## POLA FREKUENSI PENJUALAN BARANG BALI MART MENGGUNAKAN FP- GROWTH
Dewi Eka Putri
Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jl. Raya Lubuk Begalung Padang Email: dewieka@upiyptk.ac.id

## Abstract
The high competition in business, especially in the minimarket industry, makes minimarket managers have to think of ways to increase sales at their minimarkets. One of them can be done by utilizing transaction data in the minimarket. Bali Mart is a minimarket located in Padang. The problem at Bali Mart is a large number of unsold items because the minimarket cannot see consumer buying patterns. Consumer buying patterns are needed so that minimarkets can see the frequency of goods purchased by  consumers  and  manage  the  layout  of  goods  in  the  minimarket  so  that  it  will  be  very  easy  for consumers to find goods when shopping. Data mining is an approach that is considered suitable to find the pattern of frequency of sales of goods at Bali Mart. This study uses 12 sales transactions at Bali Mart. Examples of patterns of sale of goods obtained are from 12 transactions that bought GR, 6 transactions bought ST.  The algorithm used is FP-Growth can solve the problem of minimarkets in seeing  the  tendency  of  goods  purchased  simultaneously  by  consumers  so  that  it  will  facilitate  the minimarket manager in arranging the procurement of goods to be sold and managing the layout of goods in minimarkets in order to facilitate consumers in finding goods.

## Keywords: Frequence Pattern, Sales, Data Mining, FP-Growth

## Abstrak
Tingginya persaingan dalam bisnis, terutama dalam industri minimarket, membuat para pengelola minimarket harus memikirkan cara agar dapat meningkatkan penjualan di minimarket mereka. Salah satunya    bisa  dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  transaksi  di  minimarket  tersebut.  Bali  Mart merupakan salah satu minimarket yang berada di Padang. Masalah di Bali Mart adalah banyaknya barang yang tidak terjual karena pihak minimarket tidak bisa melihat pola beli konsumen. Pola beli konsumen  diperlukan  agar  pihak  minimarket  bisa  melihat  frekuensi  barang  yang  dibeli  konsumen dan  mengelola  tata  letak  barang  di  minimarket  tersebut,  sehingga  akan  sangat  memudahkan konsumen dalam mencari barang saat berbelanja. Data mining merupakan pendekatan yang dinilai cocok  untuk  mendapatkan  pola  frekuensi  barang  di  Bali  Mart.  Penelitian  ini  menggunakan  12 transaksi  penjualan  di  Bali  Mart.  Contoh  pola  penjualan  barang  yang  diperoleh  adalah  dari  12 transaksi yang membeli GR, 6 transaksi membeli ST. Algoritma yang digunakan adalah FP-Growth dapat  memecahkan  masalah  pihak  minimarket  dalam  melihat  kecenderungan  barang  yang  dibeli secara bersamaan oleh konsumen, sehingga akan memudahkan pihak pengelola minimarket dalam mengatur pengadaan barang yang akan dijual dan mengatu tata letak barang di minimarket agar memudahkan konsumen dalam mencari barang.
Keywords: Pola Frekuensi, Penjualan, Data Mining , FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  persaingan  dalam  bisnis khususnya dalam industri minimarket menuntut para pengelola harus dapat mencari cara  untuk  meningkatkan  penjualan  barang dengan  memanfaatkan  data  transaksi  yang terjadi.  Dengan  terjadinya  kegiatan  transkasi setiap hari, maka data di minimarket semakin lama  akan  bertambah  banyak.  Volume  data
yang  besar  bisa  menjadi  masalah  jika  tidak dimanfaatkan  semaksimal  mungkin.  Dengan bertambahnya volume data, maka minimarket semakin  memerlukan  cara  untuk  mengolah data  agar  dapat  dijadikan  informasi  yang berguna  di  masa  depan  (Nurdin  and  Astika 2019).
Bali  Mart  merupakan  sebuah  minimarket yang  berada  di  Kota  Padang.  Minimarket  ini menyediakan  barang  kebutuhan  sehari-hari,
sehingga minimarket ini ramai dikunjungi oleh konsumen  yang  ingin  membeli  kebutuhan sehari-hari.  Dengan  banyaknya  konsumen yang  berbelanja,  pihak  minimarket  agak kewalahan  dalam  melihat  pola  pembelian barang  yang  dilakukan  oleh  konsumen. Akibatnya,  terkadang  minimarket  kehabisan stok saat permintaan terhadap barang tersebut tinggi, atau justru sebaliknya, terjadi penumpukkan  barang  karena  tidak  ada konsumen  yang  membeli.  Masalah  lain  yang muncul  adalah  minimarket  tidak  bisa  melihat frekuensi  dan  kombinasi  pembelian  barang yang dilakukan konsumen, sehingga pengaturan tata letak barang juga menjadi agak berantakan.
Untuk  membantu  pihak  Bali  Mart  dalam mengatasi  permasalahan  diatas,  penelitian  ini menggunakan  pendekatan data  mining untuk mendapatkan  pola  beli  konsumen . Data Mining merupakan  proses  menggali  nilai tambah  untuk  mendapatkan  pengetahuan dalam bentuk pola dari sebuah basis data yang sangat  besar. Data  mining menggunakan statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  pengenalan pola  untuk  perilaku  kelompok  (Mandala 2017).  Munculnya data  mining didasarkan pada jumlah data yang tersimpan dalam basis data semakin besar. Misalnya pada supermarket,  banyak  transaksi  terjadi  dalam sehari  dan  mencapai  jutaan  data  yang tersimpan dalam sebulan (Prasetyo 2014).
Penggunaan  teknik  asosiasi  lebih  tepat digunakan untuk mencari pola beli konsumen. Penelitian  ini  menggunakan Algoritma  FP- Growth yang merupakan salah satu algoritma dalam teknik asosiasi. FP-Growth merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  menentukan data    yang    paling  sering  muncul  ( frequent itemset ). FP-Growth menggunakan
pendekatan yang berbeda dari paradigma yang digunakan pada algoritma Apriori . Algoritma FP-Growth merupakan  pengembangan  dari algoritma Apriori (Mulya 2019).
Penelitian  tentang  asosiasi  di  minimarket pernah dilakukan pada tahun 2020, penelitian ini  menentukan  asosiasi  dari cross  selling product yang  ada  pada  Bigmart.  Bigmart menghitung ada sekitar 200 barang yang dijual setiap hari, sehingga sulit mengatur tata letak barang  dan  mengidentifikasi  pola  pembelian konsumen. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian  ini  menggunakan  algoritma FP- Growth, untuk  membantu  mendapatkan  pola
beli  konsumen  di  Bigmart  (Melati  and Wahyuni 2019).
Penelitian  tentang  asosiasi  pada  transaksi minimarket  pernah  dilakukan  pada  tahun 2019,  penelitian  ini  menggabungkan  dua metode  dalam data  mining yaitu  asosiasi menggunakan  algoritma FP-Growth dan klasterisasi menggunakan algoritma K-Means, dimana  penelitian  ini  berhasil  membuat rekomendasi  dalam  penataan  barang  di minimarket  Adijasa.  Penelitian  ini  membuat rekomendasi penataan 10 rak dan rekomendasi paket  sebanyak  21  paket  (Mamahit  and Qoiriah 2019).
Tahun  2017,  juga  ada  penelitian  tentang penemuan  kombinasi  item  pada  keranjang belanja  dengan  menggunakan  algoritma FP- Growth, penelitian  ini  menghasilkan  aturan asosiasi yang menggambarkan kombinasi item pembelian  barang  yang  dilakukan  konsumen di supermarket. (Prahartiwi 2017).
Penelitian  untuk  menyusun  tata  letak barang  juga  pernah  dilakukan  pada  tahun 2016,  penelitian  ini  menggunakan  metode asosiasi  dengan  algoritma FP-Growth untuk menemukan  pola  belanja  di  swalayan  Daily Mart,  sehingga  bisa  pihak  swalayan  dapat dengan  mudah  mengatur  tata  letak  barang dilihat  dari  kombinasi  barang  yang  dibeli konsumen saat berbelanja (Sumangkut, Lumenta, and Tulenan 2016).
Penelitian ini menggunakan metode asosiasi  yaitu  untuk  mendapatakn  pola pembelian  barang  oleh  konsumen  dengan melihat  kombinasi  antar  satu  item  pembelian dengan item lainnya. Asosiasi dapat dimanfaatkan  untuk  pengadaan  stok  barang, membuat  strategi  dalam  promosi  dan  menata barang  di  minimarket  (Prasidya  and  Fibriani 2017).  Dalam  menentukan  suatu  relasi, terdapat  ukuran  kepercayaan  ( interestingness measure )  yaitu  :  (1) Support merupakan ukuran  yang  menunjukkan  besar  tingkat dominasi  suatu  barang  ( item atau itemset ) terhadap keseluruhan transaksi. (2)
Confidence merupakan ukuran yang menunjukkan hubungan antara dua buah item secara conditional (Putro and Gunawan 2019) . Nilai support dan nilai confidence dirumuskan seperti
Persamaan1dan Persamaan 2 (Putro and Gunawan 2019) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (2)
Algoritma yang digunakan pada penelitian ini  adalah  algoritma FP-Growth yang merupakan analisis keranjang belanja berbasis pohon  ( tree )  yang  diusulkan  oleh  Han  tahun 2000.  Algoritma    ini    sangat  efektif    karena agar dapat  menyelesaikan mining task hanya membutuhkan  dua  kali scan basis  data. Scan pertama menghitung support untuk setiap item untuk membuat header tabel, merekam nama item,  dan  nilai support yang  sesuai.  Nilai support pada header tabel diurutkan dari nilai terbesar  ke  nilai  terkecil.  Pada scan kedua, item yang tersisa diurutkan  berdasarkan  nilai support kemudian  dimasukkan  ke  dalam FP- Tree (Putro and Gunawan 2019).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan data sampai pengujian hasil dengan menggunakan  kerangka  penelitian  seperti Gambar 1 berikut :

## Penelitian Pendahulian
Menemukan masalah

## Pengumpulan Data
Mengunjungi minimarket

## Analisa Data
Mengolah data yang diperoleh

## Pencarian Pola Frekuensi
Menggunakan Algoritma FP-Growth

## Pengujian Hasil Menggunakan Aplikasi Weka

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari  Gambar  1  diatas  dapat  dilihat  ada beberapa  langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian ini, diantaranya adalah :
1. Penelitian Pendahuluan
Penelitian ini dimulai dengan
menganalisa masalah yang terjadi di Bali Mart  yang  berkaitan  dengan  pola penjualan  barang.  Salah  satu  masalah yang ditemukan adalah sulitnya pengelola minimarket dalam melihat pola pembelian barang oleh konsumen
sehingga  pihak  minimarket  kesulitan mengetahui barang yang terjual.
2. Pengumpulan Data Tahap ini dilakukan dengan mengunjungi
Bali  Mart  dan  melakukan  wawancara dengan  pihak  pengelola.  Data  yang dikumpulkan  berupa  data  transaksi penjualan  yang  terjadi  di  minimarket tersebut.
3. Analisa Data
Setelah  memperoleh  data,  dilakukan penganalisaan  data.  Tahap  ini  dilakukan untuk menyaring data transaksi yang akan digunakan.  Data  yang  digunakan  adalah data  transaksi  yang  didalamnya  terdiri dari 3 item atau lebih.
4. Pencarian Pola Frekuensi Tahap  ini  merupakan  proses  inti  dalam penelitian  ini.  Pencarian  pola  frekuensi ini  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  FP-Growth  untuk  melihat frekuensi barang yang terjual dari semua transaksi  yang  ada.  Algoritma  ini menghasilkan FP-Tree dan interesting rules (strong association rules).
5. Pengujian Hasil Tahap  terakhir  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah penggunaan perangkat  lunak data  mining yaitu aplikasi Weka 3-8-3 untuk pengujian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 ANALISA DATA
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah transaksi yang terjadi di Bali Mart yang diberikan  oleh  pemilik  minimarket  tersebut. Data  yang  digunakan  adalah  data  transkasi sebanyak  12  transaksi  yang  merupakan  hasil filter  dari  total  transaksi  selama  satu  bulan. Data transaksi yang digunakan hanya transaksi yang berisi banyak item barang, sehingga akan dihasikan  pola  frekuensi  penjualan  barang. Dari  12  data  transaksi  yang  digunakan, terdapat  29  item  barang  yang  terlibat  yang dapat dilihat pada Tabel 1 :
Tabel 1. Daftar Barang Dalam Transaksi
No Nama Produk Kode 1 Big Cola 1500 ml BC 2 Love 1000 ml LX 3 Okky Koko Drink 195gr OB 4 Floridina 350 ml FF 5 Sprite 1500 ml ST 6 Delfi Cha Cha Peanut 10g DE 7 Kacang Atom Garuda 130gr GR
8 Sakatonik ABC 30 Tablet SAC 9 Sari Roti Cokelat 72gr SA 10 Chocolatos 200 ml CB 11 Fanta 1500 ml FA 12 Dua Kelinci 80 gr DY 13 Choco Mania 90 gr CC 14 SGM 3 Vanilla 150gr SG 15 Silver Queen 30 gr SN 16 Chitato 68 gr HT 17 Kraft 165 gr RA 18 Milo 30 gr MA 19 Walls Feast Vanilla 30 gr WS 20 Koko Krunch 330 gr CR 21 Oreo Vanila 130 gr RE 22 Relaxa 40 gr RV 23 Cimory 250 ml CY 24 Beng Beng 20 gr BE 25 Kapal Api 165 gr KA 26 Pocky 30 gr PA 27 Wafer Tango 130 gr PTN 28 Happy Tos 140 gr HP 29 Teh Botol Sosro 450 ml RO
Tabel 1 mendefinisikan daftar item barang yang  terlibat  dari  semua  transaksi  yang  akan dioleh  pada  penelitian  ini.  Data  semua transaksi  yang  akan  diolah  dapat  dilihat padang Tabel 2 :
Tabel 2. Daftar Barang Dalam Transaksi
Trans Item 1 ST, DE, FA, DY, CB, GR, SAC, CC, SG,
FF
2 HT, ST, GR, RA, CB, MA, DY, WS
3 DY, KA, GR, PA,  ST, PTN, RA, HP
4 BC, LX, OB, FF, ST, DE, GR, SAC, SA, CB
5
RO, WS, HT, ST, GR, RA
6 PA, GR, ST, PTN, RA, HP
7 SG, FA, DY, GR, SAC, CC, FF
8 GR, DE, SG, FA, DY, CR, CB, RE
9 BE, GR, DY
10 RV, GR, SAC, CC, SA, HT
11 GR, SAC, CC, HT,CY, SA
12 SN, FF, GR
Tabel 2 menampilkan semua transaksi yang akan diolah pada penelitian ini yaitu sebanyak 12  data  transaksi.  Semua  data  transaksi  yang digunakan  adalah  transaksi  yang  memiliki banyak item dari masing-masing transaksi.

## 3.2  PRA PEMROSESAN DATA
Tahap ini merupakan proses penghitung- an  banyak support dari  masing-masing  item barang  dari  semua  transaksi  yang  terjadi. Banyak support dari  masing-masing  item barang, dapat dilihat pada Tabel 3 :
Tabel 3. Support Masing-Masing Item
Kode Frek Kode Frek Kode Frek BC 1 FA 3 RE 1 LX 1 DY 6 RV 1 OB 1 CC 4 CY 1 FF 4 SG 3 BE 1 ST 6 SN 1 KA 1 DE 3 HT 4 PA 2 GR 12 RA 4 PTN 2 SAC 5 MA 1 HP 2 SA 3 WS 2 RO 1 CB 4 CR 1
Tabel 3 menunjukkan banyaknya item yang dibeli dari semua transaksi. Ini ditandai dengan nilai support dari masing-masing item barang.
Untuk  memperoleh  pola  frekuensi  penjualan barang maka harus ditentukan terlebih dahulu nilai minimum support . Penelitian ini menggunakan  nilai minimum support yaitu paling sedikit 1 item barang dibeli sebanyak 4 kali atau 33,33% dari total 12 transaksi. Nilai support  GR  diperoleh  dari  jumlah  frekuensi GR dibagi total transaksi.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐺𝑅)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐺𝑅 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 12 12 = 1 = 100 %
Sehingga  item  barang  yang  akan  dibuat pola  frekuensinya  akan  berkurang  seperti terlihat pada Tabel 4 :
Tabel 4. Barang Dengan Minimum Support 4
Kode Frek Support GR 12 100,00 % ST 6 50,00 % DY 6 50,00 % SAC 5 41,67 % FF 4 33,33 % CB 4 33,33 % CC 4 33,33 % HT 4 33,33 % RA 4 33,33 %
Tabel  4  menunjukkan  item  barang  yang mempunya  nilai  minimum  support  yaitu  4 sebanyak  9  item  dimana  item  ini  yang  akan dicari pola frekuensi penjualannya.
Selanjutnya,  setiap  transaksi  akan  diurut semua  itemnya  dari  nilai  support  terbesar  ke nilai support terkecil seperti ditunjukkan pada Tabel 5 :
Tabel 5. Item Transaksi Setelah Diurutkan
Trans Item 1
GR, ST, DY, SAC, FF, CB, CC
2 GR, ST, DY, CB, HT, RA
3 GR, ST, DY, RA
4 GR, ST, SAC, FF, CB 5 GR, ST, HT, RA
6 GR, ST, RA 7 GR, DY, SAC, FF, CC 8 GR, DY, CB
9 GR, DY
10 GR, SAC, CC, HT
11 GR, SAC, CC, HT
12 GR, FF
Pada Tabel 5 terlihat pada setiap transaksi bahwa  item  telah  diurut  sesuai  dengan frekuensi  kemunculan  dari  masing-masing item.  Selanjutnya  dapat  dibuat  frekuensi pohon yang disebut dengan FP-Tree (Frequent-Pattern  Tree) yang  terlihat  pada Gambar 2 :
NULL GR : 12 ST : 6 DY : 3 DY : 3 SAC : 1 SAC : 1 FF : 1 CB : 1 CC : 1 CB : 1 HT : 1 RA : 1 RA : 1 FF : 1 CB : 1 HT : 1 RA : 1 RA : 1 SAC : 1 FF : 1 CC : 1 CB : 1 SAC : 2 CC : 2 HT : 2 FF : 1 GR 12 ST 6 DY 6 SAC 5 FF 4 CB 4 CC 4 HT 4 RA 4
Gambar 2. FP-Tree Dari Semua Transaksi
Gambar  2  memperlihatkan  bentuk  pohon pola  frekuensi  dari  12  transaksi  yang digunakan pada penelitian ini. Tampak bahwa item GR merupakan item yang paling banyak muncul dari semua transaksi. Setelah FP-Tree diperoleh,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan conditional  pattern  base dari semua item yang memiliki frekuensi sama atau lebih besar dari minimum support seperti yang terlihat pada Tabel 6 :
Tabel 6. Conditional Pattern Base
Item Conditional Pattern Base RA {GR, ST, DY, CB, HT : 1}, {GR, ST, DY : 1}, {GR, ST, HT : 1}, {GR, ST : 1} HT {GR, ST, DY, CB : 1}, {GR, ST : 1}, {GR, SAC, CC : 2}
CC {GR, ST, DY, SAC, FF, CB : 1}, {GR, DY, SAC, FF : 1}, {GR, SAC : 2} CB {GR, ST, DY, SAC, FF : 1}, {GR, ST, DY : 1}, {GR, ST, SAC, FF : 1}, {GR, DY : 1} FF {GR, ST, DY, SAC : 1}, {GR, ST, SAC : 1}, {GR, DY, SAC : 1}, {GR : 1} SAC {GR, ST, DY : 1}, {GR, ST : 1}, {GR, DY : 1}. {GR : 2}
DY {GR, ST : 3}, {GR : 3}
ST {GR : 6}
GR {GR, ST, DY, CB, HT : 1}, {GR, ST, DY : 1}, {GR, ST, HT : 1}, {GR, ST : 1}
Tabel 6 adalah hasil dari proses penentuan conditional pattern base dari semua item yang nilai  frekuensi  sama  atau  lebih  besar  dari minimum support . Selanjutnya dapat ditentukan conditional FP-Tree yang diperoleh  dari FP-Tree diatas. Conditional FP-Tree dapat dilihat pada Tabel 7 :
Tabel 7. Conditional FP-Tree
Item Conditional FP-Tree >= Min Support RA {GR : 4}, {ST : 4} HT {GR : 4} CC {GR : 4}, {SAC : 4} CB {GR : 4} FF {GR : 4} SAC {GR : 5} DY {GR : 6} ST {GR : 6} GR {GR : 4}, {ST : 4}
Tabel  7  merupakan  hasil Conditional  FP- Tree dengan nilai lebih besar atau sama dengan minimum support . Tahapan selanjutnya adalah mencari Frequent Itemset yaitu mencari single path  yang  kemudian  dikombinasikan  dengan item  pada Conditional  FP-Tree yang  dapat dilihat pada Tabel 8 :
Tabel 8. Frequent Itemset Item Frequent Itemset RA (GR → RA : 4), (ST → RA : 4), (GR, ST → RA : 4) HT (GR → HT : 4)
CC (GR → CC : 4), (SAC → CC : 4),
(GR, SAC → CC : 4) CB (GR → CB : 4) FF (GR → FF : 4) SAC (GR → SAC : 5) DY (GR → DY : 6) ST (GR → ST : 6) GR (GR → RA : 4), (ST → RA : 4), (GR, ST → RA : 4)
Dari frequent itemset yang ditemukan pada Tabel 8, maka dapat dihitung nilai confidence.

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐺𝑅, 𝑅𝐴)
= 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠 𝐺𝑅 𝑑𝑎𝑛 𝑅𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝐺𝑅 = 4 12 = 0,33 = 33,33 %
Nilai support dan  nilai confidence dari semua frequent itemset yang dapat dilihat pada Tabel 9 :
Tabel 9. Nilai Support Dan Confidence Jika Membeli Maka Membeli Support Confidence GR RA 33,33 % 33,33 % ST RA 33,33 % 66,67 % GR, ST RA 33,33 % 66,67 %
GR HT 33,33 % 33,33 % GR CC 33,33 % 33,33 % SAC CC 33,33 % 79,99 % GR, SAC CC 33,33 % 79,99 % GR CB 33,33 % 33,33 % GR FF 33,33 % 33,33 % GR SAC 41,67 % 41,67 % GR DY 50,00 % 50,00 % GR ST 50,00 % 50,00 %
Setelah  mendapatkan  nilai support dan nilai confidence pada  Tabel  9,  langkah selanjutnya  adalah  menetukan interesting rules  (strong  association  rules ).  Untuk mendapatkannya,  maka  harus  ditentukan terlebih dahulu minimum confidence . Jika nilai minimum  confidence ditentukan  50  %,  maka interesting  rules yang  diperoleh  terlihat  pada Tabel 10 :
Tabel 10. Interesting Rules Interesting Rules Support Confidence Jika membeli ST maka juga membeli RA 33,33 % 66,67 % Jika membeli GR dan ST maka juga membeli RA 33,33 % 66,67 % Jika membeli SAC maka juga membeli CC 33,33 % 79,99 % Jika membeli GR dan SAC maka juga membeli CC 33,33 % 79,99 % Jika membeli GR maka juga membeli DY 50,00 % 50,00 % Jika membeli GR maka juga membeli ST 50,00 % 50,00 %
Tabel 10 diatas memberikan intersting rule yang memenuhi minimum support yaitu 33,33 %  dan minimum  confidence yaitu  50  % sebanyak 6 interesting rule .

## 3.3  PENGUJIAN HASIL
Pengujian  hasil  dilakukan  dengan  alat bantu perangkat lunak data mining yaitu Weka 3-8-3 yang merupakan perangkat lunak untuk knowledge  analysis .  Saat  Weka  dijalankan, halaman  pertama  yang  muncul  terlihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Weka GUI Chooser
Gambar  3  merupakan  halaman  pertama yang  muncul  saat  Weka  dijalankan.  Ada beberapa  tombol  yang  bisa  dipilih  untuk melakukan  analisis.  Pada  penelitian  ini, tombol KnowledgeFlow yang akan digunakan. Jika  tombol  ini  ditekan,  maka  akan  muncul form seperti Gambar 4.
Gambar 4. Weka Knowledgeflow Environment
Gambar  4  adalah  form  untuk  melakukan analisis pengetahuan. Langkah pertama dimulai  dengan  menekan ArffLoader untuk memanggil data yang akan diproses. Data yang digunakan  menggunakan  format  file  *.arff. Langkah kedua adalah memilih algoritma yang digunakan yaitu FPGrowth. Kemudian dilakukan Running  Process .  Hasilnya  akan ditampilkan dalam TextViewer seperti Gambar 5 :

## Gambar 5. Weka Text Viewer
Gambar 5 menampilkan hasil proses yang dilakukan  oleh  FPGrowth  dalam  perangkat lunak  Weka.  Hasil  ini  sama  dengan  proses manual  yang  dilakukan  sebelumnya  dalam mengurutkan  frekuensi  barang  yang  lebih besar atau sama dengan minimum support.

## 4. SIMPULAN
Setelah  penelitian  ini  selesai  dilakukan,
maka terdapat kesimpulan yang bisa dikemukakan.  Kesimpulan  yang  bisa  diambil dari penelitian ini adalah penerapan Algoritma FP-Growth  di  Bali  Mart  dalam  melihat  pola
penjualan barang yaitu kecenderungan barang yang  terjual  di  Bali  Mart,  salah  satu  contoh pola penjualan barang yang dihasilkan adalah dari  12  transaksi  yang  membeli  GR,  50%  (6 transaksi) membeli ST.
Penelitian  ini  dapat  memecahkan  masalah pihak minimarket dalam melihat
kecenderungan  barang  yang  dibeli  secara bersamaan  oleh  konsumen,  sehingga  akan memudahkan  pihak  pengelola  minimarket dalam mengatur pengadaan barang yang akan dijual  dan  mengatur  tata  letak  barang  di minimarket  agar  memudahkan  konsumen dalam mencari barang.
Penelitian ini juga masih banyak kekurangan, diharapkan ada penelitian selanjutnya  untuk  memperdalam  metode  ini atau ada penggunaan metode data mining lain yang  mungkin  lebih  cocok  digunakan  dalam menemukan  pol  frekuensi  penjualan  barang. Diharapkan juga penelitian yang bisa mengembangkan  aplikasi  data  mining  sesuai dengan  keadaan  dan  kebutuhan  dari  objek penelitian.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Sekolah Tinggi Ilmu Komputer   Pelita   Indonesia   serta   pengelola Jurnal  STIKOM  Pelita  Indonesia  yang sudah menerbitkan artikel ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Mamahit,  Natalia,  and  Anita  Qoiriah.  2019. “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Dan
K-Means Pada Data Transaksi
Minimarket.” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) 1(02).
Mandala,  Eka  Praja  Wiyata.  2017.  “Pola Frekuensi  Judul  Skripsi  Mahasiswa Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma Apriori.”
Jurnal TeknoIf 5(2). https://ejournal.itp.ac.id/index.php/tinfor matika/article/view/854  (November  29, 2018).
Melati,  Delila,  and  Titi  Sri  Wahyuni.  2019.
“Association  Rule  Dalam  Menentukan
Cross-Selling Produk Menggunakan Algoritma FP-Growth.” Jurnal Vokasional  Teknik  Elektronika  dan Informatika 7(4).
Mulya,  Dio  Prima.  2019.  “Analisa  Dan Implementasi  Association  Rule  Dengan Algoritma  Fp-Growth  Dalam  Seleksi Pembelian  Tanah  Liat  (Studi  Kasus  Di Pt.  Anveve  Ismi  Berjaya).” Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis 1(1): 47–57.
Nurdin,  Nurdin,  and  Dewi  Astika.  2019.
“Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan Menggunakan  Metode  Apriori  Pada
Supermarket  Sejahtera  Lhokseumawe.” TECHSI-Jurnal Teknik Informatika 7(1): 132–55.
Prahartiwi,  Lusa  Indah.  2017.  “Pencarian
Frequent Itemset Pada Analisis Keranjang Belanja Menggunakan Algoritma  FP-Growth.” Information System for Educators and Professionals 2(1): 1–10.
Prasetyo, Eko. 2014. “Data Mining Mengolah Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan Matlab.” Yogyakarta: Andi Offset .
Prasidya, Adyawangkara Katon, and Charitas
Fibriani. 2017. “Analisis  Kaidah
Asosiasi  Antar  Item  Dalam  Transaksi Pembelian  Menggunakan  Data  Mining Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus:
Minimarket  Gun  Bandungan,  Jawa
Tengah).” JUTI: Jurnal Ilmiah
Teknologi Informasi 15(2): 173–84.
Putro,  Adi  Nugroho  Susanto,  and  Richardus Indra  Gunawan.  2019.  “Implementasi Algoritma  FP-Growth  Untuk  Strategi Pemasaran  Ritel  Hidroponik  (Studi Kasus:  PT.  HAB).” Jurnal  Buana Informatika 10(1): 11–18.
Sumangkut,  Kezia,  Arie  S  M  Lumenta,  and Virginia  Tulenan.  2016.  “Analisa  Pola Belanja  Swalayan  Daily  Mart  Untuk
Menentukan Tata Letak Barang Menggunakan  Algoritma  FP-Growth.” Jurnal Teknik Informatika 8(1).