## JIUBJ
Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Data Transaksi Penjualan Suku Cadang Mobil dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: PT. Sun Star Motor Kudus)

## Ida Bagus Indra Pratama Putra*, Sri Eniyati
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank *Correspondence email: idabagusindra17@gmail.com, eniyati03@gmail.com
Abstrak. PT. Sun Star Motor Kudus merupakan perusahaan yang bergerak dibidang otomotif dengan menyediankan suku cadang original kepada para konsumen. PT. Sun Star Motor Kudus  memiliki  sistem database yang sudah terintegerasi dengan komputer karena banyaknya transaksi dalam kurun waktu tertentu. Data transaksi dapat diolah dengan ilmu data mining untuk mendapatkan suatu  informasi  tersembunyi.  Untuk  itu  data  transaksi  akan  diolah  dengan  metode  asosiasi.  Metode  ini  digunakan  untuk menghasilkan  kombinasi  itemset  dari  seluruh  transaksi  dalam  kurun  waktu  1  tahun.  Dengan  menerapkan  algoritma  FP-Growth didalam platform Kaggle maka ditemukan beberapa kombinasi itemset yang sering dibeli, yaitu 1) Grease/Vit Paslin dan Filter Oli Canter  2)  Oli  Mesin  Diesel  L300  dan  Grease/Vit  Paslin  3)  Ring  Oli  dan  Oli  Mesin  Diesel  L300  4)  Oli  Mesin  Diesel  L300  dan Filter Oli L300 5) Oli  Mesin Diesel  L300 dan  Air Accu. Dengan adanya kombinasi itemset tersebut, PT. Sun Star Motor Kudus dapat  meningkatkan  keuntungan  dengan  menggunakan  informasi  tersebut.  Contohnya,  memberikan  promo  menarik  bagi konsumen yang membeli kombinasi suku cadang tersebut.
Kata Kunci: Data Mining ; Aturan Asosiasi; Algoritma FP-Growth; Kaggle
Abstract.  PT.  Sun  Star  Motor  Kudus  is  an  automotive  company  by  providing  genuine  spare  parts  to  consumers.  PT.  Sun  Star Motor Kudus has a database system that is integrated with a computer due to the large number of transactions within a certain period  of  time.  Transaction  data  can  be  processed  with  data  mining  science  to  get  hidden  information.  For  this  reason,  data transactions  will  be  processed  using  the  association  rule.  This  rule  is  used  to  generate  a  combination  of  items  from  all transactions  within  1  year.  By  applying  the  FP-Growth  algorithm  in  Kaggle,  several  combinations  of  items  that  are  frequently purchased are found, namely 1) Grease/Vit Paslin and Oil Filter Canter 2) Diesel Engine Oil L300 and Grease/Vit Paslin 3) Oil Ring and Diesel Engine Oil L300 4) Engine Oil L300 Diesel and L300 Oil Filter 5) L300 Diesel Engine Oil and Accu Water. With the  combination  of  these  itemset,  PT.  Sun  Star  Motor  Kudus  can  increase  profits  by  using  this  information.  For  example, providing an attractive promo if a customer buys a combination of the itemset.
Keywords: Data Mining; Association Rule; FP-Growth Algorithm; Kaggle

## PENDAHULUAN
PT. Sun Star Motor adalah perusahaan mobil yang menjual  mobil  merek  Mitsubishi,  suku  cadang  dan bengkel untuk layanan pelanggan sehari-hari.
Perusahaan  ini  melayani  pembelian  unit  dan  pembelian suku  cadang.  Data  PT.  Sun  Star  Motor  Kudus  disimpan dalam database digital server komputer  maupun  buku. Salah  satu  data  yang  dapat  diambil  adalah  transaksi penjualan  suku  cadang.  Setiap  transaksi  dimasukan  ke dalam  database  dan  diproses  untuk  menjadi  sebuah informasi.  Dengan  teknologi  yang  semakin  maju, analisis  data  dapat  dilakukan  dengan  aplikasi  berbasis komputer,  sehinggga  prosesnya  dapat  dilakukan  secara tepat  dan  akurat.  Selain  itu  dapat  memberikan  sebuah informasi  bagi  PT.  Sun  Star  Motor  Kudus  dalam membuat  sebuah  keputusan. Data  Mining merupakan suatu  metode  pengolahan  data  dari  perusahaan  untuk mendapatkan  sebuah  informasi.  Dengan  algoritma Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth) pada  kumpulan data,  data  yang  biasa  muncul  lebih  banyak  atau  sering ( frequent  itemset) bisa  ditentukan  dengan  cara membangkitkan  struktur  dari data  free ( FP-Tree ). Berdasarkan  uraian  diatas  penulis  melakukan  penelitian
di  PT.  Sun  Star  Motor  Kudus  untuk  menganalisa  pola pembelian  konsumen  dengan  metode Frequent  Pattern Growth (FP-Growth).

## Tinjauan Pustaka
Salah  satu  dari  ilmu  komputer  yang  biasanya dapat digunakan sebagai pengolah data guna menciptakan hubungan atau pola yang dapat menghasilkan  informasi  yang  mampu  memberikan manfaat  untuk  penggunanya  disebut  dengan data mining. Data  Mining kerap  kali  dihubungan  dengan Statistic,  Artificial  Intelligent dan Machine  Learning (Ardani  &  Fitriana,  2016). Data  mining merupakan proses  dengan  memakai  teknik  matematika,  statistika, mesin belajar serta kecerdasan buatan guna mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  informasi  yang dihasilkan  dapat  memberi  manfaat  dan  pengetahuan mengenai berbagai database dalam ukuran besar (Efraim Turban dkk, 2005) . Data  mining yaitu  sebuah  kegiatan  dalam mendapatkan  pola  menarik  berdasarkan  data  yang berjumlah  besar. Data  werehouse,  database atau platform  penyimpana  data  lainnya  dapat  digunakan
Ida  Bagus  Indra  Pratama  Putra  dan  Sri  Eniyati,  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Suku Cadang Mobil Dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: PT. Sun Star Motor Kudus)
untuk  menyimpan  data  yang  telah  ditemukan. Data mining memiliki  hubungan  atau  keterkaitan  dengan bidang ilmu-ilmu lainnya, di antaranya data warehousing,  databse  system,  information  retrieval, machine  learning,  statistika dan  ilmu  komputasi  tingkat tinggi.  Selain  berkaitan  dengan  ilmu  lain, data  mining juga  didukung  oleh  ilmu  lain  di  antaranya neural network, spatial data analysis, signal processing, image database, serta  pengenalan  pola  (Han,  2006). Dalam memilih  frekuensi  antaritem  keluar  dalam  pembelian konsumen  transaksi  yang  sering  dibeli  bersamaan  itu terjadi  dapat  menggunakan  suatu  metode  yang  disebut dengan Association  Rule. Dimana  dalam  menganalisis asosiasi, association  rule mempunyai  2  (dua)  tahapan dasar, yaitu:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴&𝐵 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴&𝐵

## 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
Parameter  yang  dipakai  guna  memilih  dan menetapkan  pola  pada data  mining guna  menentukan statistic dari pola-pola yang  signifikan  adalah Minimum support. Sedangkan sebuh ukuran yang dapat menunjukkan  hubungan  di  antara  dua  item  secara kondisional yang berdasarkan atas suatu kondisi tertentu disebut  dengan confidence (Junaidi,  2019) . Algoritma FP-Growth adalah  salah  satu  algoritma  yang  dipakai guna  menetapkan frequent  itemset atau  data  yang  biasa muncul  pada  sekelompok  data.  Algoritm FP-Growth sendiri  adalah  perkembangan  dari  algoritma  apriori, yang  memiliki  perbedaan  ketika  melakukan  pemindaian database. Pada algoritma FP-Growth proses pemindaian database hanya dilakukan satu atau dua kali. Sedangkan algoritma  apriori  dilakukan  pemindaian  berulang-ulang. Keuntungan  dari FP-Growth yaitu  lebih  cepat  dalam pemrosesannya  walaupun  tujuan  dari  kedua  algoritma sama  yaitu  guna  menemukan frequent  itemset .  (Utami 2021) .
Python merupakan bahasa pemrograman interpretatif  yang  bisa  dipakai  pada  platform  dengan filosofi  perancangan  yang  berfokus  pada  tingkat keterbacaan  kode  dan  merupakan  salah  satu  bahasa populer  yang  berhubungan  dengan Machine  Learning, Data, Science dan Internet of Things (IoT). Keunggulan Python yang  bersifat  interpretatif  juga  sering  dipakai untuk prototyping, scripting dalam pengelolaan infrastruktur,  hingga  pembuatan  website  dalam  berskala besar.  (Dicoding,  2021) .  Kaggle adalah  sebuah komunitas online yang  dibentuk  oleh  Anthony Goldbloom  dan  Ben  Hamner  pada  tahun  2010.  Tujuan dibuatnya  komunitas  ini  adalah  untuk  menampung  para pegiat data science untuk  memperluas  pengetahuan mereka  terutama  tentang machine learning dan  ilmu terkait lainnya.

## METODE
Berikut  ini  adalah  Metode  Penelitian  yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Pengambilan Data. Pada tahapan ini untuk mendapatkan  data  mentah  dari  perusahaan  terkait. Yaitu data transaksi penjualan suku cadang.
2. Pembersihan  Data.  Dalam  tahapan  ini,  dilakukanlah penghapusan data yang tidak digunakan, seperti nama pembeli.
3. Input  Data.  Input  data  merupakan  tahapan  dimana data mentah yang sudah dibersihkan akan dimasukan kedalam kaggle.
4. Data  Mining.  Proses  ini  merupakan  pengolahan  data dengan  menggunakan  aturan  asosiasi  dan  algoritma FP-Growth
5. Hasil.  Tahapan  ini  akan  mendapatkan  hasil  dari tahapan data mining.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  aturan  asosiasi  dan  algoritma  FP- Growth  dalam  Data  Mining  menggunakan  platform Kaggle dan bahasa pemrograman Python.

## Koding dan Hasil
1. Import Libraries : #Data manipulation libraries import pandas as pd import numpy as np #Visualizations %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("dark")
import squarify import matplotlib #for preprocessing from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder #to print all the interactive output without resorting to print, not only the last result. from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" 2. Import Dataset : data = pd.read_csv('../input/sunstarcsv/1TahunSunStar.csv',h eader=0) data
3. Preprocessing Data : #converting into required format of TransactionEncoder() trans=[] for i in range(0,4821): trans.append([str(data.values[i,j]) for j
in range(0,20)])
trans=np.array(trans) print(trans.shape)
Ida  Bagus  Indra  Pratama  Putra  dan  Sri  Eniyati,  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Suku Cadang Mobil Dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: PT. Sun Star Motor Kudus)
### Using TransactionEncoder t=TransactionEncoder() data=t.fit_transform(trans) data=pd.DataFrame(data,columns=t.columns_,dtype= int) data.shape 4. Menampilkan Data Yang Sering Dibeli r=data.sum(axis=0).sort_values(ascending=False)[:20 ] #altering the figsize plt.figure(figsize=(20,10)) s=sns.barplot(x=r.index,y=r.values) s.set_xticklabels(s.get_xticklabels(), rotation=90)

## Sumber: data olahan
Gambar 1. Barang yang sering dibeli
5. Peta Pohon my_values=r.values cmap = matplotlib.cm.viridis mini=min(my_values) maxi=max(my_values)
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi) colors = [cmap(norm(value)) for value in my_values] #treemap of top 20 frequent items plt.figure(figsize=(12,12)) squarify.plot(sizes=r.values, label=r.index, alpha=.7,color=colors) plt.title("Tree map of top 20 items") plt.axis('off')

## Sumber: data olahan
Gambar 2. Peta Pohon 6. Mencari Minimum Support menggunakan FP-Growth dan aturan asosiasi #Importing Libraries from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth from mlxtend.frequent_patterns import association_rules #running the fpgrowth algorithm res=fpgrowth(data,min_support=0.01,
use_colnames=True)
res
Sumber: data olahan Gambar 3. Minimum Support
7. Menampilkan  Aturan  Asosiasi  dengan  mencari  nilai confidence #importing libraries from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
Ida  Bagus  Indra  Pratama  Putra  dan  Sri  Eniyati,  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Suku Cadang Mobil Dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: PT. Sun Star Motor Kudus)
res1=association_rules(res,metric="confidence",min_ threshold=0.01) res1

## Sumber: data olahan
Gambar 4. Aturan Asosiasi

## SIMPULAN
Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa:
1. Berikut  itemset  yang  telah  diketahui  dengan  aturan asosiasi : Grease/Vet Paslin dengan Filter Oli Canter, Oli Mesin Diesel L300 dengan Grease/Vet Paslin, Oli Mesin  Diesel  L300  dengan  Ring  Oli,  Oli  Mesin
Diesel L300 dengan Filter Oli L300, dan seterusnya.
2. Dari  kombinasi  barang  tersebut,  maka  dapat membantu perusahaan dalam mempromosikan itemset  tersebut  sehingga  dapat  menarik  banyak konsumen
3. Kombinasi  itemset  tersebut  tentu  dapat  membantu perusahaan  cabang  dalam  memesan  barang  kepada perusahan pusat.
4. Dari  penelitian  data  mining  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth  dan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  maka dapat ditemukan 20 barang yang sering dibeli.
5. Dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh  dapat  dilihat bahwa peneliti berhasil menerapkan pemrosesan data mining menggunakan  algoritma  FP-Growth  terhadap sekumpulan  data  transaksi  penjualan  suku  cadang dari PT. Sun Star Motor Kudus dari periode 1 Januari 2020  –  31  Desember  2020  dengan  menghasilkan pasangan  antar  barang  yang  sering  dibeli  secara bersamaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardani,  N. R.,  &  Fitrina,  N. 2016.  Sistem  Rekomendasi Pemesanan  Sparepart  Dengan  Algoritma  Fp- Growth  (Studi  Kasus  Pt.  Rosalia  Surakarta). Semnasteknomedia Online . 4(1). 3-3. Dicoding. 2021. Memulai Pemrograman Dengan Python. diakses pada 23
Oktober 2021, dari https://www.dicoding.com/academies/86 Efraim Turban, Jay E. Aronson, Ting-Peng Liang. 2005.
Decision Support Systems and Intelligent Systems , 7th Edition. Pearson Prentice-Hall. 100 – 139.
Han,  Jiawei,  dan  Kamber,  Micheline.  2006. Data Mining:  Concepts  and  Technique .  Morgan
Kauffman, San Francisco
Junaidi,  A.  2019.  Implementasi  Algoritma  Apriori  dan
FP-Growth Untuk Menentukan Persediaan Barang. Jurnal Sisfokom , 61-67 Utami,  Uswatun.  2021.  Penerapan  Data  Mining  Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: Ben Makmur). Skripsi . Program Studi Teknik Informatika  Universitas  Stikubank  (Unisbank), Semarang.