## 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.v6i4.4800

## Sistem Penentuan Paket Penjualan dengan Algoritma FP-Growth Serta Metode Up dan Cross Selling
Febriantho * , Samidi, Gregorius Mikael, Endang Saputra
Magister Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Indonesia Email: 1,* febriantho999@gmail.com, 2 samidi@budiluhur.ac.id, 3 mikael.duban@gmail.com, 4 endangsaputra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: febriantho999@gmail.com
Abstrak− Toko Sparepart Mobil  merupakan  salah  satu  Toko Sparepart Mobil  di  Kabupaten  Tangerang.  Berdasarkan wawancara  yang  dilakukan  dengan  pemilik  toko  pada  Toko Sparepart Mobil,  menyatakan  bahwa  adanya  penurunan pendapatan penjualan setiap bulannya, sehingga adanya keterbatasan modal dalam pembelian produk sparepart mobil yang mengakibatkan kesulitan dalam memilihan produk sparepart mobil mana yang akan di pesan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem untuk mengolah dan memanfaatkan data transaksi penjualan menggunakan algoritma FP-Growth serta metode up selling dan cross selling ke yang nantinya digunakan untuk menjual produk sparepart mobil yang di beli secara bersamaan dalam sebuah sistem penentuan paket penjualan. Data transaksi penjualan yang di gunakan adalah 6.674 data transaksi selama 1 tahun operasional Toko Sparepart Mobil (Juli 2021 - Juni 2022) dengan format Microsoft Excel sebanyak 30.956 Record. Prototipe  sistem  menggunakan  Python  framework  flask  dan  database  mysql.  Hasil  pengujian  Validasi  memastikan  bahwa perangkat lunak yang telah dibuat sudah sesuai dengan spesifikasi kebutuhan fungsional yang diharapkan. Hasil uji kualitas sistem  sistem  dengan  ISO  9126  dapat  disimpulkan  dalam  kriteria  Sangat  Baik  dengan  nilai  98,59%.  Dengan  hasil  aspek Functionality sebesar 99,25%, hasil aspek Reliability sebesar 98,13%, hasil aspek Usability sebesar 98,33% dan hasil aspek Efficiency sebesar 98,66%. Hasil pengujian keamanan sistem dengan software Acunetix dan LOIC telah dilakukan dan sistem masih stabil dijalankan dan sistem dinyatakan aman saat digunakan.
Kata Kunci: Data Mining; Frequent Pattern Growth; Association Rules; Up Selling; Cross Selling
Abstract− The Car Spare Part Shop is one of the Car Spare Parts Shops in Tangerang Regency. Based on interviews conducted with shop owners at the Car Spare Parts Store, it was stated that there was a decrease in sales income every month, so there was  limited  capital  in  purchasing  car  spare  parts  products  which  resulted  in  difficulties  in  choosing  which  car  spare  parts products to order. The purpose of this study is  to create a system to process and utilize sales transaction data using the FP- Growth  algorithm  as  well  as  up  selling  and  cross  selling  methods  which  will  later  be  used  to  sell  car  spare  parts  that  are purchased simultaneously in a sales package determination system. The sales transaction data used is 6,674 transaction data for 1 year of operation of the Car Spare Part Shop (July 2021 - June 2022) with 30,956 records in Microsoft Excel format. The prototype system uses the Python framework flask and mysql database. Validation test results ensure that the software that has been made is in accordance with the expected functional requirements specifications. The results of the system quality test with ISO 9126 can be concluded in the criteria of Very Good with a value of 98.59%. With the results of the Functionality aspect of 99.25%, the results of the Reliability aspect of 98.13%, the results of the Usability aspect of 98.33% and the results of  the Efficiency aspect of 98.66%. The results of system security testing with Acunetix and LOIC software have been carried out and the system is still stable and the system is declared safe when used.
Keywords : Data Mining; Frequent Pattern Growth; Association Rules; Up Selling; Cross Selling

## 1. PENDAHULUAN
Toko Sparepart Mobil merupakan salah  satu  Toko Sparepart Mobil di  Kabupaten Tangerang. Toko Sparepart Mobil ini menjual berbagai produk sparepart mobil seperti oli, busi, kampas rem dan lain-lain. Selain itu produk juga ditawarkan dengan harga murah dan terjangkau. Dengan semua kelebihan tersebut, Toko Sparepart Mobil telah menjadi salah satu Toko Sparepart yang cukup populer di Kabupaten Tangerang. Berdasarkan wawancara yang  dilakukan  dengan  pemilik  toko  pada  Toko Sparepart Mobil,  menyatakan  bahwa  adanya  penurunan pendapatan penjualan setiap bulannya, sehingga adanya keterbatasan modal dalam pembelian produk sparepart mobil yang mengakibatkan kesulitan dalam memilihan produk sparepart mobil mana yang akan di pesan. Selain itu  sistem  penjualan  yang  digunakan  sekarang  tidak  dapat  belum  dapat  memberikan  informasi  tentang  pola kebiasaan belanja pelanggan yang mana jika pemilik toko salah memesan produk sparepart mobil yang di anggap akan laku tapi ternyata tidak laku, maka akan menyebabkan masalah pada bagian perputaran stock barang yang tidak terkontrol yang mengakibatkan tidak seimbangnya stock barang yang laku dan tidak laku. Dari sekian banyaknya transaksi penjualan yang terjadi pada Toko Sparepart Mobil akan mengandung data penjualan barang dengan pola yang berbeda. Di dalam database data transaksi tersebut ukurannya bisa mencapai ribuan bahkan jutaan byte dan biasanya data transaksi tersebut hanya dibiarkan menumpuk begitu saja sebagai data yang tidak berguna. Maka dari itu perlu adanya suatu cara untuk memanfaatkan data transaksi tersebut agar lebih berguna.  Salah  satu  cara  yang  bisa  digunakan  untuk  pemanfaatan  data  transaksi  tersebut  adalah  dengan menerapkan konsep data mining.
Data mining dapat dipergunakan sebagai alternatif dalam pengambilan keputusan atau untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa yang akan datang [1]. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item  [2].  FP-Growth  merupakan pengembangan dari algoritma apriori, dimana kekurangan pada algoritma apriori diperbaiki pada algoritma ini [3]. Penelitian ini menggunakan metode up selling dan cross selling dalam implementasinya di karenakan Up-selling

## 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.v6i4.4800
merupakan salah satu metode penjualan produk yang upgrade, atau tambahan fitur untuk meningkatkan profit [4]. Cross-selling merupakan salah satu metode paling mudah dan efektif untuk melipatgandakan penjualan Anda [4].
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  di  butuhkan  sistem  untuk  mengolah  dan  memanfaatkan  data transaksi penjualan menggunakan algoritma FP-Growth serta metode up selling dan cross selling ke yang nantinya digunakan untuk menjual produk sparepart mobil yang di beli secara bersamaan dalam sebuah sistem penentuan paket penjualan.
Hasil riset melalui diskusi kelompok atau Focus Group Discussion (FGD) dengan responden pemilik toko, administrator, karyawan dan IT yang terlibat langsung terhadap berjalannya Toko Sparepart Mobil menyatakan bahwa memang dibutuhkan membangun sistem  penentuan paket  penjualan. Focus Group Discussion  atau FGD adalah suatu metode pengumpulan data kualitatif mendalam melalui suatu diskusi kelompok mengenai suatu isu sosial atau topik spesifik [5].
Pengujian  validasi  sistem  diuji  dengan  metode  Black  Box  Testing  serta  pengujian  kualitas  sistem menggunakan ISO 9126, adapun software Acunetix dan LOIC digunakan untuk pengujian keamanan sistem yang dikembangkan. Black box testing adalah tipe testing yang memperlakukan perangkat lunak yang tidak diketahui kinerja  internalnya  [6].  Acunetix  Web  Vulnerability  Scanner  8.0  adalah  berfungsi  untuk  mengecek  keamanan sistem yang digunakan pada penelitian ini juga dapat menampilkan level dari hasil scanning [7]. Low Orbit Ion Cannon (LOIC) merupakan sebuah tool atau aplikasi peretas jaringan atau open source stress testing, Loic sering digunakan untuk serangan DDoS [8].
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  sistem  penentuan  paket  penjualan  dengan  menggunakan algoritma  FP  Growth  dengan  metode  up  selling  serta  cross  selling  seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  Dr. Kanwal Garg dan Deepak Kumar [9], mensurvei algoritma pattern mining yaitu apriori, Eclat dan FP Growth. FP Growth adalah yang terbaik di antara ketiga algoritma dan karenanya paling terukur. Eclat berkinerja lebih buruk daripada  FP  Growth  dan  Apriori  berkinerja  paling  buruk.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  Mohammad  Ivan Noorkholid dkk [10] merancang sebuah sistem untuk menentukan paket pembelian produk yang merupakan salah satu strategi pemasaran produk.
Penelitian  yang  dilakukan  Gayathri.G.S  [11]  Membandingan  Algoritma  Eclat,  Algoritma  FP-Growth, Algoritma Apriori dalam efesiensi waktunya dengan hasil penelitian FP-Growth adalah algoritma tercepat untuk dataset  kecil.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  M.  Sinthuja  dkk  [12]  Mengevaluasi  performa  dari  algoritma Association  Rule  dalam  data  mining  dengan  hasil  penelitian  kinerja  algoritma  FP-Growth  lebih  baik  daripada algoritma Apriori dan ECLAT. Pada penelitian yang dilakukan Deo Wicaksono dkk [13] algoritma FP-Growth, lebih  baik  untuk  sejumlah  kecil  dataset.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  I  Wayan  Andis  Indrawan  dkk  [14] Menganalisis  data  transaksi  dan  menghasilkan  rekomendasi  untuk  cross  selling  dan  up  selling  menggunakan algoritma FP-Growth pada toko showroom IT.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Muhammad  Rizky  dkk  [15]  menggunakan  algoritma  fp-growth  dapat membuat  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan  pakaian  dengan  hasil  5  association  rules  yang  siap  dijadikan untuk  pembuatan  paket  promosi  pakaian  dengan  memenuhi  nilai  support  dan  nilai  confidence  yang  telah ditetapkan diawal yaitu memiliki nilai confidence diatas 80% dan nilai support diatas 25%. Pada penelitian yang dilakukan Jeff Heaton [16] mengevaluasi kinerja Apriori, Eclat dan algoritma mining frequent itemset FPGrowth dengan hasil penelitian menunjukkan algoritma Eclat dan FP-Growth keduanya menangani peningkatan transaksi maksimum  ukuran  dan  kerapatan  itemset  yang  jauh  lebih  baik  daripada  algoritma  apriori.  Penelitian  yang dilakukan Putu Surya Sumartha dan Febriliyan Samopa [17] menemukan alternatif mencari dan mengembangkan strategi pemasaran untuk cross selling tanpa menggunakan survei. Identifikasi produk tambahan pelanggan dengan menganalisis  menu  yang  akan  membantu  supplier  untuk  meminimalkan  risiko  mengganggu  pelanggan  dengan penawaran yang tidak menarik, karena kemungkinan besar produk akan dibutuhkan oleh pelanggan dalam menu mereka.  Terahkir  penelitian  yang  dilakukan  Imaduddin  Syukra  [18]  pada  212  Mart  Jalan  Rambutan  Kota Pekanbaru memperoleh Hasil dari percobaan jumlah cluster 3 sampai 9 diperoleh klaster  optimal dari  3 klaster berdasarkan uji validitas Davies Bouldin Index dengan nilai 0,678. Dengan nilai minimum support 5% - 9% dan nilai minimum confidence 50%, hasilnya adalah bahwa association rules hanya ditemukan di cluster 3 dengan 5 rules.
Berdasarkan dari perbandingan penelitian yang dijabarkan di atas, maka perbedaan pada penelitian ini yaitu digunakan  metode  algortima  FP -Growth dengan    metode  up  selling  dan  cross  selling  serta  uji  validasi  sistem dengan metode  Black Box Testing, uji kualitas sistem  dengan ISO 9126,  uji keamanan sistem dengan software Acunetix  dan  LOIC  untuk  prototipe  sistem  penentuan  paket  penjualan  produk  sparepart  mobil,  karena  hasil performa algortima FP -Growth lebih baik dibandingkan dengan algoritma asosiasi lainnya dan metode up selling & cross selling dapat membantu peningkatan penjualan produk sparepart mobil serta belum adanya penelitian yang membahas  terkait  dengan  impementasi  algortima  FP -Growth untuk  penentuan  paket  penjualan  yang  di kombinasikan dengan metode up selling & cross selling serta uji validasi sistem dengan metode Black Box Testing, uji kualitas sistem dengan ISO 9126, uji keamanan sistem dengan software Acunetix dan LOIC pada toko sparepart mobil.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem  untuk  mengolah  dan  memanfaatkan  data  transaksi penjualan  menggunakan  algoritma  FP-Growth  serta  metode  up  selling  dan  cross  selling  ke  yang  nantinya digunakan untuk menjual produk sparepart mobil yang di beli secara bersamaan dalam sebuah sistem penentuan

## 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.v6i4.4800
paket penjualan. Manfaat dalam penelitian ini adalah untuk memperluas wawasan dan pengetahuan dalam bidang Data Mining tentang penerapan algoritma FP-Growth dengan metode up selling dan cross selling.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
1. Analisa Sistem Penentuan Paket Penjualan Dengan CRISP-DM (Algoritma FP-Growth )
a. Business Understanding
Dalam tahap ini adalah memahami masalah tujuan dan kebutuhan dari sudut pandang bisnis, dibutuhkan pemahaman  dari  kegiatan  data  mining  yang  akan  dilakukan.  Dalam  memahami  masalah  yang  ada  pada objek penelitian sangatlah penting untuk dapat menentukan strategi awal yang lebih tepat sasaran dan dapat mencapai tujuan. Mengambil informasi yang baru merupakan langkah yang dapat dilakukan dalam kegiatan penelitian ini.
b. Data Understanding
Dalam tahap ini adalah melakukan pengumpulan data awal yang akan digunakan atau diolah nantinya. Data yang akan digunakan adalah data transaksi penjualan produk yang tersimpan di dalam database yang terjadi dalam kurung waktu 1 tahun operasional Alin Bengkel Mobil (juli 2021 - juni 2022). Data inilah yang akan digunakan untuk analisa association rules . Data transaksi diperoleh dari pemilik toko Alin Bengkel Mobil dan  data  transaksi  yang  digunakan  adalah  data  primer.  Dalam  tahapan  ini  juga  peneliti  mencoba mengidentifikasi masalah-masalah yang berkaitan dengan kualitas suatu data.
c. Data Preparation
Dari  pemahaman  akan  data  pada  fase  data  understanding  selanjutnya  data-data  yang  telah  terkumpul, penulis menggunakan data transaksi yang sudah didapat kedalam bentuk file excel agar memudahkan dalam pengolahan data, dengan menghilangkan beberapa atribut yang tidak dipakai. Dari data awal berupa data transaksi pembelian konsumen sampai pada membangun dataset , dari dataset ini yang akan diterapkan ke dalam alat permodelan, selanjutnya akan melakukan proses data mining . d. Fase Modeling Fase modeling merupakan  tahapan  metode  dalam  proses data  mining yang  diterapkan  pada  data  Alin Bengkel Mobil. Pemodelan ini dilakukan dengan menggunakan algoritma FP-Growth . e. Fase Evaluation Fase evaluation disini  akan  dilakukan  secara  mendalam  dengan  tujuan  untuk  menyesuaikan  hasil  pada tahap modeling agar sesuai dengan sasaran yang ingin dicapai dalam tahap Business Understanding.
f. Fase Deployment
Fase Deployment merupakan  tahapan  membuat  laporan  hasil  kegiatan data  mining .  Laporan  akhir mengenai  pengetahuan  yang  didapat  atau  pengenalan  pola  pada  data  dalam  proses  data  mining  dan dipresentasikan dalam bentuk grafik atau deskripsi yang mudah dipahami.
2. Analisa Kebutuhan Sistem
a. Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional adalah kebutuhan yang  berisi  proses-proses apa  saja /  layanan apa  saja yang nantinya harus disediakan oleh sistem seperti: ?
1) Sistem dapat memasukan data transaksi baru.
2) Sistem dapat membuat laporan data transaksi, data barang, data service dan data hasil asosiasi barang.
3) Sistem dapat memproses algoritma fp-growth menggunakan data transaksi yang tersedia.

## 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.v6i4.4800
4) Sistem dapat memproses metode cross selling dalam sistem.
5) Sistem dapat memproses metode up selling dalam sistem.
6) Sistem dapat menambahkan dan mengubah data barang.
7) Sistem dapat menambahkan dan mengubah data service.
b. Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan  non fungsional  adalah  kebutuhan  yang  menitikberatkan  pada  properti  perilaku  yang  dimiliki oleh sistem seperti:
1) Tampilan sistem dapat dengan mudah di terima oleh pengguna.
2) Sistem memiliki kecepatan penyampaian informasi yang baik.
3) Sistem memiliki tampilan layout yang sesuai dengan keinginan pengguna.
4) Sistem memiliki keamanan yang baik.
c. Analisis Kebutuhan Perangkat Keras
Analisis  kebutuhan  perangkat  keras  adalah  spesifikasi  komponen  perangkat  keras  minimum  yang digunakan untuk sistem penentuan paket penjualan sparepart mobil menggunakan fp-growth dan penetapan harga melalui metode up selling dan cross selling.

## 3. Desain Sistem
Pada tahapan ini adalah pembuatan desain sistem penentuan paket penjualan produk sparepart mobil. Desain sistem yang akan dibuat berdasarkan Unified Modeling Language yang terdiri dari use case diagram, activity diagram, class diagram, sequence diagram dan layout sistem. Hasil dari desain sistem yang telah di buat akan di jelaskan dalam bentuk gambar pada bab berikutnya.
4. Penerapan Metode Up Selling dan Cross Selling Metode Up Selling dan Cross Selling adalah metode yang digunakan pada Toko Sparepart Mobil untuk sistem penentuan  paket  penjualan.  Hasil  dari  penerapan metode  up  selling  dan  cross  selling  yang  telah  di  lakukan akan di jelaskan pada bab berikutnya.

## 5. Pengujian Validasi Sistem
Pengujian Validasi sistem di lakukan untuk mengetahui apakah adanya error atau bug yang terjadi pada sistem yang sudah dibuat menggunakan metode black box testing. Hasil dari pengujian validasi sistem yang telah di lakukan akan di jelaskan pada bab berikutnya.

## 6. Pengujian Kualitas Sistem
Pengujian  Validasi  sistem  di  lakukan  untuk  menu/fitur  yang  sudah  di  buat  sesuai  dengan  kebutuhan  user menggunakan metode ISO 9126. Hasil dari pengujian kualitas sistem yang telah di lakukan akan di jelaskan pada bab berikutnya.

## 7. Pengujian Keamanan Jaringan Sistem
Pada  tahapan  ini,  pengujian  keamanan  dengan  uji  keamanan  jaringan  dengan  software  Acunetix  dan  LOIC dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  ini  masih  stabil  dijalankan  dan  sistem  dinyatakan  aman  saat digunakan.  Hasil dari  pengujian keamanan jaringan sistem yang telah di lakukan akan di jelaskan pada bab berikutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Dalam tahapan ini akan di gali informasi dari Toko Sparepart Mobil dengan tujuan memahami permasalahan dan kebutuhan dari sudut pandang bisnis serta mengimplementasikan data mining sebagai jawaban dari permasalahan tersebut. Toko Sparepart Mobil di dirikan pada tahun 2003 dan mengkhususkan diri dalam perbaikan kendaraan roda 4 dan penjualan suku cadang kendaraan ( Sparepart ) roda 4 berjenis SUV, MPV, Pickup, Sedan dan City Car. Berdasarkan wawancara dan diskusi yang dilakukan dengan pemilik Toko Sparepart Mobil, menyatakan bahwa adanya dampak pandemi pandemi COVID-19 ini menyebabkan penurunan pendapatan penjualan setiap bulannya, sehingga  adanya  keterbatasan  modal  dalam  pembelian  produk  sparepart  mobil  yang  mengakibatkan  kesulitan dalam memilihan produk sparepart mobil mana yang akan di pesan.
Dikarenakan pemilik toko  tidak mengetahui sparepart  mana yang dengan laku karena tidak adanya data statistik yang valid. Selain itu sistem penjualan yang digunakan sekarang tidak dapat  belum dapat memberikan informasi tentang pola kebiasaan belanja pelanggan yang mana jika pemilik toko salah memesan produk sparepart mobil yang di anggap akan laku tapi ternyata tidak laku, maka akan menyebabkan masalah pada bagian perputaran stock barang yang tidak terkontrol yang mengakibatkan tidak seimbangnya stock barang yang laku dan tidak laku.

## 3.2  Data Understanding
pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pemahaman  dan  pengumpulan  data  untuk  analisa  terkait  data-data  yang  di butuhkan pada database.

## 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.v6i4.4800
1. Tabel User
Tabel  user  adalah  tabel  untuk  menyimpan  data  user  untuk  login  ke  dalam  sistem  sistem  penentuan  paket penjualan.
2. Tabel Product
Tabel product adalah tabel untuk menyimpan data produk yang akan digunakan untuk melakukan proses data transaksi.
3. Tabel Service
Tabel service adalah tabel untuk menyimpan data service yang akan digunakan untuk melakukan proses data transaksi.
4. Tabel Transaction
Tabel transaction adalah tabel untuk menyimpan data transaksi yang akan digunakan untuk melakukan proses data mining menggunakan algoritma FP-Growth.
5. Tabel Parameter
Tabel  parameter  adalah  tabel  untuk  menyimpan  data  support  dan  confidence  yang  akan  digunakan  untuk melakukan proses data mining menggunakan algoritma FP-Growth.

## 3.3  Data Preparation
Setelah tahapan data understanding tahapan berikutnya adalah mengumpulkan dan mempersiapkan data yang akan di  gunakan  atau  data  preparation.  Data  yang  akan  di  gunakan  adalah  6.674  data  transaksi  selama  1  tahun operasional Toko Sparepart Mobil (1 Juli 2021 - 30 Juni 2022) yang terdiri 30.956 Record.

## 3.4  Fase Modeling
Fase modeling merupakan penerapan metode asosiasi  data dalam proses data  mining . Pemodelan ini  dilakukan dengan menggunakan metode FP-Growth. fase ini memiliki dua tahapan pengerjaan yaitu:
1. Mencari nilai support dan confidence . 2.    Menghasilkan asosiasi data. Dalam tahap pencarian nilai support dan confidence algoritma yang akan digunakan adalah FP-Growth. Algoritma ini memiliki dasar pengetahuan mengenai nilai support dan confidence yang telah diketahui sebelumnya untuk memproses informasi lebih lanjut. Namun sebelum masuk pada tahapan untuk mempermudah pembentukan nilai support dan confidence akan  dilakukan  pengkodean  terhadap  produk  yang  terdapat  produk  yang  terhadap pada data yang  sudah siap digunakan untuk  proses mining . Berikut adalah flowchart dari  tahapan asosiasi  data dengan  algoritma  FP-Growth  dalam  fase  modeling  untuk  melakukan  proses  input  data  transaksi,  input  nilai minimum support dan confidence serta membuat asosiasi data:

## 3.5  Fase Evaluation
Fase evaluation merupakan tahapan mengevaluasi hasil asosiasi data dari fase modeling. evaluasi mengenai hasil yang didapat atau pengenalan pola pada data dalam proses data mining dan dipresentasikan dalam bentuk grafik atau deskripsi yang mudah dipahami. Dari asosiasi data yang terbentuk dapat menghasilkan 3 asosiasi data dengan nilai minimum support sebesar 10% dan nilai minimum confidence sebesar 80%. Berikut adalah 3 asosiasi yang memiliki nilai confidence paling tinggi dan akan digunakan dalam metode up selling sebagai paket penjualan:
Gambar 2. 3 Hasil Asosiasi Data Tertinggi
Berikut adalah penjelasan dari gambar di atas:
1. Jika pelanggan “Toyota Avanza Filter Oli” maka akan membeli membeli “Oli Mesin Shell Helix HX 7” juga dengan nilai confidence sebesar 94,96%.
2. Jika  pelanggan  membeli  “Daihatsu  Xenia  Kopling  Disc”  maka  akan  membeli  “Daihatsu  Xenia  Kopling Cover” juga dengan nilai confidence sebesar 92,13%.
3. Jika pelanggan membeli “Oli Mesin Shell Helix HX 7” maka akan membeli “Toyota Avanza Filter Oli” juga dengan nilai confidence sebesar 88,59%.
3.6  Desain Sistem
Pada  tahapan  ini  adalah  pembuatan  desain  sistem  penentuan  paket  penjualan  produk  sparepart  mobil.  Desain sistem penentuan paket penjulan sparepart mobil berdasarkan Unified Modeling Language yang terdiri dari use case diagram, activity diagram, class diagram, sequence diagram dan layout system.

## 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.v6i4.4800
1. Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram Penentuan Paket Penjulan Sparepart Mobil
2. Activity Diagram
Gambar 4. Activity Diagram Penentuan Paket Penjulan Sparepart Mobil
3. Class Diagram

## 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.v6i4.4800
4. Layout System
Gambar 6. Tampilan Halaman Sales Package Determination
3.7  Penerapan Metode Up Selling dan Cross Selling
Metode Up Selling  dan Cross Selling adalah metode yang digunakan pada Toko Sparepart  Mobil untuk  sistem penentuan paket penjualan. Penerapan metode Up Selling dan Cross Selling adalah sebagai berikut :
1. Metode Up Selling
Penerapan metode Up Selling dalam sistem ini adalah untuk mengatasi permasalahan yang timbul apabila salah satu paket penjualan sedang habis stoknya maka bisa di ganti dengan barang yang sama jenisnya yang memiliki harga jual yang lebih tinggi. Berikut adalah flowchart metode Up Selling dalam sistem penentuan paket penjulan sparepart mobil:
Gambar 7. Flowchart Metode Up Selling
2. Metode Cross Selling
Penerapan  metode  cross  selling  dalam  sistem  ini  adalah  menggabungkan  penjualan  barang  dan  jasa  agar customer tidak hanya membeli barang tapi juga menggunakan jasa yang ada pada pada Toko Sparepart Mobil.

## 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.v6i4.4800

## 3.8  Hasil Pengujian
1.   Pengujian Validasi
Tahap pengujian pertama adalah pengujian validasi  yang di  bagi  menjadi  2 yaitu validasi  menggunakan Focus Group Discussion (FGD) dan validasi sistem menggunakan blackbox testing. proses pengujian ini dilakukan untuk memastikan  perangkat  lunak  yang  telah  dibuat  apakah  sesuai  dengan  spesifikasi  kebutuhan  fungsional  yang diharapkan. Hal ini juga menguji hipotesis dalam penelitian ini yaitu: Diduga prototipe sistem penentuan paket penjualan produk sparepart mobil menggunakan algoritma fp-growth dengan metode penjualan harga cross selling dan upselling dapat dibuat. Responden FGD yang akan di gunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Responden Focus Group Discussion No Nama Jabatan Pendidikan Toko 1 Maryono Pemilik SMK Alin Bengkel Mobil 2 Viky Administrator dan IT S1 Alin Bengkel Mobil 3 Irfan Karyawan SMK Alin Bengkel Mobil 4 Kevin Karyawan SMK Alin Bengkel Mobil 5 Sherly Pemilik S1 Harapan Jaya Moto 6 Imam IT S1 Harapan Jaya Moto 7 Ayub Karyawan SMK Harapan Jaya Moto 8 Agung Karyawan SMK Harapan Jaya Moto 9 Salim Karyawan SMK Harapan Jaya Moto 10 Samuel Pemilik S1 Maju Jaya Motor 11 William Administrator S1 Maju Jaya Motor 12 Hari Karyawan SMK Maju Jaya Motor 13 Alex Karyawan SMK Maju Jaya Motor 14 Gilang Karyawan SMK Maju Jaya Motor 15 Adit Karyawan SMK Maju Jaya Motor Tabel 2. Hasil Pengujian Validasi Bagian Pemilik Toko Alin Bengkel Mobil No Proses Pembuatan Mekanisme Sistem Data Yang Di Proses Memahami dan Setuju Tidak Memahami Kesimpulan 1 Memasukan Data Transaksi Baru Data Penjualan 15 0 Memahami dan Setuju 2 Membuat Laporan Data Penjualan, Data Barang, Data Service, Data Paket Penjualan 15 0 Memahami dan Setuju 3 Memproses Algoritma FP-Growth Data Asosiasi 15 0 Memahami dan Setuju 4 Penggunaan Cross Selling Dalam Sistem Data Penjualan 15 0 Memahami dan Setuju 5 Penggunaan Up Selling Dalam Sistem Data Penjualan 15 0 Memahami dan Setuju 6 Menambahkan dan Mengubah Data Barang Data Barang 15 0 Memahami dan Setuju 7 Menambahkan dan Mengubah Data Service Data Service 15 0 Memahami dan Setuju
Dari  hasil  FGD  yang  telah  di  dapat,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  penentuan  paket  penjualan dengan algoritma FP-Growth dan penentuan harga menggunakan metode Up Selling dan Cross Selling tersebut sudah sesuai dengan spesifikasi kebutuhan fungsional yang dibutuhkan pengguna.

## 2. Pengujian Kualitas Sistem
Berikut adalah hasil rangkuman dari pengujian kualitas sistem menggunakan ISO 9126:
Tabel 3. Tanggapan Responden Berdasarkan Semua Aspek No Aspek Score Actual  Score Ideal  % Score Actual Kriteria 1 Functionality 670 675 99,25% Sangat Baik 2 Reliability 368 375 98,13% Sangat Baik 3 Usability 590 600 98,33% Sangat Baik 4 Efficiency 222 225 98,66% Sangat Baik

## 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.v6i4.4800
No Aspek Score Actual  Score Ideal  % Score Actual Kriteria Total 1850 1875 98,59% Sangat Baik
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  kualitas  sistem  penentuan  paket  penjualan secara  keseluruhan  dalam  kriteria  Sangat  Baik  dengan  nilai  98,59%.  Dengan  hasil  aspek  Functionality  sebesar 99,25%, hasil aspek Reliability sebesar 98,13%, hasil aspek Usability sebesar 98,33% dan hasil aspek Efficiency sebesar 98,66%.

## 3. Pengujian Keamanan Sistem
Pada tahapan ini, pengujian keamanan dengan uji keamanan sistem dengan software Acunetix dan LOIC dilakukan untuk mengetahui apakah sistem ini masih stabil dijalankan dan sistem dinyatakan aman saat digunakan.
1. Software Acunetix
Pengujian  menggunakan  software  Acunetix  berfungsi  sebagai  pengujian  kerentanan  atau  vulnerability  pada sistem  penentuan  paket  penjualan  produk  sparepart  mobil  dengan  mengecek  struktur  codingnya.  Hasil pengujian ini menunjukan hasil (Level  0 : Safe) pada threat  level  dengan total  alerts found sebanyak 0 dan statistics sebanyak 10 requests serta progress scan is finised yang menunjukan bahwa tidak adanya error dan alert  yang  berarti  bahwa  tingkat  kerentanan  sistem  ini  aman  dan  sistem  penentuan  paket  penjualan  100% dinyatakan aman dari bahaya kerentanan sistem.
2. Software LOIC
Pengujian  menggunakan  software  Low  Orbit Ion Cannon  (LOIC)  dilakukan  sebagai  pengujian  DDoS  pada sistem penentuan paket penjualan. Pengujian ini dilakukan  dengan threads sebanyak 10 dengan total jumlah request  sebanyak  16602  failed  0  yang  menandakan  bahwa  sistem  ini  masih  stabil  dijalankan  dan  sistem dinyatakan aman di karenakan jumlah failed dalam attack status berjumlah 0.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  dibuat  untuk  penentuan  paket  penjualan sparepart mobil menggunakan FP-Growth dan penetapan harga melalui metode up selling dan cross selling dapat dibuat dengan modul meliputi input data transaksi , proses asosiasi data , penerapan up selling dan cross selling serta modul penentuan paket penjualan dann hasil uji validasi atas sistem penentuan paket penjualan produk spare part  mobil  adalah baik  dan uji kualitas sistem dengan ISO 9126 adalah baik  serta uji keamanan sistem dengan software Acunetix dan LOIC adalah baik. Dari asosiasi data yang terbentuk dapat menghasilkan 3 asosiasi data dengan nilai minimum support sebesar 10% dan nilai minimum confidence sebesar 80%. Jika pelanggan “Toyota Avanza  Filter  Oli”  maka  akan  membeli  membeli  “Oli  Mesin  Shell  Helix  HX  7”  juga  dengan  nilai  confidence sebesar 94,96%. Jika pelanggan membeli “Daihatsu Xenia Kopling Disc” maka akan membeli “Daihatsu Xenia Kopling Cover” juga dengan nilai confidence sebesar 92,13%. Jika pelanggan membeli “Oli Mesin Shell Helix HX 7” maka akan membeli “Toyota Avanza Filter Oli” juga dengan nilai confidence sebesar 88,59%. Adapula saran untuk penelitian selanjutnya adalah sistem ini membutuhkan spesifikasi hardware yang cukup tinggi untuk dapat  bekerja  dengan  maksimal.  Maka  dari  itu  pihak  toko  sparepart  mobil  membutuhkan  adanya  pergantian ataupun penambahan hardware baru, perlu adanya penambahan SDM sebagai admin yang dapat mengoperasikan aplikasi sistem penentuan paket penjualan produk spare part mobil dan menggunakan metode yang lebih bervariasi dan  membandingkannya  dengan  algoritma  lain  yang  jarang  digunakan  serta  mengkombinasikan  lebih  banyak metode dalam analisa data dan penyelesaian masalah.

## REFERENCES
[1] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[2] D. Nofriyansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2014.
[3] E. Prasetyowati, Data Mining: Pengelompokan Data Untuk Informasi dan Evaluasi . Pamekasan: Duta Media Publishing, 2017.
[4] P.  Lengkong, Strategi 3M : Melipatgandakan Penjualan, Meningkatkan Omzet,  Mengembangkan Bisnis .  Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama, 2015.
[5] Y.  B.  Sugarda, Panduan  Praktis  Pelaksanaan Focus  Group Discussion  Sebagai Metode Riset  Kualitatif .  Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama, 2020.
[6] R. S. Wicaksono, Rekayasa Perangkat Lunak . Malang: Seribu Bintang, 2017.
[7] Acunetix, “Analyzing the Scan Results,” 2015. http://www.acunetix.com/support/docs/wvs/analyzing-scan-results/.
[8] I. R. A. Iswardani, “Denial of Service log Analysis Using Density KMeans Method,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , pp. 299–302, 2016.
[9] K. Garg and D. Kumar, “Comparing the Performance of Frequent Pattern Mining Algorithms,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 69, no. 25, pp. 29–32, 2013.
[10]  M.  I.  Noorkholid,  M.  A.  Hidayat,  and  G.  W.  Fajarianto,  “Sistem  Informasi  Penentuan  Paket  Pembelian  Produk Menggunakan Algoritma Frequent Pattern-Growth Pada KPRI Jember,” Berk. Saintek , vol. 8, no. 2, pp. 59–64, 2020.
[11]  G. G. S, “Performance Comparison Of Apriori, Eclat And Fp-Growth Algorithm For Association Rule Learning,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol. 6, no. 2, pp. 81–89, 2017.
[12]  M. Sinthuja, N. Puviarasan, and P. Aruna, “Evaluating the Performance of Association Rule Mining Algorithms,” World

## 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.v6i4.4800
Appl. Sci. J. , vol. 35, no. 1, pp. 43–53, 2017.
[13]  D.  Wicaksono,  M.  I.  Jambak,  and  D.  Matthew,  “The  Comparison  of  Apriori  Algorithm  with  Preprocessing and  FP- Growth Algorithm for Finding Frequent Data Pattern in Association Rule,” Sriwij. Int. Conf. Inf. Technol. Its Appl. , vol. 172, pp. 315–319, 2019.
[14]  I. W. A. Indrawan, K. O. Saputra, and Linawati, “Implementation of Association Rules to Manage Cross-Selling and Up- Selling for IT Shop,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 60–63, 2019.
[15]  M.  Rizky,  A.  A.  Ridha,  and  K.  Prihandani,  “Penentuan  Paket  Promosi  Pakaian  PT.  D&C  Production  dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 177–186, 2021.
[16]  J.  Heaton,  “Comparing  Dataset  Characteristics  that  Favor  the  Apriori,  Eclat  or  FP-Growth  Frequent  Itemset  Mining Algorithms,” IEEE Southeastcon , pp. 1–7, 2017.
[17]  P. S. Sumartha and F. Samopa, “Cross Selling Product Bundling Based On Customer Satisfaction Study Case Meat & Food Suplier X,” Int. J. Educ. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 241–252, 2017.
[18]  I. Syukra, A. Hidayat, and M. Z. Fauzi, “Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, pp. 107–115, 2019.