## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Analisa Pola Gadai BPKB Kendaraan dengan Menerapkan Algoritma FG-Growth

## Fitri Pratiwi Ningsih
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma,, Medan, Indonesia Email: fifit111@gmail.com
Abstrak− Data  Mining  adalah  serangkain  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini  diketahui  secara manual  dari  suatu  basis  data  dengan  melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data  dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  data  menjadi informasi  yang  lebih berharga  yang  diperoleh  dengan cara  mengektraksi dan  mengenali  pola yang  penting  atau  menarik  dari data yang terdapat dalam basis data.  Teknik Data Mining memiliki berbagai macam algoritma dan teknik untuk penyelesaian masalah yang  berhubungan  dengan  data  salah  satunya  algoritma  FP-Growth  dan  teknik association  rules .  Informasi  yang  ditampilkan menggunakan  teknik association  rules yaitu  menampilkan  nilai  support  dan  confidence  dari  masing-masing  proses  data  mining. Dengan  algoritma  FP-Growth  terbukti dari hasil pengujian yang dilakukan, algortima  FP  Growth  dan  teknik association  rules berjalan sesuai harapan dan dapat diimplementaskan pada Data Mining ini.
Kata Kunci: FP-Growth; Data Mining
Abstract− Data Mining is a series of processes to explore added value in the form of information that has been known manually from a database by extracting patterns from data with the aim of manipulating data into more valuable information obtained by extracting and  recognizing  patterns  important  or  interesting  from  the  data  contained  in  the  database.  The  data  mining  technique  has  various algorithms  and  techniques  for  solving  problems  related  to  data,  one  of  which  is  the  FP-Growth  algorithm  and  the  technique  of association rules. Information displayed using association rules technique, which displays the value of support and confidence from each  data  mining  process.  With  the  FP-Growth  algorithm,  it  is  evident  from  the  results  of  the  tests  carried  out,  the  FP  Growth algorithm and association rules technique run as expected and can be implemented in this Data Mining.
Keywords: FP-Growth; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Masalah ekonomi terjadi karena adanya ketidakseimbangan antara kebutuhan manusia yang tidak  terbatas. Kebutuhan manusia  dapat  dimaksudkan  tiga  macam,  yaitu  kebutuhan  primer,  sekunder,  tersier.  Perkembangan  ekonomi  saat sekarang  mengalami  peningkatan  yang  sangat  pesat.  Seperti  halnya  lembaga  keuangan  bank  dan  lembaga  keuangan bukan bank semakin jeli melihat kebutuhan manusia untuk  mencari peluang usaha. Pada kenyataan pegadaian banyak membantu  perekonomian  masyarakat,  terutama  masyarakat  yang  golongan  ekonominya  menengah  kebawah.  Dengan permasalahan ekonomi yang ada  sekarang, banyak bermunculan lembaga-lembaga untuk  mengatasi  masalah ekonomi yang menawarkan solusi dengan memberikan pinjaman dimana pinjaman tersebut diberikan dengan cara menggadaikan barang berharga. Salah satu barang berharga yang dapat digadaikan adalah Buki Pemilik Kendaraan Bermotor (BPKB).
Gadai BPKB adalah suatu usaha yang dilakukan oleh masyarakat untuk mendapatkan pinjaman uang atau dana tunai  dalam  jumlah  cukup  besar  dengan  jaminan  buku  Bukti  Pemilik  Kendaraan  Bermotor  (BPKB)  baik  itu  mobil maupun  motor,  sebagai  bukti  bahwa  kendaraan  tersebut  merupakan  miliknya.  Namun  yang  paling  umum  sebagai tempat peminjaman uang dengan sistem gadai BPKB adalah bank dan perusahaan pembiayaan ( Multi Finance ), banyak tempat untuk melakukan gadai BPKB mobil atau motor  baik itu yang diselenggarakan oleh pemerintah maupun swasta bahkan ada yang pribadi (perorangan).
CV. Yoga Solafide Finance adalah masih panjang dan berbelitnya proses pegadaian BPKB yang dilakukan pada saat peminjaman uang atau dana tunai yang dilakukan oleh konsumen, dengan menganalisis data dan mengetahui pola- pola  gadai  yang  selama  ini  sudah  tersimpan  pada  data  di  CV.  Yoga  Solafide  Finance  akan  memberikan  pengetahuan pola-pola gadai  yang selama ini sudah ada pada CV. Yoga Solafide Finance dan memudahkan bagi  perusahaan untuk memberikan  pinjaman  uang  atau  dana  tunai  kepada  konsumen.  Dengan  tujuan  mengetahui  pola  gadai  tersebut  agar mempermudah dan mempersingkat waktu  di dalam pengajuan proses pegadaian guna menarik  minat  konsumen untuk mengajukan  pegadaian  di  CV.  Yoga  Solafide  Finance.  Pola  gadai  dapat  dilihat  dengan  menggunakan  teknik  Data Mining(Novianti and Elisa, 2020).
Data  mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini  tidak diketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data  dengan  melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data  dengan  tujuan  untuk memanipulasi  data menjadi  informasi  yang lebih  berharga yang di  peroleh dengan cara mengekstraksi  dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data (Nofriansyah, 2015; Buulolo, 2020).
Algoritma FP-Growth ( Frequent  Pattern  Growth )  adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( fequent item set ) dalam sekumpulan data. Pada algoritma FP-Growth diperlukan generate candidade untuk mendapatkan frequent item sets (Parhusip, 2020).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Data Mining

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Menurut  Larose  menyebutkan, data  mining merupakan  analisis  dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. Data mining merupakan bidang dari beberapa bidan keilmuan yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistic, database ,  dan  visualisasi  untuk penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari database yang  besar(Han,  Kamber  and  Pei,  no  date; Nofriansyah, 2015; Buulolo, 2020).

## 2.2 Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth adalah  salah  satu  cara  alternatif  untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling  sering  muncul ( frequent  itemset )  tanpa  menggunakan  generasi  kandidat.  Algoritma FP-Growth adalah  sebuah  metode  dalam data mining untuk  mencari frequent  itemset tanpa  menggunakan candidate  generation. Pembangunan  data  menggunakan struktur FP-Tree untuk mengolah database transaksi(Parhusip, 2020). Untuk menentukan frequent itemset dapat dilihat sebagai berikut:
1. Tahap Pembangkitan Conditional Pattern Base Conditional Pattern Base merupakan  sub database yang  berisi prefix path (lintasan prefix) dan suffix pattern (pola akhiran). Pembangkitan conditional pattern base di dapatkan melalui FP-tree yang telah dibangun sebelumnya. 2. Tahap Pembangkitan 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 akan  dibangkitkan  dengan conditional FP-tree . 3. 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.

## 2.3 Gadai
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI),  gadai  adalah  meminjam  uang  dalam  batas  waktu  tertentu  dengan menyerahkan barang sebagai tanggungan, jika telah sampai pada waktunya tidak ditebus, barang itu menjadi hak yang memberi  pinjaman,  barang  yang  diserahkan  sebagai  tanggungan  utang  dalam  kredit  jangka  pendek  dengan  jaminan yang  berlaku  tiga  bulan  dan  setiap  kali  dapat  diperpanjang  apabila  tidak  dihentikan  oleh  salah  satu  pihak  yang bersangkutan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
CV.  Yoga  Solafide  Finance  adalah  perusahaan  pembiayaan  yang  berkembang  dengan  pesat,  yang  diresmikan  dan ditetapkan  sebagai  perusahaan  pembiayaan  BPKB  kendaraan  khususnya  sepeda  motor  dan  mobil,  didirikan  pada tanggal  16  Mei  2010,  dengan  jumlah  karyawan  saat  ini  sekitar  200  orang.  CV.  Yoga  Solafide  fokus  menangani peminjaman dana sepeda motor dan mobil. Selaku pemegang saham  utama CV. Yoga Solafide Finance adalah Bapak Revanda  Bangun  S.Psi.  Data  gadai  yang  ada  di  CV.  Yoga  Solafide  Finance  selama  ini  manual  dan  disimpan  di microsoft exel.
Untuk  pengembangan  saluran  distribusi  pegadaian,  khususnya  untuk  menjangkau  masyarakat  yang  tersentuh akan  layanan  pegadaian  masi  minim.  Manfaat  lain  atas  kerja  sama  verifikasi  data,  yang  diterima  pegadaian  adalah mempersempit akses pelaku tindak kejahatan yang memanfaatkan lembaga keuangan untuk melancarkan modus seperti menggadai barang curian, barang palsu, pelaku kiriman uang atau remittance ilegal.
Penelitian ini akan menganalisa data gadai BPKB untuk melihat pola pegadaiannya, pada penelitian ini penulis menggunakan metode yang akan dijadikan dalam penyelesaian masalah analisis data mining dalam mempercepat  atau mempermudah  karena  masih  adanya  proses  yang  panjang  dan  berbelit.CV.  Yoga  Solafide  Finance  pegadaian  BPKB yang dilakukan pada saat peminjaman uang atau dana tunai yang dilakukan oleh konsumen, dengan menganalisis data dan  mengetahui  pola-pola  gadai  yang  selama  ini  sudah  tersimpan  pada  data  di  CV.  Yoga  Solafide  Finance  akan memberikan pengetahuan pola-pola gadai yang selama ini sudah ada pada CV.Yoga Solafide Finance dan memudahkan bagi perusahaan untuk memberikan pinjaman uang atau dana tunai kepada konsumen. Dengan tujuan mengetahui pola gadai tersebut agar mempermudah dan mempersingkat waktu di dalam pengajuan proses pegadaian guna menarik minat konsumen untuk mengajukan pegadaian di CV. Yoga Solafide Finance. Pola gadai dapat dilihat dengan menggunakan teknik Data Mining.

## Tabel 1. Data Hasil PreProsesing
ID Penghasilan Pekerjaan Kendaraan Tahun Kondisi Rumah Status Rumah Isi Dalam Rumah Pinjaman Kegunaan 1 D Wirausaha Bebek B Permanen Sendiri Cukup C Perbaiki Rumah 2 B Karyawan Matic C Permanen Sendiri Lumayan D Perbaiki Rumah 3 C Wirausaha Matic D Permanen Sendiri Cukup C Usaha 4 C Karyawan Sport D Permanen Menumpang Kurang D Usaha 5 C Wirausaha Matic B Permanen Menumpang Lumayan B Usaha 6 C Karyawan Matic C Permanen Menumpang Cukup C Perbaiki Rumah

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
ID Penghasilan Pekerjaan Kendaraan Tahun Kondisi Rumah Status Rumah Isi Dalam Rumah Pinjaman Kegunaan 7 C PNS Sport D Permanen Sendiri Lumayan B Pegangan 8 C Karyawan Matic B Permanen Menumpang Cukup C Usaha 9 C Wirausaha Bebek C Permanen Sendiri Cukup C Usaha 10 B Karyawan Matic C Permanen Sendiri Lumayan D Perbaiki Rumah 11 C Wirausaha Matic D Permanen Sendiri Cukup C Usaha 12 C Karyawan Matic C Permanen Menumpang Cukup C Perbaiki Rumah 13 B PNS Matic B Permanen Sendiri Cukup B Perbaiki Rumah 14 C PNS Sport D Permanen Sendiri Lumayan B Pegangan 15 B Karyawan Matic C Permanen Sendiri Lumayan D Perbaiki Rumah 16 C Karyawan Sport D Permanen Menumpang Kurang D Usaha 17 C Karyawan Matic C Permanen Menumpang Cukup C Perbaiki Rumah 18 C Wirausaha Matic B Permanen Menumpang Lumayan B Usaha 19 C Wirausaha Bebek D Permanen Menumpang Cukup C Usaha 20 C Karyawan Sport D Permanen Sendiri Lumayan D Perbaiki Rumah 21 C PNS Bebek B Permanen Menumpang Cukup B Perbaiki Rumah 22 C PNS Matic C Permanen Sendiri Lumayan C Pegangan 23 B Wirausaha Matic D Permanen Sendiri Cukup B Usaha 24 C Karyawan Matic B Permanen Menumpang Cukup C Usaha 25 C Karyawan Matic C Permanen Menumpang Cukup C Perbaiki Rumah 26 B Wirausaha Matic D Permanen Sendiri Cukup B Usaha 27 C Wirausaha Sport C Permanen Sendiri Cukup C Perbaiki Rumah 28 C Karyawan Matic B Permanen Menumpang Cukup C Usaha 29 C Karyawan Matic C Permanen Menumpang Cukup C Perbaiki Rumah 30 B Wirausaha Matic D Permanen Sendiri Cukup B Usaha

## 3.1 Penerapan Algoritma
Setelah item–item frequent didapat  yang memenuhi  nilai support  count maka pembangkitan FP Tree dapat  dilakukan data  akan  diolah  secara  manual  sesuai  dengan  konsep  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma frequent  pattern growth  (FP  Growth). Setelah  data  diurut  dapat  kita  lanjut  pada tahap  pembangkitan FP  Tree. Pembacaan  TID  1  atau transaksi  pertama,  lalu  dilanjutkan  pembacaan  TID  2  (transaksi  kedua),  dan  dilanjutkan  transaksi  selaanjutnya  hingga transaksi terakhir.
Dengan menggunakan frequent pattern growth maka dapat dilanjutkan dengan proses pembangkit FP Tree dari data transaksi yang digunakan
Pada  transaksi  pertama  atau  Pembacaaan  TID  1  menghasilkan  suatu  simpul  sehingga  akan  terbentuk  suatu lintasan Root dalam pembentukan FP Tree sehingga dapat dilihat dari gambar dibawah ini:
Gambar 1. Hasil Pembentukan FP-Tree Pembacaan TID 1
Pada transaksi pertama sampai  Pembacaaan TID 30 menghasilkan suatu simpul sehingga akan terbentuk suatu lintasan Root dalam pembentukan FP Tree sehingga dapat dilihat dari gambar dibawah ini:
Gambar 2. Hasil Pembentukan FP-Tree Pembacaan TID 30
Setelah  dilakukan  pembangunan FP  Tree dari  sekumpulan  transaksi  yang  telah  dilakukan,  pada  tahapan  diatas  maka dilanjutkan dengan tahap FP Growth untuk  mencari frequent  itemset yang memenuhi  syarat. Langkah FP Growth  ini

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
sebanyak 3 langkah utama yaitu Conditional Pattern Base, pembangkitan Conditional FP Tree, dan pencarian Frequent Itemset.

## 3.1.1 Pembangkitan Conditional Pattern Base
Setelah  mencari frequent  itemset untuk  beberapa  akhiran  ( suffix ).  Pada  tahap  pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan dengan cara up-apohon atau ditentukan dengan cabang pohon dengan support  count terkecil, namun  dalam sample data ini nilai support sama semua dan nilai confidance. Untuk membangkitkan conditional pattern base.
Tabel 2. Conditional Pattern Base Item Conditional Pattern Base PR [C,Cu,Se,Pe,B,Be,Wi,D]  [B,Cu,Se,Pe,B,Ma,P,B]  [D,Lu,Se,Pe,C,Ma,Ka,B]  [C,Cu,Me,Pe,B,Ma,Ka,C]  [D,Lu,Se,Pe,D,Sp,Ka,C]  [C,Cu,Se,Pe,C,Sp,Wi,C] [B,Cu,Me,Pe,B,Be,P,C] U [B,Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,B] [C,Cu,Me,Pe,B,Ma,Ka,C] [D,Ku,Me,Pe,D,Sp,Ka,C] [C,Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,C] [B,Lu,Me,Pe,B,Ma,Wi,C] [C,Cu,Se,Pe,C,Be,Wi,C] [C,Cu,Me,Pe,D,Be,Wi,C] P [C,Lu,Se,Pe,C,Ma,P,C] [B,Lu,Se,Pe,D,Sp,P,C] B [Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,B] [Cu,Se,Pe,B,Ma,P,B] [Lu,Me,Pe,B,Ma,Wi,C] [Cu,Me,Pe,B,Be,P,C] [Lu,Se,Pe,D,Sp,P,C] C [Cu,Se,Pe,B,Be,Wi,D] [Cu,Me,Pe,B,Ma,Ka,C] [Cu,Me,Pe,C,Ma,Ka,C] [Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,C] [Cu,Se,Pe,C,Sp,Wi,C] [Cu,Se,Pe,C,Be,Wi,C] [Cu,Me,Pe,D,Be,Wi,C] [Lu,Se,Pe,C,Ma,P,C] D [Lu,Se,Pe,C,Ma,Ka,B] [Ku,Me,Pe,D,Sp,Ka,C] [Lu,Se,Pe,D,Sp,Ka,C] Cu [Se,Pe,B,Be,Wi,D] [Se,Pe,D,Ma,Wi,B] [Se,Pe,B,Ma,P,B] [Me,Pe,B,Ma,Ka,C] [Me,Pe,C,Ma,Ka,C] [Se,Pe,D,Ma,Wi,C] [Se,Pe,C,Sp,Wi,C] [Se,Pe,C,Be,Wi,C] [Me,Pe,D,Be,Wi,C] [Me,Pe,B,Be,P,C] Lu [Se,Pe,C,Ma,Ka,B] [Se,Pe,D,Sp,Ka,C] [Me,Pe,B,Ma,Wi,C] [Se,Pe,C,Ma,P,C] [Se,Pe,D,Sp,P,C] Ku [Me,Pe,D,Sp,Ka,C] Se [Pe,B,Be,Wi,D]  [Pe,D,Ma,Wi,B]  [Pe,B,Ma,P,B]  [Pe,C,Ma,Ka,B]  [Pe,D,Sp,Ka,C]  [Pe,D,Ma,Wi,C]  [Pe,C,Sp,Wi,C]  [Pe,C,Be,Wi,C]  [Pe,D, Sp,P,C] [Pe,C,Ma,P,C] Me [Pe,B,Ma,Ka,C] [Pe,C,Ma,Ka,C] [Pe,D,Sp,Ka,C] [Pe,B,Ma,Wi,C] [Pe,D,Be,Wi,C] [Pe,B,Be,P,C] Pe [B,Be,Wi,D]  [D,Ma,Wi,B]  [B,Ma,P,B]  [C,Ma,Ka,B]  [B,Ma,Ka,C]  [C,Ma,Ka,C]  [D,Sp,Ka,C]  [D,Ma,Wi,C]  [B,Ma,Wi,C]  [C,Sp,Wi,C]  [C,Be, Wi,C] [D,Be,Wi,C] [C,Ma,P,C] [B,Be,P,C] [D,Sp,P,C] B [Be,Wi,D] [Ma,P,B] [Ma,Ka,C] [Ma,Wi,C] [Be,P,C] C [Ma,Ka,B] [Ma,Ka,C] [Sp,Wi,C] [Be,Wi,C] [Ma,P,C] D [Ma,Wi,B] [Sp,Ka,C] [Ma,Wi,C] [Be,Wi,C] [Sp,P,C] Be [Wi,D] [Wi,C] [P,C] Ma [Wi,B] [P,B] [Ka,B] [Ka,C] [Wi,C] [P,C] Sp [Ka,C] [Wi,C] [P,C] Ka [B] [C] P [B] [C] Wi [D] [B] [C] C [C] B [B] D [D]

## 3.1.2 Pembangkitan Conditional FP-Tree
Setelah tahap pembangkitan conditional pattern base dilakukan maka langkah selanjutnya adalah tahap pembangkitan conditional  FP  Tree .  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  dengan  melihat FP  Tree yang  sudah  dibentuk  sebelumnya. Conditional  FP  Tree dimaksudkan  untuk  mencari frequent  itemset yang  berakhiran item tertentu  atau  mengandung suffix yang  sama.  Dari  hasil  pembentukan FP  Tree sebelumnya  maka  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah membangkitkan conditional FP Tree untuk lintasan yang mengandung suffix.

## 3.1.3 PencarianFrequent Itemset
Setelah  memeriksa frequent  itemset untuk  akhiran  ( suffix ),  Pencarian Association  Rules dilakukan  melalui  dua  tahap yaitu pencarian frequent itemset dan penyusutan rules . Penting tidaknya suatu Association Rules dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dengan nilai min support 60 % dan confidence (nilai kepastian) dengan minimum confidence 50  %. Support adalah  ukuran  yang  menunjukan  tingkat  dominasi itemset dari  kesuluruhan transaksi.  Setelah  didapat frequent  itemset, selanjutnya  membuat rules dengan  cara  menghitung confidence dari  tiap kombinasi rule. Dari 10 itemset yang dihasilkan  tidak semua dihitung karena rule yang dihasilkan adalah jika A maka B, sehingga itemset yang dihitung minimal berisi dua item. Adapun  perhitungan  nilai 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 setiap association  rule yang  dilalui,  maka  didapat  hasil  yang  dapat  dilihat pada tabel 3.
Adapun  perhitungan  nilai Confidence setiap association  rule yang  dilalui  maka  diperolehlah  hasil  secara  ke seluruhan yang terlihat dalam tabel 4 dengan confidence sebesar 50%.
Tabel 3 . Frequent Item Nilai Support Confidence
Item Frequent Item Set Frekuensi Nilai Support Frekuensi Item A Confidence PR [C,Cu,Se,Pe,B,Be,Wi,D] (B) 1/30 3% 13 8% PR [B,Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,B] 1/30 3% 13 8% PR [D,Lu,Se,Pe,C,Ma,Ka,B] 3/30 10% 13 23% PR [C,Cu,Me,Pe,B,Ma,Ka,C] 5/30 17% 13 38% PR [D,Lu,Se,Pe,D,Sp,Ka,C] 1/30 3% 13 8% PR [C,Cu,Se,Pe,C,Sp,Wi,C] 1/30 3% 13 8% PR [B,Cu,Me,Pe,B,Be,P,C] 1/30 3% 13 8% U [B,Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,B] 3/30 10% 14 21% U [C,Cu,Me,Pe,B,Ma,Ka,C] 3/30 10% 14 21% U [D,Ku,Me,Pe,D,Sp,Ka,C] 2/30 7% 14 14% U [C,Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,C] 2/30 7% 14 14%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Item Frequent Item Set Frekuensi Nilai Support Frekuensi Item A Confidence U [B,Lu,Me,Pe,B,Ma,Wi,C] 2/30 7% 14 14% U [C,Cu,Se,Pe,C,Be,Wi,C] 1/30 3% 14 7% U [C,Cu,Me,Pe,D,Be,Wi,C] 1/30 3% 14 7% P [C,Lu,Se,Pe,C,Ma,P,C] 1/30 3% 3 33% P [B,Lu,Se,Pe,D,Sp,P,C] 2/30 7% 3 33% B [Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,B] 3/30 10% 9 33% B [Cu,Se,Pe,B,Ma,P,B] 1/30 3% 9 11% B [Lu,Me,Pe,B,Ma,Wi,C] 2/30 7% 9 22% B [Cu,Me,Pe,B,Be,P,C] 1/30 3% 9 11% B [Lu,Se,Pe,D,Sp,P,C[ 2/30 7% 9 22% C [Cu,Se,Pe,B,Be,Wi,D] 1/30 3% 15 7% C [Cu,Me,Pe,B,Ma,Ka,C] 3/30 10% 15 20% C [Cu,Me,Pe,C,Ma,Ka,C] 5/30 17% 15 33% C [Cu,Se,Pe,D,Ma,Wi,C] 2/30 7% 15 13% C [Cu,Se,Pe,C,Sp,Wi,C] 1/30 3% 15 7% C [Cu,Se,Pe,C,Be,Wi,C] 1/30 3% 15 7% C [Cu,Me,Pe,D,Be,Wi,C] 1/30 3% 15 7% C [Lu,Se,Pe,C,Ma,P,C] 1/30 3% 15 7% D [Lu,Se,Pe,C,Ma,Ka,B] 3/30 10% 6 50% D [Ku,Me,Pe,D,Sp,Ka,C] 2/30 7% 6 33% D [Lu,Se,Pe,D,Sp,Ka,C] 1/30 3% 6 17% Cu [Se,Pe,B,Be,Wi,D] 1/30 3% 19 5% Cu [Se,Pe,D,Ma,Wi,B] 3/30 10% 19 16% Cu [Se,Pe,B,Ma,P,B] 1/30 3% 19 5% Cu [Me,Pe,B,Ma,Ka,C] 3/30 10% 19 16% Cu [Me,Pe,C,Ma,Ka,C] 5/30 17% 19 26% Cu [Se,Pe,D,Ma,Wi,C] 2/30 7% 19 11% Cu [Se,Pe,C,Sp,Wi,C] 1/30 3% 19 5% Cu [Se,Pe,C,Be,Wi,C] 1/30 3% 19 5% Cu [Me,Pe,D,Be,Wi,C] 1/30 3% 19 5% Cu [Me,Pe,B,Be,P,C] 1/30 3% 19 5% Lu [Se,Pe,C,Ma,Ka,B] 3/30 10% 9 33% Lu [Se,Pe,D,Sp,Ka,C] 1/30 3% 9 11% Lu [Me,Pe,B,Ma,Wi,C] 2/30 7% 9 22% Lu [Se,Pe,C,Ma,P,C] 1/30 3% 9 11% Lu [Se,Pe,D,Sp,P,C] 2/30 7% 9 22% Ku [Me,Pe,D,Sp,Ka,C] 2/30 7% 2 100% Se [Pe,B,Be,Wi,D] 1/30 3% 16 6% Se [Pe,D,Ma,Wi,B] 3/30 10% 16 19% Se [Pe,B,Ma,P,B] 1/30 3% 16 6% Se [Pe,C,Ma,Ka,B] 3/30 10% 16 19% Se [Pe,D,Sp,Ka,C] 1/30 3% 16 6% Se [Pe,D,Ma,Wi,C] 2/30 7% 16 13% Se [Pe,C,Sp,Wi,C] 1/30 3% 16 6% Se [Pe,C,Be,Wi,C] 1/30 3% 16 6% Se [Pe,D,Sp,P,C] 1/30 3% 16 6% Se [Pe,C,Ma,P,C] 2/30 7% 16 13% Me [Pe,B,Ma,Ka,C] 3/30 10% 14 21% Me [Pe,C,Ma,Ka,C] 5/30 17% 14 36% Me [Pe,D,Sp,Ka,C] 2/30 7% 14 14% Me [Pe,B,Ma,Wi,C] 2/30 7% 14 14% Me [Pe,D,Be,Wi,C] 1/30 3% 14 7% Me [Pe,B,Be,P,C] 1/30 3% 14 7% Pe [B,Be,Wi,D] 1/30 3% 30 3% Pe [D,Ma,Wi,B] 3/30 10% 30 10% Pe [B,Ma,P,B] 1/30 3% 30 3% Pe [C,Ma,Ka,B] 3/30 10% 30 10% Pe [B,Ma,Ka,C] 3/30 10% 30 10% Pe [C,Ma,Ka,C] 5/30 17% 30 17% Pe [D,Sp,Ka,C] 3/30 10% 30 10% Pe [D,Ma,Wi,C] 2/30 7% 30 7% Pe [B,Ma,Wi,C] 2/30 7% 30 7% Pe [C,Sp,Wi,C] 1/30 3% 30 3% Pe [C,Be,Wi,C] 1/30 3% 30 3% Pe [D,Be,Wi,C] 1/30 3% 30 3% Pe [C,Ma,P,C] 1/30 3% 30 3% Pe [B,Be,P,C] 1/30 3% 30 3% Pe [D,Sp,P,C] 2/30 7% 30 7% B [Be,Wi,D] 1/30 3% 8 13% B [Ma,P,B] 1/30 3% 8 13% B [Ma,Ka,C] 3/30 10% 8 38% B [Ma,Wi,C] 2/30 7% 8 25% B [Be,P,C] 1/30 3% 8 13% C [Ma,Ka,B] 3/30 10% 11 27% C [Ma,Ka,C] 5/30 17% 11 45% C [Sp,Wi,C] 1/30 3% 11 9% C [Be,Wi,C] 1/30 3% 11 9% C [Ma,P,C] 1/30 3% 11 9% D [Ma,Wi,B] 3/30 10% 11 27% D [Sp,Ka,C] 3/30 10% 11 27% D [Ma,Wi,C] 2/30 7% 11 18% D [Be,Wi,C] 1/30 3% 11 9% D [Sp,P,C] 2/30 7% 11 18% Be [Wi,D] 1/30 3% 4 25% Be [Wi,C] 2/30 7% 4 50% Be [P,C] 2/30 7% 4 50% Ma [Wi,B] 3/30 10% 20 15%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 418-423 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Item Frequent Item Set Frekuensi Nilai Support Frekuensi Item A Confidence Ma [P,B] 1/30 3% 20 5% Ma [Ka,B] 3/30 10% 20 15% Ma [Ka,C] 8/30 27% 20 40% Ma [Wi,C] 4/30 13% 20 20% Ma [P,C] 1/30 3% 20 5% Sp [Ka,C] 3/30 10% 6 50% Sp [Wi,C] 1/30 3% 6 17% Sp [P,C] 2/30 7% 6 33% Ka [B] 3/30 10% 14 21% Ka [C] 11/30 37% 14 79% P [B] 1/30 3% 5 20% P [C] 4/30 13% 5 80% Wi [D] 1/30 3% 11 9% Wi [B] 3/30 10% 11 27% Wi [C] 7/30 23% 11 64% Tabel 4. Kombinasi Item yang memenuhi nilai minimum confidence 50%
Item Frequent Item Set Frekuensi Nilai Support Frekuensi Item A Confidence Ku [Me,Pe,D,Sp,Ka,C] 2/30 7% 2 100% Be [Wi,C] 2/30 7% 4 50% Be [P,C] 2/30 7% 4 50% Wi [C] 7/30 23% 11 64% P [C] 4/30 13% 5 80% D [Lu,Se,Pe,C,Ma,Ka,B] 3/30 10% 6 50% Sp [Ka,C] 3/30 10% 6 50% Ka [C] 11/30 37% 14 79%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  data  mining  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  pola  gadai  BPKB  di  CV.  Yoga Solafide  Finance  sehingga  pihak  perusahaan  dapat  mengatur  strategi  manajemen  gadai  untuk  kedepannya.  Algoritma FP-Growth dapat diterapkan untuk mendapatkan pola gadai BPKB pada CV. Solafide Finance berupa rule (aturan) yang dapat menjadi informasi penting tentang pola gadai pada perusahaan tersebut.  Dengan melakukan pengujian Algoritma FP-Growth  pada  tools  Rapid  Miner,  dihasilkan  sebuah  rule  atau  asosiasi  berdasarkan  nilai support dan confidence . Dengan  hasil  yang  didapatkan  adalah  jika  atribut  permohonan  kendaraan  =  Bebek,  Pekerjaan=  wirausaha,  isi  dalam rumah= cukup,diterima pengajuan dengan nilai support sebesar 7% dan nilai kepercayaan / confidence = 50%.

## REFERENCES
Buulolo, E. (2020) Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish. Han, J., Kamber, M. and Pei, J. (no date) Data Mining Concepts and Techniques . Nofriansyah, D. (2015) Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan .
Novianti,  A.  and  Elisa,  E.  (2020)  ‘Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pada  Minimarket  Dengan  Algoritma  Apriori’,
BUilding of Informatics, Technology and sicience (BITS) , 2(1), pp. 64–70.
Parhusip, A.  M. (2020) ‘Penerapan Data Mining Dengan Algritma Fp-Growth Untuk Mendukung Strategi Penjualan Smartphone ( Studi Kasus : PT . Oppo Indonesia )’, Journal of Information System Research (JOSH) , 1(3), pp. 209–215.