## ALGORITMA FP-GROWTH DALAM PENEMPATAN LOKASI BARANG DI GUDANG PT. XYZ
Deni Rusdiaman 1 ; Agus Setiyono 2
Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
deni.rusdiaman@gmail.com 1 , agasasutadewa@gmail.com 2
Abstract— Data  mining  is  one  way  to  search  for patterns  or  rules    from  a  large  amount  of  data where  the  pattern  or  rules  is  still  hidden  and  has benefits that can be used for the progress of a field. Utilization is already widely applied in various fields of  science.  One  of  the  techniques  in  data  mining  is the Association Rules. Association Rules is a method to find a relationship or pattern between items that are  in  a  dataset.  Where  relationships  or  patterns form  an  information  such  as  which  items  often appear together in the dataset. This method can be used  to  find  information  of  any  goods  that  appear simultaneously in a dataset transaction procurement  request  in  a  company.  With information  obtained  from  the  method,  a  company will put forward the supply of goods that are more often out of the place of supply of goods and can put the  item  closer  than  the  position  of  the  warehouse exit.  This is  intended  to  get  efficiency  in  the  taking of goods and minimize the search time of goods. The results  of  this  study  found  as  many  as  62 relationships  between  goods  interconnected  or related to each other.
Keyword: Data Mining, Association Rules, FP- Growth
Intisari — Data  mining  adalah  salah  satu  cara untuk  mencari  pola  atau  aturan  atau  informasi tertentu  dari  sejumlah  data  yang  sangat  besar dimana  pola  atau  aturan  atau  informasi  tersebut masih  tersembunyi  dan  memiliki  manfaat  yang dapat  digunakan  untuk  kemajuan  suatu  bidang. Pemanfaatannya  pun  sudah  banyak  diterapkan dalam  berbagai  bidang  ilmu  pengetahuan.  Salah satu  teknik  dalam  data  mining  yaitu  Association Rules.  Association  Rules  merupakan  suatu  metode untuk  mencari  suatu  hubungan  atau  pola  antar item  yang  berada  dalam  sebuah  dataset.  Dimana hubungan  atau  pola  tersebut  membentuk  sebuah informasi  seperti  item  mana  yang  sering  muncul bersamaan  dalam  dataset.  Metode  ini  dapat dipakai untuk mencari informasi barang mana saja yang  muncul  secara  bersamaan  dalam  sebuah dataset  transaksi  permintaan  pengadaan  barang dalam  sebuah  perusahaan.  Dengan  informasi  yang
didapat  dari  metode  tersebut,  sebuah  perusahaan akan  lebih  mengedepankan  penyediaan  barang yang  lebih  sering  keluar  dari  tempat  penyediaan barang  dan  dapat  meletakkan  barang  tersebut lebih dekat dari posisi pintu keluar gudang. Hal ini dimaksud  agar  mendapat  efisiensi  dalam pengambilan  barang  dan  meminimalisir  waktu pencarian  barang.  Hasil  dari  penelitian  ini menemukan  bahwa  terdapat  62  hubungan  antar barang  yang  saling  berhubungan  atau  berkaitan satu sama lain.
Kata  Kunci :  Data  Mining,  Association  Rules,  FP- Growth

## PENDAHULUAN
Dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini, kebutuhan  akan  informasi  yang  akurat  sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari, sehingga  informasi  akan  menjadi  suatu  bagian penting dalam perkembangan masyarakat saat ini dan  masa  mendatang.  Informasi  yang  kita dapatkan sehari-hari sebenarnya memiliki informasi  yang  masih  terpendam  dan  tidak diketahui.  Informasi  yang  terpendam  dan  tidak diketahui  tersebut  memiliki  manfaat  yang  dapat digunakan  untuk  memperoleh  kemajuan  dan perkembangan  suatu  bisnis.  Salah  satu  cara mencari  informasi  yang  terpendam  tersebut adalah  dengan  menerapkan  penggunaan Data Mining . Data  mining merupakan  penemuan informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau  aturan tertentu  dari  sejumlah  data  yang  sangat  besar. (Raharjo, Yanti, & Kudus, 2017)
Pencarian  informasi  baru  pada  data  yang sangat  besar  membutuhkan  algoritma  yang tepat. FP-Growth merupakan  salah  satu  algoritma  yang sering digunakan untuk pencarian informasi pada data  yang  sangat  besar. FP-Growth merupakan perkembangan dari algoritma apriori. Dimana ada perbaikan  atau  pengembangan  yang  dilakukan sehingga FP-Growth memiliki  kelebihan  dari  sisi akurasi  dan  kecepatan  dalam  memproses  sebuah data.  Pada  algoritma  apriori  diperlukan generate candidate untuk  mendapatkan frequent  itemsets .
Akan  tetapi, FP-Growth tidak  melakukannya karena
FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam  pencarian frequent itemsets (Ardani  &  Fitrina,  2016).  Salah  satu penerapan  algoritma FP-Growth adalah  untuk mencari  dan    mengetahui  suatu  nilai  yang  sering muncul  dalam  sebuah  data.  Hal  ini  dapat digunakan  pada  pengelolahan  penyediaan  barang di sebuah gudang.
Dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth maka  diketahui  barang  mana  saja  yang  sering keluar  dari  gudang  dan  barang  mana  yang  sering keluar bersamaan dari gudang sehingga pengelola gudang  dapat  meletakkan  barang  yang  sering keluar  tersebut  lebih  dekat  dari  pintu  agar  dapat mempersingkat  waktu  dalam  pengambilan  dan mempercepat  proses  pengeluaran  barang  dari gudang.  Hal  ini  juga  bertujuan  agar  stock  barang yang berada di gudang tidak habis setelah adanya pemesanan.

## Data Mining
Dalam data  mining dibagi  kedalam beberapa  bagian,  diantaranya  yaitu  pengertian data  mining, Teknik data  mining, dan  tahapan data  mining. Berikut  ini  merupakan  penjelasan dari  bagian  –  bagian  data  mining  (Raharjo  et  al., 2017), yaitu:
1. Pengertian Data Mining Secara  sederhana data  mining adalah pengembangan  atau  penemuan  informasi  baru dengan  mencari  pola atau  aturan  tertentu  dari sejumlah  data  yang  sangat  besar  (Beynon-Davies, 2004). Data  Mining juga  disebut  sebagai serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah dari  suatu  kumpulan  data  berupa  pengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  (Pramudiono, 2003).  Pemanfaatan data  mining ini  juga  sudah banya diterapkan dalam banyak bidang salah satu contoh  pemanfaatannya  yaitu  untuk  menganalisa permintaan  barang  sehingga  pelaku  bisnis  bisa lebih mengetahui pola permintaan yang dilakukan oleh suatu cabang.
2. Teknik Data Mining Beberapa  teknik data  mining antara  lain (Larose  &  Larose,  2014)  yaitu  Klasifikasi ( Classification ), Regresi ( Regression ), Pengelompokan  ( Clustering ),  Kaidah  Asosiasi ( Association  Rules ),  Analisis  Pola  Sekuential ( Sequential Pattern Analysis ).
3. Tahapan Data Mining Menurut  Han  (2006)  tahap-tahap data  mining tersebut adalah Pembersihan Data ( data cleaning ), Integrasi  Data  ( data  integration ),  Seleksi  Data ( data  selection ),  Transformasi  Data  ( data transformation ),  Proses mining ,  Evaluasi  Pola ( pattern  evaluation ),  Presentasi  Pengetahuan ( knowledge presentation ).

## Association Rules
Association Rules merupakan suatu proses pada data  mining untuk  menentukan  semua aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk support (minsup)  dan confidence (mincof) pada sebuah database. Kedua syarat tersebut akan digunakan  untuk interesting  association  rules dengan  dibandingkan  dengan  Batasan  yang  telah ditentukan  yaitu  minsup  dan  minconf  (Larasati, Nasrun, & Ahmad, 2015).
Association  rules  mining adalah  suatu prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar item dalam  suatu dataset. Dimulai  dengan  mencari frequent  itemset, yaitu  kombinasi  yang  paling sering  terjadi  dalam  suatu itemset dan  harus memenuhi minsup (Fatihatul, Setiawan, & Rosadi, 2011).
Association  rules merupakan  salah  satu metode  yang  bertujuan  mencari  pola  yang  sering muncul  di  antara  banyak  transaksi  permintaan, dimana  setiap  permintaan  terdiri  dari  beberapa item  sehingga  metode  ini  akan  mendukung Analisa  permintaan  barang  melalui  penemuan pola  antar  item  dalam  setiap  permintaan  barang yang terjadi.
Dalam association  rules diperlukan ukuran  yang  ditentukan  oleh  pengguna  untuk mengatur Batasan sejauh mana dan sebanyak apa hasil output yang  diinginkan.  Ukuran  tersebut adalah support , confidence dan lift  ratio. Support adalah ukuran yang menunjukkan seberapa besar peluang  banyaknya  transaksi  yang  memuat itemsets yang  diminta  secara  bersamaan  dari keseluruhan  permintaan  atau  transaksi.  Ukuran ini akan menentukan apakah suatu itemsets dapat dicari  nilai confidence .  Berikut  ini  adalah  rumus untuk menghitung support item A.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan  menurut  (Larose  &  Larose, 2014)  untuk  menentukan support dari  dua item yaitu item A dan item B digunakan rumus 2.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∩𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2) Confidence adalah
ukuran yang menunjukkan  seberapa  besar  asosiasi  antar  2 produk  yang  diminta  secara  bersamaan  dari seluruh  permintaan  yang  memuat  salah  satu barang  tersebut.  Berikut  ini  adalah  rumus  untuk menghitung confidence produk A dan Produk B
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴∩𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Lift  ratio merupakan  salah  satu  cara  yang baik untuk  melihat  kuat  tidaknya  aturan  asosiasi. Cara kerja metode ini adalah membagi confidence dengan expected confidence . Confidence dapat dihitung  dengan  rumus  seperti  pada  gambar  3. Berikut  ini  adalah  rumus  untuk  menghitung expected confidence .
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑋 => 𝑌)
= 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑚𝑢𝑎𝑡 𝑌
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 … … … … (4)
Lift  ratio dapat  dihitung  dengan  cara membandingkan  antara confidence untuk  suatu aturan  pada  persamaan  gambar  2  dibagi  dengan expected confidence pada  persamaan  gambar  3. Berikut ini rumus untuk mencari lift ratio :
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 … … … … … … . (5)

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  digunakan  untuk mencari frequent itemset yang  memenuhi  minsup kemudian  mendapatkan rule yang  memenuhi minconf  dari frequent itemset tadi.  Algoritma  ini mengontrol berkembangnya kandidat itemset dari hasil frequent itemset dengan support - based pruning untuk  menghilangkan itemset yang  tidak menarik  dengan  menetapkan  minsup.  (Ikhwan, 2015).  Kelemahan  apriori  yang  selalu  melakukan scanning database secara berulang-ulang membuat  algoritma  apriori  kurang  efektif (Ghozali, Ehwan, & Sugiharto, 2017)
Algoritma  Frequent  Pattern-Growth  (FP- Growth) FP - Growth merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan  himpunan  data  yang  sering  muncul ( frequent itemset )  dalam  sebuah  kumpulan  data (Ikhwan, Nofriansyah, & Sriani, 2015).
Karakteristik algoritma FP - Growth adalah struktur data  yang  digunakan  adalah  dengan FP - Tree . Dengan  menggunakan FP-tree ,  algoritma FP- Growth dapat  langsung  memperoleh frequent itemsets .  Pembuatan FP-Tree dilakukan  dengan melakukan scanning data dari tabel transaksi.
Algoritma FP-Growth dapat dibagi menjadi  3  tahapan  utama  (Han,  Pei,  &  Kamber, 2011).  Ketiga  tahapan  ini  akan  dilakukan berulang-ulang  untuk  setiap  produk  di header table yang  diurutkan  berdasarkan  frekuensinya, yaitu:
1. Tahap pembangkitan conditional pattern base
2. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree
Sebuah FP-Tree adalah  kompak  struktur  data yang  mewakili  set  data  dalam  bentuk  pohon yang memiliki cabang. Setiap transaksi dibaca dan  kemudian  dipetakan  ke  jalur  di FP-Tree. Hal  ini  dilakukan  sampai  semua  transaksi sudah dibaca. Pembangunan FP-Tree dibagi  menjadi  tiga langkah tama yaitu (Han et al., 2011) :
a. Scanning  data  set  untuk  menentukan jumlah dukungan dari setiap item.
b. Membuang  data  yang  tidak  perlu  dan membuat  order  list  dari  item  yang terbanyak muncul dengan urutan menurun.
c. Scanning data menetapkan satu transaksi pada  suatu  waktu  untuk  membuat FP- Tree . Jika sebuah transaksi yang unik akan membentuk  jalur  yang  baru  dan  node baru  dengan  hitungan  dimulai  dari  1 kelebihan FP-Tree hanya  menggunakan dua kali scanning data.
3. Tahap pencarian frequent itemsets .

## BAHAN DAN METODE
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  agar mendapatkan  hasil  yang  maksimal  maka  pada penelitian  ini  digunakan  kaidah  –  kaidah  atau metode  yang  telah  ditetapkan.  Metodologi  pada penelitian  ini  memuat  tentang  kerangka  kerja penelitian yang akan dibahas dibawah ini. Dimulai dari mengindentifikasikan sebuah masalah hingga akhirnya  menentukan  sebuah  keputusan  yang dihasilkan  dari  analisa  permintaan  barang  untuk sebuah  cabang,  sehingga  posisi  barang  yang berada  pada  gudang  dapat  tersusun  sesuai  hasil dari  penelitian  ini  dan  mencapai  tujuan  dari penelitian  ini  yaitu  mendapat  peningkatan efisiensi  waktu  dalam  pencarian  barang  dan kecepatan pengiriman.
Faktor  lain  yang  menentukan  untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  adalah  jumlah sample  yang  banyak  untuk  digunakan  pada  saat proses  ekstraksi rule atau knowledge sehingga menemukan rule atau knowledge yang  sangat berarti dalam menganalisa permintaan barang.

## Kerangka Kerja
Dalam  metodologi  penelitian  ada  urutan kerangka  kerja  yang  harus  diikuti,  urutan kerangka  kerja  ini  merupakan  gambaran  dari langkah-langkah yang harus dilalui agar penelitian ini bisa berjalan baik dan mendapatkan hasil yang maksimal.  Berikut  ini  adalah  urutan  kerangka kerja  yang  biasa  digunakan  untuk  menjelaskan kronologis penelitian, termasuk desain penelitian, prosedur  penelitian  (dalam  bentuk  algoritma, Pseudocode  atau  lainnya),  bagaimana  untuk
menguji dan akuisisi data. Deskripsi dari program penelitian  harus  didukung  referensi,  sehingga penjelasan tersebut dapat diterima secara ilmiah.

## Sumber: Ikhwan (2015)
Gambar 4. Kerangka Kerja
Berdasarkan  gambar  4  maka  dapat dijelaskan urutan langkah kerja sebagai berikut:
1.  Mengidentifikasi Masalah Masalah  yang  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini adalah  untuk  mendapatkan  analisa  barang  mana saja  yang  keluar  secara  bersamaan  dan  barang mana  saja  yang  sering  keluar  dari  Gudang  A  ke Cabang A.
2.  Menganalisa Masalah Analisa  masalah  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan dua cara, yaitu:
a. Metode Deskriptif Pada  metode  ini  data  yang  ada  dikumpulkan, disusun,  dikelompokkan  dan  dianalisis  sehingga memperoleh  beberapa  gambaran  yang  jelas  pada masalah yang akan dibahas.
b. Metode Komperatif Pada  metode  ini  analisis  dilakukan  dengan cara  membandingkan  teori  dan  praktek  sehingga diperoleh  gambaran  yang  jelas  tentang  pesamaan dan perbedaan diantara keduanya. 3.  Menentukan Tujuan
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  tujuan  dari penelitian ini adalah:
a. Untuk  mencari  barang  mana  saja  yang  sering diminta  secara  bersamaan  dari  Cabang  A  ke Gudang A.
b. Untuk  menentukan  posisi  peletakan  barang pada  Gudang  A  agar  memperoleh  efisiensi dalam melakukan pencarian barang.
c. Untuk  memberikan  masukan  pada  pengelolah Gudang  mengenai  barang  yang  sering  keluar dan  bersamaan  untuk  di  letakkan  pada  posisi dekat dengan pintu keluar Gudang.
4.  Mempelajari Literatur
Literatur  –  literatur  yang  dipakai  sebagai bahan referensi penelitian ini adalah dari jurnal – jurnal  ilmiah,  modul  pembelajaran  dan  buku tentang Data  Mining .  Literatur  ini  akan  menjadi pedoman penulis untuk melakukan penelitian agar mempermudah proses penelitian.
5.  Mengumpulkan Data Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan untuk  penelitian  ini  adalah  dengan  mengambil data transaksi permintaan barang yang dilakukan oleh Cabang A ke Gudang A selama tiga bulan yaitu periode bulan Agustus 2017, September 2017 dan Oktober 2017.
6.  Menganalisa Data
Pada  tahap  ini  data  yang  telah  dikumpulkan akan  dianalisa  dengan  menggunakan  salah  satu algoritma  yang  ada  pada data  mining yaitu algoritma FP-Growth.  Algoritma  FP-Growth menggunakan  metode  pencarian frequent  itemset dan  ditambah  bantuan software  rapidminer  7.6. Dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth maka akan  ditemukan  sebuah  informasi  atau  pola  yang menjelaskan  item  atau  barang  mana  saja  yang sering  muncul  pada  daftar  transaksi  permintaan barang.
Penentuan data variabel sangat menentukan  tingkat  akurasi FP-Growth yang dibuat dan besarnya presentase dalam menentukan  minimum support dan  minimum confidence dipengaruhi  oleh  data  variabel  yang digunakan  untuk  mencari frequent  itemset yang saling  berhubungan  untuk  menemukan  data variabel yang akan dijadikan usulan atau gagasan kepada  pihak  pengelolah  gudang.  Pemilihan atribut  di  dalam dataset juga  berperan  penting agar  atribut  yang  tidak  digunakan  dapat dihilangkan.
7.  Pengujian Menggunakan Aplikasi yang Ditentukan.
Pada  tahap  ini,  rule  dites  kembali  dengan menggunakan  sistem data  mining yang  telah  ada. Tools yang  digunakan  sebagai  pengujian  sistem adalah Rapidminer 7.6 . Dikarenakan  data  yang  didapatkan  dari transaksi  permintaan  barang  sudah  dalam berbentuk  format  excel  maka  selanjutkan  akan diimport  kedalam  tools rapidminer  7.6 tersebut. Kemudian  tahap  selanjutnya  yaitu,  melakukan proses Data Input dan Affinity analysis atau market basket  analysis .  Analisis  asosiasi  atau association rule adalah teknik Data Mining untuk menemukan aturan  asosiatif  antara  suatu  kombninasi item . Analasis FP-Growth didefenisikan  suatu  proses
untuk menemukan  semua  aturan FP-Growth yang memenuhi  syarat minimum  support dan  syarat minimum untuk confidence . Dari proses Data Input dan Affinity tersebut  akan  terdapat  pola  atau kriteria  tertentu  dalam  mendapatkan  strategi promosi. Hasil dari Proses Data Input dan Affinity tersebut akan diolah kembali untuk menghasilkan suatu association  rule .  Dari association  rule tersebut  akan  terlihat  hasilnya.  Hasilnya  tersebut merupakan  pengetahuan  baru (knowledge) dan juga merupakan sebagai acuan untuk menganalisa transaksi permintaan barang.
8.  Pengambil Keputusan Setelah  diuji,  hasil  analisa  secara  manual  dan pengujian  dengan  memanfaatkan tools akan terlihat  perbandingannya.  Langkah  berikutnya adalah  penentuan  atau  pengambilan  keputusan terhadap  informasi  yang  didapatkan  yaitu informasi  barang  mana  saja  yang  keluar  secara bersamaan  dan  kemudian  meletakkan  barang tersebut didekat pintu keluar sehingga mendapatkan  efisiensi  dalam  pengambilan  dan pencarian barang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  untuk  menganalisa transaksi  permintaan  barang  dari  Cabang  A  ke Gudang A pada PT. XYZ menggunakan algoritma FP- Growth dapat dilakukan dengan menggunakan tools bernama Rapidminer. Berikut  ini  adalah  langkah  – langkah penggunaan Rapidminer untuk menganalisa transaksi permintaan barang:
Dataset yang  terdiri  dari  27  record  data transaksi  dan  berisi  variabel  –  variabel  atribut seperti  santan  kemasan, dishwashing , floor  cleaner dan  lain  sebagainya  disimpan  dalam  aplikasi Microsoft  excel dengan  nama file Database- Transaksi-Permintaan-Barang.xlxs dan akan dicoba menggunakan software  rapidminer  7.6 untuk melihat hasil analisanya.
Sumber: (Rusdiaman & Setiyono, 2018) Gambar 5. Import data excel sheet
Pada  Gambar  5.  Adalah  proses  import  Database-
Transaksi-Permintaan-Barang.xlxs ke dalam rapidminer
Sumber: (Rusdiaman & Setiyono, 2018) Gambar 6. Proses menghubungkan FP-Growth ke res pertama dan Create Association Rules ke res kedua.
Pada  gambar  6  diatas  dijelaskan  tentang proses menghubungkan FP-Growth ke res pertama dan Create  Association  Rules ke  res  kedua  dan diatur minimum support dan minimum confidencenya.
Sumber: (Rusdiaman & Setiyono, 2018) Gambar 7. Rule valid jika nilai Lift Ratio > 1
Lift  Ratio adalah  parameter  penting  yang  harus diperhatikan dalam association rules selain support dan confidence.  Lift  Ratio mengukur  seberapa penting rule yang telah terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence.  Lift  Ratio merupakan  nilai yang menunjukkan kevalidan proses transaksi dan memberikan  informasi  apakah  benar  barang  A diminta  oleh  cabang  A  bersamaan  dengan  barang B.
Improvement ratio dapat dihitung dengan rumus
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 ∗ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 … … … … … … … … … … … … . (6)
Untuk mencari nilai rule yang valid adalah jika  mempunyai  nilai lift  ratio >  1  dengan  cara support lift ratio = support yang mengandung nilai A dan nilai B dibagi support A* support B nilai support yang  mengandung  nilai  A  dan  nilai  B  adalah  hasil dari  minimum support dibagi  dengan item beras, Lid Bowl dan Paper Bowl maka ditemukan nilai lift rationya  adalah  sebesar  1.421  pada  aplikasi rapidminer.
Dengan  hasil  pencarian  nilai lift  ratio >  1 maka kita bisa menentukan sebuah rule yang valid dari  sekian  banyak rule yang  dijalankan  dengan software  rapidminer. Adapun  salah  satu  hasil  dari rule yang paling mempengaruhi adalah jika cabang A  memesan Paper  Bowl kepada  gudang  A  maka cabang  A  akan  memesan  pula Lid  Bowl dan  juga kerupuk udang mede.
Hasil keseluruhan penelitian ini menemukan  62  hubungan  atau  keterkaitan  antar barang yang dipesan atau diminta oleh Cabang A. Dibawah  ini  adalah  10  contoh  hubungan  atau keterkaitan  barang  dengan  nilai confidence sama dengan 1, yaitu
[Tampah  30]  -->  [Kerupuk  Udang  Mede] (confidence: 1.000) [Diswashing]  -->  [Alas  Dus  Mika  Langgi] (confidence: 1.000) [Paper Bowl] --> [Lid Bowl] (confidence: 1.000) [Lid Bowl] --> [Paper Bowl] (confidence: 1.000) [Alas  Dus  Mika  Langgi, Tampah  30]  -->  [Kerupuk Udang Mede] (confidence: 1.000) [Alas  Dus  Mika  Langgi,  Box  Snack]  -->  [Kerupuk Udang Mede] (confidence: 1.000) [Alas  Dus  Mika  Langgi,  Sambel  DS  1  Kg]  --> [Kerupuk Udang Mede] (confidence: 1.000) [Alas Dus Mika Langgi, Sabun Colek] --> [Kerupuk Udang Mede] (confidence: 1.000) [Kerupuk  Udang  Mede,  Diswashing] -->  [Alas  Dus Mika Langgi] (confidence: 1.000) [Kerupuk Udang Mede, Paper Bowl] --> [Lid Bowl] (confidence: 1.000)
Hasil  dari rule  –  rule yang  ditemukan tersebut  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk penempatan  barang  –  barang  yang  lebih  sering dipesan  secara  bersamaan  agar  lebih  berdekatan posisinya  di  gudang  A.  Hal  ini  bertujuan  untuk mempersingkat  pencarian  dan  mempermudah pengambilan barang yang dipesan oleh cabang.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  ditemukan  sebanyak  62 hubungan  dan  keterkaitan  antar  barang  yang dipesan  atau  diminta  oleh  Cabang  A  dengan  nilai confidence sama  dengan  1  (satu).  Hal  ini  berarti hubungan  antar  barang  tersebut  keluar  secara
bersamaan  cukup  kuat  sebagai  contohnya  adalah tampah  30  dan  kerupuk  udang  mede.  Ketika Cabang  A  memesan  atau  meminta  tampah  30 maka  secara  bersamaan  Cabang  A  juga  meminta atau memesan kerupuk udang mede ke gudang A.
Pada  penelitian  ini  pun  ditemukan  bahwa barang  yang  sering  diminta  dan  dipesan  oleh Cabang A adalah beras dan minyak goreng karena dari data terlihat beras dan minyak goreng selalu ada disetiap transaksi permintaan barang.

## Saran
Salah satu tujuan penelitian ini agar analisa posisi  barang  yang  berada  di  Gudang  A  dapat diimplementasikan  atau  diterapkan  dengan  baik, untuk  itu  saran  yang  dapat  diperhatikan  untuk pengimplementasian dari analisa ini adalah:
Pada penelitian ini dilakukan hanya dengan menggunakan    algoritma FP-Growth untuk menentukan  hubungan  barang  dan  status keluarnya  barang.  Diharapkan  untuk  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  menggunakan algoritma lain atau penggabungan algoritma untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  sangat diperlukan  sumber  data  yang  lebih  banyak  dan lebih lengkatp.
Untuk  mengimplementasikan rule yang dihasilkan  dari  teknik  algoritma FP-Growth dapat berkonsultasi  dengan  pengelola  gudang  sehingga pihak  pengelola  gudang  dapat  mengembangkan dan  menerapkan  posisi  barang  dan  status  barang sehingga  efisiensi  waktu  dan  status  barang  bisa lebih terjaga dengan baik.

## REFERENSI
Ardani,  N.  R.,  &  Fitrina,  N.  (2016).  Sistem Rekomendasi  Pemesanan  Sparepart  Dengan Algoritma  Fp-Growth. Seminar  Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2016 , 6– 7.
Beynon-Davies,  P.  (2004). Database  Systems . London: Macmillan Education UK. https://doi.org/10.1007/978-0-230-00107- 7
Fatihatul,  F.,  Setiawan,  A.,  &  Rosadi,  R.  (2011).  1 ASOSIASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK  MARKET BASKET ANALYSIS.
Ghozali,  M.  I.,  Ehwan,  R.  Z.,  &  Sugiharto,  W.  H. (2017).  Analisa  Pola  Belanja  Menggunakan Algoritma  Fp  Growth,  Self  Organizing  Map (Som) Dan K Medoids, 8 (1), 317–326.
Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Kamber,  M.  (2011). Data  Mining: Concepts  and  Techniques (3rd  ed.).  USA: Morgan Kaufmann.
Ikhwan,  A.,  Nofriansyah,  D.,  &  Sriani.  (2015). Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma Fp-Growth  untuk  Mendukung  Strategi Promosi  Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus STMIK  Triguna  Dharma  ). Saintikom , 14 (3), 211–226.
Larasati, D. P., Nasrun, M., & Ahmad, U. A. (2015). Analisis  Dan  Implementasi  Algoritma  Fp- Growth  Pada  Aplikasi  Smart  Untuk Menentukan  Market  Basket  Analysis  Pada Usaha Retail ( Studi Kasus :  Pt . X ) Analysis and Implementation of Fp-Growth Algorithm in  Smart  Application  To  Determine  Market Basket Analysi, 2 (1), 749–755.
Larose,  D.  T.,  &  Larose,  C.  D.  (2014). Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining (2nd Editio). New Jersey: John Wiley and Sons Inc.
Pramudiono,  I.  (2003).  Pengantar  Data  Mining: Menambang  Permata  Pengetahuan  di Gunung Data.
Raharjo,  F.  T.,  Yanti,  T.  S.,  &  Kudus,  A.  (2017).
Market  Basket  Analysis  Menggunakan Algoritma FP-Growth (Kasus Data Peminjaman Buku di Perpustakaan
Universitas  Islam  Bandung). Prosiding Statistika , 3 , 93–100.
Rusdiaman,  D.,  &  Setiyono,  A.  (2018). Laporan Akhir  Penelitian  Mandiri  Dengan  Judul Algoritma  FP-Growth  Dalam  Penempatan Lokasi Barang Di Gudang PT. XYZ . Jakarta.