JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4541

## IMPLEMENTASI  MARKET  BASKET  ANALYSIS  PADA
DATA PENJUALAN CV. XYZ

## MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Abdillah Nur Ridho 1 , Amin Padmo Azam Masa 2* , Putut Pamilih Widagdo 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Mulawarman, Jalan Sambaliung Kota Samarinda, Kalimantan Timur 75242, Telp (0541) 736834
Received: 14 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Data Transaksi; Pola Pembelian; Market Basket Analysis ; FP-Growth ; Association Rule ;
Corespondent Email: aminpadmo@unmul.ac.id
Abstrak. Market Basket Analysis (MBA) merupakan sebuah metode analisis yang dapat memberikan informasi tentang produk apa saja yang sering dibeli secara  bersamaan  yang  dapat  dijadikan  dasar  dalam  penentuan  strategi penjualan. CV.  XYZ  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  produksi  dan penjualan seminar kit seperti lanyard, blocknote, goodie bag, mug, dan barang lainnya  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan.  CV.  XYZ  telah  melakukan pencatatan  transaksi  secara  cermat  antara  perusahaan  dan  pelanggan. Informasi  transaksi  dapat  menjadi  sumber  wawasan  berharga  dalam menganalisis pola pembelian pelanggan dengan menggunakan market basket analysis atau  analisis  keranjang  belanja.  Implementasi  analisis  keranjang belanja dilakukan dengan menggunakan algoritma FP-Growth . Algoritma FP- Growth merupakan  pengembangan  dari  metode  apriori  sebagai  salah  satu alternatif  untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul ( Frequent itemset ) dalam sebuah kumpulan data, algoritma FP-Growth dinilai lebih  cepat  dibanding  algoritma  apriori.  Data  transaksi  yang  digunakan berjumlah 138 transaksi yang terdiri dari 21 jenis item . Setelah melalui proses penerapan algoritma FP-Growth dengan menggunakan nilai minimum support 5%  dan  nilai minimum  confidence 40%  diperoleh  total  12 association rules dengan  2 itemset .  Adapun rule dengan  nilai confidence tertinggi  yaitu  jika membeli blocknote, maka membeli pulpen dengan nilai support 13% dan nilai confidence 94,74%.
Abstract.  Market  Basket  Analysis  (MBA)  is  an  analytical  method  that  can provide information about what products are often purchased together which can  be  the  basis  for  determining  sales  strategies.  CV.  XYZ  is  a  company engaged  in  the  production  and  sale  of  seminar  kits  such  as  lanyards, blocknotes, goodie bags, mugs, and other. CV. XYZ has recorded transactions between  the  company  and  customers.  Transaction  information  can  be  a valuable  source  of  insight  in  analyzing  customer  purchasing  patterns  using market  basket  analysis.  The  implementation  of  market  basket  analysis  is carried out  using the FP-Growth algorithm. The FP-Growth algorithm is a development of the apriori method as an alternative to determining the most frequent  itemset  in  a  data  set,  so  the  FP-Growth  algorithm  is  considered faster. The transaction data used amounted to 138 transactions consisting of 21 types of items. After going through the process of applying the FP-Growth algorithm using a minimum support value of 5% and a minimum confidence value of 40%, a total of 12 rules were obtained with 2 itemsets. The rules with the highest confidence value are if you buy a blocknote, then buy a pen with a support value of 13% and a confidence value of 94,74%.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Persekutuan      Komanditer      merupakan terjemahan      dari      bahasa      Belanda Commanditaire  Vennootschap atau  sering disingkat “CV”.  Dalam Bahasa Inggris disebut dengan  “ Limited  Corporation ”.  Persekutuan Komanditer (CV) merupakan jenis badan usaha yang  paling  banyak  diminati  oleh  masyarakat terutama  untuk  bisnis  dengan  skala  menengah [1] . CV.  XYZ  merupakan  sebuah  perusahaan yang bergerak di bidang produksi dan penjualan seminar  kit  seperti  lanyard,  blocknote,  goodie bag, mug, dan barang lainnya. CV.  XYZ telah melakukan  pencatatan  transaksi  secara  cermat antara  perusahaan  dan  pelanggan.  Namun, pemanfaatan data transaksi terbatas hanya pada perhitungan  total  laba  atau  rugi  padahal  data tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengetahui pola pembelian pelanggan.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menanalisis  pola  pembelian  pelanggan yaitu Market  Basket  Analysis (MBA)  atau analisis  keranjang  belanja.  Analisis  ini  dapat memberikan  informasi  tentang  produk  mana yang  sering  dibeli  bersamaan,  yang  dapat menginformasikan  pembuatan  bundel  produk dan  promosi  [2].  Salah  satu  cara  dalam penerapan  analisis  keranjang  belanja  dapat dilakukan  dengan  bantuan  algoritma FP- Growth .  Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan  dari  metode  Apriori  sebagai salah  satu  alternatif  untuk  menentukan himpunan  data  yang  paling  sering  muncul ( Frequent  itemset )  dalam  sebuah  kumpulan data  kemudian  membangkitkan  struktur  data Tree atau disebut dengan Frequent Pattern Tree ( FP-Tree ) [3].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [4]  yang  berjudul  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma Fp-Growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk Makanan” membahas terkait penerapan data mining dalam bisnis distribusi makanan.
Dengan menggunakan  algoritma FP-Growth pada  data dari  20  jenis  produk  makanan  ringan  dan  30 data  transaksi,  pada  penelitian  ini  ditentukan nilai minimum  support sebesar  55%  dan  nilai minimum  confidence sebesar  75%.  Dari  hasil pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  sebuah aturan (rule )  dengan  nilai confidence 75% yaitu,  jika  konsumen  membeli  kopiko  coffe
shot cappuccino maka juga membeli beng-beng wafer cokelat.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [5] memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang berupa  resep  dokter  yang  bertambah  setiap harinya.  Data  tersebut  dapat  menghasilkan sebuah  informasi  penting  dalam  menentukan pola letak barang yang sesuai dengan pola beli konsumen dengan menggunakan algoritma FP- Growth .  Setelah  dilakukan  analisis  terhadap data transaksi bulan januari hingga maret 2021 disimpulkan  5 item barang  yang  memenuhi minimum support 20% dan minimum confidence 90% yaitu: E4 (Metrodinazole), E3 (Cefadroxil),  E5  (Antasida),  F1  (B-Complex), dan  B5  (Paracetamol).  Hasil  implementasi menggunakan  software  WEKA  3.9.5  sebagai alat bantu untuk membuktikan bahwa perhitungan data manual hasilnya sama dengan pengujian  dilakukan  menggunakan software WEKA  3.9.5  dan  menghasilkan  53  aturan asosiasi yang terbentuk.
Penelitian yang dilakukan [6] yaitu implementasi Market  Basket  Analysis dalam bidang  penjualan  untuk  menyampaikan  pesan penting  terhadap  perusahaan  agar  dapat mengetahui  pola  perilaku  memasukan  barang kedalam  keranjang  belanja  yang  dilakukan konsumen sehingga pihak mitra dapat membuat suatu keputusan. Dalam penelitian ini digunakan
Algoritma Apriori untuk memperhitungkan perubahan yang terjadi pada data. Hasil yang diperoleh yaitu 5 rules dimana salah  satu  rule  memperoleh  nilai confidence tertinggi jika membeli rokok maka barang yang dominan  diambil  secara  bersamaan  yaitu  telur dengan  memperoleh  nilai confidence yang dapat  memenuhi  syarat confidence tertinggi yaitu 67%.
Penelitian  lainnya  dilakukan  [7]  dengan memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang diolah  untuk  mendapatkan  informasi  dari  data transaksi  tersebut.  TB.  Menara  merupakan salah  satu  bisnis  yang  bergerak  dalam  bidang penjualan bahan bangunan serta alat pertukangan.  Toko  ini  belum  mengetahui  pola belanja  konsumen  dalam  keranjang  belanja. Algoritma  yang  digunakan  yaitu  algoritma apriori karena algoritma ini mengurangi jumlah kandidat  itemset  pada  awal.  Dari  hasil penelitian  ini  ditemukkan  barang  yang  paling laku terjual untuk 1- itemset yaitu semen holcim sebesar  48%.  Item  untuk  2- itemset yaitu
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Ridho  dkk
keramik  dan  semen  holcim  sebesar  19%. Association  rule yaitu  Ketika  konsumen membeli  Karet  Asbes  maka  akan  membeli Asbes  dengan  nilai confidence 94%,  Ketika konsumen membeli Asbes maka akan membeli Paku Payu dengan nilai confidence 88%, Ketika konsumen  membeli  lis  Keramik  maka  akan membeli keramik dengan nilai confidence 89%, Ketika  konsumen  membeli  asbes  maka  akan membeli  karet  asbes  dengan  nilai confidence 92%.
Berdasarkan  latar  belakang  penelitian  yang sudah dijelaskan, penelitian ini bertujuan untuk melakukan implementasi market basket analysis terhadap  data  transaksi  CV.  XYZ dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk mengetahui pola pembelian konsumen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining salah  satu  teknologi  yang menggabungkan  metode  analisis  tradisional dengan algoritma yang canggih untuk memproses data dengan volume besar [8]. Data mining merupakan suatu alat yang memungkinkan para pengguna untuk mengakses  secara  cepat  data  dengan  jumlah yang  besar.  Pengertian  yang  lebih  khusus  dari data  mining yaitu  suatu  alat  dan  aplikasi menggunakan analisis statistik pada data. Data mining adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau penggalian data dan informasi yang besar, yang belum  diketahui  sebelumnya,  namun  dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan  bisnis  yang  sangat  penting.  Data mining  menggambarkan  sebuah  pengumpulan teknik-teknik dengan tujuan untuk menemukan pola-pola  yang  tidak  diketahui  pada  data  yang telah dikumpulkan.
Data mining memungkinkan pemakai menemukan
pengetahuan  dalam  data database yang  tidak mungkin diketahui keberadaanya oleh pemakai [9].

## 2.2. Market Basket Analysis
Market Basket Analysis adalah metode yang digunakan  untuk  memahami  pola  pembelian pelanggan  guna  meningkatkan  penjualan. Analisis  ini  melibatkan  data  riwayat  dan perilaku pelanggan untuk mengungkap wawasan  berharga  seperti  pengelompokan
produk  untuk  mengoptimalkan  penjualan  [2]. Metode  ini  membuat  analisis  atas  pola pembelian  konsumen  untuk  memahami item atau  produk  apa  saja  yang  dibeli  konsumen dalam  satu  waktu  untuk  menghasilkan  sebuah aturan  asosiasi  ( association  rule ).  Penemuan pola market  basket  analysis menarik  beberapa data  transaksi  perusahaan  yang  dapat  banyak membantu proses untuk menentukan keputusan bisnis, antara lain seperti desain katalog, cross marketing dan product [10].

## 2.3. Association Rule
Analisis asosiasi atau Association rule (AR) adalah  teknik  dari data  mining yang  bertujuan untuk  menemukan  pola  aturan  asosiasi  antara suatu  kombinasi item .  Sebagai  langkah  utama dalam association  rules adalah  mengetahui seberapa  sering  kombinasi  item  yang  muncul dalam database yang  biasa  disebut  sebagai frequent patterns [6].
Perhitungan dalam menerapkan association rule menurut [11] terdiri dari beberapa proses, yaitu:
a. Menentukan Itemset
Dalam  Penentuan itemset ,  melibatkan  nilai support atau  persentasi  kombinasi  item  dalam database [12].  Nilai support dapat  dihitung dengan menggunakan Persamaan 1
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
b. Membentuk Association Rule
Setelah  menganalisa  pola  frekuensi  tertinggi, membentuk  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  nilai minimum  confidence yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Nilai confidence yaitu kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan asosiatif  yang  terbentuk  oleh  metode  asosiasi. Nilai Confidence dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan 2
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (2) c. Pengujian Lift Ratio
Pengujian Lift Ratio dilakukan untuk menentukan  apakah  aturan  asosiasi  yang  telah terbentuk  dapat  dinyatakan  valid  atau  tidak valid.  Pengujian lift  ratio dapat  menggunakan Persamaan 3 dan Persamaan 4.
𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐵
∑ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3) 𝑙𝑖𝑓𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (4)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ridho  dkk
2.4. Algoritma FP-Growth Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Sehingga  kekurangan  dari  algoritma  Apriori diperbaiki oleh 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.  Pada  algoritma  Apriori diperlukan generate candidate untuk mendapatkan frequent itemsets . Akan tetapi, di algoritma FP-Growth generate candidate tidak dilakukan  karena FP-Growth menggunakan konsep  pembangunan tree dalam  pencarian frequent  itemsets .  Hal  tersebutlah  yang menyebabkan algoritma FP-Growth lebih cepat dari algoritma Apriori [13].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  melalui  beberapa  tahapan, antara lain pengumpulan dan pengolahan data, implementasi  algoritma FP-Growth ,  kevalidan algoritma FP-Growth ,dan yang terakhir Market Basket  Analysis. Adapun  tahapan  penelitian juga dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 3.2. Pengumpulan dan Pengolahan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian berupa data transaksi penjualan dengan format excel  yang  diperoleh  langsung  dari  CV.  XYZ yang  selanjutnya  diolah  dan  dipilah  sesuai dengan batasan penelitian. Data penjualan item disesuaikan  dengan  kategori  agar lebih  mudah dilakukan
pengelompokan.
Setelah
dikelompokkan  sesuai  dengan  kategori,  lalu masing-masing item diberikan  simbol  agar lebih  mudah  dalam  melihat  pola  pembelian konsumen.
3.3. Implementasi Algoritma FP-Growth
Langkah awal dalam implementasi algoritma FP-Growth adalah  membentuk FP- Tree dari  data  transaksi  penjualan  untuk mengekstraksi  struktur  data  dan  menemukan frequent itemset . Tujuan utama dari penggunaan data  mining pada  data  transaksi penjualan  ini  adalah  untuk  mengetahui  barang yang  paling  sering  dibeli  secara  bersamaan. Berikut  adalah  penjelasan  langkah-langkah yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk mengidentifikasi frequent  itemset dengan menggunakan algoritma FP-Growth :
a. Pencarian dan Pengurutan Frekuensi Melakukan pencarian frekuensi untuk setiap item  dan  mengurutkannya  berdasarkan
Tingkat  frekuensi,  mulai  dari  yang  terbesar hingga yang terkecil. b. Membentuk Tabular Mengatur item-item pada setiap transaksi ke dalam  format  tabel  dengan  menggunakan nilai  1  dan  0,  yang  menunjukkan  apakah suatu item dibeli oleh konsumen atau tidak.
c. Menetapkan Nilai Support Minimum
Menetapkan nilai support minimum sebagai batasan jumlah minimum kemunculan suatu
itemset yang  diizinkan  dalam dataset . Itemset dengan jumlah kemunculan dibawah nilai  batasan  akan  dihapus.  Penetapan  nilai support dilakukan  dengan  menganalisis frekuensi itemset yang  sering  muncul.
Dengan menetapkan nilai support minimum ,
itemset yang kurang relevan dapat disingkirkan  dan  fokus  terhadap  pola pembelian  yang  memiliki  dampak  lebih besar.
d. Mengurutkan Prioritas Item Mengurutkan  prioritas item berdasarkan frekuensi  kemunculan item yang  nantinya
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ridho  dkk
akan  digunakan  sebagai  dasar  dalam pembentukan FP-Tree . e. Pembentukan FP-Tree Membentuk FP-Tree yang  terdiri  dari  akar yang diberi label null , sejumlah pohon yang berisikan item-item tertentu,  dan  tabel frequent header . FP-Tree dapat merepresentasikan hubungan antar- item
dalam frequent itemset.
f. Conditional Pattern Pada tahap ini, support count dari setiap item pada conditional pattern base dijumlahkan. Item-item yang memiliki support count lebih tinggi  akan  digunakan  untuk  membentuk conditional  FP-tree .  Tahap  ini  membentuk sebuah  fokus  terhadap  item  yang  memiliki dampak  tinggi  terhadap  pembentukan  pola asosiasi pada data transaksi.
g. Pencarian Frequent Itemset
Frequent itemset ditemukan dari hasil aturan asosiasi  yang  memenuhi  nilai support minimum.

## 3.4. Kevalidan Algoritma FP-Growth
Setelah  diperoleh  aturan  asosiasi  yang memenuhi nilai minimum support dan minimum confidence kemudian  dilakukan  pengujian kevalidan  hasil  implementasi  algoritma FP- Growth dengan menghitung nilai lift ratio dari masing masing aturan asosiasi yang terbentuk.

## 3.5. Market Basket Analysis
Hasil  implementasi  algoritma FP-Growth yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  dilakukan analisis  keranjang  belanja.  Hasil  analisis  yang sudah  divalidasi  kemudian  menghasilkan aturan-aturan  asosiasi  yang  dapat  digunakan sebagai  dasar  dalam  pengambilan  Keputusan perusahaan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan dan Pengolahan Data Penelitian ini dilakukan dengan
menggunakan  data  transaksi  penjualan  pada CV.  XYZ  pada  januari  2023  hingga  desember 2023 yang berjumlah lebih dari satu item dalam setiap  transaksi.  Setelah  dilakukan screening pada  data  yang  sebelumnya  berjumlah  688 transaksi  menjadi  138  transaksi  yang  akan diimplementasikan  ke  dalam  algoritma FP- Growth. Contoh  data  transaksi  dapat  dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Data Transasksi
No TID Item 1 T1 Id card, Lanyard, Case 2 T2 Id card, Lanyard 3 T3 Mug Lucky, Tumblr, Powerbank 4 T4 Mug Lucky, Blocknote 5 T5 Pin, Mug Lucky 6 T6 Lanyard, Case 7 T7 Id card, Lanyard, Case 8 T17 Goodie bag, Pulpen, Blocknote, Flashdisk, Tumblr 9 T18 Blocknote, Pulpen, Goodie Bag ... ... ... 138 T138 Id card, Lanyard, Case
Setelah  diperoleh  138  data  transaksi  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  kemudian notasinya dirubah dalam bentuk simbol alfabet untuk  memudahkan  implementasi  algoritma FP-Growth .  Penyimbolan  setiap item dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Simbol Item Item Simbol Id Card A Lanyard B Case C Mug Lucky D Tumblr E Powerbank F Blocknote G Pin H Goodie Bag I Kaos J Sedotan K Ganci L Pulpen M Flashdisk N Payung O Tote Bag P Jam Dinding Q Tas Kanvas R Tisu S Masker T Pouch U
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Setelah  setiap  item  dirubah  menggunakan simbol alfabet dihasilkan data transaksi seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 Data Transaksi Bersimbol TID Itemset Bersimbol T1 {A,B,C} T2 {A,B} T3 {D,E,F} T4 {D,G} T5 {D,H} T6 {B,C} T7 {A,B,C} T8 {A,B,C} … … T138 {A,B,C}

## 4.2. Implementasi Algoritma FP-Growth
Setelah  data  selesai  diolah  kemudian  siap untuk dilakukan implementasi terhadap
algoritma FP-Growth .  Adapun  tujuan  dari implementasi  algoritma FP-Growth pada  data transaksi penjualan ini adalah untuk mengetahui  barang  yang  paling  sering  dibeli secara  bersamaan  sehingga  objek  penelitian dapat  menampilkan  katalog  barang  dengan lebih  efektif,  baik  melalui  sosial  media instagram, website ,  maupun  display  di  lokasi objek.  Langkah-langkah  implementasi  sesuai metode penelitian adalah sebagai berikut:
a. Pencarian dan Pengurutan Frekuensi
Pencarian dilakukan dengan mengidentifikasi  seberapa  sering  masing- masing item muncul  dalam  daftar  transaksi untuk  mengetahui item yang  paling  sering dibeli  oleh  pelanggan.  Hasil  Pencarian  dan pengurutan Frekuensi item dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengurutan Frekuensi Item No  Simbol  Frekuensi 1 B 83 2 A 77 3 C 65 4 D 25 5 M 24 6 E 19 7 G 19 8 I 17
9 L 9
No  Simbol  Frekuensi 10 O 8 11 H 7 12 N 3 13 P 3 14 Q 3 15 R 3 16 J 2 17 F 1 18 K 1 19 S 1 20 T 1 21 U 1
b. Membentuk Tabular
Mengatur item pada  setiap  transaksi  dalam bentuk  tabular  dengan  angka  1  dan  0  yang menunjukkan  suatu item dibeli  konsumen atau  tidak.  Dengan  adanya  tabel  ini  juga membantu  melihat  pola  pembelian  dengan lebih  jelas.  Contoh  Tabular  data  transaksi dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Tabular Data Transaksi
TID A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U T1 1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T2 1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T3 0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T4 0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T5 0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T6 0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T7 1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 T8 1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 ... T138 1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
c. Menetapkan Nilai Support Minimum
Nilai minimum  support yang  digunakan dalam  implementasi  algoritma FP-Growth pada  penelitian  ini  yaitu  5%.  Penentapan nilai support bertujuan untuk menyingkirkan itemset yang kurang relevan dan tidak terlalu berdampak besar. Sehingga penelitian dapat lebih  fokus  kepada  pola  pembelian  yang memiliki dampak lebih besar. Nilai support setiap item dihitung  dengan  menggunakan Persamaan  1.  Daftar  nilai support dapat dilihat pada Tabel 6.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 6 Daftar Minimum Support No  Simbol Nilai Support Keterangan 1 B 0,60 Memenuhi 2 A 0,55 Memenuhi 3 C 0,47 Memenuhi 4 D 0,18 Memenuhi 5 M 0,17 Memenuhi 6 E 0,13 Memenuhi 7 G 0,13 Memenuhi 8 I 0,12 Memenuhi 9 L 0,06 Memenuhi 10 O 0,057 Memenuhi 11 H 0,050 Memenuhi 12 N 0,021 Tidak Memenuhi 13 P 0,021 Tidak Memenuhi 14 Q 0,021 Tidak Memenuhi 15 R 0,021 Tidak Memenuhi 16 J 0,014 Tidak Memenuhi 17 F 0,0072 Tidak Memenuhi 18 K 0,0072 Tidak Memenuhi 19 S 0,0072 Tidak Memenuhi 20 T 0,0072 Tidak Memenuhi 21 U 0,0072 Tidak Memenuhi
Setelah  mengeliminasi item yang  tidak memenuhi nilai minimum support kemudian dihasilkan data transaksi seperti pada Tabel 7.
Tabel 7 Data Transaksi Minimum Support 5%

## TID
Itemset Min Supp 5% T1 {A,B,C} T2 {A,B} T3 {D,E,F} T4 {D,G} T5 {D,H} T6 {B,C} T7 {A,B,C} T8 {A,B,C} … … T138 {A,B,C}
d. Mengurutkan Prioritas Item
Setelah  diperoleh item dengan  jumlah frekuensi  terbanyak  hingga  tersedikit, kemudian  urutan  data transaksi  disesuaikan dengan  frekuensi  terbanyak  terlebih  dahulu untuk memudahkan dalam penyusunan FP- Tree . Contoh pengurutan prioritas item dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Urutan Prioritas Item TID Urutan Prioritas (1) (2) (3) (4) T1 B A C T2 B A T3 D E T4 D G T5 D H T6 B C T7 B A C T8 B A C T9 B A C … … T138 B A C Keterangan: B Lanyard D  Mug Lucky A  Id Card E  Tumblr C Case G  Blocknote H  Pin e. Pembentukan FP-Tree
Membentuk FP-Tree yang  terdiri  dari  akar yang diberi label null , sejumlah pohon yang berisikan item-item tertentu,  dan  tabel frequent
header . FP-Tree
dapat merepresentasikan hubungan antar- item dalam frequent  itemset .  Pembentukan FP- Tree diawali  dari  akar  yang  disebut null kemudian dilanjutkan dengan lintasan TID 1 yang didasarkan pada data pada Tabel 8.
Gambar 2 FP-Tree TID 1
Gambar 2 merupakan hasil pembacaam TID 1  yaitu  {B,A,C}.  Setelah  label null kemudian  diteruskan  dengan item yang terdapat  pada  TID  1  berdasarkan  prioritas item  yang  sudah  ditentukan  berdasarkan jumlah  frekuensi  Pada  Tabel  8.  Sehingga setelah label null diteruskan dengan node B, A, dan C.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ridho  dkk
Gambar 3 FP-Tree TID 2
Gambar  3  melanjutkan  pembacaan  TID  2 Setelah TID 1 yaitu {B,A}. Karena memiliki head yang  sama  yaitu  B  maka node masih pada lintasan yang sama.
Gambar 4 FP-Tree TID 3
Gambar 4 merupakan hasil pembacaan TID 3  yaitu  {D,E}.  Pada  TID  3  terdapat node baru yaitu node D yang membentuk lintasan baru sesuai transaksi yang dilakukan.
Gambar 5 FP-Tree TID 4
Gambar 5 merupakan hasil pembacaan TID 4  yaitu  {D,G}.  Karena  belum  terdapat lintasan  serupa  maka  pada  Gambar  5 membentuk lintasan baru yaitu D dan G. FP- tree dilanjutkan  pembentukannya  hingga TID  138  untuk  dapat  lanjut  ke  Langkah berikutnya.

## f. Conditional Pattern
Support  count  dari  setiap  item  pada conditional pattern base dijumlahkan. Item- item  yang  memiliki  support  count  lebih tinggi  akan  digunakan  untuk  membentuk conditional  FP-tree.  Tahap  ini  membentuk sebuah  fokus  terhadap  item  yang  memiliki dampak  tinggi  terhadap  pembentukan  pola asosiasi  pada  data  transaksi.  Pembangkitan frequent pattern dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Pembangkitan Frequent Pattern No.  Item Frequent Pattern 1 H {D,H}:3, {M,H}:4, {E,H}:2, {G,H}:4, {I,H}:1, {L,H}:1 2 O {B,O}:1, {A,O}:1, {C,O}:1, {D,O}:1, {M,O}:3, {E,O}:3, {G,O}:2, {I,O}:1 3 L {D,L}:7, {M,L}:1, {E,L}:1, {I,L}:2 4 I {B,I}:4, {A,I}:4, {C,I}:3, {D,I}:5, {M,I}:9, {E,I}:7, {G,I}:7 5 G {B,G}:5, {A,G}:5, {C,G}:4, {D,G}:4, {M,G}:18, {E,G}:6 6 E {B,E}:2, {A,E}:1, {C,E}:1, {D,E}:5, {M,E}:7 7 M {B,M}:5, {A,M}:5, {C,M}:4, {D,M}:6 8 D {B,D}:1, {A,D}:1, {C,D}:1 9 C {B,C}:59, {A,C}:54 10 A {B,A}:71
g. Pencarian Frequent Itemset Frequent  itemset didapatkan  dari  hasil pembangkitan frequent pattern terhadap FP- Tree yang  terbentuk.  Setelah  memperoleh nilai frequent itemset , dapat digunakan untuk menghitung  nilai support yang  nantinya akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai confidence untuk kombinasi 2 itemset . Nilai support yang diperoleh berdasarkan frequent itemset dengan mengimplementasikan Persamaan  1.  Data  nilai support yang memenuhi minimum  support 5%  dapat dilihat pada Tabel 10.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ridho  dkk
Tabel 10 Daftar Nilai Support No.  Kombinasi Item  Nilai Support 1 {B,A} 51,45% 2 {B,C} 42,75% 3 {A,C} 39,13% 4 {M,G} 13,04% 5 {M,I} 6,52% 6 {M,E} 5,07% 7 {E,I} 5,07% 8 {G,I} 5,07% 9 {D,L} 5,07%
Setelah diperoleh nilai support dari masing- masing  kombinasi  kemudian  digunakan untuk menghitung nilai confidence menggunakan Persamaan 2. Hasil perhitungan nilai confidence yang
memenuhi  nilai minimum  support 5%  dan memenuhi  nilai confidence  minimum 40% dapat dilihat pada Tabel 11
Tabel 11 Daftar Nilai Confidence
No.  Kombinasi Item  Confidence 1 {G,M} 94,74% 2 {A,B} 92,21% 3 {C,B} 90,77% 4 {B,A} 85,54% 5 {C,A} 83,08% 6 {L,D} 77,78% 7 {M,G} 75,00% 8 {B,C} 71,08% 9 {A,C} 70,13% 10 {I,M} 52,94% 11 {I,G} 41,18% 12 {I,E} 41,18%

## 4.3. Kevalidan Algoritma FP-Growth
Pengujian kevalidan implementasi algoritma
FP-Growth dilakukan  dengan  melakukan penghitungan lift  ratio . Lift  ratio dapat menggambarkan kevalidan aturan asosiasi yang diperoleh  melalui  implementasi  algoritma FP- Growth sebelum  nantinya  digunakan  sebagai dasar  dalam  menentukan  strategi  penjualan. Sebelum  dilakukan  perhitungan lift  ratio dilakukan penghitungan benchmark confidence terlebih  dahulu  menggunakan  Persamaan  3. Setelah memperoleh nilai benchmark confidence lalu dapat menghitung nilai lift ratio menggunakan Persamaan 4. Hasil pengujian lift ratio pada  kombinasi  yang  memenuhi  nilai
minimum support 5% dan minimum confidence 40% disajikan pada Tabel 12.
Tabel 12 Daftar Nilai Lift Ratio No. Kombinasi Item Benchmark Confidence Lift Ratio 1 {G,M} 17,39% 5,447 2 {A,B} 60,14% 1,533 3 {C,B} 60,14% 1,509 4 {B,A} 55,80% 1,533 5 {C,A} 55,80% 1,489 6 {L,D} 18,12% 4,293 7 {M,G} 13,77% 5,447 8 {B,C} 47,10% 1,509 9 {A,C} 47,10% 1,489 10 {I,M} 17,39% 3,044 11 {I,G} 13,77% 2,991 12 {I,E} 13,77% 2,991 4.4. Market Basket Analysis Data yang sudah melewati proses pemilahan, akan dianalisis dengan menggunakan algoritma  FP-Growth .  Tahap awal yang dilakukan yaitu tahap pencarian dan pengurutan  frekuensi.  Data  disortir  sesuai dengan nama item kemudian diperoleh support count masing-masing item yang  kemudian diurutkan  dari  yang  memiliki support  count tertinggi.  Setelah  itu,  dibuat  tabular  dengan menggunakan angka 1 dan 0 yang menunjukkan suatu item dibeli konsumen atau tidak. Langkah selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai support minimum dan  nilai confidence  minimum , penelitian  ini  menetapkan  nilai support minimum yaitu  5%  atau  0,05  dan confidence minimum yaitu  40%  atau  0,40.  Setelah melakukan  eliminasi  terhadap itemset yang tidak  memenuhi  nilai minimum  support kemudian  membentuk FP-Tree .  Langkah berikutnya  yaitu  tahap  pembangkitan  dengan menemukan  semua  kombinasi itemset .  Tahap terakhir  setelah  memperoleh  nilai confidence dari  semua itemset yang  memenuhi  syarat minimum support dan confidence yaitu menguji validitas rule yang diperoleh dengan menghitung  nilai lift  ratio .  Pada  Tabel  13 menyajikan association  rules yang  terbentuk dengan  nilai confidence nya  setelah  melalui implementasi algoritma FP-Growth .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ridho  dkk
Tabel 13 Association Rules No Rules Confidence 1 Jika  membeli  blocknote, maka membeli pulpen 94,74%
2 Jika membeli lanyard, maka membeli id card 92,21% 3 Jika  membeli  case,  maka membeli lanyard 90,77%
4 Jika membeli lanyard, maka membeli id card 85,54% 5 Jika  membeli  case,  maka membeli id card 83,08% 6 Jika  membeli  gantungan kunci,  maka  membeli  mug lucky 77,78% 7 Jika membeli pulpen, maka membeli blocknote 75,00%
8 Jika membeli lanyard, maka membeli case 71,08% 9 Jika membeli id card, maka membeli case 70,13% 10 Jika  membeli  goodie  bag, maka membeli pulpen 52,94% 11 Jika  membeli  goodie  bag, maka membeli blocknote 41,18% 12 Jika  membeli  goodie  bag, maka membeli tumblr 41,18% 5. KESIMPULAN
a. Secara keseluruhan dari penelitian menggunakan  data  transaksi  diperoleh  12 rules dengan kombinasi dua itemset dengan nilai minimum support 5%  dan  nilai minimum confidence 40%.
b. Berdasarkan rules yang  dihasilkan  maka didapatkan  pengetahuan  baru  terkait  pola pembelian konsumen.
Berdasarkan pengetahuan baru tersebut kemudian dapat digunakan  sebagai  dasar  dalam  penentuan strategi penjualan maupun manajemen stok bahan baku produksi perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Diani,  R.,  &  Kusuma,  M.  (2020).  Persekutuan Komanditer  (Commanditaire  Vennootschap atau  CV)  sebagai  badan  usaha  dalam  kajian hukum perusahaan. Justici , 12(1), 79–97.
[2]  Rorong,  J.  J.  (2023). Market  Basket  Analysis Menggunakan  Algoritma  FP-Growth  Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen (Studi Kasus:  Mitra  Swalayan) .  Universitas  Kristen Satya Wacana Salatiga.
[3] Suhada, S., Ratag, D., Gunawan, G., Wintana, D., &  Hidayatulloh,  T.  (2020).  Penerapan
algoritma  fp-growth  untuk  menentukan  pola pembelian  konsumen  pada  ahass  cibadak. Jurnal  Khatulistiwa  Informatika ,  8(2),  118– 126.
[4] Nursyani, U. A. (2020). Penerapan Data Mining
Menggunakan  Algoritma  Fp–Growth  Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Makanan . Universitas Islam Negeri Sumatera
Utara.
[5]  Silitonga,  D.  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2022). Implementasi market basket analysis menggunakan  assocation  rule  menerapkan algoritma  FP-growth. Journal  of  Information System Research (JOSH), 3(2), 101–109.
[6]  Umar,  E.,  Manongga,  D.,  &  Iriani,  A.  (2022). Market Basket Analysis Menggunakan Association Rule dan Algoritma Apriori Pada Produk  Penjualan  Mitra  Swalayan  Salatiga. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  6(3), 1367–1377.
[7]  Qoniah,  I.,  &  Priandika,  A.  T.  (2020).  Analisis Market  Basket  Untuk  Menentukan  Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb.  Menara). Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi , 1(2), 26–33.
[8]  Nurdin,  N.  (2024).  Analisa  Data  Mining  Dalam Memprediksi  Masyarakat  Kurang  Mampu Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor. Jurnal  Informatika  Dan  Teknik  Elektro Terapan , 12(2).
[9]  Zai,  C.  (2022).  Implementasi  Data  Mining Sebagai Pengolahan Data . Jurnal Portal Data , 2(3), 1–12.
[10]  Sabrina,  R.,  Ernawati,  I.,  &  Chamidah,  N. (2020). Implementasi Market Basket Analysis Untuk Menentukan Product Bundling Menggunakan Algoritma Fp-Growth.
PROSIDING SEINASI-KESI , 3(1), 19–25
[11] Gama, A., Putra, I., & a Bayupati, I. P. (2016). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menemukan Frequent Itemset Dalam Keranjang Belanja. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , 15, 21–26. https://doi.org/10.24843/MITE.1502.04 [12]  Akbar,  R.  M.  D.  B.,  Palupiningsih,  P.,  & Prayitno,  B.  (2023).  Implementasi  Algoritma Fp-Growth  Untuk  Penentuan  Rekomendasi Produk Umkm Berdasarkan Frekuensi Pembelian. Jurnal Teknoinfo , 17(2), 493–501.
[13] Pelawi, B. P. (2019). Penerapan Algoritma Fp- Growth  Dalam  Menemukan  Hubungan  Data Prestasi  Akademik  Dengan  Etika  Mahasiswa (Study Kasus: POLTEKKES KEMENKES RI Medan). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 6(2), 196–203.