
Tgl Transak si Eggs Fastfoo d Fish & Seafoo d Fruits & Vegetabl es Bakery Meat … … … … … … … 30-07- 18 - - 4.400 1.846.65 7 162.167 - 31-07- 18 129.51 0 - - 1.765.81 0 - 127.59 6
Dalam tabel 1 baris judul menunjukkan kelompok barang dan baris selanjutnya adalah jumlah transaksi penjualan, sedangkan kolom  pertama  berisi  tanggal  transaksi.  Tahapan  selanjutnya untuk dapat memasukkan data pada RapidMiner maka format data pada tabel 1 yang berupa numerik diubah menjadi format binominal  yang  berisi  angka  1  untuk  transaksi  yang  berisi penjualan  dan  angka  0  untuk  transaksi  yang  tanpa  penjualan, sehingga menjadi seperti tampilan pada tabel 2.
Tabel 2. Transaksi Penjualan dalam Format Binominal
No Urut Eggs Fastfood Fish & Seafood Fruits & Vegetables Bakery Meat 1 1 0
0 1 1 1 2 1 0 1 1
1 1 3 1 0 1 1
1 1 4 1 1 1 1 1
1 5 1 1 1 1
1 1 6 1 0 0 1 1 0 7 1 0 0 1 1 0 8 1 0 0 1 1 1 9 1 0 0 1 1 0 10 1 0 0 1 1 1 11 1 0 0 1 1 1 12 1 1 0 1 1 1 13 1 0 0 1 1 0 14 1 0 0
1 1 1 15 1 0 0 1 1 1 16 0 0 0 1 1 1 17 1 0 0
1 1 0 18 1 0 0 1 1 1 19 1 0 0 1 1 1 20 1 0 0
1 1 0 21 1 0 0 1 0 1 22 1 0 0 1 1 0 23 1 0 0 1 1 1 24 1 0 0
1 1 1 25 1 0 0 1 1 0 26 1 0 0 1 1 1 27 1 0 0 1 1 1
No Urut Eggs Fastfood Fish & Seafood Fruits & Vegetables Bakery Meat 28 1 0 1 1 1 1 29 1 0 1 0 1 1 30 0 0 1 1 1 0 31 1 0 0 1 0 1 Total 29 3 7 30 29 22
Dari format tabel 2 dapat dihitung support dari kategori atau gabungan kategori dengan  cara  menjumlahkan  transaksi yang mengandung  kategori  tersebut  dibagi  dengan  jumlah  total transaksi tersebut, yang dapat diuraikan kedalam tabel sebagai berikut:
Tabel 3. Support dari setiap kategori Kategori Jumlah Support Eggs 29 94% Fastfood 3 10% Fish & Seafood 7 23% Fruit & Vegetables 30 97% Bakery 29 94% Meat 22 71%
Pada tabel 3. Support yang mempunyai ambang batas lebih dari 60% ada empat kategori yaitu Eggs, Fruit & Vegetables, Bakery, dan Meat.
Sedangkan support untuk  dua  kategori  dapat  diuraikan dalam tabel 4.
Tabel 4. Support dari kombinasi 2 kategori
Kategori Jumlah Support Eggs, Fastfood 3 10% Eggs, Fish & Seafood 6 19% Egss, Fruit & Vegetables 28 90% Eggs, Bakery 27 87% Eggs. Meat 21 68% Fastfood, Fish & Seafood 2 6% Fastfood, Fruit & Vegetables 3 10% Fastfood, Bakery 3 10% Fastfood, Meat 3 10% Fish & Seafood, Fruit & Vegetables 6 19% Fish & Seafood, Bakery 7 23% Fish & Seafood, Meat 6 19% Fruit & Vegetables, Bakery 28 90% Fruit & Vegetables, Meat 21 68% Bakery, Meat 20 65%
Pada  tabel  4  terlihat support yang  melebihi  ambang  batas 60%  ada  enam  kategori,  yaitu:  Eggs  dan  Fruit  &  Vegetables, Eggs  dan  Bakery,  Eggs  dan  Meat, Fruit  &  Vegetables  dan Bakery, Fruit & Vegetables, Meat serta Bakery dan Meat.
Tabel 5. Support dari kombinasi 3 kategori Kategori Jumlah Support Eggs, Fastfood, Fish & Seafood 2 6% Eggs, Fastfood, Fruit & Vegetables 3 10% Eggs, Fastfood, Bakery 3 10% Eggs, Fastfood, Meat 3 10% Eggs, Fish & Seafood, Fruit & Vegetables 5 16% Eggs, Fish & Seafood, Bakery 6 19% Eggs, Fish & Seafood, Meat 6 19% Eggs, Fruit & Vegetables, Bakery 26 84% Eggs, Fruit & Vegetables, Meat 20 65% Eggs, Bakery, Meat 19 61%
Dari tabel 5, maka data kombinasi dari tiga kategori yang memenuhi ambang batas lebih dari 60% adalah tiga data yaitu: Eggs  +  Fruit  &  Vegetables  +  Bakery,  Eggs  +  Fruit  & Vegetables + Meat, serta Eggs + Bakery + Meat.
Langkah  selanjutnya  setelah  menentukan support dari kombinasi  kategori  adalah  menghitung confidence. Dengan menggunakan rumus perhitungan confidence, maka didapatkan data seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Prosentase Confidence No Aturan Confidence 1 Eggs, Fastfood →Eggs 3/29 10% 2 Eggs, Fish & Seafood →Eggs 6/29 21% 3 Egss, Fruit & Vegetables → Eggs 28/29 97% 4 Eggs, Bakery → Eggs 27/29 93% 5 Eggs. Meat → Eggs 21/29 72% 6 Fastfood, Fish & Seafood → Fastfood 2/3 67% 7 Fastfood, Fruit & Vegetables → Fastfood 3/3 100% 8 Fastfood, Bakery → Fastfood 3/3 100% 9 Fastfood, Meat → Fastfood 3/3 100% 10 Fish & Seafood, Fruit & Vegetables → Fish & Seafood 6/7 86% 11 Fish & Seafood, Bakery Vegetables → Fish & Seafood 7/7 100% … … … … … … … … 152 Eggs, Bakery, Meat, Fastfood, Fruits & Vegetables → Eggs, Bakery, Meat, Fastfood 3/3 100%
Pada  metode  FP-Growth  jika  mengacu  pada  data  tabel  1, maka dapat dibuat data transaksi secara descending seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Data transaksi per kategori untuk FP-Growth
Kode Kategori Frekuensi D Fruit & Vegetables 30 A Eggs 29 E Bakery 29 F Meat 22 C Fish & Seafood 7 B Fastfood 3
Minimum support yang  ditentukan  pada  algoritma  apriori adalah 60%, sehingga data yang memenuhi minimum support jika  menggunakan  metode  FP-Growth  adalah  >=22  sehingga dapat  ditampilkan  hasil  dari  data  transaksi  yang  memenuhi kriteria tersebut dalam tabel 8
Tabel 8. Data transaksi per kategori untuk FP-Growth yang memenuhi minimum support No Kategori Minimum kategori >=22 1 {A,D,E,F} {A,D,E,F} 2 {A,C,D,E,F} {A,D,E,F} 3 {A,C,D,E,F} {A,D,E,F} 4 {A,B,C,D,E,F} {A,D,E,F} 5 {A,B,C,D,E,F} {A,D,E,F} 6 {A,D,E} {A,D,E} 7 {A,D,E} {A,D,E} 8 {A,D,E,F} {A,D,E,F} 9 {A,D,E} {A,D,E} 10 {A,D,E,F} {A,D,E,F} 11 {A,D,E,F} {A,D,E,F} 12 {A,B,D,E,F} {A,D,E,F} 13 {A,D,E} {A,D,E} 14 {A,D,E,F} {A,D,E,F} 15 {A,D,E,F} {A,D,E,F} … …
…
… … … 30 {C,D,E} {D,E} 31 {A,D,E} {A,D,E}
Dengan  menggunakan  software  RapidMiner  8.1  tahapan proses untuk algoritma FP-Growth dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2. FP-Growth pada RapidMiner
Gambar 3. Proses Numerical to Binominal dari sampel data penjualan
Gambar 4. Support dan Confidence menggunakan RapidMiner dari sampel data penjualan
Gambar 5. Grafis Rule sampel data penjualan menggunakan RapidMiner
Gambar 6. Association Rules dari RapidMiner
Dari  pengolahan  data  penjualan  pada  gambar  6  yang dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  RapidMiner didapatkan  jumlah  aturan  asosiasi  sebanyak  152 rule dengan support  terendah  adalah  10%  dan  tertinggi  94%,  sedangkan confidence terendah adalah 10% dan tertinggi adalah 100%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan data dan hasil pembahasan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
 Secara  keseluruhan  dari  data  sampel  penjualan diperoleh  152 rule yang  terdiri  dari  24 rule asosiasi yang memenuhi support dengan ambang batas 60% dan 108 rule yang memenuhi confidence 90%.
 Penggunaan  algoritma  apriori  dengan  metode  FP- Growth  dapat  membantu  pihak  menajemen  untuk meletakkan  barang  yang  biasa  dibeli  oleh  konsumen, sehingga memudahkan pelanggan untuk dapat membeli barang tersebut.
 Metode FP-Growth dapat membantu pihak manajemen untuk  memantau  stok  barang  yang  sering  dibeli  oleh konsumen  sehingga  tidak  akan  terjadi  kelangkaan pasokan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  Sholik  and  A.  Salam,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce  OrderMas,” Techno.com , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[2] R.  K.  Robi  Yanto,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Metode Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan  Pola  Pembelian  Obat,” Implementasi  Data  Min.  dengan  Metod.  Algoritm.  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Obat, Citec J. , vol. Vol. 2, No, no. ISSN: 2354-5771, pp. 102–113, 2015.
[3] D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data . 2014.
[4] G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Frequent  Pattern  Growth  (Fp- Growth) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[5] B. Santosa and A. Umam, Data Mining dan Big Data Anaytics , 2nd ed. Yogyakarta: Penebar Media Pustaka, 2018.
[6] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd  Edition  (The  Morgan  Kaufmann  Series  in  Data  Management Systems),” 2011.
[7] A. Salam and M. S. H. Khayal, “Mining top-k frequent patterns without minimum support threshold,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 30, no. 1, pp. 57–86, 2012.
[8] F.  Fatihatul,  A.  Setiawan,  and  R.  Rosadi,  “Asosiasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  FP-Growth  Untuk  Market  Basket  Analysis,” Jatinangor Univ. Padjadjaran , pp. 1–8, 2011.
[9] B.  Wang et  al. ,  “Comprehensive  Association  Rules  Mining  of  Health Examination  Data  with  an  Extended  FP-Growth  Method,” Mob. Networks Appl. , vol. 22, no. 2, pp. 267–274, 2017.