ANALISA DAN IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM SELEKSI PEMBELIAN TANAH LIAT (STUDI KASUS DI PT. ANVEVE ISMI BERJAYA)
Dio Prima Mulya 1)
1) Magister Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia, Padang email: dio.prima.mulya.dp@gmail.com

## Abstract
Data Mining  aims  to  draw  abstract  knowledge  of  a big  database.Data Mining  also known as Knowledge Discovery Database. FP-Growth algorithm is one of the very popular algorithms in finding frequent itemset in finding the rule of a large data base. Association rule used to find patterns in market basket analysis. Steps in the process of association rule mining is confidence and support. Clay formed from the weathering of silica by carbonic acid and partly  generated  by  geothermal  activity.  In  this  study  using  FP-Growth  Algorithm  in purchasing decisions withdrawal clay by PT. ISMI ANVEVE BERJAYA.
Keyword : Knowledge  Discovery  Database,  Data  Mining,  Association  Rule,  Fp-Growth, frequent itemset.
Abstrak
Data Mining bertujuan untuk menarik pengetahuan abstrak dari sebuah database yang besar. Data  Mining juga  dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  Database. Algoritma FP- Growth adalah salah satu algoritma yang sangat populer dalam mencari frequent itemset dalam menemukan rule dari basis data yang besar. Association rule digunakan dalam menemukan pola  dalam market  basket  analysis. Langkah  dalam  proses association  rule  mining yaitu confidence dan support. Tanah liat terbentuk dari pelapukan silika oleh asam karbonat dan sebagian  lagi  dihasilkan  oleh  aktifitas  panas  bumi. Dalam  penelitian  ini  menggunakan Algoritma FP-Growth dalam penarikan keputusan pembelian tanah liat oleh PT. ANVEVE ISMI BERJAYA.
Kata kunci : Knowledge Discovery Database, Data Mining, Association Rule, Fp-Growth, frequent itemset.

## 1. Pendahuluan
Penyajian informasi tidak sepadan dengan  kebutuhan  informasi  yang sangat  tinggi.  Salah  satu  cara penggalian informasi dari sekumpulan database yang  besar yaitu Data Mining . Tujuan dari Data Mining adalah  untuk  menarik pengetahuan  abstrak  dari  sebuah database yang besar.
Hal terpenting dalam teknik Data Mining adalah aturan untuk menemukan  pola  frekuensi  tinggi antar himpunan itemset yang disebut fungsi association rules (aturan asosiasi).  Langkah-langkah  dalam proses association rule mining , yaitu confidence dan support .
2. METODE 2.1 Knowledge Discovery in
Database
Knowladge Discovery in Database (KDD) didefinisikan sebagai ekstraksi informasi potensial, implisit dan tidak dikenal  dari  sekumpulan  data,  Proses Knowladge  Discovery  in  Database melibatkan  hasil  proses Data  Mining (proses  pengekstrak  kecenderungan suatu pola data), kemudian mengubah hasilnya  secara  akurat  menjadi informasi  yang  mudah  dipahami (Tampubolon et al , 2013).
KDD  terdiri  dari  tiga  proses utama yaitu (anis Kurniawati, 2014).
DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v1i1.6
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
a. Preprocessing Preprocessing  dilakikan terhadap data sebelum algoritma Data Mining diaplikasikan. Proses ini meliputi data cleaning, intergrasi, seleksi dan transformasi.
b. Data Mining
Proses utama dalam KDD
adalah  proses  Data  Mining, dalam  proses  ini  algoritma- algoritma Data Mining diaplikasikan untuk mendapatkan pengetahuan dari sumber data. c. Post processing Hasil  yang  diperoleh  dari proses Data Mining selanjutnya  akan  dievaluasi pada post processing .
Menurut  Han  dan  Kamber (2012) Knowladge discovery sebagai sebuah  proses  yang  digambarkan pada  gambar  2.1,  dan  terdiri  atas runtunan iterative dari  langkah- langkah berikut :
a. Data cleaning (untuk membuang noise dan  data yang tidak konsisten).
b. Data  integration (beragam sumber data digabungkan).
c. Data  selection (data  yang relevan  untuk  dianalisa  di retrive dari database )
d. Data  transformation (dimana data diubah atau dikonsolidasi ke  dalam  bentuk  yang  sesuai untuk pertambangan misalnya dengan  melakukan  ringkasan atau operasi agregasi ).
e. Data  Mining (sebuah  proses esensi  dimana  metode  cerdas diterapkan untuk mengekstraksi pola-pola data). f. Pattern evaluation (mengidentifikasi  pola  yang benar menarik merepresentasikan dasar pengetahuan  pada  beberapa ukuran menarik). g. Knowledge presentation (teknik  representasi  visalisasi
dan  pengetahuan  digunakan untuk memperlihatkan pengetahuan yang telah ditambang kepada pengguna).

## 2.2 Data Mining
Data Mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar (Beta et al dalam jurnal  Sarjon Defit, 2013).
2.2.1 Pengelompokan Data Mining
Data  Mining dibagi  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan tugas  yang  dapat  dilakukan,  yaitu (Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Luthfi, 2009  dalam  Tampubolon,  saragih, reza, 2013):
a. Deskripsi
Proses  pencarian  data untuk  menggambarkan  pola dan  kecenderungan  yang terdapat dalam data.
b. Estimasi Estimasi hampir  sama dengan  klasifikasi,  kecuali variabel  target  estimasi  lebih kearah numerik dari  pada kearah kategori
c. Prediksi
Prediksi  hampir  sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi  nilai  dari  hasil  akan ada dimasa mendatang.
d. Klasifikasi
Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori.
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
e. Clustering (Pengklusteran)
Kluster adalah  kumpulan record-record yang  memiliki kemiripan  satu  dengan  yang lainnya dan memiliki ketidak- miripan dengan record-record dalam kluster lain. f. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam Data Mining adalah menemukan attribut yang muncul dalam satu waktu. 2.2.2 Tahapan Dalam Data Mining Menurut  Feen  Lee  &  Juan Santana (2010:37-40) langkah- langkah  yang  dibutuhkan  untuk mengerjakan implementasi Data Mining sebagai  berikut  (Tampubolon
et al , 2013):
a. Tahap  pertama  : Precise statement  of  the  problem
(mendefinisikan
permasalahan  yang  ingin diketahui).  Tugas  dasar  yang menjadi dasar algoritma Data
Mining adalah  klasifikasi, regresi,  segmantasi,  asosiasi dan sequence analisis.
b. Tahap kedua : Initial
Exploration (mempersiapkan data  yang  menjadi  sumber untuk Data Mining termaksud data “ cleaning ” untuk
mempelajari polanya). Setelah menemukan defenisi masalah, langkah  berikutnya  adalah mencari data yang mendukung defenisi masalah. Menentukan porsi  data  yang  digunakan men-training Data  Mining berdasar algoritma Data Mining yang  telah  dibuat.
Setelah persiapan data selesai dilakukan, langkah berikutnya adalah  memberikan  sebagian data  kedalam  algoritma Data Mining.
c. Tahap ketiga : Model building and validation . Validasi apakah Data Mining memberikan  prediksi  yang
akurat.  Setelah  training  data selesai dilakukan, Data Mining tersebut perlu di-“uji” atau di-validasi keakuratannya terhadap data testing.
d. Tahap ke-empat : Deployment . Tahap  ini  memilih  aplikasi yang  tepat  terhadap Data
Mining untuk membuat prediksi. Berdasarkan beberapa
pengertian  diatas  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa Data  Mining adalah  sebuah  analisa  dari  observasi data  dalam  jumlah  besar  untuk menemukan  hubungan  yang  tidak diketahu sebelumnya dan metode baru untuk  meringkas  data  agar  mudah dipahami  serta  kegunaan  untuk pemilik data.
2.3 Association Rule (Aturan
Asosiasi) Beberapa  pengertian Association rule yang  berhasil  penulis  himpun  dari beberapa literatur adalah sebagai berikut:
a. Association  rule adalah  salah satu  metode  yang  bertujuan mencari  pola  yang  sering muncul diantara banyak transaksi, dimana setiap transaksi terdiri dari beberapa item (Sarjon Defit, 2013).
b. Association  rule adalah  salah satu teknik Data Mining yang mana diharapkan untuk menjadi  aplikasi  yang  sangat bermanfaat  (D.  Magdelene Delighta Angeline, 2013).
c. Menurut amirudin et al (2007)
Analisis asosiasi atau
association rule mining adalah teknik  Data  Mining  untuk menemukan  aturan  asosiasi antara kombinasi item (Tampubolon et al , 2013).
d. Menurut  Goldie,G  &  Dana, I.S  (2012)  Analisis  asosiasi adalah  teknik Data  Mining untuk  menemukan  aturan asosiasi antara suatu kombinasi item (Sarjon Defit, 2013).
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
e. Association  rule merupakan salah  satu  bentuk  pola  yang dihasilkan  oleh Data  Mining . Association rule dapat digunakan  untuk  menemukan hubungan  atau  sebab  akibat. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu : support dan confidance . Support (nilai  penunjang) adalah  persentasi  kombinasi item tersebut dalam database , sedangkan confidance (nilai kepastian)  adalah  kuatnya hubungan  antar  item  dalam aturan  asosiasi  (Eka  Novita Sari, 2013). Association rule mempunyai bentuk  LHS  ( Left  Hand  Shake )  -> RHS (Right  Hand  Shake )  dengan interpretasi  juka  setiap  item  dalam LHS  dibeli  maka  sepertinya  item dalam  RHS  juga  dibeli.  Dua pengukuran  penting  untuk  sebuah rule adalah Support dan Confidace . Support (s)  didefinisikan  sebagai presentasi record tehadap total record keseluruhan dalam database . Support
dapat ditulis dalam rumus berikut :
Support (X) =

## ( )
Sementara nilai support dari 2 item dituliskan dalam rumus berikut:
Support (X,Y) = P( X ∩ Y ) Support (X,Y) = Jadi jika misalnya Support sebuah item  adalah  0,1  %  maknanya  hanya 0,1  persen  dari  transaksi  berisikan item ini.
Sementara Confidence (c) didefinisikan  sebagai  presentasi  dari sejumlah  transaksi  yang  berisikan X ∪ Y  terhadap  jumlah record keseluruhan  yang  mengandung  X. Confidence dapat  dituliskan  dalam rumus berikut :
Confidence (X|Y) = ( )
( )
Confidence merupakan  ukuran kekuatan  sebuah rule asosiasi.  Jika kita anggap confidance X -> Y adalah 80%,  berarti  sebanyak  80  persen transaksi  yang  mengandung  X  maka akan mengandung juka Y.
Pada  umumnya,  menurut
Han dan Kamber (2012:245)
association rule mining dapat dilihat sebagai proses dua langkah, yaitu:
a. Temukan  semua frequent itemsets ,  dengan  pengertian setiap itemset ini akam muncul sesering
sekurangnya minimum support ( min-sup ) yang telah ditentukan.
b. Hasilkan association  rules yang  kuat  dari frequent itemsets :  dengan  pengertian rule-rule ini haruslah memenuhi  minimum Support dan minimum Confidence . 2.4 Langkah  –  Langkah  Proses Aturan Asosiasi
Menurut  Eko  Wahyu  Tyas  d (2008)  proses  aturan  asosiasi  terdiri dari  beberapa  tahap  sebagai  berikut (Tampubolon et al , 2013):
a. Sistem men-scan  database untuk  mendapatkan  kandidat 1- itemset (himpunan  item yang  terdiri  dari  1  item)  dan menghitung  nilai  supportnya. Kemudian  nilai  supportnya tersebut dibandingkan dengan minimum support yang  telah ditentukan, jika nilainya lebih besar  atau  sama  dengan minimum support maka
itemset tersebut  termasuk dalam large itemset . b. Itemset yang  tidak  termasuk dalam large  itemset tidak diikutkan dlam iterasi selanjutnya (diprune).
c. Pada iterasi kedua sistem akan menggunakan  hasil large itemset pada  iterasi  pertama (L1) untuk membentuk kandidat itemset kedua  (L2). Pada iterasi selanjutnya sistem akan menggunakan hasil large itemset pada iterasi selanjutnya akakan
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
menggunakan  hasil large itemset pada iterasi sebelumnya  (Lk-1)  untuk membentuk  kandidat itemset berikut  (Lk).  Sistem  akan menggabungkan  (join)  Lk-1 dengan Lk-1 untuk mendapatkan Lk, seperti pada iterasi  sebelumnya  sistem akan menghapus ( prune ) kombinasi itemset yang  tidak termasuk dalam large itemset .
d. Setelah dilakukan operasi join, maka  pasangan itemset baru hasil  proses join tersebut dihitung supportnya.
e. Proses  pembentuk  kandidat yang  terdiri  dari  proses  join dan prune akan terus dilakukan  hingga  himpunan kandidat itemset nya null, atau sudah  tidak  ada  lagi  kandidat yang akan dibentuk.
f. Setelah itu, dari hasil frequent itemset tersebut  dibentuk association rule yang memenuhi  nilai support dan confidance yang telah ditentukan.
g. Pada pembentukan association rule , nilai yang sama dianngap sebagai satu nilai.
h. Association rule yang terbentuk  harus  memenuhi nilai  minimum  yang  telah ditentukan.
i. Untuk  setiap large itemset L,
kita  cari  himpunan  bagian  L yang  tidak  kosong.  Untuk setiap himpunan bagian tersebut, dihasilkan rule dengan  bentuk  aB(L-a)  jika supportnya (L) dan supportnya (a) lebih besar dari minimum support .

## 2.5 Algoritma FP-Growth
Menurut  Gunadi  dan  Sanuse (2012) FP-Growth adalah  salah  satu alternatif  algoritma  yang  dapat digunakan untuk menentukan himpunan  data  yang  paling  sering muncul  ( frequent  itemset) dalam
sebuah  kumpulan  data. Fp-Growth menggunakan pendekatan yang berbeda dari paradigma yang digunakan pada algoritma apriori.
Menurut  Ririanti  (2014) FP- Growth adalah  salah  satu  alternatif algoritma  yang  dapat  digunakan untuk  menentukan  himpunan  data yang  paling  sering  muncul  ( frequent itemset ) dalam sekumpulan data. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori . FP-Growth adalah  metode yang  membangun  sebuah  struktur data  yang  sangat  padat  ( FP-Tree ) untuk kompres database transaksi asli. Algoritma FP-Growth adalah metode  yang  efisien  dimana mining dilakukan dengan struktur prefix-tree pada  suatu itemset yang  lengkap. Struktur tree menyimpan  informasi tentang frequent pattern.
Algoritma  ini  dimulai  dengan mengompresi database input, sehingga  mengembangkan  contoh dari  sebuah frequent  pattern  tree . Database yang dikompresi kemudian dibagi  menjadi  beberapa  database bersyarat.  Dimana  setiap  database merepresentasikan  sebuah unique frequent  pattern. Oleh  karena  itu, biaya  pencarian  berkurang  dan menawarkan  selektivitas  yang  baik (Shivam et al , 2014). Metode
FP-Growth
dibagi menjadi  tiga  tahapan  utama,  yaitu (Han et al , 2012):
1. Tahap pembangkitan conditional pattern base, 2. Tahapan pembangkitan conditional FP-Tree, dan 3. Tahapan pencarian frequent itemset.

## 2.6 Tanah Liat ( Clay )
Tanah  liat  atau  lempung  adalah partikel  mineral  berkerangka  dasar silikat yang berdiameter kurang dari 4 mikrometer.  Lempung  mengandung leburan  silika  dan/atau  aluminium yang  halus.  Unsur-unsur  ini,  silikon, oksigen, dan aluminum adalah unsur yang  paling  banyak  menyusun komposisi bumi. Lempung terbentuk
dari  proses  pelapukan  batuan  silika oleh  asam  karbonat  dan  sebagian dihasilkan  dari  aktivitas  panas  bumi (S.O.  Obaje,  J.I.  Omada,  dan  U.A. Dambatta, 2013).

## 2.7 RAPIDMINER
Rapidminer adalah  sebuah  alat Data  Mining yang  digunakan  untuk menganalisis  informasi  web  yang diakses. Rapidminer juga  digunakan untuk  penelitian,  pendidikan, rapid prototyping ,  pengembangan  aplikasi dan aplikasi industri. Proyek
Rapidminer dimulai pada tahun 2001 oleh Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa, dan  Simon  Fischer  di  Artificial Intelligence  Group  of  Katharina Morik  di  Dormund  University  of Technology. Aplikasi  yang  merupakan Open Source ini  termasuk  data cleaning , data transformation,  optimization, validation, and visualization . Visualisasinya  dapat  dilihat  dalam bentuk scatter plot, bar, pie chart, dll. (M.Santhanakumar and C.Christopher Colombus, 2015).
3. Analisa dan Hasil
3.1 Persiapan Data
Dalam analisa ini penulis menganalisa  dan  mengelompokkan data  sesuai  dengan variabel yang dibutuhkan dalam menentukan pembelian  tanah  liat  oleh  PT. ANVEVE ISMI BERJAYA. Pada Algoritma FP-Growth
terbagi  mejadi  3  tahapan,  yaitu pembangkitan conditional  pattern base, pembangkitan conditional  FP- Tree, pencarian frequent itemset.
Data  utama  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  pembelian tanah  liat  oleh  PT.ANVEVE  ISMI BERJAYA  pada  bulan  April  sampai dengan  Agustus  tahun  2016  yang merupakan  data  yang  akan  dijadikan sampel  dalam  penerapan  algoritma
FP-Growth untuk penentuan
pembelian  tanah  liat  sesuai  dengan pemenuhan kebutuhan perusahaaan.
Tabel 3.1 Produsen Tanah
Tabel 3.2 Kualitas Tanah
Tabel 3.3 Data Pembelian Setelah di- konversi berdasarkan pemenuhan kebutuhan perusahaan
Tabel 3.3 Pembacaan pembelian pada setiap transaksi
Tabel 3.4 Kemunculan Item
3.2 Perhitungan  Algoritma FP- Growth Mendata  kemunculan  item  diurut berdasarkan frekuensi tertinggi.
Tabel 3.5 Kemunculan item berdasarkan frekuensi tertinggi
Setelah  dilakukan  Pengurutan didapat item yang memiliki frekuensi di  atas support count ≥ 10 (30/108=0.27) adalah C1,D1,A1,B2,B3,D2,  dan  E3.  Enam itemset  ini  yang  akan  berpengaruh dan  akan  dimasukkan  ke  dalam FP- tree
Tabel 3.6 Kemunculan Item Pada Setiap Transaksi Berdasarkan Frequent Paling Tinggi
3.3 Tahap Pembangunan Fp-Tree Dalam  proses  pembangunan FP- Tree dengan  menggunakan frequent items yang  telah  dipangkas  dan diurutkan.  Data  pembelian  tanah  liat dalam 20 (dua puluh) minggu dengan
7  jenis  item  (tanah  liat),  dipindahkan ke  dalam  bentuk FP-Tree setiap minggu pembelian. Setiap simpul pada FP-Tree mengandung  kode item dan counter support yang berfungsi untuk menghitung  frekuensi  kemunculan item tersebut  dalam  tiap  lintasan mingguan.
Item yang tidak frequent dibuang, sedangkan frequent  item dimasukkan dan  disusun  dengan  urutan  menurun, seperti yang terlihat pada gambar 4.1. Berikut adalah bentuk di minggu ke-1 :
Gambar 3.1 Hasil Pembentukan FP –Tree Setelah Pembacaan M1(D1,A1,B2,E3 )
Dari  pembacaan  pembelian  pada minggu ke-1, M1 {D1,A1,B2,E3} maka  terbentuk  lintasan  transaksi Null→D1→A1→B2→E3. Support count dari setiap simpul bernilai awal 1 (satu).
Gambar 3.2  Hasil Pembentukan FP– Tree Setelah Pembacaan M2 ( C1,D1,A1,B2,B3,E3 )
Pada  pemindaian  kedua  pada gambar  3.2,  dimana  pembacaan Transaksi  M2{C1,D1,A1,B2,B3,E3} akan  membuat  simpul  C1,  D1,  A1, B2,  B3,  dan  E3 , sehingga  terbentuk lintasan
transaksi Null→C1→D1→A1→B2→B3→E3.
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
Setelah dilakukan proses pembentukan FP-Tree pada transaksi M1  hingga  M20,  maka  didapatkan bentuk Tree pada  transaksi  terakhir, yaitu  bentuk FP-Tree pada  transaksi minggu ke-20 (M20), sebagai berikut:
Gambar 3.3 Hasil Pembentukan FP – Tree Setelah Pembacaan M20 (C1,E3)
3.4 Tahap pencarian Frequent Itemset Dalam menemukan frequent itemset maka  diperlukan  upapohon
(pohon yang akarnya adalah keturuan dari  akar  pohon  induknya)  dengan lintasan  yang  memiliki support  count terkecil, yaitu E3. Proses pembentukannya  dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 3.3  Lintasan Yang Memiliki Nilai E3
Pada  Gambar  3.3  Semua  lintasan yang  memiliki  nilai  E3  ditampilkan, lintasan yang tidak memiliki nilai E3 dihapuskan.  Lintasan  diambil  acuan adalah Fp-tree lengkap yang ada pada gambar 3.2
Gambar  4.22 Lintasan Yang Memiliki Nilai D2
Pada  gambar  4.22  ditampilkan akar yang memiliki nilai D2 .
Gambar  4.23 Lintasan yang memiliki akar B3 Pada Gambar 4.23 menampilkan  litasan  yang  memiliki akar akhir B3.
Gambar  4.24 Lintasan Yang Memiliki B2
Pada  gambar  4.24  Bentuk Lintasan B2 yang ditampilkan .
Gambar  4.25 Lintasan Yang
Memiliki Nilai A1
Pada  gambar  4.25  Bentuk Lintasan yang memiliki nilai A1 .
Gambar  4.26 Lintasan Yang Memiliki Nilai D1
Pada  gambar  4.26  Lintasan yang memiliki nilai D1.
Gambar  4.27 Lintasan Yang Memiliki Nilai C1
Pada  gambar  4.27  Lintasan C1 memiliki simpul tunggal yaitu C1 yang  memiliki  nilai support  count tertinggi.
3.5 Rule  Asosiasi  Algoritma FP- Growth Dalam menentukan Rule Asosiasi Algoritma  Fp-Growth,  pertama  yang dilakukan  adalah  menemukan  semua frequent  itemset yang  berakhiran  E3, D2, B3, B2, A1, D1, dan C1. Lalu cek apakah support count dari E3,D2,B3,B2,A1,D1, dan C1 memenuhi  minimum support  count ≥ 10 (minimum support ≥ 0.27).
Dari  pembangkitan FP-tree yang telah  dilakukan  maka  didapatkan hasil Conditional  Pattern  Base dan Conditional  Fp-Tree sebagai berikut:
Tabel 3.7 Hasil Conditional Pattern Base dan Conditional Fp-Tree dari upapohon.
Dari  hasil Conditional  FP-Tree dan  Conditional  Pattern  Base maka didapatkan  kombinasi Frequent  Itemset. Selanjutnya menghitung nilai support dan Confidence dari  kombinasi Frequent Itemset.
Agar  tingkat  akurasi  tinggi  maka ditetapkan  minimum Confidence  ≥  83% (0.83). Tabel 3.8 kombinasi frequent itemset yang memenuhi M inimum Support ≥ 0.27 dan Confidence ≥ 0.83
Maka  dari  hasil  tabel  3.8  diatas didapatkan  pola  Rule  Asosiasi  sebagai berikut:
1. [D1] --> [B2] ( confidence : 0.83)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  tinggi  dari  produsen Sayang  Ibu  (D1)  Maka  Perusahaan
juga akan membeli tanah liat mineral sedang  dari  produsen  Bungus  (B2)
dengan nilai Confidence 83%.
2. [E1] --> [D1] ( confidence : 0.86) Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  tinggi  dari  produsen Kuranji  (E1)  maka  Perusahaan  akan membeli  tanah  liat  mineral  tinggi pada  produsen  Sayang  Ibu  (D1) dengan nilai Confidence 86%.
3. [D1,  D2]  -->  [B2]  ( confidence : 0.86)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  tinggi  dari  produsen Sayang  Ibu  (D1)  dan  tanah  liat mineral sedang dari produsen Sayang Ibu  (D2)  maka  Perusahaan  akan membeli  tanah  liat  mineral  sedang pada  produsen  Bungus  (B2)  dengan nilai Confidence 86%.
4. [B2,  D2]  -->  [D1]  ( confidence :
0.86)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  sedang  dari  produsen Bungus  (B2)  dan  tanah  liat  mineral sedang dari produsen Sayang Ibu (D2) maka Perusahaan akan membeli tanah liat  mineral  tinggi  pada  produsen Sayang  Ibu  (D1)  dengan  nilai Confidence 86%.
5. [D1,  E2]  -->  [B2]  ( confidence : 0.86)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  tinggi  dari  produsen Sayang  Ibu  (D1)  dan  tanah  liat mineral sedang dari produsen Kuranji (E2) maka Perusahaan akan membeli tanah  liat  mineral  sedang  pada produsen  Bungus  (B1)  dengan  nilai Confidence 86%.
6. [E2] --> [D1] ( confidence : 0.88) Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  sedabg  dari  produsen Kuranji  (E2)  maka  Perusahaan  akan membeli  tanah  liat  mineral  tinggi pada  produsen  Sayang  Ibu  (D1) dengan nilai Confidence 88%.
7. [C1,  D1]  -->  [B2]  ( confidence : 0.88)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  tinggi  dari  produsen Gunuang  Sariak  (C1)  dan  tanah  liat mineral  tinggi  dari  produsen  Sayang Ibu  (D1)  maka  Perusahaan  akan membeli  tanah  liat  mineral  sedang
pada  produsen  Bungus  (B1)  dengan nilai Confidence 88%.
8. [C1,  B2]  -->  [D1]  ( confidence :
0.88)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  tinggi  dari  produsen Gunung  Sariak  (C1)  dan  tanah  liat mineral  sedang  pada  produsen Bungus  (B2)  maka  Perusahaan  akan membeli  tanah  liat  mineral  tinggi pada  produsen  Sayang  Ibu  (D1) dengan nilai Confidence 88%.
9. [B2] --> [D1] (confidence: 0.91) Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  sedang  dari  produsen bungus  (B1)  maka  Perusahaan membeli tanah liat mineral tinggi dari produsen  Sayang  Ibu  (D1)  dengan nilai Confidence 91%.
10. [B2,  E2]  -->  [D1]  ( confidence :
1.00)
Jika  Perusahaan  membeli  tanah liat  mineral  sedang  dari  produsen Bungus  (B1)  dan  tanah  liat  mineral sedang  dari  produsen  Kuranji  (E2) maka Perusahaan akan membeli tanah liat  mineral  tinggi  pada  produsen Sayang  Ibu  (D1)  dengan  nilai Confidence 100%.

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Dari  uraian  pada  bab-bab yang sudah dibahas sebelumnya dapat ditarik kesimpulan  :
1. Dengan Algoritma  FP-Growth dapat membantu seleksi pembelian tanah liat dengan menghasilkan rule . Algoritma FP-Growth memberikan  informasi ekslusif  dan  menggambarkan  proses dalam  pembelian  tanah  liat  oleh perusahaan.
2. Penggunaan Algoritma  Fp-Growth dan  aplikasi software  Rapidminer 7.4.0 didapatkan  hasil  berupa  aturan ( rules) yang merupakan kumpulan dari beberapa frequent itemset dengan nilai confidence yang tinggi.
3. Hasil  rule  dari Algoritma  FP-Growth dan software Rapidminer Studio 7.4.0
membantu untuk pimpinan perusahaan membuat suatu perencanaan pembelian tanah liat.
Vol. 1 No. 1 Januari 2019
4.2 Saran
Dalam implementasi Algoritma FP- Growth dalam  membuat  rule  atau  aturan untuk  pengambilan  keputusan  belanja sangat membantu bagi perusahaan. Berikut adalah saran yang dapat diperhatikan untuk masa yang akan datang.
1. Implementasi Algoritma FP- Growth sangat  praktis  namun harus  dilakukan  perbandingan dengan Algoritma lain,  sebagai bahan  penguji  sejauh  mana Algoritma FP-Growth dapat diandalkan  dalam  pengambilan keputusan dan pembuatan aturan.
2. Penerapan Algoritma  Fp-Growth sangat tergantung pada penentuan minimum  support ,  semakin  besar
minimum support -nya maka semakin  besar  pula performance dari Algoritma -nya.  Begitupun sebaliknya.
3. Dalam penambangan data,
sebaiknya  ditambahkan  jumlah transaksi  yang lebih banyak, agar rule yang dihasilkan lebih akurat.
5. Daftar Pustaka Aggarwal,  S.,  &  Kaur,  R. (2013).
Comparative  Study  of  Various Improved  Versions  of  Apriori Algorithm. International  Journal  of Engineering Trends and Technology (IJETT) , 4 (4l), 687–690. Angeline,  D.  Magdalene,  D. (2013). Association  Rule  Generation  for Student Performance Analysis using
Apriori Algorithm. The SIJ Transactions  on  Computer  Science Engineering  &  Its  Applications
(CSEA) , 1 (1), p12--16. Defit,  S. (2013).  Penggunaan  Algorithma Apriori  Dalam  Menganalisa  Prilaku Mahasiswa  Dalam  Memilih  Mata Kuliah  (  Studi  Kasus :  Fkip  Upi  “ Yptk ” ), 8 (3), 31–42.
Gunadi,  G.,  &  Sensuse,  D.  I. (2012). Penerapan  Metode  Data  Mining Market  Basket  Analysis  Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori Dan  Frequent  Pattern  Growth  (  Fp- Growth  ) : Telematika , 4 (1),  118–
132.
Ikhwan,  A.,  Nofriansyah,  D.,  &  Sriani. (2015).  Penerapan  Data  Mining dengan  Algoritma  Fp-Growth  untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus STMIK Triguna Dharma ). Saintikom , 14 (3), 211–226. Jiawei, H., Kamber, M., & Pei, J. (2012).
Data Mining: Concepts and Techniques . San Francisco, CA, itd: Morgan Kaufmann .
https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 381479-1.00001-0
Kurniawati,  A. (2014).  Pemetaan  Pola Hubungan  Program  Studi  Dengan Algoritma  Apriori  Studi  Kasus SPMU  UNNES.  EDUKOM, 1 (1), 51–58.
Obaje, S. O., Omada, J. I., & Dambatta, U.  A. (2013).  Clays  and  their Industrial  Applications :  Synoptic Review. International  Journal  of Science  and  Technology , 3 (5),  264– 270.
Ririanti. (2014). Implementasi Algoritma Fp-Growth  Pada  Aplikasi  Prediksi Persediaan  Sepeda  Motor  (  Studi Kasus Pt . Pilar Deli Labumas ). Pelia Informatika Budi Darma , VI (1), 139– 144.
Sari,  E.  N .  (2013).  Analisa  Algoritma Apriori  Untuk  Menentukan  Merek Pakaian  Yang  Paling  Diminati  Pada Mode Fashion Group Medan. Jurnal Teknik Informatika , IV , 35–39. Sidhu,  S .  (2014).  FP  Growth  Algorithm Implementation, 93 (8), 6–10. Singh, J., & Ram, H. (2013). Improving efficiency of Apriori algorithm using transaction  reduction. International Journal  of  Scientific  and  Research Publications , 3 (1), 1–4.
Suresh, J., Rushyanth, P., & Trinath, C. (2013).  Generating  associations  rule mining using Apriori and FPGrowth Algorithms. International Journal of Computer  Trends  and  Technology ,
4 (4), 887–892.
Tampubolon,  K.,  Saragih,  H.,  Reza , (2013).  Implementasi  Data  Mining Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan.
Informasi Dan Teknologi Ilmiah , 93– 106.