## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  67-73 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Prediksi Tingkat Ketersediaan Stock Sembako Menggunakan Algoritma FP-Growth dalam Meningkatkan Penjualan
Rahmad Aditiya 1  , Sarjon Defit 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
ayitida15@gmail.com

## Abstract
Large data sets can be processed to become useful information, one of the data that can be processed is sales transaction data at UD. Smart Aliwansyah, which will become important information to increase sales. This study aims  to find the pattern of product purchases to predict the level of availability of staple foods so as to increase sales. The data that is processed in this study uses the sales transaction data of goods obtained from the sales invoice of UD. Smart Aliwansyah, North Sumatra Tax Village. Based on these data, with the provision that a minimum of 2 types of goods in 1 transaction is examined using a data mining technique in association with the FP-Growth algorithm  with a confidence value of 75% and a minimum support of 20%. The tools used by Rapidminer 9.4 are to obtain product purchasing patterns which are used as information to predict the level of stock availability. The result of the sales data processing process is the association rule. Association Rule is obtained in  the  form  of  a  relationship  between  goods  sold  together  with  other  goods  in  a  transaction.  From  this  pattern,  it  can  be recommended to the shop owner as information for preparing basic food stocks to increase sales results. This research is very suitable  to  be  applied  to  determine  the  patterns  of  consumer  spending  such  as  the  relationship  of  each  item  purchased  by consumers, so this research is appropriate for use by grocery stores.
Keywords: Data mining, Association Rule, Algoritma FP-Growth, Rapidminer, Groceries.

## Abstrak
Kumpulan data  yang besar dapat diolah untuk menjadi informasi  yang bermanfaat, salah satu data  yang bisa diolah adalah data  transaksi  penjualan  pada  Toko  UD.  Smart  Aliwansyah  yang  nantinya  akan  menjadi  sebuah  informasi  penting  untuk meningkatkan  penjualan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  pola  pembelian  produk  untuk  memprediksi  tingkat ketersediaan  stock  sembako  sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan.    Data  yang  diolah  pada  penelitian  ini  menggunakan data  transaksi  penjualan  barang  yang  didapat  dari  bon  faktur  penjualan  Toko  UD.  Smart  Aliwansyah  Kampung  Pajak Sumatera Utara. Berdasarkan data tersebut dengan ketentuan minimum 2 jenis barang dalam 1 transaksi diteliti menggunakan salah  satu  teknik  data  mining  secara  assosiasi  dengan  algoritma  FP-Growth  dengan  nilai  confidence  75%  dan  minimum support 20% . Tools yang digunakan Rapidminer 9.4 sehingga didapatkan pola pembelian produk yang dijadikan informasi untuk  memprediksi  tingkat  ketersedian  stock.  Hasil  dari  proses  pengolahan  data  penjualan  adalah  association  rule. Association  Rule  yang  didapat  berupa  hubungan  suatu  barang  yang  terjual  bersamaan  dengan  barang  lain  dalam  suatu transaksi.  Dari  pola  tersebut  dapat  direkomendasikan  kepada  pemilik  toko  sebagai  informasi  untuk  menyiapkan  stock sembako  untuk  meningkatkan  hasil  penjualan.    Penelitian  ini  sangat  cocok  diterapkan  untuk  mengetahui  pola-pola  belanja konsumen seperti hubungan setiap barang yang dibeli oleh konsumen, sehingga penelitian ini tepat digunakan oleh toko-toko sembako.
Kata kunci: Data mining, Association Rule, Algoritma FP-Growth, Rapidminer, Sembako.
© 2020 INFEB

## 1. Pendahuluan
Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  adalah metode  yang  digunakan  untuk  mencari  pengetahuan atau  informasi  yang  belum  diketahui  dari  sebuah database. KDD merupakan nama lain dari Data Mining walaupun  sesungguhanya  kedua  istilah  tersebuat memiliki  konsep  yang  tidak  sama,  namun  berkaitan satu  sama  lain,  dan  salah  satu  dari  tahapan  proses keseluruhan  KDD  merupakan  Data  Mining  yang menjadi inti dari proses KDD. Data Mining merupakan salah  satu  teknik  untuk  menemukan,  mencari,  atau menggali  informasi  atau  pengetahuan  baru  dari
sekumpulan  data  yang  sangat  besar,  dengan  integrasi atau  penggabungan  dengan  disiplin  ilmu  lain  seperti statistika,  kecerdasan  buatan,  serta  machine  learning, menjadikan  Data  Mining  sebagai  salah  satu  alat  bantu untuk  menganalisa  data  yang  kemudian  menghasilkan informasi  yang  berguna  [ 1 ].  Association  Rule merupakan  suatu  proses  pada  Data  Mining    untuk menentukan  semua  aturan  asosiatif  yang  memenuhi syarat minimum untuk support (minsup) dan confidance (minconf) pada sebuah database [ 2 ].
Banyak  penelitian tentang  Data  Mining yang menggunakan  algoitma  FP-Growth yang  sudah
dilakukan  sebelumnya,  di  antaranya  penelitian  Amelia &  Utomo  (2019)  tentang  analisa  pola  pemesanan produk  untuk  memecahkan  masalah  stok  barang  yang akan  habis  serta  rekomendasi  barang  yang  akan  dibeli saat  bersamaan  dengan  metode  algoritma  FP-Growth sehingga  mendapatkan  sebuah  informasi  baru  atau knowledge yang akan digunakan untuk menstok barang dan  mempermudah  pemesanan  produk  yang  akan diorder    agar  lebih  efisien  [ 3 ].    Penelitian  Abdullah (2018)  tentang  rekomendasi  paket  produk  untuk memecahkan  masalah  keragaman  prilaku  pembeli dalam  memilih  produk  yang  akan  dibelinya,  dengan menggunakan  algoritma  FP-Growth  yang  mana algoritma  FP-Growth  akan  menganalisa  prilaku pembeli  berdasarkan  barang  yang  akan  dibelinya sehingga diharapkan dapat meningkatkan penjualan [ 4 ].
Penenlitian  Wahana  dkk  (2018)  tentang    manajemen rantai  pasokan  menggunakan  Algoritma  FP-Growth untuk  distribusi  obat    Algoritma  FP-Growth  ternyata mampu memberikan rekomendasi untuk distribusi obat dengan  tinggi  tingkat  kesuksesan.  Ini  dibuktikan dengan  hasil  pengujian  dengan  berbagai  kombinasi parameter  input  [ 5 ].  Penelitian  Setiawan  &  Anugrah (2019)  tentang  penentuan  pola  pembelian  untuk memecahkan  masalah  menentukan  produk  mana  yang akan  masuk  ke  dalam  produk  yang  sering  dibeli  atau produk  yang  jarang  dibeli  dengan  menerapkan algoritma  FP-Growth  akan  menganalisa  data  transaksi maka  didapatkan  pola  asosiasi  terkait  banyaknya pelanggan  yang  membeli  barang  secara  bersamaan yang  akan  dijadikan  sebagai  produk  bandage  promosi [ 6 ].
Penenlitian  Maulana  &  Fajrin  (2018)  tentang  analisa pola pembelian konsumen untuk memecahkan masalah pola  pembelian  setiap  konsumen  yang  berbeda-beda dengan  menerapkan  algoritma  FP-Growth  yang  akan menganalisa  data  dari  perusahaan  sehingga  dapat membantu  perusahaan  mengetahui  pola  pembelian konsumen  [ 7 ].  Penelitian  Tamaela  dkk  (2018)  tentang implementasi metode association rule untuk menganalisis  data  twitter  dengan  hasil  mendapatkan informasi  dari  mana  asal  lokasi  twet  berasal  [ 8 ]. Penelitian  Mustakim  dkk  (2018)  menganalisis  pola belanja  konsumen  pada  toko  berkah  dengan  hasil mendapatkan  informasi  pola  belanja  pelanggan  [ 9 ]. Penelitian  Faza  dkk  (2018)  tentang  mencari  aturan perkumpulan  data  pada  lulusan  Universitas  Indonesia dengan metode Algoritma FP-Growth hasilnya fakultas dapat  menentukan  jenis  sekolah  mana  yang  cocok untuk dipromosikan fakultas kepada calon siswa [ 10 ].
Penelitian  Hardiyanti  dkk  (2018)  tentang  penerapan Algoritma FP-Growth pada sistem informasi perpustakaan hasil penelitian ini yaitu sistem informasi perpustakaan  yang  dilengkapi  dengan  rekomendasi buku  pada  fitur  pencarian  untuk  meningkatkan pelayanan sistem informasi perpustakaan [ 11 ]. Penelitian  Andi  &  Utami  (2018)  tentang  association rule  dengan  Algoritma  FP-Growth  dalam  penelusuran
buku  hasilnya  menjunjukan  lokasi  buku  lebih  khusus [ 12 ].  Penelitian  Yin  dkk  (2018)  tentang  peningkatan Algoritma Penambangan Aturan FP-Growth Association  Berdasarkan  Tabel  Adjacency  hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  algoritma  yang ditingkatkan memiliki yang baik kinerja terutama untuk menambang item  dalam kumpulan data padat [ 13 ].
Toko  UD.  Aliwansyah  Mart  merupakan  toko  yang bergerak  pada  bidang  jual  beli  sembako  yang  banyak melakukan transaksi penjualan dan pembelian sembako.  Data  transaksi  ini  terus  bertambah  setiap harinya  dan  di  toko  tersebut  data  transaksi  penjualan hanya  disimpan  sebagai  arsip  atau  pembukuan  serta tidak diketahui apa manfaat dari data-data tersebut. Nah masalah pada toko tersebut adalah ketersedian.
Stock  sembako  yang  berakibat  terjadinya  penurunan pembeli dan keuntungan  maka digunakanlah algoritma FP-Growth  untuk  menganalisa  pola  pembelian  melalui data  transaksi  yang  diarsipkan  tersebut  sehingga didapatlah sebuah pola pembelian yang akan digunakan nantinya  sebagai  acuan  untuk  memprediksi  tingkat ketersedian  stock  sembako  dalam  meningkatkan penjualan  pada  Toko  UD.  Aliwansyah  Mart  dengan harapan penelitian ini dapat menyelesaikan permasalahan ketersedian stock  sembako yang dialami selama ini.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  algoritma  FP-Growth.  FP-Growth  adalah algoritma  alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  itemset  yang  paling  sering  muncul  dalam satu set data [ 14 ]. Algoritma FP-Growth  sangat efisien untuk  menentukan  frequent  pattern  baik  dalam  data yang  besar  maupun  kecil,  dibandingkan  dengan algoritma  apriori  algoritma  FP-Growth  lebih  cepat karena  algoritma  FP-Growth  tidak  perlu  melakukan iterasi    secara  berulang  seperti  algoritma  apriori  yang membutukan  waktu  yang  cukup  lama.  Dapat  dilihat pada Gambar 1 tahapan-tahapan yang dilakukan dalam algoritma FP-Growth

## Gambar 1. Blog Diagram Algoritma FP-Growth
Algoritma  FP-Growth  merupakan  salah  satu  algoritma yang  paling  klasik,  algoritma  FP-Growth    dapat menghindari  generasi  sejumlah  kandidat  set  besar  dan hanya perlu memindai database  dua kali dengan cepat menemukan  item  set  yang  sering  muncul  [ 15 ]. Algoritma FP-Growth dibagi dalam 3 tugas utama yaitu
1.  Tahap  pembangkitan  Conditional  Pattern  Base, Conditional  Pattern  Base  merupakan  subdatabase yang  berisi  prefix  path  (lintasan  prefix)  dan  suffi pattern  (pola  akhiran).  Pembangkitan  conditional pattern base didapatkan melalui FP-Tree yang telah dibangun sebelumnya.
2.  Tahap  pembangkitan  Conditional  FP-Tree  ,  pada tahap ini, support count dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebh besar atau sama  dengan  minimum  support  count  akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree.
3.  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  pembagian  FP-Growth  secara rekursif.
Karakteristik algoritma FP-Growth merupakan struktur data  yang  banyak  digunakan  adalah  tree    disebut dengan  FP-Tree,  dengan  menggunakan  FP-Tree algoritma  FP-Growth    dapat  langsung  mengektrak frequent itemset dari FP-Tree. Penggalian itemset yang frequent  dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth akan  dilakukan  dengan  cara  membangkitkan  struktur data tree atau disebut dengan Frequent Pattern Tree.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data transaksi  penjualan  mulai  bulan  Februari,  Maret,  April da  Mei  2020  dengan  membatasi  11  jenis  barang  yang paling  banyak  dibeli  dan  10  data  transaksi  sebagai objek penelitian seperti pada Tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1. Data Real Penjualan Sembako TID Nama Barang
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Gula Putih, Minyak Makan, Tepung Roti
Minyak Makan, Mie Lidi, Kacang Tanah, Miehun
Gula Putih, Minyak Makan, Saos Cap Dua Ikan, Kacang Tanah, Miehun, Royko, Merica Ladaku Gula Putih, Saos Cap Dua Ikan, Pulut Putih Gula Putih, Pulut Putih, Kacang Tanah Saos Cap Dua Ikan, Miehun Gula Putih, Saos Cap Dua Ikan, Tepung Roti Gula Putih, Saos Cap Dua Ikan, Pulut Putih, Miehun
Gula Putih, Minyak Makan, Kerupuk Bola Dunia, Saos Cap Dua Ikan, Mie Lidi Gula Putih, Saos Cap Dua Ikan, Kacang Tanah, Tepung Roti
Kemudian  memberikan  kode  kepada  setiap  item  agar lebih mudah dalam melakukan proses data dapat dilihat pada Tabel 2 setelah diberikan kode pada setiap item.
Tabel 2. Pemberian Kode Setiap Item No Item Kode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Gula Putih Minyak Makan Kerupuk Bola Dunia Saos Cap Dua Ikan Mie Lidi Pulut Putih Kacang Tanah Miehun Royko
Merica Ladaku Tepung Roti
a b c d e f g h i j k
Selanjutnya  dilakukan  filter  sesuai  dengan  support count  ada  3  item  yang  hilang  yaitu  c,  i  dan  j  karena jumlahnya  hanya  satu  transaksi  tidak  memenuhi minimal  support  count.  Tahap  selanjutnya  adalah memindai  tabel  berdasarkan  frekuensi  tertinggi  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pemindaian Tabel Berdasarkan Frekuensi Tertinggi
TID Item 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a, b, k b, g, h, e a, d, b, g, h a, d, f a, g, f
d, h
a, d, k a, d, h, f
a, d, b, e a, d, g, k

## 3.1 Pembentukan FP-Tree
Pembentukan  FP-Tree  dilakukan  berdasarkan  data transaksi  penjualan  sembako  pada  Toko  UD.  Smart Aliwansyah yang terdapat pada Tabel 3.
1.  FP-Tree  untuk  no_transaksi  1  :  a,  b,  k.  FP-Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. FP-Tree pada no_transaksi 1
2.  FP-Tree untuk no_transaksi 2 : b, g,  h, e . FP-Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. FP-Tree pada no_transaksi 2
3.  FP-Tree  untuk  no_transaksi  3  :  a,  d,  b,  g,  h,  .  FP- Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 4.4.

## Gambar 4. FP-Tree pada no_transaksi 3
Pembentukan  FP-Tree  dilakukan  sampai  no_transaksi 10  hingga  terbentuklah  FP-Tree  akhir  seperti  Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Akhir FP-Tree
3.2 Proses Algoritma Frequent Pattern Growth (FP- Growth)
Setelah  pembentukan  FP-Tree  telah  selesai  dibuat, maka  langkah  selanjutnya  akan  diterapkan  proses algoritma  FP-Growth  untuk  mencari  frequent  itemset yang  signifikan.  Langkah-langkah  utama  dalam  proses algoritma FP-Growth.
a.  Tahap Conditional Pattern Base
Conditional Pattern Base  merupakan subdatabase  yang berisi  prefix  path  (lintasan  awal)  dan  suffix  pattern (pola  akhiran)  untuk  menemukan  frequent  itemset,
pembangkitan ini didapatkan melalui hasil dari FP-Tree sebelumnya, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Conditional Pattern Base Item Conditional Pattern Base e k f h g b d a { a d b : 1}, { b g h : 1}
{ a b : 1 }, { a d g : 1}, { a d : 1} { a d : 1}, { a d h : 1}, { a g : 1 }
{ a d b g : 1}, { a d : 1 }, { d : 1}, { b g : 1}
{ a d : 1 }, { a d b : 1 }, { a : 1 }, { b : 1 }
{ a :1 }, { a d : 2 } { a : 6 } -
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  dua  akan dibangkitkan  dengan  conditional  FP-Tree.  Hasil pencarian conditional FP-Tree dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Conditional Tree Item Conditional FP-Tree e k f h
g b d
a < b :2 > < a : 3, d : 2 > < a : 3, d : 2 > < a : 2, d : 2 >, < b : 2,  g : 2 > < a : 3, d : 2 > < a : 3,  d : 2 > < a : 6> -
c.  Tahap Pencarian Frequent Itemset
Conditional  FP-Tree    merupakan  lintasan  tunggal (single path), maka didapatkan frequent itemset dengan melakukan kombinasi item untuk setiap condtional FP- Tree.  Jika  bukan  lintasan  tunggal,  maka  dilakukan pembangkitan  FP-Growth  secara  rekursif  (proses memanggil  dirinya  sendiri).  Hasil  pencarian  frequent itemset dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Conditional Tree Item Frequent Itemset
e k f h g b d a { e }, { b e : 2 } { k }, { a k : 3}, { d k : 2 }, { a d k : 2 }
{ f }, { a f : 3 }, { d f : 2 }, { a d f : 2 }
{ h }, { a h : 2 }, { d h : 2 }, { a d h : 2 }, { b h :2 }, { g h : 2 }, { b g h : 2 }
{ g }, { a g : 3 }, { d g : 2 }, { a d g : 2 }
{ b }, { a b : 3 }, { d b : 2 }, { a d b : 2 }
{ d }, { a d : 6 }
{ a }
Dengan  ketentuan  minimum  support  20%  dan minimum  confidence  75%  maka  terdapat  17  rule  yang termasuk  dalam  strong  association  rule.  Dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Strong Association Rule No Jika Membeli Maka Akan Membeli Support Confidence 1 e b 20% 100% 2 k a 30% 100% 3 d dan k a 20% 100% 4 f a 30% 100% 5 d dan f a 20% 100% 6 h d 30% 75% 7 d dan h a 20% 100% 8 a dan h d 20% 100% 9 g dan h b 20% 100% 10 b dan h g 20% 100% 11 b dan g h 20% 100% 12 g a 30% 75% 13 d dan g a 20% 100% 14 b a 30% 75% 15 d dan b a 20% 100% 16 a d 60% 75% 17 d a 60% 86%
Selanjutnya dilakukan implementasi dengan menggunakan  aplikasi  Rapidminer  9.4  dan  hasil association rulenya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Association Rule Rapidminer No Premises Conclusion Support Confidence 1 Gula Putih Saos Cap Dua Ikan 60% 75% 2 Saos Cap Dua Ikan Gula Putih 60% 86% 3 Kacang Tanah Gula Putih 30% 75% 4 Minyak Makan Gula Putih 30% 75% 5 Miehun Saos Cap Dua Ikan 30% 75% 6 Pulut Putih Gula Putih 30% 100% 7 Tepung Roti Gula Putih 30% 100% 8 Mie Lidi Minyak Makan 20% 100% 9 Saos Cap Dua Ikan, Kacang Tanah Gula Putih 20% 100% 10 Gula Putih, Miehun Saos Cap Dua Ikan 20% 100% 11 Saos Cap Dua Ikan, Minyak Makan Gula Putih 20% 100% 12 Saos Cap Dua Ikan, Pulut Putih Gula Putih 20% 100% 13 Saos Cap Dua Ikan, Tepung Roti Gula Putih 20% 100% 14 Kacang Tanah, Miehun Minyak Makan 20% 100% 15 Kacang Tanah, Minyak Makan Miehun 20% 100% 16 Miehun, Minyak Makan Kacang Tanah 20% 100%
Hasil  association  rule  untuk  dataset  ini  dapat diinterpretasikan :
a.  Rule  1,  jika  membeli  Gula  Putih  maka  membeli saos cap dua ikan juga  dengan tingkat kepercayaan mencapai  75%  dan  didukung  oleh  60%  dari  data keseluruhan.
b.  Rule  2,  jika  membeli  saos  cap  dua  ikan  maka membeli gula putih juga dengan tingkat kepercayaan mencapai 86% dan didukung oleh 60% dari data keseluruhan.
c.  Rule  3,  jika  membeli  kacang  tanah  roti  maka membeli gula putih juga dengan tingkat kepercayaan mencapai 75% dan didukung oleh 30% dari data keseluruhan.
d.  Rule 4, jika membeli minyak makan maka membeli gula  putih  juga  dengan  tingkat  kepercayaan mencapai  75%  dan  didukung  oleh  30%  dari  data keseluruhan.
e.  Rule  5,  jika  membeli  miehun  maka  membeli  saos cap  dua  ikan  juga  dengan  tingkat  kepercayaan mencapai  75%  dan  didukung  oleh  30%  dari  data keseluruhan.
f.  Rule  6,  jika  membeli  pulut  putih  maka  membeli gula  putih  juga  dengan  tingkat  kepercayaan mencapai  100%  dan  didukung  oleh  30%  dari  data keseluruhan.
g.  Rule  7,  jika  membeli  tepung  roti  maka  membeli gula  putih  juga  dengan  tingkat  kepercayaan mencapai  100%  dan  didukung  oleh  20%  dari  data keseluruhan.
h.  Rule  8,  jika  membeli  mie  lidi  maka  membeli minyak  makan  juga  dengan  tingkat  kepercayaan mencapai  100%  dan  didukung  oleh  20%  dari  data keseluruhan.
i.  Rule 9, jika membeli saos cap dua ikan dan kacang tanah maka membeli gula putih juga dengan tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
j.  Rule 10, jika membeli gula putih dan miehun maka membeli  saos  cap  dua  ikan  juga  dengan  tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
k.  Rule  11,  jika  membeli  saos  cap  dua  ikan  dan minyak  makan  maka  membeli  gula  putih  juga dengan  tingkat  kepercayaan  mencapai  100%  dan didukung oleh 20% dari data keseluruhan.
l.  Rule 12, jika  membeli  saos cap dua ikan dan pulut putih maka membeli gula putih juga dengan tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
m.  Rule 13, jika membeli saos cap dua ikan dan tepung roti    maka  membeli  gula  putih  juga  dengan  tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
n.  Rule  14,  jika  membeli  kacang  tanah  dan  miehun maka  membeli  minyak  makan  juga  dengan  tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
o.  Rule  15,  jika  membeli  kacang  tanah  dan  minyak makan  maka  membeli  miehun  juga  dengan  tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
p.  Rule  16,  jika  membeli  miehun  dan  minyak  makan maka  membeli  kacang  tanah  juga  dengan  tingkat kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung  oleh 20% dari data keseluruhan.
q.  Rule  17,  jika  membeli  saos  cap  dua  ikan  dan miehun  maka  membeli  gula  putih  juga  dengan tingkat  kepercayaan  mencapai  100%  dan  didukung oleh 20% dari data keseluruhan.
Jika  dipersempit  ada  dua  item  barang  yakni gula putih dan saos cap dua ikan yang memiliki support sebesar 60% dan confidence sebesar 75% dan 86%.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  data  transaksi penjualan  maka  diperoleh  17  pola  penjualan  sembako yang dihitung secara manual dan ada 16 pola penjualan sembako yang dihitung menggunakan aplikasi Rapidminer  9.4.  Dari  pola-pola  tersebut  dapat direkomendasikan  kepada  pemilik  Toko  UD.  Smart Aliwansyah  sebagai  informasi  dalam  memprediksi
tingkat  ketersedian  stock  dan  menyiapkan  stock sembako untuk meningkatkan hasil penjualan.

## Daftar Rujukan
[1] Rosyidah,  U.  A.,  &  Oktavianto,  H.  (2019).  Pencarian  Pola Asosiasi Keluhan Pasien Menggunakan Teknik Association Rule Mining. INFORMAL:  Informatics  Journal, 3(1),  1 .  DOI: https://doi.org/10.19184/isj.v3i1.5541 .
[2] Astrina,  I.,  Arifin,  M.  Z.,  &  Pujianto,  U.  (2019).  Penerapan Algoritma  FP-Growth  dalam  Penentuan  Pola  Pembelian Konsumen  pada  Kain  Tenun  Medali  Mas. Matrix :  Jurnal Manajemen  Teknologi  Dan  Informatika,  9(1),  32 .  DOI: https://doi.org/10.31940/matrix.v9i1.1036 .
[3] Amelia,  R.,  &  Utomo,  D.  P.  (2019).  Analisa  Pola  Pemesanan Produk  Modern  Trade  Independent  Dengan  Menerepakan Algoritma  Fp.  Growth    (Studi  Kasus:  PT.  Adam  Dani  Lestari). KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komputer), 3(1) . DOI: https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1622
[4] Abdullah,  A.  (2018).  Rekomendasi  Paket  Produk  Guna Meningkatkan Penjualan Dengan Metode FP-Growth. Khazanah Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informatika,  4(1),  21 . DOI: https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5794 .
[5] Wahana, A., Maylawati, D. S., Irfan, M., & Effendy, H. (2018). Supply  chain  management  using  fp-growth  algorithm  for medicine  distribution. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 978,
012018 . DOI: https://doi.org/10.1088/1742-
6596/978/1/012018 .
[6] Setiawan,  A.,  &  Anugrah,  I.  G.  (2019).  Penentuan  Pola Pembelian  Konsumen  pada  Indomaret  GKB  Gresik  dengan Metode  FP-Growth. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi Informasi (JNKTI), 2(2), 115 . DOI:
https://doi.org/10.32672/jnkti.v2i2.1564 .
[7] Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018).  Penerapan  Data  Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma Fp- Growth pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu KomputeR, 5(1), 27 . DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v5i1.100 .
[8] Tamaela, J., Sediyono, E., & Setiawan, A. (2018).  Implementasi Metode  Association  Rule  untuk  Menganalisis  Data  Twitter tentang  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial dengan  Algoritma Frequent  Pattern-Growth. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis,  8(1), 25 . DOI: https://doi.org/10.21456/vol8iss1pp25-33 .
[9] Mustakim,  Herianda,  D.  M.,  Ilham,  A.,  Daeng  GS,  A.,  Laumal, F.  E.,  Kurniasih,  N.,  Iskandar,  A.,  Manulagga,  G.,  Iswara,  I.  B.
A.  I.,  &  Rahim,  R.  (2018).  Market  Basket  Analysis  Using Apriori  and  FP-Growth  for  Analysis  Consumer  Expenditure Patterns at Berkah Mart in Pekanbaru Riau. Journal of Physics: Conference Series, 1114, 012131. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1114/1/012131 .
[10] Faza, S., Rahmat, R. F., Nababan, E. B., Arisandi, D., & Effendi, S.  (2018).  The  association  rules  search  of  Indonesian  university graduate’s  data  using  FP-growth  algorithm. IOP  Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering,  308,  012017 .  DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899x/308/1/012017 .
[11] Hardiyanti,  D.  Y.,  Novianti,  H.,  &  Rifai,  A.  (2018).  Penerapan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Sistem  Informasi  Perpustakaan. Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal,  3(1),  75 . DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.7789 .
[12] Andi, T., & Utami, E. (2018 ). Association Rule Algorithm With FP Growth For Book Search . IOP Conference Series: Materials
Science and Engineering, 434, 012035 . DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899x/434/1/012035 .
[13] Yin,  M.,  Wang,  W.,  Liu,  Y.,  &  Jiang,  D.  (2018).  An Improvement Of FP-Growth Association Rule Mining Algorithm Based  On  Adjacency  Table . MATEC  Web  of  Conferences,  189, 10012 . DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201818910012 .
[14] Ikhwan,  A.,  Yetri, M.,  Syahra,  Y.,  Halim,  J.,  Siahaan,  A.  P.  U., Aryza, S., & Yacob, Y. M. (2018). A Novelty of Data Mining for Promoting  Education  based  on  FP-Growth  Algorithm. International  Journal  of  Civil  Engineering  and  Technology (IJCIET), 9 (7). DOI: https://doi.org/10.31227/osf.io/jpsfa .
[15] Wang, T., Hou, J., & Yu, Z. (2018). Analysis of Hierarchical and Time-phased  Model  of  Large-scale  Power  Grid  Based  on  Fp- growth  Algorithm. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, 192, 012031 . DOI:
https://doi.org/10.1088/1755-1315/192/1/012031 .