## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Implementasi Algoritma FP-Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan

## Nurasiah
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: nurasiah1122@gmail.com
Abstrak− Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambahan berupa informasi yang selama ini diketahui secara manual  dari  suau  basis  data  dengan  melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data  dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  data  menjadi informasi yang lebih berharga yang diperoleh dengan cara mengekstraksi dan menggali pola yang penting atau menarik data yang terdapat  dalam  basis  data.  Teknik  Data  Mining  memiliki  berbagai  macam  algoritma  dan  teknik  untuk  penyelesaian  masalah  yang berhubungan dengan data salah satunya algoritma FP-Growth dan teknik association rule. Informasi yang ditampilkan menggunakan teknik association rule yaitu menampilkan nilai support dan confidence dari masing-masing proses data mining. Dengan algoritma FP-Growth terbukti dari hasil pengujian yang dilakukan, algoritma FP-Growth dan teknik association rule berjalan sesuai harapan dan dapat diimplementasikan pada Data Mining ini.
Kata Kunci: FP-Growth; Data Mining; Pola, Penjualan
Abstract− Data Mining is a series of processes to extract additional value in the form of information that has been known manually from  a  database  by  extracting  patterns  from  data  with  the  aim  of  manipulating  data  into  more  valuable  information  obtained  by extracting and extracting patterns important or pull the data contained in the database. Data Mining technique has various kinds of algorithms and techniques for solving problems related to data, one of which is the FP-Growth algorithm and the association rule technique. The information displayed using the association rule technique, which displays the value of support and confidence from each  data  mining  process.  With  the  FP-Growth  algorithm,  it  is  proven  from  the  results  of  the  tests  carried  out,  the  FP-Growth algorithm and the association rule technique run as expected and can be implemented in this Data Mining.
Keywords: FP-Growth; Data Mining; Patterns; Sales

## 1. PENDAHULUAN
CV. Bagus Alam Sejahtera (Neko-Neko Bakery) merupakan suatu usaha yang bergerak dibidang usaha dagang kuliner bakery.  Neko-Neko  Bakery  memproduksi  berbagai  jenis-jenis  roti  dan  cake  dan  memiliki  toko-toko  sendiri  yang menjual hasil produksi perusahaan. Namun, Neko-Neko Bakery juga memproduksi roti-roti yang dipesan untuk acara- acara tertentu, partai-partai besar dan ulang tahun. Perusahaan ingin terus mempertahankan konsumen harus lebih aktif dan  kreatif  dalam  melakukan  kegiatan  penjualan  produknya,  mengingat  hampir  dalam  setiap  industri  yang  terus mengalami perkembangan akan memerlukan kegiatan penjualan yang tepat guna kelangsungan bisnisnya.
Dengan banyaknya usaha yang bermunculan saat  ini, maka perlunya strategi penjualan  produk  yang tepat  agar dapat  menarik  minat  konsumen.  Misalnya  melakukan  kerjasama  dengan  pengusaha  atau  rekan  dalam  pemasangan produk  kepada  para  pelanggan,  potongan  harga  dan  pemberian  hadiah  bagi  pelanggan  yang  tertarik  membeli  produk yang  kita  jual,  membuat Member  Card, memperkenalkan  produk  pada  beberapa  media  gratis,  juga  pada  masyarakat secara  langsung  atau  komunitas-komunitas  disuatu  tempat,  hal  ini  dapat  membantu  pemasaran  produk  kepada konsumen.  Dalam  bisnis  kuliner,  rasa  produk  yang  enak  harus  dipenuhi.  Tetapi,  rasa  enak  saja  tidak  cukup  tanpa penjualan produk yang baik, usaha kuliner bisa merugi. Banyak usaha baru bermunculan namun tidak sedikit juga yang jatuh  karena  pola  penjualan  produk  yang  kurang baik  dan  bagus.  Namun  didalam  pelaksanaan  penjualan  produk  oleh CV.  Bagus  Alam  Sejahtera  pada  saat  ini  sering  kali  terjadi  kesalahan  diantaranya  produk  yang  dipasarkan  bukanlah menjadi  produk  yang  diminati  ataupun  diinginkan  oleh  para  pembeli  ( konsumen ),  sehingga  penjualan  produk  yang dilakukan tidak menjadi optimal.
Data  Mining adalah  sebuah  aktifitas  dan  bukanlah  sebuah  algoritma  ataupun  program.  Dalam  pelaksanaan aktifitas data mining seringkali digunakan berbagai  teknik ataupun algoritma yang berasal  dari berbagai  disiplin  ilmu. Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  kegiatan  penambangan  data  ini  adalah  diperoleh  sejumlah  informasi  ataupun pengetahuan  yang  bernilai  tinggi  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  kepentingan  masyarakat  maupun  organisasi,  dengan menggunakan salah satu algoritma dari data mining yaitu algoritma FP-Growth ( Frequent Pattern Growth ). Dan dalam penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  Sigit  Kurniawan  tentang  jurnal  yang  berjudul  “Analisis  Algoritma FP- Growth untuk  Rekomendasi  Produk  pada  Data  Retail  untuk  Penjualan  Produk  Kosmetik”  dan  telah  terbukti  selama setahun pada toko tersebut yang dibentuk dalam itemset didapatkan nilai confiedence tertinggi 0,899% atau sekitar 89% pada setiap pembelian produk. Model algoritma ini akan membantu pemasaran produk dengan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Menurut  Eko Prasetyo  pada buku Data Mining Konsep dan Aplikasi  Menggunakan  Matlab mengatakan “Teknik  data mining  adalah  bagaimana  mencari  data  yang  tersedia  untuk  menciptakan  sebuah  model,  lalu  memanfaatkan  model tersebut  untuk  mengenali  pola  data  lain  yang  tidak  tersedia  didalam  basis  data  yang  tersimpan.  Dalam  data  mining

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
pengelompokan  data  dapat  juga  dilakukan    untuk  mengetahui  pola  secara  universal  dari  data  yang  tersedia  agar dilakukan langkah tindak lanjut lainnya yang berguna sebagai pendukung kegiatan dan tujuan akhir tertentu”

## 2.2 Algoritma FP Growth
Algoritma FP-Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma  Apriori.  Algoritma 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.  Pada  algoritma FP-Growth menggunakan  konsep pembangunan tree, yang  biasa  disebut FP-Tree, dalam  pencarian frequent  itemset bukan  menggunakan generate candidate seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menggunakan konsep tersebut, algoritma FP-Growth menjadi  lebih  cepat  daripada  algoritma  Apriori. Algoritma FP-Growth memiliki  tahapan-tahapan  yang  harus  dilewati agar dapat memberikan hasil yang maksimal, tahapan-tahapan tersebut yaitu: 1. Tahap pembangkitan conditional pattern base.
2. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree.
3. Tahap pencarian frequent itemset.

## 2.3 Penjualan
Penjualan adalah suatu usaha yang terpadu untuk mengembangkan rencana-rencana strategis yang diarahkan pada usaha pemuasan kebutuhan dan keinginan pembeli guna mendapatkan penjualan yang menghasilkan laba [5]. Penjualan juga merupakan  sumber  hidup  suatu  perusahaan  ,  karena  dari  perusahaan  dapat  diperoleh  laba  serta  suatu  usaha  memikat konsumen  yang  diusahakan  untuk  mengetahui  daya  tarik  mereka  sehingga  dapat  mengetahui  hasil  produk  yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode yang akan dijadikan dalam penyelesaian masalah analisis data mining dalam peningkatan  pelayanan dengan penjualan.  Dengan banyaknya usaha yang bermunculan saat  ini, maka perlunya strategi  penjualan  produk  yang  tepat  agar  dapat  menarik  minat  konsumen.  Misalnya  melakukan  kerjasama  dengan pengusaha  atau  rekan  dalam  pemasangan  produk  kepada  para  pelanggan  atau  potongan  harga  dan  pemberian  hadiah bagi  pelanggan  yang  tertarik  membeli  produk  yang  kita  jual,  membuat Member  Card, memperkenalkan  produk  pada beberapa media gratis, juga pada masyarakat  secara langsung atau  komunitas-komunitas disuatu  tempat, hal  ini dapat membantu penjalan produk kepada konsumen.
Untuk  mengetahui  suatu  strategi  dalam  meningkatkan  mutu  penjualan,  pada  bab  ini  akan  membahas  analisa proses  yang amat mempengaruhi  dalam penjulan produk  dengan menggunakan Frequent  pattern growth  (Fp Growth) yaitu penyelesaian berupa pencarian association rule mining.
Pada  saat  ini  sering  kali  terjadi  kesalahan  diantaranya  produk  yang  dipasarkan  bukanlah  menjadi  produk  yang diminati  ataupun  diinginkan  oleh  para  pembeli  ( konsumen ),  sehingga  penjualan  produk  yang  dilakukan  tidak  menjadi optimal.  Strategi  penjualan  masih  dilakukan  dengan  promosi  kedaerah-daerah  saja.  Dalam  arti  tidak  diupayakan mencari sasaran promosi yang potensial, maka hanya akan menghabiskan banyak waktu dan biaya yang seharusnya bisa diminimalisir melalui pemilihan target promosi yang baik.
Data  mining  sendiri  terdapat  cara  dan  teknik  untuk  menganalisa  dalam  pemenuhan  kebutuhan  salah  satunya adalah kebutuhan informasi  yang luas, Sehingga  perusahaan  mudah  melakukan proses analisa strategi  penjualan pada CV.  Bagus  alam  Sejahtera.  Berikut  proses  analisanya  untuk  mendukung  strategi  penjualan  produk  pada  CV.  Bagus Alam Sejahtera.
Sebagai  tahap  awal  maka  yang  dilakukan  pada  Data  Mining  adalah  dengan  melakukan  suatu  pengumpulan  data  pada CV.  Bagus  Alam  Sejahtera  data  tersebut  akan  digunakan  sebagai  sampel  dan  akan  dianalisis  dengan  menggunakan metode Frequent pattern growth (Fp-Growth) .
Tabel 1. Data Item Barang Yang Memenuhi Target Tiap Bulan Dalam 3 Tahun
Nama Bulan Nama Item Jan BA, BS, BF100,BF60, KH, KM, MK, M3R, PC, TC, CZ, KK, PC, PP, SP, RK, Feb BGCC, BGD, KH, TK, CZ, PC, PP, SAA Mar BA, BS, BLS, CRM, BGCC, MK, BNK, MC, PP, SP, RC Apr BA, BP, LS, LC, BGBF, BGC, BGT, BF100, BF30, BCK, KH, MK, PK, PC, RC Mei BA, BS, BU, BGT, BF60, KM, MK, PK, CZ, MC, PP, RK Jun BA, BP, BLS, BU, CCN, LC, BGCC, SP Jul BS, BLS, BK, BGCC, VF60, TK, BNK, RC Agus BS, BU, CRM, CCN, FC, BGC, BF50, BF60, MC, RC Sept BA, BLS, BU, CCN, BF60, BCK, KH, KM, MK, PP, RC Okt BP, CRM, KH, AA Nov BU, CCN, LS, BGCC,BNK, CZ, Des LS, LC, TC, KK, PP

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Sampel  data  diatas  tersebut  diambil  berdasarkan  data  awal,  sehingga  tabel  data  transaksi  sampel  akan  muncul  dilihat berdasarkan bulan atau dari mulai bulan januari hingga desember hal ini dapat dilihat dari tabel 4.8  dibawah ini.
Tabel 2. Data Frekuensi Tiap Item Support Nama Item Jumlah Frekuensi Nilai Support AA 1 8% BA 6 50% BCK 2 17% BF100 2 17% BF30 1 8% BF50 1 8% BF60 5 42% BGBF 1 8% BGCC 5 42% BGD 1 8% BGT 2 17% BK 1 8% BLS 4 33% BNK 3 25% BP 3 25% BS 5 42% BU 5 42% CCN 4 33% CRM 3 25% CZ 4 33% KH 5 42% KK 2 17% KM 3 25% LC 3 25% LS 3 25% M3R 1 8% MC 3 25% MK 5 42% PC 3 25% PK 2 17% PP 6 50% RC 5 42% RK 2 17% SAA 1 8% SP 3 25% TC 2 17% TK 2 17%
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  frekuensi  kemunculan  item  penjualan  melalui  transaksi  setiap  hari,  dilakukan  penentuan support , pada penelitian ini diambil nilai support count = 30%, dan nilai support count tersebut merupakan nilai yang menjadi  kebutuhan  instansi  perusahaan  dalam  melihat  persentase  rata-rata  transaksi.  Nilai support  count akan mempengaruhi item yang akan dianalisa ketahap pembuatan FP-Tree dan dapat kita ketahui nilai support tertinggi serta dapat kita ketahui nilai support yang memenuhi support count 30%, dan untuk memenuhi nilai persentase support maka frekuensi transaksi dalam satu hari dibagi dengan jumlah attribute hari sehingga akan ditemukan item yang memenuhi frekuensi, maka item yang akan memenuhi frekuensi > 30%, yaitu pada tabel 3 item yang memenuhi support account akan dilanjutkan untuk proses FP-Growth
Tabel 3. Data Frekuensi Item Yang Memenuhi Support Nama Item Jumlah Frekuensi Nilai Support BA 6 50% BF60 5 42% BGCC 5 58% BLS 4 33% BS 4 42% BU 5 42% CCN 4 33%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
CZ 4 33% KH 5 42% MK 5 42% PP 6 50% RC 5 42%
Setelah  dilakukan  proses  dalam  pemindai  data  maka  pada  kemunculan  kedua  data  transaksi  dalam  proses  data miningnya  dapat  dilihat  pemindahan  diurutkan  berdasarkan  frekuensi,  berikut  data  transaksi  tersebut.  Sehingga  data yang  akan  diproses  untuk  pembangkitan FP-  Growth yang  sudah  melalui  beberapa  tahapan  maka  dilakukan Preprosesing Data dengan ketentuan sebagai berikut:
Tabel 5. Data Yang Akan Diproses TID Item Barang 1 BA, BS, MK, BF60, KH, PP, CZ 2 BGCC, KH, PP, CZ 3 BA, BS, BLS, BGCC, MK, PP, RC 4 BA, KH, MK, RC 5 BA, BS, BU, BF60, MK, PP, CZ 6 BA, BU, BLS, BGCC, CCN
7 BS, BLS, BGCC, BF60, RC 8 BS, BU, BF60, CCN, RC 9 BA, BU, BLS, BF60, KH, MK, PP, CCN, RC 10 KH 11 BGCC, BU, CCN, CZ 12 PP

## 3.2 Perancangan atau Pembangkitan FP-Tree
Setelah item–item frequent didapat  yang memenuhi  nilai support  count 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  kita lanjut  pada tahap pembangkitan FP Tree. Pembacaan TID 1 atau, lalu dilanjutkan pembacaan TID 2 (transaksi kedua), dan dilanjutkan transaksi selanjutnya hingga transaksi terakhir. Pada transaksi pertama atau Pembacaaan TID 1 menghasilkan suatu simpul sehingga akan terbentuk suatu lintasan Root dalam pembentukan FP Tree sehingga dapat dilihat dari gambar dibawah ini:
Gambar 1. Hasil Pembentukan FP-Growth Pembacaan TID 1
Pada transaksi pertama sampai Pembacaaan TID 12 menghasilkan suatu simpul sehingga akan terbentuk suatu lintasan Root dalam pembentukan FP Tree sehingga dapat dilihat dari gambar dibawah ini :
BA : 1 Null CZ : 1 PP : 1 KH : 1 BF60 : 1 MK : 1 BS : 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 2. Hasil Pembentukan FP-Growth Pembacaan TID 12

## 3.3 Penerapan FP-Growth
Setelah  dilakukan  pembangunan FP  Tree dari  sekumpulan  transaksi  yang  telah  dilakukan,  pada  tahapan  diatas  maka dilanjutkan dengan tahap FP Growth untuk  mencari frequent  itemset yang memenuhi  syarat. Langkah FP Growth  ini sebanyak  3  langkah  utama  yaitu Conditional  Pattern  Base, pemb3angkitan Conditional  FP  Tree, dan  pencarian Frequent Itemset.
Algoritma 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.  Pada algoritma FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree, yang biasa disebut FP-Tree, dalam pencarian frequent itemset bukan menggunakan generate candidate seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menggunakan konsep tersebut, algoritma FP-Growth menjadi lebih cepat daripada algoritma Apriori.

## 3.3.1 Pembangkitan Conditional Pattern Base
Setelah  mencari frequent  itemset untuk  beberapa  akhiran  ( suffix ).  Pada  tahap  pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan dengan cara up-apohon atau ditentukan dengan cabang pohon dengan support  count terkecil, namun  dalam sample data ini nilai support sama semua dan nilai confidance. Untuk membangkitkan conditional pattern base.
Tabel 6. Conditional Pattern Base Item Conditional Pattern Base RC [RC] [MK,KH,BA] [CCN,BF60,BU,BS] [BF60,BGCC,BLS,BS] [PP,MK,BGCC,BLS,BS,BA] [CCN,PP,MK,KH,BF60,BLS,BU,BA] CCN [CCN] [BU,BGCC] [BF60,BU,BS] [BGCC,BLS,BU,BS,BA] [PP,MK,KH,BF60,BLS,BU] CZ [CZ] [CCN,BU,BGCC] [PP,KH,BGCC] [PP,KH,BF60,MK,BS,BA] [PP,MK,BF60,BU,BS,BA] PP [PP] [KH,BGCC] [MK,BF60,BU,BS,BA] [KH,BF60,MK,BS,BA] [MK,BGCC,BLS,BS,BA] [MK,KH,BF60,BLS,BU,BA]
MK [MK] [KH,BA] [BS,BA] [BGCC,BLS,BS,BA] [BF60,BU,BS,BA] [KH,BF60,BLS,BU,BA] KH [KH] [[BA] [BGCC] [BF60,BLS,BU,BA] [BF60,MK,BS,BA] BF60 [BF60] [BU,BLS] [BGCC,BLS,BS] [MK, BS, BA] [BU, BS, BA] [BLS, BU, BA] BGCC [BGCC] [BLS, BS] [BLS, BS, BA] [BLS, BU, BS, BA] BLS [BLS] [BS] [BS,BA] [BU,BA] [BU, BS, BA] BU [BU] [BS,BA] [BGCC] [BA] BS [BS] [BA] BA [BA]

## 3.3.2 Pembangkitan Conditional FP-Tree
Setelah tahap pembangkitan conditional pattern base dilakukan maka langkah selanjutnya adalah tahap pembangkitan conditional  FP  Tree .  Pada  tahap  ini  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.  Dari  hasil  pembentukan FP  Tree sebelumnya  maka  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah membangkitkan conditional FP Tree untuk lintasan yang mengandung suffix.

## 3.3.3 Pencarian Frequent Itemset
Setelah  memeriksa frequent  itemset untuk  akhiran  ( suffix ),  Pencarian Association  Rules dilakukan  melalui  dua  tahap yaitu pencarian frequent itemset dan penyusutan rules . Penting tidaknya suatu Association Rules dapat diketahui dengan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dengan nilai min support 60 % dan confidence (nilai kepastian) dengan minimum confidence 50  %. 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  tidak semua dihitung karena rule yang dihasilkan adalah jika A maka B, sehingga itemset yang dihitung minimal berisi dua item. Adapun perhitungan nilai 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 setiap association rule yang dilalui, maka didapat hasil yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Frequent Itemset Nilai Support No Item A Item B JumlahTransaksi Support 1 BA BA 6/12 50% 2 BS BA 2/12 17% 3 BU BS 1/12 8% 4 BU BS,BA 1/12 8% 5 BU BA 2/12 17% 6 BU BGCC 1/12 8% 7 BLS BS 1/12 8% 8 BLS BS,BA 1/12 8% 9 BLS BU,BA 2/12 17% 10 BGCC BGCC 5/12 42% 11 BGCC BLS,BS 1/12 8% 12 BGCC BLS,BS,BA 1/12 8% 13 BGCC BLS,BU,BA 1/12 8% 14 BF60 BU,BS 1/12 8% 15 BF60 BGCC, BLS, BS 1/12 8% 16 BF60 MK, BS, BA 1/12 8% 17 BF60 BU,BS,BA 1/12 8% 18 BF60 BLS,BU,BA 1/12 8% 19 KH BGCC 1/12 8% 20 KH BA 1/12 8% 21 KH BF60,BLS,BU,BA 1/12 8% 22 KH BF60,MK,BS,BA 1/12 8% 23 MK BS,BA 1/12 8% 24 MK KH,BA 1/12 8% 25 MK KH,BF60,BLS,BU,BA 1/12 8% 26 MK BF60,BU,BS,BA 1/12 8% 27 MK BGCC,BLS,BS,BA 1/12 8% 28 PP KH,BGCC 1/12 8% 29 PP MK,BF60,BU,BS,BA 1/12 8% 30 PP KH,BF60,MK,BS,BA 1/12 8% 31 PP MK,BGCC,BLS,BS,BA 1/12 8% 32 PP MK,KH,BF60,BLS,BU,BU 1/12 8% 33 CZ PP,KH,BGCC 1/12 8% 34 CZ PP,MK,BF60,BU,BS,BA 1/12 8% 35 CZ PP,KH,BF60,MK,BS,BA 1/12 8% 36 CZ PPN,BU,BGCC 1/12 8% 37 CCN BU,BGCC 1/12 8% 38 CCN BF60,BU,BS 1/12 8% 39 CCN BGCC,BLS,BU,BS,BA 1/12 8% 40 CCN PP,MK,KH,BF60,BLS,BU 1/12 8% 41 RC CCN,BF60,BU,BS 1/12 8% 42 RC BF60,BGCC,BLS,BS 1/12 8% 43 RC MK,KH,BA 1/12 8% 44 RC PP,MK,BGCC,BLS,BS,BA 1/12 8% 45 RC CCN, PP, MK, KH, BF60, BLS, BU, BA 1/12 8%
Adapun perhitungan nilai Confidence setiap association  rule yang dilalui maka diperolehlah hasil secara ke seluruhan yang terlihat dalam tabel 8 Dengan confidence sebesar 50%.
Tabel 8. Hasil Frequent Itemset Nilai Confidence
No Item A Item B JumlahTransaksi Support Transaksi Item A Confidence 1 BA BA 6/12 50% 6 100% 2 BS BA 2/12 17% 4 50% 3 BU BS 1/12 8% 5 20% 4 BU BS,BA 1/12 8% 5 20% 5 BU BA 2/12 17% 5 40% 6 BU BGCC 1/12 8% 5 20% 7 BLS BS 1/12 8% 4 25% 8 BLS BS,BA 1/12 8% 4 25% 9 BLS BU,BA 2/12 17% 4 50% 10 BGCC BLS,BS 1/12 8% 5 20% 11 BGCC BLS,BS,BA 1/12 8% 5 20% 12 BGCC BLS,BU,BA 1/12 8% 5 20% 13 BF60 BU,BS 1/12 8% 5 20% 14 BF60 BGCC, BLS, BS 1/12 8% 5 20%
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 438-444 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Item A Item B JumlahTransaksi Support Transaksi Item A Confidence 15 BF60 MK, BS, BA 1/12 8% 5 20% 16 BF60 BU,BS,BA 1/12 8% 5 20% 17 BF60 BLS,BU,BA 1/12 8% 5 20% 18 KH BGCC 1/12 8% 5 20% 19 KH BA 1/12 8% 5 20% 20 KH BF60,BLS,BU,BA 1/12 8% 5 20% 21 KH BF60,MK,BS,BA 1/12 8% 5 20% 22 MK BS,BA 1/12 8% 5 20% 23 MK KH,BA 1/12 8% 5 20% 24 MK KH,BF60,BLS,BU,BA 1/12 8% 5 20% 25 MK BF60,BU,BS,BA 1/12 8% 5 20% 26 MK BGCC,BLS,BS,BA 1/12 8% 5 20% 27 PP KH,BGCC 1/12 8% 6 17% 28 PP MK,BF60,BU,BS,BA 1/12 8% 6 17% 29 PP KH,BF60,MK,BS,BA 1/12 8% 6 17% 30 PP MK,BGCC,BLS,BS,BA 1/12 8% 6 17% 31 PP MK,KH,BF60,BLS,BU,BU 1/12 8% 6 17% 32 CZ PP,KH,BGCC 1/12 8% 4 25% 33 CZ PP,MK,BF60,BU,BS,BA 1/12 8% 4 25% 34 CZ PP,KH,BF60,MK,BS,BA 1/12 8% 4 25% 35 CZ PPN,BU,BGCC 1/12 8% 4 25% 36 CCN BU,BGCC 1/12 8% 4 25% 37 CCN BF60,BU,BS 1/12 8% 4 25% 38 CCN BGCC,BLS,BU,BS,BA 1/12 8% 4 25% 39 CCN PP,MK,KH,BF60,BLS,BU 1/12 8% 4 25% 40 RC CCN,BF60,BU,BS 1/12 8% 5 20% 41 RC BF60,BGCC,BLS,BS 1/12 8% 5 20% 42 RC MK,KH,BA 1/12 8% 5 20% 43 RC PP,MK,BGCC,BLS,BS,BA 1/12 8% 5 20% 44 RC CCN, PP, MK, KH, BF60, BLS, BU, BA 1/12 8% 5 20% Tabel 9. Kombinasi Item yang memenuhi nilai minimum confidence 40%
No Item A Item B Jumlah Transaksi Support Transaksi Item A confidence 1 BA BA 6/12 50% 6 100% 2 BS BA 2/12 17% 4 50% 3 BU BA 2/12 17% 5 40% 4 BLS BU,BA 2/12 17% 4 50%

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil penelitian dapat  di  simpulkan,  dengan memanfaatkan data  mining  dapat mengetahui pola  penjualan  produk yang sering  terjual pada  CV.  Bagus Alam  Sejahtera. Algoritma FP-Growth dapat diterapkan untuk mendapatkan  pola penjualan  ataupun  hubungan  asosiasi  produk  pada  CV.  Bagus  Alam  Sejahtera.  Hasil  pengujian  algoritma FP-Growth pada rapidminer menghasilkan bahwa penjualan BS (Blonde Sedang) dan BA (Bika Ambon) dengan nilai  confidence 50% dan nilai support 17%  berdasarkan data tahun 2016-2018 di CV. Bagus Alam Sejahtera.

## REFERENCES
[1] Sigit Kurniawan, Windu Gata, and Hari Wiyana, "Analisis Algoritma FP-Growth Untuk Rekomendasi Produk Pada Data Retail Penjualan  Produk  Kosmetik  (Studi  Kasus  :  MT  Shop  Kelapa  Gading),"  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (SENTIKA), pp. 61-69, 2018.
[2] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi, 2012.
[3] Eko Prasetyo, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi, 2014.
[4] Dicky Nofriansyah, Buku Algoritma Data Mining dan Pengujian. Yogyakarta: Pendidikan Deepublish, 2017.
[5] Nur Fatin. Pengertian Penjualan Serta Jenis dan Tujuanya. [Online]. http://seputarpengertian.blogspot.com/2017/06pengertian- penjualan-serta-jenis-dan-tujuannya.html?m=1
[6] Budi Sutedjo Dharma Oetomo, Perencanaa dan Pengembangan Sistem Informasi. Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2002.
[7] Andi Preantoko, Jago Microsoft Excel 2010. Jakarta: Kawan Pustaka, 2010.
[8] Dennis  Aprilla  C,  Donny  Aji  Baskoro,  Lia  Ambarwati,  and  I  Wayan  Simri  Wicaksana,  Belajar  Data  Mining Dengan  Rapid Miner., 2013.