## Sistem Informasi Penentuan Paket Pembelian Produk Menggunakan Algoritma Frequent Pattern-Growth Pada KPRI Jember
( Information System for Determining Purchase Package of Products Using Frequent Pattern-Growth Algorithms )
Mohammad Ivan Noorkholid *) , Muhammad Arief Hidayat, Gama Wisnu Fajarianto Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Jember 68121
*) Penulis Korespondensi E-mail: ivanstoper97@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi penentuan paket pembelian produk pada KPRI Jember. Sistem ini menggunakan algoritma Fp-Growth ( Frequent Pattern  Growth ) untuk menghasilkan informasi tentang paket  pembelian produk  dengan  menangkap  fenomena  yang terjadi  dalam  transaksi  penjualan. Implementasi  algoritma Frequent Pattern Growth menggunakan PHP. Data hasil perhitungan algoritma Frequent Pattern Growth divisualisasikan dalam halaman website . Penerapan algoritma Frequent Pattern Growth didukung dengan metode association rules untuk menghasilkan data yang lebih lengkap dan akurat. Perhitungan membutuhkan data masukan berupa minimum support dan minimum confidence untuk memproses data transaksi penjualan menjadi paket pembelian produk. Dengan memasukkan minimum support 1 dan minimum confidence sebesar 50, hasil perhitungan didapatkan bahwa paket pembelian produk yang muncul sebanyak 10 paket dengan minimum support yang bermacam-macam berurutan dari produk pertama sampai produk terakhir. Semakin besar minimum support dan minimum confidence yang dimasukkan maka semakin sedikit paket pembelian produk yang dihasilkan.
Kata Kunci: strategi pemasaran, frequent pattern growth , association rules.

## Abstract
This study aims to design and build information systems to determine product purchase packages in a cooperative. This system uses the Fp-Growth algorithm (Frequent Pattern Growth) to generate information about product purchase packages by capturing the phenomena that occur in sales transactions. Implementation of the Frequent Pattern Growth algorithm using PHP. Data from the calculation of the Frequent Pattern Growth algorithm are visualized on the website page. The application of the Frequent  Pattern Growth Algorithm is supported by the association rules method to produce  more complete and accurate data. The calculation requires input data in the form of minimum support and minimum confidence to process sales transaction data into a product purchase package. By entering minimum support 1 and minimum confidence of 50, the calculation results obtained by the product purchase package that appears as many as 10 packages with a minimum support of various sequences from the first product to the last product. The greater the minimum support and minimum confidence entered, the fewer packages for purchasing products produced.
Keywords: marketing strategy, frequent pattern growth, association rules.

## PENDAHULUAN
Koperasi   merupakan   suatu   bentuk   perekonomian sebagai   usaha   bersama   berdasarkan   atas   kekeluargaan. KPRI (Koperasi  Pegawai Republik Indonesia) merupakan salah   satu   bentuk   dari   koperasi   yang   ada   di   Indonesia. Jember   Memiliki   beberapa   KPRI,   salah   satunya   adalah KPRI   Universitas   Jember.   KPRI   Universitas   Jember memiliki   beberapa   usaha,   salah   satunya   ialah   unit pertokoan.   Unit   pertokoan   ini   memiliki   beragam   jenis produk dan juga memiliki harga yang bersaing. Beberapa mahasiswa lebih memilih berbelanja di KPRI Universitas Jember dengan alasan KPRI Universitas Jember Memiliki produk yang lengkap dan juga harganya tidak kalah saing dengan minimarket pada umumnya (Sugiyanto, 2015).
Saat   ini   perekonomian   tengah   berkembang   dengan pesat. Persaingan dalam dunia bisnis mulai mengarah pada persaingan  bebas yang semakin kompleks. Swalayan dan mini   market   semakin   tidak   terbendung   kemunculannya.
Untuk   mencapai   hasil   yang   maksimal,   konsumen   harus ditempatkan  pada  posisi  teratas,  strategi  pemasaran  perlu diatur   untuk   mendapatkan   hasil   yang   lebih   efektif   dan efisien.
Dalam   menjalankan   proses   bisnis  KPRI   Universitas Jember Menggunakan sebuah sistem penjualan. Database konsumen yang tepat sasaran dan lengkap dapat digunakan sebagai   senjata   yang   sangat   ampuh   bagi   pelaku   usaha. Database pelanggan   dapat   digunakan   sebagai   penunjuk arah   penjualan,   sebagai   gambaran   potensi   pasar,   untuk menganalisa penjualan, dan juga sebagai sarana komunikasi dengan   konsumen   (Warni,   2016).   Salah   satu   strategi pemasaran   yang   dapat     diterapkan   dengan   menggunakan database tersebut adalah strategi cross-selling produk untuk menentukan   paket   pembelian   produk. Cross-selling merupakan   teknik   pemasaran   yang   dapat   memikat konsumen untuk melengkapi produk awal yang telah dibeli dengan   produk   yang   dapat   melengkapinya. Cross-selling
akan berhasil disaat konsumen mendapatkan nilai tambah. Menurut  Ramaswarni cross-selling adalah salah satu seni dalam   berjualan   yang   sangat   menarik.  Teknik   ini memungkinkan terjadinya penjualan kembali setelah terjadi penjualan   pertama,   karena   adanya   keterkaitan   kebutuhan (Kamakura, Ramaswami , & R. K. , 1991.).
Untuk mengembangkan strategi pemasaran pada KPRI Universitas Jember, maka dirancang sebuah sistem   untuk menentukan paket pembelian produk yang merupakan salah satu strategi pemasaran produk. Database yang ada dalam sistem     penjualan   dapat   digunakan   sebagai   data   untuk menentukan paket pembelian produk untuk lebih memikat konsumen   membeli   barang   lebih   dari   biasanya.   Dengan diterapkannya   strategi   pemasaran   ini   diharapkan   omset penjualan   KPRI   Universitas   Jember   juga   semakin meningkat.
Dalam Penelitian ini korelasi antar produk satu dengan yang lainnya dari  data penjualan produk KPRI Universitas Jember akan dianalisis menggunakan metode market basket analysis . Algoritma yang akan digunakan adalah Frequent Pattern Growth (FP-Growth). FP-Growth adalah salah satu dari   beberapa   algoritma   yang   dapat   digunakan   untuk menentukan   data   yang   paling   sering   muncul   ( frequent itemset )   dalam   kumpulan   data. Frequent   itemset tersebut nantinya akan dijadikan sebagai acuan untuk merumuskan aturan-aturan asosiasi yang dihasilkan oleh model market basket analysis. Aturan-aturan asosiasi yang dihasilkan akan dianalisa dan di evaluasi untuk menemukan algoritma yang paling   baik   dan   sesuai (best-fit   algorithm) untuk permasalahan   dalam   penelitian   ini.   Menurut     Bayu  Adhi dalam   penelitiannya   yang   membahas   tentang   penerapan strategi   penjualan   menggunakan association   rules mengemukakan suatu hasil bahwa metode association rules berdampak langsung pada peningkatan revenue perusahaan. Data mining menjadi konsep yang berperan sangat penting untuk mengekstrak data transaksi menjadi informasi yang berguna   yang   didapatkan   dari   mengimplementasikan metode association rules (Tama, 2010).
Dinna Yunika (2018) melakukan sebuah penelitian yang membahas tentang pemakaian algoritma Frequent Pattern Growth   (FP-Growth) dalam   memberikan   rekomendasi buku.   Penelitian   ini   bertujuan   untuk   mengembangkan sistem informasi perpustakaan yang dilengkapi dengan fitur rekomendasi buku untuk memberikan referensi buku yang lain bagi anggota yang akan meminjam buku. Buku yang direkomendasikan   merupakan   buku   yang   memiliki kesamaan topic yang dibahas dengan buku yang dicari oleh anggota.   Pengimplementasian   algoritma FP-Growth ini pada   sistem   informasi   perpustakaan   terbukti   berhasil dengan tampilnya rekomendasi  buku sebanyak lima buah pada halaman pencarian. Rekomendasi ini berdasarkan hasil pencarian   item   set   menggunakan FP-Tree dan   hasil pencarian pola (rule) dengan mengetahui nilai support dan confident dari   sebuah rule .   Sedangkan   pada   penelitian Naufal   Farras   (2016)   yang   membahas   tentang pengimplementasian   algoritma FP-Growth pada   analisa tingkat   kelulusan   mahasiswa   Politeknik   Negeri   Malang membuktikan bahwa algoritma FP-Growth dapat digunakan untuk memberikan informasi tingkat kelulusan berdasarkan beberapa   variable,   serta   dapat   mengetahui   tingkat
kecocokan   pekerjaan   berdasarkan   beberapa   variable tertentu. Berdasarkan Uraian diatas, dengan penelitian ini, diharapkan   dapat   memberi   hasil   berupa   informasi   yang sagat bermanfaat bagi stakeholder , terutama yang berkaitan dengan strategi pemasaran dan penjualan, khususnya pada KPRI Universitas Jember.

## Tinjauan Pustaka Market Basket Analysis
Market   basket   analysis adalah   metodologi   yang digunakan   untuk   melakukan   analisa buying   habit atau kebiasaan membeli konsumen dengan menemukan asosiasi antara   beberapa   item   yang   berbeda,   yang   dibeli  secara bersamaan   atau   dalam   keranjang   belanja   yang   sama (Gunaidi & Sensue, 2012).
Market basket analysis menggunakan teknik matematis yang dipakai secara umum untuk mengungkap persamaan atau hubungan keterkaitan antara produk satu dengan yang lain. Market basket analysis menentukan produk apa yang dibeli   bersamaan.   Informasi   yang   didapat   setelah mengetahui   ketika   satu   produk   akan   dibeli   bersamaan dengan produk lainnya dapat digunakan untuk memasarkan dan   menjadikan   pembeli   produk   tertentu   sebagai   target prospek untuk produk lainnya. Hal ini akan meningkatkan tingkat efektivitas taktik penjualan dan pemasaran dengan menggunakan data konsumen yang sudah tersedia (Marakas , 2003) .
Umumnya market basket analysis dimafaatkan sebagai titik  awal   untuk  mencari  strategi   pemasaran  yang   efektif dengan cara mengetahui pola spesifik yang terlihat dari data transaksi   yang   sudah   ada. Market   basket   analysis menghasilkan   suatu   aturan   asosiasi   ( association   rules). Asociation rules adalah pola-pola korelasi data dalam basis data.
Association Rules Asociation   rule merupakan teknik   data   mining   yeng menjadi dasar dari berbagai  metode data mining lainnya. Asociation rule digunakan untuk menentukan korelasi antar item   dalam   suatu   kumpulan   data   ( dataset )   yang   telah ditentukan.  Pentingnya   suatu   aturan   assosiatif   dapat diketahui   dengan   dua   parameter   yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian) . Support adalah prosentase   kombinasi   item   tersebut   dalam database sedagkan confidence adalah  kuatnya hubungan antar item dalam   aturan   assosiatif.   Analisis   asosiasi   didefinisikan sebagai suatu proses untuk menemukan semua suatu aturan assosiatif yang memenuhi syarat  minimum untuk support ( minimum   support )   dan  juga  syarat   minimum   untuk confidence ( minimum confidence ) (Pramudiono, 2003). FP-Growth FP-Growth merupakan salah satu algoritma data mining yang   dapat  digunakan   untuk   menentukan   himpunan   data mana   saja   yang   paling   sering   muncul.   Karakteristik algoritma FP-Growth adalah   penjabaran   struktur   data menggunakan tree yang   disebut FP - Tree. Dengan menggunakan FP-Tree, data dapat langsung diekstrak oleh FP-Growth untuk mendapatkan frequent itemset dari FP- Tree. Algoritma Frequent Pattern-Growth atau yang biasa disebut dengan FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma   Apriori,   sehingga   dalam   algoritma FP-Growth
segala kekurangan dalam algoritma Apriori telah diperbaiki (Erwin, 2009).
Analisa  Pola  Frekuensi  Tinggi   Dengan  Algoritma   Fp- Growth
Frequent itemset dapat ditentukan dengan melakukan 2 proses yang harus dilakukan yaitu pembuatan FP-Tree dan penerapan FP-Growth untuk menemukan frequent itemset. Algoritma FP-Growth dapat   mencari frequent   itemset dengan memperluas penggunaan dari FP-Tree. Konstruksi FP-Tree dapat diliha pada Gambar 1.
Gambar 1. Konstruksi Fp-Tree
Pembuatan Fp-Tree FP-Tree merupakan   struktur   penyajian   data   yang dimampatkan. FP-Tree dibangun dengan memetakan setiap data transaksi menjadi lintasan data tertentu dalam FP-Tree. Dalam  setiap  transaksi,  jika  ada  transaksi   yang  memiliki item yang sama, maka lintasan data dapat saling menimpa. Semakin   banyak   item   yang   sama   dalam   suatu   transaksi, maka   lintasan FP-Tree yang   terbentuk   semakin   efektif (Gunaidi & Sensue, 2012). Adapun definisi dari pohon FP- Tree sebagai berikut :
a. FP-Tree dibentuk   oleh   akar   yang   berlabel null, sekumpulan sub-tree yang   berisi   beberapa   item   tertentu yang   sudah   diurutkan   berdasarkan frequensi munculnya item tersebut, dan sebuah tabel frequent header. b.   Dalam   setiap   simpul FP-Tree berisi   tiga   informasi penting, yaitu lebel item yang berisi informasi jenis item yang ada dalam simpul tersebut, support count yang berisi jumlah lintasan transaksi yang melalui simpul tersebut, dan pointer yang berfungsi sebagai penghubung antara simpul- simpul   dengan   label   item     sama   antar   lintasan,   biasanya ditandai dengan garis panah putus-putus.
Penerapan Algoritma Fp-Growth
Setelah FP-Tree telah   dibentuk, maka   algoritma FP- Growth akan   diterapkan   untuk   mencari frequent   itemset yang   signifikan.   Algoritma FP-Growth memiliki   tiga langkah utama, yaitu :
a. Pembangkitan Conditional Pattern Base b. Pembangkitan Conditional FP-Tree c. Pencarian frequent itemset Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah menemukan pola frekuensi tinggi, maka langkah
selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat   yang   telah   ditentukan.   Untuk   mendapatkan   nilai support item A dapat diperoleh dari rumus sebagai berikut :
S = ∑ ( Transaksi item A ) ∑ ( Transaksi ) (1)
Sementara itu untuk mencari nilai support dari 2 item dapat diperoleh dari rumus sebagai berikut :
S ( A , B )= ∑ ( Transaksi item A dan B ) ∑ ( Transaksi ) (2)
Sedangkan untuk nilai confidence nya dapat diperoleh dari rumus sebagai berikut :
C ( A , B )= ∑ ( Transaksi item A dan B ) ∑ ( Transaksi A ) (3)

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis   penelitian   yang   dilakukan  merupakan   jenis penelitian kuantitatif karena jenis data dalam penelitian ini dalam   bentuk   angka   yang   bertujuan   untuk   medapat gambaran yang cukup jelas mengenai suatu keadaan data yang didapatkan dengan cara mengumpulkan, menyajikan dan   menganalisa   data   tersebut   sehingga   data   tersebut menjadi   informasi   yang   lebih   bermakna   yang   dapat digunakan untuk menganalisa masalah yang sedang diteliti.

## Tahapan Penelitian
Penelitian   ini  secara   garis   besar  dilakukan   dengan beberapa   tahapan  yaitu  penelitian   diawali   dengan pengumpulan   data,     kemudian   dilanjutkan   dengan perancangan sistem dan pembuatan laporan.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan   data   dilakukan   untuk   memperoleh  data dan informasi  yang dibutuhkan  dan juga  untuk memenuhi kebutuhan penelitian. Data yang digunakan penelitian ini berdasarkan sumber datanya terbagi menjadi dua yaitu data primer yang didapatkan dari hasil wawancara  langsung ke pihak kpri  unej   dan  data  sekunder  berupa   informasi   lain yang membantu dalam penelitian
Perancangan Sistem Perancangan   sistem  menggunakan   SDLC Waterfall . SDLC Waterfall adalah   proses   pengembangan   perangkat lunak  yang   paling   sederhana,  umum   digunakan   dalam proyek-proyek perangkat lunak yang memiliki requirement yang   sudah   jelas.  Model  Ini   adalah   model   sekuensial, sehingga  ketika  satu   set   kegiatan  selesai   maka  aktivitas berikutnya  dapat dimulai. Hal ini disebut Waterfall karena prosesnya  mengalir   "secara   sistematis   dari   tahap  satu  ke tahap   lainnya   dalam   mode   ke   bawah  (Waterfall   Model, 2017).

## Analisa Kebutuhan Sistem
Pada   tahap   analisa   kebutuhan   sistem,   yang   pertama dilakukan adalah pendefinisian kebutuhan untuk merancang dan   membangun   sistem   informasi   penentuan   paket pembelian produk KPRI Unej. Sekumpulan literatur yang telah   didapat   dianalisis   untuk   mendefinisikan   kebutuhan sistem ke dalam kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional

## Desain Sistem
Tahapan   ini   menggambarkan   desain   sistem   informasi dengan   beberapa   tahap   yaitu business   process,   use   case diagram,   scenario,   activity   diagram,   sequence   diagram, class diagram, dan entity relationship diagram (ERD). Business process
Business   process merupakan   diagram   yang menggambarkan   tentang   kebutuhan   data   yang   diperlukan oleh sistem. Skema input proses output sistem dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Skema Input Proses Output Sistem

## Usecase Diagram
Usecase diagram merupakan permodelan yanog dibuat untuk menggambarkan interaksi antara aktor dengan sistem yang   akan   dibangun.   Dengan   menggunakan Usecase diagram, peneliti   dapat   mengetahui   interaksi   yang   bisa dilakukan antara aktor terhadap sistem sesuai dengan hak akses yang telah ditentukan. Usecase diagram sistem dapat dilihat ada Gambar 3

## Class Diagram
Class   diagram   menggambarkan   kelas-kelas   dan   juga hubungan   antar   kelas   pada   sistem   yang   nanti   akan dibangun.   Dalam   kelas   ada   tiga   komponen   yaitu   nama, operasi   dan   atribut.   Nama   berfungsi   untuk   memberi identitas pada suatu kelas, atribut berfungsi untuk memberi karakteristik   pada   data   yang   dipunya,   sedangkan   operasi bertujuan   untuk   memberikan   sebuah   fungsi   ke   sebuah objek.
Entity Relationship Diagram Entity   Relationship   Diagram (ERD)   merupakan dokumentasi yang menggambarkan struktur dan komponen database yang digunakan dalam membuat suatu sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab   ini   menjelaskan   tentang   sistem   yang   dihasilkan serta pembahasannya. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem informasi penentuan  paket pembelian produk yang menggunakan   algoritma Fp-Growth sebagai   metode perhitungannya.
Sistem Informasi Penentuan Paket Pembelian Produk Sistem   informasi   penentuan   paket   pembelian   produk memiliki dua hak akses yaitu manajer dan pegawai. Bagian manajer   memiliki   dua   fitur   utama   yaitu   melihat   paket pembelian produk dan juga manajemen pegawai. Pegawai memiliki   beberapa   fitur   utama   yaitu   menambah   data
barang, menambah data kategori, menambah data supplier, dan   menambah   data   penjualan.     Tampilan   utama   sistem berbeda antara pegawai dan manajer.
Hasil Implementasi Algoritma Fp-Growth Pada Sistem Implementasi algoritma Fp-Growth pada penelitian ini terdapat pada fitur analisa penjualan. Fitur ini dapat diakses oleh   manajer.   Dalam   menggunakan   fitur   ini   langkah pertama   yang   harus   dilakukan   adalah   memasukkan   data- data   yang   diperlukan   untuk   menajalankan   algoritma tersebut seperti minimum support , minimum confidence dan jumlah transaksi.
Fitur   analisa   penjualan   merupakan   fitur   yang menampilkan beberapa informasi tentang kecocokan antara produk satu dengan yang lain berdasarkan data penjualan yang   telah   ada.   Pencarian   pola   asosiasi   antar   produk dipengaruhi   oleh   nilai   support,   nilai   confidence   serta banyaknya transaksi yang dimasukkan. Semakin besar nilai support dan confidence yang dimasukkan maka pola yang akan   dibentuk   akan   semakin   sedikit.   Begitupula   dengan data   transaksi   yang   dimasukkan,   semakin   banyak   data transaksi   yang   dimasukkan   maka   akan   berpengaruh terhadap   keakuratan   sistem   dalam   memberikan   informasi tentang kecocokan antar barang tersebut.
Implementasi Algoritma Fp-Growth Implementasi algoritma Fp-Growth terletak pada bagian fitur analisa penjualan. Data penjualan yang telah ada akan diambil beberapa untuk digunakan menjadi data masukan dalam   melakukan   analisa   paket   pembelian   produk.   Hasil pengambilan   data   penjualan   kemudian   diseleksi berdasarkan minimum   support dan minimum   confidence yang   telah   ditentukan.   Analisa   paket   pembelian   produk dapat   dilakukan   dengan   memasukkan   data minimum support, minimum confidence, dan jumlah transaksi.
Implementasi   algoritma   Fp-Growth   pada   sistem menghasilkan hasil yang sama dengan perhitungan manual.

## Tabel 1. Perhitungan Manual
Item Item Set Support Confidence 1 Pensil warna,  Buku Tulis 0.25 0.50 2 Pensil warna,  pensil 0.25 0.50 3 Pensil warna, Bolpoin 0.33 0.50 4 Pensil warna,  Buku Gambar 1.00 1.00
Banyaknya   paket   pembelian   produk   dipengaruhi   oleh tinggi   rendahnya   nilai minimum   support dan minimum confidence yang dimasukkan. Semakin besar nilai minimum support yang dimasukkan, maka akan semakin sedikit paket pembelian produk yang akan terbentuk. Begitupun dengan nilai minimum confidence yang dimasukkan, semakin besar nilai yang dimasukkan maka paket pembelian produk yang terbentuk   akan   semakin   sedikit.   Dalam   perbandingan   ini peneliti memasukkan jumlah transaksi  yang sama namun support dan confidence yang berbeda
Gambar 3. Use Case Diagram
Tabel 2.  Inputan Percobaan Percobaan Minimum Support Minimum Confidence Jumlah Transaksi 1 1 50 5 2 1 60 5 3 1 70 5 4 2 50 5 5 3 50 5
Percobaan pertama minimum support yang dimasukkan ke   dalam   sistem     untuk   menghasilkan   paket   pembelian produk   adalah   1.   Sedangkan minimum   confidence yang dimasukkan   adalah   50   dengan   data   transaksi   sama   pada semua percobaan yaitu 5 data transaksi. Hasil percobaan 1 ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Percobaan 1 Item Association Rules Support Confidence 1 Jika membeli Pensil Warna , maka akan membeli Buku Tulis 0.25 0.50 2 Jika membeli Pensil Warna, maka akan membeli Pensil 0.25 0.50 3 Jika membeli Pensil Warna, maka akan membeli Bolpoin 0.33 0.50 4 Jika membeli Pensil Warna, maka akan membeli Buku Gambar 1.00 1.00 5 Jika membeli Buku Gambar, maka kakan membeli Buku Tulis 0.25 0.50 6 Jika membeli Buku Gambar, maka akan membeli pensil 0.25 0.50 7 Jika membeli Buku Gambar, maka akan membeli Bolpoin 0.33 0.50 8 Jika membeli Bolpoin, maka akan membeli Buku Tulis 0.67 1.00 9 Jika membeli Bolpoin, maka akan membeli pensil 0.25 0.50 10 Jika membeli pensil, maka akan membeli Buku Tulis 0.50 0.67 Percobaan kedua menggunakan minimum support sama dengan   percobaan   1   sedangkan minimum   confidence memiliki nilai yang berbeda yaitu sebesar 60. Hasil yang diperoleh pada pecobaan kedua dapat dilihat di tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Percobaan 2
Item Association Rules Support Confidence 1 Jika membeli Pensil Warna, maka akan membeli Buku Gambar 1.00 1.00 2 Jika membeli Bolpoin, maka akan membeli Buku Tulis 0.67 1.00 3 Jika membeli Pensil, maka akan membeli Buku Tulis 0.50 0.67 BERKALA SAINSTEK 2020, VIII (2): 59-64 ISSN : 2339-0069
Hasil dari setiap percobaan memiliki perbedaan antara satu dengan  yang  lainnya. Hal  ini  terjadi  karena  inputan dari beberapa percobaan tersebut tidak sama. Perbandingan penentuan paket pembelian yang terbentuk menggambarkan bahwa   nilai minimum   support dan minimum   confidence sangat   berpengaruh   terhadap   banyaknya   paket   pembelian produk   yang   terbentuk   meskipun   dengan   data   transaksi yang   sama.   Semakin   besar   nilai   yang   dimasukkan   pada minimum   support maupun minimum   confidence akan berdampak   pada   semakin   sedikitnya   paket   pembelian produk yang akan terbentuk

## Perancangan dan Pembangunan Sistem
Sistem   informasi   penentuan   paket   pembelian   produk digunakan sebagai penunjang keputusan untuk merancang strategi   pemasaran   pada   KPRI   UNEJ.   Paket   pembelian produk   yang   terbentuk   digunakan   sebagai   acuan   untuk membuat   promosi   barang   guna   meningkatkan   omset penjualan. Promosi dilakukan dengan melihat korelasi antar barang satu dengan barang yang lain dari hasil pencarian pola   penjualan.   Sistem   dibangun   untuk   mempermudah proses pencarian pola penjualan yang akan dijadikan paket pembelian produk dan menentukan barang mana yang akan dipromosikan dengan lebih cepat dan akurat.
Pembangunan sistem dimulai dengan membangun fitur utama   yang   ada   dalam   sistem.  Sistem   memiliki   dua   hak akses yaitu pegawai dan manajer. Pegawai dapat mengakses beberapa   fitur   seperti   mengelola   data   produk,   mengelola data supplier ,   mengelola   data   kategori,   dan   melakukan transaksi   penjualan.   Manajer   memiliki   fitur   khusus   yang tidak   bisa   diakses   oleh   pegawai   yaitu   mengelola   data pegawai   dan   menggunakan   fitur   analisa   penjualan   untuk mendapatkan informasi tentang paket pembelian produk.

## KESIMPULAN
Algoritma Fp-Growth dapat diimplementasikan dengan memasukkan   beberapa   variabel   seperti minimum confidence,   minimum   support dan   jumlah   transaksi   yang akan   dianalisis.   Data   paket   pembelian   produk   yang dihasilkan dari algoritma Fp-Growth dapat dijadikan acuan sebagai   strategi   penjualan   dengan   memberikan   pilihan paket   pembelian   pada   konsumen.   Banyaknya   paket pembelian   produk   yang     dihasilkan   dipengaruhi   oleh besarnya nilai minimum support dan minimum confidence yang  dimasukkan.  Semakin besar   nilai minimum  support dan minimum   confidence yang   dimasukkan   maka   paket pembelian produk yang terbentuk akan semakin sedikit.
Pengembangan   sistem   informasi   penentuan   paket pembelian produk dibangun dengan basis website dengan dua   hak   akses   yaitu   pegawai   dan   manajer.   Manajer memiliki akses terhadap fitur utama yaitu menganalisa data penjualan   untuk   menentukan   paket   pembelian   produk. Sistem dikembangkan dengan mengadopsi SDLC Waterfall. Model waterfall sangat   cocok   untuk   mengembangkan sistem ini karena memiliki proses yang urut dan juga data yang dibutuhkan sudah memiliki rincian yang tidak berubah dari  awal  pembuatan sampai  penyelesaian  program. Data yang   dibutuhkan   oleh   sistem   adalah   data   transaksi,   data minimum   support dan   data minimum   confidence sebagai data masukan untuk menentukan paket pembelian produk.

## SARAN
Pemanfaatan   perhitungan   algoritma Fp-growth pada sistem   ini   hanya   sampai   pada   proses   penentuan   paket pembelian produk, namun akan lebih baik jika terdapat fitur yang   bisa   melacak   keefektifan   paket   pembelian   produk yang   dihasilkan   sehingga   paket   pembelian   produk   yang dihasilkan dapat dipantau keberhasilannya.
Proses   penentuan   paket   pembelian   produk   dapat dilakukan dengan menggunakan metode atau algoritma lain dengan   objek   penelitian   yang   sama.   Penentuan   paket pembelian   produk   dengan   menggunakan   algoritma Fp- Growth juga   dapat   lebih   dikembangkan   dengan menggabungkan   dengan   metode   lain   yang   saling mendukung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] (2017,   08   14).   Retrieved   from   Waterfall   Model: http://www.waterfall-model.com/.
[2] Erwin.   (2009).   Analisis   Market   Basket   Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth. Jurnal Generic .
[3] Gunaidi,   G.,   &   Sensue,   D.   I.   (2012).   Penerapan Metode   Data   Mining   Market   Basket   Analysis Terhadap   Data   Penjualan   Produk   Buku   dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-GROWTH) Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia.
[4] Marakas   ,   M.   (20003).   Modern   Data   Warehousing, Mining, And Visualization.
[5] Pramudiono,   I.   (2003).   Menambang   Permata Pengetahuan di Gunung Data.
[6] Syaifullah, M. A. (2010). Implementasi Data Mining Algoritma   Apriori   Pada   Sistem   Penjualan. Yogyakarta: STMIK AMIKOM.
[7] Turban, E. A. (2005). Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas. Yogyakarta: Andi.