## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   4 Hal: 155-160 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Identifikasi Pola Penjualan Kategori Barang dalam Menjaga Stabilitas Stok Barang Menggunakan Algoritma Fp-Growth
Nelisa 1  , Syahid Hakam Abdul Halim 2 1,2 Madrasah Aliyah Negeri 2 Kota Padang Panjang
nelisanasution24@gmail.com

## Abstract
In  managing  a  very  large  set  of  databases,  a  method  or  technique  is  needed  that  can  convert  a  mountain  of  data  into information, one of the data that can be processed is sales data. Ulfamart Mini Market is one of the Mini Markets that plays a role in meeting consumer needs well so that a good method is needed to manage goods in order to meet consumer needs, one of  which  can  be  processed  is  sales  transaction  data  on  Ulfamart  Mini  Market  which  will  become  a  new  information  for increase sales. This study aims to determine consumer buying patterns for an item in an effort to maintain the stability of the stock of goods. In this study, data processing used is the sale transaction data of Ulfamart Mini Market. Transaction data is processed using the Fp-Growth association Data Mining technique with a confidence value of 70% and a minimum support of 30%. From processing the transaction data, it produces new knowledge in the form of rules for each item of goods. Every item  purchased  simultaneously  is  an  Association  Rule  which  is  obtained  from  the confidence value  and  will  later  become knowledge for the Mini Market owner. The pattern generated by the rule can be a reference to maintain the stability of the stock of goods in increasing sales. This method can be used by the Mini Market in order to convey information more quickly and accurately so that the level of sales is increased and well controlled.
Keywords: Data Mining, Association Rule, Fp-Growth, Rapid Miner, Goods.

## Abstrak
Dalam  mengelola  sekumpulan database yang  sangat  besar  dibutuhkan  suatu  metode  atau  teknik  yang  dapat  mengubah segunung  data  menjadi  suatu  informasi,  salah  satu  data  yang  bisa  diolah  adalah  data  penjualan.  Mini  Market  Ulfamart merupakan salah satu Mini Market yang berperan memenuhi kebutuhan konsumen dengan baik sehinga perlu  metode yang baik  untuk  mengelola  barang  agar  dapat  memnuhi  kebutuhan  konsumen,  data  yang  dapat  diolah  salah  satunya  adalah  data transaksi  penjualan  pada  Mini  Market  Ulfamart  yang  akan  menjadi  suatu  informasi  baru  untuk  meningkatkan  penjualan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pola  beli  konsumen  terhadap  suatu  barang  dalam  upaya  menjaga  stabilitas  stok barang.  Pada  penelitian  ini  pengolahan  data  yang  digunakan  adalah  data  transaksi  penjualan  Mini  Market  Ulfamart . Data transaksi diolah menggunakan teknik Data Mining asosiasi Fp-Growth dengan nilai confidence 70% dan minimum support 30%. Dari pengolahan terhadap data transaksi menghasilkan pengetahuan baru berupa rule setiap item barang. Setiap barang yang dibeli secara bersamaan  merupakan Association Rule yang diperoleh dari nilai confidance dan nantinya akan  menjadi sebuah pengetahuan bagi pemilik Mini Market. Pola yang dihasilkan oleh rule dapat menjadi acuan untuk menjaga stabilitas stok barang dalam meningkatkan penjualan. Metode ini dapat digunakan oleh pihak Mini Market agar dapat menyampaikan informasi lebih cepat dan akurat sehingga tingkat penjualan menjadi meningkat dan terkontrol dengan baik.
Kata kunci: Data Mining, Association Rule, Fp-Growth, Rapid Miner, Barang.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Proses  penggalian  sebuah  informasi  dan  pengetahuan baru dari data-data yang tersimpan pada database yang berukuran  besar  disebut  juga  dengan Knowledge Discovery  in  Database (KDD). Knowledge  Discovery in  Database (KDD)  mempunyai  beberapa  step  seperti Data Selection , Data Cleaning , Data Transformasi , dan Data  Mining .  Penelitian  tentang  algoitma Fp-Growth yang menggunakan Data Mining yang sudah dilakukan sebelumnya,  penelitian  menggunakan Data  Mining digunakan  untuk  pengekstrakan  pengetahuan  baru diambil dari bongkahan data besar, data yang tersimpan dalam  penyimpanan  dengan  menggunakan  teknik pengenalan  suatu  pola.  Teknik Data  Mining dapat
menemukan korelasi berbagai atribut untuk mendeteksi suatu  data  tertentu [1] . Asociation  Rule merupakan teknik Data  Mining yang  merupakan  bagian  dari Metode Data  Mining lainnya. Asociation  Rule digunakan  untuk  menentukan  korelasi  item  barang yang  ada  di  kumpulan  data  yang  telah  ditentukan [2] . Saat ini asosiasi telah diterapkan pada klasifikasi sesuai dengan  korelasi  antara  kumpulan  item [3] .  Penelitian untuk mendapatkan Association Rule dapat diambil dari Database transaksi  untuk  mendapatkan  dukungan jumlah item yang yang sering diperoleh [4] . Salah satu langkah algoritma yang mengeluarkan semua item yang sering  digunakan  dalam  file  data  merupakan  algoritma Frequent  Pattern  Growth ( Fp-Growth ).  Item  ini mewakili  konsolidasi  data  set  yang  sering  terjadi
bersama  dalam  data  dengan  beberapa  asosiasi [5] . Penelitian  langkah  utama  dalam  pencarian  Algoritma Fp-Growth membangun pohon pola, membangun basis pola  bersyarat,  dan  menambang  pola  yang  sering muncul secara bersamaan [6] . penelitian Algoritma Fp- Growth digunakan  untuk  membantu  mengidentifikasi hubungan  antar  item [7] .  Mini  Market  Ulfamart merupakan  sebuah  mini  market  yang  akan  memenuhi kebutuhan  masyarakat.  Sebagai  upaya  meningkatkan pelayanan  yang  efisien  memerluka  cara  kerja  yang stabil  akan  menghasilkan  informasi  dengan  cepat, akurat  dan  tepat  waktu  sesuai  kebutuhan  konsumen ataupun  masyarakat.  Untuk  memudahkan  pihak  mini market  dalam  mengelola  data  maka  dibutuhkan  sistem yang  dapat  menghasilkan  sebuah  keputusan  untuk mengetahui  produk  yang  paling  banyak  diminati  dan dibutuhkan  oleh  konsumen  dan  memprediksi  tingkat ketersedian stock barang.  Sehingga  data  yang  banyak tersebut  dapat  dimanfaatkan  secara  optimal [8] .  Dari permasalahan-permasalahan  di  atas  dapat  diambil alternatif  dengan  cara  memanfaatkan Data  Mining dengan  mengembangkan  Metode Fp-Growth untuk mengetahui  pola  penjualan  di  Mini  Market  Ulfamart dengan  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui pola beli konsumen terhadap suatu barang, karena  metode  ini  dapat  menghitung  berbagai  nilai berdasarkan item dan data yang telah ditentukan .

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  agar  dapat mengelola  data  yang  akan  dijadikan  sampel  adalah metode algoritma Fp-Growth. Algoritma ini merupakan pengembangan  yang selama ini sering digunakan  yaitu algoritma Apriori . Fp-Growth merupakan  alternatif algoritma yang digunakan untuk menentukan himpunan data  yang  sering  bersama  ( frequent  itemset )  dalam sebuah kumpulan data. Berdasarkan penelitan terdahulu oleh Sun dan Chen (2020) Fp-Growth adalah algoritma berbasis Apriori ,  yang  menyimpan  data  dalam Frequent-pattern tree ( FP-tree ) untuk menambang pola yang  sering  dan  aturan  asosiasi.  Suatu  pola didefinisikan  sebagai  sering  jika  jumlah  dukungannya lebih  besar  dari  atau  sama  dengan  ambang  batas dukungan yang telah ditentukan sebelumnya [9] . Dalam mencari  pola frequent dangan  batas  minimum support dengan  menggunakan  algoritma FP-tree digunakan algorimta Fp-Growth .  Jika support dari  pola  tersebut tidak  kurang  dari  konstanta  (batas  ambang  minimum support )  yang  telah  ditetapkan,  sehingga  hasil  yang didapatkan  disebit frequent  pattern (sering  muncul)
[10] . Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam algoritma Fp-Growth dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Diagram Algoritma Fp-Growth
Algoritma Fp-Growth adalah salah satu algoritma yang yang  cukup  lama,  algoritma Fp-Growth dapat mengurangi  jumlah  item  yang  berukuran  besar  dan hanya  menjalankan datbase dua  kali  dengan  cepat menemukan  item  set  yang  sering  tampil.  Langkah  – langkah dalam Metode Fp-Growth , adalah :
a. Tahap pembangkitan conditional pattern base ,
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembangkitan conditional pattern  base .  Subdata  yang  berisi prefix  path (lintasan awal)  dan suffix pattern (pola  akhiran)  merupakan Conditional  Pattern  Base .  Dari FP-Tree yang  telah dibangun  sebelumnya  maka  didapatkan  Pembangkitan conditional pattern base .
b. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree
Setelah  melakukan  pada  pencarian Conditonal  Pattern Base , maka selanjutnya dilakukan untuk menjumlahkan dari setiap item, lalu setiap item yang memiliki jumlah support  count lebih  besar  atau  sama  dengan  minimum support  count akan  dibangkitkan  dengan conditional FP-Tree .
c. Tahap pencarian frequent itemset .
Pada  tahapan  ini  penentuan conditional  FP-Tree . Setelah  didaptkan  hasil  dari condotional  pattern  base maka  dilanjutkan  dengan  pencarian  item  untuk conditional  FP-Tree untuk  memperoleh frequent item set.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  proses  hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menganalisa data, proses analisa data  merupakan salah satu  tahapan  proses  yang  penting  dalam  sebuah penelitian,  karena  pada  tahap  analisa  datalah  nantinya dilakukan  identifikasi  terhadap  pada  pengolahan  hasil, serta  melakukan  penganalisaan  terhadap  data  yang diperoleh,  dimana  data  dijadikan  bahan  untuk pembuatan  suatu  sistem  aplikasi,  data  yang  digunakan adalah  data  transaksi  penjulan  suatu  barang  yang memungkinkan  untuk  mengetahui  pola  beli  konsumen terhadap  suatu  barang.  Berikut  adalah  data  mengenai penjulan suatu barang:
Jenis prilaku konsumen dalam pembelian barang sangat lahg beragam sehinnga kadang susah untuk meprediksi barang  apa  saja  yang  dibutuhkan  oleh  onsumen  dalam berbelanja  sehinga  dipelukan  suatu  analisa  terhadap suatu data yang telah diperoleh.
Membuat Pohon Fp-Tree Menentukan Conditioanal
Pattern Base
Menentukan Frequen Itemset
Mengumpulkan  Data  Transaksi  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan pada  tahun  2020  dengan  membatasi  20  jenis  barang yang  paling  banyak  dibeli  dari  20  data  transaksi  dan mengurutkan  nilai priority dari  yang  tertinggi  sampai yang  rendah  berdasarkan  nilai  minimum support yaitu 30%  dan  pemberian  kode  pada  barang  sebagai  objek penelitian pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel data penelitian
Id Item Item Priority 1 Goodday Coffe, Malboro Merah, Sampoerna 16, Teh Pucuk {7,10,13,17} 2 La Bold, Soya {9,14} 3 La Bold, Kapal Api, Teh Pucuk {8,9,17} 4 Goodday Coffe, Malboro Merah {7,10} 5 Goodday Coffe, Malboro Merah {7,10} 6 Cricket, Soya, Aqua {1,4,14} 7 La Bold, Kapal Api {8,9} 8 Cricket, Malboro Merah, Soya, Sampoerna 16 {4,10,13,14} 9 Cricket, Malboro Merah {4,10} 10 La Bold, Soya {9,14} 11 Goodday Coffe, Kapal Api, Tanggo Wafer, Aqua {1,7,8,16} 12 Kapal Api {8} 13 La Bold, Cricket, Kapal Api {4,8,9} 14 Goodday Coffe, Sampoerna 16, Tanggo Wafer, Teh Pucuk, Teh Pucuk, Aqua {1,7,13,16,17} 15 Kapal Api {8} 16 La Bold, Cricket, Kapal Api {4,8,9} 17 Goodday Coffe, Soya, Tanggo Wafer {7,14,16} 18 La Bold, Cricket {4,9} 19 Goodday Coffe, Malboro Merah, Sampoerna 16, Teh Pucuk {7,10,13,17} 20 Goodday Coffe, Tanggo Wafer {7,16}

## 3.1 Pembentuka Fp_Tree
Setelah  menentukan  nilai  frekuensi  tinggi  ataupun barang  yang  memenuhi  minimum Support maka selanjutnya  melakukan  pembentukan Fp-Tree dengan  pencarian  menggunakan  pohon  keputusan Decision Tree .
1. FP-Tree untuk diurutkan mulai dari id_transaksi  1  :  {7,10,13,17}.  Nilai  yang dihasilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. FP-Tree pada id_transaksi 1
2. FP-Tree untuk  selanjutnya  sesuai  dengan urutan yaitu id_transaksi 2 :{ 9,14 }. Nilai yang dihasilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. FP-Tree pada id_transaksi 2
3. FP-Tree untuk selanjutnya sesuai dengan urutan yaitu  id_transaksi  3  :{8,9,17} Nilai  yang dihasilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. FP-Tree pada id_transaksi 3
4. Pembentukan pohon FP-Tree dilakukan sampai id_transaksi 20 hingga terbentuklah nilai akhir seperti pada Gambar 5 :
Gambar 5. Hasil Akhir Pohon FP-Tree
3.2 Tahapan Algoritma Fp-Growth ( Frequent Pattern Growth )
Setelah  melakukan  pencarian  pohon  keputusan Fp- Tree selesai  dibuat,  maka  tahap  selanjutnya  akan dilakukan  pencarian  dengan  proses  algoritma Fp- Growth untuk  mencari frequent  itemset yang signifikan.  Fp-Growt  mempunyai  3  Langkah  utama dalam proses pencariannya.
1. Tahap Conditional Pattern Base
Conditional  Pattern  Base merupakan  subdatabase yang  berisi  prefix  path  (lintasan  awal)  dan  suffix pattern (pola akhiran) frequent itemset adalah hasilnya, pembangkitan  ini  didapatkan  melalui  hasil  dari  FP- Tree sebelumnya, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Conditional Pattern Base
Priority Item Condition pattern base 10 1 {7,8,16: 1} {7,13,16,17 : 1} {4,14 : 1} 9 17 {7,10,13 : 2} {7,13,16 : 1} {9,8 : 2} 8 16 {7,8 :1} {7,13 : 1} {7,14 : 1} {7:1} 7 13 {7,10: 2} {7:1} {4,10,14:1} 6 14 {7:1} {9:2} {4:1} {4,10:1} 5 18 {7:1} {9:2}{9,4:2} 4 10 {7:4} {4:2}
3 4 {9:3} 2 9 - 1 1 -
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  atau  sama  dengan  minimum support  count dua akan  dibangkitkan  dengan conditional  FP-Tree .  Hasil pencarian conditional  FP-Tree dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Conditional Fp-Tree
Priority Item Conditional Fp-Tree 10 1 - 9 17 <7:3> <13:3>
8
16 <7:4> 7 13 <7:3> <10:3> 6 14 - 5 18 <9:4> 4
10 <7:4>
3 4 <9:3> 2 9 - 1 1 -

## 3. Tahap Pencarian Frequent Itemset
Conditional  FP-Tree  merupakan  lintasan  tunggal (single  path),  maka  didapatkan  frequent  itemset ataupun  disebut  juag  dengan  Frequent  Generated dengan  melakukan  kombinasi  item  untuk  setiap condtional FP-Tree. Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan  pembangkitan  Fp-Growth  secara  rekursif (proses  memanggil  dirinya  sendiri).  Hasil  pencarian frequent itemset dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Frequent Pattern Generated
Priority Item Frequent Pattern Generated 10 1 9 17 {7,17:3} {13,17:3} {7,13,17:3} 8 16 {7,16:4} 7 13 {7,13:3} {10,13:3} {7,10,13:3} 6 14 - 5 18 {9,8:4} 4 10 {7,10:4} 3 4 {9,4:3} 2 9 -
1 1 -
Ketentuan  minimum support 30%  dan  minimum confidence 70%  maka  terdapat  10  rule  yang  termasuk dalam strong  association  rule .  Dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Strong Association Rule Jika Membeli Maka Membeli Support Confidance 13 7 dan 17 15% 75% 17 7 dan 13 15% 75% 7 17 dan 13 15% 100% 7 13 dan 17 15% 100% 17 13 dan 7 15% 100% 16 7 20% 100% 13 7 dan 10 15% 75% 7 13 dan 10 15% 100% 7 10 dn 13 15% 100% 13 10 dan 7 15% 100%
Tabel 5 adalah 10 buah Strong Association Rules yang didapatkan  yaitu  berupa  suatu  pengetahuan  baru dengan  nilai confidence tertinggi  dari  pola  beli konsumen  terhadap  barang  dari  transaksi  penjualan yang  berjumlah  20  transaksi  pada  data  tahun  2020 pada  Mini  Market  Ulfamary.  Berikut  hasil  lengkap pola-pola atau rules yang dihasilkan:
a. Jika  membeli  Sampoerna  16  maka  akan  membeli Goodday  Coffe  dan  Teh  Pucuk  dengan  tingkat keakuratan  75%  dengan support 15%  dari  data keseluruhan merupakan Rule 1.
b. Jika  membeli  Teh  Pucuk  maka  akan  membeli Goodday Coffe dan Sampoerna 16 dengan tingkat keakuratan  75%  dengan support 15%  dari  data keseluruhan merupakan Rule 2.
c. Jika membeli Goodday Coffe maka akan membeli Teh  Pucuk  dan  Sampoerna  16  dengan  tingkat
keakuratan  100%  dengan support 15%  dari  data keseluruhan merupakan Rule 3.
d. Jika membeli Goodday Coffe maka akan membeli Sampoerna  16  dan  Teh  Pucuk  dengan  tingkat keakuratan  100%  dengan support 15%  dari  data keseluruhan merupakan Rule 4.
e. Jika  membeli  Teh  Pucuk  maka  akan  membeli Sampoerna  16  dan  Goodday  Coffe  juga  dengan tingkat keakurata 100%  dengan support 15% dari data keseluruhan merupakan Rule 5.
f. Jika  membeli  Tanggo  Wafer  maka  akan  membeli Goodday  Coffe  dengan  tingkat  keakuratan 100dengan support 20%  dari  data  keseluruhan merupaka Rule 6 .
g. Jika  membeli  Sampoerna  16  maka  akan  membeli Goodday  Coffe  dan  Malboro  Merah  dengan tingkat keakuratan 75%  dengan support 15% dari data keseluruhan merupakan Rule 7.
h. Jika membeli Goodday Coffe maka akan membeli Sampoerna 16 dan Malboro Merah dengan tingkat keakuratan  100%  dengan support 15%  dari  data keseluruhan merupakan Rule 8.
i. Jika membeli Goodday Coffe maka akan membeli Malboro Merah dan Sampoerna 16 dengan tingkat keakuratan  100%  dengan support 15%  dari  data keseluruhan merupakan Rule 9.
j. Jika  membeli  Sampoerna  16  maka  akan  membeli Malboro  Merah  dan  Goodday  Coffee  dengan tingkat keakuratan 100% dengan support 15% dari data keseluruhan merupakan Rule 10.

## 4. Kesimpulan
Transaksi  penjualan  pada  Mini  Market  Ulfamart dengan menggunakan teknik Data Mining metode Fp- Growth dengan  sampel 20 data transaksi diperoleh 10 pola  penjualan  barang  yang  diolah.  Dari  pola-pola tersebut dapat direkomendasikan  kepada pemilik  Mini Market  Ulfamart.  Dengan  itu  pihak  Mini  Market Ulfamart  dapat  memanfaatkan  pola  tersebut  sebagai informasi  dalam  memprediksi  tingkat  ketersedian stock  barang  dan  menyiapkan  stock  barang  sehingga dapat  mengontrol  penjulan  terhadap  barang  yang banyak  diminati  oleh  konsumen  untuk  meningkatkan hasil penjualan.

## Daftar Rujukan
[1] Dewi,  A.  O.  P.  (2020).  Big  Data  di  Perpustakaan  dengan Memanfaatkan  Data  Mining. Anuva:  Jurnal  Kajian  Budaya, Perpustakaan,
dan
Informasi , 4 (2), 223-230.
https://doi: 10.14710/anuva.4.2.223-230
[2] N,  A.  P.,  &  Dr.,  M.  P.  (2020).  Bounded  Memory  Based Frequent  Pattern  Growth  Approach  With  Deep  Neural Network  And  Decision  Tree  For  Road  Accident  Prediction.
Indian  Journal  of  Computer  Science  and  Engineering ,  11(5),
623–633. https://doi.org/10.21817/indjcse/2020/v11i5/201105189
[3] Noorkholid, M. I., Hidayat, M. A., & Fajarianto, G. W. (2020).
Sistem  Informasi  Penentuan  Paket  Pembelian  Produk Menggunakan Algoritma Frequent Pattern-Growth pada KPRI Jember. BERKALA SAINSTEK , 8(2), 59.
https://doi.org/10.19184/bst.v8i2.11848
[4] Wang,  L.,  Zhu,  H.,  &  Huang,  R.  (2018).  Association  Rule Classification  and  Regression  Algorithm  Based  on  Frequent Itemset  Tree. Proceedings  of  the  2018  3rd  International Conference on Modelling, Simulation and Applied Mathematics (MSAM  2018). https://doi.org/10.2991/msam- 18.2018.30
[5] Li, Y., & Yin, S. (2019). Mining Algorithm for Weighted FP- Growth  Frequent  Item  Sets  based  on  Ordered  FP-Tree.
International  Journal  of  Engineering  and  Management Research , 09(05), 154–158.
https://doi.org/10.31033/ijemr.9.5.22
[6] G.,  A.  (2018).  A  Data  Mining  Analysis  of  ERP  System using
Frequent  Pattern  Growth  Algorithm. International  Journal  of Computer Applications , 182(26), 30–35.
https://doi.org/10.5120/ijca2018918154
[7] Yu,  W.,  Yi,  M.,  &  Li,  Z.  (2019).  Research  on  Constructing Technology  of  Implicit  Hierarchical  Topic  Network  Based  on FP-Growth. Artificial  Intelligence  and  Security ,  260–272. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24274-9_23
[8] Wang, C.-S., & Chang, J.-Y. (2019). MISFP-Growth: Hadoop- Based  Frequent  Pattern  Mining  with  Multiple  Item  Support.
Applied Sciences , 9(10), 2075. https://doi.org/10.3390/app9102075
[9] Sun,  Y.,  &  Chen,  X.  (2020).  An  Improved  Frequent  Pattern Growth  Based  Approach  to  Intrusion  Detection  System  Alert Aggregation. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  1437,
012070. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1437/1/012070
[10] Setyo,  W.  N.,  &  Wardhana,  S.  (2019).  Implementasi  Data Mining  pada  Penjualan  Produk  di  CV  Cahaya  Setya Menggunakan
Algoritma Fp-Growth. Petir , 12(1). https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.416