## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PENENTUAN POLA YANG SERING MUNCUL UNTUK PENJUALAN PUPUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH

## Chandra Eri Firman
Akademi Manajemen Informatika & Komputer (AMIK) Dumai Jl. Utama Karya Kel. Bukit Batrem Kec. Dumai Timur, Dumai-Riau 28811 email: chandra.eri@gmail.com

## ABSTRAK
Aturan  asosiasi  dengan  melakukan  analisis  suatu  transaksi  penjualan.  Analisis  transaksi penjualan  bertujuan  untuk  merancang  strategi  yang  efektif  dengan  memanfaatkan  data  transaksi penjualan  produk  pupuk  yang  dibeli  oleh  konsumen.  Association  rule  adalah  teknik  data  mining  untuk mencari hubungan antar-item dalam suatu dataset yang ditentukan dengan menggunakan Algoritma FP- Growth.  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.  Algoritma  FP-Growth  menggunakan  konsep  pembangunan  tree  dalam  pencarian frequent  itemsets.  Dari  perhitungan  nilai  confidence  dari  rule  yang  dihasilkan  menggunakan Rapidminer-studio 7.3.0.
Kata Kunci : Data Mining, Assosiation Rule, FP-Growth, Penjualan Produk

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini menjadikan suatu informasi sebagai elemen yang penting dalam perkembangan masyarakat. Penyajian  informasi  tidak  sepadan  dengan kebutuhan informasi yang sangat tinggi, sehingga informasi  tersebut  perlu  digali  lebih  dalam  dari data  yang  jumlahnya  besar.  Penggalian  suatu informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik dari  data  dalam  jumlah  besar  digunakan  para pengambil  keputusan  dalam  memanfaatkan gudang data. Proses penggalian ini menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, dan machine  learning untuk  mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai basis data besar, disebut juga sebagai data mining .  (Anggraeni,  Saputra,  & Noranita, 2013) Dalam dunia bisnis, persaingan antar perusahaan untuk memasarkan produk tidak  bisa dilepaskan dari pemanfaatan teknologi informasi. Salah  satu  sumber  informasi  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  kegiatan  penjualan perusahaan  adalah  sistem  database.  Cara  untuk mendapatkan  informasi  berharga  dari  data transaksi  adalah  dengan  menggunakan  metode data  mining.  Data  Mining  merupakan  suatu proses  otomatis  atau  semi  otomatis  untuk menemukan  informasi  ( knowledge )  baru  yang
memiliki potensi dari sekumpulan data.
(Kurniasih, Kumaladewi, & Katjong, 2012)
Salah  satu  metode data  mining adalah aturan  asosiasi  dengan  melakukan  analisis  suatu transaksi  penjualan.  Analisis  transaksi  penjualan bertujuan  untuk  merancang  strategi  penjualan atau pemasaran yang efektif dengan memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang telah  tersedia  di  perusahaan.  Selain  itu, penggunaan  teknik  analisis  ini  juga  dapat menemukan  pola  berupa  produk-produk  yang sering  dibeli  bersamaan  atau  produk  yang cenderung  muncul  bersama  dalam  sebuah transaksi dari data transaksi yang pada umumnya berukuran besar. Perusahaan lalu dapat menggunakan  pola  ini  untuk  menempatkan produk  yang  sering  dibeli  ke  dalam  sebuah  area yang  berdekatan,  merancang  tampilan  produk  di katalog, merancang kupon diskon bagi pelanggan yang  membeli  produk  tertentu,  merancang penjualan paket produk, dan sebagainya. (Anggraeni et al., 2013)
Secara  sederhana  data  mining  adalah penambangan  atau  penemuan  informasi  baru dengan  mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari sejumlah  data  yang  sangat  besar.  Data  mining juga  disebut  sebagai  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
suatu  kumpulan  data.  Data  mining,  sering  juga disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam set data berukuran besar. (Meilani, Dwi, & Azmuri, 2015) Karakteristik data mining sebagai berikut: a. Data mining berhubungan dengan penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan pola  data  tertentu  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
b. Data  mining  biasa  menggunakan  data  yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya.
c. Data  mining  berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi.
Tujuan  yang  akan  dicapai  dalam  penelitian
ini adalah sebagai berikut:
1. Menerapkan  algoritma FP-Growth untuk
menentukan strategi pemasaran dan keterkaitan  antara  pupuk  yang  dijual sehingga  dapat  meningkatkan  pelayanan kepada konsumen.
2. Menguji hasil dari data mining menggunakan  aplikasi Rapidminer-studio- 7.3.0 dalam    menentukan  pola  korelasi produk pupuk untuk meningkatkan penjualan.
3. Menghasilkan  beberapa  hubungan  antara variable atau item berdasarkan implementasi dari algoritma FP-Growth .
4. Menguji hubungan variable atau item untuk mendapatkan  pengetahuan  baru  dari  proses ekstraksi menggunakan Tools yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  urutan-
urutan  yang  dilakukan  dalam  melakukan  sebuah penelitian.  Metodologi  ini  bertujuan  agar penelitian bisa lebih terkonsep dan  terarah sesuai dengan tujuan yang diharapkan terhadap penelitian  tersebut.  Metodologi  penelitian  ini kemudian  digambarkan  ke  dalam  bentuk  sebuah kerangka  kerja.  Berdasarkan  pedoman  dari kerangka  kerja  inilah  penelitian  akan  dilakukan. Kerangka  kerja  ini  akan  dimulai  dari  melakukan studi pendahuluan hingga nantinya akan menghasilkan  sebuah  sistem  yang  setelah  diuji dapat  memenuhi  tujuan  dan  memecahkan permasalahan yang diteliti.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma FP-Growth adalah  salah  satu  cara alternatif untuk menemukan himpunan data yang paling  sering  muncul  ( frequent  itemset )  tanpa menggunakan  generasi  kandidat.  (Triyanto,
2014)
Algoritma FP-Growth adalah  sebuah  metode dalam  data  mining  untuk  mencari frequent itemset tanpa menggunakan candidate
generation .  Pembangunan  data  menggunakan struktur FP-Tree untuk  mengolah  database transaksi. (Fitriyani, 2015)
Untuk menentukan frequent itemset pada data transaksi tersebut, dapat ditunjukan dengan bagan berikut:
Gambar 2. Blok Diagram Algoritma FP-Growth
Gambar 2 blok diagram algoritma FP-Growth memperlihatkan langkah-langkah dalam menentukan  frequent itemset ,  dimana  pertama
kali  dilakukan  penentuan minimum  support dari

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dataset,  setelah  itu  menentukan  header  frequent itemset  dan  membuat  FP-Tree,  kemudian  FP- Tree  yang  ada  digunakan  untuk  membuat Conditional  Pattern.  Dari  Conditional  Pattern kemudian dilakukan penentuan Frequent
Itemset.Dataset  penelitian  yang  diambil  adalah data  transaksi  penjualan  pupuk  pada  tanggal  02 Januari 2017–11  Januari  2017  yang  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1.  Dataset Transaksi Penjualan Pupuk Tanggal Kode Nama Pupuk 02/01/2017 PO1 PONSKA/NPK MERAH ( KG ) NP12 NPK MUTIARA ( KG ) 03/01/2017 UR7 UREA PUTIH ( KG ) KC2 KCL  ( SAK ) ZA2 ZA ( SAK ) KC1 KCL  ( KG ) NP12 NPK MUTIARA ( KG ) 04/01/2017 NP12 NPK MUTIARA ( KG ) UR4 UREA KALTIM (
SAK ) KC1 KCL  ( KG )
UR7 UREA PUTIH ( KG ) 05/01/2017 KC1 KCL  ( KG ) NP12 NPK MUTIARA ( KG ) UR7 UREA PUTIH ( KG ) 06/01/2017 KC2 KCL  ( SAK ) NP12 NPK MUTIARA ( KG ) NP7 NPK  MAHKOTA  ( KG ) 07/01/2017 PI1 PIL NENAS NP12 NPK MUTIARA ( KG ) 08/01/2017 KC1 KCL  ( KG ) DO2 DOLOMIT  BR  (  SAK ) UR7 UREA PUTIH ( KG ) PI1 PIL NENAS NP12 NPK MUTIARA ( KG ) TS1 TSP ( KG ) 09/01/2017 NP12 NPK MUTIARA ( KG ) KC1 KCL  ( KG ) DO6 DOLOMIT  RS  (  SAK ) UR7 UREA PUTIH ( KG ) 10/01/2017 UR4 UREA KALTIM ( SAK ) TS2 TSP ( SAK ) PI1 PIL NENAS UR7 UREA PUTIH ( KG ) NP12 NPK MUTIARA ( KG ) NP7 NPK  MAHKOTA  ( KG ) 11/01/2017 DO4 DOLOMIT  M  100  ( SAK )
NP12 NPK MUTIARA ( KG
) UR2 UREA ( SAK ) UR7 UREA PUTIH ( KG ) KC2 KCL  ( SAK ) UR4 UREA KALTIM ( SAK )
Pada  tabel  1  tersebut  ada  10  dataset  yang akan  diolah  dengan  menggunakan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) .
Frekuensi
kemunculan  tiap  item  dari  data  transaksi  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2.  Frekuensi  Kemunculan  Ke  1  Dan
Support Tiap Item Kode Nama Pupuk Freq Support (%) PO1 PONSKA/NPK MERAH ( KG ) 1 10% NP12 NPK  MUTIARA  ( KG ) 10 100% UR7 UREA  PUTIH  ( KG ) 7 70% KC2 KCL  ( SAK ) 3 30% ZA2 ZA ( SAK ) 1 10% KC1 KCL  ( KG ) 5 50% UR4 UREA  KALTIM  ( SAK ) 3 30% NP7 NPK  MAHKOTA  ( KG ) 2 20% PI1 PIL NENAS 3 30% DO2 DOLOMIT  BR  ( SAK ) 1 10% TS1 TSP ( KG ) 1 10% DO6 DOLOMIT  RS  ( SAK ) 1 10% TS2 TSP ( SAK ) 1 10% DO4 DOLOMIT M 100 ( SAK ) 1 10% UR2 UREA ( SAK ) 1 10%
Pada  tabel  2  dapat  dilihat  hasil  frekuensi kemunculan  item  produk  pupuk,  selanjutnya dilakukan  penentuan support .  Pada  penelitian ini diambil support count 30%.  Nilai support  count akan  mempengaruhi  item  yang  akan  dianalisa ketahap  pembuatan FP-Tree dan dapat diketahui nilai support tertinggi  serta  dapat  diketahui  nilai support (%) ≥ 30% yang memenuhi frekuensi ≥ 3 dan  selanjutnya  data  yang  memenuhi support count diurutkan  berdasarkan  frekuensinya,  yaitu pada  tabel  3.  Item  yang  memenuhi minimum support akan  dilanjutkan  untuk  proses FP- Growth.
Tabel 3.   Frekuensi Kemunculan ke 2
Kode Nama Pupuk Freq Support (%) NP12 NPK  MUTIARA ( KG ) 10 100% UR7 UREA  PUTIH  ( KG ) 7 70% KC1 KCL  ( KG ) 5 50% KC2 KCL  ( SAK ) 3 30% PI1 PIL NENAS 3 30% UR4 UREA KALTIM ( SAK ) 3 30%

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Setelah  dilakukan  pemindaian  data,  pada kemunculan  kedua  menjadi  data  transaksi  dalam pengolahan data mining,
Tabel 4.  Data Transaksi Setelah Pemindaian TID Data Pupuk yang sudah diurutkan 1 NP12 2 NP12, UR7, KC1, KC2 3 NP12, UR7, KC1, UR4 4 NP12, UR7, KC1 5 NP12, KC2 6 NP12, PI1 7 NP12, UR7, KC1, PI1 8 NP12, UR7, KC1 9 NP12, UR7, PI1, UR4 10 NP12, UR7, KC2, UR4
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  data  transaksi setelah  pemindaian  dan  diurutkan  berdasarkan nilai frekuensi.
1. Pembentukan Frequent Pattern Tree (FP-
Tree) Setelah  item-item frequent didapat  maka yang  memenuhi  nilai  minimum  support  maka pembangkitan FP-Tree dapat  dilakukan.  Data akan diolah secara manual sesuai dengan konsep data  mining  dengan  menggunakan  algoritma Frequent  Pattern  Growth (FP-Growth). Setelah data diurut dapat dilanjutkan ke tahap pembangkitan FP-Tree .  Pembacaan  TID  1 (transaksi pertama), kemudian dilanjutkan dengan  pembacaan  TID2  (transaksi  kedua),  dan dilanjutkan transaksi selanjutnya hingga transaksi terakhir. Pembacaan TID atau pembangkitan FP- Tree dapat dilihat dari penjelasan berikut:
A. Pembacaan TID 1
Pada  transaksi  pertama atau TID  1 terdapat item  {NP12}  yang  kemudian  membentuk lintasan null → NP12 dengan support count awal  bernilai  1.  Pembacaan  TID  1  dapat dilihat pada gambar 3. Kemudian dilanjutkan dengan pembacaan TID 2.
Null NP12 : 1
Gambar 3. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 1
B. Pembacaan TID 2
Pada  transaksi  kedua  atau  TID  2  terdapat item  {NP12,  UR7,  KC1,  KC2}  sehingga support count NP12 bertambah satu menjadi 2  dan akan  membentuk lintasan  baru  untuk item UR7, KC1, KC2 dengan support count awal 1. Pembacaan TID 2 dapat dilihat pada gambar  4.2.  Kemudian  dilanjutkan  dengan pembacaan TID 3. C. Pembacaan TID 3 Pada  transaksi  ketiga  atau  TID  3  terdapat item  {NP12,  UR7,  KC1,  UR4}  sehingga support  count NP12  bertambah  satu menjadi  3,  UR7  bertambah  satu  menjadi  2, KC1  bertambah  satu  menjadi  2  dan  akan membentuk  lintasan  baru  untuk  item  UR4 dengan support  count awal  1.  Pembacaan TID  3  dapat  dilihat  pada  gambar  4.3. Kemudian  dilanjutkan  dengan  pembacaan TID 4.
Null NP12 : 2 KC1 :1 UR7 : 1 KC2 :1 Gambar 4. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 2 Null NP12 : 3 KC1 :2 UR7 : 2 KC2 :1 UR4 : 1 Gambar 5. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 3
D. Pembacaan TID 4 Pada transaksi keempat atau TID 4 terdapat item {NP12, UR7, KC1 } sehingga lintasan NP12  bertambah  satu  menjadi  4,  UR7 bertambah  satu  menjadi  3,  KC1  bertambah satu  menjadi  3.  Pembacaan  TID  4  dapat

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dilihat pada gambar 4.4. Kemudian dilanjutkan dengan pembacaan TID 5. Null NP12 : 4 KC1 :3 UR7 : 3 KC2 :1 UR4 : 1 Gambar 6. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 4
E. Pembacaan TID 10 Pada  transaksi  kesembilan  atau  TID  10
terdapat  item  {NP12,  UR7,  KC2,  UR4} sehingga support  count NP12  bertambah satu  menjadi  10,  UR7  bertambah  satu menjadi  7,  dan  akan  membentuk  lintasan baru  untuk  item  KC2  dan  UR4  dengan support  count awal  1.  Pembacaan  TID  10 dapat dilihat pada gambar 4.
Null NP12:10 KC1 :5 UR7 : 7 KC2 :1 UR4 : 1 KC2 :1 PI1 :1 PI1 :1 PI1 :1 UR4 : 1 KC2 :1 UR4 : 1 Gambar 7. Hasil Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan TID 10
Ada  10  pembacaan  TID  dari  hasil transaksi  dengan  terbentuknya  10 FP-Tree. Setelah  proses  pembangkitan FP-Tree maka selanjutnya yang akan dilakukan adalah penerapan FP-Growth.
2. Penerapan FP-Growth Setelah  dilakukan    pembangkitan FP-Tree dari  sekumpulan  transaksi  yang  telah  dilakukan, pada  tahapan  selanjutnya  penerapan FP-Growth untuk  mencari frequent  itemset yang  memenuhi syarat. Langkah FP-Growth ada 3 langkah utama
yaitu Conditional  Pattern  Base ,  Pembangkitan Conditional  FP-Tree ,  dan  Pencarian Frequent Itemset.
a) Pembangkitan Conditional Pattern Base Tabel 5. Conditional Patern Base Item Conditional Patern Base UR4 {{NP12,  UR7,  KC1:1},{NP12,  UR7, PI1:1}, {NP12, UR7, KC2:1}} PI1 {{NP12, UR7, KC1:1},{NP12, UR7:1},{NP12:1}} KC2 {{NP12, UR7, KC1:1},{NP12, UR7:1},{NP12:1}} KC1 {NP12, UR7:5} UR7 {NP12:6}
b) Pembangkitan Conditional FP-Tree
Untuk  menemukan frequent itemset dari tabel  3,  maka  perlu  ditentukan  terlebih  dahulu lintasan  yang  berakhiran  dengan support  count terkecil,  yaitu  UR4  yang  diikuti  dengan  PI1, KC2, KC1, UR7, NP12. Setelah tahap pembangkitan conditional pattern base dilakukan maka langkah selanjutnya adalah tahap pembangkitan conditional FP Tree . Pada tahap ii juga  dilakukan  dengan  melihat FP  Tree yang sudah dibentuk sebelumnya. Conditional FP Tree dimaksudkan  untuk  mencari frequent  itemset yang  berakhiran item tertentu  atau  mengandung suffix yang sama.
c) Pencarian Frequent Itemset
Setelah  memeriksa frequent  itemset untuk akhiran  ( suffix ),  maka  dapatlah  hasil  secara keseluruhan yang terlihat  dalam tabel 6.
Tabel 6. Tabel Hasil Frequent Itemset Suffix  Frequent itemset UR4 {UR4}, {NP12,UR4}, {UR7,UR4}, {UR7,KC1,UR4}, {UR7,PI1,UR4}, {NP12,UR7,UR4},{KC1,UR4}, {PI1,UR4}, {KC2,UR4} PI1 {PI1}, {NP12,PI1}, {NP12,UR7,PI1},  {UR7,KC1,PI1}, {UR7,PI1}, {KC1,PI1} KC2 {KC2}, {NP12,KC2}, {NP12,UR7,KC2}, {UR7,KC1,KC2}, {KC1,KC2}, {UR7,KC2} KC1 {KC1}, {NP12,KC1}, {UR7,KC1}, {NP12,UR7,KC1} UR7 {UR7}, {NP12,UR7} NP12 {NP12}

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Pencarian Association  Rules dilakukan melalui  dua  tahap  yaitu  pencarian frequent itemset dan  penyusutan rules .  Penting  tidaknya suatu Association  Rules dapat  diketahui  dengan dua  parameter,  yaitu support (nilai  penunjang) dengan  nilai  min support  30  % dan confidence (nilai  kepastian)  dengan  minimum confidence 40% . Support adalah  ukuran  yang  menunjukan tingkat  dominasi itemset dari  kesuluruhan transaksi.
Setelah didapat frequent itemset, selanjutnya membuat rules dengan cara menghitung confidence dari  tiap  kombinasi rule. Dari  10 itemset yang  dihasilkan  pada  tabel  6 tidak semua dihitung karena rule yang dihasilkan adalah  jika  A  maka  B,  sehingga itemset yang dihitung  minimal  berisi  dua item. Maka  yang dihitung confidence- nya adalah 22 subsets , yaitu :
{NP12,UR4},  {UR7,UR4},  {UR7,KC1,UR4},
{UR7,PI1,UR4}, {NP12,UR7,UR4}, {KC1,UR4}, {PI1,UR4}, {KC2,UR4},
{NP12,PI1},  {NP12,UR7,PI1},  {UR7,KC1,PI1}, {UR7,PI1}, {KC1,PI1}, {NP12,KC2}, {NP12,UR7,KC2}, {UR7,KC1,KC2}, {KC1,KC2}, {UR7,KC2}, {NP12,KC1}, {UR7,KC1}, {NP12,UR7,KC1}, {NP12,UR7}.
Dalam  menentukan  suatu  association  rule, terdapat  ukuran  yang  menyatakan  bahwa  suatu informasi  atau  knowledge  dianggap  menarik ( interestingness measure ). Ukuran ini didapatkan dari  hasil  pengolahan  data  dengan  perhitungan tertentu. Untuk mengukur interestingness measure , dapat digunakan variable berikut ini :
a. Support
Suatu  ukuran  yang  menunjukan  berapa besar  tingkat  dominasi  suatu  item  atau  itemset dari keseluruhan transaksi. Ukuran ini menentukan apakah suatu item atau itemset layak dicari confidence -nya (misalnya, dari keseluruhan transaksi  yang  ada,  seberapa  besar  tingkat dominasi yang menunjukkan bahwa item A dibeli bersamaan  dengan item B).  (Sumangkut, Lumenta, & Tulenan, 2016)
Support (A,B)  = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊  𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑩 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒙𝟏𝟎𝟎%
b. Confidence
Suatu ukuran yang menunjukan hubungan  antar  dua  item  secara conditional (misalnya,  seberapa  sering  item  B  dibeli  jika pelanggan membeli item A).
Confidence(A→B) =
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑩 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒙𝟏𝟎𝟎%
Dari  perhitungan  nilai support dan confidence setiap association  rule yang  dilalui, maka  didapat hasil  yang  dapat  dilihat  pada tabel 7.
Tabel  7.  Kombinasi  dan Interesting  (Yes) Minimum Confidence
N o Freque nt Item Kombinasi Support A → B Suppo rt A (%)
Co nfi de nc e (% ) Inter estin g 1 {NP12, UR4} UR4 NP 12 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes 2 {UR7, UR4} UR4 U R7 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes 3 {NP12, UR7,U
R4} NP1 2,UR 7 U R4 3/1 0 30 % 30 % 10 0 %
Yes UR4 NP 12, U
R7 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes UR7, UR4 NP 12 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes NP1 2
U
R7 ,U R4 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes NP1 2,UR 4
U R7 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes
UR7 NP
12, U
R4 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes
4 {NP1 2,PI1 } PI1 NP 12 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes
5 {NP1 2,KC 2} KC2 NP 12 3/1 0 30 % 30 % 10 0 % Yes
6 {NP1 2,KC 1} NP1 2 K C1 5/1 0 50 % 10 0 % 50 % Yes
KC1 NP 12 5/1 0 50 % 50 % 10 0
% Yes 7 {UR7 ,KC1 } UR7 K C1 5/1 0 50 % 70 % 71 % Yes KC1 U R7 5/1 0 50 % 50 % 10 0 % Yes
8 {NP1 2,UR 7,KC 1} NP1 2,UR 7 K C1 5/1 0 50
% 70 % 71 % Yes
KC1 NP 12, U 5/1 0 50 % 50 % 10 0 % Yes

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
R7 UR7, KC1 NP 12 5/1 0 50 % 50 % 10 0 % Yes NP1 2 U R7 ,K C1 5/1 0 50 % 10 0 % 50 % Yes NP1 2,KC 1 U R7 5/1 0 50 % 50 % 10 0 % Yes UR7 NP 12, K C1 5/1 0 50 % 70 % 71 % Yes 9 {NP1 2,UR 7}
NP1 2 U R7 7/1 0 70 % 10 0 % 70 % Yes UR7 NP 12 7/1 0 70 % 70 % 10 0 % Yes Gambar 5. Output Data
Beberapa  rule  yang  diambil  adalah sebagai berikut:
Rule20  : If konsumen  membeli  produk  pupuk UREA PUTIH ( KG ) then konsumen membeli produk pupuk NPK MUTIARA  (  KG  )  dan  KCL   (  KG  ) dengan  tingkat  kepercayaan  71%  dan didukung oleh 50% dari data keseluruhan
Rule21 : If konsumen membeli produk pupuk NPK MUTIARA  (  KG  ) then konsumen
membeli produk pupuk UREA PUTIH  (  KG  )  dengan  tingkat kepercayaan  70%  dan  didukung  oleh
70% dari data keseluruhan
Rule22  : If konsumen  membeli  produk  pupuk
UREA PUTIH ( KG ) then konsumen
membeli produk pupuk NPK MUTIARA  (  KG  )  dengan  tingkat kepercayaan 100% dan didukung oleh 70% dari data keseluruhan

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  algoritma FP-Growth dalam penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Hasil  perhitungan  nilai support dan  nilai confidence dari rule yang  dihasilkan  maka diambil 2 rule dengan nilai tertinggi yaitu:
a. Jika  dilakukan  penjualan  pada  produk NPK  MAHKOTA  (KG)  and  TSP  (KG) maka  dilakukan  penjualan  pada  produk UREA  PUTIH  (KG)  dengan  tingkat confidence 92,3% dan support 11% dari banyaknya  transaksi  yang  dibeli  secara bersamaan.
b. Jika  dilakukan  penjualan  pada  produk TSP  (KG)  and  DOLOMIT  BR  (SAK)
then  dilakukan  penjualan  pada  produk UREA  PUTIH  (KG)  dengan  tingkat confidence 88,9%  dan support 8%  dari banyaknya  transaksi  yang  dibeli  secara bersamaan. 2. Didapatkan  aturan  seperti  ini  maka  untuk penjualan dapat menggunakan aturan tersebut  dalam  membuat  strategi  untuk meningkatkan penjualan. 3. Dengan menggunakan algoritma FP- Growth dan bantuan dari software Rapidminer didapatkan  hasil  berupa  aturan ( rules )  yang  merupakan  kumpulan frequent itemset dengan nilai confidence yang tinggi.

## 5. REFERENSI
Anggraeni,  H.  D.,  Saputra,  R.,  &  Noranita,  B.
(2013). Aplikasi Data Mining Analisis Data Transaksi  Penjualan  Obat  Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  Di  Apotek Setya  Sehat  Semarang),  4(May),  1–8. Arifin, R. N. (2015). Implementasi
Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (FP- GROWTH)  Menentukan  Asosiasi  Antar Produk  (Study  Kasus  NADIAMART).
Techno.Com:  Jurnal  Teknologi  Informasi (e-Journal), ISSN: 2356-2579.
Budiana,  A.  (2016).  Implementasi  Data  Mining Pada  Penjualan  Produk  Di  PT.  FOCUS GAYA  GRAHA  Menggunakan  Metode Association  Rule.  Komputa :  Jurnal  Ilmiah Komputer  dan  Informatika,  ISSN:  2089- 9033.
Dhika,  H.  (2015).  Kajian  Perancangan  Rule Kenaikan  Jabatan  Pada  PT.  ABC.  Simetris
:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer,  pISSN:  2252-4983,  Vol.  6,  No. 2, Hal: 217-222.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 9, No. 2, Desember  2017 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Fitriyani.  (2015).  Implementasi  Algoritma  Fp- Growth  Menggunakan  Association  Rule Pada Market Basket  Analysis. Informatika,
II(1),
296–305. Retrieved from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji /article/view/85
Kurniasih,  F.,  Kumaladewi,  N.,  &  Katjong,  L.
(2012).  Analisa  Dan  Perancangan  Data
Mining  Dengan  Metode  Market  Basket Analysis  Untuk  Analisa  Pola  Belanja Konsumen  pada  Tendencies  Store.  Sistem Informasi,  5(1),  1–10.  Retrieved  from http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/sistemi nformasi/article/view/280
Meilani,  Dwi,  B.,  &  Azmuri,  W.  (2015). Penentuan Pola Yang Sering Muncul Untuk
Penerima Kartu Jaminan Kesehatan Masyarakat.  Seminar  Nasional  “Inovasi
Dalam  Desain  Dan  Teknologi,”  424–431. Miraldi, R. N., Rachmat, A., & Susanto, B. (2014). Implementasi Algoritma FP- GROWTH  untuk  Sistem  Rekomendasi
Buku  di  Perpustakaan  UKDW.  Jurnal Informatika,  ISSN:  1693-7279,  VoL.  10, No. 1, Hal: 29-39.
Purba,  R.  (2012,  April).  Data  Mining  :  Masa Lalu,  Sekarang  Dan  Masa  Mendatang. Jurnal  Sifo  Mikroskil,  ISSN:  1412-0100, Vol. 13, No. 1, Hal: 31-41.
Ririanti.  (2014,  Maret).  Implementasi  Algoritma FP-GROWTH  Pada  Aplikasi  Prediksi Persediaan Sepeda Motor (Studi Kasus PT.
PILAR DELI LABUMAS). Pelita Informatika:  Informasi  dan  Informatika, ISSN: 2301-9425, Vol. 6, No. 1, Hal: 139-
144.
Sumangkut,  K.,  Lumenta,  A.,  &  Tulenan,  V.
(2016).  Analisa  Pola  Belanja  Swalayan
Daily  Mart  Untuk  Menentukan  Tata  Letak Barang  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth.  Teknik  Informatika,  8(1),  52–56.
Retrieved from
http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/infor matika/article/view/12300
Triyanto, W. A. (2014). Association Rule Mining Untuk  Penentuan  Rekomendasi  Promosi Produk.  Journal  SIMETRIS,  Vol.5(No.2), 121–126.