Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## MENERAPKAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN PADA DONAT BOLONG SEMARANG

## THE APPLYING DATA MINING USING THE FP-GROWTH ALGORITHM IN THE ANALYSIS OF CONSUMER PURCHASE PATTERNS ON DONUT BOLONG SEMARANG
Arya Sena Setyanegara 1 , Eri Zuliarso 2
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Unisbank Semarang arya.s.negara.3@gmail.com, eri299@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Competition  in  the  business  world  is  getting  tougher  day  by  day,  so  business  people  must  make  strategies  to increase sales of their products. One thing that companies can do to carry out their business activities is utilise information  technology.  Technology  that  companies  can  use  to  design  sales  strategies  is  data  mining.  Donat Bolong Semarang is one of the fast food outlets in Semarang. This Bolong Donut presents a variety of flavours and toppings that are offered so that customers like it at low prices, which are very friendly for student pockets. This research will be carried out using the FP-Growth Algorithm, Kaggle tools, and the Python programming language.  The  results  of  data  mining  research  that  has  been  carried  out  using  the  FP-Growth  Algorithm  in purchasing transactions for Donuts Bolong Semarang can help the business strategy for Donuts Bolong Semarang promotion so that it can attract consumers.
Keywords: Data Mining, FP-Growth Algorithm, Python, Kaggle

## ABSTRAK
Persaingan di dunia bisnis semakin hari semakin ketat sehingga para pelaku bisnis harus membuat strategi untuk meningkatkan penjualan produknya. Salah satu yang bisa dilakukan oleh perusahaan dalam menjalankan kegiatan bisnisnya adalah dengan cara memanfaatkan teknologi informasi. Teknologi yang bisa dimanfaatkan perusahaan untuk  merancang  strategi  penjualan  adalah  dengan  menerapkan  penggunaan  Data  Mining.  Donat  Bolong Semarang adalah salah satu outlet makanan cepat saji yang berada di Semarang. Donat Bolong ini menyajikan berbagai macam rasa dan toping yang ditawarkan sehingga membuat para pelanggan menyukainya dengan harga murah  yang  sangat  ramah  untuk  kantong  pelajar  ataupun  mahasiswa.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan menggunakan  Algoritma FP-Growth,  tools  Kaggle  dan  bahasa  pemrograman  python.Hasil  dari  penelitian  data mining  yang  telah  dilakukan  menggunakan  Algoritma  FP-Growth  pada  transaksi  pembelian  Donat  Bolong Semarang  dapat  membantu  strategi  bisnis  pada  Donat  Bolong  Semarang  promosi  sehingga  dapat  menarik konsumen.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma FP-Growth, Python, Kaggle

## PENDAHULUAN
Persaingan  di  dunia  bisnis  semakin hari  semakin  ketat  sehingga  para  pelaku bisnis  harus  membuat  strategi  untuk meningkatkan penjualan produknya. Salah satu  yang  bisa  dilakukan  oleh  perusahaan dalam  menjalankan  kegiatan  bisnisnya adalah dengan cara memanfaatkan teknologi  informasi.  Teknologi  yang  bisa dimanfaatkan perusahaan untuk merancang strategi penjualan adalah dengan menerapkan penggunaan Data Mining.
Data  Mining  adalah  salah  satu  ilmu komputer  yang  sering  digunakan  untuk pengolahan data dan  memberikan pola atau hubungan  tertentu  sehingga  dihasilkan informasi yang bermanfaat bagi penggunanya.  Data  Mining  adalah  proses yang menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan, dan mesin learning untuk mengekstraksi dan mengindentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait dalam database yang besar.
Pengelompokan  Data  Mining  dibagi menjadi beberapa kelompok yaitu:
a. Deskripsi Deskripsi merupakan cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data yang dimiliki. b. Estimasi Estimasi hampir sama dengan klasifikasi,  kecuali  variable  target estimasi lebih ke arah numerik daripada ke arah kategori. Model yang dibangun menggunakan  record  lengkap  yang menyediakan nilai variable target sebagai nilai prediksi.
c. Prediksi Prediksi  menerka  sebuah  nilai  yang belum diketahui dan juga memperkirakan nilai untuk masa mendatang.
d. Klasifikasi
Dalam klasifikasi terdapat target variable  kategori,  misal  penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori,  yaitu  tinggi,  sedang,  dan rendah.
e. Pengklasteran Merupakan pengelompokan record, pengamatan,  atau  memperhatikan  dan membentuk  kelas  objek-objek  yang memiliki kemiripan.
f. Asosiasi Asosiasi  bertugas  menemukan  atribut yang  muncul  dalam  satu  waktu.  Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.
Donat Bolong Semarang adalah salah satu outlet makanan cepat saji yang berada di Semarang. Donat Bolong ini menyajikan berbagai  macam  rasa  dan  toping  yang ditawarkan sehingga membuat para pelanggan  menyukainya  dengan  harga murah  yang  sangat  ramah  untuk  kantong pelajar ataupun mahasiswa.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  dapat menemukan pola pembelian donat dilakukan oleh pelanggan di Donat Bolong Semarang.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  transaksi  dari penjualan donat yang dibeli oleh
pelanggan.  Data  penjualan  akan  dianalisis untuk  mengetahui  tingkat  kecenderungan konsumen  terhadap  produk  yang  akan dibeli,  sehingga akan  diperoleh  suatu  pola beli konsumen terhadap produk tersebut. Algoritma  FP-Growth  adalah  salah satu  alternatif  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  data  yang sering  muncul  (frequent  itemset)  dalam sebuah  kumpulan  data.  Algoritma  FP- Growth jika dibandingkan dengan algoritma  lain  dalam  metode  asosiasi seperti  algoritma  apriori,  memiliki  waktu kerja  yang  lebih  cepat  dalam  menemukan frequent itemset.
Python  adalah  bahasa  pemrograman yang digunakan oleh perusahaan besar yang mengembangkan berbagai aplikasi desktop, web, seluler, dan seluler. Python dikembangkan  oleh  Guido  van  Rossum  di Belanda  pada  tahun  1990  dan  dinamai menurut  acara  televisi  favorit  Guido Monty, Python's Flying Circus.

## METODE a. Pengumpulan Data
Tahapan  ini  merupakan  persiapan awal dari penelitian ini. Dengan mendapatkan terlebih dahulu data pembelian  dari  Donat  Bolong  Semarang. Dengan melakukan observasi dan wawancara  terhadap  salah  satu  karyawan
Donat Bolong Semarang.
1) Studi Observasi Studi  observasi  yaitu  teknik  atau pendekatan  untuk  mendapatkan  data primer dengan cara mengamati langsung objek  datanya.  Pendekatan  dilakukan dengan  mengamati  secara  langsung kejadian  pada  sistem  penjualan  barang di Donat Bolong Semarang.
2) Studi Pustaka Studi literatur yaitu studi yang dilakukan peneliti  dalam  mencari  teori-teori  yang bersangkutan  dengan  suatu  penelitian yang  dilakukan.  Seperti  teori-teori  data mining,  teori-metode-metode,  ataupun teori-teori  yang  bersangkutan  lainnya yang  mana  bisa  berupa  jurnal,  majalah ataupun buku.
b. Penerapan Algoritma FP-Growth
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas bagaimana  cara  mencari frequent  itemset menggunakan algoritma FP-Growth.. Algoritma  FP-Growth  digunakan  untuk menentukan  frequent itemset (data  yang paling sering muncul) dari sebuah dataset. Untuk  menentukan  frequent  itemset  pada data  transaksi  dapat  digambarkan  dalam diagram blok sebagai berikut:

## Gambar 1. Frequent Itemset

## c. Pemodelan Algoritma FP-Growth
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pemodelan  menggunakan  Algoritma Fp- Growth untuk  pengolahan  data  barang. Teknik  data  mining  yang  dipilih  dalam penelitian  ini  adalah  teknik  asosiasi. Association  Rule  Mining adalah  suatu prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar item dalam  suatu dataset .  Dimulai  dengan mencari frequent  itemset ,  yaitu  kombinasi yang  paling  sering  terjadi  dalam  suatu itemset dan  harus  memenuhi minsup .[5] Pemodelan  bertujuan  untuk  mencarai aturan  asosiasi,  dimana  aturan  asosiasi selanjutnya dijadikan acuan untuk menentukan stok barang. Adapun langkah- langkah  pembentukan  model  data  mining dengan algoritma Fp-Growth adalah:
1. Menentukan  data  yang  akan  diproses. Data  yang  di  uji  adalah  data  transaksi penjualan  produk  makanan  di  Toko Donat Bolong Semarang.
2. Menentukan  minimum  support  dan minimum confidence.

## d. Pengujian Algoritma FP-Growth
Pengujian dilakukan untuk
mengetahui hasil perhitungan yang dianalisis  dan  untuk  mengetahui  apakah fungsi  tersebut  bekerja  dengan  baik  atau tidak.  Selanjutnya  data  tersebut  diuji dengan  menggunakan  tools  Kaggle  untuk menghasilkan hasil penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut merupakan Langkah – Langkah penelitian data mining yang telah dilakukan  menggunakan  algoritma FP- Growth :
1. Membuat Dataset Langkah  pertama  dalam  pembuatan dataset adalah menyiapkan data pembelian  Donat  Bolong  Semarang. Kemudian data tersebut disimpan keformat Comma  Separated  Values (CSV) . Dataset adalah suatu database didalam memori (in-memory). Dataset adalah objek yang merepresentasikan data dan relasinya di memory. Strukturnya mirip dengan data yang ada di database.
Tabel 1. Dataset NO VARIAN KATEGORI TRANSAKSI_ID 1 Classic Regular DNT-00001 2 Stroberi Regular DNT-00001 3 Oreo Regular DNT-00001 4 Taro Regular DNT-00001 5 Tiramisu Regular DNT-00002 6 Taro Regular DNT-00002 7 Martabak Regular DNT-00002 8 Keju Regular DNT-00002 9 Classic Regular DNT-00003 10 Frozen Pack Paket DNT-00003
2. Masuk Ke Website Kaggle Kaggle adalah  platform  yang  dapat diakses  diberbagai  macam browser seperti Chrome, Opera, Mozilla Firefox
dll. Kaggle menggunakan bahasa pemrograman R atau Python . Kaggle sangat  membantu  para  developer/data scientist/yang  lainnya  untuk  mencari referensi kode-kode machine learning.
Berbagai lapisan yang ada dalam feature learning yang memiliki kegunaan untuk mentranslasikan  sebuah  input  menjadi features.

## Gambar 2. Tampilan Kaggle

## 3. Mengupload Dataset
Beberapa  langkah  dalam  mengupload dataset ke dalam Kaggle :
1. Pilih menu “ Dataset ”.
2. Kemudian klik “ New Dataset ”.
3. Beri nama file dataset tersebut.
4. Kemudian  upload  dataset  anda kedalam Kaggle.

## Gambar 3. Tampilan Upload Dataset
4. Tampilan Notebook Kaggle
Notebook adalah lembar kerja di Kaggle yang  berfungsi  sebagai  lembar  kerja bagi  pengguna  yang  akan  melakukan sebuah  penelitian.  Berikut  ini  cara membuka notebook di Kaggle :
a. Pilih  “ Create ”  yang  ada  dimenu Kaggle .
b. Pilih “ New Notebook ”.
5. Import Dataset Masukan kode program : data = pd . read_csv( '/kaggle/input/dataset- skripsi- baru/Dataset_Skripsi_Baru.csv' ,header =
None )
data
Gambar 5. Tampilan Import Dataset
6. Preprocessing Data Preprocessing data dilakukan menggunakan TransactionEncoder() yaitu  mengubah  tipe  data  format transaksi menjadi array dengan menggunakan kode dibawah ini : #converting into required format of TransactionEncoder() trans = [] for i in range ( 0 , 741 ): trans . append([ str (data . values[i,j]) for j in range ( 0 , 3 )])
trans = np . array(trans)
print (trans . shape)
Kemudian data array yang dihasilkan, kemudian  diubah  menjadi  data    tabular dengan menggunakan perinta h dibawah ini :
## Using TransactionEncoder t = TransactionEncoder()
data = t . fit_transform(trans) data = pd . DataFrame(data,columns = t . c olumns_,dtype = int ) data . shape data . head()

## Gambar 6. Tampilan Data Tabular
7. Menampilkan  Jumlah  Barang  Yang Sering Dibeli
Dari  semua  transaksi  akan  ditampilkan
18  item  yang  memiliki  frekuensi tertinggi menggunakan kode dibawah ini :
##Lets consider the top 18 items purchased freequently
r = data . sum(axis = 0 ) . sort_values(asc ending = False )[: 18 ] #altering the figsize plt . figure(figsize = ( 20 , 10 )) s = sns . barplot(x = r . index,y = r . values) s . set_xticklabels(s . get_xticklabels() , rotation = 90 )

## Gambar 7. Tampilan Barang Yang Sering Dibeli
Pada  Histogram  diatas  menunjukan urutan  18  item  yang  sering  dibeli  oleh konsumen.  Item  yang  sering  dibeli adalah kategori “Regular”. Untuk nomor dua  ada  varian  “Keju”,  kemudian dinomor  tiga  ada  varian  “Cokelat”, diurutan ke empat ada varian “Tiramisu”, diurutan ke lima ada varian “Vanilla Almond”, diurutan ke enam ada varian  “Greentea  Almond”,  diurutan ketujuh  ada  varian  “Taro”,  diurutan kedelapan  ada  varian  “Creamme Brulee”,  diurutan  kesembilan  ada
kategori  “Paket”,  diurutan  kesepuluh ada varian “Meses”, diurutan kesebelas ada  varian  “Martabak”,  diurutan keduabelas ada varian “Oreo”, diurutan ketigabelas  ada  varian  “Stroberi”, diurutan keempatbelas  ada varian
“Classic”,  diurutan  kelimabelas  ada varian  “Sugar  Ice  Pack”,  diurutan keenambelas  ada  varian  “Exclusive”, diurutan ketujuhbelas ada varian “Frozen  Pack”  dan  yang  terakhir  ada varian “Classic Pack”.
8. Peta Pohon Untuk menampilkan 18 item yang paling sering dibeli dibuat menjadi peta dengan menggunakan kode dibawah ini :
#treemap of top 18 frequent items plt . figure(figsize = ( 15 , 15 ))
squarify . plot(sizes = r . values, label = r . index, alpha = .7 ,color = colors) plt . title( "Tree map of top 18 items" ) plt . axis( 'off' )

## Gambar 8. Tampilan Peta Pohon
9. Menampilkan Frequent Itemset
Untuk mencari frequent itemset -nya dengan menggunakan kode dibawah ini :
#let us return items and ietmsets with atleast 5% support: freq_items=fpgrowth(data,min_sup port=0.005,use_colnames=True) freq_items

## Gambar 9. Frequent Itemset
10. Menampilkan Asosiasi Untuk menampilkan asosiasi dari transaksi  pembelian  Donat  Bolong Semarang  maka  digunakanlah  kode dibawah ini :
res=association_rules(freq_items,m etric=" support ",min_threshold=0.00
01)
res

## Gambar 10. Hasil Asosiasi
Berikut merupakan hasil dari rincian frequent  itemset dengan  menggunakan minimum threshold 0.0001 :
1. Jika  pelanggan  membeli  Regular  maka pelanggan akan membeli Classic dengan nilai support  0.02 dan confidence 0.02.
2. Jika  pelanggan  membeli  Classic  maka pelanggan akan membeli Regular dengan  nilai  support    0.02  dan confidence 1.
3. Jika  pelanggan  membeli  Paket  maka pelanggan  akan  membeli  Classic  Pack
dengan  nilai  support    0.01  dan confidence 0.01. 4. Jika  pelanggan  membeli  Regular  maka pelanggan akan membeli Cokelat dengan  nilai  support    0.01  dan confidence 1.
5. Jika  pelanggan  membeli  Regular  maka pelanggan  akan  membeli  Taro  dengan nilai support  0.06 dan confidence 0.07.
6. Jika pelanggan membeli Tiramisu maka pelanggan akan membeli Regular dengan  nilai  support    0.01  dan confidence 1.
7. Jika  pelanggan  membeli  Regular  maka pelanggan  akan  membeli  Tiramisu dengan  nilai  support    0.01  dan confidence 0.01.
8. Jika pelanggan membeli Vanilla
Almond maka pelanggan akan membeli Regular  dengan  nilai  support    0.01  dan confidence 1.
Jika  pelanggan  membeli  Regular maka  pelanggan  akan  membeli  Vanilla Almond  dengan  nilai  support    0.01  dan confidence 0.01

## SIMPULAN
Dari  penelitian  data  mining  yang telah  dilakukan  menggunakan  algoritma FP-Growth pada  transaksi  pembelian Donat  Bolong  Semarang,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1.  Dari  kombinasi  barang  tersebut,  maka dapat membantu Donat Bolong
Semarang  promosi  sehingga  dapat menarik konsumen.
2.  Dari  penelitian  data  mining  yang  telah dilakukan  memanfaatkan  tools Kaggle , menggunakan algoritma FP-Growth dan menggunakan  bahasa  pemrograman python maka dapat ditemukan 18 barang yang  sering  dibeli  pada  Donat  Bolong Semarang.
3.  Dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh dengan  menerapkan  algoritma FP- Growth maka peneliti dapat menemukan barang  yang  sering  dibeli  bersamaan oleh konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA

## N.  R.  Ardani  and  N.  Fitrina,  “Sistem
Rekomendasi  Pemesanan  Sparepart Dengan Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus Pt. Rosalia Surakarta),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2016 , pp.  1–6,  2016,  [Online].  Available: Rekomendasi,  sparepart,  Assosiation Rule, FP-Growth.%0A1.
A.  Maulana  and  A.  A.  Fajrin,  “Penerapan
Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola Pembelian
Konsumen
Dengan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data Transaksi  Penjualan  Spare  Part Motor,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  27,  2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100. Vulandari  Tri  Retno,  “Data  Mining  Teori dan  Aplikasi  Rapidminer,”  p. viii+124,  2017,  [Online].  Available: www.infogavamedia@yahoo.com Muhammad  Romzi  and  B.  Kurniawan, “Pembelajaran Pemrograman Python
Dengan Pendekatan Logika Algoritma,” JTIM  J.  Tek.  Inform.
Mahakarya , vol. 3, no. 2, pp. 37–44, 2020.
F.  Fatihatul,  A.  Setiawan,  and  R.  Rosadi, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma FP-Growth Untuk Market
Basket  Analysis,” Jatinangor  Univ. Padjadjaran , pp. 1–8, 2016.
S. Suhartini, L. Kerta Wijaya, and N. Arini Pratiwi,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means Untuk Pendataan Obat Berdasarkan  Laporan  Bulanan  Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok
Timur,” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  147–156,
2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2315.