## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911

## Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Promosi Kampus

## Iskandar Zulkarnain*, Hany Maria Valentine
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1 ,*iskandarzulkarnain@ubk.ac.id, 2 hmvalentine@ubk.ac.id Submitted: 21/07/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak− Kampus atau perguruan tinggi merupakan sebuah lembaga juga  instansi yang termasuk dalam sektor pendidikan. Sekarang  ini  kampus sudah termasuk dalam sebuah sektor bisnis yang bergerak dunia pendidikan.  Oleh karena itu, kampus juga tidak terlepas dari proses promosi. Promosi yang dilakukan oleh kampus memiliki tujuan agar kiranya calon mahasiswa baru  mendaftar  pada  kampus  tersebut.  Bagi  kampus  swasta  mahasiswa  merupakan  masukan  yang  dapat  berguna  untuk melanjutkan proses operasional bagi kampus tersebut. Permasalahan yang masih banyak didapati pada saat ini adalah proses penentuan promosi kampus masih berdasarkan dengan asumsi saja. Dimana asumsi yang digunakan tidak berdasarkan sebuah fakta ataupun acuan khusus. Penentuan promosi pada kampus dapat dilihat berdasarkan dengan data mahasiswa/I yang sudah mendaftar  aktif  pada  kampus  tersebut.  Dari  data  mahasiswa  tersebut  dapat  diolah  berdasarkan  dengan  Asal  Daerah,  Asal Sekolah, Jurusan dan Program Studi yang diambil. Data mining  adalah sebuah cara yang dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan data dalam jumlah yang besar. Algoritma FP-Growth adalah algoritma dalam teknik asosiasi data mining. Hasil yang  didapatkan  pada  penelitian  bahwa  untuk  penentuan  strategi  promosi  adalah  Jika  mengambil  Program  Studi  =  Teknik Informatika  (PS1) maka Jurusan = IPA (J1) dan Asal  Daerah = Deli Serdang (AD1) dengan nilai Support = 30% dan nilai Confidence  =  60%  serta  Jurusan  =  IPA  (J1)  maka  Asal  Daerah  =  Deli  Serdang  (AD1)  dengan  nilai  Support  =  30%  dan Confidence  =  75%.  Berdasarkan  dari  hasil  proses  yang  dilakukan  bahwa  didapatkan  target  promosi  dengan  Daerah  Asal adalah Deli Serdang, Jurusan adalah IPA dan Program Studi yang diminati adalah Teknik Informatika.
Kata Kunci: Penentuan, Promosi, Kampus, Data Mining, Algoritma FP-Growth
Abstract− Campus  or  college  is  an  institution  as  well  as  an  institution  that  is  included  in  the  education  sector.  Now  the campus  is  included  in  a  business  sector  that  is  engaged  in  education.  Therefore,  the  campus  is  also  inseparable  from  the promotion process. The promotion carried out by the campus has the aim of making prospective new students register on the campus. For private campuses, students are input that can be useful to continue the operational process for the campus. The problem that is still widely found at this time is the process of determining campus promotions is still based on assumptions . Where the assumptions used are not based on a fact or special reference. Determination of promotion on campus can be seen based on the data of students who have registered actively on the campus. From the student data, it can be processed based on Regional  Origin,  School  Origin,  Department  and  Study  Program  taken.  Data  mining  is  a  technique  used  to  process  large amounts  of  data.  Frequent  Pattern  Growth  Algorithm  ( FP-Growth )  is  an  algorithm  that  is  included  in  the  data  mining association technique. The results obtained in the study that for determining the promotion strategy are if you take the Study Program  =  Informatics  Engineering  (PS1)  then  the  Department  =  Science  (J1)  and Regional  Origin  =  Deli  Serdang  (AD1) with a Support value = 30% and a Confidence value = 60% and Department = Science (J1), Regional Origin = Deli Serdang (AD1) with Support = 30% and Confidence = 75%. Based on the results of the process that was carried out, it was found that the  promotion  target  was  Deli  Serdang,  the  Department  was  Science  and  the  Study  Program  of  interest  was  Informatics Engineering.
Keywords: Determination, Promotion, Campus, Data Mining, FP-Growth Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kampus atau perguruan tinggi merupakan sebuah lembaga juga instansi yang termasuk dalam sektor pendidikan. Dimana  kampus  memiliki  tujuan  untuk  menyelenggarakan  pendidikan  serta  pengajaran  di  atas  tingkat menengah.  Kampus sendiri  merupakan tahap akhir dari operasional pada pendidikan formal. Biasanya kampus berbentuk universitas, institusi ataupun sekolah tinggi. Sekarang ini kampus sudah termasuk dalam sebuah sektor bisnis yang bergerak dunia pendidikan, dimana kampus harus bersaing dengan kampus lainnya agar tetap terus berlanjut untuk proses operasionalnya. Oleh karena itu, kampus juga tidak terlepas dari proses promosi.
Promosi  sendiri  merupakan  sebuah  kegiatan  pemasaran  yang  agar  dapat  meningkatkan  sebuah  produk, merek, jasa dan perusahaan. Dengan kata lain promosi adalah sebuah kegiatan  yang dilakukan oleh perusahaan kepada masyarakat luas yang memiliki tujuan untuk memperkenalkan diri kepada masyarakat. Peranan promosi sendiri  pada  kampus  untuk  memperkenalkan  diri  terhadap  masyarakat  terkait  dengan  kelebihan  dan  juga keunggulan yang dimiliki oleh kampus untuk menarik minat masyarakat khususnya bagi yang telah menuntaskan pendidikan pada tingkat SMA ataupun yang akan mengambil pendidikan tingkat tinggi[1]–[3].
Promosi yang dilakukan oleh kampus memiliki tujuan agar kiranya calon mahasiswa baru mendaftar pada kampus  tersebut.  Khususnya  bagi  kampus  ataupun  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS).  Bagi  kampus  swasta mahasiswa merupakan masukan yang dapat berguna untuk melanjutkan proses operasional bagi kampus tersebut. Semakin  banyak  calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  pada  kampus  swasta  tersebut  maka  proses  operasional akan terjamin untuk keberlangsungan nya. Oleh karena itu, perlu sebuah penanganan  ataupun perhatian khusus pada proses promosi yang dilakukan oleh kampus swasta untuk mendapatkan strategi promosi kampus[4]–[6].
Penanganan  khusus  tersebut  dilakukan  agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam  penentuan  strategi  promosi kampus.  Kesalahan  dalam  menentukan  strategi  promosi  bagi  kampus  maka  akan  mengakibatkan  dampak  yang tidak baik bagi kampus tersebut. Selain itu, promosi juga  membutuhkan sumber daya  yang tidak sedikit seperti

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911
sumber daya manusia ataupun sumber daya keuangan. Atas dasar itu maka promosi yang dilakukan harus benar- benar tepat sasaran untuk menarik minat bagi calon mahasiswa baru[7][8][9].
Permasalahan yang masih banyak didapati pada saat ini adalah proses penentuan promosi kampus masih berdasarkan dengan asumsi saja. Dimana asumsi yang digunakan tidak berdasarkan sebuah fakta ataupun acuan khusus.  Sehingga  menyebabkan  kampus  kesulitan  dalam  menentukan  promosi  seperti  kepada  siapa  yang  akan dilakukan.  Hal  tersebut  dikarenakan  kurangnya  informasi  yang  akurat  dan  juga  rekomendasi  yang  didapatkan bagi kampus swasta[10]–[12].
Penentuan  promosi  pada  kampus  dapat  dilihat  berdasarkan  dengan  data  mahasiswa/I  yang  sudah mendaftar  aktif  pada  kampus  tersebut.  Dari  data  mahasiswa  tersebut  dapat  diolah  berdasarkan  dengan  Asal Daerah,  Asal  Sekolah,  Jurusan  dan  Program  Studi  yang  diambil.  Data  mahasiswa/I  aktif  diolah  untuk mendapatkan sebuah pola baru bersifat sebuah informasi yang dapat digunakan sebagai dasar dalam penentuan promosi  kampus.  Namun  pengolahan  data  tersebut  juga  tidak  dilakukan  sembarangan,  tetapi  harus  melalui sebuah cara  atau teknik. Dimana teknik tersebut disebut data mining[13], [14]. Data  mining  merupakan sebuah cara  yang dapat digunakan untuk  melakukan pemrosesan data dalam jumlah  yang besar.  Pengolahan data  yang besar dilakukan untuk  mendapatkan sebuah pola hubungan  antara data tersebut sehingga  menghasilkan sebuah informasi baru.  Informasi baru  yang didapatkan dari hasil pengolahan data nantinya sebagai dasar proses pada pengambilan  sebuah  keputusan.  Pada  data  mining  sendiri  juga  terdapat  banyak  metode  dan  teknik  dalam penyelesaiannya.  Untuk penentuan dalam strategi promosi kampus algoritma FP-Growth merupakan algoritma yang  tepat  untuk  digunakan[15].  Algoritma FP-Growth merupakan  algoritma  yang  termasuk  dalam  teknik asosiasi data mining. Dimana pada teknik asosiasi menemukan seluruh hubungan antara atribut yang tersimpan pada sebuah data. Begitu juga dengan algoritma FP-Growth , algoritma ini akan menemukan seluruh kombinasi seluruh atribut yang terdapat pada data berdasarkan dengan nilai support dan juga confidence dari pola hubungan yang terdiri dari antara item. FP-Growth sendiri melakukan kombinasi data berdasarkan data yang sering muncul dengan membentuk sebuah FP-Tree [16]–[19].
Adapun pada penelitian ini akan dilakukan sebuah penelitian untuk menentukan promosi kampus dengan melakukan  pengolahan  data  menggunakan  teknik  data  mining  dan  algoritma FP-Growth untuk  proses pembentuk FP-Tree atau pola hubungan antara item.

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian sebuah proses yang menggambarkan tahapan langkah yang dilakukan pada penelitian. Dimana  proses  dilakukan  dari  awal  sampai  dengan  akhir  penelitian,  berikut  merupakan  gambar  dari  kerangka kerja penelitian:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  sebuah  proses  pada  KDD,  dimana  pada  data  mining  dilakukan  sebuah  ekstraksi  data  atau pemrosesan  pada  data  untuk  menghasilkan  informasi  baru  yang  berguna.  Informasi  tersebut  berasal  dari kumpulan-kumpulan  data  yang  telah  tersimpan  pada  sebuah  data  warehouse.  Informasi  pengetahuan  yang didapatkan dari proses ekstraksi data bisa berupa sebuah susunan pola ataupun informasi lainnya yang berkaitan dengan pengolahan data [20].
Maka  dari  penggambaran  proses  tersebut  dapat  dikatakan  bahwasanya  data  mining  merupakan  sebuah proses  yang  dilakukan  untuk  menggali  data  yang  memiliki  jumlah  sangat  besar  terhadap  datanya.  Tujuan  dari

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911
proses  penggalian  data  untuk  menemukan  informasi-informasi  baru  ataupun  susunan  pola  baru  yang  berkaitan dengan big data ataupun data warehouse.

## 2.3 Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth adalah  perbaikan  dari  pada  algoritma  apriori.  Pada FP-Growth dilakukan  proses berdasarkan  dengan  data  yang  paling  sering  muncul  dan  kemudian  dilakukan  penyusunan  atau  pembangunan tree ataupun disebut dengan FP-Tree . Proses pembentukan FP-Tree berdasarkan dengan  nilai frequent item set data, tahapan pada FP-Growth dapat dilihat berikut:[16], [17]: 1. Conditional Pattern Base . 2. Conditional FP dengan memanfaatkan algoritma Apriori.
3. Pencarian nilai dari frequent itemset.
Untuk mendapatkan nilai support dari suatu item A dapat diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A) = (1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A ∩ B) =
(2)
Confidence (A  B) = P(A|B) =

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Promosi merupakan sebuah hal penting bagi kampus swasta. Promosi dilakukan untuk menarik minat bagi calon mahasiswa/I  baru  untuk  mendaftar  pada  kampus  tersebut.  Bagi  kampus  swasta  proses  operasional  sangat bergantung  pada  banyaknya  mahasiswa/I  yang  mendaftar.  Jika  mahasiswa/I  yang  mendaftar  tidak  memenuhi kuota ataupun target penerimaan  mahasiswa baru tentu akan  memiliki dampak pada proses operasional. Hal ini dikarenakan pemasukan pada kampus swasta berasal dari mahasiswa/I yang mendaftar pada kampus tersebut.
Oleh  karena  itu,  promosi  merupakan  hal  sangat  penting  dan  diharuskan  untuk  mendapatkan  perhatian yang lebih khusus nya bagi perguruan tinggi swasta. Proses promosi kampus juga  memakan biaya  yang cukup besar,  baik  secara  sumber  daya  manusia  atau  sumber  daya  materi.  Sehingga  promosi  kampus  yang  dilakukan hendaknya tepat sasaran agar tidak terjadi kegagalan dalam promosi yang dilakukan.
Namun  sampai  sekarang  ini  proses  promosi  yang  dilakukan  masih  berdasarkan  dengan  asumsi  belaka tanpa  didukung  oleh  data  fakta  yang  kuat.  Sehingga  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penelitian  untuk melakukan  proses  penentuan  promosi  kampus  berdasarkan  dengan  pengolahan  data  mahasiswa/I  yang mendaftar. Proses pengolahan data tersebut nantinya akan dilakukan dengan menggunakan teknik data mining.
Maka digunakanlah  Analisa pola dengan  menngunakan  metode FP-Growth dengan pengumpulan data- data  mahasiswa/I  berupa  Asal  Daerah,  Asal  Sekolah,  Jurusan  dan  Program  Studi  yang  diambil.  Dengan FP- Growth mempermudah dalam penentuan strategi promosi kampus.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma FP-Growth
Data adalah hal  mendasar dalam proses yang dilakukan pada FP-Growth , data  yang digunakan pada penelitian dengan tujuan untuk mendapatkan pola dari penentuan strategi dari promosi yang dilakukan.
Tabel 1. Dataset No ID Asal Daerah (AD) Asal Sekolah (AS)  Jurusan (J) Program Studi (PS) 1 ID1 Deli Serdang (AD1) MA (AS1) IPA (J1) Teknik Informatika (PS1) 2 ID2 Tebing Tinggi (AD2) SMA (AS2) IPA (J1) Sistem Informasi (PS2) 3 ID3 Aceh (AD3) SMK (AS3) TKJ (J2) Teknik Informatika (PS1) 4 ID4 Tapanuli (AD4) SMK (AS3) TKJ (J2) Teknik Informatika (PS1) 5 ID5 Deli Serdang (AD1) MA (AS1) RPL (J3) Teknologi Informasi (PS3) 6 ID6 Tapanuli (AD4) SMA (AS2) IPA (J1) Sistem Informasi (PS2) 7 ID7 Pematang Siantar (AD5) SMK (AS3) RPL(J3) Sistem Informasi (PS2) 8 ID8 Deli Serdang (AD1) SMA (AS2) IPA (J1) Teknologi Informasi (PS3) 9 ID9 Tapanuli (AD4) SMA (AS2) IPS (J4) Teknik Informatika (PS1) 10 ID10  Pematang Siantar (AD5) SMK (AS3) TKJ (J2) Teknik Informatika (PS1)
Setelah didapatkan dataset terkait dengan informasi seluruh  mahasiswa/I selanjutnya adalah  menghitung nilai  Support  dari  setiap  item  dengan  untuk  dilakukan proses  pembentukan FP-Tree selanjutnya.  Adapun  nilai support dilihat berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911
Tabel 2. Nilai Support Item
No Item Frekuensi Nilai Support 1 AD1 3 30% 2 AD2 1 10% 3 AD3 1 10% 4 AD4 3 30% 5 AD5 2 20% 6 AS1 2 20% 7 AS2 4 40% 8 AS3 4 40% 9 J1 4 40% 10 J2 3 30% 11 J3 2 20% 12 J4 1 10% 13 PS1 5 50% 14 PS2 3 30% 15 PS3 2 20%
Setelah  menghitung  nilai  masing-masing  support  item,  selanjutnya  adalah  melakukan  seleksi  pada masing-masing  item.  Dimana  item  yang  nilai  support  tidak  sampai  30%  maka  tidak  digunakan  pada  proses pembentukan FP-Tree . Sehingga item seleksi dari nilai support dapat dilihat berikut:
Tabel 3. Hasil Seleksi Nilai Support Item
No Item Frekuensi Nilai Support 1 AD1 3 30% 4 AD4 3 30% 7 AS2 4 40% 8 AS3 4 40% 9 J1 4 40% 10 J2 3 30% 13 PS1 5 50% 14 PS2 3 30%
Dari proses perhitungan dan seleksi nilai minimum support >=30% maka diperoleh tabel data baru seperti tampak pada tabel berikut:
Tabel 4. Item Yang Memenuhi Nilai Minimum Support No Id Item Set 1 ID1 AD1, J1, PS1 2 ID2 AS2, J1, PS2 3 ID3 AS3, J2, PS1 4 ID4 AD4, AS3, J2, PS1 5 ID5 AD1, J1, PS1 6 ID6 AD4, AS2, J1, PS2 7 ID7 AS3, PS2 8 ID8 AD1, AS2, J1 9 ID9 AD4, AS2, PS1 10 ID10 AS3, J2, PS1
Setelah  frequent  item  set  selesai  dibentuk  selanjutnya  adalah  pembentukan FP-Tree dengan  cara membaca ID. Dimana pembacaan ID dimulai dari ID1, kemudian ID2, ID3 dan sampai dengan ID yang terakhir. Pembentukan FP-Tree dari pembacaan ID1 dapat dilihat pada gambar berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911
Setelah dilakukan pembentukan FP-Tree pembacaan ID1, selanjutnya adalah dilakukan pembentukan FP- Tree terhadap  pembacaan  ID2.  Adapun  hasil  pembentukan FP-Tree pembacaan  ID2  dapat  dilihat  dari  gambar berikut:
Gambar 3. FP-Tree Pembacaan ID2
Setelah dilakukan pembentukan FP-Tree pembacaan ID2, selanjutnya adalah dilakukan pembentukan FP- Tree terhadap  pembacaan  ID2.  Adapun  hasil  pembentukan FP-Tree pembacaan  ID3  dapat  dilihat  dari  gambar berikut:
Gambar 4. FP-Tree Pembacaan ID3
Adapun  hasil  pembentukan FP-Tree pembacaan  ID  sampai  dengan  ID10  dapat  dilihat  seperti  pada gambar 5:
Gambar 5. FP-Tree Pembacaan Seluruh ID
Setelah didapatkan FP-Tree berdasarkan dengan  gambar diatas,  maka tahapan selanjutnya dalam proses penyelesaian  algoritma FP-Growth yakni  mendapatkan  frequent  item  set.  Frequent  item  set  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Conditional Pattern Base No  Suffix Conditional Pattern Base 1 PS1 (J1, AD1) (J2, AS3) (AS2, AD4) (J2, AS3, AD4) 2 PS2 (J1, AD1) (AS3) (J1, AS2, AD4) 3 J1 (AD1) (AS2) (AS2, AD4) 4 J2 (AS3) (AS3, AD4) 5 AS2 (AD1) (AD4)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911
No  Suffix Conditional Pattern Base 6 AS3 (AD4)
Setelah  didapatkan Conditional  Pattern  Base ,  proses  berikutnya  yang  dilakukan  yaitu  melakukan penjumlahan dari pada setiap item yang terdapat nilai support yakni >- 30% dan akan dibangkitkan kembali pada Conditional FP-Tree
Tabel 6. Hasil Perhitungan Conditional Pattern Base No  Suffix Conditional Pattern Base 1 PS1 (J1, AD1=3) (J2, AS3=2) (AS2, AD4=1) (J2, AS3, AD4=1) 2 PS2 (J1, AD1=2) (AS3=2) (J1, AS2, AD4=1) 3 J1 (AD1=3) (AS2=1) (AS2, AD4=2) 4 J2 (AS3=2) (AS3, AD4=1) 5 AS2 (AD1=2) (AD4=2) 6 AS3 (AD4=1)
Pada  tahapan  ini  selanjutnya  menentukan  nilai  support  pada  setiap  item  set,  adapun  nilai  support Conditional Pattern Base dari frequent item set dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 7. Hasil Perhitungan Nilai Support Conditional Pattern Base
No  Kombinasi Item A ∩ B  Frekuensi  Support
1 PS1  J1, AD1 3 30% 2 PS1  J2, AS3 2 20% 3 PS1  AS2, AD4 1 10% 4 PS1  J2, AS3, AD4 1 10% 5 PS2  J1, AD1 2 20% 6 PS2  AS3 2 20% 7 PS2  J1, AS2, AD4 1 10% 8 J1  AD1 3 30% 9 J1  AS2 1 10% 10 J1  AS2, AD4 2 20% 11 J2  AS3 2 20% 12 J2  AS3, AD4 1 10% 13 AS2  AD1 2 20% 14 AS2  AD4 2 20% 15 AS3  AD4 1 10%
Dari hasil pada tabel diatas tampak hanya 2 kombinasi frequent item set yang  memenuhi nilai minimum support sebesar >= 30% yaitu:
Tabel 8. Hasil Seleksi Perhitungan Nilai Minimum Support Conditional Pattern Base
No  Kombinasi Item A ∩ B  Frekuensi  Support
1 PS1  J1, AD1 3 30% 8 J1  AD1 3 30%
Tahap  akhir  yang  dilakukan  adalah  menghitung  nilai  kepercayaan  atau  confidence  dari  kombinasi frequent item set  yang telah didapatkan. Nilai confidence dari kombinasi frequent item set dapat dilihat seperti berikut ini:
Confidence PS1  J1, AD1 =
= 60% Confidence J1  AD1 = = 75%
Dari hasil perhitungan nilai kepercayaan atau confidence  maka didapatkan hasil bahwa untuk penentuan strategi promosi adalah Jika mengambil Program Studi = Teknik Informatika (PS1) maka Jurusan = IPA (J1) dan Asal Daerah = Deli Serdang (AD1) dengan nilai Support = 30% dan nilai Confidence = 60% serta Jurusan = IPA (J1) maka Asal Daerah = Deli Serdang (AD1) dengan nilai Support = 30% dan Confidence = 75%. Berdasarkan dari  hasil  proses  yang  dilakukan  bahwa  didapatkan  target  promosi  dengan  Daerah  Asal  adalah  Deli  Serdang, Jurusan adalah IPA dan Program Studi yang diminati adalah Teknik Informatika

## 4. KESIMPULAN
Tahapan akhir penelitian yaitu penarikan kesimpulan dari hasil yang didapatkan, maka dapat disimpulkan bahwa teknik  data  mining  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengolahan  data  dalam  jumlah  yang  besar  sehingga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 257−263 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1911
mendapatkan pola atau informasi baru.  Algoritma FP-Growth sendiri dapat digunakan untuk melakukan proses penggalian  pola  berdasarkan  dengan  frekuensi  item  set.  Dan  pada  penelitian  didapatkan  hasil  bahwa  untuk penentuan strategi promosi adalah Jika  mengambil Program Studi = Teknik  Informatika (PS1) maka Jurusan = IPA (J1) dan Asal Daerah = Deli Serdang (AD1) dengan nilai Support = 30% dan nilai Confidence = 60% serta Jurusan  =  IPA  (J1)  maka  Asal  Daerah  =  Deli  Serdang  (AD1)  dengan  nilai  Support  =  30%  dan  Confidence  = 75%. Berdasarkan dari hasil proses yang dilakukan bahwa didapatkan target promosi dengan Daerah Asal adalah Deli Serdang, Jurusan adalah IPA dan Program Studi yang diminati adalah Teknik Informatika.

## REFERENCES
[1] F. Pratiwi and S. Adrianto, “Peningkatan Jumlah Mahasiswa melalui Promosi dengan Penerapan Analisa Data Mining,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  29–37,  2017,  [Online].  Available:  http://jurnal.stmik-amik- riau.ac.id/index.php/satin/article/view/257/pdf.
[2] N.  S.  L.  Zulfa  and  A.  Hadiana,  “Kajian  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids  Dalam Strategi Promosi (Studi Kasus: Universitas Islam Al-Ihya Kuningan),” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 2, no. 2, pp. 57–62, 1967.
[3] R.  Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik LP3I Jakarta ),” J. Lentera Ict , vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
[4] R. Budiman and R. Anto, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Lokasi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas  Banten Jaya (Metode K-Means Clustering),” ProTekInfo(Pengembangan Ris. dan Obs. Tek.  Inform. , vol. 6, no. 1, p. 6, 2019, doi: 10.30656/protekinfo.v6i1.1691.
[5] M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  Universitas  Bina  Darma  Palembang,” J.  Softw.  Eng.  Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[6] N. Silalahi, “Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[7] 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.
[8] T.  Hartati,  O.  Nurdiawan,  and  E.  Wiyandi,  “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi  Promosi Kampus  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,” J.  Sains  Teknol.  Transp.  Marit. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.
[9] A.  Ramadhan,  Parini,  and  R.  Fauziah,  “CLUSTERING  TINGKAT  PROMOSI  KAMPUS  DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” vol. 4307, no. February, pp. 66–73, 2021.
[10]  D.  Sepri  and  M.  Afdal,  “Analisa  Dan  Perbandingan  Metode  Algoritma  Apriori  Dan FP-Growth Untuk  Mencari  Pola Daerah Strategis Pengenalan Kampus Studi Kasus Di Stkip Adzkia Padang,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 1, no. 1, 2017, [Online]. Available: https://www.jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JSIK/article/view/27.
[11]  F.  R.  Hariri  and  R.  A.  Ramadhani,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Association  Rules  untuk  Mendukung Strategi  Promosi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri,” Penerapan  Data  Min.  menggunakan  Assoc.  Rules  untuk Mendukung Strateg. Promosi Univ. Nusant. PGRI Kediri , vol. 4, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
[12]  A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and  R.  R. Waliansyah, “Analisis  dan  Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 71, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.4378.
[13]  N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Penjualan Prabot Rumah Tangga Menggunakan Metode Apriori Pada Toko Hasanah Mart,” Build. Informatics, Technol. sicience , vol. 2, no. 1, pp. 33–38, 2020.
[14]  A.  K.  Nasution,  R.  Oktaviandi,  and  E.  Bu,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola  Jenis  Kejahatan Yang Sering Terjadi ( Studi Kasus : Polsek Percut Sei Tuan ),” no. 1, pp. 117–120, 2021.
[15]  K. M. R. A.  Utama, R.  Umar, and A.  Yudhana, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Penentuan Pola Pembelian Transaksi  Penjualan  Pada  Toko  Kgs  Rizky  Motor,” Dinamik ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  20–28,  2020,  doi: 10.35315/dinamik.v25i1.7870.
[16]  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.
[17]  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.
[18]  S.  G.  Setyorini,  Mustakim,  J.  Adhiva,  and  S.  A.  Putr,  “Penerapan  Algoritma FP-Growth dalam  Penentuan  Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. (SNTIKI , vol. 1, no. 1, p. 32, 2020, doi: 10.31940/matrix.v9i1.1036.
[19]  D. Winarti and Purwanti, “Analisis Data Mining Dengan Algoritma FP-Growth Dalam Mendukung Strategi Promosi,” Simtika , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2018.
[20]  E. Prasetyo, Data Mining: Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2012.