Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
ANALISA POLA PEMBELIAN KONSUMEN

## MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA NUSA RICEBOWL & BURGER
Lutfiyatul Ulfa 1 , Syaifur Rahmatullah 2 , Irmawati 3 *,
Program Studi Informatika 12 ,Program Studi  Sistem Informasi 2
Universitas Nusa Mandiri 13 , Universitas Bina Sarana Informatika 2
syaifur.syl@nusamandiri.ac.id , irmawati.iat@bsi.ac.id, fiyalutfiya123@gmail.com.
Received: February 22, 2022 . Revised: March 10, 2023 . Accepted: March 28, 2023 .  Issue Period: Vol.7 No.2 (2023), Pp.388-402
Abstrak: Saat ini persaingan di dunia bisnis perdagangan sangatlah ketat, khususnya pada  industri  restoran  fast  food  seperti  Nusa  Ricebowl  &  Burger  untuk  menarik minat pelanggan terhadap produk makanan yang dijual. Sehingga perlu strategi untuk mengalahkan  pasar  khususnya  pada  penjualan  produk  di  Nusa  Ricebowl  &  Burger. Dengan  strategi  yang  tepat  akan  menjual  produk  dengan  cepat  sehingga  penjualan dapat meningkat untuk mencapai keuntungan yang maksimal, sehingga tercapai laba maksimum yang menjadi tujuan perusahaan. Dengan mengunakan data data transaksi Nusa Ricebowl & Burger dapat mengetahui apa saja produk yang paling sering dibeli konsumen  dan  juga  dapat  menentukan  pola  pembelian  konsumen.  Banyaknya  data transaksi penjualan yang tersedia tentunya menjadi semakin sulit untuk menganalisa data secara manual, maka harus dilakukan dengan bantuan sistem agar pola penjualan mudah  didapatkan.  Salah  satu  metode  yang  umum  yang  digunakan  untuk menganalisis  pola  pembelian  konsumen  yaitu  dengan  basket  analysis  atau  market basket  analysis  (MBA).  Penelitian  menerapkan  algoritma  FP-Growth  dalam melakukan  proses  data  mining  untuk  menemukan  pola  pembelian  konsumen  pada Toko Nusa Ricebowl & Burger. Untuk mencari frekuensi diantara item dengan nilai support  20%  dan  confidence  30%.  Dilakukan  dengan  mencari  jalur  tunggal  (single path)  yang  dikombinasikan  ke  Conditional  FP-Tree  yang  telah  didapatkan..  Hasil keseluruhan yang didapat pada data sampel penjualan diperoleh 22 rule yang terdiri dari  2  rule  assosiasi  yang  memenuhi  support  20%  dan  2  rule  yang  memenuhi confidence  30%.  Dari  110  data  transaksi  association  rule  yang  memenuhi  syarat  ≥ 0,30  adalah:  P→H  0,40  (jika  konsumen  membeli  Aqua,  maka  membeli  Nusa  Dua) maka dapat disimpulkan bahwa menu Nusa Dua dan Aqua adalah yang paling sering dibeli  konsumen  secara  bersamaan.  Dari  rule  yang  telah  menghasilakan  informasi baru  tentang  pola  pembelian  kosumen  yang  belum  diketahui.  Hal  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  membantu  pemilik  toko  menjaga  kualitas  yang  baik  pada konsumen.
Kata  Kunci:FP-Growth,  FP-Tree,  Pembelian,  Pola  Pembelian  Konsumen, Restoran Cepat Saji.
Abstract: Currently,  competition  in  the  trading  business  world  is  very  tight, especially in the fast food restaurant industry, such as Nusa Ricebowl  & Burger, to
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
attract customer interest in the food products being sold. So a strategy is needed to beat  the  market,  especially  in  product  sales  at  Nusa  Ricebowl  &  Burger.  With  the right  strategy,  it  will  sell  products  quickly  so  that  sales  can  increase  to  achieve maximum profit so that maximum profit is achieved which is the company's goal. By using  Nusa  Ricebowl  &  Burger  transaction  data,  you  can  find  out  what  products consumers  buy  the  most  and  can  also  determine  consumer  buying  patterns.  The amount  of  sales  transaction  data  available,  of  course,  makes  it  more  difficult  to analyze  data  manually,  so  it  must  be  done  with  the  help  of  a  system  so  that  sales patterns are easily obtained. One common method used to analyze consumer buying patterns  is  basket  analysis  or  market  basket  analysis  (MBA).  The  research  applies the FP-Growth algorithm in carrying out the data mining process to find consumer purchasing  patterns  at  Nusa  Ricebowl  &  Burger  Stores.  To  find  the  frequency between  items  with  a  support  value  of  20%  and  30%  confidence.  This  is  done  by looking  for  a  single  path  that  is  combined  with  the  Conditional  FP-Tree  that  has been obtained. The overall results obtained from the sales sample data are 22 rules consisting  of  2 association  rules  that  meet  20%  support  and  2  rules  that  meet 30% confidence. Of the 110 association rule transaction data that met the requirements ≥ 0.30 were: P→H 0.40 (if the consumer buys Aqua, then he buys Nusa Dua) it can be concluded that the Nusa Dua and Aqua menus are the most frequently purchased by consumers  together.  The  rules  have  generated  new  information  about  consumer buying  patterns  that  are  not  yet  known.  This  can  be  used  to  help  shop  owners maintain good quality for consumers.
Keywords:  FP-Growth,  FP-Tree,  Purchasing,  Consumer  Purchase  Patterns,  Fast Food Restaurants.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  dan  persaingan  dalam  dunia  bisnis  dan  kemajuan  teknologi  informasi  telah menyebabkan  persaingan  yang  ketat  dalam  bidang  perdagangan  membuat  pengusaha  semakin  berpikir keras  untuk  mempersiapkan  strategi  menghadapi  persaingan.  Dalam  memenuhi  persaingan  bisnis  para pengusaha  membutuhkan  srategi  dan  pengetahuan  bisnis  untuk  mersepon  keinginan  pelanggan  dan permintaan  konsumen[1].  Terlepas  dari  jenis  tempat  mereka  beropersi,  para  pelaki  ekonomi  berlomba- lomba dalam memberikan pelayanan yang terbaik, dilihat dari aspek esensial yang menjadi bahas evaluasi konsumen.
Dalam  menghadapi di era teknologi  yang  semakin berkembang dan berdampak sangat besar terhadap persaingan  ekonomi.  Dalam  hal  ini,  yaitu  persaingan  antar  perusahaan  dalam  bisnis  dalam  meningkatkan hasil  penjualan  menjadi  lebih  baik.  Para  pelaku  usaha  tentu  tidak  ingin  mengalami  penurunan  hasil penjualan  yang  menyebabkan  tidak  menjual  produk  sesuai  terget  penjualan.  Oleh  karena  itu,  pengusaha membutuhkan  kecerdasan  bisni  untuk  membuat  strategi  guna  memenuhi  permintaan  pasar  agar  tidak mengalami penurunan dalam penjualan.
Nusa Ricebowl & Burger adalah restoran fast food yang berada di Tangerang Selatan yang terletak di 3rd floor Marchand Hype Station Bintaro. Saat ini persaingan di dunia bisnis perdagangan sangatlah ketat, khususnya pada industri restoran fast food seperti Nusa Ricebowl & Burger untuk menarik minat pelanggan terhadap  produk  makanan  yang  dijual.  Sehingga  perlu  strategi  untuk  mengalahkan  pasar  khususnya  pada penjualan  produk  di  Nusa  Ricebowl  &  Burger.  Dengan  strategi  yang  tepat  akan  menjual  produk  dengan cepat  sehingga  penjualan  dapat  meningkat  untuk  mencapai  keuntungan  yang  maksimal,  sehingga  tercapai laba maksimum yang menjadi tujuan perusahaan.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Saat ini pemanfaatan data transaksi penjualan pada Nusa Ricebowl & Burger hanya disimpan sebagai arsip.  Padahal  data  tersebut  dapat  digunakan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  guna meningkatkan penjualan produk dan inovasi produk. Dalam hal ini perlu dilakukan analisis data transaksi untuk  mendapatkan  pola  penjualan.  Dengan  mengunakan  data  data  transaksi  Nusa  Ricebowl  &  Burger dapat  mengetahui  apa  saja  produk  yang  paling  sering  dibeli  konsumen  dan  juga  dapat  menentukan  pola pembelian konsumen.
Banyaknya  data  transaksi  penjualan  yang  tersedia  tentunya  menjadi  semakin  sulit  untuk  menganalisa data secara  manual,  maka  harus dilakukan dengan bantuan  sistem agar pola penjualan  mudah didapatkan. Hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  akan  menghasilkan  informasi  transaksi  untuk  membantu mengidentifikasi pola penjualan atau produk apa yang diinginkan konsumen.
Salah  satu  metode  yang  umum  yang  digunakan  untuk  menganalisis  pola  pembelian  konsumen  yaitu dengan basket  analysis atau market  basket  analysis  (MBA) .  Analisis  ini  ialah  sebuah  metode  data  mining yang mengkaji prilaku konsumen saat membeli produk secara bersamaan[2]. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menentukan prilaku pola pembelian konsumen yaitu teknik data mining.
Data mining adalah proses otomatis untuk mencari informasi baru ( knowledge ) yang berpontensi dalam suatu  dataset[3].  Teknik  data  mining  membutuhkan  algoritma  yang  membuat  perhitungan  menjadi kompleks, salah satunya ialah algoritma FP-Growth . Algoritma Fp-Growth ialah algoritma pengembangan lebih  lanjut  dari  algoritma Apriori .  Kekurangan  dari  algoritma Apriori akan  diperbaiki  dengan  algoritma FP-Growth . Frequent  pattern  growth  (FP-Growth) merupakan  salah  satu  dari  algoritma  alternatif  . Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kumpulan  data  yang  paling  tepat (Frequent  items) dalam suatu dataset[4].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  melakukan  hal  serupa  yaitu  sebuah  studi  yang  dilakukan  oleh Herasmus  mengunakan  algoritma FP-Growth dalam  menganalisis  sistem  layanan  pelanggan,  memberikan kesimpulan  bahwa  nilai support rata-rata  ialah  80  persen  dengan  nilai confidence diatas  80  persen[5]. Selanjutnya  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Satia  Suhada,  Daniel  Ratag,  Gunawan,  Dede  Wintana, Taufik Hidayatulloh pada tahun 2020 yang bertujuan untuk menentukan pola pembelian konsumen dengan algoritma FP-Growth pada  PT.  Selamat  Lestari  Mandiri  Cibadak,  memberi  kesimpula  bahwa  penerapan metode FP-Growth untuk menganalisis pola pembelian konsumen sangat berguna[6].
Sehingga  berdasarkan  dari  uraian  masalah  dan  penelitian  terdahulu,  maka  pada  penelitian  ini  penulis akan  menerapkan  algoritma FP-Growth dalam  melakukan  proses  data    mining  untuk  menemukan  pola pembelian  konsumen  pada  Toko  Nusa  Ricebowl  &  Burger.  Dari  pola  yang  di  hasilkan,  menghasilkan informasi  yang  dapat  digunakan  oleh  pemilik  toko  untuk  meminimalkan  kerugian  dalam  meningkatkan kualitas penjualan, kualitas layanan dan keuntungan.

## II. METODE DAN MATERI
Penelitian  yang  pertama  dilakukan  oleh  Sita  Anggraeni,  Marlina  Ana  Iha,  Wati  Erawati,  dan  Syyid Khairunnas pada tahun 2019 dengan judul “Analysis of sales by using apriori and FP-Growth at PT. Panca Putra  Solusindo”[7].  PT.  Panca  Putra  Solusindo  mempunyai  banyak  transaksi  diantara  data  tersebut, diketahui  bahwa  perusahaan  tidak  dapat  menyediakan  platform  yang  dapat  digunakan  sebagai  informasi bagi  manajemen  untuk  mempelajari  produk  mana  yang  paling  disukai  konsumen.  Oleh  karena  itu  tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan perusahaan pola informasi untuk membantu dalam pemasaran agar lebih  efektif.  Penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  yaitu  algoritma Apriori yang  digunakan  untuk mengetahui  nilai minimum support dan FP - Growth untuk  mengetahui  nilai minimum confidence .  Adapun hasil  dari  penelitian  ini  baik  pada  algoritma  asosiasi Apriori maupum  FP-Growth  menghasilkan  beberapa aturan yang sering terjadi dalam suatu transaksi. Hal itu membantu manajemen untuk memperluas strategi pemasaran untuk meningkatkan penjualan sesuai dengan kombinasi motode asosiasi.
Penelitian  kedua  yang  dilakukan  oleh  Arnandia  Raka  Wijaya  dan  Arief  Jananto  pada  tahun  2018 dengan  judul  “Mencari  pola  pembelian  konsumen  menggunakan  algoritma  FP-Growth”[8].  Ratusan transaksi terjadi setiap harinya pada Toko Kita. Untuk mempermudah pengolahaan barang perlu diketahui produk dan itemset mana yang terkait dengan produk tersebut guna membantu mengatur penyediaan produk yang dihadapai pemilik. Karena semakin bertambahnya terus analisis secara manual perlu digantikan oleh aplikasi berbasis komputer agar proses analisis menjadi lebih mudah dan cepat. Oleh karena itu penelitian
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
ini  menggunkan  metode  algoritma  FP-Growth  dalam  pembangun frequent  itemset dan struktur data tree . Dalam penelitiannya pada objek Toko Kita, hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui pasangan antara produk yang paling sering dibeli bersamaan dengan produk DJARUM SUPER 12 yaitu produk GAS LPG3KG,  GG  FILTER  12,  GULA,  dan  TERIGU  dengan  nilai  support  masing-masing  0.02  dan  nilai confidence 1.00.
Penelitian ketiga yang dilakukan oleh Kgs Muhammad Rizky Alditra Utama, Rusydi Umar, dan Anton Yudhana pada tahun 2020 dengan judul “Penerapan algoritma FP-Growth untuk penentuan pola pembelian transaksi penjualan pada toko Kgs Rizky Motor”[9]. Diketahui penjualan di Toko Rizky Motor Kgs pihak manajemen hanya melihat laporan jumlah produk yang terjual dan untuk mengetahui berapa banyak jumlah pendapatan  tanpa  menindak  lanjuti  untuk  keputusan  kedepannya.  Penelitian  ini  menggunkan  metode algoritma  FP-Growth.  Hasil  penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa  penerapan  algoritma  FP-Growth  pada perhitungan  manual  dengan  syarat  batas  nilai  support  >35%  dan  nilai  confidence  >70%.  Maka  dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma FP-Growth untuk menentukan prilaku pembelian pada Toko Kgs Rizky  Motor.  Dari  dataset  15  data  transaksi  penjualan  produk  sparpart  yang  menjadi  frequent  itemset, terdapat  23  rules  pola  asosiasi  sesuai  dengan  nilai  syarat  batasan  terserbut.  Sehingga  dapat  membantuk pemilik perusahaan dalam mempromosikan produk-produk terbaik.
Selanjutnya  penelitian  keempat  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Eka  Putri  dan  Eka  Praja  Wiyata  Mandala pada  tahun  2021  dengan  judul  “Implementasi  algoritma  FP-Growth  untuk  menentukan  pola  frekuensi pembelian  lauk  pada  rumah  makan  Takana  Juo”[10].  Masalah  yang  terjadi  di  restoran  ini  adalah  sering kehabisan  beberapa  jenis  lauk,  sedangkan  untuk  lauk  lainnya  masih  banyak.  Sehingga  banyak  lauk  yang sering  tersisi  setiap  hari.  Maka  diperlukan  solusi  untuk  melihat  kebiasaan  pembelian  konsumen  yang membeli  lauk  pauk  di  rumah  makan  sehingga  pemilik  dapat  mengelola  lauk  paik  yang  terjual  setiap harinya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  asosiasi  untuk  mengetahui  kombinasi  lauk  pauk  yang  dibeli konsumen  dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  melihat  dari  pola penjualan  lauk  pauk  masakan  padang  yang  dijual  di  rumah  makan  Takana  Juo,  salah  satu  pola  penjualan lauk  pauk  yang  dihasilkan  adalah  50%  dari  12  transaksi  yang  membeli  ayam  bakar,  dan  50%  dari  6 transaksi yang membeli dendeng lombok. Sehingga dapat membantu pemilik dalam menyeleskan masalah dengan  melihat  pola  kecenderungan  pelanggan  yang  membeli  lauk  pauk  secara  bersamaan,  dan  dapat memudahkan pemilik untuk mengatur pengadaan lauk pauk untuk dijual.
Selanjutnya penelitian kelima yang dilakukan oleh Alfannisa Annurullah Fajrin dan Algifanri Maulana pada  tahun  2018  dengan  judul  “Penerapan  data  mining  untuk  analisis  pola  pembelian  konsumen  dengan algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan spare part motor”[4]. Karena kebiasaan membeli setiap konsumen  berbeda-beda.  Maka  perlu  dianalisis  lebih  lanjut  sehingga  dapat  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat dan dapat memaksimalkan keuntungan. Penelitian ini menerapkan metode data mining dengan menggunakan  algoritma  FP-Growth.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  bahwa  penerapan  metode  data mining  dengan  algoritma  FP-Growth  untuk  menganalisis  kebiasaan  pembelian  konsumen  sangat  berguna bagi  perusahaan  karena,  TB-Damar  dapat  mengetahui  suku  cadang  mana  yang  paling  banyak  dibeli  dan membantu pemesanan suku cadang pada kantor pusat.
Selanjutnya  penelitian  keenam  yang  dilakukan  oleh  M.Hafizh  pada  tahun  2018  dengan  judul “Penerapan data mining algoritma association rule metode FP-Growth untuk menganalisa tingkat kekerasan dalam rumah tangga”[11]. Saat ini jumlah kasus kekerasan dalam rumah tangga (KDRT) terus meningkat. Sehingga  penyidik  membutuhkan  strategi  penyidikan  yang  lebih  baik.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan dengan metode association rule algoritma FP-Growth untuk dapat menyelesaikan permasalahan pada kasus Kekerasan  Dalam  Rumah  Tangga  (KDRT).  Dengan  menggunakan  metode  FP-Growth  dapat  membantu mengkategorikan  variabel  terkait  kasus  dan  menghasilkan  informasi  baru  tentang  kasus  kekerasan  dalam rumah  tangga  untuk  memfasilitasi  proses  penyidikan.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  berupa  aplikasi perangkat  lunak  dengan  mengimplementasikan algoritma  FP-growth dengan  menggunakan  konsep FP- Tree dalam mencari Frequent Itemset .
Terakhir yaitu penelitian yang dilakukan oleh Rahmad Aditiya dan Sarjon Defir pada tahun 2020 dengan judul  “Prediksi  tingkat  ketersediaan  stock  sembako  menggunakan  algoritma  FP-Grwoth  dalam meningkatkan penjualan”[12]. Data dalam jumlah besar dapat diolah menjadi data yang bermanfaat, salah satu  data  yang  diolah  adalah  data  transaksi  penjualan  pada  Toko  UD-Smart  Aliwansyah  yang  nantinya menjadi  informasi  penting  bagi  pemilik  untuk  meninggkatkan  penjualan.  Metode  yang  digunakan  pada
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
penelitian  ini  adalah  algoritma  FP-Growth.  Hasil  dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  17 pola  penjualan  sembako  yang  dihitung  secara  manual,  dan  16  pola  penjualan  sembako  dihitung menggunakan rapidminer 9.4. Di antara pola-pola tersebut dapat direkomendasikan kepada pemilik toko.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Tabel 1. merupakan Tabel kumpulan tahapan penelitian

## Tabel 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan dari setiap tahapan diatas dijelaskan sebagai berikut:
1. Dalam  penelitian  ini  peneliti  mencari  dan  meneliti  buku-buku  dan  jurnal  yang  mendukung  penulisan terkait  dengan  topik  yang  diajukan.  Dengan  meneliti  literatur  yang  berkaitan  dengan  konsep  data mining dengan  menggunakan  metode FP-Growth. Sumber  literatur berupa arsip data penjualan untuk 63 data transaksi.
2. Dalam  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  observasi  dan  wawancara.  Dari  hasil wawancara  diperoleh  data  wawancara  yang  nantinya  digunakan  dalam  penyusunan  laporan,  dan  dari hasil observasi diperoleh dokumen dana data transaksi penjualan dari 63 data transaksi dalam sebulan. Informasi  tersebut  kemudian  dipindahkan  ke Ms . Excel dari  data  transaksi  penjualan  kemudian  akan digunakan untuk mencari pola pembelian konsumen menggunakan algoritma FP-Growth.
3. Praposes Data terdiri dari Data Selection, Cleaning, Transformasi Data, Data Mining.
a. Data Selection .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Pada tahap ini pemilihan  kumpulan data (dataset) yang digunakan dalam penulisan ini  yaitu, berupa data transaksi penjualan yang berisi informasi penjualan selama bulan oktober 2022. b. Cleaning .
Pada tahap ini  dilakukan pembersihan data  yaitu, penghapusan data  yang penulisannya tidak jelas  atau  data  yang  tidak  terbaca  dan  data  kosong  akan  dihapus.  Proses  pembersihan  ini dilakukan untuk mendapatkan hasil perhitungan yang benar.
c. Transformasi Data
Setelah  membersihkan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  data  menjadi  dataset. Perubahan  menjadi  dataset  agar  mempermudah  perhitungan  FP-Growth.  Produk  yang  dibeli dikonversi ke dalam bentuk biner yaitu angka 1 untuk produk yang dibeli dan 0 untuk produk yang tidak dibeli.
d. Data Mining
Menerapkan  teknik  algoritma  FP-Growth  untuk  mengekstraksi  informasi  dari  data  transaksi penjualan. Dan menjelaskan proses data mining secara aplikatif menggunakan Rapidminer.
4. Proses Algoritma FP-Growth
Setelah data diubah menjadi dataset, dilakukan perhitungan secara manual menggunakan algoritma FP- Growth  dan tools RapidMiner  Studio  9.8  untuk  mendapatkan  pola  pembelian  konsumen.  Langkah- langkah  menjalankan  algoritma  FP-Growth  dengan  membuat  struktur  pohon  atau  sering  disebut  FP- Tree. Algoritma FP-Griwth dibagi menjadi tiga langkah utama, yaitu:
a Tahap pembangkitan conditional pattern base
b Tahap pembangkitan conditional FP-Tree
c Tahap untuk pencarian frequent itemset.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 1. Pengumpulan Data Arsip
Tahapan  proses  awal  ini  dilakukannya  mengumpulkan  data  transaksi  Nusa  Ricebowl  &  Burger  pada bulan oktober 2022. Pengolahan data dilakukan dengan  menggunakan aplikasi database yaitu Microsoft Excel 2016. Contoh sampel data transaksi penjualan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

## Tabel. 2

## Potongan data transaksi yang akan digunakan dalam penelitian ini
No Tanggal Kode Transaksi Daftar Order Jenis Order QTY Harga 1 01/10/2022 IV1001A000A Tanjung Kuma Umum 1 Rp      35.000,00 2 01/10/2022 IV1001A000B Aqua (2) , Onion Ring Umum 3 Rp       17.000,00
Setelah dilakukannya pra-processing data, maka diperoleh kumpulan dataset sebanyak 110 record data yang jika diakumulasikan ke dalam tabel tabular form menjadi 63 data transaksi menu yang di pesan konsumen. Data ini lah yang akan dipakai untuk pengujian pada RapidMiner .

## Tabel 3
Contoh data sampel dalam bentuk tabular form
Kode Transaksi Tanjung kurma Tanjung Lesung  Tanjung Kait Tanjung Bika IV1001A000A 1 0 0 0 IV1001A000B 0 0 0 0 IV1001A000C 0 1 0 0 IV1001A000D 0 0 0 0
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
IV1002A000A 0 0 0 0

## 2 Data Mining
Pada  penelitian  ini  data  mining  menerapkan  aturan  assosiasi  dengan  menggunakan  algoritma  FP- Growth  untuk  menganalisis  pada  data  penjualan.  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencari itemset frequent pada  data  transaksi  dan  diurutkan  dari frequent yang  terbesar. Frekuensi kamunculan  tiap  data  item dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 4
Frekuensi tiap produk
Dari hasil frequent itemset diatas, diputuskan batas minimum support count untuk menyeleksi batas item yang tidak frequent . Pada analisa ini, minumum support count yang diberikan pada data transaksi yaitu bernilai ξ =2, maka item yang bernilai 1 akan dihilangkan karena frekuensi item tidak lebih dan sama dengan 2. Sehingga seleksi pada frequent itemset yang memenuhi syarat minimum support dapat dilihat pada Tabel  5.
Tabel IV. 5
Itemset yang memenuhi syarat minimum support Kode Frequent Nilai Support Q 32 160% K 21 150% H 10 50% P 10 50% D 6 30% B 5 25% A 4 20% F 4 20% E 3 15% ID Frekuensi ID Frekuensi A 4 Q 32 B 5 K 21 C 2 H 10 D 6 P 10 E 3 D 6 F 4 B 5 G 2 A 4 H 10 F 4 I 1 E 3 J 2 O 3 K 21 . C 2 L 1 G 2 M 2 J 2 N 2 M 2 O 3 N 2 P 10 I 1 Q 32 , L 1 Frekuensi transaksi
Setelah di filter
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
O 3 15% C 2 10% G 2 10% J 2 10% M 2 10% N 2 10%
Setelah  didapatkan  item  yang  sesuai  dengan support  count yaitu  20%  yaitu  (Q,K,H,P,D,B,A,F)  dan  untuk kategori  (E,O,C,G,J,M,N)  tidak  digunakan  kedalam  FP-Tree,  langkah  selanjutnya  adalah  untuk  mengurutkan data. Data diurutkan berdasrkan prioritas atau frekuensi yang tertinggi. Itemset yang telah memenuhi minimum support di distribusikan kembali ke dalam masing-masing transaksi dapat dilihat pada Tabel 6 . Tabel 6 Itemset yang terpilih TID Item Transaksi 1 K,P 2 B,F, O 3 Q,K 4 Q,K,A 5 K,A 6 K,F, C 7 Q,P,A, C 8 K,H,A 9 Q,P,F, C 10 H,P 11 H,P 12 Q,K 13 Q,K 14 K,P, M 15 K,D 16 H,P 17 D,B,F, N 18 H,P 19 N,O ,H 20 J ,F 21 K, J
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Untuk  item  transaksi  yang  diberi  warna  merah  tidak  akan  digunakan  karena  nilai  minimum  supportnya  tidak memenuhi batas yang telah ditentukan, begitupun dengan TID 19, 20, dan 21 tidak akan digunakan karena yang memenuhin  minimum  support  hanya  H,  F,  dan  K.  Maka  langkah  selanjutnya  adalah  pembentukan  tree  yang diawali dari TID 1 yaitu  {K,P}.

## 3. Proses Algoritma Fp-Growth
Setelah  FP-Tree  terbentuk  langkah  selanjutnya  adalah  pembentukan  aturan  asosiasi  menggunakan algoritma  FP-Growth.  Pada  tahap  ini  dapat  dilakukan  dengan  meninjau  kembali  FP-Tree  yang  dilakukan sebelumnya adalah sebegai berikut.

## A. Tahap Pembangkitan Conditional Pattern Base
Conditional Pattern Base dapat diperoleh dengan membaca node pada struktur data tree. Pembentukan Conditional  Pattern  Base ini  dimulai  dari  yang  item support count terendah  ke  item support  count yang tertinggi.  Item  dengan Support  count terendah  dari frequent terpilih  yakni  F  (Nusa  Penida)  dan  item  dengan support  count tertinggi  yaitu  Q  (Teh  Pucuk).  Hasil  dari  pembangkitan Conditional  Pattern  Base dapat  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 7 Conditional Pattern Base Suffix Conditional Pattern Base F {Q,P:1},{Q,K:1},{Q,K,D,B:1} A {Q,P:1},{{Q,K,H:1},{Q,K:2} B {Q,K,D:1} D {Q,K:2} P {Q:3},{Q,K:1},{Q,K,H:4} H {Q,K:5} K {Q:9} B . Pembangkitan Conditional FP-Tree Pada  langkah  ini, support  count setiap  item  pada Conditional  Pattern  Base akan  dijumlahkan  dan  setiap item  yang  memiliki  nilai support  count lebih  tinggi  atau  sama  dengan  minimum support  count 2  akan dibangkitkan. Hasil pembangkitan conditional FP-Tree dapat diliat pada tabel dibawah ini.
Tabel 8 Conditional FP-Tree Suffix Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree F {Q,P:1},{Q,K:1},{Q,K,D,B:1} {Q:3},{K:2} A {Q,P:1},{{Q,K,H:1},{Q,K:2} {Q:3},{K:2} B {Q,K,D:1} - D {Q,K:2} - P {Q:3},{Q,K:1},{Q,K,H:4} {Q:3},{K:2},{H:1} H {Q,K:5} - K {Q:9} - C. Pencarian Frequent Itemset
Setelah Conditional FP-tree dari setiap item diperoleh, langkah terakhir  FP-Growth adalah pembentukan Frequent  itemset. Conditional  FP-Tree adalah  jalur  tunggal  ( single  path ),  sehingga  diperoleh  frequent  itemset dengan  kombinasi  item  untuk  setiap  FP-Tree.  Jika  bukan  jalur  tunggal,  maka  pembangkitan  FP-Growth  akan dilakukan secara rekusif (proses memanggil dirinya sendiri).  Hasil dari pencarian Frequent Itemset dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 9 Frequent Itemset Suffix Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree Frequent Itemset F {Q,P:1},{Q,K:1},{Q,K,D,B:1} {Q:3},{K:2} {Q,F:3},{K,F:3},{Q,K,F:2} A {Q,P:1},{{Q,K,H:1},{Q,K:2} {Q:3},{K:2} {Q,A:3},{K,A:3},{Q,K,A:2} B {Q,K,D:1} - -
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
D {Q,K:2} - - P {Q:3},{Q,K:1},{Q,K,H:4} {Q:3},{K:2},{H:1} {Q,P:3},{K,P:3},{Q,K,P:2} H {Q,K:5} - - K {Q:9} - -
4. Pencarian Nilai Support dan Confidence
A. Mencari nilai support
Pada  langkah  ini  dilakukan  pencarian  nilai minimum  support dengan  menggunakan  2  itemset  dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100% (2.5) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑄 𝑑𝑎𝑛 𝐾 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 4 20 𝑋100% =  20%
Hingga nama menu yang berikutnya dengan hasil dari support 2 produk itemset dapat dilihat pada tabel dibawah ini dengan menggunakan perhitungan persamaan (2.5) yang telah dilakukan.
Tabel 1 Hasil perhitungan nilai support dari dua kombinasi item No Kombinasi 2 Itemset Jumlah Transaksi Support 1 Q,K 4 20% 2 H,P 4 20% 3 K,P 2 10% 4 B,F 2 10% 5 K,A 2 10% 6 Q,P 2 10% 7 Q,A 2 10% 8 K,F 1 5% 9 K,H 1 5% 10 H,A 1 5% 11 Q,F 1 5% 12 P.F 1 5%

## B. Mencari nilai Confindence dari 2 kombinasi item
Setelah  menemukan  semuan  pola  frekuensi  tertinggi,  dilanjutkan  untuk  mencari  aturan  aossiasi  yang memenuhi persyaratan minimum confidence dengan menghitung Confidence aturan assosiasi A→B. Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh dengan menggunakan persamaan (2.6) sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑋 100% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑄 𝑑𝑎𝑛 𝐾 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑄 𝑋 100% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 4 32 𝑋 100% = %
Hingga nama menu yang berikutnya dengan hasil dari support 2 produk itemset dapat dilihat pada tabel dibawah ini dengan menggunakan perhitungan persamaan (2.6) yang telah dilakukan.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Tabel 2 Hasil perhitungan confidence No Kombinasi 2 Item Jumlah Transaksi Confidence 1 Q,K 4 12,5% 2 H,P 4 40% 3 K,P 2 9,523% 4 B,F 2 40% 5 K,A 2 9,523% 6 Q,P 2 6,25% 7 Q,A 2 6,25% 8 K,F 1 4,761% 9 K,H 1 4,761% 10 H,A 1 10% 11 Q,F 1 3,125% 12 P.F 1 10%
Berikut ini adalah data gabungan hasil perthitungan Support dan Confidence yang telah didapat. Tabel 3 Hasil nilai support dan confidence Itemset A Itemset B Support Confidence Teh pucuk Onion Ring 20% 12,5% Nusa Dua Aqua 20% 40% Onion Ring Aqua 10% 9,523% Tanjung Lesung Nusa Penida 10% 40% Onion Ring Tanjung Kuma 10% 9,523% Teh Pucuk Aqua 10% 6,25% Teh Pucuk Tanjung Kuma 10% 6,25% Onion Ring Nusa Penida 5% 4,761% Onion Ring Nusa Dua 5% 4,761% Nusa Dua Tanjung Kuma 5% 10% Teh Pucuk Nusa Penida 5% 3,125% Aqua Nusa Penida 5% 10%

## 5. Hasil Assosiasi Rule
Pada  langkah  terakhir  ini  ditentukan  untuk  mencari  frekuensi  diantara  item  dengan  nilai support 20%  dan confidence 30%.  Langkah  ini  dilakukan  dengan  mencari  jalur  tunggal  ( single  path )  yang  dikombinasikan  ke Conditional FP-Tree yang telah didapatkan. Pada tabel diatas ditemukan rule, hasil assosiation rule pada pada perhitungan algoritma FP-Growth dengan syarat nilai support 20% dan confidence 30%. Maka Association Rule yang memenuhi syarat ≥ 0,30 adalah: P→H = 0,40 (jika konsumen membeli Aqua, maka membeli Nusa Dua).

## 6. Hasil Implementasi Sistem
Untuk  membuktikan  kebenaran  hasil  analisis  diperlukan  proses  pengujian  untuk  menguji  kebenaran  hasil pengolahan  data  yang  dilakukan  sebelumnya  dengan  cara  manual,  untuk  proses  pengujian  penulis menggunakan salah satu program aplikasi seperti RapidMiner. Sebegai berikut.
Dataset yang terdiri dari 110 record data yang disimpan di dalam aplikasi microsoft excel dengan nama file  Data  Penjualan.xls  dan  akan  dicoba  pengujian  menggunakan  software  rapidminer  9.8  untuk  melihat sama tidaknya hasil pencarian frequent itemsetnya.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Gambar 1. FP-Growth pada RapidMiner
Gambar 2. Tampilan nilai support dan confidence yang digunakan pada RapidMiner .
Gambar 3. Hasil dari minimum support dan confidence menggunakan RapidMiner .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
Gambar 4. Gafis rule yang dihasilkan menggunakan RapidMiner .
Gambar 5. Hasil association rule menggunakan RapidMiner .
Maka dapat disimpulkan bahwa konsumen membeli produk yang berhubungan seperti “jika konsumen membeli menu nusa dua makan juga membeli aqua, dengan nilai confidence 0,30. Kemudian  hasil  akhir  yang  diperoleh  dari rule tersebut  adalah  informasi  baru  tentang  kebiasaan membeli konsumen yang belum diketahui. Hal ini dapat dimanfaatkan untuk membantu pemilik toko menjaga kualitas yang baik pada konsumen. Oleh karena itu, pemilik harus selalu menyediakan bahan untuk menu yang diinginkan oleh konsumen.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil keseluruhan yang didapat pada data sampel penjualan diperoleh 22 rule yang terdiri dari 2 rule assosiasi yang memenuhi support 20% dan 2 rule yang memenuhi confidence 30%.
2. Dari 110 data transaksi dapat disimpulkan bahwa menu Nusa Dua dan Aqua adalah yang paling sering dibeli konsumen secara bersamaan.
3. Dari rule yang  telah  menghasilakan  informasi  baru  tentang  pola  pembelian  kosumen.  Dari  hasil  yang  di dapatkan  Algoritma  FP-Growth bisa digunakan untuk  membantu pemilik toko  untuk  melihat pola pembelian
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.2,   Mei  2023
konsumen  untuk  keputusan  perserdiaan  stok  bahan  menu  dan  memberikan  rekomendasi  menu  paket  makan terhadap pola pembelian yang memilik nilai confidence tertinggi.

## REFERENASI
[1] M. Syahril, K. Erwansyah, and M. Yetri, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma  Apriori,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3, no. 1, p. 118, 2020.
[2] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.
[3] F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner,” SINTECH  (Science  Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019.
[4] 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.
[5] H. Herasmus, “Analisa Customer Service System Menggunakan Metode Data Mining Dengan Algoritma  Fp- Growth  (Studi  Kasus  Di  Pt  Batamindo  Investment  Cakrawala),” J.  Tek.  Ibnu  Sina ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  37–49, 2017.
[6] S. Suhada, D. Ratag, G. Gunawan, D. Wintana, and T. Hidayatulloh, “Penerapan Algoritma Fp-Growth Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada Ahass Cibadak,” Swabumi , vol. 8, no. 2, pp. 118–126, 2020.
[7] S.  Anggraeni,  M.  A.  Iha,  W.  Erawati,  and  S.  Khairunnas,  “The  Analysis  of  Sales  by  Using  Apriori  and  FP- Growth at PT. Panca Putra Solusindo,” REMIK  (Riset dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komputer) ,  vol. 3,  no. 2, pp. 41–46, 2019.
[8] A. R. Wijaya and A. Jananto, “Mencari Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Din. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[9] K.  M.  R.  A.  Utama,  R.  Umar,  and  A.  Yudhana,  “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Penentuan  Pola Pembelian Transaksi Penjualan Pada Toko Kgs Rizky Motor,” Dinamik , vol. 25, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[10] D.  E.  Putri  and  E.  P.  W.  Mandala,  “Implementasi  Algoritma  FP-Growth  Untuk  Menemukan  Pola  Frekuensi Pembelian Lauk Pada Rumah Makan Takana Juo,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 242, 2021.
[11] M.Hafizh,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Association  Rule  Metode  FP-Growth  untuk  Menganalisa Tingkat Kekerasan dalam Rumah Tangga,” Maj. Ilm. UPI YPTK , vol. 25, no. 1, pp. 99–106, 2018.
[12] R.  Aditiya,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi  Tingkat  Ketersediaan  Stock  Sembako  Menggunakan Algoritma FP-Growth dalam Meningkatkan Penjualan,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 2, pp. 67–73, 2020.