## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239

## Implementasi Market Basket Analysis Menggunakan Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth
Desi Asima Silitonga * , Agus Perdana Windarto
Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Jl. Jendral Sudirman Blok A no 1/2/3 Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* silitongadesi03@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: silitongadesi03@gmail.com Submitted: 19/01/2022 ; Accepted: 29/01/2022 ; Published: 31/01/2022
Abstrak −Apotek merupakan suatu media tempat penjualan berbagai macam obat berdasarkan golongan serta produk lainnya yang berkaitan dengan kesehatan. Apotek melayani transaksi berupa resep dokter maupun obat bebas setiap harinya. Penjualan obat perhari bisa mencapai puluhan transaksi. Data transaksi penjualan yang berupa resep dokter tersebut semakin bertambah setiap harinya dan disimpan menjadi arsip sebagai pembukuan tanpa memikirkan manfaat lainnya. Namun, data tersebut dapat menghasilkan sebuah informasi penting dalam menentukan pola letak barang yang sesuai dengan pola beli konsumen dengan menggunakan algoritma fp-growth. Data yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan data transaksi resep dokter. Hasil dari association rule dapat dijadikan masukan bagi pihak apotek dalam menentukan pola letak barang pada apotek tersebut.
Kata Kunci: Apotek; Fp-Growth ; Association Rule ; Obat; Transaksi
Abstract − Pharmacy is a medium for selling various kinds of drugs by class and other products related to health. Pharmacies serve transactions in the form of doctor's prescriptions and over-the-counter drugs every day. Drug sales per day can reach dozens of transactions. Sales transaction data in the form of doctor's prescriptions are increasing every day and are stored as archives  for  bookkeeping  without  thinking  about  other  benefits.  However,  this  data  can  produce  important  information  in determining the pattern of goods layout in accordance with consumer buying patterns using the fp-growth algorithm. The data used in this study is based on doctor's prescription transaction data. The results of the association rule can be used as input for the pharmacy in determining the pattern of the location of the goods at the pharmacy.
Keywords : Pharmacy ; Fp-Growth ; Association Rule ; Drug; Transaction

## 1. PENDAHULUAN
Apotek  French  Farma  terletak  di  Privinsi  Sumatra  Utara Kabupaten  Dairi  Jalan  RSU  No.17A  Sidikalang  yang merupakan salah satu apotek di Sidikalang, sebagai penanggung jawab Apoteker Marlon Situmorang, SSI. APT dengan Surat Izin Praktik Apoteker (SIPA) : 19750227/SIPA_12.10/2013/1 001 dan Izin Apotek 021/440/YM. “Apotek  merupakan  suatu  media  tempat  penjualan  berbagai  macam  obat  berdasarkan  golongan  serta  produk lainnya  yang  berkaitan  dengan  kesehatan”  [1].  Setiap  apotek  selalu  memprioritaskan  pelayanan  yang  terbaik terhadap masyarakat atau pasien yang melakukan transaksi di apotek tersebut. Apotek French melayani transaksi berupa resep dokter maupun obat bebas setiap harinya. Penjulan obat perhari bisa mencapai puluhan transaksi. Data  transaksi  penjualan  yang  berupa  resep  dokter  tersebut  semakin  bertambah  setiap  harinya  dan  disimpan menjadi arsip sebagai pembukuan tanpa memikirkan manfaat lainnya. Namun, data tersebut dapat menghasilkan sebuah informasi penting dalam menentukan pola letak barang yang sesuai dengan pola beli konsumen. Dalam hal tersebut  diperlukan  sebuah  analisa  yang  menggunakan Market  Basket  Analysis (MBA).  “Analisa  ini  mengarah pada pembelanjaan pelanggan untuk mengetahui kebiasaan barang yang dibeli dan menambang pola-pola tersebut dari  sejumlah  catatan  transaksi  yang  dapat  membantu  penjual  dan  aplikasi  dalam  pengembangan  strategi pemasaran  mereka  dalam  meningkatkan  profit”  [2].  “Dengan  mengetahui  produk  manakah  yang  dibeli  secara bersamaan  membantu  perusahaan  dan  menggunakan  informasi  untuk  menempatkan  produk  yang  sering  terjual secara bersamaan di dalam satu area” [3]. Selanjutnya, dilakukan pembentukan aturan asosiasi (association rule) berdasarkan  jumlah  kemunculan item dalam  transaksi  sehingga  diperoleh  produk-produk  apa  saja  yang  sering dibeli konsumen  secara bersamaan.
“Association rule merupakan cara terbaik untuk memberikan dukungan keputusan ilmiah pada pasar retail melalui  hubungan mining  association antara  barang  yang  telah  dibeli  secara  bersama-sama”  [4].  Hal  ini  dapat membantu untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item produk obat yang paling banyak terjual secara  bersamaan  dengan  produk  obat  lainnya.  Salah  satu  bagian  dari Association  rule yang  sudah  sering digunakan dalam sebuah penelitian adalah apriori [5] dan fp-growth [6]. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [7] tentang ‘Perbandingan algoritma apriori dan algoritma fp-growth untuk perekomendasi pada transaksi peminjaman buku di perpustakaan universitas dian nuswantoro’ adanya perbedaan antara apriori dengan fp-growth dan  kesimpulan  yang  dapat  ditarik,  algoritma  apriori  membutuhkan  waktu  komputasi  yang  lama  dalam  proses mendapatkan frequent itemset dibanding dengan algoritma fp-growth. algoritma fp-growth adalah satu cara dalam mengatasi kelemahan algoritma apriori . Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori . “ Frequent  Pattern  Growth  (FP-  Growth) adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul  ( frequent  itemset )  dalam  sebuah  kumpulan  data”  [8]. “Selain itu media penyimpan untuk database pada algoritma FP-Growth juga besar” [9]. Berdasarkan kelebihan dari algoritma fp-growth diharapkan hasil penelitan ini dapat memberikan informasi kepada Apotek French Farma

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
berupa hasil item set sehingga hasil penelitian tersebut  dapat menetukan strategi penjualan serta persediaan obat yang sering dibeli.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
“Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menggali informasi yang berharga dan berguna di dalam database” [10].  “Data  mining  yang  juga  dikenal  dengan  istilah pattern  recognition merupakan  suatu  algoritma yang digunakan untuk pengolahan data guna menemukan pola yang tersembunyi dari data yang diolah”[11]. “Data mining  bisa  digunakan  oleh  perusahaan  besar  untuk  menggali  data  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dapat menunjang dan meningkatkan proses bisnis perusahaan tersebut” [12].
“Dalam  menemukan  pola-pola data  mining terhadap  data,  pola  yang  ditemukan  harus  memberikan keuntungan  terhadap  pola  tersebut”  [13].  “ Data  mining memiliki  hakikat  sebagai  disiplin  ilmu  yang  tujuan utamanya adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki”  [14]. “ Penambangan  data  adalah  proses  menemukan  pengetahuan  yang  menarik,  seperti  asosiasi,  pola, perubahan, struktur dan anomali yang signifikan, dari sejumlah besar data yang disimpan dalam database” [15].
Dari  beberapa  definisi  diatas  dapat  disimpulkan Data  mining disebut knowledge  discovery  in  database (KDD) dengan istilah penemuan pengetahuan data karena tujuan utama data mining adalah untuk memanfaatkan data dalam basis data dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna[16].

## 2.2 Market Basket Analysis (MBA)
“ Market Basket Analysis merupakan metode atau teknik yang akan digunakan dan bermanfaat untuk lingkungan marketing” [17]. Tujuan dari Market Basket Analysis ini adalah untuk menentukan, produk-produk apa saja yang dibeli oleh seorang konsumen secara bersamaan. “Sehingga dapat dipakai sebagai masukan untuk meningkatkan keefektifan pemasaran dan strategi penjualan” [5]. “Kebutuhan market basket analysis berawal dari keakuratan dan manfaat yang dihasilkannya dalam wujud aturan assosiasi (association rules)” [18].

## 2.3 Assocation Rules
“ Association  rule merupakan  sutu  proses  pada  data  mining  untuk  menentukan  semua  aturan  asosiatif  yang memenuhi syarat minimum untuk support (minsup) dan confidance (minconf) pada sebuah database [19]. Penting tidaknya suatu aturan asosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support yaitu persentase kombinasi item dalam database dan confidence yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif. Support dan confidence dituliskan sebagai pers (1) dan pers (2) [20].
𝑆𝑢𝑝𝑝 (𝐴 => 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) (1) 𝐶𝑜𝑛𝑓 (𝐴 => 𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴) (2)
Jika support itemset dari itemset 𝐼 memenuhi minimum support threshold yang sudah ditentukan maka 𝐼 adalah frequent 𝑘 -itemset. Secara umum frequent 𝑘 -itemset dilambangkan dengan 𝐿𝑘 . Berdasarkan pers (2) diperoleh:
𝐶𝑜𝑛𝑓 (𝐴 => 𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴) = 𝑆𝑢𝑝𝑝 (𝐴∪𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝 (𝐴) (3)

## 2.4 Algoritma  Frequent Pattern Growth (FP- Growth)
“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” [19]. FP-Growth merupakan salah satu algoritma yang termasuk dalam association rule mining . Algoritma FP- Growth dibagi menjadi tiga langkah utama, yaitu [9] : a) Tahap pembangkitan Conditional Pattern Base . Conditional Pattern Base merupakan subdatabase yang berisi prefix path (lintasan prefix) dan suffix pattern (pola  akhiran).  Pembangkitan conditional  pattern  base didapatkan  melalui FP-tree yang  telah  dibangun sebelumnya.
b) Tahap pembangkitan Conditional FP-tree . Pada tahap ini support count dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebih besar atau sama dengan minimum support count akan dibangkitkan dengan conditional FP-tree . c) Tahap pencarian frequent itemset. Apabila Conditional  FP-tree merupakan  lintasan  tunggal (single  path) ,  maka  didapatkan frequent  itemset dengan  melakukan  kombinasi  item  untuk  setiap conditional  FP-Tree .  Jika  bukan  lintasan  tunggal,  maka dilakukan pembangkitan FP-growth secara rekursif.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239

## 2.5 WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)
WEKA  merupakan  sebuah  paket  tools  machine  learning  yang  terbilang  praktis.  Singkatan  dari Waikato Environment for Knowledge Analysis , yang diproduksi di Universitas Waikato, New Zealand yang berfungsi untuk pendidikan, penelitian dan berbagai aplikasi. WEKA sanggup menyelesaikan permasalahan - permasalahan data mining  yang  terdapat  di  dunia  nyata,  seperti  klasifikasi,  klustering  dan  asosiasi.  “Aplikasi  WEKA  ditulis menggunakan hirarki Java class dengan menerapkan OOP ( Object Oriented Programming ) dan dapat dijalankan hampir di semua platform” [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini menyampaikan proses pengolahan data dengan perhitungan algoritma Fp-Growth untuk mengetahui jenis obat yang muncul secara bersamaan. Data yang digunakan berupa data penjualan pada bulan Januari sampai bulan Maret 2021 di Apotek French Farma Sidikalang . Kemudian mengimplementasikan hasil analisis dengan bantuan software WEKA 3.9.5 untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh.

## 3.1 Pengolahan Data
Penelitian ini menggunakan data penjualan obat pada bulan Januari sampai Maret 2021 di Apotek French Farma Sidikalang. Adapun data penjualan obat dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Dataset Transaksi Transaksi Nama Obat TR01 Canda, Concor, Lansoprazole, dan Simvastatin TR02 Canda, Concor,NKR, Nulipid, dan ISDN TR03 Dextrose, Ceftriaxsone, Ranitidine, dan Paracetamol TR04 New Diatabs, Asetilsistein, dan Cetirizine TR05 Iprox, Monell, dan Zamel TR06 Epexol, Sanmol, dan Nufit TR07 Fordin, Foricef, dan Mefoz TR08 Cefadroxil, Metrodinzole, Paracetamol, Antasida, B-Complex TR09 Furosemide, Canda, Spironolactone, Concor, Aspilet TR10 Profat, Fuco, Lansoprazole, Domperidon TR11 Ciprofloxacin, Metrodinzole, B-Complex, Antasida, Asam Mefenamat TR12 Zinc, Ambroxol, Ottopan TR13 Ibu Profen, Betahistine, B-Complex, Ranitidine TR14 Cefadroxil, Metrodinzole, B-Complex, Antasida, Paracetamol TR15 Cefadroxil, Metrodinzole, B-Complex, Antasida, Paracetamol TR16 Cefadroxil, Metrodinzole, B-Complex, Antasida, Paracetamol TR17 Cetirizine, Nufit, Metilprednisolon TR18 Claneksi, Procel, Prospan, Imboost TR19 Claneksi, Procel, Prospan, Imboost TR20 Cefadroxil, Methergin, Nexa TR21 Nubac, Provigen, Albugen, Liparin TR22 Furosemide, Spironolactone, Candesartan, Retaphyl, Coltin, Cetirizine TR23 Cefadroxil, Metrodinzole, B-Complex, Antasida, Paracetamol TR24 Iliadin, Marimer, Cefadroxil TR25 CTM, Coltin, Nubac, Provigen TR... .................................... TR.... ..................................... TR 75 Cefadroxil, Metrodinazole, B.Comp, Antasida, Paracetamol TR 76 Cefadroxil,Paracetamol, Metrodinazole, Antasida,B.Comp TR 77 Cefadroxil,Paracetamol, Metrodinazole, Antasida,B.Comp TR 78 Furosemit, Canda, Concor, Spinorolaction TR 79 Cefadroxil,Paracetamol, Metrodinazole, Antasida,B.Comp TR 80 Cefadroxil, Methergin, Tranesanalt TR 81 Ryoell Drop, Elex Salap, Nutri Baby TR 82 Santa Gesic, Hufaksol, Astharol, Acram, Bdm TR 83 Ceftriaxone, Omeprazole, Ondansentron, Vorages TR 84 Sporetik, Isprinol, Ottopan TR 85 Arkilen, Ciflos, Nucral, Lansoprazole, Imunos TR 86 Cefadroxil,Paracetamol, Metrodinazole, Antasida,B.Comp TR 87 Cefadroxil,Paracetamol, Metrodinazole, Antasida,B.Comp TR 88 Canda, Concor, Simpasthatin,Omeprazole TR 89 Omeprazole, Transamin, Vit K, Norages TR 90 Letos, Ctm, Codein TR 91 Sporetik, Bdm, Sagestam, Forumen

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
Transaksi Nama Obat TR 92 Sanprima Syrup, Orezinc, Ryvell Droop TR 93 Sporetik, Lerzin, Lapime Drop, Lacto B, Orezinc TR 94 Flocsakap, Ctm, Camelin, Forasma Syrup, Coltin, Nucral, Caprolit, Albugen TR 95 Revolan, Citicolin, Asam Tranetsamat, Ranitidine, Keterolak,Metro,Cipro TR 96 Ciprofloxam, Asam Mefenamat, Metrodinazole, B.Comp, Antasida TR 97 Cefadroxil, Antasida, Paracetamol, B.Comp, Metrodinazole TR 98 Ciproflaxan, Asam Mefenamat, B.Comp, Metrodinazole, Antasida TR 99 Sporetik, Lacto B, Mucera, Astarol. TR 100
Ctm, Provigen, Ultravita, Pulmusol, Dilatamol
Menentukan frekuensi kemunculan setiap item yang ada pada transaksi dan memberikan prioritas untuk kemunculan item yang paling tinggi. Frekuensi tiap item dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Frekuensi Itemset Kode Item Set Frekuensi A1 Canda 7 A2 Concor 8 A3 Lansoprazole 4 A4 Simvastatin 3 A5 NKR 2 B1 Nulipid 1 B2 ISDN 1 B3 Dextrose 1 B4 Ranitidine 4 B5 Paracetamol 29 C1 New Diatabs 2 C2 Asetilsistein 1 C3 Cetirizine 3 C4 Iprox 1 C5 Monell 3 D1 Zamel 3 D2 Epexol 1 D3 Sanmol 2 D4 Nufit 3 D5 Fordin 1 ........ ............. ...... ........ ............. ...... U1 Nutri Baby 1 U2 Santa Gesic 1 U3 Hufaksol 1 U4 Astharol 1 U5 Acram 1 V1 Mucera 1 V2 Ondansentron 1 V3 Vorages 1 V4 Isprinol 1 V5 Arkilen 1 W1 Imunos 1 W2 Transamin 1 W3 Vit K 1 W4 Norages 1 W5 Letos 1 X1 Codein 1 X2 Sagestam 1 X3 Forumen 1 X4 Revolan 1 X5 Sanprima Syrup 1 Y1 Lerzin 1 Y2 Lapime Drop 1 Y3 Forasma Syrup 1 Y4 Asam Tranetsamat 1 Y5 Keterolak 1 Z1 Astarol 1 Z2 Ultravita 1
Setelah dilakukan pemindaian pertama didapat item yang memiliki frekuensi diatas support count . Asumsi minimum support count adalah (20% * jmlh transaksi), maka minimum support count adalah (20% * 100) = 20,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
maka minimum support count adalah 20. Karena minimum support count adalah 20, maka ada item barang yang harus dibuang. Frekuensi dan prioritas item produk yang mengikuti minimum support count ditunjukkan pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Urutan Itemset Berdasarkan Priority Kode Item Frekuensi E4 Metrodinazole  34 E3 Cefadroxil 33 E5 Antasida 33 F1 B. Complex 32 B5 Paracetamol 29
Kemunculan  item  diurutkan  berdasarkan  yang  frekuensinya  paling  tinggi  pada  data  transaksi  dan ditunjukkan pada  tabel  4.  Kelima  item  tersebut  yang  akan berpengaruh  dan  akan  dimasukkan kedalam fp-tree, selebihnya dibuang karena tidak berpengaruh signifikan.
Tabel 4. Data Set diurutkan berdasarkan priority Kode Nama Obat TR03 Paracetamol TR08 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol, TR11 Metrodinzole, Antasida, B-Complex TR13 B-Complex TR14 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol TR15 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida,B-Complex, Paracetamol TR16 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida,B-Complex, Paracetamol TR20 Cefadroxil TR23 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol TR24 Cefadroxil TR30 Metrodinzole, Antasida, B-Complex TR33 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida B-Complex TR34 Metrodinzole, Cefadroxil ,Antasida, TR36 Paracetamol TR39 Cefadroxil TR48 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol TR49 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida,B-Complex, Paracetamol TR52 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol TR53 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol TR55 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida, B-Complex, Paracetamol TR56 Metrodinzole,Cefadroxil, Antasida,B-Complex, Paracetamol TR 57 Metrodinazole, Antasida, B.Comp TR 58 Cefadroxil TR 60 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 61 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 62 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 63 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 67 Paracetamol TR 69 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 70 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 71 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 73 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida, Paracetamol
TR 75 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp, Paracetamol
TR 76 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 77 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 79 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 80 Cefadroxil TR 86 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol TR 87 Metrodinazole,Cefadroxil, Antasida,B.Comp,Paracetamol
TR 95 Metrodinazole
TR 96 Metrodinazole, B.Comp, Antasida TR 97 Metrodinazole, Cefadroxil, Antasida , B.Comp, Paracetamol TR 98 Metrodinazole, Antasida ,B.Comp
Gambar  dibawah  ini  memberikan  ilustrasi  mengenai  pembentukan  fp-tree  untuk  data  trnsaksi.  Setiap simpul  pada  fp-tree  mengandung  nama  sebuah  item  dan  counter  support  yang  berfungsi  untuk  menghitung frekuensi kemunculan item tersebut dalam tiap lintasan transaksi. Hasil pembentukan fp-tree  dari data transaksi yang sudah diurutkan ditunjukkan pada gambar 1 sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
Gambar 1. Pembentukan Fp-Tree

## 3.3 Penerapan Algoritma Fp-Growth
Setelah  tahap  pembentukan fp-tree selanjutnya  penerapan  algoritma fp-growth dalam  mencari frequent  itemset yang  signifikan.  Dalam  penerapan  algoritma  fp-growth  mengurutkan  tiga  langkah  seperti  : conditional  pattern base, conditional fp-tree, dan frequent pattern generated. Tahap conditional pattern base berisikan prefix path dan suffix pattern (pola Akhiran) dan hasil dari tahapan conditional ditunjukkan pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Pembangkitan Conditional Pattern Base
Conditional Pattern Base Paracetamol {metrodinazole,cefadroxil,antasida=1},{Metrodinazole,cefadroxil,antasida, b- complex=25} B-Complex {metrodinazole, cefadroxil, antasida=26},{metrodinazole, antasida=5} Antasida {metrodinazole, cefadroxil=28},{metro=5} Cefadroxil {metrodinazole=28} Metrodinazole -
Tahap kedua yaitu Conditional Fp-Tree , pada tahap ini support count dari setiap item untuk conditional pattern  base dijumlahkan. Hasil dari tahap Conditional Fp-Tree ditunjukkan pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Pembangkitan Conditional Fp-Tree
Conditional FP-Tree Paracetamol <metrodinazole=26, cefadroxil=26, antasida= 26>, <B-complex=25> B-complex <metrodinazole=31, antasida=31>,<cefadroxil=26> Antasida <metrodinazole=33>, <cefadroxil=28> Cefadroxil <metrodinazole=28>
Tahap terakhir yaitu tahap pencarian frequent itemset , tahap ini merupakan lintasan tunggal ( single path ), kemudian didapat frequent itemset yang ditunjukkan pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Pembangkitan Frequent Itemset Frequent Pattern Generated Paracetamol {metrodinazole, paracetamol=26} {cefadroxil,paracetamol=26} {antasida,paracetaamol=26} {b-complex,paracetamol=25} {metrodinazole,cefadroxil,antasida, b-complex,paracetamol=25} B-complex {metrodinazole, b-complex=3} {antasida,b-complex= 31} {cefadroxil, b- complex=26} {metrodinazole, antasida,cefadroxil,b-complex=26} Antasida {metrodinazole,antasida=33} {cefadroxil, antasida= 28} {metrodinazole,cefadroxil, antasida=28} Cefadroxil {metrodinazole, cefadroxil=28}

## 3.4 Penerapan Association Rule
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence aturan  asosiasi  “    A  maka  B”  dan  jumlah minimum confidence 90%    menggunakan  rumus  sebagai berikut :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴
(4)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
Dalam  mencari association  rule dapat  mengelompokkan  sejumlah  item  yang  disebut  dengan  itemset. Gambaran dari 1-itemset ditunjukkan pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Itemset dengan 1-Itemset Frequent 2 item Metrodinazole (E4) Cefadroxil (E3) Antasida (E5) B-Complex (F1) Paracetamol (B1) Metrodinazole (E4) 34 28 33 30 26 Cefadroxil (E3) 27 33 28 27 26 Antasida (E5) 32 28 33 31 26 B-Complex (F1) 31 27 31 32 26 Paracetamol (B1) 26 26 26 26 29
Setelah  penentuan  1- itemset dilakukan  perhitungan support dari  masing-masing  item  untuk  2- itemset dengan menggunakan rumus support . Hasil perhitungan support ditunjukkan pada tabel 9 berikut:
Tabel 9. Support 2-itemset
Support 2 item Metrodinazole (E4) Cefadroxil (E3) Antasida (E5) B-Complex (F1) Paracetamol (B1) Metrodinazole (E4) 0,34 0,28 0,33 0,30 0,26 Cefadroxil (E3) 0,27 0,33 0,28 0,27 0,26 Antasida (E5) 0,32 0,28 0,33 0,31 0,26 B-Complex (F1) 0,31 0,27 0,31 0,32 0,26 Paracetamol (B1) 0,26 0,26 0,26 0,26 0,29
Setelah mendapatkan hasil dari perhitungan support, maka yang tidak dapat memenuhi nilai support akan di buang. Perhitungan confidence dapat dilakukan dengan menggunakan rumus yang ditentukan. Hasil perhitungan confidence ditunjukkan pada tabel 10 berikut:
Tabel 10. C onfidence 2-itemset
Confidence Metrodinazole (E4) Cefadroxil (E3) Antasida (E5) B-Complex (F1) Paracetam ol (B1) Metrodinazole (E4) 1 0,79 0,94 0,91 0,76 Cefadroxil (E3) 0,8 1 0,84 0,8 0,78 Antasida (E5) 0,96 0,84 1 0,9 0,78 B-Complex (F1) 0,96 0,84 0,96 1 0,78 Paracetamol (B5) 0,89 0,89 0,89 0,89 1
Berdasarkan tabel 10 dapat diketahui bahwa  yang paling banyak dibutuhkan yaitu : E4 (Metrodinazole), E3 (Cefadroxil),E5 (Antasida), F1 (B-Complex), dan B5 (Paracetamol) yang menghasilkan aturan asosiasi yang terbentuk dengan jumlah minimum support 20% dan minimum confidence 90%.

## 3.5 Implementasi WEKA
Setelah mendapatkan hasil akhir dari pengolahan data, selanjutnya mengimplementasikan hasil dari algoritma fp- growth menggunakan software WEKA 3.9.5 untuk memperoleh aturan asosiasi item yang sudah memenuhi min support dan min confidence . Jalankan software WEKA 3.9.5 hingga muncul GUI Chooser, Kemudian klik tombol explorer maka akan muncul kota dialog explorer. Setelah itu pilih open file sehingga akan muncul kotak dialog open file dan pilih jenis file CSV (*.csv), lalu remove kolom “Transaksi” dari daftar atribut yang akan dieksekusi untuk menghindari kesalahan dalam pengujian data. Selanjutnya klik menu associate lalu klik Choose pilih fp- growth dan  tentukan  nilai minimum confidence 0.2  atau  20%    pada lowerBoundMinSupport dan minimum confidence 0.9 atau 90% pada minMetric, lalu klik Ok Setelah proses data selesai maka klik tombol Start untuk menampilkan hasil analisis dengan menggunakan algoritma fp-growth yang dapat dilihat pada gambar 2 berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pencarian  pola  frekuensi  dihentikan  pada  tahap kombinasi  4 itemset .  Selanjutnya  diketahui  bahwa  53  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  jumlah minimum support dan minimum confidence yang telah ditentukan yang dapat dilihat pada gambar 3 dan gambar 4 berikut :
Gambar 3. Hasil Analisis Fp-Growth
Gambar 4. Hasil Analisis Fp-Growth (Lanjutan)
Diperoleh perhitungan yang sama antara hasil implementasi menggunakan software WEKA 3.9.5 dengan pengolahan data manual menggunakan algoritma fp-growth dan hasil perhitungan keduanya yang terpilih adalah 5 item barang yang  memenuhi minimum support 20% dan minimum confidence 90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa data mining menggunakan metode asosiasi fp-growth terbukti  mampu  mengetahui  hasil  analisis  yang  muncul  secara  bersamaan  berdasarkan  data penjualan obat di Apotek French Farma dengan hasil perhitungan keduanya yang terpilih adalah 5 item barang yang    memenuhi minimum support 20%  dan minimum confidence 90%  yaitu  :  E4  (Metrodinazole),  E3 (Cefadroxil),E5 (Antasida), F1 (B-Complex), dan B5 (Paracetamol). Hasil implementasi menggunakan software WEKA 3.9.5 sebagai  alat  bantu  untuk  membuktikan  bahwa  perhitungan  data  manual  hasilnya  sama  dengan pengujian dilakukan menggunakan software WEKA 3.9.5 dan menghasilkan 53 aturan asosiasi yang terbentuk.

## REFERENCES
[1] R.  R.  Mahmudah  and  E.  Aribowo,  “PENGGUNAAN  ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK  MENEMUKAN ATURAN  ASOSIASI  PADA  DATA  TRANSAKSI  PENJUALAN  OBAT  DI  APOTEK  (Studi  Kasus :  APOTEK UAD),” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 130–139, 2014.
[2] A.  Setiawan  and  R.  Mulyanti,  “Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  pada  Ecommerce  Toko  Busana Muslim Trendy (Market Basket Analysis with Apriori Algorithms in Ecommerce Trendy Muslim Clothing Stores),” vol. 8, no. 1, pp. 11–18, 2020.
[3] M. Syahru Romadhon and A. Kodar, “Implementasi Metode Market Basket Analysis (Mba) Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Transaksi Penjualan (Studi Kasus: Kafe Ruang Temu),” J. SAINTEKOM , vol. 10, no. 2, p. 138, 2020.
[4] Zainul Efendy dan Azizel Wanjas Saputra Genda, “Indonesian Journal of Computer Science,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 6, no. 1, p. 62, 2018.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 101 − 109 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1239
[5] M.  P.  Tana,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018.
[6] 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.
[7] R. M. Anggraeni, “Perbandingan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth untuk Perekomendasi Pada Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas Dian Nuswantoro,” Tek. Inform. , pp. 1–6, 2014.
[8] A. Nastuti and 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. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 111– 119, 2019.
[9] 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, pp. 914–923, 2020.
[10]  S. Hajar, A. A. Novany, A. P. Windarto, A. Wanto, and E. Irawan, “Penerapan K-Means Clustering Pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut Negara Tujuan,” SAINTEKS 2020 , pp. 314–318, 2020.
[11]  M.  Gading  Sadewo,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer)  PENERAPAN  ALGORITMA  CLUSTERING  DALAM  MENGELOMPOKKAN  BANYAKNYA DESA/KELURAHAN  MENURUT  UPAYA  ANTISIPASI/  MITIGASI  BENCANA  ALAM  MENURUT  PROVINSI DENGAN K-MEANS,” vol. 2, pp. 311–319, 2018.
[12]  R. Febrianingsih and A. Hafiz, “Data Mining Untuk Menentukan Produk Terlaris Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. Dan Komput. , vol. Vol. 7, no. No.2, pp. 81–86, 2019.
[13]  M. Mesran, A. P. Windarto, A. Wanto, D. Hartama, V. S. Zuliyanti, A. P. Wijaya, A. Perdana, F. Siringoringo, S. M. Dewi, and D. A. Silitonga, “Sistem Pendukung Keputusan & Data Mining,” 2020, pp. 1–78.
[14]  M. Y. Rizki, E. Sartika, Y. Pratama, S. Rasika, A. P. Windarto, and A. D. A. N. Pembahasan, “Implementasi C45 Dalam Memprediksi Index Prestasi Mahasiswa / i Menurut Kebiasaan Belajar,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 297– 303, 2020.
[15]  W. Katrina, H. J. Damanik, F. Parhusip, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “C.45 Classification Rules Model for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019.
[16]  M. R. L. Iin Parlina, Agus Perdana Windarto, Anjar Wanto, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[17]  Saraswati,  “Implementasi  Metode  Market  Basket  Analysis  (  Mba  )  Pada  Aplikasi  E-Commerce  Studi  Kasus  Ananda Shop,” J. Komputasi , vol. 4, no. 2, pp. 23–30, 2016.
[18]  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.
[19]  Y. D. Lestari, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Tree Dan Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Obat,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. (SNASTIKOM 2015) , no. Snastikom, pp. 60–65, 2017.
[20]  W. Aprianti, K. A. Hafizd, and M. R. Rizani, “Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan,” Limits J. Math. Its Appl. , vol. 14, no. 2, p. 57, 2017.