Volume 3 Nomor 1, Juni 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## STRATEGI PROMOSI DENGAN ALGORITMA FP-GROOWTH (STUDI KASUS DI UNIVERSITAS HARAPAN MEDAN)

## PROMOTIONAL STRATEGY WITH FP-GROOWTH ALGORITHM
(CASE STUDY AT UNIVERSITAS HARAPAN MEDAN)

## Irwan
Universitas Pembangunan Panca Budi irwan04@dosen.pancabudi.ac.id

## ABSTRACT
Damage  to  the  teeth  can  affect  the  health  of  other  members  of  the  body,  so  that  it  will  interfere  with activity. Symptoms of this disease are often not considered or considered unimportant. This also occurs in dental diseases including those that damage tooth structure and cause cavities. To find out the symptoms of tooth decay that  are  owned  by  patients,  users  or  users only  answer  a few  questions that exist  on  the Expert System web as a tool in providing consulting services like an expert through the web. The purpose of this study is to create an Expert System program that contains the knowledge of an expert who has the ability to diagnose human tooth decay based on the physical form that occurs and the taste experienced and the position of human teeth based on expert / expert knowledge (dentists) using the Certainty Factor method . This system will provide solutions and make it easier for doctors to socialize their patients.
Keywords : Data Mining, FP-Tree, FP-Growth, Association Rule.

## ABSTRAK
Perguruan tinggi saat ini banyak berkembang, sehingga munculnya persaingan untuk mendapatkan calon mahasiswa baru, maka perlunya dilakukan promosi. Umumnya promosi yang dilakukan tidak efektif dan efisien, terlalu banyak waktu dan biaya promosi yang dihabiskan tetapi pencapaian sasaran promosi tidak tercapai.  Dengan  pemanfaatan  penggalian  data mahasiwa  yang terdaftar  sebelumnya  di  dalam  database, dapat di analisis kembali sehingga memperoleh informasi pengetahuan baru yang dijadikan rekomendasi untuk  menentukan  strategi  promosi  yang  efektif  dan  efisien.  Dengan  metode  proses  Data  Mining  atau dikenal  sebagai  (KDD)  dapat  memperoleh  hasil  pengetahuan  dari  basis  data  yang  dibentuk  untuk keperluan  pengambilan  keputusan.  Association  rule  adalah  salah  satu  teknik  Data  Mining  untuk menemukan  pattern  frequent  itemset  yaitu  dengan  menggunakan  Algoritma  FP-Growth,  sehingga menghasilkan rule  yang  baru  dari  data  sampel mahasiswa  sebanyak  93  transaksi menghasilkan  14 rule. Hasil dari 14 rule inilah dijadikan rekomendasi untuk menentukan strategi promosi pada perguruan tinggi.
Kata Kunci : Data Mining, FP-Tree, FP-Growth, Association Rule

## PENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  saat  ini  banyak berkembang, sehingga munculnya persaingan  untuk  mendapatkan  calon mahasiswa baru untuk memenuhi
dengan  jumlah  target  yang  di  inginkan.
Perguruan Tinggi pun berusaha memberikan fasilitas terbaik dan melakukan promosi. Permasalahan umumnya promosi  yang dilakukan oleh perguruan  tinggi  tidak  efektif  dan
efisien, padahal banyak waktu dan biaya promosi yang dihabiskan, tetapi pencapaian sasaran promosi tidak tercapai.  Sehingga  pengelola  ingin mendapatkan  strategi  promosi  yang lebih tepat.
Data  mahasiswa  yang  terdaftar  pada umumnya hanya berfungsi sebagai arsip pada  perguruan  tinggi.  Padahal  dengan menggali  data  tersebut  dan  dianalisis dapat memperoleh informasi
pengetahuan  baru,  untuk  menunjang kegiatan  pengambilan  keputusan  dalam hal meningkatkan pemasaran dan menentukan  strategi  sasaran  promosi perguruan  tinggi  yang  efektif  dan efisien.  Metode  yang  lazim  untuk memperoleh dan menggali data mahasiswa tesebut adalah dengan metode Data Mining yang biasa dikenal sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD) ( Zanuardi & Suprayitno,  2018). Data  Mining yaitu proses  untuk  mengekstraksi  informasi atau  sesuatu  yang  penting  didalam database  untuk  menghasilkan  informasi yang bermanfaat.
KDD adalah
keseluruhan proses untuk mengkonversi data mentah menjadi suatu pengetahuan yang  bermanfaat.  Hal  yang  terpenting dalam teknik Data Mining adalah aturan untuk menemukan pola  frekuensi tinggi antar  himpunan itemset yang  disebut fungsi Association Rule (Aturan Asosiasi).  Beberapa  algoritma  yang termasuk  dalam  aturan  asosiasi  adalah seperti AIS Algorithm (Husni & Triharjanto,  2017) ,  Apriori (Al  Syahdan &  Sindar,  2018) , Frequent  Pattern –
Growth (FP-Growth) ( Gunadi & Sensuse,
2016 ) dan Partition  Algorithm (Apandi, dkk., 2019) .
Beberapa  penulis  terdahulu  telah menerapkan teknik algoritma FP- Growth  dalam  hal  untuk  menemukan Association  Rule  didalam  kumpulan data,  diantaranya:  Ghozali,  dkk  (2017) dalam  penelitiannya  yang  berjudul “Analisa  Pola  Belanja  Menggunakan Algoritma FP-Growth,  Self  Organizing
MAP (SOM) dan K Medoids ”.
Penelitian  ini  menjelaskan  bagaimana penerapan metode Algoritma FP-
Growth,  SOM dan K  Medoids dalam pengolahan  data  mampu  menghasilkan rekomendasi dalam  menentukan produk kepada  pelanggan  yang  telah  diukur dengan  menggunakan Lift  Ratio ,  yaitu produk  A  dan  B  benar-benar  dibeli
secara  bersamaan  untuk  melakukan promosi.
Miraldi, dkk (2014). Didalam penelitiannya  menerapkan  Algoritma FP-Growt untuk  merekomendasikan pada  perpustakaan  Universitas  Kristen
Duta  Wacana  didalam  peminjaman
Buku dengan keakuratan sebesar 60,78%.  Fajrin  dan  Maulana  (2018). Didalam  penelitian  dari  hasil  proses Algoritma FP-Growth mampu merekomendasikan  pada  perusahaan untuk mengetahui  pola  pembelian konsumen dan transaksi penjualan spare part disetiap cabang, sehingga perusahaan mampu merancang bagaimana strategi dan sistem penjualan yang  baik  dikemudian  hari.  Larasati, dkk  (2015).  Didalam  penelitiannya memberikan informasi untuk menentukan produk yang harus disediakan oleh perusahaan berdasarkan Market  Basket  Analysis.  Fitria,  dkk (2017). Melakukan
penelitian menggunakan  metode  Algoritma  untuk menemukan  informasi  berupa  pola kecelakaan  lalu  lintas,  yang  dapat menjadi  acuan  dalam  pengambilan kebijakan di Satuan Lalu Lintas Polresta PekanBaru.
Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian dengan menggunakan  teknik  algoritma FP-
Growth untuk  memperoleh Association Rule dari  himpunan  data  mahasiswa yang  terdaftar  di  Universitas  Harapan Medan  1  tahun  sebelumnya  stambuk 2017  untuk  digenerate  secara  random untuk  mendapatkan frequent  itemset . Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  informasi  baru  kepada manajemen  perguruan  tinggi  dalam menentukan  strategi  promosi  yang efektif  dan  efisien  berdasarkan  asal sekolah, alamat sekolah dan minat prodi yang akan dijadikan target promosi.

## METODE
Tahapan  ini  menjelaskan  mengenai kerangka  kerja  dalam  proses  penelitian untuk  menentukan  strategi  promosi menggunakan  algoritma FP-Growth . Kerangka kerja tersebut dapat lihat pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses ini untuk menggali pengetahuan baru ( Knowledge ) di dalam database  menggunakan  Algoritma FP- Growth . Adapun proses dari FP-Growth adalah:
1.   Menentukan minimum support
2.   Menentukan header frequent itemset 3.   Membuat FP-Tree 4.  Membuat Conditional Pattern berdasarkan FP-Tree 5.   Menentukan frequent itemset Menentukan Minimum Support Sampel data yang diambil sebanyak  14  transaksi  dari  93  transaksi yang sudah dimampatkan karena memiliki item yang sama, hasilnya pada Tabel 2. Selanjutnya menentukan minimum  support sebesar  20%  dari  14 frekuensi yaitu sebanyak 3 transaksi dan Minimum  Confidence sebesar  75%  dari 14 transaksi adalah sebesar 10 transaksi. Hasil  frekuensi  kemunculan  dari  setiap item dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 2. Data Transaksi Mentah TID Item 1. C1, B1, D1 2. C1,  B1, D1, A1 3. C1, D1 4. C1, B1, D1, A2 5. D1, A1 6. C1, D1, A1 7. C1, D1, A2 8. C1, B1, A1, D2 9. C1, B1, D2, A2 10. C1, A1, D2 11. C1, D2, A2 12. C1, D2 13. A1, D2 14. C1, B1, D2

## Menentukan Header Frequent Itemset
Berdasarkan  Tabel  2.  Dihitung setiap  frekuensi  kemunculan  tiap  item dan  diurutkan  berdasarkan  frekuensi item yang terbesar yang hanya memenuhi minimum support 3 transaksi kemunculan  dapat  dilihat  pada  Tabel.3. Yang tidak memenuhi minimum support dihapus karena tidak berpengaruh signifikan kedalam pembentukan FP-Tree.
Tabel 3. Frekuensi Kemunculan Tiap Item
Item Frekuensi Kemunculan C1 12 D1 7 D2 7 A1 6 B1 6 A2 4
Tabel 4. Tabel Data Transaksi Yang Telah
Disesuaikan TID Item 1. C1, D1, B1 2. C1, D1, B1, A1 3. C1, D1 4. C1, D1, B1, A2 5. D1, A1 6. C1, D1, A1 7. C1, D1, A2 8. C1, D2, B1, A1 9. C1, D2, B1, A2 10. C1, D2, A1, 11. C1, D2, A2 12. C1, D2 13. D2, A1 14. C1, D2, B1 Pembentukan FP-Tree Setelah mendapatkan hasil frekuensi  dari  setiap  transaksi item , selanjutnya
membentuk
FP-Tree
dengan  melihat  Tabel  4.  Pembentukan FP-Tree diawali  pembacaan  TID  1 yaitu (C1,D1,B1) dan seterusnya sampai TID  14. FP-Tree dibentuk  dari  sebuah akar yang diberi label Null, sekumpulan pohon  yang  beranggotakan item-item tertentu  dan  sebuah  tabel frequent header .
Adapun  Langkah-langkah  pembentukan FP-Tree dapat  dilihat  pada  Gambar dibawah ini dari TID 1 hingga TID 14:
Gambar 2. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 1
Gambar 3. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 14
Penerapan Algoritma FP-Growth Setelah  tahap  pembangunan FP- Tree, akan  diterapkan  algoritma FP- Growth untuk  mencari frequent  itemset signifikan  ya  memenuhi  syarat.  Untuk menemukan frequent  itemset, maka perlu  ditentukan  upah  pohon  dengan lintasan  yang  berakhir  dengan support terkecil, yaitu A2. Berturut-turut ditentukan  juga  yang  berakhir  di A1,B1,D2,D1,C1.  Proses  pembentukan dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Lintasan Yang Mengandung
Akhiran (Suffix) A2 Gambar 5. Lintasan Yang Mengandung
Akhiran (Suffix) A1
Gambar 6. Lintasan Yang Mengandung Akhiran (Suffix) D1
Gambar 7. Lintasan Yang Mengandung Akhiran (Suffix) C1
Setelah  mencari frequent itemset untuk  beberapa  akhiran suffix maka  di dapat hasil yang dirangkum dalam tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Frequent Itemset Suffix Frequent Itemset A2 {A2},{B1,A2},{D1,A2},{D2,A2},{C1 ,A2},{D1,B1,A2},(D2,B1,A2}, {C1,D1,A2},{C1,D2,A2},{C1,B1,A2}, {C1,D1,B1,A2},{C1,D2,B1,A2}
A1 {A1},{B1,A1},{D2,A1},{D1,A1},{C1
,A1},{D1,B1,A1},{D2,B1,A1}, {C1,B1,A1},{C1,D2,A1},{C1,D1,A1}, {C1,D1,B1,A1},{C1,D2,B1,A1} B1 {B1},{D1,B1},{D2,B1},{C1,B1},{C1, D1,B1},{C1,D2,B1} D2 {D2},{C1,D2} D1 {D1},{C1.D1} C1 {C1}
Setelah frequent  itemset didapat, kemudian  membuat rule dengan  cara menghitung confidence dari tiap
kombinasi rule . Itemset yang di hasilkan dihitung  minimal  berisi  dua item dari semua rule yang dihasilkan jika A maka B.  Sehingga  didapatkanlah  29 subsets .
Perhitungan nilai Support dan
Confidence pada setiap association  rule yang  dilalui,  maka  mendapatkan  hasil yang  memenuhi minimum  confidence 75%  sebanyak  14 rule .  Yang  bisa dilihat pada Tabel 6. Dari 14 rule ini lah yang  dijadikan  rekomendasi  dalam menentukan  strategi  promosi  yang efektif  dan  efisien  pada  Perguruan Tinggi.

## SIMPULAN
Metode  dalam  pencarian  frequent itemset pohon keputusanmemnggunakan algoritma FP-Growth bekerja  sangat  baik  dalam
melakukan  frequent  itemset  dengan proses  pembentukan FP-Tree dengan menghasilkan  rule  dari  data  sampel mahasiswa  baru.  Algoritma FP-Growth dapat  diterapkan  untuk  mendukung strategi promosi pendidikan pada Perguruan  Tinggi.  Adapun  informasi yang  berkaitan  dengan  pelaksanaan promosi dapat tersedia dengan cepat

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Syahdan,  S.,  &  Sindar,  A.  (2018). Data  Mining  Penjualan  Produk
Dengan Metode  Apriori  Pada Indomaret Galang Kota. Jurnal Nasional  Komputasi  dan  Teknologi
Informasi , 1 (2), 268080.
Apandi,  T.  H.,  Maulana,  R.  B.,  Piarna,
R.,  &  Vernanda,  D.  (2019). Menganalisis Kemungkinan Keterlambatan  Pembayaran  Spp Dengan  Algoritma  C4.  5  (Studi Kasus Politeknik Tedc Bandung). Jurnal Techno Nusa Mandiri , 16 (2), 93-98.
Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data  Transaksi  Penjualan  Spare Part Motor. Kumpul. J. Ilmu
Komput , 5 (01), 27-36.
Fitria, R., Nengsih, W., & Qudsi, D. H.
(2017).  Implementasi  Algoritma
FP-Growth  Dalam  Penentuan  Pola Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas. Jurnal Sistem Informasi , 13 (2), 118-124.
Gunadi,  G.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2016).
Penerapan  metode  data  mining market  basket  analysis  terhadap data penjualan produk buku dengan menggunakan algoritma apriori dan frequent pattern growth (fp-
growth):  studi  kasus  percetakan  pt.
Gramedia. Telematika
MKOM , 4 (1), 118-132.
Ghozali,  M.  I.,  &  Sugiharto,  W.  H.
(2017). Analisa Pola Belanja Menggunakan Algoritma Fp Growth,  Self  Organizing  Map (Som)  Dan  K  Medoids. Simetris: Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komputer , 8 (1), 317-326.
Husni,  E.  M.,  &  Triharjanto,  R.  H.
(2017). ALGORITMA PERINGATAN DINI PENCURIAN IKAN PADA DATA AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM (AIS)  BERBASIS  TERESTRIAL DAN SATELIT (ILLEGAL FISHING EARLY WARNING ALGORITHM FOR TERESTRIAL AND SATELLITE-BASED AUTOMATIC  IDENTIFICATION SYSTEM  (AIS)  DATA). Jurnal
Teknologi  Dirgantara , 14 (2),  81-
90.
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). eProceedings
of
Engineering , 2 (1).
Miraldi,  R.  N.,  Christanto,  A.  R.,  & Susanto,  B.  (2014).  Implementasi algoritma  fp-growth  untuk  sistem rekomendasi  buku  di  perpustakaan UKDW. Informatika: Jurnal Teknologi Komputer dan Informatika , 10 (1), 65360.
Zanuardi,  A.,  &  Suprayitno,  H.  (2018). Analisa  Karakteristik  Kecelakaan
lalu  Lintas  di  Jalan  Ahmad  Yani Surabaya melalui Pendekatan Knowledge Discovery in Database. Jurnal  Manajemen  Aset Infrastruktur & Fasilitas , 2 (1).