## Data Mining Untuk Menganalisa Pola Penjualan Pestisida dengan Mengunakan Algoritma FP-Growth
Masyuni Hutasuhut * , M Gilang Suryanata, Sri Kusnasari, Muhammad Agung Lesmana
Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* yunihutasuhut@gmail.com, 2 suryanatagilang@gmail.com, 3 srikusnasari.tgd@gmail.com, 4 agunglesmana1010@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: yunihutasuhut@gmail.com Submitted 30-11-2022 ; Accepted 25-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
UD. Dimas Tani merupakan salah satu toko yang terletak di Kecamatan Perbaungan di Kabupaten Serdang Bedagai, Sumatera Utara. Toko ini menjual berbagai macam jenis pestisida. Namun dalam proses pencatatan datanya, toko masih menggunakan sistem manual, sehingga toko tidak dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan pestisida mana yang memiliki volume penjualan tertinggi. Oleh karena  itu,  kesulitan  yang  dihadapi  toko  adalah  produk  yang  laris  manis  sering  kehabisan  stok  karena  tingginya  penjualan.  Agar mempermudah pihak UD. Dimas Tani terkait masalah dalam menentukan jenis pestisida yang perlu di stock lebih banyak dan mengatur penempatan  pestisida  maka  dibuatlah  sebuah  program  Data  Mining  dengan  menggunakan  metode  FP-Growth  sebagai  metode komputasi untuk menyelesaikan masalah terkait menentukan jenis pestisida yang perlu di stock lebih banyak dan mengatur penempatan pestisida pada UD. Dimas Tani. Hasil dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah Sistem Data Mining yang dapat melakukan proses penilaian dengan hasil berupa keputusan dalam menentukan jenis pestisida yang perlu di stock lebih banyak dan mengatur penempatan pestisida yang tepat dan akurat.
Kata Kunci : Fp-Growth; Data Mining; Penjualan; Pestisida

## Abstract
UD. Dimas Tani is a shop located in Perbaungan District in Serdang Bedagai Regency, North Sumatra. This shop sells various types of pesticides. However, in the process of recording the data, the store still uses a manual system, so the store cannot identify and classify which pesticides have the highest sales volume. Therefore, the difficulty faced by the store is that it often runs out of stock due to high sales. In order to facilitate the UD. Dimas Tani related to the problem of determining the types of pesticides that need to be in more stock and regulating the placement of pesticides, a Data Mining program was made using the FP-Growth method as a computational method to solve the problem of determining the types of pesticides that need to be in the warehouse and arranging the placement of pesticides at UD. Dimas Tani. The result of this research is the creation of a Data Mining System that can perform a process based on the results in the form of decisions in determining the type of pesticide that needs to be in stock more and the placement of the right and accurate pesticide.
Keywords : Data Mining; Fp-Growth; Sale; Pesticide

## 1. PENDAHULUAN
Industri  perdagangan  semakin  berkembang  dengan  data  transaksi  yang  meningkat  jumlahnya  setiap  saat.  Persaingan global  semacam  ini  memberi  konsumen  banyak pilihan,  dan  konsumen  semakin  mempertimbangkan  biaya,  nilai,  dan manfaat  produk.  Perkembangan  perdagangan  menuntut  kelangsungan  hidup  perusahaan yang  ada  agar  dapat  bersaing dengan perusahaan yang sedang berkembang dan terus memperoleh keuntungan [1].
UD.  Dimas  Tani  merupakan  salah  satu  toko  yang  terletak  di  Kecamatan  Perbaungan  di  Kabupaten  Serdang Bedagai, Sumatera Utara. Toko ini menjual  berbagai macam jenis pestisida. Namun dalam proses pencatatan datanya, toko masih menggunakan sistem manual, sehingga toko tidak dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan pestisida mana yang memiliki volume penjualan tertinggi. Oleh karena itu, kesulitan yang dihadapi toko adalah produk yang laris manis  sering  kehabisan  stok  karena  tingginya  penjualan  [2].  Dampak  dari  permasalahan  tersebut  adalah,  seperti kurangnya persediaan stok produk, adanya produk yang tidak laku terjual dan masih banyak lagi. Jika jumlah persedian produk  kurang  dapat  menyebabkan  permintaan  tidak  dapat  terpenuhi  sehingga  mengakibatkan  konsumen  kecewa  dan dapat membuat konsumen tidak akan kembali lagi.
Data mining merupakan  serangkaian  proses  untuk  mencari  nilai  tambah  yang  berbentuk  informasi    yang  tidak dapat  diperoleh  secara  manual  dari  database  dengan  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi    data  yang  terdapat  dalam database. FP-Growth adalah algoritma alternatif, digunakan untuk menentukan kumpulan data yang paling sering muncul (Frequent Itemset) Dalam kumpulan data [3]. Dalam penelitian terdahulu menyimpulkan FP-Growth dapat menjadi solusi untuk beberapa kasus baik bidang ekomomi, pendidikan sosial dan lainnya. Seperti dalam penelitian tetang FP-Growth yang  menyimpulkan  dengan  adanya  evaluasi  dari  penambangan  data dapat  meningkatkan  mutu  penjualan  dengan memberikan pelayanan maupun rekomendasi kepada penjual dan pembeli bahkan dapat memberikan promosi [4]. Dalam penelitian lain juga mempaparkan tentang FP-Growth untuk pemilihan kelas Semester Pendek [5]. Bahkan untuk bidang Data Mining sudah banyak digunakan seperti untuk evaluasi pelayanan sekolah dalam mengukur tingkat kepuasan dalam [6]. Penilitian lain data mining digunakan membahas pemilihan kelas unggulan  [7].  Ilmu penambangan data ini juga digunakan untuk mengestimasi laju pertumbuhan penduduk [8].

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  yang  terdiri  dari  identifikasi  masalah  dan  merumuskan  masalah, pengumpulan  data  melaluli  studi  literatur,  survey  lapangan  pengumpulan  data,  mengolah  data  atau  menambang  data, kemudian  perancangan  basis  data,  perancangan  sistem  atau  aplikasi,  penerapan  Metode  FP-Growth,  dan  terakhir dilakukan evaluasi pengujian sistem. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2 Penjualan
Menurut  Mulyadi,  penjualan  merupakan  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  penjual  dalam  menjual  barang  atau  jasa  untuk mengharapkan memperoleh laba dari transaksi-transaksi penjualan tersebut dengan kata lain penjualan adalah pengalihan atau pemindahan hak kepemilikan atas barang atau jasa dari pihak penjual kepada pihak pembeli [9].

## 2.3 Data Mining
Data mining adalah serangkaian proses yang mengekstrak nilai tambah dari bentuk informasi yang tidak diketahui secara manual dalam database [10] [11]. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan mengekstraksi dan mengidentifikasi pola yang signifikan atau menarik dari data yang terdapat dalam database. Data mining terutama digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam database yang besar, sehingga sering disebut dengan Knowledge Discovery Database (KDD)  [12].

## 2.3.1 Konsep Dasar Data Mining
Serangkaian proses Data mining , adapun konsep  memiliki tahap sebagai berikut:
a. Data Selection
Pemilihan data dari sekumpulan data operasional yang perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai.
b. Preprocessing
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning dengan tujuan untuk membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, danmemperbaiki kesalahan  pada data, seperti kesalahan cetak yang dilakukan proses enrichment , yaitu proses “memperkaya” data  yang sudah ada dengan data atau  informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
c. Transformation
Yaitu proses coding pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD  merupakan proses kreatif dan dangat  tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam database .
d. Data Mining
Proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu [13].
e. Interpretation / Evaluation
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut dengan interpretation [7] [14].

## Mengidentifikasi masalah
Merumuskan Masalah
Mengumpulkan Data
Mengolah Data / Mining Data
Merancang Basis Data Merancang Aplikasi
Penerapan Metode FP-Growth
Evaluasi dan Pengujian
2.3.2 Teknik Data Mining

## a. Deskripsi (Description)
Terkadang  peneliti  dan  analis  secara  sederhana  ingin  mencoba  mencari  data  untuk  menggambarkan  pola  dan kecenderungan yang terdapat dalam data. Sebagai contoh, petugas pengumpulan suara mungkin tidak dapat menentukan keterangan atau fakta bahwa siapa yang tidak cukup profesional akan sedikit didukung dalam pemilihan presiden.

## b. Estimasi (Estimation)
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, hanya saja variabel target lebih banyak diestimasi daripada klasifikasi. Model dibangun menggunakan record lengkap yang memberikan nilai variabel target sebagai prediksi.
c. Prediksi ( Prediction )
Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.
d. Klasifikasi ( Classification )
Klasifikasi  adalah  fungsi  pembelajaran  yang  memetakan  (mengklasifikasi)  sebuah  unsur  (item)  data  ke  dalam salah satu dari beberapa kelas yang sudah didefinisikan.
e. Pengklusteran ( Clustering)
Pengelompokan (clustering) adalah tugas deskriptif yang banyak digunakan untuk mengidentifikasi sekumpulan kategori atau cluster terbatas untuk menggambarkan data yang diteliti. Kategori ini dapat saling eksklusif dan lengkap, atau mereka dapat berisi representasi yang lebih kaya, seperti kategori hierarkis atau tumpang tindih. (overlapping).
f. Asosiasi ( Association )
Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan attribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja [6] .

## 2.4 Algoritma Fp-Growth
Algoritma FP-Growth atau frequent  pattern  growth adalah  metode  untuk  menambang  aturan  asosiasi.  Algoritma  ini merupakan pengembangan dari algoritma Apriori, yang mengoreksi kekurangan dari algoritma Apriori melalui algoritma FP-Growth.(FP-Growth) merupakan algoritma alternatif yang dapat digunakan untuk menentukan dataset yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah dataset. [7] [17]. Metodologi dasar aturan asosiasi terbagi menjadi dua tahap:
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi dengan Algoritma Fp-Growth.
Mencari  kombinasi  item    yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  basis  data.  Rumus  untuk menghitung nilai support dari dua item tersebut adalah sebagai berikut:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
Support (A,B) = Support (P∩B)
(2) Support (A,B) = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3)
b. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yangmemenuhi syarat minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A U B [11].
Rumus untuk menghitung nilai confidence dari dua item tersebut adalalah sebagai berikut:
Confidence = P(B| (A)= ∑  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (4)
Untuk menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih maka harus diurutkan berdasarkan Support × Confidence . Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar [8].

## 2.5 Pemodelan Sistem
UML ( Unified Modelling Language ) adalah  suatu  metode dalam pemodelan secara visual yang digunakan sebagai sarana perancangan sistem berorientasi objek. Awal mulanya, UML  diciptakan oleh Object Management Group dengan versi awal 1.0 pada bulan Januari 1997[9].
Diagram use case adalah model fungsional dari sebuah sistem yang menggunakan aktor dan use case . Use case adalah layanan atau fungsi yang disediakan sistem untuk penggunanya [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma Fp-Growth
Algoritma Fp-Growth yang digunakan merupakan penjelasan langkah-langkah  penyelesaian masalah untuk merancang data  mining  dalam    menganalisa  pola  penjualan    pestisida.  Berikut  penyelesaian  dari  algoritma  Fp-Growth  dalam menganalisa pola penjualan pestisida:
Tabel 1 . Data Jenis Pestisida Kode Produk Jenis Produk P01 Baycrab P02 Council P03 Bestnoid P04 Antracol P05 Promess P06 Kalimax P07 Score P08 Ares P09 Vamvyr P10 Marshall P11 Pelenum P12 Rumpas P13 Pakar P14 Extradan P15 Dinda Grow P16 Sagri P17 Benfuron P18 Gramoxone P19 Ammate
Mencari support 1 Itemset seperti berikut:
a. Nilai Support 1 Itemset seperti berikut: Dengan Rumus:
Support (A)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 X 100
Tabel 2. Calon 1 ItemSet No Kode Item Frekuensi Kemunculan Support 1 P01 20 (20/40) x 100%=50.00% 2 P02 12 (12/40) x 100%=30.00% 3 P03 10 (10/40) x 100%=25.00% 4 P04 11 (11/40) x 100%=27.50% 5 P05 13 (13/40) x 100%=32.50% 6 P06 9 (9/40) x 100%=22.50% 7 P07 8 (8/40) x 100%=20.00% 8 P08 11 (11/40) x 100%=27.50% 9 P09 1 (1/40) x 100%=2.50% 10 P10 4 (4/40) x 100%=10.00% 11 P11 6 (6/40) x 100%=15.00% 12 P12 5 (5/40) x 100%=12.50% 13 P13 1 (1/40) x 100%=2.50% 14 P14 5 (5/40) x 100%=12.50% 15 P15 4 (4/40) x 100%=10.00% 16 P16 4 (4/40) x 100%=10.00% 17 P17 3 (3/40) x 100%=7.50% 18 P18 2 (2/40) x 100%=5.00% 19 P19 1 (1/40) x 100%=2.50%
Berdasarkan tabel 1 yang berisi item-item dengan nilai Support yang dimilikinya dengan menetapkan minimum Support ≥ 15%, maka item – item yang memiliki nilai Support kurang dari 15% dihilangkan. Hasil dapat terlihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Nilai Support 1 ItemSet Memenuhi minimum support No Kode Item Frekuensi Kemunculan Support
1 P01 20 (20/40) x 100%=50.00% 2 P02 12 (12/40) x 100%=30.00% 3 P03 10 (10/40) x 100%=25.00% 4 P04 11 (11/40) x 100%=27.50% 5 P05 13 (13/40) x 100%=32.50% 6 P06 9 (9/40) x 100%=22.50% 7 P07 8 (8/40) x 100%=20.00% 8 P08 11 (11/40) x 100%=27.50% 9 P11 6 (1/40) x 100%=15.00%
Adapun kode transaksi dilakukan penjualan pestisida minimum support ≥ 15%, adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Data Transaksi Penjualan minimum support ≥ 15% No TANGGAL TRANSAKSI NAMA PRODUK 1 02/09/2021 P01, P02, P03, P05 2 02/09/2021 P04, P08, P01 3 03/09/2021 P03, P01, P05 4 03/09/2021 P06, P07 5 05/09/2021 P08, P01, P04 6 05/09/2021 P03, P05, P02 7 06/09/2021 P07, P01, P02, P06 8 07/09/2021 P11, P03, P01, P02 9 07/09/2021 P01, P03, P11, P05 10 09/09/2021 P04, P08, P01, P11 11 09/09/2021 P01, P02, P05, 12 10/09/2021 P03, P05 13 12/09/2021 P06, P07, P01 14 14/09/2021 P06, P08 15 15/09/2021 P08, P01, P04 16 16/09/2021 P01, P02 17 16/09/2021 P011, P03, P04 18 16/09/2021 P06, P07, P05 19 17/09/2021 P01, P04 20 18/09/2021 P06, P07, P08 21 18/09/2021 P01, P02 22 19/09/2021 P04, P05, P06 23 20/09/2021 P01,P02,P05, P04 24 20/09/2021 P03, P01, P05 25 22/09/2021 P11 26 22/09/2021 P04, P08 27 23/09/2021 P07, P01, P08 28 26/09/2021 P02 29 26/09/2021 P04, P08, P02 30 28/09/2021 P03, P05 31 28/09/2021 P04, P08, P03 32 29/09/2021 P06, P07, P01, P05 33 30/09/2021 P08, P01, P02 34 30/09/2021 P11, P01, P02 35 30/09/2021 P06, P07, P05
Pembentukan FP-Tree dilakukan berdasarkan data transaksi penjualan pestisida pada Toko UD. Dimas Tani yang terdapat pada Tabel 4.  Data Transaksi Penjualan minimum support ≥ 15%
Gambar 2. FP-Tree Transaksi Tanggal 02/09/2021
Gambar 3 . FP-Tree Transaksi Tanggal 03/09/2021
Pembentukan  FP-Tree  dilakukan  sampai  Tanggal  30/09/2021  (4/09/2021-29/09/2021  Tidak  digambarkan  pada artikel ini) hingga terbentuklah FP-Tree akhir seperti Gambar Setelah mengetahui jumlah kemunculan pada 1 itemset , selanjutnya kita mencari jumlah kemunculan 2 itemset .
b. Nilai Support 2 Itemset seperti berikut: Dengan Rumus:
Support (A)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 X 100 Tabel 5 .  Calon 2 Item Set No Pola 2 Item Set Frekuensi Kemunculan Nilai Support 1 P01, P02 9 (9/40) x 100% = 22,5% 2 P01, P03 4 (4/40) x 100% = 10% 3 P01, P04 6 (6/40) x 100% = 15% 4 P01, P05 7 (7/40) x 100% = 17,5% 5 P01, P06 3 (3/40) x 100% = 7,5% 6 P01, P07 4 (4/40) x 100% = 10% 7 P01, P08 6 (6/40) x 100% = 15% 8 P01, P11 4 (4/40) x 100% = 10% 9 P02, P03 3 (3/40) x 100% = 7,5% 10 P02, P05 4 (4/40) x 100% = 10% 11 P02, P04 2 (2/40) x 100% = 5% 12 P02, P11 2 (2/40) x 100% = 5% 13 P03, P04 2 (2/40) x 100% = 5% 14 P03, P05 7 (7/40) x 100% = 17,5% 15 P03, P08 1 (1/40) x 100% = 2,5% 16 P03, P10 1 (1/40) x 100% = 2,5% 17 P04, P05 2 (2/40) x 100% = 5% 18 P04, P06 1 (1/40) x 100% = 2,5% 19 P04, P08 7 (7/40) x 100% = 17,5% 20 P04, P09 1 (1/40) x 100% = 2,5% 21 P05, P06 4 (4/40) x 100% = 10% 22 P05, P07 3 (3/40) x 100% = 7,5% 23 P06, P07 7 (7/40) x 100% = 17,5% 24 P06, P08 1 (1/40) x 100% = 2,5% 25 P06, P10 2 (2/40) x 100% = 5% 26 P07, P08 2 (2/40) x 100% = 5% 27 P07, P10 1 (1/40) x 100% = 2,5% 28 P08, P09 1 (1/40) x 100% = 2,5% 29 P08, P10 2 (2/40) x 100% = 5% 30 P08, P11 1 (1/40) x 100% = 2,5% 31 P10, P11 2 (2/40) x 100% = 5% 32 P11, P15 1 (1/40) x 100% = 2,5% 33 P12, P14 4 (4/40) x 100% = 10% 34 P12, P13 1 (1/40) x 100% = 2,5% 35 P13, P14 1 (1/40) x 100% = 2,5% 36 P13, P15 1 (1/40) x 100% = 2,5% 37 P15, P16 2 (2/40) x 100% = 5% 38 P17, P01 1 (1/40) x 100% = 2,5% 39 P17, P02 1 (1/40) x 100% = 2,5% 40 P18, P15 1 (1/40) x 100% = 2,5% 41 P18, P01 1 (1/40) x 100% = 2,5% 42 P18, P07 1 (1/40) x 100% = 2,5% 43 P18, P08 1 (1/40) x 100% = 2,5% 44 P19, P03 1 (1/40) x 100% = 2,5% 45 P19, P04 1 (1/40) x 100% = 2,5%
Berdasarkan Calon 2 Item Set yang berisi item-item dengan nilai Support yang dimilikinya dengan menetapkan minimum Support ≥ 15%, maka item – item yang memiliki nilai Support kurang dari 15% dihilangkan. Hasil dapat terlihat pada tabel berikut:
Tabel 6 . Pola Kombinasi 2 ItemSet No Pola 2 Item Set Frekuensi Kemunculan 𝐀 ∩ 𝐁 Nilai Support 1 P01, P02 9 (9/40) x 100% = 22,5% 2 P01, P04 6 (6/40) x 100% = 15% 3 P01, P05 7 (7/40) x 100% = 17,5% 4 P01, P08 6 (6/40) x 100% = 15% 5 P03, P05 7 (7/40) x 100% = 17,5% 6 P04, P08 7 (7/40) x 100% = 17,5% 7 P06, P07 7 (7/40) x 100% = 17,5%
Dari tahap- tahap yang telah dilakukan sebelumnya memenuhi pola kombinasi 2 itemset yang dibentuk dari item pestisida yang memenuhi nilai support Kemudian akan dihitung nilai confidence dengan aturan minimum confidence 50% di tentukan dari setiap kombinasi item yang terdapat pada tabel 7. berdasarkan rumus :
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑋 100%
Tabel 7. Perhitungan Nilai Confidence
No Pola 2 Item Set Frekuensi kemunculan A Frekuensi Kemunculan 𝐀 ∩ 𝐁 Nilai Confidence 1 P01, P02 20 9 (9/20) x 100% = 45% 2 P02, P01 12 9 (9/12) x 100% = 75% 3 P01, P04 20 6 (6/20) x 100% = 30% 4 P04, P01 11 6 (6/11) x 100% = 54,5% 5 P01, P05 20 7 (7/20) x 100% = 35% 6 P05, P01 13 7 (7/13) x 100% = 53,8% 7 P01, P08 20 6 (6/20) x 100% = 30% 8 P08, P01 11 6 (6/11) x 100% = 54,5% 9 P03, P05 10 7 (7/10) x 100% = 70% 10 P05, P03 13 7 (7/13) x 100% = 53,8% 11 P04, P08 11 7 (7/11) x 100% = 63,6% 12 P08, P04 11 7 (7/11) x 100% = 63,6% 13 P06, P07 9 7 (7/9) x 100% = 77,7% 14 P07, P06 8 7 (7/8) x 100% = 87,5%
Dengan  nilai confidence yang  di  dapat,  kemudian  hilangkan  nilai confidence yang  tidak  memenuhi  ketentuan kurang dari confidence 50% yaitu sebagai berikut:
Tabel 8 .  Nilai Minimum Confidence No Aturan Frekuensi kemunculan A Frekuensi Kemunculan 𝑨 ∩ 𝑩 Nilai Confidence 1 P02, P01 12 9 (9/12) x 100% = 75% 2 P04, P01 11 6 (6/11) x 100% = 54,5% 3 P05, P01 13 7 (7/13) x 100% = 53,8% 4 P08, P01 11 6 (6/11) x 100% = 54,5% 5 P03, P05 10 7 (7/10) x 100% = 70% 6 P04, P08 11 7 (7/11) x 100% = 63,6% 7 P07, P06 8 7 (7/8) x 100% = 87,5%
Dari tahap-tahap yang telah dilakukan sebelumnya memenuhi pola kobinasi 2 itemset, dengan ketentuan minimum support 15% dan minimum confidence 50% maka aturan asosiasi yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Tabel 9 . Aturan Asosiasi Yang Terbentuk No Aturan Pestisida Support Confidence 1 P02, P01 Council, Baycrab 30% 75% 2 P04, P01 Antracol, Baycrab 27% 54,5% 3 P05, P01 Promess, Baycrab 32,5% 53,8% 4 P08, P01 Ares, Baycrab 27,5% 54,5% 5 P03, P05 Bestnoid, Promess 25% 70% 6 P04, P08 Antracol, Ares 27% 63,6% 7 P07, P06 Score, Kalimax 20% 87,5%
Dari aturan asosiasi yang terbentuk pada Tabel 2 Nilai Support 1 ItemSet Memenuhi minimum support dan tabel Tabel Aturan Asosiasi Yang Terbentuk maka dapat di ambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Pestisida jenis (Baycrab) memiliki tingkat penjulan paling tinggi dengan Support 50% maka (Baycrab) memerlukan banyak stock barang, karna penjualan nya lebih menguntungkan b. Jika konsumen membeli (Council) maka akan dipasangkan bersama (Baycrab) dengan Support 30%  dan Confidence 75%
c. Jika konsumen membeli (Antracol) maka akan dipasangkan bersama (Baycrab) dengan Support 27%  dan Confidence 54,5%
d. Jika  konsumen  membeli  (Promess)  maka  akan  dipasangkan  bersama  (Baycrab)  dengan Support 32,5%    dan Confidence 53,8%
e. Jika konsumen membeli (Ares) maka akan dipasangkan bersama (Baycrab) dengan Support 27,5%  dan Confidence 54,5%
f. Jika konsumen membeli (Bestnoid) maka akan dipasangkan bersama (Promess) dengan Support 25%  dan Confidence 70%
g. Jika konsumen membeli (Antracol) maka akan dipasangkan bersama (Ares) dengan Support 27%  dan Confidence 63,6%
h. Jika konsumen membeli (Score) maka akan dipasangkan bersama (Kalimax) dengan Support 20%  dan Confidence 87,5%

## 3.2 Implementasi Sistem
Berikut  ini  adalah  implementasi  hasil  rancangan  antar  muka  ( interface )  dari  sistem  yang  telah  dibuat  adalah  sebagai berikut:
a. Form  Login
Form Login merupakan halaman untuk menginput username dan password dari aplikasi Data Mining ini. Berikut ini adalah tampilan dari FormLogin yaitu sebagai berikut :
Gambar 5 form Login
b. Menu Utama Form Menu Utama adalah halaman utama yang ada pada aplikasi data mining ini. Berikut ini   adalah tampilan antarmuka dari Form Menu Utama dari aplikasi Data Mining ini :
Gambar 6 Menu Utama
c. Data Barang
Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Data Barang dari aplikasi Data Mining ini :
d. Form Data Transaksi Berikut ini adalah tampilan antarmuka dari Form Data Transaksi dari aplikasi Data Mining ini :
Gambar 8. Data Transaksi
e. Form Proses FP-Growth 2 item set
Berikut ini adalah tampilan antarmuka Proses Fp-Growth 2 Item set dari aplikasi Data Mining ini :
Gambar 9 Proses FP-Growth 2 item set
f. Form Laporan Berikut ini adalah tampilan antarmuka Laporan dari aplikasi Data Mining ini :

## Gambar 10. Bentuk Hasil Laporan

## 4. KESIMPULAN
Data Mining dengan Algoritma  Fp-Growth dapat menganalisa pola penjualan pestisida yang tepat sehingga Dari hasil perhitungan yg dilakukan dengan  metode FP-Growth dapat mengetahui jenis pestisida yang paling banyak terjual dan paling sedikit terjual yang berguna untuk UD. Dimas Tani dalam menentukan jenis Pestisida yang perlu di stock lebih banyak  dan  yang  tidak  perlu  di stock .    Dengan  adanya  sistem  yang  dibuat  dari  perhitungan  metode FP-Growth mempermudah  UD.  Dimas  Tani  dalam  menentukan  penempatan  pestisida  dengan  mengetahui  hubungan  antar  item. Aplikasi Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth  yang telah dirancang  dapat diimplementasikan dalam menentukan pola penjualan pestisida untuk mebantu pemilik usaha dalam mengetahui pola-pola penjualan dan sistem yang dirancang sesuai dengan kebutuhan dan keperluan  suatu perusahaan  sehingga dapat menyelesaikan suatu permasalahan yang terjadi sehingga dapat membuat pola penjualan menjadi lebih efisien dan terstruktur.

## REFERENCES
[1] W. N. Setyo, S. Wardhana, J. T. Informatika, F. I. Komputer, dan U. M. Buana, “IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN PRODUK DI CV CAHAYA SETYA MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH,” vol. 12, no. 1, hal. 54– 63, 2019.
[2] J.  H.  M.  Jhoni  dan  N.  C. Medan,  “PENERAPAN  DATA MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  FP-TREE  DAN FP- GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT Yuyun Dwi Lestari Program Studi Teknik Informatika , Sekolah Tinggi Teknik Harapan Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi ( SNASTIKOM 2015 ) ,” no. Snastikom, hal. 60–65, 2015.
[3] K.  Erwansyah,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menganalisa  Hubungan  Data  Penjualan  Produk  Bahan  Kimia  Terhadap Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP ( Frequent Pattern ) Growth Pada PT . Grand Multi Chemicals,” vol. 2, no. 2, hal. 30–40, 2019.
[4] B. S. Pranata dan D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, hal. 83–91, 2020.
[5] M.  Yetri  dan  G.  W.  Devit,  SarjonNurcahyo,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Penentuan  Pengambilan  Semester  Pendek Menggunakan Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus Di Stmik Triguna Dharma Medan),” Sains dan Komput. , vol. 17, no. 1, hal. 39–53, 2018.
[6] M. G. Suryanata, D. H. Pane, dan M. Hutasuhut, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Sekolah,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 2, no. 2, hal. 118–125, 2019.
[7] M.  Hutasuhut,  D.  Octaviana,  dan  J.  Halim,  “Penerapan  Data  Mining  dalam  Menganalisa  Pola  Kelayakan  Siswa  Pada  Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 ( ID3 ) pada,” vol. 18, no. 2, hal. 154–160, 2019.
[8] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  dan  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) , vol. 18, no. 1, hal. 55, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[9] N. E. Hidayah, M. Arifin, dan M. S. Erstiawan, “Rancang Bangun Aplikasi Penjualan Kardus Pada Ud. Stardus Surabaya,” Infotech J. , vol. 5, no. 8, hal. 1–8, 2016.
[10]  R.  Girsang,  E.  F.  Ginting,  dan  M.  Hutasuhut,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan Pemerintah Daerah,” vol. 1, hal. 449–459, 2022.
[11]  D.  Ruth,  M.  Siregar,  F.  Sonata,  dan  M.  Yetri,  “Analisa  Pola  Belanja  Untuk  Meningkatkan  Omset  Penjualan  Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 1, no. November, hal. 876–887, 2022.
[12]  S. Adiguno, Y. Syahra, dan M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, hal. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
[13]  I. S. Sitanggang, “Modeling Forest Fire Occurrences in Riau Province, Indonesia using Data Mining Method,” Citeseer . [Daring]. Tersedia pada: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.674.6725&rep=rep1&type=pdf.
[14]  L. K. Sihombing, T. Tugiono, dan U. F. S. Sitorus Pane, “Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 3, hal. 228–238, 2022.
[15]  Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining  merupakan  bagian  dari  tahapan  proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, 2019.
[16]  P. Studi, T. Informatika, U. B. Darma, dan D. Mining, “Implementasi Algoritma FP-Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan TIN : Terapan Informatika Nusantara,” vol. 1, no. 9, hal. 438–444, 2021.
[17]  N. Arincy dan I. S. Sitanggang, “Association rules mining on forest fires data using FP-Growth and ECLAT algorithm,” 2015 3rd Int. Conf. … , 2015, [Daring]. Tersedia pada: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7506520/.
[18]  R. Yanto dan R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, hal. 102, 2015, doi: 10.24076/citec.2015v2i2.41.
[19]  M, Analisa Perancangan Sistem Berorientasi Objek Dengan UML . Bandung: Informatika, 2019.