Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713

## IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN SEBLAK JONTOR
Yulani 1) , Rudi Kurniawan 2) Yudhistira Arie Wijaya 3)
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebonn
2 Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon Co Responden Email: yulaniyulani1107@gmail.com

## Article history
Received 12 Dec 2023 Revised   01 Jan 2024 Accepted 16 Jan 2024 Available online 27 Jan 2024

## Keywords
Data mining Fp-Growth Algorithm, Rapidminer version 10.3 Purchasing patterns Support and Confidence values

## Abstract
Rapid  developments  in  the  business  world,  driven  by  advances  in  information technology, provide big challenges for entrepreneurs in facing increasingly fierce competition. Availability and analysis of goods sold are important keys in meeting consumer needs. Seblak, as one of the popular culinary delights in Indonesia, is also feeling  the  impact  of  increasingly  intense  competition.  In  these  dynamic  market conditions, in-depth knowledge of consumer behavior is the key to the success of a business. The problems that occur are business competition, there is no stock of the best-selling seblak raw materials, we don't understand purchasing patterns and the layout is less strategic. With a large volume of data, a systematic approach is needed. This research uses a data analysis method by applying the FP-Growth Algorithm. in the FP-Growth process based on the measurements used to select existing rules with a minimum Support of 20% and a minimum Confidence of 20%, 9 Association rules were  found  that  provide  valuable  insight  into  the  relationships  between  products. The  rule  with  the  highest  Support  value  of  9.4%  shows  that  purchasing  Seblak Tulang is often followed by purchasing Original Seblak. In addition, the rule with the highest Confidence of 3.92% indicates that customers who buy Seblak Enoki are most  likely  to  buy  Seblak  Tulang.  This  conclusion  provides  a  holistic  picture  of Seblak  consumer  purchasing  patterns,  providing  a  strong  understanding  for inventory management and marketing strategies at Kedai Seblak Jontor.

## Riwayat
Diterima 12 Des 2023
Revisi      01 Jan 2024
Disetujui  16 Jan 2024
Terbit       27 Jan 2024
Kata Kunci
Data mining Algoritma Fp-Growth, Rapidminer versi 10.3 Pola pembelian Nilai support dan confidence

## Abstrak
Perkembangan  pesat  dalam  dunia  bisnis,  didorong  oleh  kemajuan  teknologi informasi,  memberikan  tantangan  besar  bagi  pengusaha  dalam  menghadapi persaingan  yang  semakin  ketat.  Ketersediaan  dan  analisis  barang  yang  dijual menjadi kunci penting dalam memenuhi kebutuhan konsumen. Seblak sebagai salah satu kuliner populer di Indonesia,turut merasakan dampak persaingan yang semakin intens.  Dalam  kondisi  pasar  yang  dinamis  ini,  pengetahuan  mendalam  mengenai perilaku konsumen menjadi kunci keberhasilan sebuah usaha. Masalah yang terjadi adalah  persaingan  bisnis,  tidak  ada  stok  bahan  baku  seblak  terlaris,  belum memahami pola pembelian dan tata letak yang kurang strategis. Dengan volume data yang besar, diperlukan pendekatan sistematis Penelitian ini memanfaatkan metode analisis  data  melalui  penerapan  Algoritma  FP-Growth.  Dalam  proses  FP-Growth, penelitian ini mengedepankan pada suatu ukuran tertentu untuk menentukan  aturan yang  terbentuk,  dengan  menetapkan  batasan  Support  minimum  sebesar  20%  dan Confidence minimum sebesar 20% ditemukan 9 aturan Asosiasi yang memberikan wawasan  berharga  tentang  hubungan  antar  produk.  Aturan  dengan  nilai  Support tertinggi sebesar 9.4% menunjukkan bahwa pembelian Seblak Tulang sering diikuti dengan pembelian Seblak Original. Selain itu, aturan dengan Confidence tertinggi sebesar  3.92%  mengindikasikan  bahwa  pelanggan  yang  membeli  Seblak  Enoki kemungkinan  besar  akan  membeli  Seblak  Tulang.  Kesimpulan  ini  memberikan gambaran  holistik  tentang  pola  pembelian  konsumen  seblak,  memberikan pemahaman  yang  kuat  untuk  pengelolaan  persediaan  dan  strategi  pemasaran  di Kedai Seblak Jontor .

## PENDAHULUAN
Kemajuan  dan  persaingan  yang  terus berkembang di dunia bisnis, ditambah dengan progres teknologi informasi, telah menciptakan  persaingan  yang  sengit  dalam sektor  perdagangan.  Hal  ini  mendorong  para pengusaha  untuk mengintensifkan upaya mereka dalam merancang strategi yang matang guna  menghadapi  persaingan  yang  semakin ketat.  Dalam  mengatasi  persaingan  di  ranah bisnis,  pengusaha  perlu  mengembangkan strategi yang efektif
serta memiliki
pengetahuan bisnis yang mendalam agar dapat menanggapi dengan tepat terhadap kebutuhan dan permintaan konsumen. (Ulfa &
Rahmatullah,  S,  2023)  (Maria  et  al.,  2023) . Ketersediaan barang yang akan dijual menjadi salah satu aspek yang membutuhkan perhatian dan  analisis  mendalam  agar  bisa  memenuhi kebutuhan  konsumen.  Tahap  penting  dalam mengenali kondisi pasar melibatkan penafsiran preferensi belanja konsumen, yang dapat  dianalisis  melalui  data  transaksi pembelian yang tercatat (Sunarti et al., 2021).
Seblak  sebagai  salah  satu  kuliner populer  di  Indonesia,  juga  turut  merasakan dampak  persaingan  yang  semakin  intens. Dalam  kondisi  pasar  yang  dinamis  ini, pengetahuan  mendalam  mengenai  perilaku konsumen menjadi kunci keberhasilan sebuah usaha. Masalah yang terjadi adalah persaingan bisnis,tidak  ada  stok  persediaan  bahan  baku seblak  terlaris  dan  tata  letak  yang  kurang strategis  yang  akan  berdampak  pada  tingkat kepuasan  konsumen.  Dat  yang  dipergunakan dalam penelitian ini merupakan data transaksi penjualan  Seblak  Jontor  yang  akurat.  Dalam konteks permasalahan ini harus ada pemanfaatan    data  transaksi  penjualan  untuk mengidentifikasi  menu-menu  yang  biasanya sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen (Ramadhani  et  al.,  2023). Jumlah  besar  data transaksi  penjualan  yang  tersedia  semakin menambah kesulitan dalam melakukan analisis  secara  manual.  Oleh  karena  itu, diperlukan bantuan sistem untuk memudahkan identifikasi pola  penjualan.  Pengolahan  data tersebut  diharapkan  dapat  menghasilkan informasi  transaksi  yang  berguna  untuk mengidentifikasi  preferensi konsumen  atau produk  yang  diminati  konsumen  (Ulfa  & Rahmatullah, S, 2023).
Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  dengan  judul  “Implementasi
algoritma  fp-growth  untuk  menemukan  pola pembelian Konsumen pada Analisis keranjang pasar”.  Masalahnya  terletak  pada  pengaturan produk dengan mengelompokkannya berdasarkan  jenisnya  saja.  Hasil eksperimen menghasilkan 324 aturan asosiasi dan frequent itemset yaitu  terdiri  dari  kombinasi  produk, seperti Lunch Bag Dolly Girl Design dan Red Spotty Biscuit Tin. Hubungan yang signifikan, diukur  melalui lift  ratio ,  ditemukan  pada kombinasi tersebut  dengan  nilai  3,429. (prahartiwi, 2022).
Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  dengan  judul  “Analisa  Data Mining  Menggunakan Frequent  Pattern
Growth pada  Data  Transaksi  Penjualan  PT
Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi  Strategi  Pemasaran  Produk Internet“. Masalahnya adalah untuk
menemukan metode penjualan  produk  yang lebih efektif guna  tetap  bersaing  dalam kegiatan  penjualan  dan  kepuasan  konsumen. Dalam  penelitian  ini,  analisis  keranjang belanja menerapkan FP-Growth untuk mengidentifikasi pola  yang    menggunakan kerangka data Tree , yang dikenal sebagai FP- Tree (Wulandari, 2022) . Salah satu hasil pola yang  muncul  dari  analisa  informasi  transaksi penjualan dari Januari 2018 hingga April 2018 menciptakan  7  aturan  asosiasi,  yaitu  nilai lift ratio terbesar  terjadi  pada  penempatan OxygenHome  25  -  Super  Double yang berhubungan
dengan penempatan
OxygenHome  15  -  Super  Double ,  dengan lift ratio sebesar  4.59%,  Support  3.125%,  dan Confidence 0.67% (Simanjuntak & Windarto, 2020).
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  pola  pembelian  konsumen  serta menetapkan  nilai  minimum Support dan Confidence yang  optimal  serta  memberikan kontribusi  bagi  pengelola  usaha.  Salah  satu teknologi  yang  dapat  digunakan  adalah melaksanakan proses
Data Mining menggunakan Metode  Association  Rule penerapan Algoritma FP-Growth serta
dukungan Rapidminer versi 10.3 dan MS.Excel.
Data  Mining  adalah  aktivitas  yang mencakup pengumpulan dan pemanfaatan data yang sudah di catat guna mendapatkan aturan, pola  serta  hubungan  di  dalam  dataset  yang berskala  besar.  Penerapan  teknologi  Data Mining  bisa  menjadi alternatif solusi  untuk
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713
menangani  permasalahan  tersebut  (Wijaya  & Pratama,  2022).  Data  mining  yaitu  rangkaian langkah-langkah proses yang digunakan untuk mengeksplorasi nilai tambah berupa informasi yang  sebelumnya  belum  diketahui  secara manual  dari  sebuah  basis  data  (Ndruru  & Syahra,  2022).  Data  mining  adalah  proses penemuan pola menarik dan tersembunyi dari suatu  himpunan  data  yang  besar  yang tersimpan  dalam  basis  data  (Zebua  et  al., 2020).  Dalam  ranah data  mining terdapat beragam  teknik,  di  antaranya  adalah  teknik asosiasi.  Teknik  asosiasi  ini  diaplikasikan untuk  menetapkan  aturan  asosiasi  atau relasi antara  produk-produk  (Dwi  Efranie  & Rahaningsih, 2023).
Aturan  Asosiasi  merupakan  suatu prosedur dalam data mining yang mengidentifikasi seluruh  aturan asosiatif antara kombinasi  item dalam  basis  data  yang telah memenuhi tingkat Support dan Confidence minimal.  Kriteria Support dan Confidence ini  diterapkan  untuk  membentuk aturan asosiasi yang signifikan dan melakukan perbandingan dengan batasan minimal
Support dan Confidence yang telah ditentukan. Dalam konteks ini, terdapat berbagai algoritma, sebagai salah satu contohnya adalah FP-Growth  (Guntoro  &  Hutabarat,  2021). Aturan asosiasi adalah metode yang bertujuan untuk  menemukan  pola  yang  umumnya muncul di antara sejumlah besar transaksi, di mana  masing-masing  transaksi  terdiri  dari beberapa item (Tamara  et  al.,  2021).
Penganalisisan  asosiasi  dikenal  juga  sebagai suatu teknik  Data  Mining yang  menjadi fondasi untuk  berbagai  metode Data  Mining lainnya (Chailes et al., 2020).
FP-Growth  merupakan  sebagai  salah satu algoritma yang diterapkan untuk mengidentifikasi  himpunan  data  yang  sering keluar pada suatu dataset . Algoritma ini tidak melakukan  pembangkitan  calon (candidate generation), melainkan  menerapkan  konsep FP-Tree untuk  mencari Frequent  Item  Set.
Dengan penerapan Algoritma FP-Growth pada analisis  asosiasi, history data  transaksi  dapat dijalankan  menerapkan tools Rapidminer  dan mendapatkan  nilai Confidence atau  beberapa pola  hubungan  antar  barang  pada  transaksi penjualan (Dwi Efranie & Rahaningsih, 2023). Algoritma  FP-Growth  merupakan  algoritma yang mengaplikasikan metode untuk mengidentifikasi  relasi antar item yang
seringkali  muncul  dengan mengonversinya menjadi  struktur  data FP-Tree .  FP-Growth adalah suatu metode untuk merepresentasikan pola pembelian konsumen dan item yang kerap muncul  secara  bersamaan,  khususnya  pada item yang sering dibeli oleh konsumen. Hal ini memungkinkan analisis data dengan menetapkan  pola  asosiasi  yang signifikan (Fakhriansyah et al., 2022).
Hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan pemahaman mendalam mengenai pola pembelian  konsumen  pada  Kedai  Seblak Jontor  melalui  Implementasi  Algoritma  FP- Growth.  Dengan  menentukan  nilai  minimum Support dan Confidence yang  optimal,  hasil analisis  dapat  memberikan  wawasan  strategis dalam  pengelolaan  persediaan,  perencanaan menu  yang  lebih atraktif, dan  merancang rencana pemasaran yang lebih efisien. Dengan demikian,  hasil  penelitian  ini  tidak  hanya memberikan  kontribusi  akademis  dalam bidang  data  mining  dan  Analisis  Asosiasi, tetapi  juga  memberikan  manfaat  praktis  bagi pengelola usaha kuliner dalam mengoptimalkan operasional dan
meningkatkan kepuasan konsumen.

## METODE PENELITIAN
Associatoin  rule digunakan  untuk mengumpulkan  data  dengan  memanfaatkan Algoritma FP-Growth. Algoritma ini mengidentifikasi  data  yang  secara konsisten muncul  dalam  suatu  set  data.  Algoritma  ini digunakan  bukan  hanya  untuk  menentukan kemunculan  produk  yang  sering  dibeli,  akan tetapi  bisa  menemukan  pola  pembelian  dan merencanakan persediaan bahan baku.
Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan-tahapan dari penelitian dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Riset Literatur
Membaca jurnal  ilmiah,  buku,  artikel,  dan sumber  literatur  terkait  untuk  memahami konsep dasar teori asosiasi, FP-Growth, dan penerapannya dalam analisis pola pembelian.
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713

## 2. Identifikasi Data
Menentukan  jenis  data  yang  diperlukan untuk  analisis  transaksi  penjualan  Seblak Jontor, seperti ID transaksi, ID produk, dan jumlah pembelian.
3. Sumber Data
Mengidentifikasi  sumber  data  yang  akan dimanfaatkan,  yaitu  basis  data  penjualan Seblak  Jontor  atau  rekam  transaksi  harian dari sistem penjualan. 4. Praproses Data Melakukan
praproses data untuk
membersihkan  dan  mempersiapkan  data transaksi,  termasuk  pembersihan  data, penghapusan  duplikat,  dan  konversi  ke format transaksi.
5. Implementasi Algoritma FP-Growth Lalukan  Implementasi  algoritma  FP- Growth pada data pembelian Seblak Jontor dengan  tujuan  FP-Tree,  mengidentifikasi frequent itemsets, dan menghasilkan aturan asosiasi.
6. Analisis Hasil Analisis  hasil  dari  FP-Growth  untuk Mengenali pola pembelian yang signifikan, seperti gabungan produk yang kerap dibeli bersama-sama.
7. Evaluasi dan Validasi
Uji coba rekomendasi menu pada sekelompok pelanggan atau dalam simulasi untuk mengevaluasi respons pelanggan.
A. Sumber data
1. Data primer Data  primer adalah type dan  sumber data  penelitian  yang  didapatkan  dengan langsung  dari  sumber  utama,  baik  itu individu atau kelompok, tanpa melibatkan perantara.
a. Wawancara Melakukan interaksi langsung  dengan
pemilik  usaha  Seblak  dengan  tujuan memperoleh  data  atau  informasi  yang dibutuhkan.
b. Observasi
Melakukan
observasi terhadap aktivitas  yang  terjadi  di  usaha  Seblak Jontor  guna  mengumpulkan  data  dan informasi yang sesuai dengan pengamatan dan sesuai dengan keadaan sebenarnya.
2. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  jenis  informasi penelitian  yang  diperoleh  oleh  peneliti
dengan  tidak  langsung  melalui  perantara, seperti  yang  dicatat  atau  disimpan  oleh pihak lain. Data sekunder ini dapat berupa bukti,  catatan,  atau  laporan historis yang telah  tersusun  dalam  bentuk arsip atau dokumen . (Argita  Endraswara,  2013). Dalam  penelitian  ini, data  sekunder diperoleh dengan melakukan permohonan izin untuk mengakses bukti-bukti transaksi harian pada usaha Seblak Jontor.
B. Populasi dan Sampel
1. Populasi
Populasi mencakup  seluruh  transaksi penjualan  yang  tercatat  di  kedai  Seblak Jontor.  Ini  mencakup  seluruh  dataset transaksi penjualan setiap harinya. Populasi  ini  mencakup  berbagai  jenis transaksi  pembelian  berbagai  varian Seblak.
2. Sampel Sampel dalam  penelitian  ini  mencakup sejumlah  transaksi  penjualan  yang  di ambil  berdasarkan  produk  yang  di  beli, jumlah  pembelian  dan  total  harga  pada transaksi penjualan Seblak Jontor.
C. Teknik Pengumpulan Data T erdapat  3  tahapan  dalam  teknik pengumpulan  data,  yang  pertama  adalah melakukan  observasi  pada  tempat  usaha Seblak  Jontor  yang  telah  ditemukan. Selanjutnya,  memberikan  pertanyaan- pertanyaan  yang  dapat  menyediakan tambahan  informasi  dengan  melakukan wawancara  langsung  kepada  pemilik usaha,  setelah  itu  mengumpulkan  data- data  bukti  transaksi  dan  dokumentasi berupa menu Seblak Jontor.
D. Teknik Analisis Data
Analisis  data menggunakan  teknik Knowledge Discovery in Database (KDD ) seperti tampak pada Gambar 2.

## Gambar 2. Knowledge Discovery in Database

## (KDD)
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang diterapkan  adalah Knowledge  Discovery  In Database (KDD). KDD merupakan
pendekatan  untuk  mendapatkan  pengetahuan
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713
dari  basis  data yang  tersedia.  Dalam struktur database ,  didapat  beberapa  tabel  yang memiliki  keterkait.  Hasil  dari  pengetahuan yang  dihasilkan  melalui  proses KDD bisa berfungsi  sebagai  landasan  pengetahuan  atau bisa  disebut Knowledge  Base yang  berguna untuk mendukung proses mengambil keputusan.
Seringkali  istilah  KDD ( Knowledge Discovery  In  Database )  dan data  mining diterapkan  secara  bergantian  yaitu  untuk merujuk pada proses penggalian pengetahuan yang  tersembunyi  di  dalam  suatu  basis  data yang besar. Secara umum, proses (KDD) dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Data  Selection, Tahap  awal  dalam Knowledge Discovery In Database (KDD) melibatkan pemilihan atau seleksi data dari kumpulan  data.  Proses  ini  memastikan bahwa data yang akan dimanfaatkan untuk penggalian  informasi  dalam data  mining telah dipilih dengan cermat. Data yang telah terpilih disimpan dalam berkas terpisah dari basis data operasional.
2. Data Preparation yaitu preprocessing dari penyeleksian data (Data Selection) . Proses data preparation adalah menduplikasi data, memeriksa  data  dan  melakukan  koreksi terhadap kesalahan yang mungkin ada pada data.
3. Data Transformation
yaitu proses mengubah  data  yang  sudah  terpilih, biasanya  dari  format  sistem  sumber  ke dalam format yang diperlukan.
4. Data Mining adalah langkah yang bertujuan untuk  menggali  pola  dan  karakteristik dalam  data,  dalam  tahapan    ini  digunakan metode Asosiasi FP-Growth.
5. Evaluation pada  langkah  ini  mencakup peninjauan kembali hasil penelitian setelah menjalani proses data mining.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  persiapan  data dilakukan  dengan  menyusun  daftar  transaksi dari Kedai Seblak Jontor yang mencakup data penjualan dari tanggal 01 Oktober 2023 hingga 30  November  2023,  dengan  jumlah  data mencapai  1.032.  Setelah  data  transaksi penjualan  terkumpul,  selanjutnya  dilakukan Implementasi  Algoritma  FP-Growth.  Untuk membuktikan hal tersebut, dilakukan perhitungan Association rule guna
mengidentifikasi pola  pembelian.  Berikut
adalah  rincian  data  transaksi  penjualan  dari Kedai Seblak Jontor, terlihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Tran saksi Tanggal Nama Barang Harga 1 1-Oct-23 Seblak Original 9,000 1 1-Oct-23 Seblak Tulang 11,000 2 2-Oct-23 Seblak Batagor 11,000 2 2-Oct-23 Seblak Enoki 12,000 2 2-Oct-23 Seblak Ayam Suir 13,000 3 2-Oct-23 Seblak Original 9,000 4 2-Oct-23 Seblak Original 9,000 5 2-Oct-23 Seblak Tulang 11,000 6 2-Oct-23 Seblak Ceker 11,000 7 2-Oct-23 Seblak Tulang 11,000 …… ……….. ……….. …… 534 30-Nov-23 Seblak Bcl 13,000
Berikut merupakan tahapan yang dilakukan  dengan  menggunakan Knowledge Discovery In Database (KDD) sebagai berikut:
1. Data
Data  dalam  bentuk  file  excel  yang bernama  Data  Transaksi  di  peroleh  langsung dari Kedai Seblak Jontor, Terdapat total 1.033 catatan, yang melibatkan dari 4 atribut dalam Tabel 2.
Tabel 2. Atribut default file data transaksi Seblak Jontor No Atribut Type Data Ketera ngan 1. Transaksi Integer 2. Tanggal Data-time 3. Nama Barang Nominal 4. Harga Integer Untuk  menyertakan dataset ini  ke  dalam repositori RapidMiner, langkah yang diperlukan adalah mengimpor data transaksi.xlsx  ke  dalam Operator  Retrieve Data, bisa  terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Retrieve Data dalam Ravidminer
2. Selection
Gambar 4. Set Role
Parameter yang digunakan Parameter Set Role terlihat di Gambar 5.
Gambar 5. Parameter Set Roles
Informasi  yang  diperoleh  dari  membaca Operator Set Role adalah seperti Tabel 3.
Tabel 3. Hasil operator set role No. Uraian Keterangan 1. Record 1.032 2. Spasial attribute 1 3. Regular attribute 11 4. Attribute : Keyword Transaksi Integer Tanggal Data-Time Nama barang Nominal Harga Integer
Karena  dataset  tidak  terstruktur  dengan  baik, maka Operator  Pivot digunakan  untuk menyusun  kembali  data  ke  dalam  tabel  yang lebih besar dengan mengelompokkannya yaitu menghitung  rata-rata,  jumlah  dan  ukuran lainnya di setiap kelompok.
Gambar 6. Operator Pivot dalam Rapidminer Parameter  yang  digunakan  pada Operator Pivot yang dipakai dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Operator Pivot pada Rapidminer No. Parameter isi 1. group by attribute Select Attributes Transaksi 2. column grouping attribute Nama barang 3. aggregation attribute Edit list Nama barang : count
Dengan  menggunakan  Operator  Pivot,  hasil yang diperoleh terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Penggunaan Pivot
Dari  hasil  penggunaan Operator  Pivot, informasi yang diperoleh ada pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil operator pivot No. Uraian Keterangan 1. Record 533 2. Special Attribute 1 3. Reguler Atribute 11 4. Attribute : Integer Transaksi Integer Count(Nama Barang)_Seblak Ayam Suir Integer Count(Nama Barang)_Seblak Baso Integer Count(Nama Barang)_Seblak Batagor Integer Count(Nama Barang)_Seblak Bcl Integer Count(Nama Barang)_Seblak Ceker Integer Count(Nama Barang)_Seblak Enoki Integer Count(Nama Barang)_Seblak Komplit Integer Count(Nama Barang)_Seblak Original Integer Count(Nama Barang)_Seblak Seafood Integer Count(Nama Barang)_Seblak Sosial Integer Count(Nama Barang)_Seblak Tulang Integer
Proses  di  Rapidminer  mencakup  tahapan Selection terlihat di Gambar 8.

## Gambar 8. Proses Selection
3. Preprocessing
Tahap pembersihan data ( cleansing) mencakup  penanganan  nilai  yang  hilang (missing) atau  tidak teratur,  dilakukan  dalam tahapan preprocessing . Sebelum menjalankan tahapan  ini,  melakukan analisis dulu  untuk
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713
menentukan  apa  atribut  dalam dataset yang telah  terpilih  mengandung  nilai  yang  hilang atau belum konsisten.
Gambar 9. Atribut memiliki nilai missing
Berdasarkan penjelasan tersebut, maka diperlukan  proses preprocessing karena beberapa  atribut  pada dataset memiliki  nilai yang hilang (missing).
Untuk  mengatasi  nilai missing digunakan operator Replace  Missing  Values seperti Gambar 10.
Gambar 10. Operator Replace Missing Values parameter  yang  digunakan  pada  Operator Replace  Missing  Values  bisa  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Parameter yang diterapkan pada operator Replace Missing Values
No.  Parameter Isi 1. Attribute filter type Subset
2. Attributes   Select attributes… Count(nama barang)_seblak ayam suir Count(nama barang)_seblak baso Count(nama barang)_seblak batagor Count(nama barang)_seblak bcl Count(nama barang)_seblak ceker Count(nama barang)_seblak enoki Count(nama barang)_seblak komplit Count(nama barang)_seblak original Count(nama barang)_seblak seafood Count(nama barang)_seblak sosis Count(nama barang)_seblak tulang 3. Default Zero
Dari  hasil Operator  Replace  Missing  Values didapat informasi seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Replace Missing Values Dari Gambar 8 tersebut tampak bahwa dataset sudah tidak memiliki lagi nilai Missing. Tahap Selection pada  model  proses  di  RapidMiner terlihat di Gambar 12.
Gambar 12. Processing data
4. Transformation
Karena tipe dataset berjenis numerical , diperlukan  proses Transformation untuk mengalihkan  data Numerical menjadi Binominal dengan  menerapkan Operator Numerical to Binominal yang dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Numerical to Binominal Parameter  yang  digunakan  pada Operator Numerical  to  Binominal dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Tabel 7. Operator Numerical to Binominal No.  Parameters Isi 1. Attribute filter type Subset 2. Attributes Select attributes… Count(nama barang)_seblak ayam suir Count(nama barang)_seblak baso Count(nama
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713
barang)_seblak batagor
Count(nama barang)_seblak bcl Count(nama barang)_seblak ceker Count(nama barang)_seblak enoki Count(nama barang)_seblak komplit Count(nama barang)_seblak original Count(nama barang)_seblak seafood Count(nama barang)_seblak sosis Count(nama barang)_seblak tulang
Hasil  dari  penerapan Operator  Numerical  to
Binominal dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil pemakaian operator Numerical to Binominal
Agar  penamaan  atribut  yang  panjang,  seperti contohnya "Count(nama barang)_seblak ayam suir,"  dapat  diubah  menjadi  "Ayam  Suir,"
dapat menggunakan Operator Rename sebagaimana terlihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Rename Parameter yang  digunakan  pada Operator Rename tampak pada Tabel 8.
Tabel 8. Rename No. Parameter isi
1 Rename Atributes Edit list….. old name Count(nama barang)_seblak ayam suir new name seblak ayam suir old name Count(nama barang)_seblak baso new name seblak baso old name Count(nama barang)_seblak batagor new name seblak batagor old name Count(nama barang)_seblak bcl new name seblak bcl old name Count(nama barang)_seblak ceker new name seblak ceker old name Count(nama barang)_seblak enoki new name seblak enoki old name Count(nama barang)_seblak komplit new name seblak komplit old name Count(nama barang)_seblak original old name Count(nama barang)_seblak seafood new name seblak seafood old name Count(nama barang)_seblak sosis new name seblak sosis
Hasil setelah menggunakan Operator Rename dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Hasil Penggunaan Operator Rename
Tahapan  pada  Rapidminer  hingga  langkah transpormasi (Rename) dapat dilihat Gambar 17.

## Gambar 17. Proses Rename.
5. Data Mining
Selanjutnya  yaitu  langkah  data  mining
menerapkan operator FP-Growth, sebagaimana  Gambar  17.  Operator  ini dengan efektif melakukan  perhitungan seluruh  himpunan item yang  seringkali muncul di dalam kumpulan contoh.
a. FP-Growth
Gambar 18. Operator FP-Growth Penerapan algoritma FP-Growth
mendapatkan pembentukan 2 itemset yang saling  berhubungan  dengan  nilai  Support minimal  0,2  atau  20%.  Informasi  ini terlihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Hasil Frequent Itemsets (FP-

## Growth)

## b. Association Rule
Operator yang disebut Create Association  Rules dibutuhkan  untuk mendapatkan aturan asosiasi,
sebagaimana Gambar 20.
Gambar 20. Operator Create Association Rule
6. Evaluation Hasil  dari  rapidminer  yaitu  berupa graph dan description . Grafik hasil dapat terlihat
pada Gambar 21, sementara deskripsi hasil terlihat pada Gambar 22.
Gambar 21. Graph Rapidminer
Gambar 22. Description  Rapidminer
Data  yang  digunakan  sebanyak  1.032 baris  transaksi  penjualan,  dan  setelah  di transformasi data menghasilkan 533 baris data dengan  11  produk  di  dalamnya.  Hasil  dari Asosiasi  dengan  menggunakan  nilai Support 0,2  (20%)  dan Confidence 0,2  (20%) mendapatkan  9  aturan  Asosiasi  terlihat  pada Gambar 23.
Gambar 23. Hasil Create Association Rules
Hasil aturan Assosiasi pada Tabel 4.10 di atas dapat di interpretasi sebagai berikut:
1. Rule  1:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Tulang  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi Seblak Original, aturan ini memiliki nilai
Support 0.094 dan Confidence 0.266.
2. Rule  2:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Batagor  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi Seblak Original, aturan ini memiliki nilai
Support 0.064 dan Confidence 0.272.
3. Rule  3:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Enoki  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713
Seblak  Baso,  aturan  ini  memiliki  nilai Support 0.041 dan Confidence 0.278.
4. Rule  4:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Batagor  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi Seblak  Tulang,  aturan  ini  memiliki  nilai Support 0.066 dan Confidence 0.280.
5. Rule  5:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Komplit  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi Seblak  Tulang,  aturan  ini  memiliki  nilai Support 0.043 dan Confidence 0.280.
6. Rule  6:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Original  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi Seblak  Tulang,  aturan  ini  memiliki  nilai Support 0.094 dan Confidence 0.286.
7. Rule  7:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi Seblak Baso kemungkinan besar Konsumen  melakukan  transaksi  Seblak Original, aturan ini memiliki nilai Support 0.069 dan Confidence 0.327.
8. Rule  8:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi Seblak Baso kemungkinan besar Konsumen  melakukan  transaksi  Seblak Tulang,  aturan ini  memiliki  nilai Support 0.075 dan Confidence 0.354.
9. Rule  9:  Jika  Konsumen  melakukan transaksi  Seblak  Enoki  kemungkinan besar  Konsumen  melakukan  transaksi Seblak  Tulang,  aturan  ini  memiliki  nilai
Support 0.058 dan Confidence 0.392.
Dari  hasil  implementasi  data  mining menggunakan  Algoritma  FP-Growth  dengan Tools  Rapidminer  dapat  disimpulkan  bahwa metode ini dapat menjadi bahan Referensi bagi pemilik Kedai Seblak Jontor dalam
perencanaan  persedian  Seblak  apa  saja  yang kemungkinan sering di beli dan jarang di beli, sehinnga dapat diperkirakan ketersediaan stok bahan  baku  yang  harus  didahulukan  sesuai dengan kebutuhan dan permintaan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  Penerapan  data  mining menggunakan  Algoritma  FP-Growth  dengan Tools Rapidminer dapat disimpulkan Implementasi Algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan Seblak Jontor memberikan kontribusi  signifikan  dalam  memahami  pola pembelian  konsumen  seblak.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  Algoritma  ini  dapat
memberikan  informasi  detail  tentang  seblak yang sering dan jarang dibeli, memungkinkan pemilik untuk merencanakan stok bahan baku secara lebih efisien. Dengan menerapkan nilai minimum Support sebesar 20% dan minimum Confidence sebesar 20%, didapatkan 9 aturan asosiasi yang memberikan wawasan berharga tentang  hubungan  antar  produk.  Aturan dengan  nilai  Support  tertinggi  sebesar  9.4% menunjukkan bahwa pembelian Seblak Tulang sering  diikuti  dengan  pembelian  Seblak Original. Selain itu, aturan dengan Confidence tertinggi  sebesar  3.92%  mengindikasikan bahwa pelanggan yang membeli Seblak Enoki kemungkinan  besar  akan  membeli  Seblak Tulang.  Dari  hasil  implementasi  data  mining menggunakan  Algoritma  FP-Growth  pada transaksi  pembelian  Seblak  Jontor  ini  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan maupun memberikan informasi pola transaksi pembelian  Seblak  Jontor  yang  sering  dibeli dan jarang dibeli, sehingga perencanaan dalam persediaan  Seblak  Jontor  diharapkan  dapat lebih efektif dan efisien dari yang sebelumnya, serta  memberikan  manfaat  praktis  bagi pengelola usaha kuliner dalam mengoptimalkan operasional
dan meningkatkan kepuasan konsumen.

## REFERENSI
Anggraini, D., Sanjaya, U. P., & Sa’ida, I. A. (2022).  Analisis  Penerapan  Metode Association Rule Mining Untuk
Transaksi  Penjualan  di  Toko  Bangunan Dengan  Algoritma  Apriori. SINTECH (Science  and  Information  Technology) Journal , 5 (2), 124–138.
Aquila, A., Pabendon, C., & Purnomo, H. D.
(2023).
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Penerapan  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth Untuk Marke t Basket Analisis Pada Data Transaksi NonPromo . 7 , 975–984.
Fakhriansyah,  M.,  Fathimahhayti,  L.  D.,  & Gunawan,  S.  (2022).  G-Tech :  Jurnal Teknologi  Terapan. G-Tech :  Jurnal Teknologi Terapan , 6 (2), 295–305.
Ferdiansyah,  M.,  &  Andriasari,  S.  (2023). Aplikasi  Email  Clinet  Multi-Platform. Jurnal Indonesia : Manajemen
Informatika  dan  Komunikasi. Jurnal
Indonesia : Manajemen Informatika Dan
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 112-122                                                                             E ISSN : 2722-2713
Komunikasi , 4 (1), 173–181.
Najmi, R. L., Irsyad, M., Insani, F., Nazir, A.,
& . P. (2023). Analisis Pola Asosiasi Data Transaksi Penjualan Minuman Menggunakan Algoritma FP-Growth dan Eclat. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 5 (1), 0– 7.
Pabutungan, G. J., & Purnomo, H. D. (2023).
Analisa  Market  Basket  Analysis  untuk Melihat Pola Transaksi Customer Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan FP-Growth. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 7 , 966–974. Prahartiwi,  L.  I.  (2022).  Implementasi Algoritma Fp-Growth Untuk Menemukan  Pola  Pembelian  Konsumen Pada  Analisis  Keranjang  Pasar. IJIS  -
Indonesian  Journal  On  Information System , 7 (1), 71–78.
Prasetyo,  F.,  Hasugian,  H.,  Informasi,  F.  T., Luhur, U. B., Mining, D., & Pembelian,
P.  (2023). Analisa  Pola  Pembelian Produk Makanan Menggunakan Algoritma  FP-GROWTH  untuk  Strategi Penjualan . 7 , 11–20.
Pratama  Putra,  I.  B.  I.,  &  Eniyati,  S.  (2022). Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Data  Transaksi  Penjualan  Suku  Cadang Mobil  dengan  Algoritma  FP-Growth (Studi  Kasus:  PT.  Sun  Star  Motor Kudus). Jurnal  Ilmiah  Universitas Batanghari Jambi , 22 (2), 882.
Ramadhani,  R.  Z.,  Herdiansah,  A.,  Mahpud, M., & Febriyanti, I. (2023).
Pengembangan  Sistem  Point  of  Sales Berbasis Web pada Apotik Klinik Bidan Ningsih. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (4), 397–404. https://doi.org/10.31000/jika.v7i4.959
Maria,  V.,  Pratama,  A.  N.,  Ginanjar,  I., Nurachim, R. I., & Triansyah, J. (2023).
Perancangan Sistem Informasi Penjualan pada  Toko  Royal  Ice  Cream  dengan
Metode Rapid Application Development. JIKA  (Jurnal  Informatika) , 7 (4),  479– 486. https://doi.org/10.31000/jika.v7i4.9602
Simanjuntak,  H.  E.,  &  Windarto,  W.  (2020).
Analisa  Data  Mining  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  pada  Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 4 (4), 914–923.
Soleh,  P.,  Tholib,  A.,  &  Hidayat,  M.  N.  F.
(2022).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Analisa Pola Pembelian Produk Menggunakan Algoritma Frequent Pattern – Growth. Rekayasa , 14 (3), 456–
460.
Syahputri, N. (2020). Penerapan Data Mining Asosiasi  pada  Pola  Transaksi  dengan Metode Apriori. Jurnal Sains Komputer
& Informatika (J-SAKTI , 4 (2), 728–736.
Ulfa, L., & Rahmatullah, S, I. (2023). Analisa
Pola Pembelian Konsumen Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth Pada Nusa Ricebowl &Burger. JISAMAR (Journal of … , 7 (2), 388–402.
Ünvan,  Y.  A.  (2021).  Market  basket  analysis with  association  rules. Communications in Statistics - Theory and Methods , 50 (7),
1615–1628.
Wibowo,  T.  M.,  &  Karyati,  C.  M.  (2021).
Implementasi Data Mining
Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada Transaksi Penjualan Produk (Studi kasus Toko Kanaya Rooftop Garden). Explore , 11 (2), 127.
Wulandari, N. (2022). Market Basket Analysis Dalam Penentuan Paket Produk Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth
(Studi  Kasus:  Pt.  Catur  Mitra  Sejati Sentosa). JIKA  (Jurnal  Informatika) ,
6 (1), 57. https://doi.org/10.31000/jika.v6i1.5439