## Implementasi Algoritma FP-Growth untuk Mengukur Tingkat Kemampuan Siswa dalam Prestasi Belajar
Harlan Kurnia AR 1 , Nurmaliana Pohan 2 1 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, harlankurnia@upiyptk.ac.id, Padang, Indonesia
2 Universita s Putra Indonesia “YPTK” Pa dang, nurpohan611@upiyptk.ac.id, Pa dang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Jun 20, 2022 : Jun 23, 2022 : Jun 30, 2022 Siswa  pada  sekolah  menengah  pertama  (SMP)  berasal  dari berbagai sekolah dasar (SD) dengan kualitas pendidikan yang berbeda.  Hal  tersebut  tentu  menjadi  salah  satu  faktor berprestasinya  siswa  dalam  pendidikan.  Untuk  menentukan seberapa  besar  pengaruh  asal  sekolah  terhadap  tingkat kemampuan  siswa  dalam  prestasi  belajar  perlu  dilakukan suatu  penelitian.  Atribut  yang  akan  diuji  yaitu  nilai  siswa pada  mata  pelajaran  umum,  dimana  pelajaran  tersebut  juga dipelajari  pada  saat  SD.  Dengan  mengambil  data  nilai  dari Ijazah  saat  lulus  SD  serta  nilai  raporttt  pada  saat  SMP. Dengan  mengambil  sampel  data  dari  siswa  berprestasi pada SMP  N  9 Padang yang rata-rata raportt diatas 80. Data juga dipersempit  dengan  hanya  mengambil  data  nilai  pada  mata pelajaran  Matematika,  Bahasa  Indonesia,  dan  IPA  hal  ini menyesuaikan  dengan  mata  pelajaran  yang  ada  pada  ujian nasional  saat  SD.  Maka  akan  didapatkan  setidaknya  166 sampel.  Penelitian  dilakukan  dengan  memanfaatkan  data mining dari data sampel yang telah didapatkan sehingga akan menghasilkan  suatu  informasi  yang  lebih  berharga  yang diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan  mengenali  pola yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  terdapat  dalam basis  data.  Dengan  menerapkan  algoritma  FP-Growth  akan terbentuk  berbagai  rules  yang  mencerminkan  korelasi suatu atribut  dengan  yang  lain.  Tingkat  korelasi  tersebut  dapat dilihat  dari  nilai  support  dan  konfiden  suatu  rules.  Serta dengan pemanfaatan software rapidminer dapat
mempermudah dalam pemrosesan data mining pada database yang  memiliki  sampel  yang  banyak.  Dari  hasil  penelitian, didapatkan bahwa asal sekolah memiliki dampak yang cukup signifikan  dalam  berprestasinya  siswa  di  sekolah.  Hal tersebut  dapat  dilihat  dari  nilai  support  dan  nilai  confident yang tinggi.
Kata Kunci : Tingkat Kemampuan Siswa FP-Growth
Data Mining SMP N 9 Padang

## Abstract
Students in junior high school coming from various elementary schools with different quality of education. This is certainly one of the factors of student achievement in education. To determine how much influence the school has on the level of students' ability in learning achievement, it  is necessary  to  conduct  a  study.  The  attribute  that  will  be  tested  is  the student's score in general
subjects,  where  these  lessons  are  also  studied  at  elementary  school.  By  taking  data  from certificate  when  graduating from elementary school and report cards at junior high school. By taking  a  sample  of  data  from  outstanding  students  at  SMP N 9 Padang, whose average report card is above 80. The data is also narrowed by only taking data on Mathematics, Indonesian, and Science subjects, this adjusts to the subjects in the national exam at elementary school. Then you will  get  at  least  166  samples.  The  research  was  conducted  by  utilizing data mining from data samples that have been obtained so that it will produce more valuable information obtained by extracting and finding important or interesting patterns from the data contained in the database. By  applying  the  FP-Growth  algorithm,  various  rules  will  be  formed that reflect a correlation with  others.  The  level  of  correlation  can  be  seen  from the support and confidence values of a rule.  And  with  the  use  of  rapidminer  software,  it  can  make  it  easier  to  offer  data  mining  on databases  with  large  samples. From the results of the study, it was found that the origin of the school had a significant impact on the achievement of students in school. This can be seen  f r om the support value and high confidence value.

## 1. Pendahuluan
Pada  bidang  komputer  sering  didengar istilah Knowledge  Discovery  in  Database
atau disingkat KDD. KDD adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan  mengidentifikasi  pola  ( pattern )  dalam data,  dimana  pola  yang  ditemukan  bersifat sah,  baru,  dapat  bermanfaat  dan  dapat dimengerti.  KDD  sangat  erat  kaitannya dengan Data  Mining, karena Data  Mining merupakan  salah  satu  rangkaian  dari  proses pengetahuan dalam Database.
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 diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan mengenali  pola  yang  penting  atau  menarik dari  data  yang  terdapat  dalam  basis  data (Sulastri, et al. 2017).
Rules Association adalah  teknik  data mining  untuk  menemukan  aturan  suatu kombinasi  item.  Salah  satu  tahap  analisis asosiasi  yang  menarik  banyak  perhatian peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang efesien  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi ( frequent  pattern  mining ). Support adalah
nilai  penunjang  atau  presentase  kombinasi sebuah  item  dalam database .  Sedangkan confidence adalah  nilai  kepastian  yaitu kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  sebuah apriori. Confidence bisa  dicari  setelah  pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan.enting atau tidaknya suatu assosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolak ukur, yaitu: support dan confidence (Sheih Al Syahdan dan Anita Sindar, 2018).
FP-growth adalah  sebuah  metode  dalam data  mining  untuk  mencari frequent  itemset tanpa  menggunakan candidate  generation .
FP-growth ini  merupakan  pengembangan dari  algoritma  apriori.  Kekurangan  dari algoritma apriori diperbaiki dengan menghilangkan candidate generation , karena FP-growth
menggunakan konsep
pembangunan tree dalam  pencarian frequent itemset (Rizky Fitria, et al. 2017).
Algoritma FP-Growth merupakan tinggakatan  dari  algoritma  assosiasi  apriori yang  menggunakan  alternatif  frekuensi itemsets berdasarkan  angka  yang  sering muncul  pada  setiap  transaksi  ( frequent itemset )  dalam  sebuah  kumpulan  data.
Konsep algoritma FP - Growth yaitu pembentukan  pohon  ( tree )  atau FP - Tree dalam  pencarian frequent  itemsets bukan menggunakan generate  candidate pada proses algoritma Apriori. Dengan
menggunakan konsep tersebut, algoritma FP- Growth menjadi  lebih  cepat  dari  pada algoritma  Apriori  (Erlin  Elisa  dan  Nurul Azwanti, 2019).
Algoritma FP - Growth telah diaplikasikan diberbagai  bidang  untuk  mencari  informasi tersembunyi  dari  dalam  database.  Seperti pada penelitian sebelumnya dengan
menggunakan
Algoritma FP - Growth menghasilkan  sebuah  aturan-aturan  yang dapat  membantu  Ketua  Jurusan  Poltekkes Kemenkes  RI  Medan  dalam  menemukan hubungan  data  prestasi  akademik  dengan etika  mahasiswa  (Bobby  Pranata  Pelawi, 2019).  Penelitian  lainnya  dengan  Algoritma FP - Growth tentang menentukan Rekomendasi Paket Produk Guna
Meningkatkan Penjualan, menemukan bahwa metode  FP-Growth  dapat  menjadi  alternatif bagi  para  penentu  keputusan/penjual  untuk memilih  produk  yang  bisa  digabungkan  di dalam satu paket yang diharapkan berdampak pada peningkatan penjualan (Asrul Abdullah, 2018).  Penelitian  lainnya  dalam  penentuan pola  hubungan  kecelakaan  lalu  lintas menemukan  bahwa  semakin  tinggi  nilai support  dan  semakin  tinggi  nilai  confidence maka  nilai  lift  ratio  yang  dihasilkan  akan semakin  kecil.  Besar  kecilnya  nilai  lift ratio menunjukkan  kuatnya  hubungan  dalam aturan  asosiasi  tersebut.  Jika  nilai  lift  ratio lebih besar dari 1 berarti pola yang dihasilkan semakin  kuat  hubungan  antar  item-nya (Rizky Fitria, et al. 2017).
Bidang pendidikan saat ini telah mengalami perkembangan yang pesat dibanding  dengan  sebelumnya.  Terbukti bahwa  mayoritas  orang  tua  siswa  sangat peduli akan prestasi belajar siswa di sekolah. Hal  ini  dikarenakan  keberhasilan  siswa dalam  pelajaran  di  ukur  dari  prestasinya  di sekolah.  Maka  orang  tua  siswa  sangat  teliti dalam  memilih  sekolah  untuk  anaknya. Sekolah  unggulan  yang  memiliki  berbagai aspek  penting  dalam  proses  pembelajaran menjadi  prioritas  utama.  Baik  dari  segi tingkat  kompetensi  pengajar,  fasilitas  yang
lengkap,  lingkungan  yang  sehat,  serta banyaknya  lulusan  berprestasi  menjadi tolak ukur dalam pemilihan sekolah.
Namun  hal  tersebut  tidak  selalu  menjadi faktor utama berprestasinya siswa di sekolah. Banyak  juga  siswa  berprestasi  yang  tidak berasal  dari  sekolah  unggulan.  Dengan begitu,  perlu  dilakukan  sebuah  penelitian untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh asal  sekolah  terhadap  tingkat  kemampuan siswa  dalam  prestasi  belajar.  Salah  satu metode yang bisa digunakan dalam penelitian tersebut dengan menggunakan algoritma FP- Growth . Penelitian dilakukan
dengan mengumpulkan data  nilai  dari  siswa berprestasi  di  sekolah  serta  data  nilai IJAZAH  asal  sekolah  dari  masing-masing siswa  tersebut.  Dari  data  tersebut  akan dilakukan pemilihan serta  penyortiran dataset berdasarkan  nilai support yang ditentukan. Dataset yang  telah  dibatasi dengan menggunakan support count , kemudian  dibangun  menjadi  sebuah Tree . Setelah FP-Tree terbentuk,  maka  langkah selanjutnya adalah tahap pembangn conditional  pattern  base ,  tahap  pembangn conditional FP-Tree ,  dan  tahap  pencarian frequent  itemset . Kemudian langkah terakhir yaitu  menentukan Rule  Assosiacion dari frequent itemset yang telah didapatkan.
Permasalahan dalam penelitian ini adalah:
1. Seberapa besar pengaruh asal sekolah terhadap tingkat kemampuan siswa  dalam  prestasi  belajar  siswa SMP N 9 Padang.
2. Bagaimana  Algoritma FP-Growth menentukan  prestasi  belajar  siswa berdasarkan asal sekolah.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi  merupakan  sesuatu  yang sangat  berpengaruh  ketika    ingin  mencapai suatu yang dicita-citakan. Metodologi penelitian adalah menyelesaian suatu permasalahan  dengan  cara  sistematis  agar tercapainya  target  yang  diinginkan.  Cara
sistematis
yang digunakan untuk
menyelesaikan  masalah  agar dapat mencapai suatu target yang diinginkan, atau melakukan pekerjaan  dengan  mudah.  Adapun  kerangka kerja yang diperlukan adalah

## Ga mbar 1. Kera ngka Kerja
Adapun  penjabaran  dari  kerangka kerja yang  dilakukan dalam penelitian ini, sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  langkah  awal  untuk mempersiapkan penelitian adalah identifikasi masalah, karena tanpa adanya suatu permasalahan  maka  tidak  akan  pernah didapat  solusi  yang  tepat  dari  permasalahan tersebut.  Serta  mencari  sumber  literatur dan data awal yang bertujuan untuk penelitian ini agar  lebih  terarah  dan  tujuan  penelitian  ini tercapai.
2. Menganalisis Masalah
Pada  tahapan  menganalisis  masalah
adalah  untuk  memahami  masalah  yang dipilih ruang lingkup dan batasan masalahnya.  Dengan  melakukan  langkah yang  bertahap-tahap  maka  permasalahan yang  diangkat  diharapkan  dapat  solusi  yang tepat.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisa terhadap  aspek-aspek  yang  mempengaruhi
tingkat  kemampuan  siswa  dalam  prestasi belajar.
3. Mengidentifikasi Solusi Untuk mencapai target yang diharapkan,
maka  dipelajari  beberapa  solusi-solusi  yang mungkin  bermanfaat  untuk  kedepannya. Kemudian  solusi-solusi  yang  dipelajari tersebut,  diseleksi  untuk  dapat  ditentukan solusi-solusi  mana  yang  akan  digunakan dalam penelitian. Solusi diambil dari internet, yang berupa artikel dan jurnal ilmiah tentang data  mining  serta  referensi  lain  yang mendukung penelitian.
4. Mengumpulkan Data
Dalam  mengumpulkan  data  dilakukan observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung ditempat  penelitian  sehingga  permasalahan yang  ada  dapat  diketahui  secara  jelas  dan tepat.  Data  yang  akan  diteliti  berupa  data nilai  raport  siswa  kelas  1  dan  2  SMP  N  9 Padang.  Serta  data  nilai  IJAZAH  siswa ketika lulus di SD masing-masing.
5. Menganalisa Data
Dalam  mengumpulkan  data  dilakukan observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung ditempat  penelitian  sehingga  permasalahan yang  ada  dapat  diketahui  secara  jelas  dan tepat.  Data  yang  akan  diteliti  berupa  data nilai  raport  siswa  kelas  1  dan  2  SMP  N  9 Padang.  Serta  data  nilai  IJAZAH  siswa ketika lulus di SD masing-masing.
6. Preprocessing
Pada  tahap  ini  data  nilai  siswa dikelompokan berdasarkan atribut yang akan digunakan.  Atribut  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  masing-masing mata pelajaran dan dikelompokkan berdasarkan data nilai saat SMP dan SD.
7. Melakukan Transformasi Data Data  nilai  siswa  yang  telah  melalui proses  seleksi  dan  preprocessing  selanjutnya akan  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk yang  lebih  ringkas  agar  dapat  dibaca  oleh tool atau rumus yang digunakan
8. Menganalisa  dengan  Algoritma  FP- Growth Tahap ini dipusatkan untuk
mendapatkan  pola  aturan  asosiasi  data  nilai siswa yang sudah ditransformasikan kemudian  dianalisis  dengan  algoritma FP- Growth .  Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan melakukan  pengolahan  data  dengan  cara penghitungan manual beberapa sampel data.
9. Menguji dengan Software Rapidminer
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengolahan data nilai siswa dengan algoritma FP-Growth
menggunakan software Rapid Miner .
Pengujian
juga dilakukan dengan
menginputkan  nilai  support  yang  berbeda- beda agar mendapatkan hasil yang lebih baik .
10. Menguji Hasil
Hasil  dan  pembahasan  didasarkan  pada hasil  dari  penelitian,  mulai  dari  tahap pengumpulan  data,  hasil  pengujian  dengan software  Rapidminer menggunakan  metode FP-Growth ,  serta Rule yang  dihasilkan  dari pengujian yang dapat memberikan pengetahuan  baru  bagi  peneliti  dan  pihak yang membutuhkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses  kerja  yang  akan  dilakukan  dalam menganalisa  algoritma  ini  adalah  dengan mengidentifikasi masalah, menganalisa masalah, mengidentifikasi solusi, mengumpulkan  data,  menganalisa  data, preprocessing, melakukan transformasi data,
Menganalisa  dengan  Algorima FP-Growth . Dalam mengolah data penulis perlu melakukan  persiapan  data,  menentukan atribut  –  atribut  yang  digunakan,  mendata kemunculan item, mengurut
item
berdasarkan  frekuensi tertinggi, menentukan kemunculan  item  yang  memenuhi support count ,  implementasi  Algoritma FP-Growth dan pengujian hasil.
Tahap  pertama  yaitu  data,  dimana  data utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah    data  nilai  raport  siswa  kelas  7  dan data  sekolah  asal  siswa  beserta  nilai  ujian nasional  yang    merupakan  data  yang  akan
dijadikan  sampel  dalam  penerapan FP- Growth. Data  tersebut  kemudian  diseleksi dengan  memilih  dan  memisahkan  data  nilai siswa-siswa  yang  berprestasi,  dimana  disini menetapkan  siswa  yang  memiliki  nilai  rata- rata  raport  diatas  80.  Data  juga  dipersempit dengan  hanya  mengambil  data  nilai  pada mata pelajaran Matematika, Bahasa Indonesia,  dan  IPA  hal  ini  menyesuaikan dengan  mata  pelajaran  yang  ada  pada  ujian nasional saat SD.
Tahap  kedua  yaitu preprocessing .  Pada tahap  ini  data  nilai  siswa  dikelompokan berdasarkan  atribut  yang  akan  digunakan. Atribut yang akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  masing-masing  mata pelajaran  dan  dikelompokkan  berdasarkan data  nilai  raport  saat  SMP  dan  nilai  ujian nasional SD.
Tahap  ketiga  yaitu  transformasi  data. Tahapan  transformasi  data  dilakukan  untuk mengubah  bentuk  data  agar  dapat  diproses pada  tahap  selanjutnya.  Pada  tahapan  ini semua sub variabel diubah menjadi beber apa huruf  yang  disesuaikan  dengan  setiap varibelnya,  supaya  mudah  untuk  melakukan pemrosesan  penyeleksian  data  yang  akan dilakukan.  Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan menggunakan Microsoft  Excel agar  dapat mempermudah  dalam  melakukan  berbagai perubahan, baik pengkalkulasian, penyortiran serta  data  dalam  bentuk  tabel  yang  dapat memudahkan dalam pembacaannya.
Database inilah  yang  kemudian  akan diolah dengan  menggunakan software  rapidminer.
Tampilan  analisa  data  dengan  menggunakan Microsoft  Excel dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Ga mbar 2. Da tabase excel
Tahap keempat yaitu menganalisa algoritma FP-Growth .  Data  yang  telah dianalisa  sebelumnya  dalam  bentuk excel dapat  langsung  di  terapkan  pada software rapidminer tanpa  melakukan  konversi  lagi.
Rapidminer merupakan software data mining yang  banyak  digunakan  untuk  mengolah data.  Selain  penggunaannya  yang  terbilang mudah  dengan  adanya user  guide , software ini  juga  dapat  melakukan  pengolahan  data dengan  berbagai  macam  metode  dalam data mining .  Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan  sampel  data  nilai  siswa  dan data asal sekolah siswa sebanyak 166 sampel, dimana data ini telah melewati tahap analisa, preprocessing dan  transformasi  data.  Data dalam  bentuk excel tersebut  akan  diolah dengan menggunakan rapidminer . Pemanggilan database excel pada rapidminer dapat dilihat pada gambar berikut :
Ga mbar 3. Ta mpila n database
Langkah selanjutnya melakukan
penyetingan pada software  rapidminer dimana  nilai support yang ditetapkan adalah
5%  dan minimum  itemset adalah  10.
Kemudian untuk mendapatkan rule association ditetapkan  dengan  memberikan minimum confidence sebesar  60%.  Setelah melilih run untuk  memproses  maka  akan tampil  hasil  dari  pengolahan  data.    dapat melihat  data frequent  itemsets dengan memilih tab data  seperti  pada  gambar berikut:
Gambar 4. Frequent itemsets
Pada  bagian association  rules dapat melihat  anggota  dari itemset yang  saling memiliki  hubungan  sesuai  dengan  nilai support dan confidence . Lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut :
Ga mbar 5. Hubungan 2 itemset
Masih pada bagian association rules juga dapat  melihat rule yang  dihasilkan  dari pengolahan data dengan nilai support 5% dan confidence 60%. Rule-rule yang  diperoleh dapat  dilihat  pada tab description seperti yang terlihat pada gambar berikut :
Gambar 6. Hasil rule
Setelah  melakukan  pengolahan  166  data
siswa dengan software rapidminer
menggunakan  algoritma FP-Growth ,  maka didapatkan  beberapa rule yang  memenuhi nilai support 5%  dan  nilai confidence 60%.
Rule yang  didapatkan  dari  pengolahan  data tersebut dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Rule Asosiasi Yang Didapatkan
N O RULE SUP- PORT CONFI- DENCE KETERA- NGAN 1 {A5} {C} 7.2% 92.3% Jika siswa bera sa l  da ri SD  N  16 Sebera ng Pa da ng ma ka   nila i Ra port- (B.Ind&Mtk &IPA)>80 denga n nila i confidence 92.3% 2 {A2}
{B} 6% 83.3% Jika siswa bera sa l  da ri SD  N  09 Pa ra k Ga da ng ma ka   nila i UAN- (B.Ind&IPA) >80  denga n nila i confidence 83.3% 3 {A8} {B} 7.8% 81.2% Jika siswa bera sa l  da ri SD  N  28 Ga nting Sela ta n ma ka   nila i UAN- (B.Ind&IPA) >80  denga n nila i confidence 81.2% 4 {A1} {C} 6.6% 68.8% Jika siswa bera sa l  da ri SD  N  08 Pa ra k Ga da ng ma ka   nila i Ra port-
(B.Ind&Mtk &IPA)>80 denga n nila i confidence 68.8% 5 {A8} {C} 6.6% 68.8% Jika siswa bera sa l  da ri SD  N  28
Ga nting Sela ta n ma ka   nila i Ra port- (B.Ind&Mtk &IPA)>80
denga n nila i confidence 68.8% 6 {B1} {C} 6.6% 68.8% Jika nila i UAN- (B.Ind&Mtk &IPA)>80
ma ka   nila i Ra port- (B.Ind&Mtk &IPA)>80
denga n nila i confidence 68.8% 7 {A9} {C} 7.2% 66.7% Jika siswa
bera sa l  da ri SD  N  29 Ga nting
Uta ra  ma ka nila i Ra port- (B.Ind&Mtk &IPA)>80 denga n nila i

## confidence
66.7% 8 {B5} {C} 22.9% 64.4% Jika nila i UAN- (B.Ind/Mtk/I PA)>80 ma ka   nila i Ra port- (B.Ind&Mtk &IPA)>80 denga n nila i confidence 64.4% 9 {B3} {C} 31.3% 60.5% Jika nila i UAN- (B.Ind&IPA) >80  ma ka nila i Ra port- (B.Ind&Mtk &IPA)>80 denga n nila i confidence 60.5% Dari hasil tersebut dapat ditarik
kesimpulan  bahwa  rule-rule  yang  berkaitan dengan tingkat kemampuan
siswa berdasarkan  asal  sekolah  dalam  prestasi belajar adalah :
1. Jika siswa berasal dari SD N 16 Seber ang
Padang maka nilai Raport-
(B.Ind&Mtk&IPA)>80 dengan nilai confidence 92.3%
2. Jika  siswa  berasal  dari  SD  N  08  Parak Gadang maka nilai Raport- (B.Ind&Mtk&IPA)>80 dengan nilai
confidence 68.8% 3. Jika  siswa  berasal  dari  SD  N 28 Ganting
Selatan maka nilai Raport- (B.Ind&Mtk&IPA)>80 dengan nilai
confidence 68.8%
4. Jika  nilai  UAN-(B.Ind&Mtk&IPA)>80 maka nilai Raport-(B.Ind&Mtk&IPA)>80 dengan nilai confidence 68.8%
5. Jika  siswa  berasal  dari  SD  N 29 Ganting Utara maka nilai Raport- (B.Ind&Mtk&IPA)>80    dengan  nilai
confidence 66.7%
6. Jika  nilai  UAN-  (B.Ind/Mtk/IPA)>80 maka nilai Raport-(B.Ind&Mtk&IPA)>80 dengan nilai confidence 64.4%
7. Jika  nilai  UAN-  (B.Ind&IPA)>80  maka nilai Raport-(B.Ind&Mtk&IPA)>80 dengan nilai confidence 60.5%
Dari  14  sekolah  dasar  yang  merupakan asal sekolah siswa SMP N 9 Padang, hanya 4 sekolah  dasar  yang  memenuhi  kondisi  nilai support 5%  dan  nilai confidence 60% terhadap  prestasi  belajar  siswa.  Hal  ini membuktikan  bahwa  asal  sekolah  sangat mempengaruhi  tingkat  kemampuan  siswa dalam  prestasi  belajar.  Dari  hasil  yang didapat semoga menjadi bahan pertimbangan untuk  dapat  meningkatkan  mutu  pendidikan bagi  10  sekolah  dasar  lainnya  agar menciptakan generasi yang berprestasi.
4. Simpulan
Berdasarkan  perumusan  masalah  dan pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Dengan  menggunakan  Algoritma FP- Growth yang  memanfaatkan  data  siswa SMP  N  9  Padang  dapat  menentukan prestasi  belajar  siswa  berdasarkan  asal sekolah.
2. Dari  14  sekolah  dasar  yang  merupakan asal  sekolah  siswa  SMP  N  9  Padang, hanya  4  sekolah  dasar  yang  memenuhi kondisi  nilai support 5%  dan  nilai confidence 60%  terhadap  prestasi  belajar siswa.
3. Dengan  menggunakan  Algoritma FP- Growth membuktikan bahwa asal sekolah sangat mempengaruhi tingkat kemampuan siswa dalam prestasi belajar.
4. Dari  hasil  pengolahan  data  dengan Algoritma FP-Growth menggunakan software rapidminer yang didapat semoga menjadi  bahan pertimbangan untuk dapat meningkatkan  mutu  pendidikan  bagi  10 sekolah  dasar  lainnya  agar  menciptakan generasi yang berprestasi.

## 5. Referensi
Choiriah, W., Informasi, S., Informasi, S., & Kuning,  U.  L.  (2019). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Assiciation  Pendahuluan, V (2),  193–
198.
Efendi,  M.  F.  (2019). Analisis  pola kecelakaan  lalu  lintas  di  surabaya menggunakan  algoritma  FP-growth . Skripsi . Retrieved from http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/3357 5 Elisa, E., & Azwanti, N. (2019). Algoritma FP-Growth untuk Menganalisa
Frekuensi  Pembelian  Gas  Elpiji  3  Kg.
INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian Dan  Penerapan  Teknologi  Sistem Informasi , 3 (1), 69. https://doi.org/10.29407/intensif.v3i1.1 2652 Fitria,  R.,  Nengsih,  W.,  &  Qudsi,  D.  H. (2017).  Implementasi  Algoritma  FP- Growth Dalam Penentuan Pola Hubungan  Kecelakaan  Lalu  Lintas.
Jurnal  Sistem  Informasi , 13 (2),  118. https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.551
Herasmus,  H.  (2017).  Analisa  Customer
Service  System  Menggunakan  Metode
Data  Mining  Dengan  Algoritma  FP- Growth  (Studi  Kasus  Di Pt Batamindo Investment  Cakrawala). Jurnal  Teknik Ibnu  Sina  (JT-IBSI) , 2 (2),  31–43. https://doi.org/10.36352/jt-ibsi.v2i2.57
Idayani,  R.,  Sutardi,  &  Muchlis,  N.  F.
(2017).  Perancangan  Aplikasi  Data
Warehouse  Menggunakan  Metode  FP- Growth  Untuk  Memprediksi Penjualan Alat-Alat  Kesehatan  (Studi  Kasus :
Apotek Kimia Farma Korem).
SemanTIK , 3 (1), 81–94.
Maulana,  A.,  &  Fajrin,  A.  A.  (2018). Penerapan Data Mining Untuk Analisis
Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan
Algoritma  FP-Growth  Pada  Data Transaksi  Penjualan  Spare  Part Motor.
Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu
Komputer , 5 (1), 27. https://doi.org/10.20527/klik.v5i1.100
Setyo,  W.  N.,  &  Wardhana,  S.  (2019).
Implementasi Data Mining Pada
Penjualan  Produk  Di  Cv Cahaya Setya Menggunakan  Algoritma  FP-Growth. Petir , 12 (1), 54–63. https://doi.org/10.33322/petir.v12i1.416
Sulastri, S., Zuliarso, E., & Anis, Y. (2017) .
Implementasi  Algoritma  Apriori  Dan Algoritma  Eclat  Pada  Ahass  Akmal Jaya  Purwodadi. Dinamik , 22 (1),  50– 56.
https://doi.org/10.35315/dinamik.v22i1. 7105.
Syahdan,  S.  Al,  &  Sindar, A. (2018). Data Mining  Penjualan  Produk  Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan Teknologi  Informasi  (JNKTI) , 1 (2). https://doi.org/10.32672/jnkti.v1i2.771