## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Implementasi Data Mining Dengan Metode Fp-Growth Terhadap Data Penjualan Barang Sebagai Strategi Penjualan Pada CV. A & A Copier
Anandi Ayu 1 *, Agus Perdana Windarto 2 , Dedi Suhendro 3
1,2 Program studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 Program studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 anandi.ayu28@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, 3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: anandi.ayu28@gmail.com
Abstrak− Dalam  memilih  produk  yang  akan  dibeli,  keberagaman  konsumen  tentunya  akan  menjadi  kendala  jika  penjual  ingin meningkatkan  penjualan.  Permasalahan  lainnya  adalah  vendor/  pengambil  keputusan  mengalami  kesulitan  dalam  memilih  produk yang akan dipasarkan kembali sesuai dengan keragaman konsumen. Agar dapat menghasilkan informasi yang berguna sebagai dasar untuk menentukan strategi yang sesuai untuk meningkatkan penjualan, perlu diolah data penjualan berupa transaksi barang. Tujuan dari  penelitian  adalah  untuk  menganalisa  algoritma  FP-Growth  terhadap  data  penjualan  barang  untuk  memberikan  rekomendasi dalam  memberikan  paket  penjualan  barang  bagi  konsumennya  sebagai  strategi  penjualan  di  CV.  A  &  A.  Sumber  data  diperoleh dengan  melakukan  observasi  dan  wawancara  langsung  kepada  pihak  Toko  CV  A  &    A  Copier  Pematangsiantar.  Metode  yang digunakan adalah algoeritma  FP-Growth. Proses analisis menggunakan bantuan software RapidMiner. Dari hasil keseluruhan proses generate rules menggunakan aplikasi Market Basket Analysis pada FP-Growth terhadap data penjualan barang menghasilkan 5 rules dari  50  record  data  transaksi  dengan  batasan  nilai  minimum  support  =  0.4  (40%)  dan  confidence  =  0.95  (95%).  Diharapkan  hasil penelitian memberikan manfaat berupa informasi yang dapat membantu para penjual (Pihak Toko) untuk memilih strategi yang tepat dalam pemasaran produk sehingga berdampak pada peningkatan penjualan..
Kata Kunci: algoritma FP-Growth, Asosiasi Rule, Strategi penjualan, Data penjualan, Data Mining
Abstract− If  the  seller  wants  to  increase  sales,  the  diversity  of  consumers  will  undoubtedly  be  an  impediment  in  selecting  the product to be purchased. Another issue is that vendors/decision makers struggle to select products to be re-marketed in accordance with the  diversity of  consumers.  It is  necessary to process sales data in the form  of  goods transactions  in  order to  generate useful information  that  can  be  used  to  determine  the  best  strategy  for  increasing  sales.  The  study's  goal  is  to  analyze  the  FP-Growth algorithm on data sales of goods in order to make recommendations in providing sales packages for consumers as a sales strategy at CV. A & A. Data sources gathered through direct observations and interviews with the CV. A & A Copier Pematangsiantar Store. The  FP-Growth  algorithm  is  employed.  RapidMiner  software  is  used  in  the  analysis  process.  5  rules  were  generated  from  50 transaction  data  records  using  the  Market  Basket  Analysis  application  on  FP-Growth  on  data  on  sales  of  goods,  with  a  minimum support value of 0.4 (40 percent) and confidence of 0.95 (95 percent ). It is hoped that the research findings will provide b enefits in the form of information that will assist sellers (the Stores) in selecting the best product marketing strategy to increase sales..
Keywords : FP-Growth algorithm, Rule Association, Sales strategy, Sales data, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya pasar virtual online dan pasar tradisional membuat persaingan semakin ketat bagi konsumen. Strategi harus ditemukan untuk setiap pedagang atau pemilik bisnis untuk memastikan bahwa tempat usahanya dapat bertahan dan  berkembang.  Salah  satu  strategi  yang  dapat  diterapkan  yakni  pedagang  mempelajari  apa  yang  diinginkan konsumen, atau pedagang menawarkan pilihan produk yang sesuai dengan kebutuhan konsumen [1]. Toko CV. A dan A Copier    yang  terletak  di  Jalan  Sangnawaluh  Pematangsiantar  ini  menjual  berbagai  jenis  barang  yang  beraneka  ragam mulai dari produk-  produk ATK.  Sampai  sekarang Toko ini  sudah  memiliki pelanggan  yang  sangat banyak,  letaknya yang  sangat strategis   berada di area kampus  juga  menjadi  faktor yang  menguntungkan. Dalam  memilih produk  yang akan  dibeli,  keberagaman  konsumen  tentunya  akan  menjadi  kendala  jika  penjual  ingin  meningkatkan  penjualan. Permasalahan  lainnya  adalah  vendor/  pengambil  keputusan  mengalami  kesulitan  dalam  memilih  produk  yang  akan dipasarkan  kembali  sesuai  dengan  keragaman  konsumen.  Agar  dapat  menghasilkan  informasi  yang  berguna  sebagai dasar  untuk  menentukan  strategi  yang  sesuai  untuk  meningkatkan  penjualan,  perlu  diolah  data  penjualan  berupa transaksi barang. Kehadiran Teknologi Informasi menjadi alat yang tepat dalam menentukan pengambil keputusan bagi penjual.  Penjual  diharapkan  dapat  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  melakukan  pendekatan/  metode  yang  sesuai. Analisis  keranjang  pasar  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini. Market  Basket  Analysis meupakan metode data mining yang menentukan produk yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen berdasarkan data [2] . Market Basket Analysis di perusahaan telah banyak digunakan untuk menemukan asosiasi produk. Produk-produk yang  memiliki  hubungan  bisa  disatukan  dalam  satu  kelompok.  Beberapa  aspek  yang  dipelajari  di Market  Basket Analysis antara  lain profil  minat pelanggan dengan  minat produk untuk pemasaran [3] , pola pembelian di  lingkungan toko yang menjual berbagai macam item barang untuk meningkatkan penjualan [4] . Di dalam Market Basket Analysis , poin penting yang menjadi acuan para pengambil keputusan adalah association rules . Association rules diturunkan dari frequent itemset menggunakan support dan confidence sebagai threshold levels . Aturan asosiasi yang dihasilkan sangat tergantung pada nilai confidence dari sebuah itemset [5] . Algortima Apriori [6]  dan FP-Growth [7]  merupakan  sejumlah  algoritma  yang  menggunakan  kumpulan  item. Penelitian ini secara khusus menggunakan algoritma FP-Growth . Algoritma FP-Growth dipilih berdasarkan penelitian

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
sebelumnya  yang  sudah  dilakukan  seperti  [8]  tentang  strategi  pemasaran  ritel  hidroponik  mengunakan  algoritma FP- Growth .  Hasil  peneltian  menyebutkan  bahwa  algoritma FP-Growth dapat  diterapakan  dengan  sebagai  strategi pemasaran PT. HAB dengan menghasilkan 21 rule , menggunakan minimum suport 0,05 dan minimum confidence 0,9. Selanjutnya  yang  dilakukan  [7]  tentang  rekomendasi  paket  produk  guna  meningkatkan  penjualan  dengan  metode FP- Growth .  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  algoritma FP-Growth dapat  diterapkan  dengan  hasil  ditemukan  dua pasangan item barang yakni kopi, gula dan teh, susu yang memiliki support sebesar 30% dan confidence sebesar 70%. Berdasarkan kelebihan dari algoritma tersebut, diharapkan tujuan dari penelitian untuk memberikan rekomendasi dalam memberikan paket penjualan  barang bagi  konsumennya, sedangkan  manfaat dari penelitian  ini adalah  membantu para penjual untuk memilih strategi  yang tepat  dalam  pemasaran produk sehingga berdampak pada peningkatan penjualan. Dari penjelasan latar belakang tersebut dapat dirumuskan bagaimana menganalisa dan mengimplementasikan algoritma FP-Growth terhadap data penjualan barang untuk memberikan rekomendasi dalam memberikan paket penjualan barang bagi konsumennya sebagai  strategi penjualan di CV. A & A menggunakan bantuan software sehingga hasil penelitian dapat  memberikan  rekomendasi  dalam  memberikan  paket  penjualan  barang  bagi  konsumennya  sebagai  strategi penjualan di CV. A & A.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Prosedur Penelitian
Tahapan-tahapan   yang   dilakukan   pada   penelitian   ini adalah sebagai berikut:
a) Studi Awal
Merupakan  proses  awal  dari  pengenalan  suatu  masalah  yang  terjadi  dimana  suatu  objek  tertentu  dalam  situasi yang terpilih dapat dikenali sebagai suatu masalah. Pengumpulan data dilakukan dengan cara penulis mengambil data dari Pihak usaha Toko CV A &  A Copier Pematangsiantar.
b) Proses
Pada  tahap  proses,  data  diolah  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk  mendapatkan  hasil  yang  kemudian dapat berguna dalam pengambilan keputusan. Data diolah sehingga menjadi informasi.
c) Analisa Hasil
Kemudian  hasil  akan  dianalisis  menggunakan  bantuan software Rapidminer . Rapidminer merupakan  suatu aplikasi  pilihan  yang  tujuannya  untuk    mengekstrak  data  dengan  metode  yang  ada  di  dalam  data  mining. Pengujian disini kita menggunakan sebuah software Rapidminer , dengan pengujian data menggunakan software kita  akan  membandingkan  bagaimana  hasil  pengolahan  data  secara  manual  dengan  hasil  pengolahan  data menggunakan sebuah software .
d) Kesimpulan
Dapat  diperoleh  hasil  pola  tata  letak  barang  seusai  hasil  analisa  data  penjualan  menggunakan  metode FP- Growth .

## 2.2. Perancangan Alur Kerja Sistem
Berikut ini alur diagram aktifitas kerja penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini pada Gambar 2 berikut:
Gambar 1. Diagram Kerja Penelitian
Pada Gambar 1 diatas dapat dijelaskan dengan beberapa urutan yaitu:
a) Pertama  hal  yang  dilakukan  adalah  melakukan  studi  Literatur  yang  berkaitan  dengan  penelitian-penelitian sebelumnya  tentang  penggunaan  metode  FP-Growth  serta  untuk  menguatkan  penelitian  ini  berdasarkan  teori  yang digunakan.
b) Setelah melakukan studi Literatur tahap selanjutnya adalah menentukan metode yang sesuai untuk digunakan dalam teknik Asosiasi, setelah melakukan pengamatan dan observasi peneliti memilih metode FP-Growth.
c) Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  dan  ini  merupakan  tahapan  yang  penting  karena  dapat berpengaruh terhadap hasil penelitian, sehingga dalam mengumpulkan data harus dilakukan dengan benar.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
d) Tahap  ini  dilakukan  seleksi  terhadap  data  telah  didapat.  Karena  data  yang  diperoleh  semuanya  digunakan,  dan sesuai  dengan  atribut  atau  variabel  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  dengan  melakukan  pengelompokan  data sehingga menjadi dataset.
e) Setelah semua data yang diperlukan telah dipilih,  maka tahap penelitian selanjutnya adalah pengolahan data. Pada tahap ini akan dilakukan transformasi atau mengubah nilai support dan confidence data ke dalam bentuk data yang sesuai agar data dapat diproses menggunakan Pola Asosiasi.
f) Pada  tahap  pengujian  hasil  akan  dilakukan  pengujian  data  baik  secara  manual  dengan  metode  FP-Growth  dan menggunakan software RapidMiner.
g) Berdasarkan  hasil  pengujian  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yang  mengacu  pada  rumusan  masalah  dan  tujuan penelitian.  Saran  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  penelitian  selanjutnya  serta  dimasukkan  untuk meningkatkan kualitas penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Sumber  data  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  data  Toko  CV.  A  &  A  Copier  Pematangsiantar pada transaksi 5 bulan terakhir yaitu bulan Agustus, September, Oktober, November dan Desember 2020. Data tersebut nantinya  akan  diolah  untuk  mendapatkan  pengetahuan  berupa  pola  asosiasi  pembelian  item  oleh  konsumen  yang  bisa digunakan sebagai strategi bisnis. Selain itu penulis juga mengumpulkan data berupa informasi mengenai kegunaan data transaksi,  bagaimana  sistem  pengaturan  layout  item  dan  tanggapan  dari  pihak  manajer  toko  terhadap Market  Basket Analysis .

## 3.2. Hasil Pengujian
a) Penyeleksian Data
Pada  data  transaksi  penjualan  selama  5  bulan  terdapat  beraneka  ragam  kategori  item  yang  dibeli  oleh  konsumen. Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengambil  110  kategori  item  sebagai  bahan  penelitian.  Sehingga  pada  tahap penyeleksian  data  ini  akan  mengambil  data transaksi  yang  mengandung  kategori  item  yang  sudah  ditentukan  oleh penulis dan transaksi  yang tidak  mengandung kategori  item  yang diteliti akan dibuang.  Adapun 110 kategori  item yang akan diteliti antara lain dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Kategori Item Yang Diteliti No Kode Nama Barang 1 KD01 Double Folio Sidu 2 KD02 Bon Ncr 1 Ply 1001 Datar 3 KD03 Bon Ncr 2 Ply 1001 Datar 4 KD04 Bon Ncr 3 Ply 1001 Datar 5 KD05 Isi Pensil Mekanik Isi 50 Ceramic ... ... ... 109 KD109 Double Tape 2 Inc 110 KD110 Pita Jepang @All Colour
b) Preprocessing / Cleaning
Data  transaksi  penjualan  terdapat  banyak  atribut,  atribut-atribut  tersebut  tidak  semua  diperlukan  dalam  proses mining,  maka  dari  itu  perlu  dilakukan  pembersihan/  cleaning  yang  bertujuan  memilih  atribut  data  yang  menjadi fokus penelitian dan menghapus atribut yang tidak dipakai. Atribut yang nanti akan dipakai dalam penelitian hanya nama item yang yang diberi kode item sehingga bentuk data transaksi seperti yang ditampilkan Tabel 1.
c) Transformasi Data
Tahap transformasi data perlu dilakukan, karena dalam proses mining secara komputerisasi diperlukan bentuk data yang bisa diintegrasikan dengan aplikasi yang akan digunakan, pada aplikasi ini data yang bisa diintegrasikan adalah data  yang  berekstensi  .xls  sehingga  data  akan  disimpan  dalam  bentuk  excel.  Proses  transformasi  dilakukan mengikuti  aturan software yang  digunakan  untuk proses  analisa  yakni software  RapidMiner  Studio 9.10 .  Sebelum data ditranformasi sesuai dengan kebutuhan, berikut daftar 50 sampel transaksi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Sampel Dataset Transaksi No Kode Itemset
1 AA-01 Double Folio Sidu, Bon Ncr 1 Ply 1001 Datar, Bon Ncr 2 Ply 1001 Datar, Isi Pensil Mekanik Isi 100ceramic, Pulpen Faster  C600,  Cutter  Sailorman,  Gluestick  Kenko  8  Gr,  Amplop  Dinas  Quarto  Standard,Stip  Faber  Putih  K,  Anak Hekter  Kangaro  No 10, Anak Hekter  Kangaro 23/13, Anak  Hekter  Kangaro 23/17, Buku Gambar A4  Kind,  Kertas Foto  A4  Avines,  Plastik  Mika  Warna  F4  @All,  Buku  Gambar  A3  Star, Gunting  Kuku  777,  Crayon  Combo  Kecil,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Kode Itemset Milimeter Blok Folio, Milimeter Blok A3, Stabilo Kenko Hl-100, Tinta Cina.
2 AA-02 Double Folio Sidu, Bon Ncr 3 Ply 1001 Datar, Isi Pensil Mekanik Isi 50 Ceramic, Epson 003 L Series Original, Aiflo 100 Ml Canon, Flashdisk Sandisk 2 Gb Ori, Flashdisk Sandisk 4 Gb Ori, Lem Uhu 7 Ml Kecil, Bk Sidu 75, Tali Bag Nama  Kecil,  Lem  Povinal  Kecil,  Plastik  Laminating  F4,  Plastik  Laminating  A5,  Label  Sticker  100,  My  Gel  10 Warna  0,5  Mm,  Uniball  Signo  1.0  Um  153  Hitam,  Pilot  Balliner  Hitam,  Paket  Ujian  Faber  Standard,  Jangka  Besi 4001, Cat Poster 15 Ml Mix, Gunting Kuku Mei Chang, Kertas F4, Kiky 70 Gr, Lem Bakar Kecil, Lem Bakar Besar, Double Tape 1.5 Inc, Double Tape 2 Inc.
3 AA-03 Double Folio Sidu,  Bon Ncr 1 Ply 1001 Datar, Bon Ncr 2 Ply 1001 Datar, Gunting M2000 Kecil Sm D140, Tipex Kertas  Kenko  Ct-902,  Cutter  Sailorman,  Stip  Faber  Putih  K,  Anak  Hekter  Kangaro  No  10,  Anak  Hekter  Kangaro 23/13,  Anak  Hekter  Kangaro  23/17,  Buku  Gambar  A4  Kind,  A4  Vertex  230  Gr,    Kertas  Foto  A4  Avines,  Tulang Jilid,  Tipex  Kenko  Kertas, Map Kertas Biola, Map  Kertas Polos, Map Plastik Hombo, Plastik Laminating F4, Rol Besi 30 Cm, Rol Besi 6, Kertas Kado Kiky, Pensil 2b Faber, Buku Folio Garda 200 Lbr, Notes Hc A6 Ppl 100 @All, Double  Tip  1"  Busa  Hijau  Nippon,  Double  Tip  1'5  Busa  Hijau  Nippon,  Double  Tip  2  Busa  Hijau  Nippon,  Hekter Kenko Hd-10, Kertas A4 Kiky 70 Gr, Milimeter Blok Folio, Milimeter Blok A3.
... ...
...
49 AA-49 Bon  Ncr  3  Ply  1001  Datar,  Isi  Pensil  Mekanik  Isi  50  Ceramic,  Isi  Pensil  Mekanik  Isi  100  Ceramic,  Pulpen  Faster C600, Gluestick Kenko 8 Gr, Lem Fox 150 Gr Kecil, Pen Keno Easygel, Anak Hekter Kangaro No 10, Anak Hekter Kangaro 23/13, Anak Hekter  Kangaro 23/17, Rol Debozz 30 Cm, Lem Povinal  Kecil, Amplop Pendek Sidu Polos, Plastik Mika Bening Trans, Kertas Jeruk F4, Map Kertas Polos, Map Kertas Hombo, Plastik Laminating F4, Spidol Permanent Snowman, Kertas Kado Kiky, Pensil 2b Faber, Pensil Hb Faber, Paket Ujian Faber Standard, Jangka Besi 4001, Cat Poster 15 Ml Mix, Buku Folio Garda 100 Lbr, Buku Folio Garda 200 Lbr.
50 AA-50 Bon  Ncr  3  Ply  1001  Datar,  Isi  Pensil  Mekanik  Isi  50  Ceramic,  Isi  Pensil  Mekanik  Isi  100  Ceramic,  Pulpen  Faster C600, Gluestick Kenko 8 Gr, Lem Fox 150 Gr Kecil, Pen Keno Easygel, Anak Hekter Kangaro No 10, Anak Hekter Kangaro 23/13, Anak Hekter  Kangaro 23/17, Rol Debozz 30 Cm, Lem Povinal  Kecil, Amplop Pendek Sidu Polos, Plastik Mika Bening Trans, Kertas Jeruk F4, Map Kertas Polos, Map Kertas Hombo, Plastik Laminating F4, Spidol Permanent Snowman, Kertas Kado Kiky, Pensil 2b Faber, Pensil Hb Faber, Paket Ujian Faber Standard, Jangka Besi 4001, Cat Poster 15 Ml Mix, Buku Folio Garda 100 Lbr, Buku Folio Garda 200 Lbr.

## d) Data Minning
Pada  tahap  ini, FP-Tree dibuat  untuk  digunakan  bersamaan  dengan  algoritma FP-Growth untuk  menentukan frequent  itemsets ,  Penulis  mengambil  contoh  data  sebanyak  50  (lima  puluh)  transaksi  selama  5  bulan  mulai  dari tanggal  01  Agustus 2020 s/d  01 Desember 2020 seperti terlihat pada tabel 4.2. Penulis  memberikan  batasan  nilai minimum  support 0.4  atau  sama  dengan  40  persen  (%).  Karena  data  transaksi  berjumlah  50  maka  40%  dari  50 adalah  20  dan confidence >=  0.9  atau  sama  dengan  90%,  Dalam  membangun FP-Tree diperlukan  dua  kali penelusuran database .
Tabel 3. Sampel Dataset Transaksi No Transaksi Itemset No Transaksi Itemset No Transaksi Itemset AA-01 {KD01, KD02, KD03, KD06 ,KD07, KD12 ,KD13, KD16 ,KD17, KD21 ,KD22, KD23 ,KD32, KD34 ,KD60, KD61
,KD79, KD82 ,KD101, KD102 ,KD103 ,KD104} AA-02 {KD01,  KD04,  KD05,  KD18,  KD19,  KD26, KD27,  KD37,  KD40,  KD45,  KD46,  KD54, KD55, KD56, KD65, KD66, KD67, KD73 ,KD74, KD75, KD80, KD90, KD91, KD92 ,KD108, KD109, KD110} AA-03 {KD01,  KD02,  KD03,  KD10, KD11,  KD12,  KD17,  KD21, KD22, KD23, KD32, KD33 ,KD34,  KD42,  KD43,  KD51, KD52, KD53 ,KD54, KD63, KD64, KD70 ,KD71,  KD77,  KD78,  KD85, KD86,  KD87,  KD88,  KD89, KD101, KD102} ... ...
... ... ... ... AA-49 {KD04, KD05 ,KD06, KD07 ,KD13, KD14 ,KD15, KD21 ,KD22, KD23 ,KD24, KD46 ,KD47, KD48 ,KD49, KD52 ,KD53, KD54 ,KD69, KD70 ,KD71, KD72 ,KD73, KD74 ,KD75, KD76 ,KD77} AA-50 {KD04, KD05 ,KD06, KD07 ,KD13, KD14 ,KD15, KD21 ,KD22, KD23
,KD24, KD46 ,KD47, KD48 ,KD49, KD52 ,KD53, KD54 ,KD69, KD70 ,KD71, KD72 ,KD73, KD74 ,KD75, KD76,KD77}
Penelusuran database yang pertama digunakan untuk menghitung nilai support masing-masing item dan memilih item yang memenuhi nilai minimum support . Hasil dari proses penelusuran database yang pertama adalah diketahuinya jumlah frekuensi kemunculan tiap item yang ada didalam database dan mengurutkannya berdasarkan jumlah frekuensi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
kemunculan terbesar. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4. Dari hasil tersebut diperoleh Itemset yang memiliki frekuensi di atas minimum support  count ≥ 0,4  yang kemudian diberi  nama Frequent  List seperti terlihat pada tabel 4.6. Kedua puluh dua item ini akan berpengaruh saat pembuatan FP-Tree . Sementara item yang memiliki minimum support count < 0,4 dibuang karena tidak memenuhi minimum support .
Tabel 4. Tabel Frekuensi Kemunculan Item Item Frekuensi Kemunculan KD01 15 KD02 19 KD03 15 KD04 13 KD05 16 KD06 22 KD07 26 KD08 18 KD09 15 KD10 19 ... ... KD109 17 KD110 16 Tabel 5. Tabel Frekuensi Kemunculan Item Setelah Diurutkan Item Frekuensi Kemunculan KD07 26 KD91 25 KD11 23 KD22 23 KD47 23 KD108 23 KD06 22 KD15 22 KD67 22 KD69 22 KD74 22 KD107 22 ... ... KD81 8 KD98 8 Tabel 6. Tabel Frequent List ID Transaksi ( TID ) Item KD07 26 KD91 25 KD11 23 KD22 23 KD47 23 KD108 23 KD06 22 KD15 22 KD67 22 KD69 22 KD74 22 KD107 22 KD17 21 KD46 21 KD48 21 KD75 21 KD12 20 KD18 20 KD28 20 KD50 20 KD51 20 KD77 20
Setelah  diperoleh Frequent  List ,  urutkan  Itemset  pada  tiap  transaksi  berdasarkan  frekuensi  paling  tinggi. Kemudian membuat tree berurut berdasarkan transaksi ID nya, seperti yang terdapat dalam Tabel 7.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 7. Tabel Transaksi Yang Sudah Diurutkan Itemnya Berdasarkan Frequent List
TID No Transaksi Kode Barang Frekuensi 1 AA-01 KD07 26 KD22 23 KD06 22 KD17 21 KD12 20 2 AA-02 KD91 25 KD108 23 KD67 22 KD74 22 KD46 21 KD75 21 KD18 20 3 AA-03 KD11 23 KD22 23 KD17 21 KD12 20 KD51 20 KD77 20 ... ... ... ... 50 AA-50 KD07 26 KD22 23 KD47 23 KD06 22 KD15 22 KD69 22 KD74 22 KD46 21 KD48 21 KD75 21 KD77 20
Setelah  item disusun ulang berdasarkan F-list , dilakukan penelusuran database  yang kedua  yaitu  membaca tiap transaksi diawali dengan membaca TID 1 (No transaksi AA-01) untuk membuat FP-Tree. TID 1 {KD07, KD22, KD06, KD17,  KD12}  akan  membuat  simpul  KD07,  KD22,  KD06,  KD17,  dan  KD12  sehingga  terbentuk  lintasan {}→KD07→KD22→KD06→KD17→KD12 dengan support count awal bernilai satu.
Gambar 2. Diagram Kerja Penelitian
Setelah pembacaan TID 1 (No transaksi AA-01), maka selanjutnya membaca TID 2 (No transaksi AA-01) yaitu {KD91, KD108, KD67, KD74, KD46, KD75, KD18} sehingga membentuk lintasan {}→ KD91→ KD108→ KD67→ KD74→ KD46→ KD75→ KD18 dengan support count awal bernilai satu juga. Karena prefix transaksinya tidak sama dengan lintasan sebelumnya, maka TID 2 ini tidak dipadatkan ke lintasan TID 1.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 3. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembacaan TID 2
Hal  ini  akan  terus  berlangsung  sampai  dengan  TID  50  (No  transaksi  AA-50).  Setelah  pembuatan FP-Tree selesai,  algoritma FP-Growth mencari  semua  subsets  yang  memungkinkan  dengan  cara  membangkitkan conditional FP-Tree dan  mencari frequent  itemset, dengan  menerapkan  metode Divide and Conquer sesuai  urutan  Frequent  List dari  yang  paling  kecil  jumlah  kemunculannya.  Proses  analisa  ini  akan  menggunakan  bantuan software  rapidMiner dalam  menganalisa  algoritma FP-Growth terhadap  data  penjualan  barang  untuk  memberikan  rekomendasi  dalam memberikan paket penjualan  barang  bagi konsumennya  sebagai strategi penjualan di CV. A  &  A. Untuk  menguatkan argument hasil penelitian, maka dilakukan uji coba perhitungan datashet pada aplikasi RapidMiner . Berikut rancangan model algoritma FP-Growth terhadap data penjualan barang  menggunakan bantuan software RapidMiner seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 5 berikut.
Gambar 4. Susunan Operator Association Rules dengan FP-Growth
Lakukan  beberapa  pengaturan  parameter  pada operator  FP-Growth dengan  mengganti  nilai minimum  support senilai 40% atau 0.4. Berikut tampilan pengaturan parameter pada operator FP-Growth.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Setelah  beberapa  detik,  akan  muncul  sebuah  tab Association  Rules yang  baru,  yang  isinya  adalah  sebuah  tabel berisi  seluruh itemset yang  memenuhi  parameter FP-Growth dan Association  Rules .  Totalnya  terdapat  86  rules  yang ditemukan.
Gambar 6. Hasil Association Rules Pertama
Pada Gambar 6 dijelaskan bahwa rules yang terbentuk sebanyak 86 dengan min. support 0.4 dan min. confidence 0.5.  menyulitkan  kita  untuk  mengambil  kesimpulan  karena  jumlah rules yang  terlalu  banyak.  Maka  dari  itu  harus dilakukan pengubahan nilai minimum support dan minimum confidence . Dalam hal ini nilai minimum confidence diubah menjadi  95%  atau  0.95  yang  artinya  semakin  tinggi  nilai confidence maka  semakin  dapat  dipercaya  rules  yang dihasilkan.
Gambar 7. Hasil Association Rules Kedua
Dari  hasil  keseluruhan  dari  proses generate  rules menggunakan  aplikasi Market  Basket  Analysis pada FP- Growth terhadap  data  penjualan  barang  untuk  memberikan  rekomendasi  dalam  memberikan  paket  penjualan  barang dimana data transaksi selama 5 bulan terakhir sebanyak 50 record dengan memberikan batasan nilai minimum support = 0.4 (40%) dan confidence = 0.95 (95%) menghasilkan sebagai berikut: 1) jika membeli KD92 maka akan membeli KD91 dengan nilai support = 38% dan nilai confidence = 100%. 2) jika membeli KD48 maka akan membeli KD47 dengan nilai support = 42% dan nilai confidence = 100%. 3) jika membeli KD03 maka akan membeli KD02 dengan nilai support = 30% dan nilai confidence = 100%.
4) jika membeli KD07 dan KD47 maka akan membeli KD48 dengan nilai support = 34% dan nilai confidence = 100%.
5) jika membeli KD07 dan KD48 maka akan membeli KD47 dengan nilai support = 34% dan nilai confidence = 100%.
6) jika membeli KD22 dan KD47 maka akan membeli KD15 dengan nilai support = 30% dan nilai confidence = 100%.
7) jika membeli KD15 dan KD48 maka akan membeli KD47 dengan nilai support = 32% dan nilai confidence = 100%. Atau
1) jika  membeli  LEM BAKAR BESAR  maka akan  membeli LEM BAKAR KECIL dengan nilai support  = 38% dan nilai confidence = 100%.
2) jika membeli PLASTIK MIKA BENING TRANS maka akan membeli AMPLOP PENDEK SIDU POLOS dengan nilai support = 42% dan nilai confidence = 100%.
3) jika membeli BON NCR 2 PLY 1001 DATAR maka akan membeli BON NCR 1 PLY 1001 DATAR dengan nilai support = 30% dan nilai confidence = 100%.
4) jika  membeli  PULPEN  FASTER  C600  dan  AMPLOP  PENDEK  SIDU  POLOS  maka  akan  membeli  PLASTIK MIKA BENING TRANS dengan nilai support = 34% dan nilai confidence = 100%.
5) jika  membeli  PULPEN  FASTER  C600  dan  PLASTIK  MIKA  BENING  TRANS  maka  akan  membeli  AMPLOP PENDEK SIDU POLOS dengan nilai support = 34% dan nilai confidence = 100%.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
6) jika  membeli  ANAK  HEKTER  KANGARO  23/13  dan  AMPLOP  PENDEK  SIDU  POLOS  maka  akan  membeli PEN KENKO EASYGEL dengan nilai support = 30% dan nilai confidence = 100%.
7) jika  membeli  PEN  KENKO  EASYGEL  dan  PLASTIK  MIKA  BENING  TRANS  maka  akan  membeli  AMPLOP PENDEK SIDU POLOS dengan nilai support = 32% dan nilai confidence = 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dari  bab-bab  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
a) Dengan  menggunakan  penerapan  metode FP-Growth terhadap  data  penjualan  barang  untuk  memberikan rekomendasi dalam memberikan paket penjualan barang bagi konsumennya sebagai strategi penjualan di CV. A & A dapat dengan mudah mengetahui minat pembelian produk konsumen.
b) Dengan menggunakan data-data penjualan produk maka metode FP-Growth dapat digunakan untuk mengetahui minat pembelian produk di CV. A & A dan proses generate rules yang terbentuk sangat dipengaruhi oleh nilai support , confidence .

## REFERENCES
[1] H. Subing and F. Saputra, “Analisis Strategi Pemasaran Untuk Meningkatkan Penjualan Motor Merk Mio J CW FI Pada PT. Bahana Pagar Alam Di Bandar Lampung.,” Jurnal Manajemen dan Bisnis Universitas Bandar Lampung , vol. 4, no. 2, p. 112194, 2014.
[2] A.  Muzakir  and  L.  Adha,  “Market  Basket  Analysis  (Mba)  Pada  Situs  Web  E-Commerce  Zakiyah  Collection,” Simetris :  Jurnal  Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 2, p. 459, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.755.
[3] S. S. Weng and M. J. Liu, “Feature-based recommendations for one-to-one marketing,” Expert Systems with Applications , vol. 26, no. 4, pp. 493–508, 2004, doi: 10.1016/j.eswa.2003.10.008.
[4] Y. L. Chen, K. Tang, R. J. Shen, and Y. H. Hu, “Market basket analysis in a multiple store environment,” Decision Support Systems , vol. 40, no. 2, pp. 339–354, 2005, doi: 10.1016/j.dss.2004.04.009.
[5] S. Istiqomah and T. S. Yanti, “Penggunaan Algoritma Novel Utility Frequent Itemset Mining dalam Market Basket Analysis ( Kasus Data Transaksional dan Data Profit di PT . XYZ Kota Malang ) informasi yang berguna dari gudang penyimpanan data dalam format bukan lagi menjadi satu pekerjaan,” Prosiding Statiska , vol. 5, pp. 32–39, 2019.
[6] S. Raj, D. Ramesh, and K. K. Sethi, “A Spark-based Apriori algorithm with reduced shuffle overhead,” Journal of Supercomputing , vol. 77, no. 1, pp. 133–151, 2021, doi: 10.1007/s11227-020-03253-7.
[7] A.  Abdullah,  “Rekomendasi  Paket  Produk  Guna  Meningkatkan  Penjualan  Dengan  Metode  FP-Growth,” Khazanah  Informatika:  Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5794.
[8] A. N. S.  Putro and R. I.  Gunawan, “Implementasi Algoritma  FP-Growth Untuk Strategi Pemasaran Ritel  Hidroponik (Studi Kasus : PT. HAB),” Jurnal Buana Informatika , vol. 10, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.24002/jbi.v10i1.1746.