## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PEMBUATAN PAKET PROMOSI PENJUALAN MENGGUNAKAN KOMBINASI FP-TREE DAN TID-LIST
Saut Parsaoran Tamba 1)* , Albert William Tan 2) , Yudi Gunawan 3) , Andreas 4) , 1,2,3,4 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Medan email: sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id , albertwilliam444@gmail.com , vennytan11@gmail.com , andreasnauli016@gmail.com

## Abstract
The manual preparation strategy of a promosi package can encounter difficulties in determining the right product to be promosited caused of no sales data analysis and the large size of sales database.The solution to  this  problem  is  to  apply  data  mining  science  to  find  buying  patterns  that  consumers  often  make  in  a collection  of  sales  transactions,  so  that  company  can  create  the  right  promosi  packages  to  encourage increased sales turnover. The study scanned the sales database obtained from the UCI maching learning repository and intelligent system dataset with 12,224 sales transaction records and 126,898 record of goods sold.  Furthermore,  the  data  mining  process  carries  out  the  process  of  constructing  an  FP-Tree  tree structure,  constructing  a  conditional  FP-Tree  and  TID  List,  then  extracting  a  combination  of  items  and calculating  support  (S),  confidence  (C)  and  sorting  association  rules  based  on  the  value  of  S  x  C descending, from the highest to the lowest value. The combination of FP-Tree and TID-List algorithms can be used to help formulate promosi package strategies, by analyzing the sales database and finding the most frequently sold combinations of items.
Keywords : Strategy, Promosi Package, Sales, FP Tree, TID List

## 1. PENDAHULUAN
Promosi  penjualan  merupakan  hal  yang perlu dilakukan oleh perusahaan untuk mendorong keinginan konsumen dalam melakukan  pembelian  produk  barang  dan jasa[1]–[4].  Promosi  penjualan  dengan  berbagai strategi  yang  tepat  dibutuhkan  terutama  dalam menghadapi  persaingan  bisnis  yang  ketat  [5], [6]–[9].  Strategi  promosi  penjualan  yang  baik dapat  diperoleh  dengan  mengetahui  hubungan antara  barang-barang  yang  terjual,  sehingga diketahui  apakah  penjualan  suatu  barang mempengaruhi  penjualan  barang  lainnya  [10], [11].  Penyusunan  strategi  paket  promosi  secara manual akan menemui kesulitan dalam menentukan paket promosi terhadap produk yang tepat  karena  tidak  adanya  analisis  terhadap  data penjualan barang dan ukuran database penjualan yang  besar.  Solusi  dari  permasalahan  ini  adalah menerapkan ilmu data mining untuk menemukan pola pembelian yang sering dilakukan konsumen dalam  suatu  kumpulan  transaksi  penjualan, sehingga  perusahaan  dapat  membuat  paket
promosi yang tepat untuk mendorong peningkatan omset penjualan.
Data  mining dapat  digunakan  untuk menganalisis  keranjang  pasar  ( market  basket analysis ) sehingga ditemukan informasi bermanfaat  dari  kumpulan  transaksi  penjualan. Berdasarkan  teori,  apabila  seorang  konsumen membeli  kelompok  produk  tertentu,  maka konsumen  tersebut  juga  akan  cenderung  untuk membeli  barang  lainnya.  Sebagai  contoh, konsumen  yang  membeli  teh  akan  cenderung untuk  membeli  gula  pada  saat  yang  bersamaan. Informasi  ini  dapat  diekstrak  dari database penjualan untuk membuat keputusan bisnis yang tepat,  seperti  promosi  paket  penjualan  [12]. Algoritma yang dapat digunakan untuk menganalisis database penjualan adalah Frequent Pattern  Growth ( FP-Growth ). FP-Growth merupakan algoritma data mining yang memiliki performa  yang  lebih  baik  dan  lebih  efisien  bila dibandingkan  dengan  algoritma  analisis  asosiasi (hubungan  antar  penjualan  barang),  seperti apriori. FP-Growth menggunakan struktur pohon
FP-Tree ,  sehingga  dapat  memproses  data  yang besar dengan lebih efisien dan cepat [13].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang terkait dengan analisis FP-Growth adalah Market Basket  Analysis untuk  promosi  penjualan  buku menggunakan algoritma FP-Growth [13], analisa data  minng menggunakan Frequent  Pattern Growth pada transaksi penjualan untuk rekomendasi  strategi  pemasaran  produk internet [14], implementasi algoritma K-Medoids dan FP- Growth untuk grouping dan penawaran rekomendasi produk [15], implementasi algoritma
Frequent  Pattern  Growth untuk menentukan asosiasi antar produk pada Nadiamart  [16]  dan  penerapan data  mining menggunakan algoritma FP-Tree dan FP-Growth pada data transaksi penjualan obat [17]. Hasil dari semua penelitian terdahulu adalah algoritma FP- Growth  dapat  diterapkan  untuk  menemukan kombinasi itemset yang  sering  terjual,  sehingga dapat  digunakan  untuk  membuat  promosi  paket penjualan yang tepat.
Namun penelitian mengenai Transaction-ID (TID) intermediate  itemset pada tahun 2018 menemukan bahwa kombinasi antara algoritma Apriori dan TID list dapat meningkatkan kecepatan proses data mining [18]. Oleh karena algoritma FP-Growth yang menggunakan  struktur FP-Tree lebih  efisien daripada algoritma Apriori, maka akan dilakukan penelitian yang mengkombinasikan antara algoritma FP-Tree dan TID-List untuk pembuatan paket promosi penjualan yang tepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah penelitian  kualitatif,  dimana  penelitian  ini merupakan penelitian tentang riset yang melakukan analisis terhadap cara kerja kombinasi algoritma FP-Tree dan TID-List untuk menemukan kombinasi itemset yang tepat untuk pembuatan paket promosi.
Waktu  dilakukannya  penelitian  dimulai dari  tanggal  21  Juni  2021  hingga  15  Agustus 2021. Dataset penjualan  barang  kebutuhan sehari-hari  diperoleh  dari  dataset UCI  maching learning  repository  and  intelligent  system ,  link https://www.kaggle.com/psparks/instacart- market-basket-analysis.  Contoh  produk  barang dan data penjualan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Dataset Produk dan Penjualan pada UCI Maching Learning
3.1. Algoritma FP-Growth
Algoritma
FP-Growth
merupakan algoritma pencarian frequent itemset (kombinasi barang)  yang  efisien  karena  menggunakan struktur  data tree ( FP  -Tree ).  Algoritma FP- Growth menentukan frequent  itemset yang berakhiran suffix tertentu  dengan  menggunakan metode divide  dan  conquer untuk  memecah problem menjadi subproblem yang  lebih  kecil [13]. Metode FP Growth dapat dibagi menjadi 3 tahapan utama yaitu sebagai [14]:
1. Tahap pembangkitan pohon FP-Tree , 2. Tahap  pembangkitan conditional  FP-Tree , dan
3. Tahap pencarian frequent itemset .

## 3.2. Algoritma TID-List
TID-List ( Transaction ID
List )
merupakan  struktur list yang  digunakan  oleh algoritma Eclat (Equivalence Class Transformation) .  Algoritma ini  adalah  sebuah program  yang  digunakan  untuk  menemukan frequent itemset (Zaki et al., 2010), algoritma ini menggunakan  yang  melakukan  pencarian depth first dan  menentukan support itemset dengan memotong  daftar  transaksi.  Algoritma  ini melintasi  pohon prefix di  urutan  pertama. Algoritma ini memperluas itemset barang hingga mencapai  batas  antara itemset yang  sering  dan jarang  terjadi,  kemudian  kembali  ke  awal  untuk mengerjakan awalan berikutnya. Eclat menentukan support dari itemset yang ditetapkan dengan  membangun TID-List ( Transaction  ID list )  yang  mengandung itemset .  Caranya  dengan memotong dua daftar pengenal transaksi di dalam dua itemset yang berbeda hanya dengan satu item dan  bersama-sama  membentuk  item  yang ditetapkan saat diproses [9].
Contoh  hasil generate TID-list dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Contoh TID-List

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menyajikan  hasil  penelitian. Hasil  penelitian  dapat  dilengkapi  dengan  tabel, grafik (gambar), dan/atau bagan. Bagian hasil dan pembahasan  ini  memaparkan  tentang  hasil pengolahan data, menginterpretasikan penemuan secara  logis,  serta  mengaitkan  dengan  sumber rujukan  yang  relevan.  [Times  New  Roman,  11, normal].

## 3.1. Hasil Analisis
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam menganalisis transaksi penjualan untuk menemukan  paket  promosi  penjualan  adalah sebagai berikut:
1. Melakukan scanning terhadap database penjualan  yang  diperoleh  dari  dataset  UCI maching  learning  repository  and  intelligent system , dengan link https://www.kaggle.com/psparks/instacart- market-basket-analysis, dengan transaksi penjualan sebanyak 12,224 record dan barang terjual sebanyak 126,898 reord . 2. Melakukan  proses  pembangunan  struktur pohon FP-Tree .
3. Melakukan  pembangunan  conditional FP- Tree dan TID  List ,  kemudian  mengekstraksi kombinasi barang ( frequent itemset ).
4. Membentuk  aturan  asosiatif  dari frequent itemset dan menghitung support (S), confidence (C)  dan  mengurutkan  aturan asosiasi  berdasarkan  pada  nilai  S  x  C,  dari nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah.  Tahap  ini
mencari  kombinasi item yang  memenuhi syarat  minimum  dari  nilai support dan confidence dalam database . Nilai support dari 2 buah item diperoleh dengan rumus berikut:
Sementara  nilai confidence dari  aturan  “ If buy  A,  then  buy  B ”  diperoleh  dari  rumus berikut:
Hasil  analisis  kombinasi  dari  2  barang yang  paling  sering  terjual  dengan  nilai support minimum = 10 dan nilai confidence minimum = 50%, diurutkan berdasarkan pada nilai Support x Confidence dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Analisis Kombinasi 2 Barang Paling Sering Terjual dengan Minimum Support
= 10 dan Minimum Confidence = 50% Aturan Support S) Confidence (C) S x C If buy Avocado (48527), then buy Banana (24852) (16/12224) * 100% = 0.13% (16/32) * 100% = 50% 0.0006 If buy Organic Broccoli Crown (13852), then buy Bag of Organic Bananas (13176) (15/12224) * 100% = 0.12% (15/30) * 100% = 50% 0.0006 If buy Bosc Pear (3999), then buy Banana (24852) (14/12224) * 100% = 0.11% (14/28) * 100% = 50% 0.0006 If buy Golden Delicious Apple (23322), then buy Banana (24852) (11/12224) * 100% = 0.09% (11/19) * 100% = 57.89% 0.0005 If buy Almond Milk Blueberry (10/12224) * 100% = 0.08% (10/17) * 100% = 58.82% 0.0005
Yogurt (15984), then buy Almond Milk Strawberry Yogurt (38312) If buy Almond Milk Strawberry Yogurt (38312), then buy Almond Milk Blueberry Yogurt (15984) (10/12224) * 100% = 0.08% (10/17) * 100% = 58.82% 0.0005 If buy Bar, Toffee & Almonds in Milk Chocolate (37276), then buy Banana (24852) (10/12224) * 100% = 0.08% (10/20) * 100% = 50% 0.0004
Hasil  kombinasi  3  barang  yang  paling sering terjual dengan nilai support minimum = 10 dan nilai keyakinan minimum = 50%, diurutkan berdasarkan  pada  nilai Support x Confidence dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Analisis Kombinasi 3 Barang Paling Sering Terjual dengan Minimum Support = 10 dan Minimum Confidence = 50% Aturan S C S x C If buy Organic Raspberries (27966) and Organic Blueberries (39275), then buy Organic Strawberries (21137) 0.22% 50% 0.0011 If buy Strawberries (16797) and Honeycrisp Apple (45066), then buy Banana (24852) 0.19% 54.76% 0.001 If buy Organic Strawberries 0.19% 53.49% 0.001
Aturan S C S x C (21137) and Organic Tomato Cluster (41950), then buy Bag of Organic Bananas (13176) If buy Organic Raspberries (27966) and Organic Lemon (5876), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.18% 55% 0.001
If buy Large Lemon (47626) and Bunched Cilantro (28842), then buy Limes 0.18% 50% 0.0009 If buy Organic Avocado (47766) and Organic Fuji Apple (28204), then buy Banana (24852) 0.16% 55.88% 0.0009
If buy Organic Avocado (47766) and Organic Baby Carrots (42265), then buy Banana (24852) 0.16% 55.56% 0.0009
If buy Organic Hass Avocado (47209) and Organic Navel Orange (8174), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.15% 56.25% 0.0008
If buy Organic Hass Avocado (47209) and Unsweetened Almondmilk (24838), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.15% 56.25% 0.0008
If buy Organic Strawberries (21137) and Organic Garnet Sweet Potato (Yam) (48679), 0.16% 51.35% 0.0008
Aturan S C S x C then buy Bag of Organic Bananas (13176) If buy Organic Cucumber (30391) and Organic Lemon (5876), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.16% 51.35% 0.0008 If buy Organic Raspberries (27966) and Unsweetened Almondmilk (24838), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.14% 58.62% 0.0008
If buy Limes (26209) and Broccoli Crown (8424), then buy Large Lemon (47626) 0.13% 59.26% 0.0008
If buy Sparkling Water Grapefruit (44632) and Sparkling Lemon Water (21709), then buy Lime Sparkling Water (35221) 0.14% 54.84% 0.0008
If buy Strawberries (16797) and Organic Fuji Apple (28204), then buy Banana (24852) 0.13% 55.17% 0.0007 If buy Organic Large Extra Fancy Fuji Apple (19057) and Organic Small Bunch Celery (44359), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.11% 65% 0.0007 If buy Total 2% Lowfat Greek Strained Yogurt With Blueberry 0.09% 78.57% 0.0007
Aturan S C S x C (4957) and Total 2% Greek Strained Yogurt with Cherry 5.3 oz (40571), then buy Total 2% Lowfat Greek Strained Yogurt with Peach (33787) If buy Organic D''Anjou Pears (22825) and Organic Yellow Peaches (38159), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.09% 78.57% 0.0007
If buy Red Peppers (24184) and Yellow Bell Pepper (2295), then buy Orange Bell Pepper (15290) 0.12% 57.69% 0.0007
If buy Organic Avocado (47766) and No Salt Added Black Beans (28849), then buy Organic Baby Spinach (21903) 0.12% 57.69% 0.0007
If buy Organic Hass Avocado (47209) and Organic Lacinato (Dinosaur) Kale (27521), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.12% 55.56% 0.0007
If buy Strawberries (16797) and Organic Grape Tomatoes (40706), then buy Banana (24852) 0.12% 55.56% 0.0007
If buy Total 2% Lowfat Greek Strained Yogurt With Blueberry 0.09% 73.33% 0.0007
Aturan S C S x C (4957) and Total 2% Lowfat Greek Strained Yogurt with Peach (33787), then buy Total 2% Greek Strained Yogurt
with Cherry 5.3
oz (40571) If buy Lime Sparkling Water (35221) and Peach Pear Flavored Sparkling Water (26620), then buy Sparkling Water Grapefruit (44632) 0.09% 73.33% 0.0007 If buy Limes (26209) and Cucumber Kirby (49683), then buy Large Lemon (47626) 0.13% 50% 0.0006 If buy Organic Avocado (47766) and Bunched Cilantro (28842), then buy Limes (26209) 0.12% 53.57% 0.0006 If buy Strawberries (16797) and Yellow Onions (4605), then buy Banana (24852) 0.12% 53.57% 0.0006 If buy Banana (24852) and Yellow Bell Pepper (2295), then buy Orange Bell Pepper (15290) 0.11% 58.33% 0.0006 If buy Organic Hass Avocado (47209) and Organic Yellow Peaches (38159), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.1% 63.16% 0.0006
Aturan S C S x C If buy Seedless Red Grapes (4920) and Small Hass Avocado (5450), then buy Banana (24852) 0.11% 56.52% 0.0006
If buy Organic Hass Avocado (47209) and 100% Raw Coconut Water (3957), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.1% 60% 0.0006
If buy Organic Baby Spinach (21903) and Bunched Cilantro (28842), then buy Banana (24852) 0.11% 54.17% 0.0006
If buy Strawberries (16797) and Small Hass Avocado (5450), then buy Banana (24852) 0.11% 54.17% 0.0006
If buy Limes (26209) and Boneless Skinless Chicken Breasts (25890), then buy Large Lemon (47626) 0.11% 53.85% 0.0006
If buy Organic Raspberries (27966) and Organic D''Anjou Pears (22825), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.11% 53.85% 0.0006
If buy Total 2% Lowfat Greek Strained Yogurt with Peach (33787) and Total 2% Greek Strained Yogurt with Cherry 5.3 oz (40571), then buy Total 2% Lowfat Greek 0.09% 64.71% 0.0006
Aturan S C S x C Strained Yogurt With Blueberry (4957) If buy Organic Strawberries (21137) and Whipped Cream Cheese (42828), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.11% 52% 0.0006 If buy Honeycrisp Apple (45066) and Cucumber Kirby (49683), then buy Banana (24852) 0.08% 71.43% 0.0006 If buy Organic Raspberries (27966) and Organic Large Brown Grade AA Cage Free Eggs (30233), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.1% 57.14% 0.0006 If buy Large Lemon (47626) and Yellow Bell Pepper (2295), then buy Orange Bell Pepper (15290) 0.1% 57.14% 0.0006 If buy Organic Strawberries (21137) and 100% Raw Coconut Water (3957), then buy Organic Hass Avocado (47209) 0.09% 61.11% 0.0005 If buy Vanilla Skyr Nonfat Yogurt (24799) and Non Fat Raspberry
Yogurt (36865), then buy Icelandic Style Skyr Blueberry Non-fat Yogurt (28465) 0.08% 66.67% 0.0005
Aturan S C S x C If buy Organic Lemon (5876) and Organic Large Extra Fancy Fuji Apple (19057), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.08% 66.67% 0.0005
If buy Organic Raspberries (27966) and Organic Navel Orange (8174), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.1% 52.17% 0.0005
If buy Organic Strawberries (21137) and Cucumber Kirby (49683), then buy Banana (24852) 0.1% 52.17% 0.0005
If buy Organic Whole Milk (27845) and Honeycrisp Apple (45066), then buy Banana (24852) 0.1% 52.17% 0.0005
If buy Strawberries (16797) and Organic Kiwi (39928), then buy Banana (24852) 0.08% 62.5% 0.0005
If buy Organic Hass Avocado (47209) and Organic Unsweetened Almond Milk (35951), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.1% 50% 0.0005
If buy Organic Large Extra Fancy Fuji Apple (19057) and Organic D''Anjou Pears (22825), 0.1% 50% 0.0005
Aturan S C S x C then buy Bag of Organic Bananas (13176) If buy Organic Large Extra Fancy Fuji Apple (19057) and Original Hummus (30489), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.08% 62.5% 0.0005 If buy Organic Hass Avocado (47209) and 100% Raw Coconut Water (3957), then buy Organic Strawberries (21137) 0.09% 55% 0.0005 If buy Organic Hass Avocado (47209) and Whipped Cream Cheese (42828), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.09% 55% 0.0005
Hasil  kombinasi  4  barang  yang  paling sering terjual dengan nilai support minimum = 10 dan nilai keyakinan minimum = 50%, diurutkan berdasarkan  pada  nilai Support x Confidence dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Analisis Kombinasi 4 Barang Paling Sering Terjual dengan Minimum Support = 10 dan Minimum Confidence = 50% Aturan S C S x C If buy Organic Strawberries (21137) and Organic Hass Avocado (47209) and Organic Raspberries (27966), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.13% 50% 0.0006 If buy Organic Strawberries (21137) and Organic Hass 0.1% 63.16% 0.0006
Avocado (47209) and Organic Yellow Onion (22935), then buy Bag of Organic Bananas (13176)
If buy Large Lemon
(47626) and Organic Avocado (47766) and Limes (26209), then buy Banana (24852) 0.11% 50% 0.0006 If buy Organic Strawberries (21137) and Organic Hass Avocado (47209) and Organic D''Anjou Pears (22825), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.09% 61.11% 0.0005 If buy Bag of Organic Bananas (13176) and Organic Hass Avocado (47209) and Organic D''Anjou Pears (22825), then buy Organic Strawberries (21137) 0.09% 61.11% 0.0005 If buy Bag of Organic Bananas (13176) and Organic Raspberries (27966) and Organic Cucumber (30391), then buy Organic Strawberries (21137) 0.1% 50% 0.0005 If buy Organic Baby Spinach (21903) and Large Lemon (47626) and Organic Avocado (47766), then buy Banana (24852) 0.1% 50% 0.0005
If buy Bag of Organic Bananas (13176) and Organic Strawberries (21137) and Organic D''Anjou Pears (22825), then buy Organic Hass Avocado (47209) 0.09% 55% 0.0005 If buy Bag of Organic Bananas (13176) and Organic Strawberries (21137) and Organic Lemon (5876), then buy Organic Hass Avocado (47209) 0.08% 52.63% 0.0004
If buy Organic Baby
Spinach (21903) and Large Lemon (47626) and Organic Grape Tomatoes (40706), then buy Banana (24852) 0.08% 50% 0.0004 If buy Organic Strawberries (21137) and Organic Baby Spinach (21903) and Organic Raspberries (27966), then buy Bag of Organic Bananas (13176) 0.08% 50% 0.0004

## 3.2.  Pembahasan
Apabila data  mining digunakan  untuk membuat  paket  promosi  kombinasi  2  hingga  4 barang, dengan nilai support minimum = 10 dan nilai confidence minimum  =  50%  dan  paket promosi  diberlakukan  pada  7  kombinasi  barang dengan nilai SxC tertinggi pada setiap kombinasi barang,  maka  paket  promosi  yang  dihasilkan berdasarkan pada kombinasi barang paling sering terjual adalah sebagai berikut:
1. Paket promosi penjualan 2 barang, yaitu:
a. Avocado  (48527)  dan  Banana  (24852), dengan  nilai support =  0.13%  dan  nilai confidence =
50%,  serta  nilai  SxC  =
0.0006
b. Broccoli  Crown  (13852)  dan  Bag  of Organic  Bananas  (13176),  dengan  nilai support =  0.12%  dan  nilai confidence = 50%, serta nilai SxC = 0.0006
c. Bosc  Pear  (3999)  dan  Banana  (24852), dengan  nilai support =  0.11%  dan  nilai confidence = 50%, serta nilai SxC = 0.0006
d. Golden  Delicious  Apple  (23322)  dan Banana  (24852),  dengan  nilai support = 0.09% dan nilai confidence = 57.89%, serta nilai SxC = 0.0005
e. Almond  Milk  Blueberry  Yogurt  (15984) dan  Almond  Milk  Strawberry  Yogurt (38312), dengan nilai support = 0.08% dan nilai confidence = 58.82%, serta nilai SxC = 0.0005
f. Almond  Milk  Blueberry  Yogurt  (15984) dan  Almond  Milk  Blueberry  Yogurt (15984), dengan nilai support = 0.08% dan
nilai confidence = 58.82%, serta nilai SxC = 0.0005 g. Bar, Toffee & Almonds in Milk Chocolate (37276) dan Banana (24852), dengan nilai support =  0.08%  dan  nilai confidence = 50%, serta nilai SxC = 0.0004
2. Paket promosi penjualan 3 barang, yaitu:
a. Organic  Raspberries  (27966),  Organic Blueberries (39275), Organic Strawberries (21137),  dengan  nilai support =  0.22%, nilai confidence =  50%,  dan  nilai  SxC  = 0.0011.
b. Strawberries  (16797)  ,  Honeycrisp  Apple (45066),  Banana  (24852),  dengan  nilai support =  0.19%,  nilai confidence = 54.76%, dan nilai SxC = 0.001 c. Organic  Strawberries  (21137),  Organic Tomato  Cluster  (41950),  Bag  of  Organic Bananas  (13176),  dengan  nilai support = 0.19%,  nilai confidence =  53.49%,  dan nilai SxC = 0.001
d. Organic  Raspberries  (27966),  Organic Lemon  (5876),  Bag  of  Organic  Bananas (13176),  dengan  nilai support =  0.18%, nilai confidence =  55%,  dan  nilai  SxC  = 0.001 e. Large  Lemon  (47626),  Bunched  Cilantro (28842),  Limes  (26209),  dengan  nilai support = 0.18%, nilai confidence = 50%, dan nilai SxC = 0.0009 f. Organic  Avocado  (47766),  Organic  Fuji Apple  (28204),  Banana  (24852),  dengan nilai support =  0.16%,  nilai confidence = 55.88%, dan nilai SxC = 0.0009 g. Organic  Avocado  (47766),  Organic  Baby Carrots  (42265),  Banana  (24852),  dengan nilai support =  0.16%,  nilai confidence = 55.56%, dan nilai SxC = 0.0009
3. Paket promosi penjualan 4 barang, yaitu:
a. Organic  Strawberries  (21137),  Organic
Hass
Avocado (47209),
Organic
Raspberries  (27966),  Bag  of  Organic Bananas  (13176),  dengan  nilai support = 0.13%  dan  nilai confidence =  50%,  serta nilai SxC = 0.0006.
b. Organic  Strawberries  (21137),  Organic Hass  Avocado  (47209),  Organic  Yellow Onion  (22935),  Bag  of  Organic  Bananas (13176), dengan nilai support = 0.1% dan nilai confidence = 63.16%, serta nilai SxC = 0.0006.
c. Large  Lemon  (47626),  Organic  Avocado (47766), Limes (26209), Banana  (24852), dengan  nilai support =  0.11%  dan  nilai confidence =  50%,  serta  nilai  SxC  = 0.0006.
d. Organic  Strawberries  (21137),  Organic Hass Avocado (47209), Organic D''Anjou Pears  (22825),  Bag  of  Organic  Bananas (13176), dengan nilai support = 0.09% dan nilai confidence = 63.11%, serta nilai SxC
= 0.0005.
e. Organic  Strawberries  (21137),  Organic
Hass Avocado (47209), Organic D''Anjou
Pears  (22825),  Bag  of  Organic  Bananas (13176), dengan nilai support = 0.09% dan nilai confidence = 63.11%, serta nilai SxC = 0.0005.
f. Bag of Organic Bananas (13176), Organic Hass Avocado (47209), Organic D''Anjou Pears  (22825),  Organic  Strawberries (21137), dengan nilai support = 0.09% dan nilai confidence = 61.11%, serta nilai SxC = 0.0005.
g. Bag of Organic Bananas (13176), Organic Raspberries  (27966),  Organic  Cucumber (30391),  Organic  Strawberries  (21137), dengan  nilai support =  0.1%  dan  nilai confidence =  50%,  serta  nilai  SxC  = 0.0005.

## 4. KESIMPULAN
Setelah menyelesaikan penelitian mengenai penerapan data mining untuk
pembuatan
paket promosi penjualan
menggunakan kombinasi algoritma FP-Tree dan TID-List ,  terdapat  beberapa  kesimpulan  yang dapat ditarik sebagai berikut:
1. Kombinasi  algoritma FP-Tree dan TID-List dapat digunakan untuk membantu penyusunan  strategi  paket  promosi,  dengan menganalisis database penjualan dan menemukan  kombinasi  barang  yang  paling sering terjual.
2. Paket  promosi  penjualan  2  barang  terbaik yang  ditemukan  dari database penjualan adalah Avocado (48527) dan Banana (24852), dengan  nilai support =  0.13%  dan  nilai confidence = 50%, serta nilai SxC = 0.0006 3. Paket  promosi  penjualan  3  barang  terbaik yang  ditemukan  dari database penjualan adalah Organic Raspberries (27966), Organic
Blueberries  (39275),  Organic  Strawberries (21137), dengan  nilai support = 0.22%,  nilai confidence = 50%, dan nilai SxC = 0.0011. 4. Paket  promosi  penjualan  4  barang  terbaik yang  ditemukan  dari database penjualan adalah Organic Strawberries (21137), Organic Hass  Avocado  (47209),  Organic  Raspberries (27966),  Bag  of  Organic  Bananas  (13176), dengan  nilai support =  0.13%  dan  nilai confidence = 50%, serta nilai SxC = 0.0006

## 5. REFERENSI
[1] J. Simatupang and S. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi
Pemesanan Tiket Bus Pada PO. Handoyo Berbasis  Online,” J.  Intra-Tech ,  vol.  3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[2] V. M. M. Siregar, “Perancangan Website Sebagai  Media  Promosi  Dan  Penjualan Produk,” TAM  (Technology  Accept. Model. , vol. 9, no. 1, pp. 15–21, 2018.
[3] D. Y. Siringoringo, V. Sihombing, and M. Masrizal,  “Sistem  Informasi  Penjualan
Dan Persediaan Produk Peralatan
Pertanian Berbasis Web,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  54–59,  2021,
doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.232. [4] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis E-Commerce Untuk
Peningkatan Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J.
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 49–54, 2018.
[5] T. Al Mutanafisa and Retnaningsih, “The Effect of Sales Promotion and Knowledge on  Impulsive  Buying  of  Online  Platform Consumers,” J.  Consum. Sci. ,  vol.  6,  no.
1, pp. 77–91, 2021, doi: 10.29244/jcs.6.1.77-91. [6] F. Sinuraya et al. , “WEB-BASED FOOD ORDERING INFORMATION SYSTEM STUDI,” pp. 7–11, 2021.
[7] W.  Purba,  D.  Ujung,  T.  Wahyuni,  L. Sihaloho, and J. Damanik, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Online Pada Kmp . Ihan Batak Berbasis,” vol. 3, no. 2, pp. 65–75, 2020.
[8] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma
Apriori Untuk Penentuan Tingkat
Pesanan,” Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1, pp.  50–57,  2018,  [Online].  Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/ma ntik/article/view/330.
[9] P.  Aini,  I.  Purnama,  and  D.  Irmayani, “Sistem  Informasi  Penjualan  Handphone
Dan  Accessories  Pada  Toko  Nisa  Ponsel Berbasis Web,” J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol.  1,  no.  1,  pp.  19–23,  2020,  [Online]. Available: http://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInS/a rticle/view/1844.
[10] H.  H  and  D.  Fitrianah,  “A  Data  Mining
Approach  For  Product  Promotion  and Inventory  Solution  using  FP-Growth Algorithm,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol. 177,  no.  38,  pp.  37–44,  Feb.  2020,  doi: 10.5120/ijca2020919889.
[11] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R. Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive
Bayes Untuk Memprediksi Jumlah
Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  Dan  Jumlah  Pemesanan  Pada
Cv  .  Papadan  Mama  Pastries,” Effrida Manalu  Fricles  Ariwisanto  Sianturi Mamed Rofendy Manalu , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/ma ntik/article/view/257.
[12] A. Y. Mabrouk, M. H. Ibrahim, and M. H. Khafagy, “Improve sales in manufacturing using data mining techniques,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol.
8, no. 12, pp. 3657–3661, 2019.
[13] F. Firmansyah and A. Yulianto, “Market Basket Analysis for Books Sales
Promotion  using  FP  Growth  Algorithm, Case  Study :  Gramedia  Matraman Jakarta,” J.  Informatics  Telecommun.
Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 383–392, Jan. 2021,
doi: 10.31289/jite.v4i2.4539.
[14] H.  E.  Simanjuntak  and  W.  Windarto, “Analisa  Data  Mining  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  pada  Data
Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi Pemasaran  Produk  Internet,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol. 4, pp. 914–923,
2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2300.
[15] I.  Syukra,  A.  Hidayat,  and  M.  Z.  Fauzi,
“Implementation  of  K-Medoids  and  FP- Growth  Algorithms  for  Grouping  and Product  Offering  Recommendations,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no.  2,  p.  107,  Nov.  2019,  doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.8326.
[16] R. Nurul Arifin, “Implementasi Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-GROWTH) Menentukan  Asosiasi  Antar  Produk (Study KAsus Nadia Mart),” Dok. Karya Ilm. , pp. 0–1, 2015.
[17] Y.  D.  Lestari,  “PENERAPAN  DATA MINING MENGGUNAKAN
ALGORITMA  FP-TREE  DAN  FP- GROWTH  PADA  DATA  TRANSAKSI PENJUALAN OBAT Yuyun Dwi Lestari Program  Studi  Teknik  Informatika  , Sekolah Tinggi Teknik Harapan Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi  (  SNASTIKOM  2015  ),” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. (SNASTIKOM  2015)  ISBN  976-602- 19837-9-9 ,  no.  Snastikom,  pp.  60–65, 2015.
[18] I.  Aqra et  al. , A  novel  association  rule mining approach using TID intermediate itemset , vol. 13, no. 1. 2018.