ISSN (p): 2598-8050
ISSN (e): 2598-8069

## Implementasi Algoritma FG-Growth untuk Sistem Rekomendasi Penjualan Produk
SITI YULIYANTI 1 , SARIPUDIN 2
12 Program Studi Sistem Informasi STMIK Bandung Email: sitiyuliyanti@stmik-bandung.ac.id

## ABSTRAK
Beraneka  ragamnya  alat  tulis  yang  dipasarkan,  membuat  persaingan  bisnis semakin  ketat  demi  memberikan  pelayanan  terbaik  kepada  pelanggan.  Data transaksi penjualan yang melimpah, memicu tumpukan data sehingga memerlukan teknik pengolahan data mining yaitu assosiasi rule mining menggunakan algoritma FP-Growth. Algoritma yang menghasilkan frequent itemset yang digunakan dalam proses  penentuan  aturan  yang  dapat  menghasilkan  sebuah  pilihan  dengan mengambil  sebuah  objek  data  transaksi  penjualan  produk.  Hasil  pengujian menunjukan  sebuah  aturan  (rule)  yang  memiliki  nilai  confidence  dan  lift  ratio terbaik adalah 100%, serta support 80% dengan aturan setiap pembelian produk ballpoint dapat dipastikan akan membeli buku tulis dari dataset yang digunakan sebagai sample data dalam uji coba sistem (50 nama barang dan 7 data transaksi) dengan minimum support (5% = 0.05) dan minimun confidence (30% = 0.3).
Kata kunci : confidence, FP-Growth, itemset, produk, rekomendasi, rule, support, transaksi.

## ABSTRACT
The variety of stationery marketed, makes business competition increasingly fierce in order to provide the best service to customers. Abundant sales transaction data, triggering  piles  of  data  so  that  it  requires  data  mining  processing  techniques, namely  association  rule  mining  using  the  FP-Growth  algorithm.  Algorithm  that generates frequent itemset used in the process of determining the rules that can produce  an  option  by  taking  a  product  sales  transaction  data  object.  The  test results show a rule that has the best confidence value and lift ratio of 100%, as well as 80% support with the rules that every purchase of a ballpoint product can be sure to buy a notebook from the dataset used as a sample data in the system trial (50 names) goods and 7 transaction data) with minimum support (5% = 0.05) and minimum confidence (30% = 0.3).
Keywords :  confidence,  FP-Growth,  itemset,  product,  recommendation,  rule support, transaction.

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan pelayanan terhadap pelanggan mengalami kesulitan dalam menentukan produk yang lebih diminati oleh pelanggan serta produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan  dalam  satu  transaksi.  Kurangnya  pemahaman  tentang  hal  tersebut  maka perusahaan diberikan suatu rekomendasi tentang melihat pola produk yang paling diminati pelanggan menggunakan metode data mining.  Terkadang perusahaan terkendala dalam hal menentukan  strategi,  banyak  faktor  yang  menyebabkan  hal  tersebut.  Salah  satu  faktor penyebabnya adalah sulitnya menghasilkan analisa terkait dengan data penjualan pelanggan yang sudah ada (Setyorini, Mustakim, Adhiva, & Putri, 2020) .  Setelah proses analisis pada  penelitian  ini,  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  yang  mengekstrak  data  transaksi  sehingga menghasilkan sebuah informasi penting dalam strategi teknik pemasaran untuk penataan tata letak  produk  yang  paling  laris  dibeli  oleh  konsumen. Sistem  diasumsikan  seperti penggambaran kebutuhan dan keinginan pengguna melalui pendekatan metode rekomendasi dengan mencari dan merekomendasikan suatu item dengan menggunakan itemset yang sering muncul pada data transaksi (Mulyana & Yuliyanti, 2018) .
Association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Oleh karena analisis asosiasi menjadi terkenal karena aplikasinya untuk menganalisa  isi  keranjang  belanja  di  pasar  swalayan,  analisis  asosiasi  juga  sering  disebut dengan  istilah market  basket  analysis,  yang  artinya  adalah  suatu  analisis  atas  perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan atau kelompok tertentu (Anas, 2020). Data mining  menawarkan  banyak  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menggali  suatu  kaidah asosiasi, salah satunya adalah algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Algoritma FP- Growth merupakan salah satu alternatif algoritma yang cukup efektif untuk mencari himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data yang besar. Penggalian frequent  itemset  dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth  dilakukan  dengan cara  membangkitkan  struktur  data  tree  atau  disebut  dengan  FPTree. FP-Tree  merupakan struktur penyimpanan data yang dimampatkan. FP-Tree dibangun dengan memetakan setiap data  transaksi  ke  dalam  setiap  lintasan  tertentu  dalam FP-Tree (Ardianto  &  Fitrianah, 2019) .
Penggunaan algoritma FP-Growth untuk menganalisis transaksi, sebagaimana pada penelitian sebelumnya  penggunaan  algoritma FP-Growth  sebagai  rekomendasi  produk  dan  hasil pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  sebuah  aturan  ( rule)  yang  memiliki  nilai  confidence terbaik  adalah  89%  dengan  aturan  pada  setiap  pembelian  produk  MASKER  BERAS  PUTIH dapat  dipastikan  akan  membeli  PUTIH  LANGSAT  FACIAL  FOAM (Kurniawan,  Gata,  & Winaya, 2018) . Hasil dari implementasi FP-Growth dijadikan rekomendasi bagi para penjual /  retailer  dalam  memberikan  paket  penjualan  barang  bagi  konsumennya  dan  hasil  dari penelitian ini adalah ditemukan dua pasangan item barang yakni kopi, gula dan teh, susu yang memiliki support sebesar 30% dan confidence sebesar 70% (Abdullah, 2018) . Berdasarkan pembahasan  yang  telah  dipaparkan,  penelitian  ini    membahas  sistem  rekomendasi  produk dengan  algoritma FP-Growth  menggunakan  data  transaksi  dari  Widya  Pustaka  masih menggunakan  perhitungan  manual  hal  itu  tentunya  berpengaruh  pada  penyimpanan  data karena kurang efektif dalam memperkirakan pola rekomendasi produk pembelian konsumen, maka diperlukan implementasi algoritma FP-Growth untuk merekomendasikan produk yang sering  dibeli  untuk  memperkirakan  stok  barang  dan  sebagai  media  pemasaran  produk (Syukra,  Hidayat,  &  Fauzi,  2019)  (Maulidiya  &  Jananto,  2020). Penelitian  ini mengadopsi  beberapa  praproses  dengan  menambahkan  seleksi  fitur  dan  implemntasi algoritma FP-Growth  pada  penelitian  ini  meliputi  Pencarian  Frequent  Itemset,  Frequent Itemset Priority, Conditional Pattern Base, Conditional FP-Tree, Frequent Itemset, sehingga
ditemukan Association  Rule  (support,confidence,  lift  ratio).  Sehingga  bertujuan  dapat meningkatkan hasil pengujian.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari tahapan pengumpulan dataset, praproses dari pembersihan data yang ganda,  menyamakan  batasan  data,  pengelompokan  data,  melakukan  seleksi  fitur  sampai transformasi  dan  integrasi dataset,  transformasi  pembangunan  model  dengan mengimplementasikan algoritma FP-Growth sebagaimana ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka penelitian

## 2.1. Dataset dan Praproses
Sumber data pada penelitian (sebagai sample data) berasal dari data transaksi pada Widya Pustaka pada bulan Desember 2020 dengan 50 Nama Barang 7, berupa file dengan format .csv dan untuk mempermudah tahap pembangunan model maka dilakukan pembersihan data yang ganda, menyamakan batasan data, pengelompokan data, melakukan seleksi fitur dan praproses  data.  Data  transaksi  pembelian  dari  konsumen  terdiri  dari  pemesanan  barang, negosiasi,  pengiriman  barang  dan  pembayaran.  Proses  seleksi  fitur  dilakukan  dengan mengambil sebagian variable pada seluruh atribut yang ada untuk dijadikan atribut penentu dalam melakukan pemberian keputusan dan hasil seleksi fitur dari data transaksi sedangkan proses  transformasi  data,  data  dikelompokkan  dengan  kriteria  yang  sama  untuk mempermudah pengolahan data selanjutnya dengan menggunakan data transaksi penjualan hasil dari praproses dan sample ditunjukan pada Tabel 1. Sedangkan hasil dari selesksi fitur atribut  yaitu  id_barang,  kode,  nama  dari  tabel  barang,  id_transaksi  dank  ode  dari  tabel transaksi serta id_transaksi dan id_barang dari tabel transaksi_detil.

## Tabel 1. Sample data hasil praproses data
No No Transaksi Kode Barang Nama Barang No No Transaksi Kode Barang Nama Barang 1 T20.121.001 KB2 Amlop Coklat T1 9 T20.121.001 KB41 Kertas HVS T1 2 T20.121.001 KB3 Amlop Coklat T2 10  T20.121.002 KB2 Amlop Coklat T1 3 T20.121.001 KB4 Amlop Putih T1 11  T20.121.002 KB7 Bolpoint T1 4 T20.121.001 KB7 Bolpoint T1 12  T20.121.002 KB19 Box File 5 T20.121.001 KB9 Bolpoint T3 13  T20.121.002 KB21 Buku Kuitansi
Pengumpulan data Praproses Cleansing Seleksi  Fitur Transformasi data Integrasi data Assosiasi Role Minning:
FP-Growth Visualisasi Hasil
6 T20.121.001 KB22 Buku Tulis T1 14  T20.121.002 KB22 Buku Tulis T1 7 T20.121.001 KB23 Buku Tulis T2 15  T20.121.003 KB2 Amlop Coklat T1 8 T20.121.001 KB34 Buku Tulis T1 16  T20.121.003 KB7 Bolpoint T1

## 2.2. Assosiasi Rule Minning dengan FP-Growth
Penelitian ini menggunakan algorithma FP-Growth untuk meningkatkan penempatan produk widya  pustaka  untuk  sarana  promosi  dan  meminimalisir  banyaknya  produk  yang  kurang terjual, dengan menganalisa korelasi suatu produk supaya dalam penataan tataletaknya bisa memudahkan  konsumen  ketika  belanja  (penyimpanan  produik  A  lebih  cocok  dekat  dengan produk  apa,  maka  dilihat  dari  keterengan  korelasi  terkuat  hasil  dari  asociation  rule  nya). Tahapan pada algoritma FP-Growth meliputi Pencarian Frequent Itemset, Frequent Itemset Priority, Conditional Pattern Base, Conditional FP-Tree, Frequent Itemset, sehingga ditemukan Association  Rule  ( support,confidence,  lift  ratio).  Sebagaimana  tahapan  tersebut  ditunjukan pada Gambar 2 tentang flowchart algoritma FP-Growth.
Gambar 1. Kerangka penelitian
Selanjutnya, data transaksi dari Tabel 1 diproses menggunakan association rule mining yang bertujuan  untuk analisis  pola  frekuensi  tinggi  (frequent  pattern  mining) (Abdullah,  2018). Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam
database.  Nilai  support  sebuah  2  item  diperoleh  dengan  Persamaan  1,  sedangkan  nilai confidence dari Persamaan 2.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A,B) = P(A∩B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B Total Transaksi (1)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (A→B) = P(A|B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B Jumlah  transaksi yang mengandung A (2)
Lift ratio digunakan untuk mengukur seberapa penting rule yang telah terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence. Pengujian dan analisis menggunakan lift ratio untuk mengukur tingkat  keakurasian dari metode FP-Growth ditunjukan pada Persamaan 3, sedangkan nilai Supp (B) didapat dari Persamaan 4.
𝐿𝑖𝑓𝑡 (A→B) = Confidence (A→B) Support B (3) Supp (B) = Jumlah B Data Keseluruhan (4)
Sebelum membuat FP-Tree, dilakukan terlebih dahulu  proses pembentukan frequent itemset yang diurutkan berdasarkan priority sebagaimana ditunjukan pada Tabel 2 dan data set urutan barang  yang  dibeli  berdasarkan  priority  pada  Tabel  3. FP-Tree  merupakan  tahap  dimana dataset  yang  telah  dibatasi  dengan  menggunakan support  count  yang  telah  ditentukan, kemudian dibangun menjadi sebuah Tree (Lestari, 2015).
Tabel 2. Frequent item diurutkan berdasarkan priority
NO ITEM FREKUENSI  NO ITEM FREKUENSI 1 Buku Tulis T1 7 12  Gunting kertas 2 2 Ballpoint T1 6 13  Kertas label T3 2 3 Kertas HVS T1 5 14  Amplop Putih T1 1 4 Flash Disk 4 15  Ballpoint T3 1 5 Amplop coklat T1 3 16  Cairan penghapus T2 1 6 Box file 3 17  DVD R 1 7 Kertas HVS T2 3 18  Hang map 1 8 Amplop coklat T2 2 19  Highlighter 1 9 Buku kuitansi 2 20  Isi Staples T1 1 10  Buku Tulis T2 2 21  Isi Staples T2 1 11  Double tape T1 2 22  Kertas label T2 1 Tabel 3. Dataset transaksi berdasarkan priority TRANSAKSI ITEM T20-12-01-001 Buku Tulis T1, Ballpoint T1, Kertas HVS T1, Flash Disk , Amplop coklat  T1,  Amplop  coklat  T2,  Buku  Tulis  T2,  Amplop  Putih  T1, Ballpoint T3 T20-12-01-002 Buku  Tulis  T1,  Ballpoint  T1,  Amplop  coklat  T1,  Box  file,  Kertas HVS T2, Buku kuitansi, Double tape T1, Kertas label T3
T20-12-01-003 Buku  Tulis  T1,  Ballpoint  T1,  Kertas  HVS  T1,  Amplop  coklat  T1, Gunting kertas T20-12-01-004 Buku Tulis T1, Ballpoint T1, Flash Disk , Box file, Kertas HVS T2, Buku Tulis T2, Double tape T1, Gunting kertas, Cairan penghapus T2, DVD R , Kertas label T2 T20-12-01-005 Buku  Tulis  T1,  Kertas  HVS  T1,  Flash  Disk  ,  Amplop  coklat  T2, Kertas label T3, Hang map , Highlighter, Isi Staples T1
FP-Tree dibangun dengan memetakan setiap data transaksi ke dalam setiap lintasan tertentu dalam FP-Tree. Karena dalam setiap transaksi yang dipetakan, mungkin ada transaksi yang memiliki item yang sama, maka lintasannya memungkinkan untuk saling menimpa. Semakin banyak  data  transaksi  yangmemiliki  item  yang  sama,  maka  proses  pemampatan  dengan struktur  data FP-Tree  semakin  efektif.  Kelebihan  dari  FP-Tree  adalah  hanya  memerlukan duakali pemindaian data transaksi yang terbukti sangat efisien. Gambar 3 Analisis FP-Tree dari TID T20-12-01-001 sampai dengan T20-12-01-007. Setelah FP-Tree terbentuk, maka langkah selanjutnya  adalah  tahap  pembangkitan conditional  pattern  base,  tahap  pembangkitan conditional FPTree, dan tahap pencarian frequent itemset.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengimplementasikan FP-Growth pada data transaksi seperti ditunjukan pada Gambar 4, dimana data yang ditampikan sudah melalui praproses.

## Gambar 4. Data transaksi hasil proposes
Tahapan  selanjutnya  pada  penelitian  ini  untuk  menghasikan  frekuensi  suatu  produk  atau dikenal dengan istilah frequent itemset, sebagai contoh ditentukan minimum support 30 dan minimum  confidence  5  (keduanya  dalam  bentuk  persen)  dengan  jumlah  transaksi  5  dan ditunjukan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil pencarian frequent itemset
Secara  otomatis  sistem  menampikan  hasil  dari  tahap  1  dari  masing-masing  keseluruhan transaksi  dihitung  produk  mana  saja  yang  dibeli  secara  terus  menerus.  Kemudian  tahapan selanjutnya diurutkan berdasarkan periority (jumlah terbesar ke terkecil), seperti terlihat pada Gambar 6 yang selanjutnya membangkitkan Conditional Pattern Base dengan frekuensi terkecil terlebih dahulu, merupakan sub database berisi prefix path dan suffix pattern atau disebut juga pola akhir seperti ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 6. Hasil pengurutan frequent itemset priority

## Gambar 7. Pembangkitan Conditional Pattern Base
Selanjutnya membuat conditional FP-Tree, tahapan ini hampir sama dengan conditional patern base, namun adanya pemisahan antara nilai atau frekuensi setiap variable, seperti terlihat apda  Gambar  8. 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 (Setyorini,  Mustakim, Adhiva, & Putri, 2020).
Tahapan  pencarian frequent  itemset  support  dengan  mengimpelemntasikan  rumus  pada Persamaan 1, Persamaan 2, Persamaan 3, Persamaan 4 dan menghasilkan nilai yang terlampir pada Gambar 9. Sehingga hasil akhir menunjukan kondisi jika konsumen membeli produk a, maka konsumen akan membeli produk B, hasil perhitungan support, confidence dan lift ratio disertai  keterangan  kuat  atau  lemahnya korelasi  ke  dua  produk  tersebut.  Semakin  korelasi positif atau kuat maka peluang untuk menambah produk tersebut dan dalam penyimpanan tata letak produk dengan tujuan memudahkan konsumen dalam proses belanja. Berdasarkan Gambar 9, menunjukan dari minimum support 30 dan minimum confidence 5 (keduanya dalam bentuk persen) dengan jumlah transaksi 5 dengan jumlah 50 nama barang atau item barang menghasilkan  paling  korelasi  positif  atau  kuat  jika  konsumen  membeli  ballpoint  T1  maka membeli buku tulis T1 dengan support 0.8, confidence 1 dan lift ratio 1.
Gambar 9. Hasil analisis algoritma FP-Growth

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  algorithma FP-Growth  untuk  meningkatkatkan  penempatan produk  widya  pustaka  untuk  meningkatkan  sarana  promosi  dengan  harapan  meminimalisir banyaknya  produk  yang  kurang  terjual.  Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi  suatu  produk supaya  dalam  penataan  tataletaknya  bisa  memudahkan  konsumen  ketika  belanja  missal penyimpanan produk A lebih cocok dekat dengan produk apa, maka dilihat dari keterangan korelasi positif atau kuat hasil dari asociation rule seperti ditunjukan pada Gambar 9. Bahwa korelasi paling positif atau kuat yaitu dengan nilai support sebesar 0.8 atau dalam persentase 80%, confidence 1 dan lift rasio 1 atau dalam persentase 100% yang dapat diambil dari rule jika konsumen membeli ballpoint T1 maka akan membeli buku tulis T1.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdullah,  A.  (2018).  Rekomendasi  Paket  Produk  Guna  Meningkatkan  Penjualan  Dengan Metode FP-Growth.  KHAZANAH  INFORMATIKA  :  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Informatika, 21-26.
Abdullah,  A.  (2018).  Rekomendasi  Paket  Produk  Guna  Meningkatkan  Penjualan  Dengan Metode FP-Growth. Khazanah Informatika, 21-26.
Anas,  A.  (2020).  Penerapan  Algoritma FP-Growth  Dalam  Menentukan  Perilaku  Konsumen Ghania Mart Muara Bulian. Jurnal Ilmiah Media Sisfo, 14(2), 120-129. Ardianto,  A.,  &  Fitrianah,  D.  (2019).  PENERAPAN  ALGORITMA FP-GROWTH REKOMENDASI TREND PENJUALAN ATK PADA CV. FAJAR SUKSES ABADI. Jurnal Telekomunikasi dan Komputer (InComTech), 9(1), 50-60.
Kurniawan, S., Gata, W., & Winaya, H. (2018). ANALISIS ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK REKOMENDASI  PRODUK  PADA  DATA  RETAIL  PENJUALAN  PRODUK  KOSMETIK. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2018 (SENTIKA 2018) (hal. 1- 9). Yogyakarta: Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Lestari, Y. D. (2015). PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-TREE DAN FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM), 60-65.
Maulidiya, H., & Jananto, A. (2020). Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan FP-Growth Sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako. xxx, 978 – 979. Mulyana, A., & Yuliyanti, S. (2018). APLIKASI E-COMMERCE DENGAN SISTEM REKOMENDASI BERBASIS COLLABORATIVE FILTERING. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 7(2), 16 - 31.
Nugroho,  F.,  &  Rahayu,  M.  S.  (2020).  SISTEM  REKOMENDASI  PRODUK  UKM  DI  KOTA BANDUNG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  COLLABORATIVE  FILTERING. JURSISTEKNI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi), 23-31. Setyorini, S. G., Mustakim, Adhiva, J., & Putri, S. A. (2020). Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) . Pekanbaru. Siswandi, A., Permana, A. Y., & Emarilis, A. (2021). Stemming Analysis Indonesian Language News Text with Porter. Journal of Physics: Conference Series, 01-07. Syukra, I., Hidayat, A., & Fauzi, M. Z. (2019). Implementation Of K-Medoids And FP-Growth Algorithms  For  Grouping  And  Product  Offering  Recommendations. Indones.  J.  Artif. Intell. Data Min, 107.