Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth Untuk Menganalisa Transaksi Penjualan Ekspor Online
M.Hafizh a , Triana Novita b , Dodi Guswandi c , Hadi Syahputra d , Liga Mayola e a Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia, muhammad_hafizh@upiyptk.ac.id
b Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia, triana_novita@upiyptk.ac.id
c Sistem Komputer, Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia, guswandidodi@upiyptk.ac.id
d Sistem informasi,Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia, Hadisyahputra@upiyptk.ac.id
e Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia, ligamayola@upiyptk.ac.id
Submitted: 05-06-2023, Reviewed: 20-06-2023, Accepted 03-06-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.847

## Abstract
In today's online technology, we have to learn various things so that we can adjust to social behavior, for example, buying and  selling  activities  that  cover  all  walks  of  life,  now  everyone  doesn't  hesitate  to  shop  online.  The  online  market  is growing  fast,  especially  in  Indonesia.  Anyone  can  sell  and  buy  goods  easily  through  online  stores,  so  that  people's purchasing power and sales increase due to the proliferation of online stores, XYZ stores are still beginners in terms of sales  strategies  so  they  try  all  efforts  without  careful  preparation,  one  of  the  ways  to  do  this  is  to  expand  its  market coverage even to export goods abroad. the process of exporting goods in the current era is not a difficult thing to do, but it requires  knowledge  and  preparation  of  a  good  strategy.  from  existing  sales  data  can  be  analyzed  to determine  the  right strategy in marketing goods. Data Mining is a science that helps analyze large amounts of data with the aim of gaining new  knowledge  that  can  be utilized.  In  Data  Mining  Analysis  there  is  the  FP-Growth  algorithm which  is  a  data  mining technique  for  finding  association  rules  from  lots  of  data.  This  is  known  as  the  Association  rule,  where  the  rule  will  be determined from the minimum support and confidence results. the rules that are formed produce 10 rules out of 51 existing data, these rules help determine the export sales strategy at the XYZ store.
Keywords: Online market, Sales data, Export, Data mining, FP-Growth, Association rule.

## Abstrak
Pada zaman sekarang Teknologi online membuat kita harus belajar dalam berbagai hal agar bisa menyesuaikan diri dengan prilaku sosial, contohnya seperti kegiatan jual beli barang yang sudah mencakup ke seluruh kalangan, setiap orang sekarang sudah tidak ragu untuk berbelanja secara online. Pasar online sangat cepat berkembang khususnya di Indonesia.  siapa saja bisa menjual dan membeli barang secara mudah melalui toko online, sehingga meningkatnya daya beli  dan  penjualan  masyarakat  meningkat  tinggi dikarenakan  menjamurnya  toko  online,  took  XYZ  masih  pemula  dalam masalah strategi penjualan sehingga mencoba segala upaya tanpa persipan yang matang, salah satu cara yang di lakukan adalah memperluas cakupan pasarnya bahkan sampai melakukan ekspor barang ke luar negeri. proses ekspor barang di  era  sekarang  bukanlah  hal  yang  susah  di  lakukan,  tapi  butuh  pengetahuan dan persiapan  strategi yang baik. dari data  penjualan  yang  ada  bisa  dilakukan  analisa  untuk  menentukan  strategi  yang  tepat  dalam  memasarkan  barang. Data  Mining  adalah  ilmu  yang  membantu  menganalisa  data  dalam  jumalah  banyak  dengan  tujuan  mendapatkan pengetahuaan  baru  yang  bisa  di  manfaatkan.  dalam  Analiasa  Data  mining  terdapat  algoritma FP-  Growth yang merupakan teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  dari  banyak  data  hal  ini  di  kenal  dengan Association  rule ,  dimana  rule  akan  di  tentukan  dari  hasil  minimum Support dan confidence.  rule yang  terbentuk menghasilkan 9 rule terbaik dari 51 data yang ada, rule tersebut membantu menetukan strategi penjualan ekspor pada toko XYZ.
Keywords: Pasar Online, Penjualan, ekspor, Data mining, FP-Growth, Association rule.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dan  informasi  tidak dapat  di  bendung,  setiap  kebutuhgan  manusia sekarang selalu ada teknologi yang menyertain dan itu  terus  mengalami  peningkatan.  yang  hanya  bisa kita  lakukan  adalah  memahami  pola  kemajuan teknologi  dan  informasi  agar  tidak  tertinggal  dan dapat  memanfaatkannya.  Teknologi  merupakan alat    canggih    yang   dapat membantu perusahaan
mendapatkan informasi yang  dibutuhkan  sehingga dapat  membantu  manajer  untuk  mengambil keputusan dengan mudah[1].
informasi  dalam      jangka    waktu  yang  singkat berkembang    dengan  cepat.  Penyedia  informasi menjadi  saran  penting  untuk    menganalisa  setiap data    yang  ada  untuk          mendapatkan  bahan pertimbangan  dari  informasi  yang  tersedia [2].
Produk  adalah  sesuatu  yang  diperoleh,  dibuat, dikembangkan,  dijual  dan  dimanfaatkan  atau dimiliki untuk memenuhi keinginan atau kebutuhan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
sehingga  dipasarkan  agar  mencapai  tujuan  yang diharapkan[3].  Dalam  persaingan  dunia  bisnis sekarang  ini  menuntut      para      pelakunya      untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan  dalam  persaingan[4]. Dengan adanya fasilitas penjualan ekspor pada toko online, hendaknya  bisa  meningkatkan  daya  jangkau penjualan  hingga  ke  luar  negri.  tapi  sangat memerlukan  analisa  pola  penjualan  agar  dapat menentukan target penjualan yang lebir terukur.
Dalam menjalankan aktivitas penjualan perusahaan  harus  dapat  menentukan  sasaran penjualan  dengan  baik  agar  penjualan  yang dilakukan  bisa  dicapai  dengan  keuntungan  yang maksimal,  salah  satu  untuk  memaksimalkan keuntungan  pada  penjualan  bisa  dilakukan  dengan cara melakukan promosi produk yang dijual secara online  maupun  offline[5].  Pada  Toko  XYZ  yang hanya  memasarkan  produk  secara  online  dan  juga melakukan  ekspor  ke  luar  negri,  diantaranya Malaysia,  Singapura,  dan  Philipina.  toko  XYZ perlu memahami prilaku pembeli dengan memperhatikan  dtaa  transaksi  penjualan  yang terjadi. dengan demikian toko XYZ bisa mempertimbangkan  strategi  dan  target  dalam memasaekan produknya ke luar negri.
Pola penjualan merupakan salah satu cara yang dapat  digunakan  untuk  menentukan  strategi penjualan  yang  berupa  penempatan  barang  dan promo,  dengan  melihat  seberapa  sering  suatu barang  dibeli  secara  bersamaan  pada  sebuah  toko retail.
Data      Mining      merupakan  gabungan  dari beberapa  disiplin  ilmu  yang  menyatukan      Teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, database, dan visualisasi untuk menangani permasalahan[6],  Tujuan  dari Data  Mining adalah untuk  menarik  pengetahuan  abstrak  dari  sebuah database yang besar[7]. Data mining menyediakan teknik yang kuat untuk menemukan informasi yang bermakna dari sejumlah  besar  data, sehingga  bisa berguna    untuk  di  aplikasikan  pada  dunia  nyata[8] Penerapan  data  mining  dapat  menghasilakn korelasi,    pola    dan    penemuan  pengetahuan     dari dataset [9].
Algoritma  yang  biasa  di  gunakan  untuk membantu  dalam  menentukan  strategi  penjualan adalah  Algoritma FP-Growth . algoritma FP- Growth sangat  efisien  untuk  menentukan frequent pattern baik  dalam  data  yang  besar  maupun  kecil, dibandingkan dengan algoritma Apriori. Algoritma FPGrowth lebih cepat karena algoritma FP-Growth tidak  perlu  melakukan  iterasi  secara  berulang seperti  algoritma  Apriori  yang  membutukan  waktu yang cukup lama[10].
FP-Growth adalah  algoritma  data  mining  yang memiliki  performa    yang    lebih    baik    dan    lebih
efisien    bila  dibandingkan  dengan    algoritma analisis    asosiasi    (hubungan        antar      penjualan barang),        seperti  apriori[11].  Algoritma FP- Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma Apriori.  Sehingga  kekurangan  dari  algoritma Apriori  diperbaiki  oleh  algoritma  FPGrowth. Frequent  Pattern  Growth (FP-  Growth)  adalah salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data  yang paling  sering  muncul  ( frequent  itemset) dalam sebuah  kumpulan  data.  Pada  algoritma  Apriori diperlukan
generate candidate untuk mendapatkan frequent itemset . FP-Growth menggunakan  pendekatan  yang  berbeda  dari paradigma yang digunakan pada algoritma Apriori.
Pada algoritma
FP-Growth menggunakan konsep  pembangunan tree ,  yang  biasa  disebut  FP- Tree,  dalam  pencarian frequent  itemset bukan menggunakan generate  candidate seperti  yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menggunakan  konsep  tersebut,  algoritma  FP- Growth  menjadi  lebih  cepat  daripada  algoritma Apriori[12].
Pada  took  XYZ  sebelumnya  pernah  dilakukan
Penelitian yaitu Memprediksi Hasil Penjualan Toko Online  dengan  Simulasi Monte  Carlo penelitian tersebut  hanya  memprediksi  jumlah  persediaan barang  di  bulan  selanjutnya  [13].    keterbaharuan dari  penelitian  ini  yaitu  berupa rule yang  dapat menggambarkan  prilaku  pembeli  di  luar  negeri pada  toko  XYZ,  terdapat  lebih  dari  satu rule yang dihasilkan  berperan  pada  masing-masing  Negara sesuai data penjualan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  merupakan  suatu  proses  pencarian secara  sistematis  dalam  waktu  yang  relatif  lama dengan  menggunakan  metode  ilmiah  berdasarkan prosedur  dan  peraturan  yang  berlaku.  Kegiatan penelitian  memerlukan  sebuah  metode  yang  berisi kerangka pemikiran. Kerangka pemikiran merupakan  gambaran  dari  langkah-langkah  yang akan  dilaksanakan  agar  penelitian  dapat    berjalan secara  sistematis  mengarah  ke  tujuan.penelitian harus didukung oleh referensi, sehingga penjelasan dapat diterima secara ilmiah[14].
2.1. Kerangka Penelitian Kerangka  pemikiran  dapat  berupa  kerangka teori  dan  dapat  pola  kerangka  penalaran  logis. Sedangkan  kerangka  teori  tersebut  merupakan uraian  ringkasan  tentang  teori  yang  digunakan dan cara  menggunakan  teori  itu  dalam  menjawab pertanyaan penelian tersebut[15].
Pendahuluan
Analisa Data PengumpulanData Perancangan Metode
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
2.2 Pendahuluan Ruang  lingkup  masalah  yang  akan  diteliti terlebih  dahulu  harus  ditentukan,  agar  dapat diidentifikasikan  masalah  yang  terjadi    dan mengetahui  batasan-batasan  masalah  yang  akan diteliti  agar  didapatkan  solusi  yang  terbaik  dari masalah  tersebut.  Serta  menentukan  manfaat  dan tujuan yang akan dicapai dari suatu penelitian.
2.3 Pengumpulan Data Kemudian pengumpulan data transaksi penjualan ekspor pada toko XYZ. Data  yang  ada kemudian    di  Analisa        agar  dapat    di        pahami secara  keseluruhan    mengenai    objek    penelitian serta pemahaman  secara  teoritis  maupun  praktis mengenai      teknik      dan      metode      yang      akan digunakan      dalam            penyelesaian            masalah masalah    yang    telah    dirumuskan.  berikut  data mentah yang akan di olah {data Mentah}.
2.4 Analisa Data Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  mengolah  data dan dianalisis data. Analisis menggunakan Association Rule yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme  perhitungan  support  dan  confidence dari  suatu  hubungan  item.  Sebuah  rule  asosiasi dikatakan interesting jika nilai support adalah lebih besar  dari  minimum  support  dan  juga  nilai confidence  adalah  lebih  besar  dari  minimum confidence.  Dengan  tujuan  untuk  mendapatkan pengetahuan  yang  baru  (knowledge)  berupa informasi  aturan  asosiasi  terkait  penjualan  ekspor yang nantinya bisa menjadi acuan untuk mengambil keputusan.
2.5 Perancangan Metode Setelah  menganalisis  data  secara  manual maka  dilakukan  perancangan  informasi  agar mempermudah dalam menentukan frequent itemset dari data.
2.6 Pengujian
Setelah rancangan selesai dibuat, langkah selanjutnya  adalah  menguji  hasil  rule  yang  di dapatkan  dengan  startegi  sistem  yang  akan  di
terapkan dalam meningkatkan kualitas penjualan  sehingga  target  dan  sasaran  lebih sesuai  dengan  kebiasaan  atau  pola  penjualan yang  ada.  Jika  pengujian  sudah  berjalan dengan  lancar,  maka  hasil  rule  dapat diimplementasikan  sesuai  dengan  kebutuhan. Setelah  implementasi  dilakukan,  maka  pada tahap ini dilakukan pengujian untuk mengetahui hasil pengelompokkan data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  terhadap  hasil  penelitian  dan pengujian  yang  diperoleh  disajikan  dalam  bentuk uraian  teoritik,  baik  secara  kualitatif  maupun kuantitatif.  Hasil  percobaan  ditampilkan  dalam grafik atau pun tabel .
Data  sumber  dalam  penelitian  ini  yaitu  berupa data  mentah  yang  di  dapat  dari  penjualan  eksport pada  toko  XYZ.  data  yang  di  dapat  memiliki banyak  atribut,  tetapi  adapun  atribut  yang  di butuhkan  yaitu  meliputi  Nama  Produk,  variasi, pengiriman, dan negara dapat di lihat pada tabel di bawah ini.

## Tabel 1. Data Penjualan Awal
No Waktu Pembayaran Dilakukan Nama Produk Variasi Peng irim an Negara 1 2022-12-28 20:33 Fender 1 Hitam J&T Philipina 2 2022-12-29 23:05 Fender 1 Hitam J&T Philipina 3 2022-12-26 16:23 Sepasang Fender MIX Ante raja Philipina 4 2022-12-27 09:05 Fender 1 Hitam SiCe pat Philipina 5 2023-01-01 20:19 Fender 1 Putih J&T Singapura 6 2022-12-27 20:51 Fender 2 Hitam Premiu m SiCe pat Malaysia 7 2022-12-26 15:54 Fender 1 Hitam Premiu m Ante raja Philipina 8 2022-12-26 13:31 Fender 1 Putih Premiu m Ante raja Philipina 9 2022-12-26 13:31 Fender 1 Hitam Premiu m Ante raja Philipina 10 2022-12-30 05:54 Fender 3 Ante raja Singapura 11 2023-01-02 21:39 Fender 1 Hitam Premiu m J&T Philipina 12 2023-01-03 22:10 Sepasang Fender Hitam J&T Philipina 13 2023-01-03 19:58 Sepasang Fender Hitam J&T Philipina 14 2022-12-25 21:27 Fender 2 Hitam Ante raja Malaysia 15 2022-12-27 17:21 Fender 1 Hitam Ante raja Singapura
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
16 2022-12-29 11:51 Fender 1 Hitam Premiu m SiCe pat Philipina 17 2022-12-31 12:59 Omni Fender 1 Hitam Ante raja Singapura 18 2022-12-30 07:00 Sepasang Fender Hitam Ante raja Singapura 19 2022-12-27 13:13 Fender 2 Putih Ante raja Malaysia 20 2022-12-29 20:17 Fender 1 Hitam Premiu m J&T Philipina 21 2023-01-02 20:22 Omni Fender 2 MIX J&T Philipina 22 2023-01-03 20:42 Sepasang Fender Putih J&T Philipina 23 2023-01-04 18:12 Omni Fender 1 Hitam Premiu m J&T Malaysia 24 2023-01-10 16:57 Omni Fender 2 MIX J&T Philipina 25 2023-01-06 21:45 Fender 1 Putih J&T Philipina 26 2023-01-11 20:57 Fender 1 Hitam Premiu m J&T Philipina 27 2023-01-15 13:30 Fender 2 Hitam Premiu m
Ante raja Singapura 28 2023-01-15 11:37 Fender 2 Putih Premiu m
SiCe pat Malaysia 29 2023-01-16 20:48 Fender 1 Hitam J&T Philipina 30 2023-01-18 13:56 Fender 1 Hitam Premiu m Ante raja Philipina 31 2023-01-20 12:33 Sepasang Fender Hitam Ante raja Philipina 32 2023-01-21 13:15 Omni Fender 2 MIX Ante raja Philipina 33 2023-01-21 23:04 Fender 1 Hitam Ante raja Philipina 34 2023-01-24 23:18 Fender 2 Hitam Ante raja Malaysia 35 2023-01-25 09:21 Sepasang Fender Hitam Ante raja Singapura 36 2023-01-28 00:41 Sepasang Fender Hitam Premiu m Ante raja Singapura 37 2023-01-28 17:49 Fender 1 Hitam Ante raja Singapura 38 2023-01-28 18:00 Fender 1 Hitam Ante raja Singapura 39 2023-01-30 20:29 Fender 2 Hitam Premiu m
Ante raja Malaysia 40 2023-01-31 22:12 Fender 1 Hitam Ante raja Singapura 41 2023-02-01 22:41 Fender 2 Putih Premiu m Ante raja Singapura 42 2023-02-02 23:36 Fender 2 Hitam Premiu m Ante raja Singapura 43 2023-02-03 07:58 Fender 2 Hitam Premiu m
SiCe pat Singapura 44 2023-02-03 23:46 Sepasang Fender Hitam Ante raja Singapura 45 2023-02-04 Fender 2 Hitam Ante Singapura
14:35 Premiu m raja 46 2023-02-04 21:21 Fender 2 Putih Premiu m Ante raja Malaysia 47 2023-02-05 11:45 Sepasang Fender Hitam Premiu m Ante raja Singapura 48 2023-02-05 11:45 Sepasang Fender MIX Ante raja Singapura 49 2023-02-05 21:30 Fender 1 Hitam Ante raja Philipina 50 2023-02-11 14:30 Sepasang Fender Hitam Ante raja Singapura 51 2023-02-12 23:30 Sepasang Fender Hitam Premiu m SiCe pat Malaysia
Berdasarkan Tabel 1. maka kemudian dilakukan pengkodean dari data dan kategori agar memudahkan  mengidentifikasi  data.  Kode  atribut data dapat dilihat pada Tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Kode Item Kode Variabel B1 Fender 1 B2 Sepasang fender
B3 Fender 2 B4 Fender 3 B5 Omni fender B6 Omni fender 2 V1 Hitam Premium V2 Putih Premium
V3 Hitam
V4 MIX V5 Putih P1 J&T Express P2
SiCepat P4 Anteraja PHL
Filipina SGP Singapura MYS Malaysia Tabel 3. Data Setelah Pengkodean No Nama Produk Variasi Opsi Pengiriman Negara 1 B1 V3
P1 PHL
2 B1 V3
P1 PHL
3 B2 V4
P4 PHL
4 B1 V3
P2 PHL
5 B1 V5
P1 SGP
6 B3 V1 P2
MYS
7 B1
V1 P4
PHL
8 B1
V2
P4 PHL
9 B1
V1
P4 PHL 10 B4 P4 SGP
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
11 B1 V1 P1 PHL 12 B2 V3 P1 PHL 13 B2 V3 P1 PHL 14 B3 V3 P4 MYS 15 B1 V3 P4 SGP 16 B1 V1 P2 PHL 17 B5 V3 P4 SGP 18 B2 V3 P4 SGP 19 B3 V5 P4 MYS 20 B1 V1 P1 PHL 21 B6 V4 P1 PHL 22 B2 V5 P1 PHL 23 B5 V1 P1 MYS 24 B6 V4 P1 PHL 25 B1 V5 P1 PHL 26 B1 V1 P1 PHL 27 B3 V1 P4 SGP 28 B3 V2 P2 MYS 29 B1 V3 P1 PHL 30 B1 V1 P4 PHL 31 B2 V3 P4 PHL 32 B6 V4 P4 PHL 33 B1 V3 P4 PHL 34 B3 V3 P4 MYS 35 B2 V3 P4 SGP 36 B2 V1 P4 SGP 37 B1 V3 P4 SGP 38 B1 V3 P4 SGP 39 B3 V1 P4 MYS 40 B1 V3 P4 SGP 41 B3 V2 P4 SGP 42 B3 V1 P4 SGP 43 B3 V1 P2 SGP 44 B2 V3 P4 SGP 45 B3 V1 P4 SGP 46 B3 V2 P4 MYS 47 B2 V1 P4 SGP 48 B2 V4 P4 SGP 49 B1 V3 P4 PHL 50 B2 V3 P4 SGP 51 B2 V1 P2 MYS Pada Tabel 3. dapat dilihat ada 51 data yang semulanya berbentuk laporan kemudian dikonversikan  ke  dalam  bentuk  kode  masing- masing  atribut  agar  data  mudah  dilihat  dan diingat.  Selanjutnya  kita  harus  menghitung jumlah  kemunculan  masing-masing  item  set, frekuensi  kemunculan  setiap  item  dapat  dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Jumlah Kemunculan Item set Kode Variabel Jumlah
B1 Fender 1 20 B2 Sepasang fender 13 B3 Fender 2 12 B4 Fender 3 1 B5 Omni fender 2 B6 Omni fender 2 3 v1 Hitam Premium 17 v2 Putih Premium 4 v3 Hitam 20 v4 MIX 5 v5 Putih 4 P1 J&T Express 14 P2 SiCepat 6 P4 Anteraja 31 PHL Filipina 23 SGP Singapura 19 MYS Malaysia 9
Tabel  4  menjelaskan  jumlah  kemunculan dari  masing-masing  atribut  atau  item  yang  di hitung pada Tabel 2.
Setelah  frekuensi/kemunculan  setiap  item diperoleh,  kemudian  dibatasi  dengan  support count.  Jika  frekuensi  item  tidak  kurang  dari support  count,  maka  item  tersebut  akan dihapus.  Hasil  pemindaian  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Jumlah Kemunculan Item set setelah dipindai
Kode Variabel Jumlah B1 Fender 1 20 B2 Sepasang fender Sepeda 13 B3 Fender 2 12 V1 Hitam Premium 17 V2 Putih Premium 4 V3 Hitam 20 P1 J&T Express 14 P4 Anteraja 31 PHL Filipina 23 SGP Singapura 19 MYS Malaysia 9
Tabel  5.  merupakan  hasil  pemindaian  yang memiliki  frekuensi  di  atas  support  count  ξ=8 .Berdasarkan 11 item tersebut nantinya
berpengaruh  dan  akan  dimasukkan  ke  dalam  FP- tree,  untuk  data  yang  lainnya  di  hilangkan  karena tidak berpengaruh signifikan. Berikut data penjualan  setelah  pemindaian  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Tabel 6. Data Akhir Setelah Pemindaian
No Negara Nama Produk Variasi Opsi Pengiriman 1 PHL B1 V3 P1
2 PHL B1 V3 P1 3 PHL B2 P4 4 PHL B1 V3 5 SGP B1 P1 6 MYS B3 V1 7 PHL B1 V1 P4 8 PHL B1 P4 9 PHL B1 V1 P4 10 SGP P4 11 PHL B1 V1 P1 12 PHL B2 V3 P1
13 PHL B2 V3 P1 14 MYS B3 V3 P4 15 SGP B1 V3 P4 16 PHL
B1 V1 17 SGP V3 P4 18 SGP B2 V3
P4 19 MYS
B3 P4 20 PHL B1
V1 P1 21 PHL
P1 22 PHL
B2 P1 23 MYS V1 P1
24 PHL P1
25 PHL
B1 P1 26 PHL B1 V1 P1
27 SGP B3
V1 P4 28 MYS B3
29 PHL B1 V3 P1 30 PHL B1 V1 P4 31 PHL B2 V3 P4 32 PHL P4 33 PHL B1 V3 P4 34 MYS B3 V3 P4 35 SGP B2 V3 P4 36 SGP B2 V1 P4 37 SGP B1 V3
P4 38 SGP B1
V3 P4
39 MYS B3 V1 P4 40 SGP B1 V3 P4
41 SGP B3 P4 42 SGP B3 V1 P4 43 SGP B3 V1
44 SGP B2 V3 P4
45 SGP
B3 V1 P4
46 MYS B3 P4
47 SGP B2 V1
P4
48 SGP B2 P4 49 PHL B1 V3 P4
50 SGP B2 V3 P4 51 MYS B2 V1
Tabel  6.  Adalah  data  setelah  disesuaikan dengan  frekuensi  di  atas  support  count  ξ=8. Langkah selanjutnya adalah membuat FP-Tree. Fp- tree adalah  struktur  data  yang  digunakan  oleh algoritma  f p-growth dalam  penentuan frequent itemset .  Kelebihan  dari Fp-tree adalah  hanya memerlukan  dua  kali  pemindaian  data  transaksi yang  terbukti  sangat  efisien[16].  dari  data  pada tabel diatas, FP-Tree yang dihasilkan dari 51 kasus penyimpangan  perilaku  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 51
Gambar  2.  didapat  setelah  melakukan  TID 51  yang  dijumlahkan,  selanjutnya  menghitung support dan confidence dari  hasil  pembentukan fp-tree.  semakin  kecil  nilai  minimum  support maka  semakin  banyak  rule  yang  dihasilkan  dan sebaliknya semakin besar nilai minimum support maka  semakin  sedikit  rule  yang  dihasilkan[14]. begitu  juga  pada  confidence.  pada  penelitian  ini karena  data  awal  yang  di  dapat  memiliki  bayak variabel jadi di tentukan minimum support yang di  pakai  adalah  8%  dan  minimum confidence adalah 40%.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡: ∑ jumlah Kasus
∑ jumlah seluruh kasus x 100%
................(1) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒: ∑ jumlah Kasus
∑ Jumlah Kasus Pada 𝐴𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡 x 100%
………… (2)
Tabel 7. Tabel Support dan Confident 2 Item
Rule jml Support confidence IF PHL Then B1 15 15/51=29% 15/23=65%
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
IF PHL Then B2 5 5/51=10% 5/23=22% IF PHL Then P1 2 2/51=4% 2/23=9% IF PHL Then P4 1 1/51=2% 1/23=4% IF SGP Then B3 5 5/51=10% 5/19=26% IF SGP Then B2 7 7/51=14% 7/19=37% IF SGP Then B1 5 5/51=10% 5/19=26% IF SGP Then P4 1 1/51=2% 1/19=5% IF SGP Then V3 1 1/51=2% 1/19=5% IF MYS Then B2 1 1/51=2% 1/9=11% IF MYS Then B3 7 7/51=14% 7/9=78% IF MYS Then V1 1 1/51=2% 1/9=11% Tabel 8. Tabel Support dan Confident 3 Item Rule Jml Support confidence IF PHL, B1 Then P1 1 1/51=2% 1/15=7% IF PHL, B1 Then V3 6 6/51=12% 6/15=40% IF PHL, B1 Then V1 7 7/51=14% 7/15=47% IF PHL, B1 Then P4 1 1/51=2% 1/15=7% IF PHL, B2 Then V3 3 3/51=6% 3/5=60% IF PHL, B2 Then P1 1 1/51=2% 1/5=20% IF PHL, B2 Then P4 1 1/51=2% 1/5=20% IF SGP, B3 Then V1 4 4/51=8% 4/5=80% IF SGP, B3 Then P4 1 1/51=2% 1/5=20% IF SGP, B2 Then V1 2 2/51=4% 2/7=29% IF SGP, B2 Then V3 4 4/51=8% 4/7=57% IF SGP, B2 Then P4 1 1/51=2% 1/7=14% IF SGP, B1 Then P1 1 1/51=2% 1/5=20% IF SGP, B1 Then V3 4 4/51=8% 4/5=80% IF SGP, V3 Then P4 1 1/51=2% 1/1=100% IF MYS, B2 Then V1 1 1/51=2% 1/1=100% IF MYS, B3 Then V3 2 2/51=4% 2/7=29% IF MYS, B3 Then P4 2 2/51=4% 2/7=29% IF MYS, B3 Then V1 2 2/51=4% 2/7=29% IF MYS, V1 Then P1 1 1/51=2% 1/1=100%
Tabel 9. Tabel Support dan Confident 4 Item Rule Jml Support confidence IF PHL, B1, V3 Then P4 2 2/51=4% 2/6=33% IF PHL, B1, V3 Then P1 3 3/51=6% 3/6=50% IF PHL, B1, V1 Then P4 3 3/51=6% 3/7=43% IF PHL, B1, V1 Then P1 3 3/51=6% 3/7=43% IF PHL, B2, V3 Then P1 2 2/51=4% 2/3=67% IF PHL, B2, V3 Then P4 1 1/51=2% 1/3=33% IF SGP, B3, V1 Then P4 3 3/51=6% 3/4=75% IF SGP, B2, V1 Then P4 2 2/51=4% 2/2=100% IF SGP, B2, V3 Then P4 4 4/51=8% 4/4=100% IF SGP, B1, V3 Then P4 4 4/51=8% 4/4=100% IF MYS, B3, V3 Then P4 2 2/51=4% 2/2=100% IF MYS, B3, V1 Then P4 1 2/51=2% 1/2=50%
Setelah  di  dapatkan  hasil  support  dan confidence  maka  dilakukan  pemilihan  rule  yang
memenuhi  minimum  support  8%  dan  minimum confidence  40%, hasil rule bisa di lihat di tabel 10.
Tabel 10. hasil Rule Rule Support confidence IF PHL Then B1 29% 65% IF MYS Then B3 14% 78% IF PHL, B1 Then V3 12% 40% IF PHL, B1 Then V1 14% 47% IF SGP, B3 Then V1 8% 80% IF SGP, B2 Then V3 8% 57% IF SGP, B1 Then V3 8% 80% IF SGP, B2, V3 Then P4 8% 100% IF SGP, B1, V3 Then P4 8% 100%
Pada  table  10.  Melihatkan  ada  9  rule  dari keseluruhan  kasus  yang  memenuhi  minimal support dan Confidence. Hasil rule ini bisa menjadi salah  satu  acuan  dalam  menentukan  strategi  dan target  pada  penjualan  barang  selanjutnya.  seperti pada  hasil  rule  menyatakan  di  Philipina  (PHL) menunjukkan  pemesanan Fender  1  (  B1)  paling banyak  di  banding  barang  yang  lain  dengan  nilai confidence  65%.  dan  pemilihan  varian  Hitam Premium  (V1)  dan  Hitam  (V3)  untuk  barang  B1 memiliki  confidence  yang  hampir  sama  besar. sementara  di  Malaysia  (MYS)    konsumen  hanya tertarik  pada  Fender  2  (B3)  dengan  Nilai confidence 78%. kemudian di Singapura meunjukkan  penjualan  yang  merata  untuk  Barang Fender 1 (B1), Fender 2 (B3) dan sepasang fender (B2)  dan  di  dominasi  dengan  Variasi  Hitam  (V3) juga pemilihan ekspedisi pengiriman  Anteraja (P4) dengan nilai confidence 100%.

## SIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian kemudian didapatkan  beberapa hubungan antara item menggunakan  algoritma  Association  Rule  dengan metode  FP-Growth,  Adapun  kesimpulan  yang didapatkan  yaitu  penjualan  eksport  ke  Philipina adalah penjualan terlaris, tetapi barang yang terjual tidak  begitu  berfariasi,  ini  jadi  tugas  untuk memikirkan strategi agar batang yang lain bisa juga banyak  terjual,  Malaysia  memiliki  penjualan terkecil  dengan  minat  pembeli  yang  tidak berfariasi,  sementara  penjualan  barang  merata  di Singapura,  ini  menunjukan  singapura  memiliki pembeli  yang  baik  meski  jumlah  penjualan  sedikit berada di bawah Philipina.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dalam    penelitian  ini,    tidak    lepas    dari dukungan    bantuan    berbagai    pihak,    pada kesempatan    ini    penulis    mengucapkan  rasa
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 242-249 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
terima    kasih    kepada  Universitas    Putra
Indonesia (YPTK) Padang yang telah mendukung saya dalam melakukan penelitian ini, dan kepada pemilik toko Online XYZ yang telah bersedia memberikan izin penulis untuk melakukan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Susanto, “Rancang  Bangun  Aplikasi  E-Commerce
Penjualan  Helm  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  (Studi  Kasus :  Gallery  Helm  Jogja  ),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 20–34, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i1.346.
[2]  S.  Junaidi  and  T.  Mary,  “Metode  Data  Mining  Association Rule  Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Mengetahui Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa …,” Edik  Inform. ,  vol.
7, no. 1, pp. 9–18, 2019.
[3]  D.  Mining,  “ANALISIS  REKOMENDASI  PRODUK
MENGGUNAKAN
ALGORITMA
ECLAT
BERDASARKAN  RIWAYAT  DATA  PENJUALAN  PT
XYZ,” vol. 3, no. 2, pp. 395–411, 2021. [4]  M.  Safii  and  A.  Trydillah,  “METHOMIKA:  Jurnal Manajemen  Informatika  &  Komputerisasi  Akuntansi IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENENTUKAN  POLA  PEMBELIAN  OBAT  DENGAN
METODE  ALGORITMA  APRIORI,” METHOMIKA  J. Manaj.  Inform.  Komputerisasi  Akunt. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  66, 2019,
[Online]. Available:
https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No1.pp66-71.
[5]  L. K. Sihombing, T. Tugiono, and U. F. Sari, “Implementasi Data  Mining  Dalam  Menganalisa  Pola  Penjualan  Roti Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” J.  Sist.  Inf.  Triguna Dharma  (JURSI  TGD) ,  vol.  1,  no.  3,  p.  228,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i3.5288.
[6]  M.  Afdhal,  V.  Ariandi,  and  R.  Rita,  “Memprediksi Penjualan Pada Toko Hanifah Metode C.45,” J. Teknol. Dan Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  248–255,  2022,  doi:
10.47233/jteksis.v4i1.460.
[7]  Di. P. Mulya, “Analisa Dan Implementasi Association Rule Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Dalam  Seleksi  Pembelian Tanah  Liat  (Studi  Kasus  Di  Pt.  Anveve  Ismi  Berjaya),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 47–57, 2019, doi: 10.47233/jteksis.v1i1.6.
[8]  Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu  Hadikristanto, “Klasifikasi  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Optimasi pada  Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Data  Bank Marketing,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  187–192,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[9]  A.  Nugroho  and  Y.  Religia,  “Analisis  Optimasi  Algoritma Klasifikasi  Naive  Bayes  menggunakan  Genetic  Algorithm dan  Bagging,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.
Informasi) , 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[10] R. Aditiya, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Ketersediaan  Stock  Sembako  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth  dalam  Meningkatkan  Penjualan,” J.  Inform.  Ekon. Bisnis , 2020, doi: 10.37034/infeb.v2i3.44.
[11] S.  P.  Tamba,  A.  W.  Tan,  Y.  Gunawan,  and  A.  Andreas, “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PEMBUATAN PAKET  PROMOSI  PENJUALAN  MENGGUNAKAN KOMBINASI  FP-TREE  DAN  TID-LIST,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 201, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.309.
[12] A.  Nastuti  and  S.  Z.  Harahap,  “TEKNIK  DATA  MINING
UNTUK  PENENTUAN  PAKET  HEMAT  SEMBAKO DAN KEBUTUHAN HARIAN DENGAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  FP-GROWTH  (STUDI KASUS  DI  ULFAMART  LUBUK  ALUNG),” J.  Inform. ,
2019, doi: 10.36987/informatika.v7i3.1381.
[13] M  Hafizh,  “Memprediksi  Hasil  Penjualan  Toko  Online dengan  Simulasi  Monte  Carlo,” Indones.  J.  Comput.  Sci. , 2021, doi: 10.33022/ijcs.v10i2.3010.
[14] Gushelmi, “Analisa Algoritma Association Rule pada Calon Mahasiswa  Program  Magister  di  masa  Pandemi  dengan Metode FP-Growth,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.908.
[15] R. F. Bania, “ANALISIS TINGKAT KEJAHATAN ANAK DIBAWAH  UMUR  MENGGUNAKAN  METODE  FP- GROWTH  (STUDI  KASUS  DI  POLRESTA  PADANG),” Syntax  J. Softw. Eng. Comput. Sci. Inf. Technol. , 2020, doi: 10.46576/syntax.v1i1.646.
[16] W.  N.  Setyo  and  S.  Wardhana,  “IMPLEMENTASI  DATA MINING  PADA  PENJUALAN  PRODUK  DI  CV CAHAYA  SETYA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  FP- GROWTH,” PETIR ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  54–63,  2019,  doi: 10.33322/petir.v12i1.416.