Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | DOI 10.47065/bees.v2i3.1132

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 2, No 3, Maret 2022, pp 84 − 91
Analisa  Data  Mining  Pengembalian  Pupuk  Kadaluarsa  Dari  CV
YOLAND ke Distributor Induk Menggunakan Algoritma Dynamicsome
Adelia Garvani Sianturi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: adeliagarvani@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Jan 09, 2022 Accepted : Mar 31, 2022 Published  : Mar 31, 2022 Tujuan  penelitian  ini  menganalisa  data  mining  pengembalian  pupuk  kadaluarsa dari  CV.YOLAND  ke  distributor  induk  menggunakan  algoritma  dynamicsome yang  diharapkan  mampu  menghasilkan  output  yang  lebih  akurat  sehingga  akan mempercepat  proses  perhitungan.  Implementasi  algoritma  dynamicsome menggunakan  metode  dari  data  mining  yang  mengacu  pada  Classification, Clustering, Association, Sequencing, Regression, Forecasting, Other Techniques dan pengujian menggunakan metode software Tanagra. Analisis dilakukan pada proses  bisnis yang  sedang berjalan,  selanjutnya  hasil  analisis dituangkan dalam software  Tanagra  yang  menunjukkan  bahwa  dapat  mempercepat  proses pembentukan  kecenderungan pola  kombinasi itemset  hasil dari data  perusahaan CV.  Yoland  yaitu  dengan  support  dan  confidence  tertinggi  adalah  0,25%. Penerapan Algoritma Dynamicsome pada teknik data mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset.
Kata Kunci : Algoritma Dynamicsome; Data Mining; Tanagra; Return; Pupuk
K ORESPONDENSI

## Email: adeliagarvani@gmail.com

## A B S T R A C T
The purpose of this study is to analyze the data mining of expired fertilizer returns from  CV.YOLAND  to  the  parent  distributor  using  a  dynamicsome  algorithm which is expected to produce a more accurate output so that it will speed up the calculation  process.  The  implementation  of  the  dynamicsome  algorithm  uses methods from data mining which refer to Classification, Clustering, Association, Sequencing,  Regression,  Forecasting,  Other  Techniques  and  testing  using  the Tanagra software method. The analysis was carried out on an ongoing business process,  then  the  results  of  the  analysis  were  outlined  in  the  Tanagra  software which showed that it could accelerate the process of forming the trend of itemset combination patterns resulting from CV company data. Yoland, with the highest support and confidence is 0.25%. The application of the Dynamicsome Algorithm in  data  mining  techniques  is  very  efficient  and  can  accelerate  the  process  of forming the trend of itemset combination patterns.
Keywords: Algoritma Dynamicsome; Data Mining; Tanagra; Return; Fertilizer

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk  mencari  pola  atau  informasi  yang  menarik  dari  sebuah  basis  data  yang ukurannya  besar  adalah  data  mining.  Sangatlah  penting  bagi  sebuah  perusahaan  untuk  mengetahui  pola  dari  para pelanggan atau dari data yang ada dalam basis data yang dimiliki oleh suatu organisasi. Association rules merupakan salah satu teknik utama dari data mining dan mungkin merupakan bentuk paling umum dari penemuan pola lokal data mining  dalam  sistem  pembelajaran  tak  terawasi. DynamicSome dapat  pula  dijadikan  sebagai  salah  satu  model algoritma  yang  akan  diterapkan  dalam association  rules ini.  Algoritma  DynamicSome  merupakan  modifikasi algoritma apriori yang akan mencari frequent itemset dari data transaksi. Frequent itemset merupakan pasangan item- item yang ditemukan dalam data transaksi. Karena sumber-sumber data yang akan dipakai biasanya merupakan data elektronik dan jika diterapkan ke dalam data manual (dalam bentuk kertas) akan memerlukan waktu yang lama untuk mencapai pola yang diinginkan dari hasil algoritma DynamicSome [1].
Pada saat implementasi atau penerapan algoritma DynamicSome ini diharapkan mampu menghasilkan output yang  lebih  akurat  sehingga  akan  mempercepat  proses  perhitungan.  Dalam  dunia  usaha  pengguna  ( user) pasti mengenal retur pembelian dan retur penjualan. Sebelum melakukan pemesanan, pastinya adanya kesepakatan atau perjanjian yang terjadi dibelah dua pihak, jika  masalah yang terjadi sesuai dengan perjanjian, produsen akan bersedia
menangani masalah itu, Masalah akan muncul apabila terjadi pengembalian barang kadaluarsa (rusak) dikarenakan beberapa penyebab diantaranya barang rusak atau cacat (kadaluarsa) sebelum serah terima dengan pembeli, barang tidak sesuai pesanan, barang tidak laku di toko. Selain itu permasalahan juga akan muncul, jika barang telah selesai diperjual  belikan  tetapi  pembeli  mengajukan  komplain  dengan  alasan  tertentu  dan  mengembalikan  barang.[2] Transaksi jual beli tidak selamanya akan berjalan lancar, terkadang ada hambatan yang menyebabkan barang lama terkirim hingga akhirnya barang rusak atau habis masa berlakunya karena lama diperjalanan. Umumnya ketika barang yang diperjual belikan telah rusak dan  sampai ke tangan pembeli, maka pembeli akan mengembalikan barang tersebut. Pengembalian  barang oleh pembeli  disebut  retur  pembelian  dan  penerimaan  barang  yang  telah  dijual  oleh penjual disebut retur penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  (DM)  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  penemuan  pengetahuan  dalam  database. Penambangan  data  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan pengetahuan selanjutnya dari  database  besar.  Di  masa  lalu,  istilah  itu  digunakan  untuk  mendeskripsikan  proses  di  mana  pola  yang  belum ditemukan dalam data diidentifikasi. Tapi berakhir waktu, definisi asli telah diubah ke sebagian besar jenis (otomatis) analisis data. Menurut Gartner Group, data mining adalah proses mengembangkan pola matematika berdasarkan data dalam jumlah besar. Pola ini bisa menjadi aturan, afinitas, korelasi, tren atau model prediksi

## 2.2 Retur
Pengembalian dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) memiliki arti proses, cara, perbuatan mengembalikan, pemulangan, pemulihan. Retur merupakan hal yang biasa terjadi dalam dunia jual beli barang. Terkadang pembeli mengembalikan barang yang telah diterimanya kepada penjual, karena barang tersebut rusak dalam perjalanan atau tidak cocok dengan pesanan. Transaksi pengembalian barang semacam ini disebut dengan transaksi “Retur”. Retur dibagi menjadi dua jenis yaitu retur pembelian dan retur penjualan.

## 2.3 Algoritma Dynamic Some
Algoritma DynamicSome merupakan  modifikasi  algoritma  Apriori  yang  akan  mencari frequent  itemset dari  data transaksi. Frequent itemset merupakan pasangan item-item yang  ditemukan dalam data transaksi. Selain itu algoritma DynamicSome juga digunakan untuk menganalisis keterkaitan antara item-item berbeda dalam sekumpulan item yang besar, hal ini bertujuan untuk melihat hubungan dan keterikatan antara item-item tersebut. Algoritma DynamicSome pada kasus ini menambahkan kuantitas dari item-item yang berkaitan. Langkah-langkah cara algoritma dynamicsome sebagai berikut:
1. Langkah 1: hitung item-item dari support (transaksi yang memuat seluruh item), setelah 2-itemset didapatkan, dari 1-itemset,  apakah  diatas  minimum  support,  apabila  telah memenuhi  minimum  support,  1-itemset  tersebut  akan menjadi pola frequent tinggi.
2. Langkah  2:  untuk  mendapatkan  2-itemset,  harus  dilakukan  kombinasi  dari  k-itemset  sebelumnya,  itemset  yang memenuhi minimum support akan dipilih sebagai pola frequent tinggi dari kandidat.
3. Langkah 3: tetapkan nilai k-itemset dari support yang telah memenuhi minimum support dari k-itemset
4. Langkah 4: lakukan proses untuk iterasi selanjutnya hingga tidak ada lagi k-itemset yang memenuhi minimum support [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Masalah
Sistem  pengembalian  barang  pada  CV.  Yoland  masih  manual,  artinya  semua  yang  berhubungan  dengan  aktifitas pengembalian  barang  di  catat  pada  sebuah  barang.  Dalam  pengembalian  barang  yang  terjadi  di  perusahaan,  harus sesuai dengan kesepakatan atau perjanjian antara kedua belah pihak, perjanjian tersebut bisa berupa ganti barang atau berupa  uang,  jika  barang  ada  kerusakan  atau  tidak  sesuai  dengan weight ,  konsumen  berhak  untuk return barang, sebelum retun barang, konsumen terlebih dahulu menghubungi pihak perusahaan, pihak perusahaan wajib memenuhi permintaan konsumen karena hasil dari kesepakatan antara kedua belah pihak tersebut. Salah satu output dari sistem pengembalian barang  adalah data pengembalian barang. Untuk mencapai tujuan yang diinginkan di dalam penelitian ini, maka data pengembalian tersebut di export ke dalam bentuk Microsoft excel. Tujuan utama data mining diinplementasikan pada data peminjaman barang adalah untuk mengekstrak ilmu pengetahuan seperti mengetahui pola pengembalian barang oleh anggota atau karyawan, untuk mengetahui barang apa saja yang banyak di dibeli oleh konsumen, sehingga menghasilkan rules antar barang yang berkombinasi. Data  mining ialah  proses  dalam  mengektra  ilmu  pengetahuan  atau  informasi  penting  dari database. Data mining sering disebut sebagai Knowledge Discovery in database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis, untuk memenuhi keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.  Dalam data mining ada beberapa teknik menganalisis data, salah satunya adalah dengan algoritma dynamicsome. Algoritma
dynamicsome adalah algoritma untuk menemukan  frekuensi dan kombinasi frekuensi itemsets yang dijalankan pada sekumpulan data.
Studi kasus pada CV. Yoland, merupakan salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk menganalisa data, khususnya data pengembalian barang.  Tujuan utama dalam penelitian ini adalah untuk menemukan pola kombinasi pengembalian barang dan hubungan antar item barang di dalam transaksi. Berikut ini adalah tabel 1 yaitu sampel data antara bulan Januari 2019 – 20 Desember 2019 yang akan dijadikan sampel untuk analisis dan juga untuk pengujian.
Tabel 1. Tabel Real Data Pengembalian Barang Transaksi Nama Barang 1 Urea, Phonska, Tsp. 2 Urea, Mutiara, Za. 3 Phonska, Tsp, Mutiara 4 Tsp, Mutiara, Urea 5 Za, Urea, Phonska 6 Mutiara, Urea, Phonska 7 Tsp, Mutiara, Phonska 8 Urea kaltim, Phonska Plus, Npk Pim 9 Npk Pim, Urea Kaltim, Phonska Plus 10 Phonska Plus, Tsp, Phonska 11 KCL, SS, Urea 12 SS, Urea Kaltim, Npk Pim
Data  di  atas  adalah  bentuk  transaksi  pengembalian  barang real terdiri  atas attribute no  transaksi  dan  judul barang. Tahap dalam menganalisa data dengan algoritma dynamicsome pada pengembalian barang dimulai dengan menyeleksi dan membersihkan data-data yang akan dianalisis, kemudian dicari semua jenis item judul barang yang ada  didalam list pengembalian  barang,  selanjut  dicari  jumlah  setiap item yang  ada  pada  semua  data  transaksi pengembalian barang.
Pola  hubungan  yang  dibentuk  dari  data  pengembalian  barang  adalah  dimulai  dari  pembentukan  pola kombinasi  satu itemset, dari  pola  kombinasi  satu itemsets, terbentuk  lah  pola  kombinasi  dua itemsets ,  dari  pola kombinasi dua itemsets terbentuk lagi pola kombinasi tiga itemsets , dan dari pola kombinasi tiga itemset s terbentuk pola kombinasi empat itemsets , kemudian dari pola kombinasi empat itemset terbentuk pola kombinasi lima itemsets . Pembentukan pola kombinasi didasarkan pada nilai support minimal, Jika nilai support minimal terpenuhi dan  pola  kombinasi itemsets yang  ada  lebih  dari  pada  satu  pola  kombinasi,  maka  pola  kombinasi itemsets yang berikutnya bisa bentuk. Setelah selesai pembuatan pola maka langkah selanjutnya pembentuk rules association , rules yang akan dihasilkan dibentuk dari pola kombinasi itemsets yang memenuhi support minimal.

## 3.1.1. Penerapan Algoritma Dynamic Some
Sebelum dilakukan pencarian pola dari data transaksi terlebih dulu, dicari semua nama judul barang yang ada didalam transaksi  seperti  pada  seperti  pada  tabel  1  sekaligus  menentukan support per item judul  barang,  dimana  tahap    ini mencari  kombinasi item yang memenuhi syarat minimum  dari nilai support dalam  database,  nilai support sebuah item diperoleh  dengan  rumus berikut:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A, B) =P(A  B) = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Data di atas menggambar bentuk data satu item , yang terdiri atas attribute item sebagai nama item jenis semua pupuk yang ada didalam transaksi. Format data pengembalian barang bulanan bila dibentuk akan tampak seperti tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Pengembalian Barang Bulanan
Id transaksi  Urea  Phonska  Tsp  Mutiara  Za  Urea Kaltim  Phonska plus  NPK  Kcl  SS
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 3 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 4 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 5 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 6 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 7 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 9 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 10 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 11 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
Id transaksi  Urea  Phonska  Tsp  Mutiara  Za  Urea Kaltim  Phonska plus  NPK  Kcl  SS 12 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1
Berikut ini adalah penyelesaian dengan contoh tabel 3 berdasarkan tabel yang sudah disediakan pada tabel 2. Proses pembentukan C 1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 20 % Berikut ini merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset : Տ (Urea) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 Ʃ12 = 6 12 x 100 % = 50 % Տ (Phonska) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 Ʃ12
= 6 12 x 100 % = 50 % Տ (Tsp) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑠𝑝
Ʃ12 = 5 12 x 100 % = 41,6 % Տ (Mutiara) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝑀𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 Ʃ12
= 5 12 x 100 % = 41,6 % Տ (Za) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎
Ʃ12 = 2 12 x 100 % = 16,6 % Տ (Urea Kaltim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑈𝑟𝑒𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑡𝑖𝑚 Ʃ12
= 3 12 x 100 % = 25 % Տ (Phonska Plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 𝑃𝑙𝑢𝑠 Ʃ12 = 3 12 x 100 % = 25 % Տ (Npk Pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑁𝑝𝑘 𝑃𝑖𝑚 Ʃ12
= 3 12 x 100 % = 25 % Տ (Kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐾𝑐𝑙 Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (Ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑆𝑠 Ʃ12 = 2 12 x 100 % = 16,6 %
Tabel 3. Support Dari Tiap Item Itemset Support Urea 50 % Phonska 50 % Tsp 41,6% Mutiara 41,6% Za 16,6% Urea Kaltim 25% Phonska Plus  25% NPK PIM 25% Kcl 8,3% SS 16,6%
Proses selanjutnya adalah pembentukan C 2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 20%. Berikut merupakan perhitungan pembentukan C 2 atau 2 itemset: Տ (Urea,phonska) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 Ʃ12 = 3 12 x 100 % = 25 % Տ (Urea, Tsp) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑇𝑠𝑝
Ʃ12 = 2 12 x 100 % = 16,6 % Տ (Urea, mutiara) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑚𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 Ʃ12 = 3 12 x 100 % = 25 % Տ (Urea,Za = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑧𝑎 Ʃ12 = 2 12 x 100 % = 16,6 % Տ (Urea, urea kaltim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑡𝑖𝑚 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Urea,phoska plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑈𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 𝑝𝑙𝑢𝑠 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Urea, Npk Pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑁𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Urea, Kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑈𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑘𝑐𝑙 Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (Urea, ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑈𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑠 Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (phonska,Tsp) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑡𝑠𝑝 Ʃ12 = 3 12 x 100 % = 25 % Տ (phonska, mutiara) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 phonska dan  𝑚𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 Ʃ12 = 4 12 x 100 % = 33,3 % Տ (phonska,Za = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska  𝑑𝑎𝑛 𝑧𝑎 Ʃ12 = 1 12 x 100 % =8,3% Տ (phonska, urea kaltim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska 𝑑𝑎𝑛 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑡𝑖𝑚 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (phonska,phoska plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska  𝑑𝑎𝑛 𝑝ℎ𝑠𝑘𝑎 𝑝𝑙𝑢𝑠 Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (phonska, Npk Pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska  𝑑𝑎𝑛 𝑁𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (phonska, Kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska  𝑑𝑎𝑛 𝑘𝑐𝑙 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 8,3 % Տ (phonska, ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎  𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑠 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 8,3 % Տ (Tsp,mutiara) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑠𝑝 𝑑𝑎𝑛 𝑚𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 Ʃ12 = 3 12 x 100 % = 25 % Տ (Tsp,za) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 tsp dan za Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Tsp,urea kaltim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 tsp dan 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑘𝑎𝑘𝑙𝑡𝑖𝑚 Ʃ12 = 0 12 x 100 % =0% Տ (Tsp,phonska plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  tsp dan phonska plus Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (Tsp,Npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 tspdan npk pim Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Tsp, kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  tsp dan kcl Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Tsp,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  tsp dan ss Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (mutiara,za) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑧𝑎 Ʃ12
= 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (Mutiara, urea kaltim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑡𝑖𝑚 Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Mutiara, phonska plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  mutiara 𝑑𝑎𝑛 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 𝑝𝑙𝑢𝑠 Ʃ12 = 0 12 x 100 % =0%
Տ (Mutiara, Npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝑚𝑢𝑡𝑖𝑎𝑟𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑛𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚
Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0% Տ (Mutiara,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  mutiara dan kcl Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Mutiara,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  mutiara dan ss
Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Za, urea kaltim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 za 𝑑𝑎𝑛 𝑢𝑟𝑒𝑎 𝑘𝑎𝑙𝑡𝑖𝑚 Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Za, phonska plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  za 𝑑𝑎𝑛 𝑝ℎ𝑜𝑛𝑠𝑘𝑎 𝑝𝑙𝑢𝑠 Ʃ12
= 0 12 x 100 % =0% Տ (Za, Npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  za 𝑑𝑎𝑛 𝑛𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚
Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0% Տ (Za,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  za dan kcl Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Za,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  za dan ss Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Urea kaltim,psk plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  urea kaltim  𝑑𝑎𝑛 𝑝𝑠𝑘  𝑝𝑙𝑢𝑠 Ʃ12 = 2 12 x 100 % =16,6% Տ (Urea kaltim, Npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  urea kaltim   𝑑𝑎𝑛 𝑛𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚
Ʃ12
= 3 12 x 100 % = 25% Տ (Urea kaltim,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  urea kaltim    dan kcl Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Urea kaltim,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔   urea kaltim   dan ss Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (Ph Plus, Npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 phonska plus   𝑑𝑎𝑛 𝑛𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚 Ʃ12
= 2 12 x 100 % = 16,6% Տ (Phonska Plus,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 phonska plus dan kcl Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Phonska Plus,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska plus  dan ss Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Np k pim,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑛𝑝𝑘 𝑝𝑖𝑚 dan kcl Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (Npk pim,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  npk pim  dan ss Ʃ12
= 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (kcl,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  kcl  dan ss
Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 %
Pembentukan  pola  frekuensi  dua itemsets ,  dibentuk  dari items-items judul  barang  yang  memenuhi support minimal  yaitu  dengan  cara  mengkombinasi  semua items kedalam  pola  dua  kombinasi,  hasil  pembentukan  pola kombinasi dua itemsets yang dibentuk.
Tabel 4. Calon 2 Itemset Itemset Jumlah  Support Urea, phonska 3 25% Urea, tsp 2 16,6% Urea, mutiara 3 25% Urea,za 2 16,6% Urea, urea kaltim 0 0% Urea, phonska plus 0 0% Urea, npk pim 0 0% Urea, kcl 1 8,3% Urea ,ss 1 8,3% Phonska, tsp 3 25% Phonska, mutiara 4 33,3% Phonska, za 1 8,3% Phonska, urea kaltim 0 0% Phonska, phonska plus 1 8,3% Phonska, npk pim 0 0% Phonska, kcl 0 0% Phonska, ss 0 0% Tsp, mutiara 3 25% Tsp, za 0 0% Tsp,urea kaltim 0 0% Tsp, phonska plus 1 8,3% Tsp,npk pim 0 0% Tsp,kcl 0 0% Tsp,ss 0 0% Mutiara,za 1 8,3% Mutiara,urea kaltim 0 0% Mutiara,phonska plus 0 0% Mutiara, npk pim 0 0% Mutiara, kcl 0 0% Mutiara,ss 0 0% Za, urea kaltim 0 0% Za,phonska plus 0 0% Za, npk pim 0 0% Za, kcl 0 0% Za,ss 0 0% Urea kaltim, phonska plus  2 16,6%
Itemset Jumlah  Support Urea kaltim, npk pim 3 25% Urea kaltim, kcl 0 0% Urea kaltim,ss 1 8,3% Phonska plus, npk pim 2 16,6% Phonska plus,kcl 0 0% Phonska plus,ss 0 0% Npk pim, kcl 0 0% Npk pim, ss 1 8,3% Kcl,ss 1 8,3%
Minimal support yang ditentukan adalah 20% jadi kombinasi 2 itemset yang tidak memenuhi minimal support akan dihilangkan, terlihat seperti table dibawah ini :
Tabel 5. Minimal Support 2 Itemset 20% Itemset Support Urea, phonska 25% Urea, mutiara 25% Phonska, tsp 25% Phonska, mutiara 33,3% Tsp, mutiara 25% Urea kaltim, npk pim  25%
Pembentukan pola kombinasi tiga itemsets dibentuk dari pola kombinasi dua itemsets yang memenuhi support minimal.  Pembentukan  kombinasi  tiga itemsets dibentuk  dengan  dasar  kombinasi  tiga itemsets ,  kemudian dikombinasikan  dengan  salah  satu item dari pola kombinasi  tiga itemsets yang  lain,  dengan  ketentuan  bahwa pola kombinasi item tersebut ada didalam kombinasi tiga itemsets yang memenuhi support minimal. Hasil pembentukan pola kombinasi tiga itemsets yang dibentuk
Tabel 6. Pola Kombinasi Tiga Itemsets Transaksi Itemset 1 Urea, Phonska, Tsp. 2 Urea, Mutiara, Za. 3 Phonska, Tsp, Mutiara 4 Tsp, Mutiara, Urea 5 Za, Urea, Phonska 6 Mutiara, Urea, Phonska 7 Tsp, Mutiara, Phonska 8 Urea kaltim, Phonska Plus, Npk Pim 9 Npk Pim, Urea Kaltim, Phonska Plus 10 Phonska Plus, Tsp, Phonska 11 KCL, SS, Urea 12 SS, Urea Kaltim, Npk Pim
Data di atas menggambar bentuk data tiga item , yang terdiri atas attribute item sebagai nama item jenis semua pupuk yang ada didalam transaksi. Format data pengembalian barang bulanan bila dibentuk akan tampak seperti tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Pengembalian Barang Bulanan Transaksi  Urea  Phonska  Tsp  Mutiara  Za  Urea Kaltim  Phonska plus  NPK  Kcl  SS 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 3 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 4 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 5 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 6 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 7 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 9 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 10 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 11 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 12 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1
Berikut ini adalah penyelesaian dengan contoh tabel 7 berdasarkan tabel yang sudah disediakan pada table 7. Proses pembentukan C 3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum support = 20 %. Berikut ini merupakan perhitungan pembentukan 3 itemset :
Տ (urea,phonska,tsp) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  (urea,phonska,tsp Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3% Տ (urea,mutiara,za) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  urea,mutiara,za
Ʃ12
= 1 12 x 100 % = 8,3% Տ (urea,ureakaltim,pskplus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 urea,ureakal,pskplus Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0% Տ (urea,npk pim,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 urea,npk pim,kcl Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0% Տ (urea,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 urea,ss Ʃ12 = 1 12 x 100 % = 8,3 % Տ (phonska,tsp,mutiara) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 phonska,tsp,mutiara
Ʃ12 = 1 12 x 100 % =8,3% Տ (phonska,za,ureakal) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 phonska,za,ureakal Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (phonska, psklus,npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔phonska,psklus,npk pim Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (phonska,kcl,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  phonska,kcl,ss Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (tsp,mutiara,za) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  tsp,mutiara,za Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (tsp,ureakal,pskplus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 tsp,ureakal,pskplus Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (tsp,npk pim,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 tsp,npk pim,kcl Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (tsp,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  tsp,ss Ʃ12 = 0 12 x 100 % =0% Տ (mutiara, za,urea kal) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 mutiara,za,urea 𝑘𝑎𝑙
Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0% Տ (mutiara,pskplus,npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 mutiara,psk plus,npk pim Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (mutiara,kcl,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  mutiara,kcl,ss Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (za,urea kal,psk plus) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 za,urea kal,psk plus Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0% Տ (za,npk pim, kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 za,npk pim,kcl Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (za,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  za,ss
Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0 % Տ (ureakal,pskplus,npk pim) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 urea kal,psk plus,npk pim Ʃ12
= 1 12 x100 % = 8,3%
Տ (ureakal,kcl,ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 ureakal,kcl,ss Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (psk plus,npk pim,kcl) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  psk plus,npk pim,kcl Ʃ12
= 0 12 x 100 % = 0 % Տ (phonska plus, ss) = Ʃ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 phonska plus,ss Ʃ12 = 0 12 x 100 % = 0%
Pembentukan  pola  frekuensi  tiga itemsets ,  dibentuk  dari items-items judul  barang  yang  memenuhi support minimal  yaitu  dengan  cara  mengkombinasi  semua items kedalam  pola  dua  kombinasi,  hasil  pembentukan  pola kombinasi dua itemsets yang dibentuk
Tabel 8. Calon 3 Itemset Itemset Jumlah  Support Urea, phonska, tsp 1 8,3% Urea, mutiara,za 1 8,3% Urea, urea kaltim,phonska plus 0 0% Urea,npk pim,kcl 0 0% Urea,ss 1 8,3% Phonska,tsp,mutiara 1 8,3% Phonska,za,urea kaltim 0 0% Phonska, phonska plus,npk pim 0 0% Phonska, kcl,ss 0 0% Tsp,mutiara,za 0 0% Tsp,ureakaltim,phonskaplus 0 0% TSp, npk pim,kcl 0 0% Tsp,ss 0 0% Mutiara, za, urea kaltim 0 0% Mutiara,phonska plus, npk pim 0 0% Mutiara, kcl,ss 0 0% Za, urea kaltim,phonska plus 0 0% Za, npk pim,kcl 0 0% Za,ss 0 0% Urea kaltim, phonska plus, npk pim  1 8,3% Urea kaltim,kcl,ss 0 0% Phonska plus, npk pim, kcl 0 0% Phonska plus,ss 0 0%
Minimal support yang ditentukan adalah 8,0% jadi kombinasi 3 itemset yang tidak memenuhi minimal support akan dihilangkan, terlihat seperti tabel 9 dibawah ini :
Tabel 9. Minimal Support 3 Itemset 8,0%
Itemset Support Urea, phonska, tsp 8,3% Urea, mutiara,za 8,3% Phonska,tsp,mutiara 8,3% Urea, ss 8,3% Urea kaltim, phonska plus, npk pim  8,3%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari bab-bab sebelumnya, maka penulis dapat memberikan kesimpulan Dengan menerapkan data mining, dapat di gunakan untuk mengklasifiksi barang yang layak untuk di lelang pada PT.TASPEN (persero). Algoritma K- medoids dapat di gunakan untuk mengklasifikasikan barang layak lelang berdasarkan dengan cluster yang di dapatkan dari hasil iterasi.

## REFERENCES
[1] R. S. Pressman and B. R. Maxim, “ Software Engineering, A Practitioner's Approach Eighth Edition” , New York: McGraw-Hill Education, 2015.
[2] Turban E, Aronson Jay E, Peng Liang Ting.,. “ Decision Support Systems and Intelligent Systems Seventh Edition .” New Delhi : Pearson Education, Inc, 2015.
[3] Tjiptono Fandy, “Strategi Pemasaran Edisi 4”, Yogyakarta: ANDI, 2015.
[4] Gassmann Oliver, Frankenberger Karolin, Csik Michaela, “ Business Model  Navigator 55 Model Bisnis  Unggulan yang akan  Mengubah Bisnis Anda”, Jakarta, PT Elex Media Komputindo, 2018
[5] S.E., M.M., Ak., CA., ACPA, Hutauruk Dr. Martinus Robert, “Akuntansi Berbasis Online (E-Accounting) Konsep, Teknik dan Aplikasi Program Zahir Online”, Yogyakarta, Penerbit GAVA Media, 2020
[6] Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Kementrian Pertanian, (2020, Okt,1). Pengertian Pupuk[online]
Availabel:http://balittanah.litbang.pertanian.go.id/ind/index.php/berita/1059-penge
[7] N. S. Pinem and D. P. Utomo, “Implementasi Fuzzy Logic Dengan Infrensi Tsukamoto Untuk Prediksi Jumlah Kemasan Produksi (Studi Kasus: PT. Sinar Sosro Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 56–60, 2020.
[8] D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[9] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[10]  B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[11]  D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[12]  R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  “ANALISA  POLA  PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE  INDEPENDENT  DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019.