Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Implementasi Data Mining Pada Penjualan Pakaian dengan Algoritma FP-Growth
Rahmat Fauzi 1,* , Alvendo Wahyu Aranski 2 , Nopriadi 1 , Ellbert Hutabri 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Dan Komputer, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Batam, Batam, Indonesia Email: 1,* rahmatfauzi.m@gmail.com, 2 vendowa@gmail.com, 1 nopriadi@puterabatam.ac.id, 1 ellbert.hutabri@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rahmatfauzi.m@gmail.com Submitted 08-02-2023 ; Accepted 27-03-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Banyaknya persaingan dalam dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan, menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk  yang  dijual,  salah  satunya  adalah  dengan  pemanfaatan  data penjualan pakaian dengan data mining. Data Mining merupakan proses iteratif dan interaktif untuk menemukan pola atau model baru yang dapat digeneralisasi untuk masa yang akan datang, bermanfaat dan dapat dimengerti dalam suatu database yang sangat besar (massive database). Toko HAS dalam pengaturan tata letak barang masih menempatkan barang menurut kelompok dan jenis barang, sehingga  berdampak  terhadap  pelayanan  dan  pencarian  item  ketika  konsumen  ingin  membeli  lebih  dari  satu  barang  dan  letaknya berjauhan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  Algoritma  FP-Growth  untuk  mengetahui  penjualan  pakaian  yang paling banyak terjual di Toko HAS kota Batam. Penelitian ini menggunakan metoda Association Rule dengan memanfaatkan Algoritma FP-Growth.  Melalui proses mining dengan algoritma FP-Growth (Frequent Pattern Growth ) ini maka akan di peroleh jenis pakaian mana yang lebih banyak terjual, dan berapa banyak persediaan yang diperlukan toko untuk menyediakan stok pakaian tersebut. Hasil penelitian menunjukkan produk pakaian yang paling banyak terjual adalah Gamis dan Jilbab melalui penghitungan support 53,33% dan confidence 100%. Terkait hasil ini, strategi pemasaran bisa difokuskan pada produk tersebut dan mengatur tata letak yang dapat mudah dilihat pelanggan.
Kata Kunci: Data Mining; Pakaian; FP-Growth; Penjualan; Rapid Miner

## Abstract
The amount of competition in the business world, especially in the sales industry, required developers to find a strategy that could increase  sales  and  marketing  of  products  sold,  one of which was using  clothing sales  data  with data  mining.  Data  Mining  was  an iterative and interactive process to find new patterns or models that can be generalized for the future, valuable, and understandable in a massive database. HAS Stores in the arrangement of goods layout still place goods according to groups and types of goods, so that it has an impact on service and item search when consumers want to buy more than one item and are located far apart. Therefore,  this study aims to apply the FP-Growth Algorithm to find out the most sold clothing sales at HAS Stores in Batam city. This study uses the Association Rule method by utilizing the FP-Growth Algorithm. This study aimed to apply the FP-Growth Algorithm to determine the most sold clothing sales at HAS Stores in Batam city. Through the mining process with the FP-Growth (Frequent Pattern Growth) algorithm, the types of clothes sold will be obtained, and how much inventory the store needs to provide the clothing stock. The results showed that the most sold clothing products were Gamis and Jilbab through the calculation of support 53,33% and confidence 100%. Regarding these results, marketing strategies can be focused on the product and set a layout that customers can easily see.
Keywords : Data Mining; Clothes; FP-Growth; Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  khususnya  dalam  industri  penjualan,  menuntut  para  pengembang  untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk yang dijual, salah satunya adalah dengan  pemanfaatan  data  penjualan.  Dengan  adanya  kegiatan  penjualan  setiap  hari,  data  semakin lama  akan  semakin bertambah  banyak.  Data  tersebut  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi  perusahaan,  data  tersebut  juga  dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk[1]
Kementerian  Perindutrian  Republik  Indonesia  pada  tahun  2019  juga  melaporkan  bahwa  industri  pakai  pernah mencatat pertumbuhan paling tinggi dibandingkan sektor industri lainnya termasuk industri furnitur [2]. Pakaian menjadi salah satu kebutuhan pokok bagi manusia.
Dari sumber data penjualan toko pakaian, menunjukkan permintaan pakaian semakin meningkat. Hal inilah yang dijadikan sebagai dasar pengolahan Data Mining pada penjualan toko pakaian. Untuk mengelola data tersebut, dibutuhkan metode yang bisa digunakan untuk menggali informasi dari data tersebut. Metode tersebut dikenal dengan Data Mining. Data mining adalah proses iterative dan interaktif, untuk menemukan pola atau model baru dalam basis data yang sangat besar (massive database) yang berguna, dapat dipahami, dan dapat digeneralisasikan untuk masa depan [3]. Data mining melibatkan pencarian database besar untuk tren dan pola minat untuk membuat keputusan di masa depan[4]. Pola-pola ini dapat dikenali dengan alat khusus yang dapat memberikan analisis data yang berguna dan berwawasan, dan kemudian dapat dieksplorasi lebih detail, mungkin menggunakan alat pendukung keputusan lainnya [5], [6].
Data  Mining  adalah  metode  penggalian  informasi  yang  berguna  dari  database  yang  dapat  digunakan  dalam menganalisis  data  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil  beberapa  keputusan  berdasarkan  data.  Teknik  ini  dapat memainkan peran penting dalam memahami data dan dalam menangkap hubungan mendasar antara contoh data. Data Mining berarti Ekstraksi non implisit, yang sebelumnya tidak diketahui dan berpotensi memiliki informasi yang berguna dari sejumlah data yang besar. Pola yang ditemukan ditetapkan item yang paling sering dalam database. Data Mining,
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
juga dikenal sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD) . KDD mengacu pada ekstraksi informasi implisit, yang sebelumnya  tidak  diketahui  dan  berpotensi  berguna  dari  data  dalam  database  [7].  Analisis  data  mining  sudah  banyak dimanfaat  dengan  memnggunakan  bebrapa  metode  seperti:  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  [8],  Algoritma  K- Means [9], Algoritma J48 [10], Algoritma Nearest Neighbor [11], dan Algoritma FP-Growth [12].
Penelitian  sebelumnya  pada  sistem  persediaan  menggunakan  Algoritma FP-Growth  menyimpulkan teknik  data mining  dengan  Algoritma  FP-Growth  dapat  diimplementasikan  pada  sistem  persediaan  produk  rempah-rempah  [12]. Dengan aplikasi yang berbasis teknologi informasi dihasilkan sebuah metode yang bisa meningkatkan pengetahuan untuk menyediakan barang dengan cara memberikan saran kepada perusahaan atas keterkaitan konsumen terhadap suatu barang yang dibeli oleh konsumen bisa dihitung dengan teknik Algoritma FP-Growth [13]. Dalam penelitian lainnya menyatakan algoritma FP-Growth menghasilkan rule yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma apriori pada tata letak barang pada toko  aksesoris  [14]. Penelitian yang dilakukan pada penjualan oleh-oleh juga menerapkan algoritma  FP-Growth, menambahkan  penerapan  data  mining  menggunakan  Algoritma  FP-Growth  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  pola belanja  konsumen,  dan  dapat  menjadi  rekomendasi  dalam  tata  letak  produk  pada  rak  persiapan  [15].  Oleh  karena  itu, penerapan Algoritma FP-Growth dapat dinyatakan memberikan manfaat terhadap bidang usaha perdagangan.
Algoritma  FP-Growth  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  Data  Mining,  Algoritma  FP-Growth  yang  bertujuan untuk  menemukan frequent  item  sets dijalankan  pada  sekumpulan  data[16].  Analisis  FP-Growth  didefinisikan  suatu proses untuk menemukan semua aturan FP-Growth yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat minimum untuk confidence [17].
Toko HAS adalah toko yang menjual berbagai jenis pakaian, sperti Gamis, Jilbab, Pasmina, Inner, dan Mukena. Toko HAS atau dikenal juga sebagai Kadai HAS dalam pengaturan tata letak barang masih menempatkan barang menurut kelompok  dan  jenis  barang.  Tata  letak  saat  ini  dianggap  telah  efisien  karena  telah  berkelompok-kelompok,  tetapi  ada kalanya  konsumen  sulit  menemukan  item  yang  lainnya  saat  ingin  membeli  lebih  dari  satu  jenis  barang.  Hal  tersebut dikarenakan  kelompok  barang  tersebut  letaknya  berjauhan.  Oleh  karena  itu,  tata  letak  tersebut  berdampak  terhadap pelayanan dan pencarian item ketika konsumen ingin membeli lebih dari satu barang dan letaknya berjauhan.
Tata  letak  (layout)  sangat  menentukan  terhadap  efisiensi  operasional  perusahaan  dalam  jangka  panjang  yang dinyatakan sebagai salah satu keputusan strategis operasional [18]. Strategi operasional yang tepat diterapkan pada tata letak  barang  jualan  adalah  dengan  memperhatikan  kebiasaan  berbelanja  pengunjung  atau  konsumen.  Tindakan  tepat terhadap strategis operasional tersebut akan memberikan kontribusi terhadap peningkatan produktivitas perusahaan [19]. Penataan layout barang jualan yang sesuai dengan pola atau kebiasaan pembelian oleh konsumen dapat meningkatkan pelayanan yang diberikan oleh toko pakaian HAS terhadap pelanggan.
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan, maka studi ini akan mempelajari penerapan data mining pada penjualan pakaian dengan menggunakan algoritma FP-growth.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Association  Rule dengan  memanfaatkan  Algoritma  FP-Growth.  Algoritma  FP- Growth merupakan bagian dari alternatif algoritma yang digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data. Algoritma FP-Growth memanfaatkan konsep pembangunan tree , yang  dikenal  dengan  FP-Tree.  Pencarian frequent  item  set pada  algoritma  FP-Growth  bukan  menggunakan generate candidate, seperti yang dilakukan pada penerapan Algoritma Apriori. Dengan memanfaatkan konsep tersebut, algoritma FP-Growth menjadi  lebih cepat dari  pada  penerapan  algoritma Apriori  [20]. Untuk pelaksanaan tahapan penelitian ini dapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Konseptual

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  dengan  melakukan  observasi,  wawancara  dan  meminta  data  transaksi  penjualan pakaian  di  Toko  HAS    kota  Batam  dari  bulan  Desember  2021  sampai  dengan  bulan  Agustus  2022.  Tujuan  dari pengumpulan  data  adalah    memperoleh  data  hasil  penjualan  pakaian  yang  akan  digunakan  sebagai  data  mining.  Data transaksi tersebut memiliki Tanggal, Kode Barang, Nama Barang, Kode Satuan , Jumlah , Harga, Total. Data sampel yang digunakan adalah berjumlah 15 buah transaksi.

## 2.2 Analisis Data
Data yang diperoleh dari tempat penelitian selanjutnya dilakukan analisa dan pengolahan menggunakan Algoritma FP- Growth.

## 2.3 Implementasi
Implementasi Algoritma FP-Growth menggunakan software Rapid Miner yang akan dipakai nantinya dalam melakukan pengujian terhadap  data  yang  telah  ada. Di  sini penulis menggunakan komputer dengan prosesor Intel Celeron   N2840,
DATA PENJUALAN ALGORITMA FP-GROWTH HUBUNGAN DATA PENJUALAN
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
RAM 2GB, dan sofware yang dipakai adalah Rapid Miner.

## 2.4 Pengujian
Pada tahap ini, penulis mengimplementasikan model dan hasil perancangan system menggunakan software Data Mining Mechine Tools Rapid Miner. Sistem diuji dengan prosedur-prosedur untuk melakukan eksplorasi dan permodelan dari data-data yang ada sehingga mendapatkan suatu hubungan tersembunyi dari data tersebut.
Mekanisme yang digunakan saat pengujian sistem adalah:
a.  Menyimpan data pada Microsoft Excel
b.  Menjalankan software Rapid Miner
c.  Untuk proses data klik Explore lalu pilih new proses
d.  Setelah tampil pilih tab Assosiate lalu pilih pada menu operator sub modeling, lalu pilih asosiation and itemset mining lalu tarik Algoritma FP-Growth ke field proses

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data Mining yang diterapkan dalam penelitian ini adalah berbentuk aturan asosiasi dengan menggunakan algoritma FP- Growth dalam melakukan penambangan aturan asosiasi terhadap data transaksi penjualan pada toko pakaian, data yang diambil adalah data pembelian pakaian wanita yang dilakukan oleh konsumen. Data tersebut berupa data penjuala Kadai HAS. Hal ini dimaksudkan untuk memberi gambaran bagaimana melakukan data mining sehingga menghasilkan aturan asosiasi.
Oleh  sebab  itu  Kadai  HAS  memerlukan  sistem  untuk  mengolah  data  yang  dapat  menghasilkan  data  penjualan produk  yang  paling  sering  dibeli,  sehingga  produk  yang  paling  sering  dibeli  tersebut  dapat  menjadi  acuan  untuk mengembangkan strategi pemasaran produk tersebut kepada konsumen.
Pada penelitian ini proses pencarian aturan asosiasi penjualan pakaian, semua itemsets yang ada  dianggap sebagi input pada pengolahan Data Mining ini. Kemudian seluruh itemsets tersebut ditambang dengan menggunakan algoritma FP-Growth ,  sehingga  nantinya  diharapkan  terbentuk  hubungan  asosiasi  antar itemsets dengan  memenuhi minimum support dan minimum  confidence untuk  penetapan  aturan  yang valid sebagai output . Output yang  dihasilkan  akan dianalisa dan dibahas dengan menajabarkan hubungan “if” - “then” . Untuk mencapai  tujuan dari penelitian ini, maka dilakukan pengumpulan data. Data sampel yang digunakan adalah berjumlah 15 buah transaksi yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Transaksi Penjualan No Barang yang dibeli 1 Gamis, Jilbab, Pasmina, Inner, Mukena 2 Gamis, Jilbab
3 Inner, Mukena 4 Jilbabt, Pasmina 5 Gamis, Jilbab 6 Gamis, Jilbab, Pasmina
7 Inner, Mukena
8 Gamis, Jilbab 9 Gamis, Jilbab, Pasmina 10 Gamis, Jilbab, Pasmina 11 Jilbab, Pasmina
12 Inner, Mukena 13 Inner, Mukena
14 Gamis, Jilbab, Pasmina, Inner, Mukena
15 Pasmina, Inner, Mukena
Untuk melakukan penggalian dari data transaksi  pembelian pakaian, penulis sebelumnya menghitung frekuensi kemunculan setiap item . Frekuensi kemunculan tiap item dari data transaksi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Frekuensi Kemunculan Item No Itemset Frekuensi 1 (Gamis) 8 2 (Jilbab) 10 3 (Pasmina) 8 4 (Inner) 7 5 (Mukena) 7
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dari frekuensi kemunculan Tabel 2 dapat dilihat berapa banyak jumlah kemuculan tiap item dari seluruh transaksi, setelah didapatkan frekuensi kemunculan maka tahap selanjutnya adalah menentukan nilai support count . Support Count yang diberikan adalah ξ = 20%, maka item yang berpengaruh dan akan dimasukkan ke dalam FP-Tree , selebihnya untuk item yang frekuensi kemunculannya di bawah 20% maka dapat dibuang karena tidak berpengaruh signifikan.

## 3.2 Pembangkitan FP-Tree
Pembangkitan FP-Tree dilakukan sebelum didapatkan item-item yang frequent atau memenuhi nilai support count , yang mana item-item diproses dari item-item transaksi [21]. FP-Tree dibuat sebelum tahapan pencarian frequent item di proses. Agar memudahkan dalam menggambarkan struktur FP-Tree maka peneliti memberikan inisial terhadap masing- masing item agar label pada setiap cabang yang terdiri dari item-item tidak terlalu panjang. Adapun inisial dari tiap-tiap item dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Inisial Item No Itemset Support 1 Gamis a 2 Jilbab b 3 Pasmina c 4 Inner d 5 Mukena e
Adapun tabel daftar data transaksi setelah diberikan inisial menjadi seperti yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Daftar Transaksi Setelah Diberikan Inisial No Dataset Pembelian 1 {a,b,c,d,e} 2 {a,b} 3 {d,e} 4 {b,c} 5 {a,b} 6 {a,b,c} 7 {d,e} 8 {a,b} 9 {a,b,c} 10 {a,b,c} 11 {b,c} 12 {d,e} 13 {d,e} 14 {a,b,c,d,e} 15 {c,d,e}
Proses dalam pembangkitan FP-Tree dimulai dengan pembacaan transaksi yang pertama, kemudian dilanjutkan dengan transaksi kedua, dan diteruskan dengan transaksi berikutnya sampai transaksi terakhir.

## 3.3 Penerapan FP-Growth
Setelah  tahap  pembangunan FP-tree dari  sekumpulan  data  transaksi  yang  sudah  ada,  selanjutnya  akan  diterapkan algoritma FP-Growth untuk mencari frequent itemset yang memenuhi syarat. Algoritma FP-Growth dibagi menjadi tiga langkah  atau  3  tahap  utama,  yaitu  pembangkitan Conditional  Pattern  Base ,  pembangkitan Conditional  FP-Tree ,  dan Pencarian Frequent Itemset .
a. Tahap Pembangkitan Conditional Pattern Base
Conditional Pattern Base merupakan subdatabase yang berisi prefix path (lintasan prefix ) dan suffix pattern (pola akhiran). Pembangkitan conditional pattern base didapatkan melalui FP-tree yang telah dibangun sebelumnya. Pembentukan FP-Tree dapat dilihat pada Gambar 2.
x
Suffix null a:8              d:4         b:2          c:1
b:8             e:4            c:2          d:1
c:5                                                e:1
d:2 e:2
a b c d e
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Setelah FP-Tree terbentuk, maka langkah selanjutnya adalah tahap pembangkitan conditional pattern base. Pada tahap ini dapat dilakukan dengan melihat kembali FP-Tree yang sudah dibuat sebelumnya. Untuk menemukan frequent itemset dari data training yang telah tersedia maka perlu ditentukan cabang pohon dengan lintasan yang berakhiran dengan support count terkecil, yaitu e. Berturut-turut ditentukan juga yang berakhiran d,c,dan b. Conditional Pattern Base Seperti ditampilkan dalam Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Conditional Pattern Base Suffix Conditional Pattern Base e {(a, b, c, d:2), (d:4), (c, d:1)} d {(a, b, c:2), (c:1)} c {(a, b:5), (b:2)} b {(a:8)} a Empty
b. Tahap Pebangkitan Conditional FP-Tree
Pada tahap ini, support count dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang  memiliki  jumlah  support  count  lebih  besar  sama  dengan  minimum support  count  ξ akan  dibangkitkan  dengan conditional FP - tree .
Setelah  tahap  pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  tahap pembangkitan conditional FP-Tree. Pada tahap ini  juga dapat dilakukan dengan melihat kembali FP-Tree yang sudah dibuat sebelumnya. Conditional FP-Tree mirip dengan FP-Tree biasa, namun conditional FP-Tree dimaksudkan untuk mencari frequent itemset yang berakhiran item tertentu atau mengandung suffix (akhiran) yang sama (Tabel 6). Jika nilai support count pada simpul item memenuhi minimum support maka item tersebut merupakan frequent [22].
Tabel 6. Hasil Conditional FP-Tree
Suffix Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree E {(a,b,c,d:2),(d:4),(c,d:1)} {(a:2),(b:2),(c:3),(d:7),(a,b:2),(a,c:2),(a,d:2)(b,c:2),(b,d:2),(c,d:3),(a,b,c:2), (a,b,d:2),(a,b,c,d:2)} D {(a,b,c:2),(c:1)} {(a:2),(b:2),(c:3),(a,b:2)(a,c:2),(b,c:2),(a,b,c:2)} C {(a,b:5),(b:2)} {(a:5),(b:7),(a,b:5)} B {(a:8)} {(a:8)} A Empty Empty
c. Tahap pencarian Frequent Itemset
Apabila Conditional FP - Tree merupakan lintasan tunggal ( single path), maka didapatkan frequent itemset dengan melakukan kombinasi item untuk setiap conditional FP-Tree . Jika bukan lintasan tunggal, maka dilakukan pembangkitan FP-Growth secara rekursif. Dari pembangkitan conditional FP-Tree telah dilakukan sebelumnya maka, didapatkan hasil conditional FP-Tree dan hasil frequent itemset yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 . Hasil Frequent Itemset
Suffix Conditional FP-Tree Frequent Itemset e {(a:2),(b:2),(c:3),(d:7),(a,b:2),(a,c:2), (a,d:2), (b,c:2), (b,d:2), (c,d:3), (a,b,c:2), (a,b,d:2), (a,b,c,d:2)} (a→e:2), (b→e:2), (c→e:3), (d→e:7), (a,b→e:2), (a,c→e:2), (a,d→e:2), (b,c→e:2), (b,d→e:2), (c,d→e:3), (a,b,c→e:2), (a,b,d→e:2), (a,b,c,d→e:2) d {(a:2),(b:2),(c:3),(a,b:2)(a,c:2),(b,c:2),(a,b,c:2)} (a→d:2), (b→d:2), (c→d:3), (a,b→d:2), (a,c→d:2), (b,c→d:2), (a,b,c→d:2) c {(a:5),(b:7),(a,b:5)} (a→c:5), (b→c:7), (a,b→c:5) b {(a:8)} (a→b:8) a Empty Empty
Setelah didapatkan frequent itemset , selanjutnya adalah membuat rule dengan cara menghitung nilai support dan confidence -nya. Dari 10 itemset yang dihasilkan pada Tabel 7, tidak semua dihitung karena rule yang dihasilkan adalah jika membeli barang A, maka akan membeli barang B, maka itemset yang dihitung minimal berisi dua item . Maka yang akan dihitung nilai support dan confidence -nya adalah 14 subsets , yaitu:
(a→e),  (b→e),  (c→e),  (d→e),  (a,b→e),  (a,c→e),  (a,d→e),  (b,c→e),  (b,d→e),  (c,d→e),  (a,b,c→e),  (a,b,d→e),
(a,b,c,d→e) (a→d), (b→d), (c→d), (a,b→d), (a,c→d), (b,c→d), (a,b,c→d) (a→c), (b→c), (a,b→c), (a→b).
Dari ke-14 subsets yang dihasilkan selanjutnya akan dihitung nilai support dan confidence -nya. Hanya kombinasi yang lebih besar atau sama dengan minimum support dan minimum confidence yang akan diambil atau strong association rule- nya saja[23]. Adapun hasil dari nilai support dan nilai confidence untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 8. Hasil Support dan Confidence
Jika Membeli  Maka Akan Membeli Support  Confidence Gamis Mukena 13,33% 25% Jilbab Mukena 13,33% 20% Pasmina Mukena 20% 37,5% Inner Mukena 46,67% 100% Gamis Inner 13,33% 25% Jilbab Inner 13,33% 20% Pasmina Inner 20% 37,5% Gamis Pasmina 33,33% 62,5% Jilbab Pasmina 46,67% 70% Gamis Jilbab 53,33% 100% Mukena Gamis 13,33% 28,58% Mukena Jilbab 13,33% 28,58% Mukena Pasmina 20% 42,85% Mukena Inner 46,67% 100% Inner Gamis 13,33% 28,58% Inner Jilbab 13,33% 28,58% Inner Pasmina 20% 42,85% Pasmina Gamis 33,33% 62,5% Pasmina Jilbab 46,67% 87,5% Jilbab Gamis 53,33% 80%
Jika dimisalkan minimum support adalah 20% dan minimum confidence adalah 80 %, maka yang termasuk strong association rule adalah (b→a), (c→b), (a→b), (d→e), (e→d), (a,c→b), (b,c→e), (c,e→d). Data strong association rule yang dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Strong Association Rule
Strong Rule Maka Akan Membeli Support  Confidence Jika membeli Jilbab maka juga membeli Gamis 53,33% 80% Jika membeli Pasmina maka juga membeli Jilbab 46,67% 87,5% Jika membeli Gamis maka juga membeli Jilbab 53,33% 100% Jika membeli Inner maka juga membeli Mukena 46,67% 100% Jika membeli Mukena maka juga membeli Inner 46,67% 100% Jika membeli Gamis dan Pasmina maka juga membeli Jilbab 33,33% 100% Jika membeli Pasmina dan Inner  maka juga membeli Mukena 20% 100% Jika membeli Pasmina dan Mukena maka juga membeli Inner 20% 100%
Dari Tabel 9 di atas rule yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa. Strong Rule yang dihasilkan berjumlah 8 rule . Rule  tersebut antara lain: Yang memiliki Confidence 80 %: a. Jika pelanggan membeli item b (Jilbab) maka akan membeli item a (Gamis) dengan Support 53,33% Yang memiliki Confidence 87,5 %:
b. Jika pelanggan membeli item c (Pasmina) maka akan membeli item b (Jilbab) dengan Support 46,67% Yang memiliki Confidence 100 %:
c. Jika pelanggan membeli item a (Gamis) maka akan membeli item b (Jilbab) dengan Support 53,33% d. Jika pelanggan membeli item d (Inner) maka akan membeli item e (Mukena) dengan Support 46,67% e. Jika pelanggan membeli item e (Mukena) maka akan membeli item d (Inner) dengan Support 46,67%
f. Jika pelanggan membeli item a,c (Gamis,Pasmina) maka akan membeli item b (Jilbab) dengan Support 33,33%
g. Jika pelanggan membeli item c,d (Pasmina,Inner) maka akan membeli item e (Mukena) dengan Support 20%
h. Jika pelanggan membeli item c,e (Pasmina,Mukena) maka akan membeli item d (Inner) dengan Support 20%.

## 3.4 Pengujian Hasil
3.4.1 Rapid Miner
Implementasi Data  Mining terhadap  data  transaksi  pembelian  pakaian  menggunakan  algoritma FP-Growth pada penelitian  ini  membutuhkan  beberapa  aplikasi  pendukung,  yaitu  aplikasi Rapid  Miner versi  5.3  sebagai  aplikasi Data Mining untuk melakukan pengujian data, dan aplikasi Microsoft Excel 2013 yang digunakan sebagai data masukan pada aplikasi Rapid Miner . Rapid  Miner merupakan software untuk  pengolahan Data  Mining . Rapid  Miner Sebuah  lingkungan  untuk machine  learning , Data  Mining , text  mining dan predictive  analytics . Machine  learning Algoritma  di  mana  perilaku
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
komputer berevolusi berdasarkan data empiris, seperti sensor atau database . Data Mining Proses mengekstrak pola-pola dari data set yang besar dengan mengombinasikan metoda statistika, kecerdasan buatan dan database . Rapid Miner Text mining mirip dengan text analytics , yaitu proses untuk mendapatkan informasi bermutu tinggi dari teks. Predictive analytics Teknik-teknik statistika yang menganalisa fakta masa kini dan masa lalu untuk memprediksi kejadian di masa depan.
Rapid  Miner Menyediakan  prosedur Data  Mining dan machine  learning termasuk:  ETL  ( extraction, transformation,  loading ),  data preprocessing,  visualisasi,  modelling dan  evaluasi.  Proses Data  Mining tersusun  atas operator-operator  yang nestable ,  dideskripsikan  dengan  XML,  dan  dibuat  dengan  GUI.  Ditulis  dalam  bahasa pemrograman Java .  Mengintegrasikan  proyek Data  Mining Weka dan  statistika  R.  Berikut  fungsi  menu  pada Rapid Miner : a. Process control : Untuk mengontrol aliran proses, seperti loop atau conditional branch . b. Utility : Untuk mengelompokkan subprocess , juga macro dan logger . c. Repository access : Untuk membaca dan menulis repository . d. Import : Untuk membaca dari berbagai format eksternal . e. Expor t: Untuk menulis data ke berbagai format eksternal . f. Data transformation : Untuk transformasi data dan metadata.
g. Modelling : Untuk proses Data Mining yang sesungguhnya. Seperti klasifikasi , regresi, clustering , aturan asosiasi dll.
h. Evaluation : Untuk menghitung kualitas dari modeling .
Sebelum dapat melakukan pengujian terhadap data yang ada, maka langkah yang dilakukan adalah mempersiapkan data  masukan,  data  yang  digunakan  bersumber  dari  data  transaksi  penjualan  pakaian  wanita  Kadai  HAS  kota  Batam, dengan jumlah data yang digunakan sebanyak 500 transaksi dan 5 atribut. Data masukan dibuat menggunakan aplikasi Microsoft Excel 2013 yang terdiri dari kolom No sebagai No.Transaksi dan kolom atribut sebagai nama dari setiap item . Implementasi FP-Growth Dengan Rapid Miner Implementasi Data  Mining dengan  algoritma FP-Growth dilakukan  dengan  aplikasi Data  Mining yaitu Rapid Miner menggunakan komputer  dengan spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak sebagai berikut : a. Prosessor : Intel Celeron Procesor N2840 b. Memory : DDR 3  2 Gb c. Hardisk : 500 Gb Sedangkan perangkat lunak yang digunakan antara lain adalah sebagai berikut : a. Sistem Operasi : Microsoft windows 7 b. Aplikasi : Rapid Miner 5.3

## 3.4.2 Pengujian
Pengujian  terhadap  data  transaksi  penjualan  dilakukan  untuk  dapat  membuktikan  dari  data  yang  telah  tersedia  dapat menghasilkan  pola-pola  hubungan  kombinasi items sesuai  dengan  algoritma FP-Growth .  Pengujian  dilakukan menggunakan aplikasi Rapid Miner yang dapat dilihat pada gambar berikut. Pada  halaman  utama Rapid  Miner terdapat icon  NewProcess ,  di  mana  fasilitas  tersebut  digunakan  untuk melakukan proses kerja Data Mining . Setelah memilih fasilitas New Process maka akan muncul area kerja dari Rapid Miner yang dapat dilihat pada gambar berikut.
Adapun tahap-tahap yang dilakukan dalam pengujian ini dapat dilihat pada penjelasan berikut:
a. Import Data
Pada aplikasi Rapid Miner yang digunakan terdapat fasilitas repositories yang berguna untuk melakukan import data masukan yang telah dibuat sebelumnya menggunakan aplikasi Microsoft Excel 2013 ataupun fasilitas sebagai sumber data.
b. Proses Uji Data
Pada tahap ini akan dilakukan proses pengujian terhadap data yang terdiri dari beberapa tahap:
1. Retrieve Data
Di mana data yang akan diolah dimasukkan ke dalam jendela main process.
2. Data Transformation
Selanjutnya dilakukan konversi tipe data dengan menggunakan fasilitas operator Numerical to Binomial yang terdapat pada jendela Operators Rapid Miner. 3. Modeling
Tahap ini merupakan tahap pemodelan algoritma FP-Growth , dengan cara memasukkan operator FP-Growth yang terdapat pada jendela operators yang kemudian dihubungkan dengan operator Numerical to Binomial . Pada pengujian ini ditentukan nilai minimum support = 0.8 Adapun pemodelan FP-Growth dapat dilihat pada gambar berikut.
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 8. Modeling Operator FP-Growth

## 4. Tahap pembentukann Association Rules
Selanjutnya digunakan operator Create Association Rules yang dihubungkan dengan operator FP - Growth sebelumnya untuk menghasilkan rule-rule dari proses yang dilakukan. Pada pengujian ini diberikan nilai minimum confidence = 0.8 Adapun pemodelan operator Create Association Rules dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Create Association Rules

## 3.5 Hasil Pengujian
Dari pengujian yang telah dilakukan terhadap data transaksi penjualan yang berjumlah 500 transaksi dengan jumlah atribut sebanyak 5, dan dengan nilai minimum support = 0.2 dan minimum confidence = 0.8 telah dihasilkan sebanyak 5 rules . Hasil pengujian Association Rule (Table) yang dihasilkan oleh aplikasi Rapid Miner dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Association Rules ( Table )
Hasil pengujian Association Rule  Graph View yang dihasilkan oleh aplikasi Rapid Miner dapat dilihat pada gambar berikut.
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Hasil pengujian Association Rule Text View yang dihasilkan oleh aplikasi Rapid Miner dapat dilihat pada gambar
Gambar 12. Hasil Association Rules (Text View)
Jadi rule Association Rules yang didapat dari perhitungan dengan software Data Mining yang dipakai yaitu Rapid Miner adalah: a. Apabila pelanggan membeli Pasmina (c) maka pelanggan juga membeli Jilbab (b) dengan confidence 8,81%
b. Apabila pelanggan membeli Gamis (a) maka pelanggan juga membeli Jilbab (b) dengan confidence : 100%
c. Apabila pelanggan membeli Inner (d) dengan maka pelanggan juga membeli Mukena (e) dengan confidence : 100%
d. Apabila pelanggan membeli Mukena (e)] maka pelanggan juga membeli Inner (d) dengan confidence : 100%)
e. Apabila  pelanggan  membeli  Pasmina  (c)  dan  Gamis  (a)  dengan  maka  pelanggan  juga  membeli  Jilbab  (b)  dengan confidence : 100%

## 4. KESIMPULAN
Penjualan produk pakaian paling banyak terjual pada Kadai HAS  dapat diketahui dengan menggunakan algoritma FP- Growth, dengan melihat produk yang memenuhi minimal support dan minimal confidence, produk yang paling banyak terjual tersebut adalah Gamis dan Jilbab, dalam penghitungan support 53,3% dan confidence 100%. Algoritma FP-Growth dapat membantu mengembangkan strategi pemasaran dengan memberikan saran kepada toko dalam menyediakan barang yang diminati  oleh konsumen, dan juga memberi saran kepada konsumen barang mana yang harus  dibeli. Melakukan implementasi Algoritma FP-Growth pada aplikasi Rapid Miner dapat menghasilkan perhitungan support dan confidence, kemudian akan menghasilkan strong rule yang memenuhi support dan confidence. Strong rule ini dapat membantu toko untuk memprediksi kebutuhan konsumen.

## REFERENCES
[1] Z. Allam and Z. A. Dhunny, “On big data, artificial intelligence and smart cities,” Cities, vol. 89, no. 1, pp. 80–91, Jun. 2019.
[2] Kemenperin RI, “Industri Pakaian Jadi Catatkan Pertumbuhan Paling Tinggi,”  Kementerian Perindutrian Repulik Indonesia, 2019.  [Online].  Available:  https://kemenperin.go.id/artikel/20641/Industri-Pakaian-Jadi-Catatkan-Pertumbuhan-Paling-Tinggi. [Accessed: 10-Dec-2022].
[3] Kumala  Sari,  M.  Syahril,  and  Suharsil,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Data  Member  Restoran  Dengan Menggunkan Metode Hierarki Agglomerative Single Lingkage Pada Restoran Al-Jazeerah Medan,” J. CyberTech, vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[4] J. R. Saura, “Using Data Sciences in Digital Marketing: Framework, methods, and performance metrics,” J. Innov. Knowl., vol. 6, no. 2, pp. 92–102, Apr. 2021.
[5] N. W. Wardani, Penerapan data mining dalam analytic CRM. Yogyakarta: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] P. Brous, M. Janssen, and P. Herder, “The dual effects of the Internet of Things (IoT): A systematic review of the benefits and risks of IoT adoption by organizations,” Int. J. Inf. Manage., vol. 51, p. 101952, Apr. 2020.
[7] C. Zai, “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” Portal Data, vol. 2, no. 3, pp. 1–12, 2022.
[8] M. R. Fanan, “Penggabungan  Forward Selection Untuk Pemilihan Fitur Pada Prediksi Bimbingan Konseling Siswa Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Smart Comp, vol. 9, no. 2, pp. 85–88, 2020.
[9] F. Nabyla and Mukrodin, “Data Mining Pengelompokan Biaya Pengeluaran Rumah Sakit Oleh BPJS Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means,” Smart Comp, vol. 10, no. 2, pp. 79–84, 2021.
[10]  R.  W.  Suryaman  and  G.  Wang,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Slot  Time  di  Bandara  Internasional  di  Indonesia : Algoritma J48,” Smart Comp, vol. 11, no. 3, pp. 332–343, 2022.
[11]  E. Bu’ulolo and R. Syahputra, “Pemanfaatan Pembobotan Kriteria Dalam Metode AHP Untuk Memprediksi Infeksi Covid-19 Dengan Algoritma Nearest Neighbor,” Smart Comp, vol. 11, no. 1, pp. 14–18, 2022.
[12]  F.  Kana,  M.  Ramadhan,  and  R.  Mahyuni,  “Implementasi  Data  Mining  Menganalisa  Pola  Penjualan  Rempah-Rempah Menggunakan Metode Fp-Growth,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, pp. 557–564, 2022.
[13]  N. Salu, A. Michael, S. Y. Padang, and M. S. Adda, “Prediksi Persediaan Sepeda Motor Pada Dealer Yamaha Jaya Baru Motor Mengunakan Metode Frequent Pattern (FF-Growth),” Infinity, vol. 2, no. 1, pp. 29–36, 2022.
[14]  A. Anggrawan, M. Mayadi, and C. Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 1, pp. 125–138, Nov. 2021.
[15]  Y. P. Bunda, “Algoritma FP-Growth untuk Menganalisa Pola Pembelian Oleh-Oleh,” RJoCS (Riau J. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 34–44, 2020.
Hal 436−445 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[16]  Y. Wu and J. Zhang, “Retraction Note: Building the electronic evidence analysis model based on association rule mining and FP-growth algorithm,” Soft Comput., vol. 27, no. 1, pp. 621–621, Jan. 2023.
[17]  M. Shawkat, M. Badawi, S. El-ghamrawy, R. Arnous, and A. El-desoky, “An optimized FP-growth algorithm for discovery of association rules,” J. Supercomput., vol. 78, no. 4, pp. 5479–5506, Mar. 2022.
[18]  A. Fajri, “Perancangan Rrelokasi Tata Letak Gudang Dengan Metode Systematic Layout Planning Pada PT. MKM,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind., vol. 7, no. 1, p. 27, Jun. 2021.
[19]  A.  Soetara,  M.  Machfud,  M. J.  Affandi,  and  A.  Maulana,  “Rancang  Bangun  Model  Strategi  Operasional  Implementasi  Lean Manufacturing Berkesinambungan Untuk Peningkatan Produktivitas Industri Pengolahan Kayu di Indonesia,” J. Apl. Bisnis dan Manaj., vol. 5, no. 2, pp. 187–199, May 2019.
[20]  E. Munanda  and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma FP-Growth pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tata letak Barang,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[21]  Y.  Li  and  S.  Yin,  “Mining  Algorithm  for  Weighted  FP-Growth  Frequent  Item  Sets  based  on  Ordered  FP-Tree,”  Int.  J.  Eng. Manag. Res., vol. 09, no. 05, pp. 154–158, Oct. 2019.
[22]  A. H. Nasyuha et al., “Frequent pattern growth algorithm for maximizing display items,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 19, no. 2, p. 390, Aug. 2020.
[23]  M.  A.  Prabukusumo  and  N.  Sidik,  “Pemodelan  Pola  Belanja  Pelanggan  Produk  Infrastruktur  dan  Security  menggunakan Algoritma FP-Growth,” J. Ilm. Komputasi, vol. 21, no. 3, Sep. 2022.