IMPLEMENTASI METODE ASSOCIATION RULE DAN ALGORITMA FP-GROWTH  DALAM MENENTUKAN PENJUALAN HANDPHONE DAN LAPTOP PADA INTIKOM
Shella, Elvis Sastra Ompusunggu
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Jl. Sampul, Kec Medan Petisah, Sumatera Utara 20118
E-mail: sastraelvis@gmail.com
ABSTRAK  - Intikon  Intikom  merupakan  salah  satu  toko  penjualan  elektronik  handphone  (HP)  dan  laptop terbesar  yang  tidak  hanya  melayani  pembelian  saja  tetapi  juga  melayani  servis.  Intikon  dalam  menentukan penjualan HP dan laptop hanya mengetahui laba, rugi dan stok persediaan barang saja, namun tidak mengetahui barang-barang  apa  yang  akan  di  sediakan  lebih  banyak  berdasarkan  penjualan  yang  paling  laris,  dalam  hal  ini persediaan  barang  yang  di  lakukan  masih  melakukan  cara  konvensional  sehingga  masih  terdapat  kesalahan- kesalahan yang di timbulkan sehingga menimbulkan kekecewaan kepada pembeli. Dengan adanya pengetahuan tersebut maka toko berkolaborasi menggunakan metode Association Rule dengan algoritma FP Growth . Dalam menerapkan  algoritma FP  Growth untuk  menganalisa  data  penjualan  hp  dan  laptop  pada  toko  memperoleh  6 sempel  rule  dari  ratusan  rule  dengan  menerapkan min  support >30  dan  confidence  70%  dari  aplikasi  atau program yang sudah di jalankan. Rule yang di peroleh  100%  dengan Xiaomi Redmi Note 10 5G 4GB/128GB dan Vivo V23e 8GB/128GB maka membeli Vivo Y21T  5G 6/128 Gb , 83% dengan pembelian Vivo Y21T  5G 6/128 Gb maka membeli Oppo A95 8GB/128GB dan iPhone 13 128GB, 80% dengan pembelian iPhone 13 Mini 128GB maka membeli Vivo Y21T  5G 6/128 Gb dan Oppo A16 4GB/64G.
Kata Kunci : Association Rule , FP Growth, Penjualan .

## 1. PENDAHULUAN
Data  penjualan  merupakan  harta  yang  sangat berharga dalam proses bisnis. Tidak hanya digunakan untuk  menghitung  laba  dan  rugi,  namun  data penjualan  dalam  jumlah  yang  besar  juga  dapat digunakan untuk berbagai kepentingan untuk menghasilkan  pengetahuan  baru  didalam  database penjualan.  Intikom  merupakan  salah  satu  toko penjualan  elektronik  handphone  (HP)  dan  laptop terbesar  yang  tidak  hanya  melayani  pembelian  saja tetapi juga melayani servis. Intikon dalam menentukan penjualan HP dan laptop hanya mengetahui laba, rugi dan  stok  persediaan  barang  saja,  namun  tidak mengetahui barang-barang apa  yang akan di sediakan lebih banyak berdasarkan penjualan yang paling laris, dalam  hal  ini  persediaan  barang  yang  di  lakukan masih  melakukan  cara  konvensional  sehingga  masih terdapat  kesalahan-kesalahan  yang  di  timbulkan sehingga  menimbulkan  kekecewaan  kepada  pembeli. Oleh  karena  itu  berdasarkan  penelitian  yang  di lakukan  sangat  diperlukan    persediaan  barang  yang cukup  berdasarkan  data  penjualan.  dalam  hal  ini algoritma  FP-Growth  merupakan  datamining  yang cocok  dalam  menentukan  himpunan  data  yang  paling banyak muncul. Karena algoritma tersebut merupakan penyempurnaan  dari  algoritma  sebelumnya  yaitu Apriori,  dengan  menggunakan  algoritma  tersebut dapat  mengoptimalkan  hasil  dari  penelitian  yang  di gunakan  sehingga  penelitian  ini  jauh  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya  yang  masih  menggunakan algoritma Apriori

## 2. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini ialah:

## 2.1 Data Mining
Mining sebagai proses menemukan informasi yang berguna  dari  gudang  basis  data  yang  besar.  Data mining  juga  dapat  diartika  sebagai  pengekstrakan informasi  dari  sekumpulan  data  besar untuk membantu dalam pengambilan keputusan[1]
Data  mining  adalah  ekstraksi  informasi  atau  pola yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  ada  di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga  dikenal  dengan  nama Knowledge  Discovery in Database  (KDD)  [2]  Adapun  tahapan    data  mining dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Penjelasan  dari  setiap tahapannya adalah sebagai berikut:
a. Data  cleaning  (untuk  menghilangkan  noise data yang tidak konsisten).
b. Data  integration  (sumber  data  yang  terpecah dapat disatukan).
c. Data  selection  (data  yang  relevan  dengan tugas  analisis  dikembalikan  ke  dalam database).
d. Data  transformation  (data  berubah  atau bersatu  menjadi  bentuk  yang  tepat  untuk menambang  dengan  ringkasan  performa  atau operasi agresi).
e. Data  mining  (proses  esensial  dimana  metode yang  intelejen  digunakan  untuk  mengekstrak pola data).
f. Pattern evolution (untuk mengidentifikasi
pola yang benar-benar menarik yang mewakili  pengetahuan  berdasarkan  atas beberapa tindakan yang menarik).
Knowledge  presentation  (dimana  gambaran teknik  visualisasi  dan  pengetahuan  digunakan  untuk memberikan  pengetahuan  yang  telah  ditambang kepada user).
2.2 Association Rule Association rules merupakan  salah satu metode yang  bertujuan  mencari  pola  yang  sering  muncul diantara  banyak  transaksi,  dimana  setiap  transaksi terdiri dari beberapa  item. Sehingga metode ini akan menemukan  hubungan    antar    item.  Ini  mungkin memerlukan pembacaan data transaksi secara berulang-ulang  dalam  jumlah  data  transaksi  yang besar  untuk  menemukan  pola  hubungan  yang berbeda-beda [3][4] 2.3 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. Algoritma
FP-Growth merupakan pengembangan  dari  algoritma  Apriori.  Sehingga kekurangan  dari  algoritma  Apriori  diperbaiki  oleh algoritma FP-Growth  .  FP-Growth menggunakan konsep  pembangunan  tree  dalam  pencarian  frequent itemsets. Hal tersebutlah yang menyebabkan algoritma FP-Growth lebih  cepat  dari  algoritma  Apriori. Karakteristik  algoritma FP-Growth adalah  struktur data  yang digunakan adalah tree  yang disebut dengan FP-Tree .  Dengan  menggunakan FP-Tree ,  algoritma FP-Growth dapat  langsung  mengekstrak  frequent itemset  dari FP-Tree .[5].  Merupakan  suatu  algoritma yang memperkecil ukuran dataset yang mempresentasikan frequent  itemset kedalam  FP- Tree[6]
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 Tahapan yang akan dilakukan untuk mendapatkan frequent itemset  menggunakan algoritma FP- growth terbagi menjadi tiga langkah, antara lain: [7] a. Pembangkitan Conditional Pattern Base .
b. Pembangkitan Conditional FP- tree. Pencarian frequent itemset.
2.4 FP Tree
FP- Tree adalah struktur penyimpanan data yang dibangun  dengan  memetakan  setiap    data  transaksi kedalam  setiap  lintasan  tertentu. FP-Tree digunakan dalam  mencari  pola  frequent  dangan  batas  ambang minimum  support  count    dengan  menggunakan algoritma FP-Growth .  Jika  supportdari  pola  tersebut tidak  kurang  dari  konstanta  (batas  ambang  minimum support)  yang  telah  ditetapkan,  maka  pola  tersebut dapat  dikatakan  sebagai  frequent  pattern  (sering muncul). Adapun definisi dari FP-Tree adalah:[8] a. FP-Tree terbentuk dari sebuah akar dengan label null;
Setiap simpul mengandung informasi: label item (jenis item  yang  direpresentasikan),    support  count  (jumlah lintasan  transakasi,  dan  pointer  (penghubung  simpul dengan label sama).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menyiapkan Dataset
Pada  tahapan  ini  yaitu  menyiapkan  sample dataset  dengan  mengambil  data  transaksi  penjualan Handphone  dan  Laptop  Pada  Intikon  tersebut.  Data yang di dapat ada 10 data Handphone dan Laptop dan 15  data  transaksi  penjualan.  Berikut  adalah  data Handphone dan Laptop dan data transaksi
Tabel 3.1. Data Barang No Kode Barang Nama Barang 1 KD1 Samsung Galaxy A03 3/32 Gb 2 KD2 Xiaomi Redmi Note 10 5G 4GB/128GB 3 KD3 Vivo Y21T  5G 6/128 Gb 4 KD4 Oppo A16 4GB/64G 5 KD5 Samsung Galaxy M12 SM-M127F 4/64GB 6 KD6 Samsung Galaxy A03 Core 2/32 GB 7 KD7 Vivo V23e 8GB/128GB 8 KD8 Oppo A95 8GB/128GB 9 KD9 iPhone 13 128GB 10 KD10 Xiaomi 11T 5G 8GB/256GB 11 KD11 Vivo Y15s 3/32GB 12 KD12 Xiaomi Redmi Note 10S 6GB/128GB 13 KD13 Vivo Y33s 8GB/128GB 14 KD14 Samsung Galaxy S20FE 8/128 Gb 15 KD15 iPhone 13 Mini 128GB 16 KD16 Samsung Galaxy A03 4/32Gb 16 KD17 Samsung Galaxy S21 FE 5G 8/128 Gb
Langkah selanjutnya  menyiapkan semple dataset transaksi  penjualan  Handphone  dan  Laptop  pada shoorum  tersebut.  Berikut  ini  dataset  transaksi penjualan barang
Tabel 3.2. Sample dataset transaksi penjualan barang No Transaksi Nama Barang 1 TS10 KD1, KD3, KD7, KD8, KD11, KD13, KD17 2 TS20 KD1, KD2, KD4, KD11, KD13, KD16, KD17 3 TS30 KD1, KD3, KD4, KD6, KD8, KD9, KD13, KD17 4 TS40 KD2, KD3, KD7, KD8, KD9, KD13, KD14 5 TS50 KD1, KD2, KD3, KD5, KD6,
KD12 6 TS60 KD3, KD4, KD5, KD8, KD10, KD12, KD13, KD15 7 TS70 KD2, KD3, KD6, KD7, KD9, KD16 8 TS80 KD1, KD2, KD5, KD6, KD8, KD10, KD14 9 TS90 KD1, KD2, KD3, KD4, KD7, KD8, KD9, KD10, KD13, KD15, KD17 10 TS100 KD3, KD4, KD7, KD9, KD12, KD15 11 TS110 KD2, KD3, KD4, KD5, KD6, KD16, KD11 12 TS120 KD1, KD2, KD4, KD5, KD6, KD10, KD11, KD12, KD15 13 TS130 KD1, KD2, KD3, KD4, KD11, KD17 14 TS140 KD3, KD5, KD6, KD8, KD9, KD10, KD14, KD16, KD17 15 TS150 KD2, KD3, KD4, KD7, KD11, KD12, KD14, KD15

## 3.2 Pencarian Frequent Itemset
Pada  tahapan  ini  menentukan  frekuensi  kemunculan dari  data  setiap  itemset  yang  ada  dari  15  transaksi barang. Berikut adalah frekuensi itemset:
Tabel 3.3. Frekuensi Itemset Kode Barang Nama Barang Proses Support Support KD3 12 (12/15)*100 80 KD2 10 (10/15)100 67 KD4 9 (9/15)100 60 KD1 8 (8/15)100 53 KD6 7 (7/15)100 47 KD8 7 (7/15)100 47 KD5 6 (6/15)100 40 KD7 6 (6/15)100 40 KD9 6 (6/15)100 40 KD17 6 (6/15)100 40 KD10 5 (5/15)100 33 KD11 5 (5/15)100 33 KD12 5 (5/15)100 33 KD13 5 (5/15)100 33 KD15 5 (5/15)100 33 KD14 4 (4/15)100 27 KD16 4 (4/15)100 27 Tabel 3.4. Urutan Priority Data Handphone dan Laptop dengan Data Transaksi Tran saksi Urutkan priority Ts10 Kd 3 Kd 1 Kd 8 Kd7 Kd 9 Kd 17 Kd 11 Kd 13
Ts20 Kd 2 Kd 4 Kd 1 Kd1 7 Kd 11 Kd 12
Kd 13 Kd 16 Ts30 Kd 3 Kd 4 Kd 1 Kd6 Kd 8 Kd 9 Kd 17
Kd 13 Ts40 Kd 3 Kd 2 Kd 8 Kd7 Kd 9 Kd 13 Kd 14 Ts50 Kd Kd Kd Kd6 Kd Kd
Tran saksi Urutkan priority 3 2 1 5 12 Ts60
Kd 3 Kd 4 Kd 8 Kd5 Kd 10 Kd 12 Kd 13 Kd 15
Ts70 Kd 3 Kd 2 Kd 6 Kd7
Kd 9 Kd 16 Ts80 Kd 2 Kd 1 Kd 6 Kd8 Kd 5 Kd 10 Kd 13 Ts90 Kd 3 Kd 2 Kd 4 Kd1 Kd 8 Kd 7 Kd 9 Kd 10 Kd 17 Kd 15 Ts100 Kd 3 Kd 4 Kd 7 Kd9 Kd 12 Kd 15 Ts110 Kd 3 Kd 2 Kd 4 Kd6 Kd 5 Kd 11 Kd 16
Ts120 Kd 2 Kd 4 Kd 1 Kd6 Kd 5 Kd 10 Kd 11 Kd 12 Kd 15 Ts130 Kd 3 Kd 2 Kd 4 Kd1 Kd 17 Kd 11 Ts140 Kd 3 Kd 6 Kd 8 Kd5 Kd 9 Kd 10 Kd 17 Kd 14 Kd 16
Ts150 Kd 3 Kd 2 Kd 4 Kd7 Kd 12 Kd 15 Kd 14

## 3.3 Membangun Frequent Pattern Tree
Setelah melakukan proses pencarian item dataset transaksi  penjualan  barang,  maka  tahap  selanjutnya merancang FP  Tree atau  bias  disebut  Pohon Keputusan.  Untuk  merancang FP  Tree di  awali dengan  NULL  dan  delanjutkan  dengan  Ts10  yaitu KD16,  KD9,  KD6,  KD6.  KD2  dan  KD3  Berikut  ini adalah gambar FP Tree TX10.
Gambar 3.1. FP Tree stelah membaca TX150 Dari gambar FP Tree di atas maka di di hitunglah jumlah  data  itemset  setiap  node,  agar  hasil  dari  FP Tree  tidak  berbeda  dengan  itemset  yang  sebenarnya. Berikut ini node dari gambar FP Tree di atas Tabel 3.5. Node FP Tree Node Itemset Node 1 KD3 : 12 Node 2 KD2 : 7, KD4 : 3, KD1 :1, KD6 :1 Node 3 KD4 : 4, KD7 : 1, KD1 : 2, KD6 : 1, KD8 : 4 Node 4 KD1 : 2, KD6 : 3, KD5 : 2, KD7 : 4, KD9 : 1 Node 5 KD8 : 2, KD5 : 2, KD9 : 4, KD17:1, KD10 : 1, KD11:1, KD12:2 Node 6 KD7 : 1, KD9 : 1, KD17:1, KD10 : 1, KD11:2, KD12:2, KD13:1, KD15:2, KD16:1 Node 7 KD9 : 1, KD17:2, KD11:1, KD14:2, KD16:1 Node 8 D10 : 1, KD13:2, KD14:1, KD15:1 Node 9 KD17:1, KD15:1, KD16:1 Node 10 KD15:1
NULL KD3,12 KD1,1 KD8,1 KD7,1 KD9,1 KD17,1 KD11,1
KD13,1 KD4,3 KD1,1 KD6,1 KD8 KD9,1 KD17,1 KD13,1 KD2,7
KD8.1 KD7,1 KD9,1 KD13,1 KD14,1 KD1,1 KD6,1 KD5,1 KD12,1 KD8,1 KD5,1 KD10,1 KD12,1 KD13,1
KD15,1
KD6.1 KD7,1 KD9,1 KD16,1 KD4,3 KD1,2 KD8,1 KD7,1 KD9,1 KD10,1 KD17,1 KD15,1 KD7,1 KD9,1 KD12,1 KD15,1 KD6,1 KD5,1 KD11,1 KD16,1 KD17,1
KD11,1 KD6,1 KD8,1 KD5,1 KD9,1 KD7,1 KD12,1 KD15,1 KD14,1 KD2,3 KD4,2 KD1,2 KD17,1 KD11,1 KD12,1 KD13,1 KD16,1 KD1,1 KD6,1 KD8,1 KD5,1 KD10,1 KD13,1 KD6,1 KD5,1
KD10,1 KD11,1 KD12,1 KD15,1
Node Itemset Node 1 KD2 : 3 Node 2 KD4 : 2, KD1 :1 Node 3 KD1 : 2, KD6 : 1 Node 4 KD6 : 1, KD8 :1, KD17:1 Node 5 KD5 : 2, KD11:1 Node 6 KD10 : 2, KD12:1 Node 7 KD11:1, KD13:2 Node 8 KD12 : 1, KD16:1 Node 9 KD15:1 Node 10

## 3.4 Pembangkitan Conditional Pattern Base
Setelah  pembentukan FP  Tree, maka  tahapan selanjutnya  ialah  penerapan  algoritma FP-Growth untuk mencari frekuensi itemset yang telah di jelaskan pada  tahapan  sebelumnya,  penerapan  algoritma  ini melakukan 3 tahapan  yaitu Conditional Pattern Base, Conditional FP-Tree, Frequent Pattern Generated Tabel 3.6. Hasil Conditional Pattern Base Item Conditional Pattern Base KD16 {KD3 KD2 KD6 KD7 KD9 : 1}, {KD3 KD4 KD6 KD5 KD11 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD17 KD11 KD12 KD13 : 1} KD14 {KD3 KD2 KD8 KD7 KD9 KD13 : 1}, {KD3 KD4 KD7 KD12 KD15 : 1}
KD15
{KD3 KD4 KD8 KD10 KD12 KD13 : 1},
{KD3 KD4 KD7 KD9 KD12 : 1}, {KD3
KD4 KD1 KD8 KD7 KD9 KD10 KD17 :
1}, {KD2 KD4 KD1 KD6 KD5 KD10
KD11 KD12 : 1} KD13 {KD3 KD1 KD8 KD7 KD9 KD17 KD11 : 1}, {KD3 KD4 KD8 KD5 KD10 KD12 : 1},{KD3 KD4 KD1 KD6 KD8 KD9 KD17 : 1}, {KD3 KD2 KD7 KD9 : 1},{KD2 KD1 KD6 KD8 KD5 KD10 : 1} KD12 {KD3 KD4 KD8 KD5 KD10 : 1}, {KD3 KD4 KD7 KD9 : 1}, {KD3 KD2 KD1 KD6 KD5 : 1}, {KD3 KD4 KD7 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD7 KD11 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD6 KD5 KD10 KD11}
KD11
{KD3 KD1 KD8 KD7 KD9 KD17 : 1}, {KD3 KD4 KD2 KD17 : 1}, {KD3 KD4 KD6 KD5 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD17 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD6 KD5 KD10 : 1} KD10 {KD3 KD4 KD8 KD5 : 1}, {KD3 KD4 KD1 KD8 KD7 KD9 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD6 KD5}, {KD2 KD1 KD6 KD8 KD5 : 1}
KD17
{KD3 KD1 KD8 KD7 KD9 :1 }, {KD3 KD4 KD1 KD6 KD8 KD9 : 1}, {KD3 KD 4 KD1 KD8 KD7 KD9 KD10 : 1}, {KD3 KD4 KD1 : 1}, {KD2 KD3 KD1 : 1} KD9 {KD3 KD1 KD8 KD7 : 1}, {KD3 KD4
KD1 KD6 KD8 : 1}, {KD3 KD4 KD7 :
1}, {KD3 KD2 KD8 KD7 : 1}, {KD3 KD2 KD6 KD7 : 1}, {KD3 KD4 KD1 KD8 KD7 : 1}, {KD3 KD6 KD8 KD5: 1} KD7 {KD3 KD1 KD8 : 1}, {KD3 KD4 : 1}, {KD3 KD2 KD8 : 1}, {KD3 KD2 KD6 : 1}, {KD3 KD4 KD1 KD8 : 1}, {KD3 KD4 : 1} KD5 {KD3 KD4 KD8 : 1}, {KD3 KD4 KD6 : 1}, {KD3 KD6 KD8 : 1}, {KD2 KD4 KD1 KD6 : 1}, {KD2 KD1 KD6 KD8 : 1} KD8 {KD3 KD1 : 1}, {KD3 KD4 : 1}, {KD3 KD2 : 1}, {KD3 KD4 KD1 : 1}, {KD3 KD6 : 1}, {KD2 KD1 KD6 : 1} KD6 {KD3 KD2 : 1}, {KD3 KD4 : 1}, {KD3 : 1}, {KD2 KD4 KD1 : 1}, {KD2 KD1 : 1} KD1 {KD3 : 1}, {KD3 KD4 : 1}, {KD3 KD2 : 1}, {KD3 KD4 : 2}, {KD2 KD4 : 2}, {KD2 : 1} KD4 {KD3 : 3}, {KD3 : 3}, {KD2 : 2} KD2 {KD3 : 7}

## KD3

## 3.5 Pembangkitan
Conditional FP-Tree
Setelah  melakukan  pencarian  pada Conditional
Pattern Base, maka tahapan selanjutnya menjumlahkan  dari  setiap  item  yang  memiliki support  count dengan  nilai  min  support  nya  >30%, akan  dibangkitan  pada Conditional  FP-Tree. Berikut ini adalah pembangkitan Conditional Fp-Tree. Tabel 3.7. Hasil Conditional FP-Tree Item Conditional FP TREE KD16 <KD3 : 2, KD2 : 2, KD6 : 2, KD4 : 2, KD11 : 2> KD14 <KD3 : 2, KD7 : 2> KD15 <KD3 : 3, KD4 : 4, KD8 : 2, KD10 : 3, KD12: 3, KD7 : 2, KD9 : 2> KD13 <KD3 : 4, KD1 : 3, KD8 : 4, KD7 : 2, KD9 : 3, KD17 : 2, KD10 : 2, KD6 : 2, KD8 : 2, KD2: 2> KD12 <KD3 : 4, KD4 : 5, KD5 : 3, KD10 : 2, KD7 : 3, KD2 : 2, KD1 : 3, KD6 : 2, KD11 : 2> KD11 <KD3 : 3, KD1 : 2, KD17 : 3, KD4 : 4, KD2 : 3, KD6 : 2, KD5 : 2> KD10 <KD3 : 2, KD4 : 3, KD8 : 3, KD5 : 3, KD1 : 3, KD8 : 2, KD6 : 2> KD17 <KD3 : 5, KD1 : 5, KD8 : 3, KD7 : 2, KD9 : 3, KD4 : 3> KD9 <KD3 : 7, KD1 : 3, KD8 : 4, KD7 : 5, KD4 : 3, KD6 : 3> KD7 <KD3 : 6, KD1 : 2, KD8 : 3, KD4 : 3> KD5 <KD3 : 3, KD4 : 3, KD8 : 3, KD6 : 4, KD2 : 2, KD1 : 2> KD8 <KD3 : 5, KD1 : 3, KD4 : 2, KD2 : 2, KD6 : 2> KD6 <KD3 : 3, KD2 : 3, KD4 : 2, KD1 : 2>
KD1 <KD3 : 5, KD4 : 5, KD2 : 4> KD4 <KD3 : 6, KD2 : 2> KD2 <KD3 : 7>
KD3
3.6 Hasil Assosiation Rule Pada tahapan terakhir ini dilakukan untuk mencari single  path dikombinasi  dengan  itemset  yang  sudah didapat  dari Conditional  FP-Tree .  Berikut  ini  adalah hasil assosiation rule Tabel 3.8. Hasil assosiation rule No   Itemset Confidence 1 (KD15  KD3) 80 % 2 (KD15  KD3,  KD4) 80% 3 (KD17  KD3) 83,3% 4 (KD3 ,KD8,  KD9) 83,3% 5 (KD2,KD7  KD3) 100% 6 (KD9, KD7  KD3,KD8) 100 %

## 3.7 Hasil
Dari  hasil  dan  pembahasan  diatas,  dapat  di simpulkan  bahwa  dalam  menerapkan  algoritma FP Growth untuk menganalisa data penjualan barang pada Intelkom  memperoleh  6  sempel  rule  dari  ratusan  rule dengan  menerapkan min  support >30  dan  confidence 70%  dari  aplikasi  atau  program  yang  sudah  di jalankan. Berikut adalah rule nya.
g. Jika  membeli  iPhone  13  Mini  128GB  maka membeli Vivo Y21T  5G 6/128 Gb dengan nilai confidence = 80%
h. Jika  membeli  iPhone  13  Mini  128GB  maka membeli  Vivo  Y21T    5G  6/128  Gb  dan  Oppo A16 4GB/64G dengan nilai confidence = 80%
i. Jika membeli Samsung Galaxy S21 FE 5G 8/128
Gb  maka  membeli  Vivo  Y21T    5G  6/128  Gb dengan nilai confidence = 83%
j. Jika  membeli  Vivo  Y21T    5G  6/128  Gb  maka membeli  Oppo  A95  8GB/128GB  dan  iPhone  13 128GB dengan nilai confidence = 83%
k. Jika  membeli  Xiaomi  Redmi  Note  10  5G 4GB/128GB  dan  Vivo  V23e  8GB/128GB  maka membeli Vivo Y21T  5G 6/128 Gb  dengan nilai confidence = 100%
l. Jika  membeli  iPhone  13  128GB  dan  Vivo  V23e 8GB/128GB maka membeli Vivo V23e 8GB/128GB    dan  Oppo  A95  8GB/128GB dengan nilai confidence = 100%

## 3.8 Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahapan pengujian  berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  di lakukan sebelumnya dan perancangan yang dimasukkan  ke  dalam  suatu  komputer  untuk  diolah, kemudian komputer menjalankan fungsi-fungsi berdasarkan  pemrograman  RStudio  dan  Rapidminer.
Berikut  ini  implementasi  sistem  yang  telah  di jalankan.
1. Import Data Excel
Gambar 3.2. Import Data Excel Ke Rapidminer
2. Proses Menghubungkan Data ke FP-Growth dan ke Association Rule
Gambar 3.3. Menghubungkan Data ke FP-Growt dank e Association Rule
3. Hasil Rule
Gambar 3.4. Hasil Rule
Algoritma FP-Growth dapat  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan yang bersifat multikriteria  dari  data  ketidakpastian  pada  penelitian ini  yakni  Penerapan  Metode  Association  Rule  Dalam Menganalisa  Data  Penjualan  HP  dan  Laptop Menggunakan Algoritma FP-Growth. Hasil pengujian oleh  sistem  yang  di  bangun  berdasarkan  basis  aturan dan  perhitungan  dari  metode FP-Growth maka  dapat disimpulkan  hasil  yang  di  dapat  100%    dengan Xiaomi  Redmi  Note  10  5G  4GB/128GB  dan  Vivo V23e  8GB/128GB  maka  membeli  Vivo  Y21T    5G 6/128  Gb  ,  83%  dengan  pembelian  Vivo  Y21T    5G 6/128 Gb maka membeli Oppo A95 8GB/128GB dan iPhone 13 128GB, 80% dengan pembelian iPhone 13 Mini 128GB maka membeli Vivo Y21T  5G 6/128 Gb dan Oppo A16 4GB/64G.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. P. N. Harahap and S. Sulindawaty,
“Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma Apriori  (Studi  Kasus  PT.Arma  Anugerah  Abadi Cabang Sei Rampah),” Matics , vol. 11, no. 2, p.
46, 2020, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[2]. R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining  dengan Memanfaatkan  Metode  Association  Rule  untuk Promosi  Produk,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[3]. 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.
[4]. A. Ikhwan and D. Nofriansyah, “Penerapan Data Mining  dengan  Algoritma  Fp-Growth  untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus  Kampus  STMIK  Triguna  Dharma  ),” 1978.
[5]. A.  A.  Fajrin,  A.  Maulana,  T.  Informatika,  U.  P. Batam,  and  J.  R.  Soeprapto,  “PENERAPAN
DATA  MINING  UNTUK  ANALISIS  POLA
PEMBELIAN KONSUMEN
DENGAN ALGORITMA  FP-  GROWTH  PADA  DATA TRANSAKSI  PENJUALAN,”  vol.  05,  no.  01, pp. 27–36, 2018.
[6]. P.  Studi,  M.  Teknik,  U.  Ahmad,  and  D. Yogyakarta, “PENERAPAN ALGORITMA FP -
GROWTH  UNTUK  PENENTUAN  POLA PEMBELIAN TRANSAKSI PENJUALAN
PADA  TOKO  KGS  RIZKY  MOTOR,”  vol.  25, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[7]. W. N. Setyo,  S. Wardhana, J. T. Informatika, F. I. Komputer, and U. M. Buana, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PADA PENJUALAN  PRODUK  DI  CV  CAHAYA
SETYA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  FP- GROWTH,” vol. 12, no. 1, pp. 54–63, 2019.
[8]. W.  N.  Setyo  and  S.  Wardhana,  “Implementasi Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  Di  Cv Cahaya  Setya  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth,” Petir ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  54–63,  2019, doi: 10.33322/petir.v12i1.416
[9]. Rusnandi, Suparni, dan A.B.Pohan, "PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS  MARKET  BASKET  DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA PD PASAR  TOHAGA"  JANAPATI  Vol.  9,  No.  1, pp. 119-133, 2020
[10]. A.  Ikhwan,  D.  Nofriansyah,  dan  Sriani, "Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Fp- Growth  untuk  Mendukung  Strategi  Promosi Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus  STMIK Triguna Dharma)," J. SAINTIKOM Vol. 14, No. 3, pp. 211-226, 2015