## Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi

## Aldi Ardianto, Devi Fitrianah
Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta 41514010063@student.mercubuana.ac.id¹ , devi.fitrianah@mercubuana.ac.id²

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan rekomendasi trend penjualan barang ATK pada sebuah toko dari CV. Fajar Sukses Abadi. Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  FP- Growth. Algoritma FP-Growth merupakan salah satu teknik association rule  yang  digunakan  untuk  analisa  keranjang  belanja.  dengan menggunakan teknik association rule menghasilkan suatu aturan asosiasi antara  produk  –  produk  yang  dijual  secara  bersamaan  dalam  satu transaksi.  Hasil  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  menggunakan minimum  support  2%  dan  minimum  confidence  70%  mendapatkan  4 aturan asosiasi  yaitu jika membeli balpoint faster c6/c8 htm,biriu maka akan  membeli  tip  ek  pentel  7  ml  zl62-w  corection  pen  ,  jika  membeli sticker biru sunfix maka akan membeli sticker putih sunfix, jika membeli tip ek pentel 7 ml zl62-w corection pen dan buku folio aa isi 100 lbr maka akan membeli balpoint faster c6/c8 htm,biriu, jika membeli steples maka akan membeli isi stepler no 10 max.
Keywords: Data  Mining;  Algoritma  FP-Growth;  Association  Rule; RapidMiner, ATK
DOI: 10.22441/incomtech.v9i1.3263

## 1. PENDAHULUAN
ATK (Alat Tulis Kantor)  adalah salah satu kebutuhan yang sangat diperlukan oleh  suatu  perusahaan  atau  perkantoran.  Tidak  tersedianya  persediaan  atk  akan menghambat aktifitas di dalam perusahaan tersebut. CV Fajar Sukses Abadi adalah perusahaan yang bergerak di bidang penjualan barang yaitu alat tulis kantor seperti kertas  hvs,  map,  post  it,  pulpen,  dan  lain  lain.  Sampai  saat  ini  CV  Fajar  Sukses Abadi  mempunyai  banyak  data  transaksi  yang  tidak  dimanfaatkan  dan  hanya  di simpan  di  dalam  basis  data.  Dibutuhkan  sebuah  metode  atau  teknik  yang  dapat merubah data tersebut menjadi sebuah informasi berharga atau pengetahuan yang bermanfaat untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Suatu teknologi yang dapat  digunakan  untuk  mewujudkannya  adalah  data  mining.  Data  mining  adalah proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.  Metode teknologi  data mining   yang
dapat  di  gunakan  dalam  data  transaksi  tersebut    adalah  metode  asosiasi  atau association  rule  mining.  Di  dalam  bidang  usaha  retail  metode  association  rule mining  ini  lebih  dikenal  dengan  istilah  analisa  keranjang  belanja  (market  basket analysis).
Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma FP-Growth,  Algoritma ini digunakan untuk membentuk frequent itemset yang nantinya akan menjadi aturan asosiasi  yang  dihasilkan  market  basket  analisis  dengan  menggunakan  alat  bantu perangkat lunak RapidMiner. Hasil penelitian ini yang berupa aturan asosiai yang dapat  memberikan  informasi  trend  penjualan  ATK  sehingga  bermanfaat  untuk perusahaan sebagai pengambilan keputusan penjualan yang akan datang.

## 2. STUDI TERKAIT

## 2.1 Algoritma FP-Growth
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  [1][2][3][4].  Pada  algoritma  FP- Growth  menggunakan  konsep  pembangunan  tree,  yang  biasa  disebut  FP-Tree, dalam pencarian frequent itemsets bukan menggunakan generate candidate seperti yang  dilakukan  pada  algoritma  Apriori  [4].  Dengan  menggunakan  FP-tree, algoritma FP-Growth dapat langsung memperoleh frequent itemsets [5], Sehingga algoritma FP-Growth menjadi lebih cepat daripada algoritma Apriori [1][4].
Pada penentuan frequent itemset terdapat 2 tahap proses yang dilakukan yaitu: pembuatan  FP-tree  dan  penerapan  algoritma  FP-Growth  untuk  menemukan frequent  itemset.  Struktur  data  yang  digunakan  untuk  mencari  frequent  itemset dengan  algoritma  FP-Growth  adalah  perluasan  dari  penggunaan  sebuah  pohon prefix,  yang  biasa  disebut  adalah  FP-tree[3].  Dengan  menggunakan  FP-tree, algoritma  FP-Growth  dapat  langsung  mengekstrak  frequent  itemset  dari  FP-tree yang telah terbentuk dengan menggunakan prinsip divide and conquer [3][6][7]. Dalam  penerapan  penggunaan  algoritma  FP-Growth  pada  penelitian sebelumnya digunakan untuk  menentuan tata letak barang sebagai  strategi bisnis meningkatkan penjualan pada bisnis retail [8],  aplikasi prediksi persedian sepeda motor  [3],  untuk  menentukan  cross-selling  produk[9]  dan  masih  banyak  yang lainnya.

## 2.2 Penerapan Algoritma FP-Growth
Penggalian  frequent  itemset  dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth dilakukan dengan cara membangkitkan struktur data tree atau disebut dengan FP- Tree.  FP-tree  merupakan  struktur  penyimpanan  data  yang  dimampatkan.  FP-tree dibangun dengan memetakan setiap data transaksi ke dalam setiap lintasan tertentu dalam  FP-tree  [3].  Metode  Algoritma  FP-Growth  dibagi  menjadi  tiga  langkah utama [1][6], yaitu :
1. Tahap Pembangkitan Conditional Pattern Base
Conditional  Pattern  Base  merupakan  subdatabase  yang  berisi  prefix  path (lintasan  prefix)  dan  suffix  pattern  (pola  akhiran).  Pembangkitan  conditional pattern base didapatkan melalui FP-tree yang telah dibangun sebelumnya.
2. Tahap Pembangkitan Conditional FP-tree
Pada  tahap  ini,  support  count  dari  setiap  item  pada  setiap  conditional  pattern base  dijumlahkan,  lalu  setiap  item  yang  memiliki  jumlah  support  count  lebih
besar  sama  dengan  minimum  support  count    akan  dibangkitkan  dengan conditional FPtree.
3. Tahap Pencarian frequent itemset
Apabila  Conditional  FP-tree  merupakan  lintasan  tunggal  (single  path),  maka didapatkan  frequent  itemset  dengan  melakukan  kombinasi  item  untuk  setiap conditional FP-tree. Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembangkitan FP-Growth secara rekursif.

## 2.3 Association Rule
Association  rule  merupakan  sutu  proses  pada  data  mining  untuk  menentukan semua  aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  (minsup) dan  confidence  (minconf)  pada  sebuah  database.  Kedua  syarat  tersebut  akan digunakan  untuk  interesting  association  rules  dengan  dibandingkaan  dengan batasan yang telah ditentukan, yaitu minsup dan minconf [10][11].
Association Rule Mining adalah suatu prosedur untuk mencari hubungan antar item dalam suatu dataset. Dimulai dengan mencari frequen itemset, yaitu kombinasi yang  paling  sering  terjadi  dalam  suatu  itemset  dan  harus  memenuhi  minsup [12][13].

## 2.3.1 Support
Support  dari  suatu  association  rule  adalah  presentasi  kombinasi  item  tersebut dalam database, dimana jika mempunyai item A dan item B maka support adalah proporsi dari transaksi dalam database yang mengandung A dan B. Rumus untuk menghitung nilai support dari dua item tersebut adalah sebagai berikut:
Support (A,B) = P( A ∩ B )      Jumlah transaksi yang mengandung A dan B     [14]

## Total transaksi
2.3.2 Confidence
Confidence dari association  rule adalah  ukuran  ketepatan  suatu  rule,  yaitu presentasi  transaksi  dalam  database  yang  mengandung  A  dan  mengandung  B. Dengan  adanya  confidence  kita  dapat  mengukur  kuatnya  hubungan  antar-item dalam  association  rule.  Rumus  untuk  menghitung  nilai  confidence  dari  dua  item tersebut adalalah sebagai berikut:

## Confidence(A→B)= P(A|B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B  [15][16] Jumlah transaksi yang mengandung A

## 2.3.3 Lift Ratio
Lift  ratio adalah  suatu  ukuran  untuk  mengetahui  kekuatan  aturan  asosisasi ( association rule ) yang telah terbentuk. Nilai lift ratio biasanya digunakan sebagai penentu apakah aturan asosiasi valid atau tidak valid [16]. Untuk menghitung lift ratio digunakam rumus sebagai berikut:
Lift ratio  =            Confidence (A, B)
[16]
Benchmark Confidence (A,B)
Untuk mendapatkan nilai benchmark confidence sendiri dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
Benchmark Confidence  =    NC N Keterangan: Nc = jumlah transaksi dengan item yang menjadi consequent N = jumlah transaksi basis data

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  seperti  yang  ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara meminta data transaksi penjualan atk CV  Fajar  Sukses  Abadi  dari  bulan  Desember  2017  sampai  Maret  2018.  Data transaksi tersebut memiliki atribut ID,Tanggal, Kode Barang, Nama Barang , Kode Satuan , Jumlah , Harga, Total. Jumlah data yang digunakan adalah 538 transaksi data transaksi dari bulan Desember 2017 sampai Maret 2018.
Tabel 1. Data transaksi penjualan
ID Tanggal Kode Barang Nama Barang Satuan Jumlah Harga Total 00001 03/12/20 17 01030000 08 BATU BATTERAY MERK ABC KECIL PCS 48 1750 84000 00001 03/12/20 17 01030001 43 BATU BATTERAY MERK ALKALINE AA PCS 60 3750 225000 00001 03/12/20 17 01030000 23 IMPRABOARD WARNA PUTIH uk 100X150 CM 3 ml LBR 10 60000 600000 00001 03/12/20 17 01030000 25 ISI CUTTER TUBE 30 1950 58500 00001 03/12/20 17 01030001 49 KERTAS HVS 70 GRM F4 RIM 15 31000 465000 00001 03/12/20 17 01030000 39 ODNER GOBI 8401 F (BESAR) PCS 100 13950 1395000 00001 03/12/20 17 01030001 11 PENSIL 2B STAEDTLER 100 PCS 48 2500 120000 00001 03/12/20 17 01030000 50 POS IT BESAR 654 3M BKS 60 8250 495000 00001 03/12/20 17 01030001 40 TINTA STEMPEL BIRU INK 50 CC BTL 10 18000 180000 00002 03/12/20 17 01030000 08 BATU BATTERAY MERK ABC KECIL PCS 48 1800 86400 00002 03/12/20 17 01030001 43 BATU BATTERAY MERK ALKALINE AA PCS 60 4500 270000 00002 03/12/20 17 01030000 13 BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR BK 30 16000 480000 00002 03/12/20 17 01030000 33 LAKBAN BENING 2'' DAIMARU ROLL 24 7600 182400 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 00535 29/03/20 18 01030000 39 ODNER GOBI 8401 F (BESAR) PCS 18 13950 251100

## 3.2 Pra Proses Data
• Seleksi Data
Pemilihan atribut yang akan digunakan dalam proses mencari frequent itemset. Atribut yang digunakan adalah ID, Nama Barang .
• Transformasi data
Data transaksi diubah seperti pada Tabel 2, baris yang paling atas adalah  item yang  dijual  yang  di  inisialkan  dengan  alphabet,  dan  baris  selanjutnya  adalah transaksi  pembelian  dari  masing-masing  id  transaksi.  Dimana  nilai  1 melambangkan item dibeli dalam transaksi. Sedangkan nilai 0 melambangkan item tidak terbeli atau tidak ada dalam transaksi tersebut.
Tabel 2. Hasil transformasi data
ID A B C D E F G H I J K L M  N . . C X C Y C Z D A D B 0000 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 . . 0 1 0 0 0 0000 2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 . . 0 0 0 0 0 0000 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . 0 0 0 0 0 0000 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . 0 0 0 0 0 0001 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . 0 0 0 0 0 0001 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . . 0 0 0 0 0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. . . . . .. .. .. .. . . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . . . . .. .. .. .. . . .. .. .. .. .. 0053 5 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 . . 0 0 0 0 0
• Penerapan Algoritma FP-Growth
Penerapan  Algoritma  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  RapidMiner  studio versi 8.1 . lihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model dengan RapidMiner
• Retrieve Fix
Operator  ini  digunakan  untuk  memasukan  data  yang  sudah  melewati  tahap praproses untuk diolah dengan model pada RapidMiner.
• Numerical to Binominal
Operator  ini  digunakan  untuk  memproses  data  yang  sudah  di  masukan  dalam operator  retrieve  fix.  Data  yang  akan  dirubah  adalah  nilai  pada  item  yang terdapat dalam  suatu  transaksi menjadi 2 nilai yaitu TRUE atau FALSE.
• FP-Growth Operator  ini  digunakan  untuk  menghasilkan  frequent  item  set  yang  akan digunakan  oleh  operator  berikutnya  untuk  dibuat  aturan  asosiasi  dengan menentukan nilai support dari data transaksi yang sudah dimasukan pada model.
• Create Assosiasion Rule
Operator ini digunakan  untuk menghasilkan aturan asosiasi dengan menentukan minimal  Confidence    dari  item  atau  itemset  dari  data  transaksi  yang  sudah  di masukan pada model.

## 3.3 Evaluasi

## 3.3.1 Frequent Itemset
Berdasarkan  Tabel  3,  dapat  dilihat  jumlah  Frequent  Item  set  yang  dihasilkan oleh beberapa minimum support.
Tabel 3. Jumlah frequent itemset Minsupp Item  Set 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 2 67 14 4 3 2 1 0 3 14 1 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0 0 0 0
Dapat disimpulkan Frequent itemset terbanyak yang dihasilkan dari data tersebut menggunakan data transaksi tersebut dengan nilai minimum support 1% kebawah, dengan nilai 7% keatas tidak menghasilkan frequent itemset. Berikut hasil rincian hasil frequent itemset yang di diapat dengan nilai minimum support pada Tabel 3 .
Tabel 4. Frequent Itemset Minsupp 1% itemset Frequent Itemset support 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), KERTAS HVS 70 GRM A4 0.021 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), CONTINOUS FORM 1 PLY 2000 LBR 0.011 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), POS IT KECIL 653 3M 0.021 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), ISI CUTTER 0.011 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), SPIDOL HITAM ARTLINE 500 0.011 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), BATU BATTERAY MERK ALKALIN AAA 1.5 V U/ AC 0.011 …. …………………………………………………………………………………… ……………. …. …. …………………………………………………………………………………… ……………. …. 3 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU, BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR 0.022 3 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU, FILE BOX IMCO 0.011 3 KERTAS HVS 70 GRM A4, POS IT KECIL 653 3M, POS IT BESAR 654 3M 0.013 3 KERTAS HVS 70 GRM A4, POS IT KECIL 653 3M, STOP MAP BUSINES FILE DAICHI FILEX 0.015 3 ISI STEPLER NO 10 MAX, PENSIL 2B STAEDTLER 100, STEPLES 0.011 3 ISI STEPLER NO 10 MAX, STEPLES, CUTTER 0.011 3 POS IT BESAR 654 3M, MAP TRANSPARAN (CLEAR HOLDER), AMPLOP COKLAT FOLIO 0.011 3 PENSIL 2B STAEDTLER 100, PENGHAPUS PENCIL STADLER, Rautan pensil 0.013 3 PENSIL 2B STAEDTLER 100, PENGHAPUS PENCIL STADLER, Kotak Pensil 0.011 3 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil, Buku tulis 0.015 3 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil, Kotak Pensil 0.011 3 PENSIL 2B STAEDTLER 100, PENGGARIS, Kotak Pensil 0.011 3 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Buku tulis, Kotak Pensil 0.013 3 Rautan pensil, Buku tulis, Kotak Pensil 0.013 4 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil, Buku tulis, Kotak Pensil 0.011 Tabel 5. Frequent Itemset Minsupp 2% itemset Frequent Itemset support 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), KERTAS HVS 70 GRM A4 0.021 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), POS IT KECIL 653 3M 0.021 2 ODNER GOBI 8401 F (BESAR), ODNER FOLIO SMALL GB 8402 F GOBI 0.021 2 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.069 2 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR 0.026 2 KERTAS HVS 70 GRM A4, POS IT KECIL 653 3M 0.024 2 KERTAS HVS 70 GRM A4, STOP MAP BUSINES FILE DAICHI FILEX 0.022 2 BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU, BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR 0.037 2 ISI STEPLER NO 10 MAX, STEPLES 0.051 2 POS IT KECIL 653 3M, POS IT BESAR 654 3M 0.022 2 POS IT KECIL 653 3M, AMPLOP COKLAT FOLIO 0.021 2 BATU BATTERAY MERK ALKALINE AA, BATU BATTERAY MERK ABC KECIL 0.043 2 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil 0.024 2 STICKER PUTIH SUNFIX, STICKER BIRU SUNFIX 0.021 3 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU, BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR 0.022
Tabel 6. Frequent Itemset Minsupp 3% itemset Frequent Itemset support 2 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.069 2 BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU, BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR 0.037 2 ISI STEPLER NO 10 MAX, STEPLES 0.051 2 BATU BATTERAY MERK ALKALINE AA, BATU BATTERAY MERK ABC KECIL 0.043 Tabel 7. Frequent Itemset Minsupp 4% itemset Frequent Itemset support 2 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.069 2 ISI STEPLER NO 10 MAX, STEPLES 0.051 2 BATU BATTERAY MERK ALKALINE AA, BATU BATTERAY MERK ABC KECIL 0.043 Tabel 8. Frequent Itemset Minsupp 5% itemset Frequent Itemset support 2 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.069 2 ISI STEPLER NO 10 MAX, STEPLES 0.051 Tabel 9. Frequent Itemset Minsupp 6% itemset Frequent Itemset support 2 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.069

## 3.3.2 Association Rule
Berdasarkan Tabel 10, dapat dilihat jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan oleh minimum support dan minimum confidence yang digunakan.
Tabel 10. Jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan
Minsup Minconf 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 70% 46 4 2 2 2 1 0 80% 28 2 1 1 1 0 0 90% 12 1 1 1 1 0 0
Pada setiap pertambahan nilai minimum support dan minimum confidence yang diujikan  terlihat rule yang terbentuk semakin berkurang. Pada minum support 7% dapat  dilihat  tidak  menghasilkan  satupun  aturan  asosiasi.  dikarnakan  nilai confidence dari frequent itemset yang di bangkitkan tidak memenuhi syarat minum confidence.  Pada  pengujian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai minimum  support  dan  nilai  minimum  confidence  yang  digunakan  akan mendapatkan  jumlah  rule  yang  semakin  sedikit.  Berikut  rincian  pembangkitan aturan  asosiasi  dengan  nilai  minimum  support  dan  minimum  confidence  paling rendah pada Tabel 11.
Tabel 11. Data Aturan Asosiasi No Premise Conclusion Support Confidence Lift 1 PITA EPSON LX 310 PITA PRINTER EPSON LX-300 8750 17.7 mtr/58.0 feet 0.011235955 0.75 33.375 2 ISI STEPLER NO 10 MAX, PENSIL 2B STAEDTLER 100 STEPLES 0.011235955 0.75 13.810344 83 3 POS IT BESAR 654 3M, AMPLOP COKLAT FOLIO MAP TRANSPARAN (CLEAR HOLDER) 0.011235955 0.75 12.136363 64 4 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil, Buku tulis Kotak Pensil 0.011235955 0.75 40.05 5 Buku tulis, Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil 0.011235955 0.75 30.807692 31 6 MAP TRANSPARAN (CLEAR HOLDER), AMPLOP COKLAT FOLIO POS IT BESAR 654 3M 0.011235955 0.857142857 12.045112 78 7 Rautan pensil, Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100 0.011235955 0.857142857 14.764976 96 8 PENSIL 2B STAEDTLER 100, PENGGARIS Kotak Pensil 0.011235955 0.857142857 45.771428 57 9 PENGGARIS, Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100 0.011235955 0.857142857 14.764976 96 10 Rautan pensil, Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100, Buku tulis 0.011235955 0.857142857 45.771428 57 11 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Buku tulis, Kotak Pensil Rautan pensil 0.011235955 0.857142857 22.885714 29 12 Rautan pensil, Buku tulis, Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100 0.011235955 0.857142857 14.764976 96 13 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, FILE BOX IMCO BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.011235955 1 10.470588 24 14 BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU, FILE BOX IMCO TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN 0.011235955 1 9.5357142 86 15 PENSIL 2B STAEDTLER 100, STEPLES ISI STEPLER NO 10 MAX 0.011235955 1 10.897959 18 16 ISI STEPLER NO 10 MAX, CUTTER STEPLES 0.011235955 1 18.413793 1 17 STEPLES, CUTTER ISI STEPLER NO 10 MAX 0.011235955 1 10.897959 18 18 PENGHAPUS PENCIL STADLER, Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100 0.011235955 1 17.225806 45 19 PENSIL 2B STAEDTLER 100, Rautan pensil, Kotak Pensil Buku tulis 0.011235955 1 48.545454 55 28 Rautan pensil, Buku tulis Kotak Pensil 0.013108614 0.777777778 41.533333 33
… ……………………… ….......... ……………………… …... ……………...  ……………. ………… …. … ……………………… ………... ……………………… …... ……………...  ……………. ………… …. 40 Buku tulis Rautan pensil 0.016853933 0.818181818 21.845454 55 41 Kotak Pensil PENSIL 2B STAEDTLER 100 0.016853933 0.9 15.503225 81 42 Buku tulis PENSIL 2B STAEDTLER 100 0.018726592 0.909090909 15.659824 05 43 STICKER BIRU SUNFIX STICKER PUTIH SUNFIX 0.020599251 0.785714286 20.978571 43 44 TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN, BUKU FOLIO AA ISI 100 LBR BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU 0.02247191 0.857142857 8.9747899 16 45 STEPLES ISI STEPLER NO 10 MAX 0.050561798 0.931034483 10.146375 79 46 BALPOINT FASTER C6/C8 HTM, BIRIU TIP EK PENTEL 7 ML ZL62-W CORECTION PEN 0.06928839 0.725490196 6.9180672 27

## 4. HASIL
Hasil  rule  yang  digunakan  untuk  mengetahui  informasi  trend  penjualan  yang akan datang  menggunakan minimum  support 2% dan minimum  confidence 70% yang menghasilkan  4 aturan asosiasi. Aturan asosiasi yang dihasilkan diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Aturan asosiasi
Hasil  aturan  asosiasi  di  atas  dengan  nilai  minimum  confidence  0.70  dapat diketahui bahwa konsumen  jika membeli balpoint faster c6/c8 htm,biriu maka akan membeli tip ek pentel 7 ml zl62-w corection pen dengan nilai lift 6.9, jika membeli sticker biru sunfix maka akan membeli sticker putih sunfix dengan nilai lift 20.9, jika membeli tip ek pentel 7 ml zl62-w corection pen dan buku folio aa isi 100 lbr maka  akan  membeli  balpoint  faster  c6/c8  htm,biriu  dengan  nilai  lift  8.9,  jika membeli steples maka akan membeli isi stepler no 10 max dengan nilai lift 10.
Lift ratio dari aturan asosiasi  tersebut semua bernilai lebih besar dari 1 (lift ratio > 1). Hal ini menunjukan bahwa semua rule yang dihasilkan bersifat kuat dan valid untuk digunakan dalam prediksi trend penjualan yang akan datang.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut. Penerapan  Algoritma FP-Growth  berhasil diimplementasikan pada data transaksi CV. Fajar Sukses Abadi  dilihat dari hasil aturan yang di dapat. Selain itu, terdapat hasil  aturan  asosiasi  yang  dapat  di  gunakan  untuk  rekomendasi  trend  penjualan yang  akan  datang.  Semakin  tinggi  nilai  minimum  support  &  nilai  minimum confidence  akan  menghasilkan  rule  yang  sedikit.  Aturan  asosiasi  yang  terbaik dengan  support  5%  dan  confidence  93%  yaitu  jika  membeli  steples  maka  akan membeli  isi  stepler  no  10  max  dengan  nilai  lift  10.  Disarankan  untuk  penelitian yang akan dating agar lebih banyak data transaksi dan variasi item  yang di gunakan guna  untuk  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan.  Juga  agar  dibuatkan  aplikasi berbasis  web  /  desktop  agar  pengolahan  data  dapat  diproses  tanpa  harus menggunakan aplikasi rapidminer.

## REFERENCES
[1] D.  Samuel,  Penerapan  Stuktur  FP-Tree  dan  Algoritma  FP-Growth  dalam  Optimasi Penentuan Frequent Itemset, p. 6, 2008.
[2] F. T. Raharjo, T. S. Yanti, and A. Kudus, Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma FP-Growth ( Kasus Data Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas Islam Bandung  ) itemsets dari data peminjaman buku di Perpustakaan Universitas Islam berdasarkan ukuran lift ratio dari data peminjaman buku di, pp. 93–100.
[3] Ririanti,  Implementasi  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Aplikasi  Prediksi  Persediaan  Sepeda Motor ( Studi Kasus Pt . Pilar Deli Labumas ), Pelia Inform. Budi Darma , vol. VI, no. 1, pp. 139–144, 2014.
[4] Erwin, Analisis Market Basket Dengan Algoritma, J. Generic , vol. 4, pp. 26–30, 2009.
[5] A.  Ikhwan,  D.  Nofriansyah,  and  Sriani,  Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Fp- Growth  untuk  Mendukung  Strategi  Promosi  Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus  STMIK Triguna Dharma ), Saintikom , vol. 14, no. 3, pp. 211–226, 2015.
[6] N. F. Nur Rohman  Ardani,  Sistem  Rekomendasi Pemesanan Sparepart Dengan  Algoritma Fp-Growth, pp. 6–7, 2016.
[7] A.  S.  A.  Alghamdi,  Efficient  Implementation  of  FP  Growth  Algorithm-Data  Mining  on Medical Data, Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 11, no. 12, pp. 7–16, 2011.
[8] K.  Sumangkut,  A.  Lumenta,  and  V.  Tulenan,  Analisa  Pola  Belanja  Swalayan  Daily  Mart Untuk Menentukan Tata Letak Barang Menggunakan Algoritma FP-Growth, Tek. Inform. , Vol. 8, No. 1, pp. 52–56, 2016.
[9] F. A. Priyana and A. Kardianawati, Data Mining Asosiasi Untuk Menentukan Cross-Selling Produk  Menggunakan  Algoritma  Frequent  Pattern-Growth  Pada  Koperasi  Karyawan  Pt  . Phapros Semarang Sistem informasi yang terkomputerisasi organisasi dalam mengumpulkan berbagai data dalam suatu basis data, Ilmu Komput. , pp. 1–7.
[10] F. Fatihatul, A. Setiawan, and R. Rosadi, Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma FP- Growth Untuk Market Basket Analysis, pp. 1–8, 2011.
[11] F. Rumaisa and M. Kom, Penentuan Association Rule Pada Pemilihan Program Studi Kasus Pada Universitas Widyatama Bandung, Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , Vol. 1, No. Snati, pp. 15–16, 2012.
[12] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. E. M. A, Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ), J. Tek. Inform. , Vol. 9, No. 2, pp. 120–127, 2016.
[13] S. Sidhu, FP Growth Algorithm Implementation, Vol. 93, No. 8, pp. 6–10, 2014.
[14] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) , Telematika , Vol. 4, No. 1, pp. 118–132, 2012.
[15] A.A. Raorane, Kulkarni RV, and Jitkar BD, Association Rule – Extracting Knowledge Using
Market Basket Analysis, Res. J. Recent Sci. Feb. Res.J.Recent Sci , Vol. 1, No. 2, pp. 19–27, 2012.
[16] M. Fauzy, K. R. Saleh W, and I. Asror, Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Kota Bandung, J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , Vol. 13, No. 2, pp. 115–124, 2014.