## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592

## Analisis Pola Asosiasi Data Transaksi Penjualan Minuman Menggunakan Algoritma FP-Growth dan Eclat
Risna Lailatun Najmi, Muhammad Irsyad * , Fitri Insani, Alwis Nazir, Pizaini
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950120055@students.uin-suska.ac.id, 2,* irsyadtech@uin-suska.ac.id, 3 fitri.insani@uin-suska.ac.id, 4 alwis.nazir@uin- suska.ac.id, 5 pizaini@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: irsyadtech@uin-suska.ac.id Submitted: 07/06/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Setiap hari aktivitas transaksi antara perusahaan dan konsumen terus dilakukan. Hal tersebut membuat data-data transaksi semakin  banyak  dan  menumpuk.  Data-data  transaksi  tersebut  dapat  diolah  menjadi  berupa  informasi  yang  lebih  bermanfaat menggunakan teknologi. Data mining merupakan teknologi yang dapat  mengerjakan kumpulan data transaksi tersebut menjadi sebuah keterangan yang dapat diambil oleh perusahaan sebagai pengambil keputusan. Metode Association Rule digunakan sebagai metode untuk melihat hubungan antara item di dalam  sebuah data transaksi.  Peneliti menganalisis data transaksi menggunakan algoritma FP-Growth dan Eclat. Terdapat tiga tahapan asosiasi pada penelitian ini yang dibedakan dari nilai confidence. Hasil pada tahap pertama nilai minimal confidence 0.4, algoritma FP-Growth menghasilkan 41 aturan pola asosiasi, sedangkan algoritma Eclat menghasilkan  32  aturan  pola  asosiasi.  Kemudian,  pada  tahap  kedua  nilai  minimal  confidence  0.5,  algoritma  FP-Growth menghasilkan 40 aturan pola asosiasi, untuk algoritma Eclat menghasilkan 32 aturan pola asosiasi. Pada tahap ketiga nilai minimal confidence 0.6, algoritma FP-Growth menghasilkan 32 aturan pola asosiasi, sedangkan untuk algoritma  Eclat menghasilkan 30 aturan pola asosiasi. Dari hasil aturan pola asosiasi menunjukkan bahwa  algoritma Eclat  lebih efisien dalam menentukan aturan pola asosiasi dari algoritma Fp-Growth.
Kata Kunci: Data Mining; Data Transaksi; Association Rule; FP-Growth; Eclat
Abstract− Every day transaction activities between companies and consumers continue to be carried out. This makes transaction data more and more and accumulate. This transaction data can be processed into more useful information using technology. Data mining is a technology that can work on a collection of transaction data into information that can be taken by companies as decision makers. The association rule method is used as a method to see the relationship between items in a transaction data. To analy ze transaction data, researchers used the FP-Growth and Eclat algorithms. There are three stages of association in this study which are distinguished from the confidence value. The results in the first stage have a minimum confidence value of 0.4, the FP-Growth algorithm produces 41 association pattern rules, while the Eclat algorithm produces 32 association pattern rules. Then in the second stage the minimum trust value is 0.5, the FP-Growth algorithm produces 40 association pattern rules, for the Eclat algorithm it produces 32 association pattern rules. In the third stage, the minimum trust value is 0.6, the FP-Growth algorithm generates 32 association pattern rules, while the Eclat algorithm generates 30 association pattern rules.  The results of the association pattern rules show that the Eclat algorithm is more efficient in determining the association pattern rules than the Fp-Growth algorithm.
Keywords : Data Mining; Transaction Data; Association Rule; FP-Growth; Eclat

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan  keputusan  dengan  akurat  serta  cepat  adalah  faktor  yang  penting  untuk  menentukan  strategi  bisnis perusahaan[1], [2]. Dalam mengambil keputusan para pemimpin perusahaan tidak dapat  lagi menggunakan intuisi, namun  harus  dilakukan  berdasarkan  data[1].  Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  kemajuan  dalam  proses pengumpulan  data  memungkinkan  perusahaan  menampung  jumlah  data  yang  sangat  banyak  dan  beragam  tiap harinya[3]. Seperti data pembelian barang, data penjualan, data keuangan yang masuk dan  data lainnya. Data yang ada  dalam  beberapa  jangka  waktu  jika  diolah  dengan  benar  akan  membuat  pola  tertentu  yang  bermanfaat  bagi perusahaan[4].
PT.  RAS  merupakan  salah  satu  perusahaan  distributor  yang  menghimpun  banyak  data  transaksi  penjualan. Apabila kumpulan data transaksi penjualan tidak diolah dengan benar maka akan merugikan pemilik perusahaan dan konsumen[4]–[6]. Jika stok produk terlalu sedikit dan permintaan meningkat, hal tersebut akan membuat konsumen merasa  putus  asa  dan  bisa  jadi  konsumen  tidak  akan  beli  lagi  karena  sudah  mendapat  barang  dari  distributor  lain. Demikian juga jika stok produk terlalu banyak, hal tersebut dapat membuat perusahaan tidak mendapatkan laba karena perusahaan  harus  mempersiapkan  gudang  yang  lebih  luas.  Oleh  sebab  itu,  manajemen  perusahaan  harus  dapat menentukan berapa banyak suatu produk yang disimpan untuk dijual lagi. Selanjutnya, manajemen perusahaan juga perlu  cermat  dalam  mengamati  keinginan  konsumen  agar  konsumen  merasa  senang  karena  memproleh  apa  yang dibutuhkan[7].
Akan diimplementasikan data mining untuk menemukan inventori yang sesuai dari analisis data-data transaksi penjualan. Data mining adalah teknologi yang dapat mengolah data dengan jumlah besar yang digunakan perusahaan buat  mengganti  data  menjadi  berupa  informasi  yang  lebih  berguna  untuk  memilih  keputusan  penting[1],  [3]. Association Rule ialah metode dari data mining untuk mencari asosiasi antara item dalam sebuah kombinasi itemset di antara banyak transaksi[8]. Di dalam Association Rule terdapat prosedur yang disebut market basket analysis [9]. Market  basket  analysis merupakan  metode  analisis  untuk  melihat  kebiasaan  konsumen  dalam  beli  barang  secara bersamaan berdasarkan data[5], [10].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
Analisis  kumpulan  data  transaksi  penjualan  akan  menerapkan  algoritma FP-Growth dan Eclat .  Dari  kedua algoritma tersebut akan dianalisis lebih efisien algoritma FP-Growth atau Eclat untuk menganalisis pola pembelian konsumen  agar  membantu  perusahaan  dalam  menetapkan  persedian  barang.  Seperti  penelitian  dari  Sudarsono  dan kawan-kawan pada studi kasus Minimarket 212 Mart Veteran Utama tahun 2019 menyatakan bahwa hasil pengujian pertama dengan support 0,001 dan confidence 1.0 membentuk 9 aturan dengan durasi 11 detik pada algoritma Eclat . Sedangkan pada algoritma FP-Growth membentuk 9 aturan dengan durasi 1 menit 10 detik. Hasil pengujian kedua berdasarkan  nilai  support  0,001  dan  nilai  confidence  yaitu  0,8  pada  algoritma Eclat membentuk  23  aturan  dengan durasi 11 detik. Sedangkan pada algoritma FP-Growth membentuk 25 aturan dengan durasi 1 menit 15 detik[11]. Selanjutnya analisis tentang Perbandingan antara FP-Growth dan Eclat yang dilakukan oleh Akhmad Khabrun Siregar  dan  kawan-kawan  pada  tahun  2018.  Dari  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  algoritma FP-Growth menghasilkan  lebih  banyak  aturan  dari  algoritma Eclat [12].  Lalu,  penelitian  dari  Krisna  Nata  Wijaya  dan  kawan- kawan  pada tahun 2020. Di dapatkan hasil dengan support 0,01% dan confidence 0,85% yaitu pada algoritma FP- Growth  terdapat  19  aturan  dengan  waktu  57  detik  dan  pada  algoritma Eclat terdapat  14  aturan  dengan  waktu  12 detik[13].
Penelitian tentang Data Mining yang Menggunakan Algoritma FP-Growth Untuk Menganalisa Pola Penjualan Obat oleh Muhtajuddin Danny dan Syaiful Umam pada tahun 2022, di dapatkan hasil dari 82 transaksi yang diujikan dengan nilai support 40% dan confidence 80% pola asosiasi yang terbentuk adalah 9 aturan[14]. Sedangkan, analisis dari  Alfian Fatkhul Huda dan Arief Jananto  pada tahun 2018  yang menggunakan algoritma Eclat didapatkan hasil pola transaksi GG FILTER 12, GG SIGNATURE12, DJARUM12 dan GG SRIWEDARI12 terjual lebih banyak dari barang lainnya dan sering muncul di dalam suatu transaksi[15].
Dari permasalahan di atas maka akan digunakan algoritma FP-Growth dan Eclat untuk menganalisis algoritma yang lebih efisien membantu perusahaan dalam mengambil keputusan. Pada penelitian ini akan digunakan 6.038 data transaksi penjualan dari bulan Oktober 2022 sampai bulan Desember 2022. Diharapkan penggunaan Frequent Pattern Growth ( FP-Growth )  dan Equivalence  Class  Transformation ( Eclat )  dapat  membantu  analisis  pembentukan  pola aturan asosiasi produk yang terjual secara bersama-sama dan produk yang paling banyak digemari oleh konsumen. Selain itu, membantu perusahaan dalam menyediakan barang yang akan disimpan di gudang dan mengurangi barang yang kurang diminati.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  menurut  Larose  adalah  suatu  analisis  yang  mengkaji  sekumpulan  data  untuk  mendapatkan  hubungan yang  tidak  terduga  serta  membersihkan  data  dengan  cara  yang  berbeda  agar  dapat  dimengerti  dan berguna  bagi  si pemilik  data.  Data  mining  dibagi  menjadi  klasifikasi,  asosiasi  dan clustering .  Klasifikasi  adalah  teknik  untuk memeriksa  perilaku  dan  karakteristik  kelompok  yang  telah  ditentukan.  Asosiasi  digunakan  untuk  menentukan peristiwa kelakukan tertentu dimana hubungan asosiasi muncul di setiap peristiwa. Sedangkan, clustering digunakan untuk menganalis kelompok data yang berbeda, namun kelompok tersebut belum teridentifikasi[16], [17].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan dalam analisis pola asosiasi data transaksi penjualan minuman menggunakan algoritma FP-Growth dan Eclat yaitu: a. Studi pustaka, yaitu mengumpulkan informasi-informasi yang diperlukan sebagai penelitian.
b. Pengumpulan data, yaitu mengumpulkan data transaksi penjualan minuman dari permasalahan yang terkait. Data yang digunakan berjumlah 6.038 data transaksi dari bulan Oktober 2022 sampai bulan Desember 2022.
c. Seleksi data, yaitu melakukan seleksi atribut yang digunakan dalam transaksi penjualan minuman. Atribut yang digunakan berjumlah 12 atribut.
d. Pembersihan  data,  yaitu  membersihkan  data-data  yang  berulang  dan  data  yang  hanya  terdapat  1  item  dalam  1 transaksi.
e. Transformasi data, yaitu mengkonversikan data menjadi data yang siap diolah dalam data mining.
f. Proses mining, yaitu langkah-langkah untuk menemukan aturan pola asosiasi menggunakan algoritma FP-Growth dan Eclat .
g. Evaluasi, yaitu membandingkan hasil algoritma FP-Growth dengan algoritma Eclat .

## 2.3 Association Rule
Aturan asosiasi merupakan sebuah metode untuk menemukan hubungan(asosiasi) yang menarik dan tersembunyi di dalam dataset yang banyak[18]. Dalam menetapkan aturan asosiasi, diperoleh ukuran kepentingan yang didapati dari hasil memproses data dengan kalkulasi tertentu. Dua ukuran aturan aosiasi adalah sebagai berikut[16]: a. Support , yaitu ukuran atau nilai penunjang dari hubungan antar item[19].
Support (A) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)[15]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
Sementara itu untuk mendapatkan nilai support dari dua item yaitu:
Support (A ∩ B) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)[20]
b. Confidence, yaitu ukuran kepastian dari hubungan antar item[19].
Confidence (A → B) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 (3)[21]

## 2.3 FP-Growth
FP-Growth atau yang disebut juga Frequent Pattern Growth adalah algoritma yang dimanfaatkan untuk melakukan teknik Association Rule dalam data mining[19]. Algoritma tersebut dipakai untuk mengidentifikasi Frequent Itemset dalam kumpulan dataset yang banyak[18], [21], [22]. FP-Growth adalah peningkatan dari algoritma sebelumnya yaitu Apriori[19], [23]. FP-Growth mempunyai nilai  ketepatan yang lebih besar  daripada Apiori serta lebih  cepat  dalam melakukan prosesnya  [19]. Selain itu, algoritma FP-Growth juga  dapat  mendeteksi  pola  aturan asosiasi  yang lebih banyak dari prosesnya dari pada Apriori[18], [22]. Bentuk struktur data algoritma FP-Growth yang digunakan adalah pohon yang disebut dengan FP-Tree . Lalu, FP-Tree diciptakan dengan menggambarkan masing-masing data transaksi ke dalam jalur tertentu. Jadi, algoritma FP-Growth langsung dapat menghasilkan frequent itemset [22].
Gambar 1. Diagram Alur Algoritma FP-Growth
Gambar  1  merupakan  diagram  alur  dari  algoritma FP-Growth .  Dari  diagram  alur  tersebut  dapat  diketahui bahwa tahap awal yang dilakukan yaitu mempersiapkan data tabular dari data transaksasi penjualan. Selanjutnya yaitu melakukan  kalkulasi  nilai support serta  nilai confidence untuk  menghasilkan  aturan  pola  asosiasi  algoritma FP- Growth .

## 2.4 ECLAT
Algoritma Eclat menggunakan dataset untuk mencari Frequent Itemset . Eclat mengkategorikan item yang sama ke dalam kelas ( Equivalence  Class ) menurut  kriteria tertentu. Equivalence  Class tersebut  diperoleh dari  partisi  suatu himpunan. Algoritma eclat melakukan pencarian item dari  umum  ke khusus secara Depth-First-Search . Algoritma tersebut  akan  mengganti  bentuk  dataset  dari  horizontal  membentuk  vertikal.  Tid-list  dari  itemset  ditemukan  dari urutan-urutan  id  data transaksi. Eclat tidak menguji dataset  secara  berulang, karena menggunakan bentuk  vertikal. Tid-list akan membagikan informasi terhadap perhitungan support dari itemset. Oleh sebab itu, algoritma Eclat dapat mengolah data lebih cepat dari pada algoritma Apriori[15], [24].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
Gambar  2  merupakan  diagram  alur  dari  algoritma Eclat .  Dari  diagram  alur tersebut  dapat  diketahui  bahwa tahap awal yang dilakukan yaitu mempersiapkan dataset dari data transaksasi penjualan yang sudah ditransformasikan. Selanjutnya, melakukan perhitungan minimal support dan menghasilkan itemset . Apabila tidak menghasilkan itemset maka  kembali  ke  tahap  pengumpulan  dataset.  Apabila  sudah  menghasilkan  itemset  maka  selanjutnya  menghitung minimum confidence untuk menghasilkan aturan pola asosiasi algoritma Eclat .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Pengolahan data dari penelitian ini menggunakan Microsoft excel 2019. Data-data yang diperlukan berjumlah 6.038 data transaksi dari bulan Oktober 2022 sampai bulan Desember 2022. Data transaksi penjualan dapat diketahui dari tabel 1 tentang data transaksi penjualan.
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan No Id Transaksi Tanggal Nama Barang 1 SJA10221000003 1/10/2022 Teh Milk Tea, Calvit Japanese Strawberry Style, Calvit Origonal 2 SJA10221000005 1/10/2022 Thai  Brown Sugar Milk,  Calvit  Origonal, Calvit Japanese  Strawberry Style 3 SJA10221000006 1/10/2022 Calvit Japanese Strawberry Style, Calvit Origonal
4 SJA10221000007 1/10/2022 Calvit Origonal, Calvit Japanese Strawberry Style, Teh Milk Tea
5 SJA10221000008 1/10/2022 Calvit Origonal, Calvit Japanese Strawberry Style, Teh Milk Tea, Thai Brown Sugar Milk 6 SJA10221000009 1/10/2022 Thai Milk Coffe, Thai Manggo Coconut, Thai Brown Sugar Milk, Thai Coco Water, Teh Milk Tea, Calvit Origonal, Calvit Japanese Strawberry Style 7 SJA10221000010 1/10/2022 Calvit Origonal, Calvit Japanese Strawberry Style 8 SJA10221000011 1/10/2022 Thai Brown Sugar Milk, Teh Milk Tea 9 SJA10221000012 1/10/2022 Calvit Origonal, Calvit Japanese Strawberry Style … … … …
6038  RPA10221200015  31/12/2022  Thai  Milk  Green  Tea,  Teh  Milk  Tea,  Thai  Brown  Sugar  Milk,  Thai Coco Water, Thai Milk Tea Tetra Pak, Cold Brew Coffe Brown Sugar, Cold Brew Cofee Classic Latte, Calvit Origonal
Atribut yang diperlukan di dalam penelitian ini dapat diketahui dari tabel 2 yaitu sebagai berikut:
Tabel 2. Atribut Data Mining Id Barang Nama Barang 10ICHI00000004 Teh Milk Tea 10ICH00000014 Thai Milk Coffe 10ICH00000015 Thai Milk Green Tea 10ICH00000016 Thai Manggo Coconut 10ICH00000017 Teh Brown Sugar Milk 10ICH00000018 Thai Coco Water 10ICH00000019 Thai Milk Tea Sachet Powder 10ICH00000020 Thai Milk Tea Tetra 10ICH00000021 Cold Brew Coffe Brown Sugar 10ICH00000022 Cold Brew Cofee Classic Latte 10ICH00000023 Calvit Origonal 10ICH00000024 Calvit Japanese Strawberry Style
Selanjutnya  data  transaksi  penjualan  yang  ditransformasikan  menjadi  bentuk  data  tabular.  Data  tersebut  di transformasikan menjadi bentuk 1 dan 0. Jika 1 maka beli item barang tersebut, jika 0 maka tidak beli item barang tersebut.  Data  tabular  tersebut  akan  diproses  ke  dalam  tools  RapidMiner  menggunakan  algoritma FP-Growth . Transformasi data tabular transaksi penjualan dapat diketahui dari gambar 3 tentang data tabular pada algoritma FP- Growth.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
Gambar 3. Data Tabular Algoritma FP-Growth
Selanjutnya  data-data  transaksi  penjualan  yang  ditransformasikan  menjadi  bentuk  dataset.  Data  tersebut ditransformasikan menjadi bentuk vertikal yang sebelumnya berbentuk horizontal. Dataset tersebut akan diproses ke dalam  tools  RStudio  menggunakan  algoritma Eclat .  Transformasi  dataset  transaksi  penjualan  dapat  diketahui  dari gambar 4 tentang dataset algoritma Eclat .

## Gambar 4. Data set Algoritma Eclat

## 3.2 Mining FP-Growth
Proses pengujian data transaksi penjualan minuman memakai algoritma FP-Growth serta menentukan nilai support yaitu  0.1  dalam  memproses frequent itemset menghasilkan  sebanyak  20  itemset  yang  terbentuk.  Kemudian menetapkan  nilai  minimal confidence sebesar  0.6  untuk  memperoleh  hasil  aturan  pola  asosiasi.  Hasil  aturan  pola asosiasi  menggunakan algoritma FP-Growth pada tools RapidMiner dengan support 0.1 dan  nilai confidence yaitu 0.6 dapat diketahui dari tabel 3 tentang aturan pola asosiasi pada algoritma FP-Growth .
Tabel 3. Aturan Pola Asosiasi Algoritma Fp-Growth
No Aturan Pola Asosiasi
1 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Brown Sugar Milk, Thai Milk Coffe
2 Jika Beli Teh Milk Tea, Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Thai Milk Coffe
3 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Thai Milk Coffe
4 Jika Beli Thai Milk Coffe Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
5 Jika Beli Teh Milk Tea, Thai Milk Coffe Maka Beli Teh Brown Sugar Milk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
6 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Milk Tea, Teh Brown Sugar Milk
7 Jika Beli Teh Milk Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
8 Jika Beli Teh Milk Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
9 Jika Beli Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
10 Jika Beli Thai Milk Green Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
11 Jika Beli Teh Milk Tea, Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
12 Jika Beli Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Milk Tea
13 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
14 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Milk Tea
15 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Thai Milk Coffe
16 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk, Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Milk Tea
17 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk, Thai Milk Green Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
18 Jika Beli Teh Milk Tea, Thai Milk Green Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
19 Jika Beli Thai Coco Water  Maka Beli Teh Milk Tea
20 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Milk Tea
21 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk, Thai Manggo Coconut Maka Beli Thai Milk Coffe
22 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Milk Tea
23 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk, Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Milk Tea
24 Jika Beli Teh Milk Tea, Thai Manggo Coconut Maka Beli Thai Milk Coffe
25 Jika Beli Thai Manggo Coconut  Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
26 Jika Beli Thai Milk Coffe Maka Beli Teh Milk Tea
27 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk, Thai Milk Coffe Maka Beli Teh Milk Tea
28 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Teh Milk Tea
29 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
30 Jika Beli Calvit Origonal Maka Beli Calvit Japanese Strawberry Style
31 Jika Beli Teh Milk Tea, Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
32 Jika Beli Calvit Japanese Strawberry Style  Maka Beli Calvit Origonal

## 3.3 Mining Eclat
Proses pengujian data transaksi penjualan minuman menggunakan algoritma Eclat dengan menentukan nilai minimal support 0.1  dalam  memproses frequent itemset menghasilkan  sebanyak  20  itemset  yang  terbentuk.  Kemudian menetapkan  nilai  minimun confidence sebesar  0.6  untuk  memperoleh  hasil  aturan  pola  asosiasi.  Hasil  aturan  pola asosiasi  menggunakan  algoritma Eclat pada  tools  RStudio  dengan support 0.1  serta  nilai confidence 0.6  dapat diketahui dari tabel 4 tentang aturan pola asosiasi pada algoritma Eclat .
Tabel 4. Aturan Pola Asosiasi Algoritma Eclat
No Aturan Pola Asosiasi
1 Jika Beli Calvit Japanese Strawberry Style  Maka Beli Calvit Origonal
2 Jika Beli Calvit Origonal Maka Beli Calvit Japanese Strawberry Style
3 Jika Beli Thai Coco Water Maka Beli Teh Milk Tea
4 Jika Beli Thai Manggo Coconut, Teh Milk Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
5 Jika Beli Thai Manggo Coconut, Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Teh Milk Tea
6 Jika Beli Thai Manggo Coconut, Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Thai Milk Coffe
7 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
8 Jika Beli Thai Manggo Coconut, Teh Milk Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
9 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Milk Tea
10 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Milk Tea
11 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Thai Milk Coffe
12 Jika Beli Thai Manggo Coconut Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
13 Jika Beli Thai Milk Green Tea, Teh Milk Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
14 Jika Beli Thai Milk Green Tea, Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Teh Milk Tea
15 Jika Beli Thai Milk Green Tea, Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Thai Milk Coffe
16 Jika Beli Ichitan Thai Milk Coffe, Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
17 Jika Beli Thai Milk Green Tea, Teh Milk Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
18 Jika Beli Thai Milk Coffe, Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Milk Tea
19 Jika Beli Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Milk Tea
20 Jika Beli Thai Milk Green Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
21 Jika Beli Thai Milk Green Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
22 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk, Teh Milk Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
23 Jika Beli Thai Milk Coffe, Teh Milk Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
24 Jika Beli Thai Milk Coffe, Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Teh Milk Tea

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
25 Jika Beli Teh Milk Tea Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
26 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Teh Milk Tea
27 Jika Beli Teh Brown Sugar Milk Maka Beli Thai Milk Coffe
28 Jika Beli Thai Milk Coffe Maka Beli Teh Brown Sugar Milk
29 Jika Beli Teh Milk Tea Maka Beli Thai Milk Coffe
30 Jika Beli Thai Milk Coffe Maka Beli Teh Milk Tea

## 3.4 Hasil Perbandingan
Hasil  perbandingan  jumlah  aturan  dari  algoritma FP-Growth dan Eclat dapat  diketahui  pada  tabel  5  tentang perbandingan algoritma.
Tabel 5. Perbandingan Algoritma Algoritma Min. Support Min. Conff Jumlah Aturan FP-Growth 0.1 0.4 41 0.5 40 0.6 32 ECLAT 0.1 0.4 32 0.5 32 0.6 30
Pada  hasil  pengujian  tersebut  pada  tahap  pertama  dapat  diketahui  bahwa  untuk  nilai support 0.1  lalu  nilai confidence 0.4,  algoritma FP-Growth menghasilkan  41  aturan  pola  asosiasi.  Kemudian,  untuk  algoritma Eclat menghasilkan  32  aturan  pola  asosiasi.  Pada  tahap  kedua  dapat  diketahui  bahwa  untuk  nilai support 0.1,  nilai confidence 0.5,  algoritma FP-Growth menghasilkan  40  aturan  pola  asosiasi.  Sementara  itu,  untuk algoritma Eclat menghasilkan 32 aturan pola asosiasi. Selanjutnya, pada tahap ketiga dapat diketahui bahwa untuk nilai support 0.1 serta  nilai confidence 0.6, algoritma FP-Growth menghasilkan  32  aturan pola asosiasi. Sedangkan untuk  algoritma Eclat menghasilkan 30 aturan pola asosiasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilaksanakan menggunakan algoritma FP-Growth dan Eclat untuk menganalisis kumpulan data transaksi  penjualan minuman maka dapat  disimpulkan bahwa penerapan metode tersebut  dapat menghasilkan barang-barang yang sering terjual secara bersamaan yaitu Teh Milk Tea, Teh Brown Sugar Milk, Thai Milk Coffe, Calvit  Origonal,  Calvit  Japanese  Strawberry  Style, Thai  Milk  Green  Tea  dan  Thai  Manggo  Coconut.  Dari  banyak aturan pola asosiasi yang terbentuk dapat diketahui bahwa algoritma FP-Growth lebih banyak membentuk aturan pola asosiasi  daripada  algoritma Eclat .  Akan  tetapi,  dapat  dikatahui  bahwa  semakin  sedikit  aturan  pola  asosiasi  dari tingginya nilai minimal support dan confidence yang terbentuk maka semakin meyakinkan aturan tersebut. Dari hasil penelitian yang telah didapatkan maka algoritma FP-Growth dan Eclat dapat digunakan untuk menganalisis pola data transaksi  penjualan  agar  dapat  mengetahui  barang-barang  yang  sering  terjual  secara  bersamaan.  Disarankan  pada penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  algoritma  asosiasi  lainnya  untuk  melakukan  perbandingan.  Juga menambah atribut data transaksi agar mengetahui produk yang lebih digemari oleh konsumen.

## REFERENCES
[1] A. R. Wibowo dan A. Jananto, “Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma Fp-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 10, no. 2, hlm. 200–212, Des 2020.
[2] W.  A.  Yani  dan  Maruloh,  “implementasi  data  mining  dengan  algoritma  fp  growth  untuk  mendukung strategi  penjualan produk  pada  cv.sinar  harapan,”  Jurnal  Ilmu  Komputer,  vol.  11,  no.  2,  hlm.  99–104,  2022,  doi: https://doi.org/10.33060/JIK/2021/Vol11.Iss2.277.
[3] Mustika dkk., Data Mining dan Aplikasinya, Cetakan Pertama. Bandung: Widina Bhakti Persada Bandung, 2021. [Daring]. Tersedia pada: www.penerbitwidina.com
[4] A. P. Sandi dan V. W. Ningsih, “Implementasi Data Mining Sebagai Penentu Persediaan Produk Dengan Algoritma Fp- Growth Pada Data Penjualan Sinarmart,” JUPIKOM, vol. 1, no. 2, hlm. 111–122, 2022.
[5] A. Ayu, A. Perdana Windarto, dan D. Suhendro, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Fp-Growth Terhadap Data Penjualan Barang Sebagai Strategi Penjualan Pada CV. A & A Copier,” RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi, vol. 2, no. 2, hlm. 67–75, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://djournals.com/resolusi
[6] M. Akmar, T. Matulatan, dan N. Ritha, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Pola Transaksi Pembelian Obat Oleh Kosumen (Studi Kasus : Apotek Anza Farma Kabupaten Anambas),” Student Online Journal Universitas Maritim Raja Ali Haji, vol. 3, no. 1, hlm. 124–138, 2022.
[7] K. Erwansyah, “Implementasi Data Mining Untuk Menganalisa Hubungan Data Penjualan Produk Bahan Kimia Terhadap Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP (Frequent Pattern) Growth Pada PT. Grand Multi Chemicals,” J-SISKO TECH, vol. 2, no. 2, hlm. 30–40, 2019.
[8] W. Anjar dkk., Data Mining : Algoritma dan Implementasi, Cetakan 1. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020. Diakses: 1 Juni 2023. [Daring]. Tersedia pada: http://eprints.binadarma.ac.id/13350/1/FullBook%20Data%20Mining_compressed.pdf

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 126 − 133 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3592
[9] R. Haristyarini dan W. Yustanti, “Penerapan Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Eclat dan Prediksi dengan Artificial Neural Network pada Data Transaksi Penjualan,” JEISBI, vol. 2, no. 3, hlm. 21–29, 2021.
[10]  W.  N.  Setyo  dan  S.  Wardhana,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  Di  Cv  Cahaya  Setya  Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Jurnal Petir, vol. 12, no. 1, hlm. 54–63, 2019.
[11]  Sudarsono, A. Wijaya, dan Andri, “Perbandingan Algoritma Eclat Dan Fp-Growth Pada Penjualan Barang (Studi Kasus: Minimarket 212 Mart Veteran Utama),” Bina Darma Conference on Computer Science 2019, vol. 1, no. 1, hlm. 208–2017, Jan 2019.
[12]  A. K. Siregar, B. A. Kusuma, A. P. Kuncoro, dan Suliswaningsih, “Perbandingan Algoritme FP-Growth dan Eclat untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Toko ‘X,’” CITISEE Conference Proceeding, hlm. 125–128, 2018.
[13]  K. N. Wijaya, R. Firsandaya Malik, dan S. Nurmaini, “Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Dengan Perbandingan Algoritma  Fp-Growth  (Frequent  Pattern  Growth)  Dan  Eclat  Pada  Minimarket,”  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, vol. 7, no. 2, hlm. 364–373, Agu 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.mdp.ac.id
[14]  M. Danny dan S. Umam, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Pola Penjualan Obat (Studi Kasus: Klinik Annisa),” Prosiding SAINTEK Universitas Pelita Bangsa, vol. 1, no. 1, hlm. 159–164, 2022.
[15]  A.  Fatkhul  Huda  dan  A.  Jananto,  “Algoritma  Eclat  Sebagai  Alat  Bantu  Pengelolaan  Persediaan  Barang,”  Dinamika Informatika, vol. 10, no. 2, hlm. 74–79, Okt 2018.
[16]  A. Dennis, A. B. Donny, A. Lia, dan W. S. W. I, Belajar Data Mining dengan RapidMiner. 2013. Diakses: 1 Juni 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://repository.dinus.ac.id/docs/ajar/Belajar_Data_Mining_dengan_RapidMiner.pdf
[17]  Firmansyah dan A. Yulianto, “Market Basket Analysis for Books Sales Promotion using FP Growth Algorithm, Case Study : Gramedia Matraman Jakarta,” Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering, vol. 4, no. 2, hlm. 383–392, Jan 2021, doi: 10.31289/jite.v4i2.4539.
[18]  A. Ardianto dan D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 9, no. 1, hlm. 49–60, Apr 2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.
[19]  F. Zia Ghassani, A. Jamaludin, dan A. Susilo Yuda Irawan, “Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma  Fp-Growth Dalam Menentukan Cross-Selling,” hlm. 86, doi: https://doi.org/10.33795/jip.v7i4.508.
[20]  F.  Nirma  Sanny  Damanik,  A.  Sagita,  Harianto,  dan  A.  Syaputra,  “Aplikasi  Pengenalan  Pola  Pembelian  Konsumen Menggunakan Kombinasi Algoritma FP-Growth Dan ECLAT Method (FEM),” SIFO Mikroskil, vol. 19, no. 2, hlm. 1–12, Okt 2018.
[21]  L. Sry Rahayu Situmorang, M. Sri Wahyuni, dan M. Syaifuddin, “Implementasi Metode Fp-Growth Dalam Menganalisa Pola Penjualan Obat Pada Apotek,” Jurnal Sistem Informasi TGD, vol. 1, no. 4, hlm. 362–373, Jul 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[22]  B. Anugrah dan Andri, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Di Indovaping Palembang,” Bina Darma Conference on Computer Science, hlm. 190–197.
[23]  U. Soleha, M. Widyastuti, L. Khairani, R. Maghfirah, dan A. Fauzan, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Dalam Penentuan Pola  Pembelian    Konsumen  212  Mart  Pekanbaru,”  IJIRSE:  Indonesian  Journal  of  Informatic  Research  and  Software Engineering, vol. 2, no. 2, hlm. 93–99, Sep 2022.
[24]  I. Fahrur Rozi, Y. Watequlis Syaifudin, dan N. Al Mufidah, “Analisa Frequent Pattern Pada Data Penjualan Menggunakan Algoritma Eclat Untuk Menentukan Strategi Penjualan,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 5, no. 3, hlm. 136–140, 2019.