## IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK REKOMENDASI PENJUALAN ATK BERDASARKAN POLA PEMBELIAN DI CV. DAPAS RANCAEKEK
Zita Lisyana 1 , Nining Rahaningsih 2 , Irfan Ali 3 1,2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, D3
3 Program Studi Teknik Informatika, S1 Sekolah tinggi manajemen informatika dan komputer IKMI Cirebon, Jl.Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Zitalis111@gmail.com

## ABSTRAK
Seiring  dengan  berkembangnya  zaman  manusia  sebagai  pemakai  teknologi  tanpa  lelah  terus memperbaiki  dan  memperbaharui  teknologi  agar  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan,  yaitu  untuk mempermudah  aktivitas  manusia  itu  sendiri  sehingga  teknologi  dapat  menembus  batas -batas  ruang  dan waktu.  Salah  satu  item  yang  dapat  digunakan  untuk  menginformasikan  pilihan  perusahaan  adalah  data transaksi penjualan..Maka dari itu diterapkan Algoritma FP-Growth untuk menetapkan informasi transaksi yang  mucul  paling  sering  atau  di  beli  bersamaan  di  CV.Dapas  Rancaekek.  Penerapan  metode  Pencarian kumpulan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam suatu pengumpulan data dapat dilakukan dengan  menggunakan  pendekatan  alternatif  yang  disebut  Pattern  Growth  (FP -Growth).  Setelah  dipahami dari Standar di atas, maka dapat disimpulkan bahwa pembeli pada umumnya akan membeli barang -barang yang saling berhubungan seperti pada: Dengan nilai Support sebesar 0,004% dan nilai Confidence sebesar 100%, maka konsumen juga akan membeli barang-barang yang saling berhubungan seperti pada: membeli Duplex 310 jika membeli Foodpak Glossy 260. Perhitungan FP -Growtht dapat membantu Perusahaan dalam memeriksa desain Pembelian akuisisi produk yang biasa dibeli  secara bersamaan,sehingga tidak akan terjadi kekurangan stok.
Kata Kunci : Assosiasi, Penjualan, FP-Growth

## 1. PENDAHULUAN
Keadaan  perkembangan  teknis  saat  ini  telah mengalami kemajuan yang signifikan. Kompleksitas  dan  kecanggihan  teknologi  semakin berkembang.  Oleh  karena  itu,  untuk  menjaga  hal tersebut,  para  pengguna  teknologi  selalu  berupaya memperbarui  dan  menyempurnakannya  agar  dapat memenuhi harapan dan, khususnya, membuat hidup lebih mudah bagi masyarakat. Hal ini memungkinkan  teknologi  melampSaui  waktu  dan tempat.[1]
Salah  satu  item  yang  dapat  digunakan  untuk menginformasikan  pilihan  perusahaan  adalah  data transaksi penjualan. Data transaksi penjualan dapat diolah  kembali  untuk  membentuk  pola  pembelian pelanggan  dengan  menggunakan  algoritma  FP- Ggrowth,  salah  satu  teknik  data  mining.  Nantinya, pemilik akan mampu membuat penilaian bisnis yang lebih  baik  berkat  perilaku  pembelian  pelanggan tersebut.  Pendekatan  yang  biasa  digunakan  adalah asosiasi.  .Setelah  dipahami  dari  Standar  di  atas, maka  dapat  beralasan  bahwa  Salah  satu  prosedur yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  sistem desain  pembelian  adalah  metode  penambangan informasi.  Penambangan  informasi  merupakan interaksi terprogram untuk menelusuri data (informasi)  baru  yang  mempunyai  potensi  dari berbagai macam informasi[2]
Ketika data transaksi tidak tersusun dengan baik, akan  sulit  untuk  mengakses  informasi  real-time tentang  persediaan  barang,  melacak  pergerakan barang, dan merencanakan pengadaan dengan efisien, yang  dapat  mengakibatkan  risiko  hilangnya  barang, penggunaan  sumber  daya  yang  tidak  efisien,  serta gangguan  dalam  layanan  pelanggan.  Akibatnya, perusahaan  mungkin  mengalami  kesulitan  dalam manajemen  stok  dan  berisiko  mengalami  penurunan keuntungan.[3]
Penelitian yang diarahkan oleh Sigit Kurniawan,  Windu  Gata,  dan  Hari  Wiyana  dengan judul  Pemeriksaan  Perhitungan  FP-Growth  untuk proposal  barang  pada  informasi  ritel  penawaran barang  restoratif.  Dalam  pengujiannya  pada  objek MT  Shop  Kelapa  Gading,  penanganan  informasi pertukaran  transaksi  selama  satu  tahun  pada  toko tersebut  dibingkai  dalam  sebuah  itemset  dan ditangani  menggunakan  Rapidminer  8.0,  nilai kepastian  yang  paling  tinggi  adalah  0.899  atau sekitar  89%  dengan  standar  yang  masing-masing Saat  membeli  item  facial  wash  brightening  rice, yakinlah  bahwa  Anda  akan  membeli  juga  masker brightening  rice  .  Dari  informasi  tersebut  Anda dapat  memanfaatkannya  untuk  mengatur  area barang-barang yang di butuhkan. saling berhubungan  untuk  memudahkan  pembeli  dalam membeli, juga dapat dimanfaatkan untuk menentukan pilihan stok[4]
Adapun  dilakukannya  penelitian  ini  bertujuan untuk mengetahui sistem rekomendasi penjualan ATK berdasarkan  analisis  pola  pembelian  memanfaatkan algoritma  FP-Growth  .  Penerapan  metode  Pattern Growth  (FP-Growth)  merupakan  sebuah  upaya pengganti  algoritma  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam memutuskan gabungan data yang paling sering timbul (frequent itemset) dalam sebuah berkas data.[5]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Association Rule
Asosiasi merupakan teknik penambangan data yang  digunakan  untuk  mendapatkan  keseluruhan peraturan asosiasi dalam database yang melengkapi kriteria  dukungan (minsup) dan  nilai  kepercayaan (mincof) . Langkah pertama adalah mencari sekumpulan  detail  yang  kerap  timbul  pada kumpulan  dataset  dan  harus  memenuhi  nilai minsup [6] .

## 2.2.   Metode FP-Growth
FP-Growth  yang  sering  disebut  juga  dengan frequent pattern  growth  merupakan  sebuah  metode yang  mencari  frequent  itemset  dibandingkan menggunakan kandidat generate ketika menerapkan teknik  Association  Rule  pada  data  mining[7]. Algoritma  FP-Growth  adalah  metode  yang  dapat mengekstraksi  frequent  itemset  dari  database transaksi  tertentu.  Ia  dikenal  karena  efisiensi  dan kemampuannya  menangani  kumpulan  data  besar. FP-Growth tidak memerlukan pembuatan kumpulan kandidat  secara  eksplisit,  sehingga  dalam  banyak kasus membuatnya lebih cepat [8]

## 2.3.  Rapid Minner
Platform  perangkat  lunak  yang  ampuh  untuk pembelajaran  dan  ilmu  data  disebut  RapidMiner. Banyak  alat  untuk  persiapan  data,  pemodelan, penilaian, dan eksekusi yang ditawarkan oleh mesin ini  [9].  Algoritma  pembelajaran  mesin  yang disertakan  memungkinkan  pembangunan  model prediktif  yang  dapat  digunakan  untuk  regresi, klasifikasi,  dan  pengelompokan.  Kemampuan visualisasi  data  platform  ini  membantu  pengguna dalam  memahami  pola  dan  tren  yang  mungkin tersembunyi  dalam  dataset.  RapidMiner  juga memberikan fokus pada validasi model, memungkinkan evaluasi menyeluruh untuk memastikan  keandalan  dan  kinerja  model  yang dibangun.  Otomatisasi  proses  menjadi  salah  satu kekuatan  utama  RapidMiner,  mempercepat  alur kerja analisis data tanpa memerlukan campur tangan manual yang berlebihan.
2.4 .  Data Minning Data minning adalah cara paling umum untuk memisahkan  dan  menemukan  desain  dalam  indeks informasi  besar  apa  pun,  termasuk  teknik  yang bersinggungan  dengan  AI,  pengukuran,  dan kerangka kumpulan data.
Proses penambangan informasi mencakup beberapa tahapan, misalnya pengumpulan informasi, pembersihan informasi, penyelidikan informasi, dan penilaian  hasil  [10],  dapat  disederhanakan  sebagai suatu  proses  yang  melibatkan  pemilihan,  suatu proses  ekstraksi  pola  atau  informasi  yang bermanfaat  dari  golongan  data  besar,  yang kemudian  dapat  digunakan  untuk  pemungutan kesimpulan.  Metode  data  mining  digunakan  untuk mengatasi berbagai masalah dengan cara mengeksplorasi  sebuah  set  data,mengungkapkan keterkaitan  antar  fitur  yang  tersembunyi  dalam domain  informasi.  Dengan  demikian,  teknik  ini dapat  menghasilkan  pengetahuan  baru  yang mendukung proses pengambilan keputusan[11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.  Sumber Data
Sumber data yang dipakai dalam tugas akhir ini berasal dari CV.Dapas Rancaekek yang terletak di Jl. Raya  Dangdeur,  Bojongloa,  Kec.  Rancaekek, Bandung, Jawa Barat 40394, Indonesia. Data diambil mulai dari Agustus 2022-November 2023.

## 3.2.  Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, penggunaan data kuantitatif menjadi  pendekatan  utama  yang  diterapkan  untuk menghimpun  informasi  yang  dapat  diukur  secara objektif.  Metode  ini  memberikan  keunggulan  dalam menggambarkan fenomena secara numerik, memungkinkan  analisis  statistik  yang  mendalam  dan interpretasi yang kuat.

## 3.3.  Tahapan Penelitian
Knowledge  Discovery  In  Database (KDD) adalah  cara  paling  umum  untuk  menambang  dan membedah banyak indeks informasi serta memisahkan  data  dan  informasi  berharga.  Data  ini terdapat  dalam  kumpulan  data  besar  yang sebelumnya  tidak  jelas  dan  mungkin  berguna. Penambangan  informasi  adalah  salah  satu  tahap dalam perkembangan proses KDD yang berulang.

## Gambar 1 Tahapan Kdd
Pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD)  merupakan  teknik  analisis  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Ini  terdiri  dari banyak langkah, termasuk pemilihan data,
prapemrosesan,  transformasi,  penambangan,  dan penilaian.  Berikut  penjelasan  lengkap  dari  masing- masing tahapan tersebut:
a) Data Selection
b) Data Preprocessing
c) Data Transformation
d) Data Minning
e) Evaluation
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan  Algoritma  FP-Growth  Untuk Rekomendasi  Penjualan  ATK  CV.Dapass

## Rancaekek
Dalam  data  penjualan  CV.Dapas  Rancaekek terdapat  bebereapa  atribut  ,    yaitu  Tanggal,Jenis produk,Quantity,Harga,dan Total.Namun atribut yang akan  dipilih  untuk  dipakai  dalam  proses  mencari frequent  itemset.  Atribut  yang  dipakai  adalah Invoice,Jenis Produk,dan Quantity
Tabel  1. Data Yang Telah Melalui Tahap Seleksi
Invoice Jenis Produk Quantity 1001 Foodpak Matte 245 3000 1001 Ivory 300 500 1002 Dupleks 310 1000 1003 Dupleks 310 1000 1003 Foodpak Matte 245 2000 1003 Ivory 245 Matte 1000 1004 Dupleks 310 1000 1004 Craft Laminasi 290 5000 1535 Kinstruk 150 1000 1536 Ivory 230 1000 1538 Craft Laminasi 290 1000 1538 Foodpak Matte 245 4000 1539 Dupleks 350 2000 .... .... .... .... .... .... 1599 Foodpak Matte 245 4000

## 4.1.1.  Transformasi Data
Data  transaksi  yang  diubah  ditunjukkan  pada tabel  4.1.  Transaksi  pembelian  dari  setiap  invoice berada  pada  kolom  berikutnya  di  bawah,  diikuti dengan nama barang yang dijual dengan inisial huruf abjad. dimana barang  yang dibeli pada saat transaksi diwakili oleh nomor yang diisi. Nilai 0 menunjukkan item  yang  tidak  dibeli  atau  tidak  disertakan  dalam transaksi.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data A B C D E .... .... DU 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5000 0 0 0 0 0 3000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0
0 0 0 0 0
0 0
0
0 1000 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 5000 0 0
A B C D E .... .... DU 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2000 0 0 0 0 0 0 0 1500 0 0 0 0 0 0 0 2000 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 0 0 0 0 0 0 0 0
Gambar 1. Tampilan Import Excel Sheet proses impor data dataset fp-growth.xls yang telah di transformasi ke dalam Rapidminner
Gambar  2. Metode FP-Growth Pada Rapidminner
Proses  Menghubungkan  Metode  FP-Growth  Pada Aplikasi Rapidminner
Gambar 3. Support Dan Confidence Rapidminner Dari  Data Penjualan
4.2. Mengetahui  Pola  Pembelian  Konsumen  Untuk Di Rekomendasikan Dipembelian Berikutnya
Gambar 4. Grafis Rule Data Penjualan Dalam
Rapidminer Gambar  5. Assotiation Rules Dalam Rapidminner 4.3. Mengetahui Pola Pembelian Konsumen Untuk  Di  rekomendasikan  Dipembelian Berikutnya
Tabel 3. Item Yang Bisa Direkomendasikan untuk dibeli bersamaan
PREMISES CONCLUSION SUPPORT CONFIDENCE Foodpak Matte 295(1) Ivory 230 4% 67% Foodpak 245(1) Dupleks 310 4% 67% Ivory 230, Dupleks 350 Craft Laminasi 290(1) 8% 67% Ivory 230, Dupleks 350(1) Dupleks 310 4% 67% Dupleks 310, Ivory 300 Ivory 230 4% 67% Ivory 230, Dupleks 350(1) Ivory 250 4% 67% Dupleks 310(1), Craft Foodpak 290(1) Grease Proof(1) 4% 67%
Berdasarkan Tabel  2 dengan nilai support 0.004 dan  confidence  67%  maka  item  diatas  bisa  di rekomendasikan  pada  konsumen  agar  dibeli  secara bersamaan.Seperti  jika    konsumen  membeli  foodpak mate 295 maka direkomendasikan juga untuk membeli ivory 230,jika konsumen membeli  foodpak 245 maka direkomdasikan juga untuk membeli dupleks 310.
Hasil  akhir  dari  Peraturan  ini  adalah  informasi baru  tentang  tren  pembelian  yang  sebelumnya  tidak diketahui.  Bisnis  dapat  menggunakan  hal  ini  untuk secara  efektif  menjaga  kepuasan  pelanggan  dengan memastikan  produk  dapat  diakses  saat  pelanggan membutuhkannya.  Akibatnya,  bisnis  harus  terus- menerus  menawarkan  barang  yang  diinginkan pelanggan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan berikut dapat diambil berdasarkan informasi  dan  hasil  percakapan:  Dari  27  kriteria yang  diperoleh  dari  data  sampel  penjualan,  12 memiliki tingkat kepercayaan 100%. Informasi baru mengenai  kebiasaan  membeli  konsumen  diperoleh dari  aturan  yang  diperoleh.  Mengacu  pada  pola pembelian produk dengan nilai keyakinan terbesar, informasi  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan pilihan  inventaris  dan  menawarkan  paket  diskon kepada  konsumen.  Untuk  memastikan  bahwa  tidak pernah  ada  kekurangan  persediaan,  bisnis  dapat melacak tren pembelian pelanggan untuk komoditas yang  biasa  dibeli  dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth.
Berikut  adalah  beberapa  rekomendasi  yang dapat  dibuat  untuk  meningkatkan  pengembangan sistem ini berdasarkan temuan penelitian:
Memverifikasi  secara  berkala  bahwa  Aturan Asosiasi  diterapkan  dengan  evaluasi  berkelanjutan dengan memanfaatkan Algoritma FP-Growth Untuk memperoleh temuan yang lebih memuaskan, disarankan  agar  penelitian  selanjutnya  mencakup lebih  banyak  data  transaksi  dan  item  yang digunakan lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  R.  Ahmad  Rohman1,  Masduki  Asbari2,
“Literasi Digital: Revitalisasi Inovasi Teknologi,” Inf. Syst. Manag. , vol. 3, no. 1, pp.
1–4, 2024, [Online]. Available:
https://jisma.org/index.php/jisma/article/view/74 2/128
[2]  D.  Setiono  and  D.  Saputra,  “PEMASARAN PRODUK  KERAJINAN  MENGGUNAKAN FREQUENT,” vol. 7, pp. 51–60, 2024.
[3]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP- Growth  Pada  Perusahaan  Ritel,” Inspir.  J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[4]  S.  Kurniawan,  W.  Gata,  and  H.  Wiyana, “Analisis Algoritma FP-Growth Untuk Rekomendasi Produk pada Data Retail Penjualan Produk Kosmetik (Studi Kasus: MT Shop Kelapa Gading),” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. 2018 (SENTIKA 2018) , vol. 2018, no. 8, pp. 61– 69, 2018, [Online].
Available:
https://fti.uajy.ac.id/sentika/publikasi/makalah/2 018/8.pdf
[5]  P. Palupiningsih and B. Prayitno, “Implementasi Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Penentuan,”  vol.
17, pp. 493–501, 2023.
[6]  S.  F.  Octavia,  I.  Permana,  and  S.  Monalisa, “Penerapan Algoritma Association Rules Dalam Penentuan  Pola  Pembelian  Berdasarkan  Hasil Clustering,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 956–965, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6129.
[7]  R. L. Najmi, M. Irsyad, F. Insani, A. Nazir, and . P.,  “Analisis  Pola  Asosiasi  Data  Transaksi Penjualan  Minuman  Menggunakan  Algoritma FP-Growth  dan  Eclat,” Build.  Informatics, Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  0–7,  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3592.
[8]  M.  A.  Zarkashy  and  R.  Rismayati,  “ANALISA POLA  PEMBELIAN  PRODUK  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  FP-GROWTH PADA TOKO HERON,” vol. 1, no. 2, pp. 107–
115, 2024.
[9]  M.  Rafi  Nahjan,  Nono  Heryana,  and  Apriade Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  101–104,  2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6094.
[10]  J. A. S. Siregar and K. Handoko, “Jurnal Comasie Jurnal  Comasie,” J.  Comasie ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 40–51, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasie journal%0AJurnal Comasie ISSN (Online) 2715- 6265%0APERANCANGAN [11]  A. Syahputri, “Penerapan Algoritma Pemograman  Dalam  Optimalisasi  Pola  Makan Mahasiswa  Penderita  Gastritis  Metode  FP- Growth,” vol. 2, no. 1, 2024.