Rekayasa , 2021; 14(3): 456-460 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Penerapan Data Mining Untuk Analisa Pola Pembelian Produk
Menggunakan Algoritma Frequent Pattern – Growth
Paisal Soleh 1* , Abu Tholib 1 , M. Noer Fadli Hidayat 1
1 Fakultas Teknik Universitas Nurul Jadid Jl. Tanjung Lor Karanganyar Paiton Probolinggo 67291 Jawa Timur
* paisalsoleh270@gmail.com DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.11365

## ABSTRACT
An important aspect of a sales business is the pattern of product purchases, which is one of the supporting factors for increasing revenue, as well as customer arrivals. To find out all aspects of a good buying model, it is measured based on products that customers often buy, products purchased at the same time, usage based on these products, and the relationship between each product. One place of business that seeks to develop a business strategy by using a product purchase pattern is the Avindo Motor Shop. Competition in the business world requires Avindo Motor to improve the quality of sales using a method or method so that what goods are usually purchased by customers can be known. In a day Avindo Motor is not deserted by buyers to make transactions, the resulting transaction data can reach hundreds so that every day the purchase of data. The stages of this research are the literature study stage, data collection stage, data management with data mining, results analysis stage, and presentation stage. From the discussion that the researcher has done, it can be concluded that to determine the pattern of purchasing  products  using  Frequent  Pattern  Growth  has  been  successfully  carried  out,  and  an  association  rule  has  been determined at the Avindo Motor store, such as if you buy nuts you will buy clips, if you buy inner tubes you will buy nuts and if you buy an inner tube, you will buy a clip.
Key words : sales, frequent pattern growth, association rules, products, business

## PENDAHULUAN
Menghadapi era globalisasi sekarang, kemajuan perusahaan  yang  sangat  penting  dalam  adalah melalui  sistem  informasi.  Banyak  cara  yang ditempuh  untuk  menandingi  persaingan  di  dunia bisnis yang sangat ketat, seperti manajemen yang tertata  dengan  baik  dan  penggunaan  sistem informasi yang saat ini sangat berpengaruh dalam dunia bisnis untuk meningkatkan sistem pelayanan administrasi yang prima dan kompetitif (Manurung, 2015).
Sebelumnya  beberapa  penelitian  dilakukan diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Ulfha & Amin (2020) dilatar belakangi adanya pemantauan stok obat yang harus setiap waktu di ketahui oleh management  dan  karyawan  apotik  untuk menghindari  pelanggan  mencari  obat  di  apotek lain, Sehingga diperlukan suatu analisis menggunakan  algoritma  apriori  untuk  keranjang belanja  pelanggan.  Dalam  penelitian  tersebut,
tujuan nya adalah  untuk  memberikan  data persediaan  obat  yang  sering  banyak  pelanggan daerah  cabang  Jakarta  di  apotek  di  Kimia  Farma Green  Lake.  Menanggapi  pokok  masalah  di  atas, peneliti  mengusulkan  suatu  solusi  untuk menggunakan  algoritma  apriori  penerapan  dalam data  mining  memprediksi  untuk  persediaan  di lokasi  cabang  jakarta  di  PT.  Kimia  Farma  Apotek Danau Hijau.
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  Nurdiawan  & Salim (2018). Perubahan perilaku konsumen seiring perkembangan  zaman  telah  mendorong  para pelaku  bisnis  real  estate  untuk  berinovasi  agar bisnis yang mereka jalankan tetap bertahan. Adanya kemampuan tersebut akan menimbulkan permasalahan  yang  lebih  rumit  yaitu  munculnya perusahaan    baru  yang  menjadikan  lawan  dalam dunia bisnis pada akhirnya. Dari proses analisis ini, akan  digunakan  untuk  mendukung  perusahaan

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History:
Received : July, 15 th 2021; Accepted : November, 27 th 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as: Soleh,  P.,  Tholib  &  Hidayat,  M.N.F.  (2021 ).  Penerapan  Data Mining  untuk  Analisa  Pola  Pembelian  Produk  Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth . Rekayasa 14 (3). 456-460 doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.11365 .
© 2021 Paisal Soleh
dalam  memaksimalkan  strategi  pemasaran. Penelitian ini juga bisa digunakan sebagai informasi penting,  termasuk  prediksi  minat  pembeli,  yang bisa  dipakai  untuk  membuat  pemasaran  yang efektif  dan  efesien  serta  meningkatkan  transaksi penjualan .
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  Hayuningtyas (2019)  menunjukkan  bahwa  telah  banyak  usaha dalam bidang jual dan beli yang dikerjakan secara online,  membuat  pembeli  sangat  mudah  dalam melakukan  pemesanan.  Contohnya  adalah  untuk membeli baju wanita, akan tetapi wanita terkadang akan  merasa  kebingungan  karena  sangat  banyak baju menarik yang bisa dipilih. Bukan hanya itu, ada banyak alasan yang perlu dipertimbangkan, seperti type bodi, jenis bahan, model baju, warna baju, dan harga  baju.  Dengan  menerapkan  algoritma Naive Bayes dapat  membantu  secara  akurat  dalam pengambilan keputusan,
sehinggan bisa merekomendasi baju wanita menggunakan atribut yang  telah  peneliti  tentukan,  contohnya  adalah gaya,  harga,  kelas,  ukuran,  musim,  garis  leher, panjang  lengan,  pinggang,  bahan,  jenis  kain, dekorasi, jenis pola, rekomendasi.
Aspek  penting  pada  sebuah  bisnis  penjualan adalah  pola  pembelian  produk  yang  Hal  tersebut menjadi salah satu faktor pendukung peningkatan pendapatan,  sekaligus  kedatangan  pelanggan. Untuk mengetahui semua aspek model pembelian yang baik, diukur berdasarkan produk yang sering dibeli  pelanggan,  produk  yang  dibeli  pada  saat yang  sama,  penggunaan  berdasarkan  produk tersebut, dan hubungan antara tiap produk. . Avindo  Motor  adalah  tempat  usaha  atau  toko yang  menyediakan  berbagai  peralatan  sepeda motor  yang berdiri sejak april 2017 dan terletak di desa bremi, memiliki letak yang strategis membuat banyak  pelanggan  berkunjung  setiap  hari  untuk membeli suku cadang atau peralatan sepeda motor. Persaingan di dunia bisnis menuntut Avindo Motor untuk meningkatkan kualitas penjualan menggunakan  suatu  metode  atau  cara  sehingga akan biasa di beli oleh pelanggan barang apa saja yang  dapat  bisa  diketahui.  Dalam  sehari  Avindo Motor  tidak  sepi  dikunjungi  pembeli  untuk melakukan transaksi. Data transaksi yang dihasilkan bisa  mencapai  ratusan  sehingga  setiap  harinya pembelian  data  akan  semakin  meningkat  seiring penambahan  data,  Sehingga  data  ini  tidak digunakan  jika  tidak  kelola  lagi  untuk  mendapat
pengetahuan  yang  terdapat  di  dalam  suatu  data (Hasibuan et al ., 2017).
Proses data mining mencari hubungan, tren dan pola  bermakna  dengan  data  telah  tersimpan dengan  jumlah  penyimpanan  yang  cukup  besar data  teknik  yang  di  gunakan  pengenalan  pola seperti perhitungan matematika dan teknik statistik (Nurdin & Astika, 2015). Data mining memungkinkan  penjelasan  orang  untuk  serta menemukan suatu pola keputusan yang lebih tepat untuk membantu mereka dan melayani pelanggan dengan baik lagi (Syahril et al. , 2020). Berdasarkan latar  belakang  dari  permasalahan  yang  ada penelitian ini bertujuan menghasilkan pola analisis pembelian  barang  pada  Toko  Avindo  Motor menggunakan algoritma FP-Growth sehingga bisa mengatahui yang telah di beli barang apa saja yang telah bersamaan pada saat transaksi.
Metode  algoritma  Frequent  Pattern  -Growth merupakan alternatif yang sudah dapat digunakan penentu yang paling sering muncul di sekumpulan data  ( frequent  item  set )  kumpulan  dalam  sebuah data tersebut. Algoritma Frequent Pattern -Gro wth menggunakan  konsep  konstruksi  pohon,  yang biasa disebut juga dengan  Frequent Pattern  -Tree ketika  mencari  frequent  itemset,  dari  pada mendapatkan  hasil  kandidat  seperti  algoritma Apriori.  Konsep  ini,  dari  pada  algoritma-algoritma Frequent Pattern-Growth lebih maksimal kecepatannya  (Simanjuntak  &  Windarto,  2020) . Salah  satu  alternatif  algoritma Frequent  Pattern- Growth yang paling sering muncul dan menentukan himpunan  data  yang  dapat  digunakan  untuk (frequent  itemset)  dalam  sebuah  kumpulan  data (Chailes et al. , 2020).

## METODE PENELITIAN
Frequent  Pattern-Growth termasuk  salah  satu algoritma yang bisa disebut association rule mining . Algoritma Frequent  Pattern  Growth yang  dapat dibagi menjadi tiga langkah yaitu:
1. Pustaka  pola  bersyarat  merupakan  pola  sub- basis data yang berisi awalan jalur dan akhiran. Pembangkitan  dasar  pola  bersyarat  diperoleh melalui  pohon Frequent  Pattern yang  telah dibangun sebelumnya.
2. Tahapan  pembuatan  pohon Frequent  Pattern bersyarat. Pada tahapan ini, sejumlah dukungan dari setiap item di setiap pustaka pola bersyarat ditambahkan, dan kemudian pohon FP bersyarat digunakan untuk menghasilkan item yang lebih
besar  jumlah  dukungannya  atau  sama  dengan dukungan sejumlah kecil.
3. Tahap  pencarian item  set yang  sering.    Jika pohon Frequent  Pattern bersyarat  adalah  jalur tunggal,  kumpulan  itemset  yang  sering diperoleh dengan menggabungkan itemset dari setiap  pohon Frequent  Pattern bersyarat. walaupun  bukan  jalur  tunggal,  pertumbuhan Frequent  Pattern  dihasilkan  dengan  cara rekursif.
Gambar 1. Flowchart FP-Gworth

## Analisis Mode Frekuensi Tinggi
Pada  tahap  ini,  portofolio  proyek  yang memenuhi  persyaratan  minimum  nilai  dukungan dalam database dicari. Support adalah ukuran yang menunjukkan  seberapa  besar  item  atau  set  item mendominasi  seluruh  transaksi.  Nilai  dukungan butir diperoleh dengan persamaan dibawah ini.

## Support A = Jumlah Transaksi A
Jumlah Total Transaksi Support (A, B) = Jumlah Transaksi A dan B

## Jumlah Total Transaksi

## Penerapan aturan asosiasi
Semua pola frekuensi tinggi setelah di temukan, dengan menghitung kepercayaan dari suatu aturan asosiasi  A→B,  temukan  aturan  asosiasi  yang  telah terpenuhi  kepercayaannya.  Keyakinan  adalah ukuran  yang  secara  kondisional  menunjukkan hubungan antara dua item (misalnya: jika pembeli membeli  item  A,  frekuensi  pembelian  item  B) dinyatakan sebagai berikut :

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐴 ⟶ 𝐵 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴

## Proses perhitungan rasio angkat
Rasio  lift  adalah  ukuran  (parameter)  yang digunakan  untuk  menentukan  aturan  asosiasi kekuatan  yang  dibentuk  menggunakan  nilai support  dan  confidence.  Biasanya  rasio  lift
digunakan  sebagai  penentu  validitas  aturan asosiasi.
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan selama 3 bulan dimulai dari bulan November 2020 sampai  Januari  2021  di  Toko  Avindo  dimana terdapat kurang lebih 800 data transaksi, dibawah ini merupakan dataset yang digunakan oleh penulis ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Data Set Coding yang digunakan untuk membaca data dari file  CSV  yang  terlebih  dahulu  di  simpan  pada google drive yang kemudian dibaca menggunakan Google Colab, sebagai berikut :

## Pengelolaan Data dengan Datamining
Pada  tahap  pengolahan  data  ini,  dataset  yang telah  dibaca  dengan  menggunakan  google  colab selanjutnya akan dilakukan dengan cara mengimpor  library  yang  diperlukan.  Kemudian menyimpan  fungsi  TransactionEncoder()  sebagai variabel lokal te sebagai berikut :

## Hasil Data Mining
Selanjutnya  akan  dilakukan  untuk  menentukan item  yang  sering  di  beli  oleh  pelanggan.  Setelah diketahui  item  yang  sering  dibeli,  maka  dilakukan proses  selanjutnya  sehingga  akan  diketahui  pola pembelian  yang  ada  di  toko  Avindo  Motor. Dibawah  ini  merupakan  hasil  dari  Google  Colab untuk  menentukan  item  yang  sering  dibeli  oleh pelanggan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Frequent Pattern
Setelah  diketahui  item  yang  sering  dibeli,  maka tahap  selanjutnya  adalah  menentukan Association Rules untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada toko Avindo Motor. Gambar 4 menunjukkan hasil dari association rules .
Gambar 4. Hasil Association Rules Dalam  penentuan association  rules tersebut, terlebih dahulu mengimpor fungsi association rules ke  google  colab  serta  untuk  menentukan  aturan asosiasi  pada  dataset  yang  diproses  perlu menggunakan  beberapa  set  parameter,  seperti metric="lift"  dan  min_threshold=1  dan  untuk menentukan  nilai  lift  tersebut  diperoleh  dari  hasil
pembagian antara support dan antecedent support. dimana parameter tersebut memiliki arti data yang akan ditampilkan adalah data lift yang memiliki nilai sama  dengan  1.  Kode  untuk  menentukan association rules seperti dibawah ini.
Setelah melakukan tahapan – tahapan sebelumnya, maka  selanjutnya  akan  ditarik  kesimpulan  dari dataset  yang  telah  dikumpulkan  yaitu  informasi produk  yang  mana  saja  dibeli  secara  bersama– sama
Gambar 15 Hasil FP-Growth
Seperti hasil diatas maka dapat terlihat bahwa pola yang terjadi adalah :
 Jika membeli mur maka akan membeli clip, nilai support 0.25 dan nilai confidence 0.425926 serta nilai lift 1.088477
 Jika  membeli  ban  dalam  maka  akan  membeli mur, nilai support 0.195652 dan nilai confidence 0.6 serta nilai lift 1.022222
 Jika  membeli  ban  dalam  maka  akan  membeli clip, nilai support 0.141304 dan nilai confidence 0.433333 serta nilai lift 1.107407.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  peneliti  telah lakukan,  bisa  diambil  kesimpulan  bahwa  setelah menggunakan  algoritma  FP  –  Growth  dengan beberapa tahapan yang dilakukan seperti membaca dataset pada G oogle Colab , menentukan item yang sering  dibeli,  dan  menentukan association  rules . Dataset  telah  diproses,  dalam  menentukan  pola
460 | Soleh et.al Penerapan Data Mining
transaksi menggunakan terapan algoritma Frequent Pattern-Growth yang  sudah  diperoleh,  sehingga bisa  bermanfaat  untuk  mengetahui  produk  yang sering dibeli oleh pelanggan  atau  bisa melakukan promosi produk item terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
Chailes,  A.,  Hermawan,  A.,  &  Kurnaedi,  D.  (2020). Penerapan  Metode  Data  Mining  Untuk Menentukan Pola Pembelian Dengan Menggunakan Algoritma. Jurnal Algor , 2 , 1–8.
Hasibuan, N. A., Silalahi, N., Nasution, S. D., Sutiksno, D. U., Nurdiyanto, H., Buulolo, E., Ambon, P. N., Pendahuluan,  I.,  &  Mining,  A.  D.  (2017). Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengaturan Layout . 4 (4), 6–11.
Hayuningtyas,  R.  Y.  (2019).  Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes  untuk  Rekomendasi  Pakaian Wanita. Jurnal  Informatika , 6 (1),  18–22. https://doi.org/10.31311/ji.v6i1.4685
Manurung, A. G. (2015). Penerapan Sistem Informasi Dalam  Pelayanan  Ketatusahaan  Pada  Biro Umum  Sekretariat  Daerah  Provinsi  Sumatera Utara. Jurnal  Administrasi  Publik  (  Public Administration Journal ) , 4 (Maret), 65–82.
Nurdiawan, O., & Salim, N. (2018). Penerapan Data
Mining  Pada  Penjualan  Barang  Menggunakan Metode  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk Optimasi Strategi PemasaraN . April , 1–15.
Nurdin, & Astika, D. (2015). Penerapan Data Mining Untuk  Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan Pada Supermarket Sejahtera Lhokseumawe . 6 (1), 134–155.
https://doi.org/10.29103/TECHSI.V7I1.184
Simanjuntak, H. E., & Windarto, W. (2020). Analisa Data  Mining  Menggunakan  Frequent  Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika  Indonesia  untuk  Rekomendasi Strategi  Pemasaran  Produk  Internet. Jurnal Media  Informatika  Budidarma , 4 ,  914–923. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2300
Syahril,  M.,  Erwansyah,  K.,  &  Yetri,  M.  (2020). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD , 3 (1), 118–136.
Ulfha, N. F., & Amin, R. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pembelian Obat Menggunakan  Algoritma  Apriori. Komputasi: Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  Dan  Matematika , 17 (2), 396–402. https://doi.org/10.33751/komputasi.v17i2.2156