## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300

## Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet
Harpa Erasmus Simanjuntak, Windarto *
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia E-mail : 1 overlote19@gmail.com, 2 windarto@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: windarto@budiluhur.ac.id
Abstrak− Pemanfaatan data transaksi penjualan yang banyak tersimpan dapat memberikan pengetahuan yang berguna dalam membuat kebijakan dan strategi bisnis bagi PT Mora Telematika Indonesia. Untuk mewujudkan hal tersebutdapat diterapkan dengan  Market  Basket  Analysis.  Association  Rule  adalah  salah  satu  teknik  data  minning  yang  merupakan  prosedur  dalam Market  Basket  Analysis  untuk  mencari  pengetahuan  berupa  pola  pembelian  konsumen.  Pola  ini  dapat  menjadi  masukan dalam membuat kebijakan dan strategi bisnis. Suatu pola ditentukan oleh dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian). Dalam penelitian ini Market Basket Analysis menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth)  untuk  menemukan  pola  dengan  menerapkan  struktur  data  Tree  atau  disebut  dengan  FP-Tree.  Salah  satu  pola yang  dihasilkan  dari  analisis  terhadap  data  transaksi  penjualan  pada  kurun  Januari  2018  sampai  April  2018  yang menghasilkan  7  aturan  asosiai  dengan  nilai  lift  ratio  tertinggi  yaitu  jika  ada  pemasangan  OxygenHome  25  -  Super  Double maka  akan  ada  pemasangan  OxygenHome  15  -  Super  Double  dengan  lift  ratio  4.59%,  nilai  support  3.125%,  dan  nilai confidence 0.67%.
Kata Kunci: Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Tree pattern, FP Tree.
Abstract− Utilizing  a  lot  of  stored  sales  transaction  data  can  provide  useful  knowledge  in  making  policy  and  business strategy  for  PT  Mora  Telematika  Indonesia.  To  realize  the  things  can  be  applied  with  the  Market  Basket  Analysis. Association  Rule  is  a  data mining technique  which is  a procedure  in the  Market  Basket  Analysis to find the knowledge  of consumer purchase patterns. This pattern can be an input in making business policies and strategies. A pattern is determined by two parameters, which are support (supporting value) and confidence (value of certainty). In this study, the Market Basket Analysis  used  a  Frequent  Pattern  Growth (FP-Growth) algorithm  to find  patterns  by  implementing  TREE  data  structures or called FP-Tree. One of the patterns resulting from the analysis of data on sales transactions in the period of January 2018 to April  2018  is  7  Association  rules  with  the  highest  lift  ratio  value  is  if  there  is  an  installation  of  OxygenHome  25-Super Double  Then there  will  be installation  OxygenHome  15-Super  Double  with elevator ratio  4.59%,  support  value of  3,125%, and confidence value 0.67%.
Keywords: Data Mining, Association Rule, FP-Growth, Tree Pattern, FP Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  salah  satu  penyedia  akses  jaringan  terbesar  di  Indonesia  dengan  salah  satu  produknya  yaitu  Oxygen, menuntut manajer penjualan PT Moratelindo harus dapat menentukan pola strategi pemasaran produk yang lebih efisien  agar  selalu  unggul  dalam  bidang  penjualan  sehingga  dapat  memuaskan  konsumen. Untuk  mengatasi masalah dalam menemukan pola strategi pemasaran yang lebih efisien dapat dilakukan dengan menganalisa pola data hasil penjualan produk Oxygen.
Dalam melakukan penelitian ini, penulis merujuk pada beberapa literature terutama penelitian-penelitian yang terkait dengan pencarian pola asosiatif dengan menggunakan FP-Growth diantaranya sebagai berikut:
Banyaknya data permintaan pelanggan yang ditampung melalui sistem Customer Service Online System (CSOS)  dalam  melakukan  pelayanan  rutin  kepada  pelanggan  di  Kawasan  Industri  Batamindo  (KIB).  Data tersebut  dapat  diolah  lebih  lanjut  menjadi  suatu  informasi  yang  berguna  bagi  Manajemen  dalam  pengambilan keputusan.  Dengan  adanya  data  Mining diharapkan  dapat membantu  PT.  KIB  dalam  menggali  informasi  yang terkandung  didalam  suatu  permintaan  pelayanan  menjadi  sebuah  pengetahuan  (knowledge)  yang  baru. Association  Rule,  yaitu  suatu  prosedur  dalam  Market  Analysis  untuk  mencari  pengetahuan  berupa  hubungan kebiasaan  pelanggan  dalam  meminta  pelayanan  berupa  perbaikan  gedung,  informasi  data  dan  konsultasi. Algoritma  FP-Growth merupakan algoritma  yang  sangat  efisien  dalam  mencari  frequent  itemset  dalam  sebuah kumpulan  data  dengan  membangkitkan  struktur  prefix-tree.  Data  yang  diolah  adalah  adalah  data  permintaan pelanggan dari tahun 2016 dengan jumlah data 264 permintaan [1].
Masyarakat  yang  berkecimpung  pada  bidang  bisnis  sering  membutuhkan  suatu  teknologi  baru  sebagai alat  bantu  mereka  dalam  menyelesaikan  suatu  pekerjaan.  Misalnya  suatu  teknologi  yang  membantu  mereka untuk  memberikan  analisis  yang  berhubungan  dengan  bisnis  mereka.  Salah  satu  bisnis  yang  membutuhkan teknologi  seperti  ini  adalah  bisnis  retail.  Bisnis  retail  membutuhkan  teknologi  tersebut  misalnya  untuk memberikan analisis apakah produk yang dijualnya sudah memenuhi kebutuhan pelanggan atau belum, produk apa saja yang biasa dibeli pelanggan, dan kebiasaan pelanggan membeli produk yang satu dengan yang lainnya. Jika  terdapat  produk  yang  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan  namun  tetap  dipertahankan  bisa menyebabkan  kerugian  pada  bisnis  tersebut  karena  produk  tidak  laku  dan  menjadi  kadaluwarsa.  Sehingga perusahaan  hanya menyediakan  produk  yang  biasa  dibeli oleh  pelanggan  untuk  menghindari  kerugian tersebut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
dan  mendapatkan  keuntungan.  Oleh  karena  itu,  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  tersebut  penulis membangun aplikasi SMART–Sistem Informasi Manajemen Retail dengan menggunakan algoritma FP-Growth untuk  menentukan  produk  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan  berdasarkan  Market  Basket  Analysis.  Dari hasil  pengujian  dan  analisa  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengimplementasian perancangan  Market  Basket  Analysis  dengan  menggunakan  FP-Growth  di  aplikasi  SMART  sudah  berhasil. Rules yang dihasilkan di setiap bulan dengan min supp = 0.002 dan min conf = 0.5, jumlahnya hampir sama dan ada beberapa produk yang muncul di beberapa bulan yang berbeda. Semakin besar min supp dan min conf yang dimasukkan,  maka menghasilkan  rule  yang  semakin  sedikit.  Rata-rata  dengan  nilai  min  supp =  0.006  dan min conf = 0.6 tidak menghasilkan rules [2].
Pada  koperasi  karyawan  PT.  Phapros  Semarang,  data  transaksi  penjualan  barang  di  toko  koperasi  yang terkumpul  dan  tersimpan  dalam  basis  data  hanya  dipergunakan  untuk  menghasilkan  laporan  penjualan  dan laporan  laba  rugi  perusahaan  saja.  Padahal  data  tersebut  dapat  dimanfaatkan  secara  maksimal  dengan  diolah lebih  lanjut  sehingga  didapatkan  suatu  informasi  baru  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  strategi  bisnis selanjutnya.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  dibutuhkan  suatu  metode  atau  teknik  yang  dapat  merubah tumpukan  data menjadi informasi  dan  pengetahuan  bermanfaat  untuk  pengambilan  keputusan  dan menentukan strategi bisnis koperasi karyawan seperti menentukan Cross-selling produk. Data mining merupakan solusi yang dapat  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  informasi  pencarian  pola  atau  trend  yang  diinginkan  dalam  basis  data yang  besar.  Pola-pola ini  dapat  memberikan  suatu  analisis data yang  berguna  dan  berwawasan  yang  kemudian dapat dipelajari dengan lebih teliti untuk mendukung keputusan. Dalam penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah  Frequent  Pattern-Growth  (FP-Growth)  yaitu  pengembangan  dari  metode  Apriori  yang merupakan  salah satu  alternatif  untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul  (frequent  itemset)  dalam  sebuah kumpulan data dengan membangkitkan struktur data Tree atau disebut dengan Frequent Pattern Tree (FP-Tree). Algoritma FP-Growth merupakan salah satu metode yang tepat untuk diterapkan  pada data transaksi penjualan yang  digunakan  untuk  membantu  manager  dalam  dalam  menganalisis  pola  pembelian  konsumen  sebagai pendukung  keputusan  dalam  menentukan  strategi  bisnis  yaitu  cross-selling  untuk  meningkatkan  pendapatan Koperasi  Karyawan  PT.  Phapros  secara  berturut-  turut  dengan  menjual  produk  tambahan  yang  berasal  dari produk  utama  yang  dibeli  oleh pelanggan.  Strategi  bisnis  cross-selling dapat  dilakukan  dengan cara menyusun layout  yang  baik  berdasarkan  pada  pola  pembelian  item  dengan  mendekatkan  item  yang  memiliki  nilai confidence  tinggi  serta  memberikan  paket  diskon  (product  bundling)  terhadap  pola  pembelian  item  yang memiliki nilai confidence tinggi namun memiliki nilai support yang kecil [3].
Dari  tinjauan  beberapa  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa state  of  the  art dari  penelitian  ini adalah  untuk  menemukan  pola  penjualan  produk  oxygen  di  PT  Mora  Telematika  Indonesia  berdasarkan  data penjualan  produk  Oxygen.  Sehingga hasil  dari penelitian ini  dapat  menemukan  pola  penjualan  produk  oxygen yang  dapat  digunakan  sebagai  strategi  pemasaran  produk  Oxygen  yang  lebih  efisien  agar  penjualan  produk tersebut selalu unggul sehingga dapat memuaskan konsumen. Hal tersebut dikarenakan saat ini masih ditemukan bahwa  belum  semua  area  menggunakan  produk  Oxygen.  Maka  untuk  mengatasi  masalah  dalam  menemukan pola  strategi  pemasaran  yang  lebih  efisien  dapat  dilakukan  dengan  menganalisa  pola  atau  hubungan  asosiatif data hasil penjualan produk Oxygen.
Pencarian  pola  atau  hubungan  asosiatif  dari  data  yang  berskala  besar  sangat  erat  kaitannya  dengan penambangan  data ( data  mining ). Data  Mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait  dari  berbagai database besar[4].  Istilah  lain  yang memiliki makna  sama  dengan data mining , yaitu Knowledge discovery in databases (KDD), ekstraksi pengetahuan ( knowledge extraction ), Analisa data/pola  ( data/pattern  analysis ),  kecerdasan  bisnis  ( business  intelligence ),  data archaeology ,  serta data dredging [5]. Pencarian pola atau hubungan asosiatif dari data yang berskala besar sangat erat kaitannya dengan data  mining .  Aturan  asosiatif  (a ssociation  rule )  adalah  salah  satu  teknik  utama  dalam data  mining dan merupakan bentuk paling umum yang dipakai dalam menemukan pola ( pattern ) dari suatu kumpulan data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma FP-Growth merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang  paling  sering  muncul  ( frequent  itemset )  dalam  sebuah  kumpulan  data.  Pada  algoritma  FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree , yang biasa disebut FP-Tree dalam pencarian frequent itemsets , bukan menggunakan generate candidate seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menggunakan konsep tersebut, algoritma FP-Growth menjadi lebih cepat daripada algoritma Apriori [2].

## 2.1 Association Rule
Association  rules merupakan  salah  satu  metode  yang  bertujuan  mencari  pola  yang  sering  muncul  diantara banyak  transaksi,  dimana  setiap  transaksi  terdiri  dari  beberapa item .  Sehingga  metode  ini  akan  menemukan hubungan  antar item .  Ini mungkin memerlukan  pembacaan  data  transaksi  secara  berulang-ulang  dalam jumlah data  transaksi  yang  besar  untuk menemukan  pola  hubungan  yang  berbeda-beda.  Metode  dasar  analisis  asosiasi terbagi menjadi tiga tahap:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
a. Analisa pola frekuensi tinggi.
Tahap  ini  mencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database . Support merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu item atau itemset dari  keseluruhan  transaksi.  Nilai  support  1  item  diperoleh  dari  rumus  (1),  sedangkan  nilai support 2 item diperoleh dari rumus (2).
(1)
(2)
b. Pembentukan aturan asosiatif
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian dicari aturan asosiatif yang memenuhi confidence dengan  menghitung confidence aturan assosiatif A→B. Confidence merupakan  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antara  dua item secara  kondisional  (Contoh:  seberapa  sering item B  dibeli  jika pembeli membeli item A) yang dinotasikan dengan:
(3)
c. Proses perhitungan lift ratio
Lift ratio adalah suatu ukuran (parameter) untuk mengetahui kekuatan aturan asosiasi ( association rule ) yang telah dibentuk dari nilai support dan confidence . Nilai lift ratio biasanya digunakan sebagai penentu apakah aturan asosiasi valid atau tidak valid.
(4)
(5)

## 2.2 Frequent Pattern Growth (FP-Growth)
FP-Growth merupakan  salah  satu  algoritma  yang  termasuk  dalam association  rule  mining .  Algoritma FP- Growth dibagi menjadi tiga langkah utama, yaitu:
a. Tahap pembangkitan Conditional Pattern Base.
Conditional Pattern Base merupakan subdatabase yang berisi prefix path (lintasan prefix ) dan suffix pattern (pola  akhiran).  Pembangkitan conditional  pattern  base didapatkan  melalui FP-tree yang  telah  dibangun sebelumnya.
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 akan dibangkitkan dengan conditional FP-tree . c. 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 pembangkitan FP-growth secara rekursif.

## 2.3 Bahan Riset/Data
Tabel 1. Tabel Atribut Data Transaksi Penjualan Produk Oxygen Kode Atribut Keterangan Transaksi Id Id dari setiap transaksi sebagai kode unik untuk digunakan dalam algoritma FP-Growth untuk mencari FP-Tree
Id Item Id dari setiap produk Oxygen yang dipakai costumer produk Adalah nama dari setiap produk Oxygen yang dipakai Id Area Id dari setiap area yang menggunakan produk Oxygen Tanggal Transaksi Merupakan tanggal aktivasi dari produk Oxygen
Tabel  1  diatas  memperlihatkan  data  transaksi  penjualan  produk Oxygen yang  akan  dipakai  untuk mendapatkan hasil dari pengujian aplikasi yang dibuat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300

## 2.4 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Langkah-langkah penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  teknik  studi  dokumen,  yaitu  metode  pengumpulan  data yang  tidak  ditujukan  langsung  kepada  subjek  penelitian.  Teknik  studi  dokumen  yang  digunakan  peneliti adalah  teknik  studi  dokumen  sekunder,  dimana  dilakukan  pengamatan  terhadap  objek  data  dengan  tujuan mendapatkan korelasi antara persediaan barang dengan kebutuhan pelanggan.
2. Mempelajari Literatur
Metode pengumpulan  data  dengan  studi  kepustakaan dilakukan  untuk memperoleh  informasi  dan menggali teori-teori tentang teknik penambangan data. Dalam penelitian ini penulis mempelajari berbagai literatur dari beberapa  jurnal  yang  membahas  tentang  aplikasi  penambangan  data  terutama  menggunakan  metode algoritma FP-Growth yang berguna sebagai referensi untuk sistem yang akan dibangun.s
3. Menganalisa Data
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  analisa  data  menggunakan  tahapan  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database ).  Di  mana  tahapan  KDD ini  meliputi:  Seleksi  Data, Preprocessing dan  Pembersihan Data, Transformasi Data, Data Mining , Evaluasi/Interpretation.
4. Menyeleksi Data (Data Selection)
Pada proses ini dilakukan pemilihan himpunan data, menciptakan himpunan data target, atau memfokuskan pada  subset  variabel  ( sampel  data )  dimana  penemuan  ( discovery )  akan  dilakukan.  Hasil  seleksi  disimpan dalam suatu berkas yang terpisah dari basis data operasional Preprocessing.
5. Melakukan Preprocessing dan Pembersihan Data (Cleaning Data)
Pre  processing dan Cleaning  Data dilakukan  dengan  membuang  data  yang  tidak  konsisten  dan noise , duplikasi data, memperbaiki kesalahan data dan bisa diperkaya dengan data eksternal yang relevan.
6. Metransformasi Data (Data Transformation)
Proses ini mentransformasikan atau menggabungkan data kedalam yang lebih tepat untuk melakukan proses mining dengan cara melakukan peringkasan ( agregasi ). 7. Merancang Struktur K Means Clustering
Proses Data  Mining yaitu  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik,  metode  atau  algoritma  tertentu  sesuai  dengan  tujuan  dari  proses  KDD  secara keseluruhan.  Proses  KDD terdiri  dari data cleaning , data  intergration, data  selection,  data  transformation, data mining, pattern evaluation dan knowledge presentation . Pada tahap awal akan dilakukan data cleaning dan data  intregration pada  data  penjualan  produk Oxygen sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk mencari  pola  asosiasinya.  Proses  awal  ini  dilakukan  secara  manual  menggunakan  Microsoft  Excel.  Lalu untuk  proses  selanjutnya  seperti data  selection,  data  transformation dan data  mining akan  dilakukan  pada aplikasi  yang  akan  dibuat.  Sedangkan pattern  evaluation dan knowledge  presentation baru  dapat  dilakukan setelah aplikasi selesai dibangun karena proses ini membutuhkan hasil dari alat uji tersebut. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan FP-Growth . FP-Growth merupakan salah satu algoritma yang termasuk dalam assosication rule mining. Algoritma FP-Growth dibagi menjadi tiga langkah utama, yaitu:
1. Tahap pembangkitan Conditional Pattern Base .
Conditional Pattern Base merupakan subdatabase yang berisi lintasa prefix ( prefix path ) dan pola akhiran ( suffix pattern ).  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 dijumlahkan, lalu setiap item yang  memiliki  jumlah support  count lebih  besar  atau  sama  dengan minimum  support  count akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree . 3. Tahap pencarian frequent itemset .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
Apabila  hasil  dari 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 pembangkitan FP-Growth secara rekursif.
8. Mengevaluasi Data ( Evaluation Data)
Tahap  selanjutnya  yaitu  mengevaluasi  data.  Tahap  ini  digunakan  untuk  menguji  kualitas  dari  data  apakah pola atau informasi yang ditemukan bersesuaian atau bertentangan dengan fakta sebelumnya.
9. Menguji Hasil
Tahap pengujian hasil adalah suatu teknik yang digunakan untuk menentukan bahwa penerapan metode yang digunakan  telah  mampu  memecahkan  masalah.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  aplikasi data mining yang  dikembangkan  oleh  penulis.  Berdasarkan  pengetahuan  yang diperoleh dari pola-pola yang terbentuk, maka pola yang terbentuk tersebut dapat dipresentasikan ke dalam bentuk visualisasi.
10. Menarik Kesimpulan
Setelah  melakukan  analisa  data  menggunakan  tahapan  KDD  maka  dapat  ditarik  suatu  kesimpulan  apakah informasi  yang  ditemukan  berkesesuaian  dengan  fakta  sebelumnya  atau  tidak,  sehingga  akan  diperoleh pengetahuan baru.
11. Menerapkan Pengetahuan.
Langkah  selanjutnya  yaitu  menerapkan  pengetahuan  yang  diperoleh,  sehingga  diharapkan  dapat  membantu pimpinan organisasi/perusahaan dalam proses pembuatan keputusan yang akan datang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data transaksi pada kurun 02 Januari 2018 sampai dengan 25 April 2018 dengan transaksi Id 1 sampai transaksi Id 96 sebanyak 490 data, yang didapatkan dari departemen IT di PT Mora Telematika Indonesia.
Tabel 2. Contoh Tabel Transaksi CUSTOMER_NO 24100178 CUSTOMER_NAME AHMAD SETIAWAN CUSTOMER TIPE_NAME Perumahan AREA_NAME CIRACAS ADDRESS_HOMEPASS Jl. PUCUNG 3 9B 012 004 CIRACAS KRAMAT JATI JAKARTA DKI JAKARTA PACKAGE_NAME OxygenHome 15 CUSTOMER_STATUS Active TANGGAL_TRANSAKSI 02/01/2018 PACKAGE PRICE 262900
Pada  data  transaksi  penjualan  terdapat  banyak  atribut.  Proses  pembersihan  ( cleaning )  dilakukan  untuk memilih atribut data yang menjadi fokus penelitian serta menghapus atribut yang tidak diperlukan, yakni atribut PACKAGE_NAME , TANGGAL_TRANSAKSI dan AREA_NAME . Setelah proses ini, selanjutnya disimpan untuk diproses ke tahap selanjutnya.
Tabel 3. Tabel Contoh Data Setelah Proses Transformasi Data
Transaksi Id 1 Id Produk 3 Nama Produk OxygenHome 15 Id Area 8 Tgl Transaksi 02/01/2018

## 3.1 Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada  tahap  ini, FP-Tree dibuat  untuk  digunakan  bersamaan  dengan  algoritma FP-Growth untuk  menentukan frequent itemsets . Tabel 4 memperlihatkan contoh beberapa data yang diambil dari 6 transaksi.
Tabel 4. Contoh Data Transaksi Yang Sudah Ditransformasi
Transaksi Id Id Produk Nama Produk Id Area Tgl Transaksi 1 3 OxygenHome 15 8 02/01/2018 1 5 OxygenHome 15–Double Bandwidth 3 02/01/2018 2 5 OxygenHome 15-Double Bandwidth 32 03/01/2018 2 4 OxygenHome 25–Double Bandwidth 22 03/01/2018 3 5 OxygenHome 15–Double Bandwidth 15 04/01/2018

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
Transaksi Id Id Produk Nama Produk Id Area Tgl Transaksi 3 5 OxygenHome 15–Double Bandwidth 3 04/01/2018
{root} Transaksi Id 1 OxygenHo me 15 3 8 02/01/2018
Gambar 2. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembacaan Transaksi Id 1
Dari gambar 2 dapat dijelaskan bahwa setelah item disusun ulang berdasarkan F-list , kemudian dilakukan penelusuran database yang  kedua,  yaitu  membaca  setiap  transaksi  diawali  dengan  membaca  Transaksi  Id  1 untuk  membuat FP-Tree .  Transaksi  Id  1  {3,  OxygenHome15,  8,  02/01/2018}  akan  membuat  simpul  sehingga terbentuk lintasan {}→  Transaksi Id 1 → 3 → OxygenHome15 → 8 → 02/01/2018 dengan support count awal bernilai satu.
{root} Transaksi Id 1 OxygenHo me 15 3 8 02/01/2018 5 OxygenHome 15-Double Bandwidth 3 02/01/2018
Gambar 3. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembacaan Id produk 5
Dari  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  setelah  pembacaan  Transaksi  Id  1  pada item pertama,  maka selanjutnya  membaca  Transaksi  Id  1  pada  Id  produk  5  yaitu  {5,  OxygenHome15-DoubleBandwidth,  3, 02/01/2018}  sehingga  membentuk  lintasan  {}→Transaksi  Id  1  →  5  →  OxygenHome15  →  3  →  02/01/2018 dengan support  count awal  bernilai  satu  juga.  Walaupun  Id  produk  5  ada  pada  Transaksi  Id  1,  tetapi  karena prefix transaksinya tidak sama, maka Id produk 5 ini tidak dipadatkan ke lintasan Id produk 3.
{root} Transaksi Id 1 OxygenHome 15 3 8 02/01/ 2018 5 OxygenHome 15-Double Bandwidth 3 02/01/ 2018 32 03/01/ 2018 Transaksi Id 2 4 OxygenHome 25-Double Bandwidth 22

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
Dari  gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa  setelah  pembacaan  Transaksi  Id  1,  maka  selanjutnya  membaca Transaksi Id 2 yaitu {5, OxygenHome15-DoubleBandwidth, 32, 03/01/2018} sehingga membentuk lintasan{}→ 5  →  OxygenHome15-DoubleBandwidth  →  32  →  03/01/2018.  Karena  memiliki prefix yang  sama  dengan lintasan  Transaksi Id  1  yaitu  Id  produk  5  dan  Oxygen15-DoubleBandwidth,  maka  lintasan  Transaksi  Id  2  bisa dipadatkan pada lintasan Transaksi Id 1. Setelah itu tambahkan support count Id produk 5 dan OxygenHome15- DoubleBandwidth  menjadi  dua  karena  telah  dilewati  sebanyak  dua  kali,  sedangkan  Id  Area  dan  Tanggal Transaksi masing-masing bernilai support count satu.
{root} Transaksi Id 1 OxygenHome 15 3 8 02/01/ 2018 5 OxygenHome 15-Double Bandwidth 3
02/01/ 2018 32 03/01/ 2018 Transaksi Id 2
Gambar 5. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembacaan Transaksi Id 2 Id produk 4
Dari  gambar  5  dapat  dijelaskan  bahwa  setelah  pembacaan  Transaksi  2,  maka  selanjutnya  membaca Transaksi  Id  2  dengan  Id  produk  4  yaitu  {4,  OxygenHome15-DoubleBandwidth,  22,  03/01/2018}  sehingga membentuk  lintasan{}→  4  →  OxygenHome25-DoubleBandwidth  →  22  →  03/01/2018  dengan support  count awal  bernilai  satu  juga.  Walaupun  Id  produk  4  ada  pada  Transaksi  Id  2,  tapi  karena prefix transaksinya  tidak sama dengan lintasan Id produk 5, maka Id produk 4 ini tidak dipadatkan ke lintasan Id produk 5. Tetapi, pada tanggal  transaksi  bisa  dipadatkan  pada  lintasan  Tanggal  Transaksi  sebelumnya  dengan  menambahkan support count satu pada Tanggal Transaksi.
{root} Transaksi Id 1 OxygenHome 15 3 8 02/01/ 2018 5 OxygenHome 15-Double Bandwidth 3 02/01/ 2018 32 03/01/ 2018 Transaksi Id 2 4 OxygenHome 25-Double Bandwidth 22 Transaksi Id 3 15 04/01/ 2018
Gambar 6. Hasil pembentukan FP-Tree setelah pembacaan Transaksi Id 3
Dari  gambar  6  dapat  dijelaskan  bahwa  setelah  pembacaan  Transaksi  Id  2,  maka  selanjutnya  membaca Transaksi Id 3 yaitu {5, OxygenHome15-DoubleBandwidth, 15, 04/01/2018} sehingga membentuk lintasan{}→ 5  →  OxygenHome15-DoubleBandwidth  →  15  →  04/01/2018.  Karena  memiliki  prefix  yang  sama  dengan lintasan  Transaksi Id  1  yaitu  Id  produk  5  dan  Oxygen15-DoubleBandwidth,  maka  lintasan  Transaksi  Id  3  bisa dipadatkan pada lintasan Transaksi Id 1. Setelah itu tambahkan support count id produk 5 dan OxygenHome15- DoubleBandwidth menjadi tiga karena telah dilewati sebanyak tiga kali, sedangkan Id Area dan Tanggal masing- masing bernilai support count satu. Untuk gambar lintasan ini, disatukan dengan gambar Transaksi Id 3 produk selanjutnya karena dikedua produk Transaksi Id 3 lintasannya dipadatkan pada lintasan sebelumnya.
Masih  pada  gambar  6,  setelah  pembacaan  Transaksi  Id  3,  maka  selanjutnya  membaca  Transaksi  Id  3 produk selanjutnya {5, OxygenHome15-DoubleBandwidth, 3, 04/01/2018} sehingga membentuk lintasan{}→ 5 → OxygenHome15-DoubleBandwidth → 3 → 04/01/2018. Karena memiliki prefix yang sama dengan lintasan Transaksi Id 2 dan Transaksi 3 yaitu Id produk 5 dan Oxygen15-DoubleBandwidth dan Id area 3, maka lintasan Transaksi Id 3 bisa  dipadatkan pada lintasan Transaksi Id 2 dan Transaksi Id 3. Setelah itu tambahkan support count id produk 5 dan OxygenHome15-DoubleBandwidth menjadi empat karena telah dilewati  sebanyak empat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
kali,  sedangkan  Id  Area  menjadi  dua  karena  dilewati  sebanyak  dua  kali  dan  Tanggal  Transaksi  menjadi  dua karna dilewati sebanyak dua kali.

## 3.2 Pengujian
Metode  untuk  pengujian  aplikasi  adalah  metode  pengujian dataset dan  uji  validasi.  Untuk  pengujian dataset , pengujian  dilakukan  dengan  mencoba  mengkombinasikan  nilai minimum  support dan  dan minimum  confidence untuk melihat nilai lift ratio yang dihasilkan. Hasil dari kombinasi tersebut juga dapat dilihat nilai count support dan benchmark nya. Untuk pengujian validasi, hasil dari aplikasi yang dibuat dengan menerapkan algoritma FP- Growth akan dibandingkan dengan hasil dari aplikasi pada penelitian sebelumnya dengan menerapkan algoritma apriori.

## 3.2.1 Pengujian Beta
Pengujian  beta  dilakukan  dengan  mencoba  mengkombinasikan  nilai minimum  support dan  dan minimum confidence untuk melihat nilai lift ratio yang dihasilkan dan spesifikasi rekomendasi dengan perantara user dari PT Mora Telematika Indonesia tepatnya di Departemen IT. Hasil dari kombinasi tersebut juga dapat dilihat nilai count support dan bencmark .
Gambar 7. Aturan Asosiasi Dengan Minimum Support 0.3 dan Confidence 0.5
Pada  tahap  pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai minimum  support dan  nilai minimum confidence sesuai  batasan  yaitu  nilai minimum  support 30%  (0.3)  dan  nilai minimum  confidence 50%  (0.5) menggunakan  beberapa  data  transaksi  sebagai dataset dengan  batasan  yang  telah  ditentukan.  Hasil  dari perhitungan ini pada tahap ini menghasilkan aturan asosiasi yang dapat dilihat pada gambar 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
Setelah  didapatkan  aturan  asosiasi  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  7,  tahapan  berikutnya  adalah melakukan perhitungan count rule , support rule dan confidence rule serta benchmark dan lift ratio . Dari  gambar  8  dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari  perhitungan  ini  didapatkan  berdasarkan  pengujian  beta terhadap  data  transaksi  yang  telah  dilakukan  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  yang  dibangun  telah memberikan beberapa hasil berupa spesifikasi aturan asosiasi yaitu sebagai berikut:
a. Jika ada  pemasangan  OxygenHome  25  -  Doble Bandwidth dan  OxygenHome 15  -  Doble  Bandwidth  maka akan ada pemasangan OxygenHome 100 - Doble Bandwidth dengan lift ratio 0.90 %
b. Jika ada pemasangan OxygenHome 15 - Super Double dan OxygenHome 25 - Doble Bandwidth maka akan ada pemasangan OxygenHome 15 - Doble Bandwidth dengan lift ratio 1.75%
c. Jika  ada  pemasangan  OxygenHome  15  -  Super  Double  maka  akan  ada  pemasangan  OxygenHome  100  - Doble Bandwidth dengan lift ratio 3.75%
d. Jika ada pemasangan OxygenHome 25 - Super Double maka akan ada pemasangan OxygenHome 15 - Super Double dengan lift ratio 4.59%
e. Jika ada  pemasangan  OxygenHome  15  -  Doble  Bandwidth maka akan ada  pemasangan  OxygenHome  15  - Super Double dengan lift ratio 0.41%
f. Jika ada pemasangan OxygenHome 15 maka akan ada pemasangan OxygenHome 15 - Super Double dengan lift ratio 0.00
g. Jika ada  pemasangan  OxygenHome  25  -  Doble  Bandwidth maka akan ada  pemasangan  OxygenHome  15  - Super Doubless dengan lift ratio 1.51 %

## 3.2.2 Pengujian Hasil

## Gambar 9. Pengujian Hasil Algoritma Apriori
Pengujian hasil dilakukan untuk mengetahui aplikasi yang telah dibangun dapat memberikan hasil sesuai dengan  yang  diharapkan.  Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan  algoritma  apriori,  telah  dilakukan uji coba pada data produk yang sama, dimana hasilnya dapat dilihat pada gambar 9 .
Gambar 10. Pengujian Hasil Algoritma FP-Growth

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2300
Sementara pada penelitian dengan mengimplementasikan algoritma FP-growth ini penulis menggunakan batasan  yakni  area  yang  dipilih  sesuai  dengan  syarat  algoritma  apriori.  Pada  pengujian  ini  digunakan  nilai minimum support 30% dan nilai minimum confidence 50% yang dapat dilihat pada gambar 10.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma FP-Growth dapat  dijadikan  sebuah  solusi  untuk mengatasi kekurangan yang terdapat pada algoritma apriori yakni kendala  batasan area dalam pencarian aturan asosiasi  pada  jangkauan  seluruh  area  yang  telah  terpasang  produk Oxygen .  Algoritma FP-Growth dapat mengoptimalkan waktu dalam pencarian pola pembelian produk dan lebih banyak didapatkan aturan asosiasinya. Penelitian dengan menerapkan metode FP-Growth ini menghasilkan 7 aturan asosiasi yang menarik berdasarkan nilai lift ratio tertinggi dari contoh data transaksi yang sudah ditentukan sebagai batasan penelitian, salah satunya adalah  jika  ada  pemasangan  OxygenHome  25  -  Super  Double  maka  akan  ada  pemasangan  OxygenHome  15  - Super  Double  dengan lift  ratio 4.59%,  nilai support 3.125%,  dan  nilai confidence 0.67%.  Berdasarkan  hasil perbandingan  dengan  penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan  algoritma  apriori,  algoritma FP-growth . Namun  algoritma  ini  masih  memilik  kekurangan  yakni  apabila  data  yang  diproses  banyak  maka  akan menimbulkan kerancuan perhitungan pada metode association rule. Dalam penelitian ini juga ditemukan bahwa nilai Id Produk dan nilai Id Area akan mempengaruhi perhitungan algoritma FP-Growth, karena semakin besar nilai minimum support yang dimasukkan maka jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan semakin banyak.

## REFERENCES
[1]  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. https://doi.org/10.31940/matrix.v9i1.1036
[2]  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.
https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.551
[3]  Gunadi,  G.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2012).  Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp- Growth ) : Telematika, 4(1), 118–132.
[4]  Herasmus,  H.  (2017).  Analisa  Customer  Service  System  Menggunakan  Metode  Data  Mining  Dengan Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus di PT Batamindo Investment Cakrawala). Jurnal Teknik Ibnu Sina (JT- IBSI), 2(2), 31–43. https://doi.org/10.36352/jt-ibsi.v2i2.57.
[5]  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.
[6]  Larasati,  D.  P.,  Nasrun,  M.,  &  Ahmad,  U.  A.  (2017).  Analisis  dan  Implementasi  Algoritma  Fp-Growth Pada Aplikasi Smart Untuk Menentukan Market Basket Analysis Pada Usaha Retail (Studi Kasus Pt X). E- Proceeding of Engineering, 2(1), 749–755.
[7]  Larose, Daniel T. (2005). Discover Knowledge Data: An Introduction to Data Mining. John Wiiley & Sons, Inc.
[8]  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. https://doi.org/10.20527/klik.v5i1.100.
[9]  Priyana, F. A., & Kardianawati, A. (2015). Data Mining Asosiasi Untuk Menentukan Cross-Selling Produk Menggunakan Algoritma Frequent Patern-Growth Pada Koperasi Karyawan PT. Phapros Semarang Sistem informasi  yang  terkomputerisasi  organisasi  dalam  mengumpulkan  berbagai  data  dalam  suatu  basis  data. Ilmu Komputer, 1–7.
[10]  Soepomo,  P.  (2014).  Penggunaan  Algoritma  FP-Growth  Untuk  Menemukan  Aturan  Asosiasi  Pada  Data Transaksi Penjualan Obat di Apotek (Studi Kasus : Apotek UAD). Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 2(3), 130–139. https://doi.org/10.12928/jstie.v2i3.2883.
[11]  Turban, E. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1. Andi: Yogyakarta.
[12]  Tjhandra,  J.  E.,  &  Widiastiwi,  Y.  (2019).  Implementasi  Algoritma  FP-GROWTH  Untuk  Menentukan Frequent Item Set Pada Peyediaan Sparepart (Studi Kasus: Bengkel Resmi Yamaha Anugerah Motor). 24– 25.
[13]  Vardaro, M. J., Systems, H. I. T., AG, H. T., Jari, A., Pentti, M., Information, B. G., … Measurements, C. (2016). No Title ب بیبی . بثبثبث , 2002 ( 1 ), 35 – 40 . https://doi.org/10.1109/ciced.2018.8592188.