Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524
Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart

## Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service)
Boby Septia Pranata 1 , Dito Putro Utomo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 septiapranata@gmail.com, 2 ditoputro12@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi    : 13 Mei 2020 Revisi Akhir : 23 Mei 2020 Diterima                  : 30 Mei 2020
Diterbitkan Online : 08 Juli 2020
Strategi  yang  digunakan  oleh  management  bengkel  motor  adalah  melalui aplikasi  perangkat  lunak  dengan  system  informasi  untuk  mendapatkan  suatu inovasi  yang  baru,  Dalam  proses  penjualan  barang  diharapkan  dapat memberikan  manfaat  bagi  mereka  yang  menggunakan  teknologi  informasi karena  dapat  meningkatkan  mutu  penjualan  dengan  memberikan  pelayanan maupun rekomendasi kepada penjual dan pembeli bahkan dapat memberikan promosi.  Untuk  itu  dalam  penulisan  ini  dikembangkan  aplikasi  analisis association rules dalam menemukan pola kombinasi hubungan antar item-sets dan untuk mengolah data penjualan alat bengkel yang menumpuk yang selama ini  tidak  diketahui  kegunaannya  sehingga  data  yang  tertumpuk  tersebut ditambang  dan  dan  digali  informasi-informasi  yang  menimbulakan  suatu pengetahuan  yang  bermanfaat  atau  disebut  dengan  data  mining  kemudian diekstraksi  dan  diinterpretasi  pola  kecenderungan  penjualan  alat  untuk meningkatkan  pelayanan  yang  sering  dijual  dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth.  FP-Growth  adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat digunakan  menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul  (Frequent Item Set) dalam sekumpulan data dan menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian Frequent Item Set. Penelitian ini dilakukan dengan mengamati variabel data penjulalan alat-alat bengkel sehingga meningkatkan pelayanan.
K ATA K UNCI
Data Mining, Persediaan, Sparepart, Motor, Algoritma FP-Growth

## K ORESPONDENSI
E-mail:  septiapranata@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  sebagai ekstraksi informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait berbagai basis data besar[2]. Ada beberapa macam pendekatan yang berbeda yang  diklasifikasikan  sebagai  teknik  pencarian  informasi/pengetahuan  dalam  KDD.  Ada  pendekatan  kuantitatif, seperti  pendekatan  probabilistik  seperti  logika  induktif,  pencarian  pola,  dan  analisis  pohon  keputusan.  Pendekatan yang lain meliputi deviasi, analisis kecenderungan, algoritma genetik, jaringan saraf tiruan, dan pendekatan campuran dua atau lebih dari beberapa pendekatan yang ada.
Bengkel motor merupakan salah satu faktor penjamin kenyamanan penggunaan sepeda motor. Tanpa adanya bengkel, pengendara akan mengalami kesulitan untuk memberikan perawatan rutin dan memperbaiki sepeda motornya yang  bermasalah.  Ketersediaan  bengkel  di  setiap  sudut  kota  juga  belum  tentu  menjamin  kenyamanan  penggunaan sepeda  motor,  hal  ini  bisa  disebabkan  beberapa  faktor  yaitu  tidak  adanya  informasi  yang  cepat  dan  akurat  bagi konsumen  mengenai  stok  atau  persediaan  suku  cadang  motor  yang  tersedia  seperti  oli,  rantai,  lahar,  dan  lain sebagainya. Sehingga konsumen yang datang ke bengkel sering kali merasa kecewa karena setelah menunggu lama ternyata suku cadang yang dicari tidak tersedia. Karyawan bengkel atau montir tidak mengetahui apakah stok suku cadang yang akan diganti untuk motor yang diservis masih ada atau tidak di gudang. Dikarenakan pencarian stok suku cadang masih menggunakan arsip atau buku besar stok barang sehingga proses transaksi menjadi lama. Oleh karena itu  dibutuhkan  teknologi  sistem  informasi  untuk  memberikan  manfaat  berupa  kemudahan  menyimpan, mengorganisasi  dan  melakukan  pengambilan  (retrival)  terhadap  berbagai  data.  Dengan  dukungan  perangkat  lunak yang  memadai  dan  konfigurasi  perangkat  keras  yang  tepat,  bengkel  tersebut  dapat  membangun  sistem  informasi manajemen  yang  handal  dan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kinerja  bengkel  secara  keseluruhan.  Dengan demikian pelanggan tidak perlu menunggu lama untuk mencari suku cadang motor yang diinginkannya.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91 ISSN 2722-0524 (media online)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  sebagai ekstraksi informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait berbagai basis data besar[2].

## 2.2 Association Rule
Aturan  asosiasi  ( association  rule )adalah  metode  atau  teknik  data mining untuk  mencari  suatu  hubungan  atau menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item.
Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien  adalah  dengan  mengetahui  variable  nilai support dan confidence [5].ukuran  ini  dapat  diketahui  dengan mengukur interestingness measure dengan variable sebagai berikut:
1. Support
Suatu  ukuran  yang  menunjukkan  berapa  besar  tingkat  dominasi  suatu  item  atau  itemset  dari  keseluruhan transaksi dan menentukan apakah suatu item atau itemset layak dicari confidancenya (misalnya dari keseluruhan transaksi  yang  ada,  seberapa  besar  tingkat  dominasi  yang  menunjukkan  bahwa  item  AA  dibeli  bersamaan dengan item B):
Support (𝐴) = 𝐽𝑇 (𝐴)
𝑇 .............................................................................................................  (1) Keterangan: JT (A) = Jumlah Transaksi yang mengandung A T = Total Transaksi
2. Pembentukan Aturan Asosiatif
Suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional (misalnya, seberapa sering item B dibeli jika pelanggan membeli item A ).
Confidance (𝐴 → 𝐵) = 𝐽𝑇 (𝐴→𝐵)
𝐽𝑇 (𝐴) .............................................................................................  (2)
JT (A  B)  = Jumlah Transaksi yang Mengandung A dan B
JT (A) = Jumlah Transkasi yang mengandung A

## 2.3 Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari  algoritma Apriori . Algoritma Frequent Pattern Growth adalah salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data. Pada algoritma FP-Growth menggunakan konsep  pembangunan tree , yang  biasa disebut FP-Tree , dalam pencarian frequent itemsets bukan menggunakan generate candidate seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori .
Dengan    menggunakan  konsep    tersebut,  algoritma FP-Growth menjadi  lebih  cepat  daripada algoritmaApriori[6].
Metode FP-Growth dibagi menjadi tiga tahapan utama, yaitu: 1. Tahap pembangkitan conditional pattern base .
2. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree ,dan
3. Tahap pencarian frequent itemset .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  yang  akan  dijadikan  dalam  penyelesaian  masalah  analisis  data mining dalam peningkatan pelayanan dengan penjualan yaitu kebutuhan masyarakat, yang nantinya digunakan untuk mengetahui suatu strategi dalam  meningkatkan  mutu penjualan, pada bab  ini akan  membahas analisa proses  yang amat  mempengaruhi  dalam  penjulan  sparepart  dengan  menggunakan Freqent  patern  growth  (Fp  Growth) yaitu penyelesaian berupa pencarian association rule mining.
Sebagai tahap awal maka yang dilakukan pada Data mining adalah dengan melakukan suatu pengumpulan data pada bengkel sinar service data tersebut akan digunakan sebagai  sampel dan akan dianalisis dengan  menggunakan metode Freqent patern growth (Fp Growth) .
Data yang digunakan untuk menentukan item-item yang berfungsi dalam praproses penentuan dan perhitungan FP Growth . Yang dipilih sebagai itemnya adalah data penjualan dan bulan. Dari data yang adaMaka 10 data daftar yang akan dijadikan sample atau contoh dalam perhitungan manual yang dapat dilihat pada table 1. berikut ini:
Tabel 1 . Data Daftar Penjualan No Daftar Keterangan 1 Busi RA 2 Kampas Rem RB

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91 ISSN 2722-0524 (media online)
3 Lahar RC 4 Komstir RD 5 Bohlam RE 6 Oli RF 7 Kabel Kopling RG 8 Gearset RH 9 Ban RI 10 Seal Karet RJ
Sampel data tersebut diatas diambil berdasarkan data awal, sehingga table data transaksi sampel akan muncul dilihat berdasarkan bulan atau dari mulai bulan juni hingga hari desember hal ini dapat dilihat dari tabel 2.
Tabel 2 . Data Transaksi Sampel Bulan Jumlah 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Juni RA RB RG Juli RA RB RC RE RG RH RI RJ Agustus RA RB RC RF RG RI September RA RB RC RD RF RH RJ Oktober RA RB RC RF RG November RA RC RH RJ Desember RB RC RG
Pada tabel 2. tersebut ada 10 data sampel yang akan diolah dengan menggunakan frequent pattern growth ( Fp Growth ) . Frekuensi kemunculan tiap item dari data transaksi dapat dihat pada tabel 3.:
Tabel 3 . Data Frekuensi Kemunculan Tiap Item Support
Daftar Frekuensi Support Support % RA 6 6/7 = 0,8 80% RB 6 6/7 = 0,8 80% RC 6 6/7 = 0,8 80% RD 1 1/7 = 0,1 10% RE 1 1/7 = 0,1 10% RF 3 3/7 = 0,4 40% RG 5 5/7 = 0,7 70% RH 3 3/7 = 0,4 40% RI 2 2/7 = 0,2 20% RJ 4 4/7 = 0,5 50%
Pada tabel 3. dapat dilihat hasil frekuensi kemunculan item penjualan sparepart sepeda motor melalui transaksi setiap hari senin hingga hari minggu, lalu dilakukan penentuan support , pada penelitian ini diambil nilai support count ξ = 60%, dan nilai support count tersebut merupakan nilai yang menjadi kebutuhan instansi perusahaan dalam melihat persentase rata-rata transaksi. Nilai support count akan mempengaruhi item yang akan di analisa ke tahap pembuatan FP-Tree dan dapat kita ketahui nilai support tertinggi serta dapat kita ketahui nilai support yang memenuhi support account 60 %, dan untuk menemukan nilai persentase support maka frerkuensi transaksi dalam satu hari di bagi dengan jumlah attribute hari sehingga akan ditemukan item yang memenuhi frekuensi, maka item yang akan digunakan untuk selanjutnya adalah item yang memenuhi frekuensi ≥ 60 %, yaitu pada tabel 4.6 sedangkan item yang dibawah support account yaitu pada item RD nilai support 10 %, RE nilai support 10 %, RF nilai support 40 %, dan RH nilai support 40 %, RI dengan support 20 % serta RJ dengan nilai support 50 % belum memenuhi nilai minum support yaitu nilai dibawah 60 %. Item yang memenuhi support account yang akan dilanjutkan untuk proses FP Growth .
Tabel 4 . Frekuensi Kemunculan Ke 2 Daftar Frekuensi Support Support % RA 6 6/7 = 0,8 80% RB 6 6/7 = 0,8 80% RC 6 6/7 = 0,8 80% RG 5 5/7 = 0,7 70%
Setelah dilakukan proses dalam pemindaian data maka pada kemunculan kedua data transaksi dalam proses Data  Miningnya  dapat  dilihat  pemindahan  diurutkan  berdasarkan  frekuensi,  berikut  data  transaksi  tersebut  dapat dilihat pada tabel 5.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91 ISSN 2722-0524 (media online)
Tabel 5 . Data Transaksi Setelah Pemindaian TID TRANSAKSI 1 RA, RB, RG 2 RA, RB, RC, RG 3 RA, RB, RC 4 RA, RB, RC 5 RA, RB, RC, RG 6 RA, RC 7 RB, RC, RG
3.2 Penerpan Algoritma FP Growth (Pembangkitan FP Tree)
Setelah item–item frequent didapat yang memenuhi nilai support count maka pembangkitan FP Tree dapat dilakukan data akan diolah secara manual sesuai dengan konsep data mining dengan menggunakan algoritma frequent pattern growth (FP Growth). Setelah data diurut dapat kita lanjut pada tahap pembangkitan FP Tree. Pembacaan TID 1 atau transaksi pertama, lalu dilanjutkan pembacaan TID 2 (transaksi kedua), dan dilanjutkan transaksi selaanjutnya hingga transaksi terakhir.
Dengan  menggunakan frequent  pattern  growth maka  dapat  dilanjutkan  dengan  proses  pembangkit FP  Tree dari data transaksi yang digunakan. Pada transaksi pertama atau Pembacaaan TID 1 itemnya adalah {RA, RB, RG,} menghasilkan suatu simpul  sehingga akan terbentuk suatu lintasan Root-RA-RB-RG dalam pembentukan FP Tree sehingga dapat dilihat dari gambar diawah ini:
NULL RA:1 RB:1 RG:1 Gambar 1 Hasil Pembentukan FP Tree Pembacaan TID 1
Pada transaksi kedua atau TID 2 itemnya adalah (RA, RB, RC, RG),  penambahan support count pada simpul yang ada. Pembacaan TID 2 dapat dilihat pada gambar 2., yang akan dilanjutkan pembacaan TID 3.
NULL RA:1 RB:1 RG:1 RC:1 RG:1
Gambar 2. Hasil Pembentukan FP Tree Pembacaan TID 2
Pada  transaksi  ketiga  atau  TID  3  itemnya  adalah  {RA,  RB,  RC,  RG},  penambahan support  count pada lintasan yang sudah ada, pembacaan TID 3 dapat dilihat pada gambar 3. yang akan dilanjutkan pembacaan TID 4.
NULL RA:3 RB:3 RG:2 RC:2 RG:2
Gambar 3. Hasil Pembentukan FP Tree Pembacaan TID 3
Proses dilakukan hingga sampai pembacaan dan pembentukan TID terkahir Pada transaksi keempat atau TID 6  itemnya  adalah  (RB,  RC,  RG).  Pada  TID  ini  menimplementasikan  bahwa  terjadi  perulangan  pembacaan  TID sehingga menghasilkan pohon baru pada Root dan menghasilkan seperti gambar dibawah ini:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91 ISSN 2722-0524 (media online)
NULL RA:5 RB:5 RG:2 RC:4 RG:3 RB:1 RC:1 RG:1 Gambar 4. Hasil Pembentukan FP Tree Pembacaan TID 7
Setelah dilakukan pembangunan FP Tree dari sekumpulan transaksi yang telah dilakukan, pada tahapan diatas maka  dilanjutkan  dengan  tahap FP  Growth untuk  mencari frequent  itemset yang  memenuhi  syarat.  Langkah FP Growth  ini sebanyak  3  langkah  utama  yaitu Conditional  Pattern  Base, pembangkitan Conditional  FP  Tree, dan pencarian Frequent Itemset.
Setelah mencari frequent itemset untuk beberapa akhiran ( suffix ). Pada tahap pembangkitan conditional pattern base dilakukan dengan cara up-apohon atau ditentukan dengan cabang pohon dengan support count terkecil, namun dalam sample data  ini  nilai  support  sama  semua  dan  nilai  confidance  sama  kecuali  RG.  Untuk  membangkitkan conditional pattern base.
Setelah  tahap  pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan  maka  langkah  selanjutnya  adalah  tahap pembangkitan conditional  FP  Tree .  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  dengan  melihat FP  Tree yang  sudah  dibentuk sebelumnya. Conditional FP Tree dimaksudkan untuk mencari frequent itemset yang berakhiran item tertentu atau mengandung suffix yang sama.
Dari hasil pembentukan FP Tree sebelumnya maka langkah pertama yang dilakukan adalah membangkitkan conditional FP Tree untuk lintasan yang mengandung suffix RG. Tahap ini setiap lintasan yang memiliki simpul RG dibuang
NULL RA:5 RB:1 RC:1 RB:5 RC:4

## Gambar 5 Lintasan RG
Tahapan  selanjutnya  adalah  membangun conditional  FP-Tree setiap  lintasan  yang  mengandung suffix RC, Tahap ini setiap lintasan yang memiliki simpul RC dibuang seperti pada gambar 6.
NULL RA:5 RB:1 RB:5

## Gambar 6. Lintasan RC
Pada tahap  ini  merupakan tahap akhir  membangun conditional FP-Tree sebab pada tahap ini dua  lintasan antara RA dan RB memiliki nilai yang sama sehingga setiap lintasan yang mengandung suffix RB dibuang simpulnya seperti pada gambar 7.:
NULL
RA:5

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91

## ISSN 2722-0524 (media online)
Setelah memeriksa frequent itemset untuk akhiran ( suffix ), maka dapatlah hasil secara keseluruhan yang terlihat dalam tabel 6.
Tabel 6 . Tabel Hasil Frequent Itemset Suffix Frequent itemset RA {RA}, {RA,RB}, {RA,RG}, {RA,RB,RG} RB {RB}, {RB, RC}, {RB, RG}, {RB, RA, RC,RG} RC {RC}, {RA, RC}; {RC, RG} RG {RG}
Pencarian Association Rules dilakukan melalui dua tahap yaitu pencarian frequent itemset dan penyusutan rules . Penting tidaknya suatu Association Rules dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dengan nilai min support 60 % dan confidence (nilai kepastian) dengan minimum confidence 50 %. Support adalah ukuran yang menunjukan tingkat dominasi itemset dari kesuluruhan transaksi.
Setelah didapat frequent itemset, selanjutnya  membuat rules dengan cara menghitung confidence dari tiap kombinasi rule. Dari 10 itemset yang dihasilkan  tidak semua dihitung karena rule yang dihasilkan adalah jika A maka B, sehingga itemset yang dihitung minimal berisi dua item. Maka yang dihitung confidence- nya adalah:
{RA,RB},{RA,RG},{RA,RB,RG},{RB,RC},{RB,RG},{RB,RA,RC,RG},{RA,RC};{RC,RG}. Hanya  kombinasi  yang  lebih  besar  atau  sama  dengan minimum  confidence yang  akan  diambil  atau strong association rule saja. Adapun perhitungan nilai 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 setiap association rule yang dilalui, maka didapat hasil yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 . Perhitungan Nilai Support Setiap Association Rule No Jika Maka Support % 1 RC RB 5/7 = 0,7 (70 %) 2 RB RC 5/7 = 0,7 (70 %) 3 RC RA 5/7 = 0,7 (70 %) 4 RA RC 5/7 = 0,7 (70 %) 5 RB RA 5/7 = 0,7 (70 %) 6 RA RB 5/7 = 0,7 (70 %) 7 RB RG 5/7 = 0,7 (70 %) 8 RG RA 5/7 = 0,7 (70 %)
Adapun perhitungan nilai Confidence setiap association  rule yang dilalui  maka diperolehlah  hasil secara ke seluruhan yang terlihat dalam tabel 8.
Tabel. 8 . Perhitungan Confidence Setiap Assosiation Rule No Jika Maka Confidence % 1 RC RB 7/8 = 0,8 (80%) 2 RB RC 7/8 = 0,8 (80%) 3 RC RA 7/8 = 0,8 (80%) 4 RA RC 7/8 = 0,8 (80%) 5 RB RA 7/8 = 0,8 (80%) 6 RA RB 7/8 = 0,8 (80%) 7 RB RG 7/8 = 0,8 (80%) 8 RG RA 7/8 = 0,8 (80%) 9 RC RB 8/8 = 1 (100%)
Setelah  diketahui  hasil support dan confidence , maka  kita  akan  menggabungkan  hasilnya  seperti  dapat  kita lihat pada tabel 9. hasil dari evaluasi kelsuluruham association rule yang didapat.
Tabel 9 . Hasil Evaluasi Rules No Jika Maka Confidence % Support % 1 RC RB 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 2 RB RC 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 3 RC RA 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 4 RA RC 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 5 RB RA 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 6 RA RB 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 7 RB RG 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %) 8 RG RA 7/8 = 0,8 (80%) 5/7 = 0,7 (70 %)
Dari tahap-tahap yang telah dilakukan di atas, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91 ISSN 2722-0524 (media online)
Rule 1 : Jika dilakukan penjualan sparepart dari Lahar maka dilakukan transaksi penjualan sparepart dari Kampas Rem  dengan    tingkat  kepercayaan  penjualan  70  %  dan  didukung  oleh  pembelian  80%  dari  data keseluruhan.
Rule 2 : Jika dilakukan penjualan sparepart dari Kampas Rem maka dilakukan transaksi penjualan sparepart dari Lahar  dengan    tingkat  kepercayaan  penjualan  70  %  dan  didukung  oleh  pembelian  80%  dari  data keseluruhan.
Rule 3 : Jika  dilakukan  penjualan  sparepart  dari  Lahar  maka  dilakukan  transaksi  penjualan  sparepart  dari  Busi dengan  tingkat kepercayaan penjualan 70 % dan didukung oleh pembelian 80% dari data keseluruhan.
Rule 4 : Jika dilakukan penjualan sparepart dari Busi  maka dilakukan transaksi penjualan sparepart dari Kabel- kopling  dengan    tingkat  kepercayaan  penjualan  70  %  dan  didukung  oleh  pembelian  80%  dari  data keseluruhan.
Rule 5 : Jika dilakukan penjualan sparepart dari Kampas Rem maka dilakukan transaksi penjualan sparepart dari Busi  dengan    tingkat  kepercayaan  penjualan  70  %  dan  didukung  oleh  pembelian  80%  dari  data keseluruhan.
Rule 6 : Jika dilakukan penjualan sparepart dari Busi maka dilakukan transaksi penjualan sparepart dari Kampas Rem  dengan    tingkat  kepercayaan  penjualan  70  %  dan  didukung  oleh  pembelian  80%  dari  data keseluruhan.
Rule 7 : Jika dilakukan penjualan sparepart dari Kampas Rem maka dilakukan transaksi penjualan sparepart dari Kabel-kopling dengan  tingkat kepercayaan penjualan 70 % dan didukung oleh pembelian 80% dari data keseluruhan.
Rule 8 :       Jika dilakukan penjualan sparepart dari Busi  maka  dilakukan transaksi penjualan sparepart  dari Kabel- kopling  dengan    tingkat  kepercayaan  penjualan  70  %  dan  didukung  oleh  pembelian  100%  dari  data keseluruhan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian pada bab-bab sebelumnya, Sehingga dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Meningkatkan persedian sparepart pada bengkel motor berdasarkan data dari bengkel sinar service.
2. Pengujian peningkatan persedian sparepart dengan fp-growth menggunakan aplikasi Rapidminer 7.3.
3. Hasil pengujian menghasilkan bahwa sparepart x.y dengan nilai 8.9 tertinggi dan terendah s.t berdasarkan proses fp-growth an data bengkel sinar service.

## REFERENCES
[1] Sri  Rahayu  Siregar.  (2014).  IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PADA  PENJUALAN  TIKET  PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI(Studi Kasus:Jumbo Travel Medan). ISSN: 2301-9425 Vol VII No 1, Juli , 2014.
[2] Kezia Sumangkut, Arie Lumenta, Virginia Tulenan (2016). Analisa Pola Belanja Swalayan Daily Mart Untuk Menentukan Tata  Letak  Barang  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth,E-Journal  Teknik  Informatika  ISSN  Print:  2085-1588.  ISSN Online: 2355-4614 Vol. 8, No. 1, April 2016.
[3] Ryan  Yunus  A11.2011.06161,  Suprayogi,  M.Kom.  (2011).  PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK  PENYUSUNAN  TATA  LETAK  OBAT  BERWASPADA  POLIKLINIK UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO.
[4] Ririanti.  (2014).  IMPLEMENTASI  ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  APLIKASI  PREDIKSI  PERSEDIAAN SEPEDA MOTOR (STUDI KASUS PT.PILAR DELI LABUMAS) ISSN :2301-9425 Vol.VI : No. 1, Maret 2014.
[5] Ali Ikhwan, Dicky Nofriansyah, Sriani. (2015). Penerapan Data Mining dengan Algoritma FP-Growth untuk Mendukung Strategi  Promosi  Pendidikan  (Studi  Kasus  Kampus  STMIK  Triguna  Dharma).  ISSN  :  1978-6603  Jurnal  SAINTIKOM Vol.14 No 3,September 2015.
[6] Goldie Gunadi, Dana Indra Sensuse. (2012). PENERAPAN METODE DATA MINING MARKET BASKET ANALYSIS TERHADAP  DATA  PENJUALAN  PRODUK  BUKU  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  DAN FREQUENT  PATTERN  GROWTH  (FP-GROWTH)  :  STUDI  KASUS  PERCETAKAN  PT.GRAMEDIA,  Jurnal Telematika MKom ISSN :2085-7251 VOL.4 No.1, Maret 2012.
[7] Fitriyani.  (2015).  IMPLEMENTASI  ALGORITMA  FP-GROWTH  MENGGUNAKAN  ASSOCIATION  RULE  PADA MARKET BASKET ANALYSIS. ISSN : 2355-6579 Informatika. Vol II No : 1, April 2015 .
[8] Heroe Santoso, I Putu Hariyadi, Prayitno. (2016). DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI. ISSN : 2302-3805 NO : 6-7, Februari 2016.
[9] Budanis  Dwi Meilani dan  Azmuri  Wahyu Azinar. (2015). PENENTUAN POLA YANG SERING MUNCUL  UNTUK PENERIMA KARTU JAMINAN KESEHATAN MASYARAKAT (JAMKESMAS) MENGGUNAKAN METODE FP- GROWTH. ISSN : 2089-1121.
[10] Aprisal  Budiana.  (2016).  IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PADA  PENJUALAN  PRODUK  DI  PT.  FOCUS  GAYA GRAHA MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE. ISSN :2089-9033.
[11] Kennedi Tampubolon., Hoga Saragih., Bobby Reza. (2013). IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN ALAT-ALAT KESEHATAN. ISSN :2339-2101 Vol 1, No : 1, Oktober 2013
[12] D. P. Utomo and B. Purba, "Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia," Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, pp. 846-853, 2019.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 2, Juli 2020, pp  83- 91 ISSN 2722-0524 (media online)
[13] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  "ANALISA  POLA  PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI)," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416-423, 2019.
[14] D. P. Utomo and M. Mesran, "Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung," JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437-444, 2020.
[15] B.  J.  Hutapea,  M.  A.  Hasmi,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis  Kulit  Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode Vikor,” JURIKOM(Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.