## MENENTUKAN POLA RESERVASI HOTEL DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH
Jafar, Nining Rahaningsih Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
Jafarfaqoth@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  industri  perhotelan  saat  ini  memang  tumbuh  dengan  pesat,  dan  persaingan  di  antara  para pengusaha hotel semakin ketat. Oleh karena itu, informasi yang tepat mengenai riwayat transaksi pemesanan hotel sangat penting bagi pihak manajemen hotel untuk dapat memahami perilaku konsumen serta membuat keputusan yang  tepat  dalam  menjalankan  bisnis.  Pencatatan  dan  pengolahan  data  transaksi  pemesanan  hotel  dapat memberikan banyak manfaat bagi hotel, salah satunya adalah untuk mengetahui pola perilaku konsumen dengan melihat  data  historis  transaksi  pemesanan  hotel.  Teknik  data  mining  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data tersebut dan mengidentifikasi pola yang sering muncul, seperti tren pemesanan kamar pada hari-hari tertentu, jenis kamar  yang  paling  diminati  oleh  konsumen,  durasi  menginap  yang  paling  umum,  dan  lain  sebagainya.  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  pola  pemesanan  hotel  yang  sering  dipesan  oleh  konsumen.  Data  yang digunakan  adalah  data  reservasi  hotel  tahun  2017  dan  2018  yang  diperoleh  dari  situs  kaggle.  Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  analisis  adalah  fp-growth  dengan  tools  rapid  miner.  Hasil  pengolahan  data menunjukkan  bahwa  terdapat  6.626  record  dengan  atribut  sebanyak  15.  Selain  itu,  terdapat  8  aturan  asosiasi dengan nilai support dan nilai confidence masing-masing 100%. Hal ini menunjukkan bahwa semua item yang terkait  dalam  aturan  tersebut  selalu  muncul  bersama-sama  dalam  setiap  transaksi.  Meskipun  nilai  support  dan confidence  maksimal,  nilai  lift  untuk  setiap  aturan  tersebut  tidak  diberikan.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  bagi  pihak  hotel  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  dengan  pola perilaku konsumen saat melakukan pemesanan pada hotel dengan berbagai pilihan paket dan layanannya.
Kata kunci: Pemesanan Hotel, Data Mining, FP-Growth, RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
Industri perhotelan adalah industri yang menyediakan layanan dengan menggabungkan produk dan layanan [4]. Hotel menyediakan berbagai fasilitas untuk para tamunya, termasuk penginapan, pelayanan makanan dan minuman, rekreasi, hiburan, serta bisnis dan  perkantoran.  Fasilitas  ini  biasanya  diberikan dengan  tarif  tertentu  yang  disesuaikan  dengan  waktu penggunaan  dan  jenis  fasilitas  yang  dipilih.  [7]. industri  perhotelan  memainkan  peran  penting  dalam pembangunan  ekonomi  suatu  negara,  karena  mampu menciptakan lapangan kerja, meningkatkan pendapatan  daerah,  dan  menarik  wisatawan  ke  suatu daerah. Namun, persaingan yang ketat dalam industri ini  membutuhkan  pengelolaan  yang  tepat,  termasuk manajemen data transaksi pemesanan hotel.
Informasi mengenai riwayat transaksi pemesanan hotel  dapat  memberikan  banyak  manfaat  bagi manajemen hotel. Dari data transaksi pemesanan hotel, manajemen hotel dapat mengidentifikasi pola dan tren dalam  preferensi  konsumen,  yang  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  strategis  terkait penawaran  produk  dan  layanan.  Selain  itu,  data tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  menganalisis kinerja  hotel  secara  keseluruhan,  memperbaiki layanan  yang  tidak  efektif,  dan  meningkatkan kepuasan pelanggan.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Hotel Hotel adalah suatu perusahaan yang menyediakan  pelayanan  seperti  makanan,  minuman, fasilitas penginapan, dan fasilitas lainnya dengan tarif tertentu  dalam  waktu  yang  relatif  singkat  [1]. Sedangkan  pengertian  hotel  menurut  Keputusan Menteri Pariwisata, Pos dan Telekomunikasi No. KM. 94/HK.103/MPPT  1987,  menjelaskan  bahwa  hotel adalah salah satu jenis akomodasi yang mempergunakan  sebagian  atau  seluruh  bangunan untuk  menyediakan  jasa  pelayanan  penginapan, makan dan minum serta jasa lainnya bagi umum, yang dikelola secara komersial.

## 2.2. Reservasi
Reservasi  dapat  diartikan  sebagai  suatu  proses perjanjian  yang  berupa  pemesanan  produk,  tempat, atau  jasa  dalam  waktu  tertentu,  baik  secara offline maupun online dengan  melalui proses tukar menukar informasi  antara  konsumen  dan  produsen  guna mancapai  kesepakatan  bersama  mengenai  layanan yang akan dipesan [9].

## 2.3. Data Mining
Data  mining  adalah  rangkaian  proses  untuk mengekstrak  informasi  penting  dan  mengenali  pola dari  suatu  kumpulan  data  yang  besar  dengan  teknik statistik, matematika, hingga kecerdasan buatan untuk
menghasilkan  suatu  informasi  berupa  pengetahuan (Sandi and Ningsih, 2022). Data mining disebut  juga dengan Knowledge  Discovery  Database (KDD) karena  digunakan  untuk  menemukan  informasi  atau pengetahuan  dalam  suatu database yang  jumlahnya besar [8].

## 2.4. Frequent Pattern
Frequent Patterns adalah pola yang sering terjadi dengan mengacu pada satu itemset yang sering mucul secara  bersamaan  di  dalam  suatu  dataset. Frequent patterns terdapat berbagai jenis seperti pola, kelompok itemset , sub-sequence, dan sub-struktur [6].
2.5. Algoritma FP-Growth
FP-Growth  adalah  algoritma  data  mining  yang digunakan untuk menemukan itemsets frekuensi tinggi dari  kumpulan  data  transaksi.  Algoritma  ini merupakan pengembangan dari algoritma Apriori dan memanfaatkan  konsep  FP-Tree  (Frequent  Pattern Tree) untuk melakukan analisis.
Berikut  adalah  tiga  tahap  utama  dalam  metode  FP- Growth:
1. Conditional Pattern Base. Pada tahap ini, FP-Growth membangun Conditional Pattern Base (CPB) untuk setiap item dalam  database.  CPB  adalah  daftar  itemset  yang terdiri  dari  item-item  yang  berhubungan  dengan item tersebut. Setiap CPB memiliki support  count (jumlah  kemunculan)  untuk  setiap  itemset  yang terkait.
2. Conditional FP-Tree FP-Growth  kemudian  membangun  Conditional
FP-Tree  dari  CPB  untuk  setiap  item.  Conditional
FP-Tree adalah struktur pohon yang merepresentasikan  itemset  frekuensi  tinggi  dari CPB. Setiap node pada pohon menyimpan item dan support  count  untuk  itemset  yang  terkait. Conditional  FP-Tree  memungkinkan  FP-Growth untuk menghitung itemset frekuensi tinggi dengan cara yang lebih efisien daripada Apriori.
3. Itemset Frekuensi Tinggi Setelah  membangun  Conditional  FP-Tree,  FP- Growth  melakukan  traversal  pada  pohon  untuk menemukan  itemset  frekuensi  tinggi.  FP-Growth melakukan  traversal  pada  pohon  dengan  cara mengekstrak  subset  dari  pohon  dan  membuat recursive call untuk setiap subset tersebut. Subset yang diekstrak sesuai dengan frequent pattern yang sedang  dicari.  Frequent  pattern  adalah  itemset frekuensi  tinggi  yang  terdiri  dari  satu  item  atau lebih.  FP-Growth  menghasilkan  frequent  pattern dari  pohon  dengan  cara  menggabungkan  itemset yang terkait dengan setiap node pada pohon.
Dengan  menggunakan  metode  FP-Growth, algoritma  dapat  menghasilkan  frequent  itemsets dengan  lebih  efisien  dan  cepat  dibandingkan  dengan algoritma  Apriori.  Hal  ini  karena  FP-Growth  tidak perlu melakukan generate candidate dan
memanfaatkan  konsep  FP-Tree  untuk  melakukan analisis pada data transaksi. [5].

## 2.6. Association Rule (Aturan Asosiasi)
Association  Rules adalah  sebuah  teknik  dalam data mining untuk menentukan hubungan antara item dalam  sebuah  dataset.  Teknik  ini  menggunakan  dua parameter utama, yaitu support dan confidence.
Support  merupakan  ukuran  seberapa  sering sebuah  kombinasi  item  muncul  dalam  keseluruhan transaksi.  Support  digunakan  untuk  menentukan seberapa umum sebuah kombinasi item dalam dataset. Sebagai  contoh,  jika  sebuah  kombinasi  item  muncul pada  20%  dari  seluruh  transaksi,  maka  support  dari kombinasi tersebut adalah 20%. Sedangkan confidence  adalah  ukuran  seberapa  sering  sebuah aturan  asosiasi  benar,  yaitu  seberapa  sering  sebuah kombinasi  item  yang  terdapat  pada  suatu  transaksi juga  terdapat  pada transaksi  lain  yang  memiliki  item lain.  Confidence  digunakan  untuk  menentukan seberapa  kuat  hubungan  antar  item  dalam  sebuah aturan  asosiasi.  Sebagai  contoh,  jika  sebuah  aturan asosiasi  X  →  Y  memiliki  confidence  sebesar  80%, maka  dapat  diartikan  bahwa  80%  transaksi  yang memiliki item X juga memiliki item Y.
Dengan menggunakan teknik Association Rules, dapat ditemukan  aturan-aturan asosiasi  yang  berguna dalam  berbagai  aplikasi  seperti  marketing  dan  e- commerce, untuk melakukan rekomendasi produk atau pemasaran  produk  secara  lebih  efektif.  [3].  Berikut adalah rumus untuk menghitung nilai support dan nilai confidence dalam aturan asosiasi [6].
Perhitungan nilai support untuk satu item : 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Perhitungan nilai support untuk dua item:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Perhitungan  untuk  nilai confidence untuk  pencarian aturan asosiasi setelah frequent itemset ditemukan:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴|𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
(3)

## 2.7. RapidMiner
RapidMiner adalah sebuah aplikasi open source yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  dalam  data mining. RapidMiner menyediakan berbagai teknik dan metode,  seperti  klasifikasi,  klustering,  dan  asosiasi. Beberapa fitur yang tersedia dalam RapidMiner antara lain:
1. Extraction:  RapidMiner  menyediakan  berbagai metode  untuk  mengimpor  data  dari  berbagai sumber, seperti file CSV, database, atau API.
2. Transformation: RapidMiner menyediakan berbagai  alat  untuk  melakukan  transformasi  data, seperti  mengubah  tipe  data,  penghapusan  nilai yang hilang, atau memperluas dimensi data.
3. Data  Pre-processing:  RapidMiner  menyediakan berbagai  teknik  untuk  melakukan  pre-processing data, seperti normalisasi, filter, atau sampling.
4. Visualisasi:  RapidMiner  menyediakan  berbagai alat untuk memvisualisasikan data, seperti diagram alir, grafik, atau peta panas.
5. Modeling:  RapidMiner  menyediakan  berbagai teknik untuk melakukan modeling, seperti regresi, klasifikasi, klustering, atau asosiasi.
6. Evaluasi:  RapidMiner  menyediakan  berbagai metode  untuk  mengevaluasi  model,  seperti  cross- validation, k-fold, atau confusion matrix.
Dengan  fitur-fitur  tersebut,  RapidMiner  dapat digunakan  untuk  melakukan  analisis  data  secara efektif dan efisien, serta menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. [11].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian tersebut  adalah  data  sekunder.  Data  tersebut  berupa kumpulan  data  reservasi  hotel  dari  beberapa  negara dan  diperoleh  dari  situs https://www.kaggle.com ,. Selain itu, data juga diperoleh dari jurnal-jurnal terkait penelitian  mengenai  data  mining  dengan  metode FP- Growth.
Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan oleh orang lain atau institusi sebelumnya dan  kemudian  digunakan  kembali  untuk  tujuan analisis  atau  penelitian  baru.  Sumber  data  sekunder dapat berupa database, kumpulan data, laporan, jurnal, atau situs web.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
1. Observasi Penelitian  ini  tanpa  melalui  observasi  secara langsung  ke  dalam  tempat  atau  perusahaan tertentu,  namun  dilakukan  dengan  meninjau kumpulan  dataset  yang  terdapat  dalam  internet. Peninjauan  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan dataset  yang  sesuai  dengan  topik  penelitian  yang akan dibahas.
2. Studi Pustaka Studi  Pustaka  dilakukan  dengan  mempelajari  dan memahami berbagai jurnal ilmiah sebagai referensi terkait dengan penelitian yang menerapkan ini.
3.3. Tahapan Perancangan perancangan penerapan data mining menggunakan  tahapan  Knowledge  Discovery  in Database (KDD) dan bantuan tools RapidMiner. KDD adalah suatu proses yang digunakan untuk menemukan informasi yang tersembunyi dan pola yang ada dalam data.    [3].  erdapat  lima  tahapan  utama  dalam  proses KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases),  yaitu sebagai berikut: [12].
Gambar 1. Tahapan KDD
1. Seleksi Data Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dalam  proses KDD.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  seleksi  data  dari sumber  data  yang  ada.  Data  yang  dipilih  harus sesuai  dengan  tujuan  penelitian  dan  berkualitas baik. Selain itu, data yang dipilih harus mencakup seluruh aspek yang diperlukan dalam penelitian.
2. Pembersihan Data (Data Cleaning) Tahap  ini  merupakan  tahap  penting  dalam  proses KDD karena data yang tidak bersih atau tidak valid dapat mempengaruhi hasil analisis. Pada tahap ini, dilakukan pembersihan data dari noise, outlier, dan data yang tidak valid.
3. Transformasi Data Tahap  ini dilakukan untuk  mengubah  format data dari  sumber  data  ke  dalam  format  yang  dapat digunakan  dalam  analisis.  Pada  tahap  ini, dilakukan  beberapa  operasi  seperti  normalisasi data, penggabungan data, dan pembagian data.
4. Pemodelan Data Tahap ini merupakan tahap inti dalam proses KDD. Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembangunan  model yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  atau menjelaskan  pola  yang  ada  dalam  data.  Terdapat berbagai  teknik  dan  algoritma  yang  dapat digunakan  dalam  tahap  ini,  seperti  decision  tree, neural network, dan association rules.
5. Evaluasi Data Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kualitas model  yang  dibangun  dengan  menggunakan kriteria  evaluasi  yang  sesuai.  Pada  tahap  ini, dilakukan  uji  coba  model  pada  data  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya  atau  menggunakan metode cross-validation untuk menghindari overfitting  pada  model.  Hasil  evaluasi  kemudian dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan  model yang telah dibangun.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Persiapan Data
Proses persiapan data diawali dengan proses data selection meliputi  tahap  pengumpulan  dan  pemilihan data.  Tahap  pengumpulan  data  diperoleh  dari  data sekunder pada situs Kaggle berupa data reservasi hotel tahun  2017  dan  2018  dengan  data  berjumlah  36.276 records dan 19 atribut. Dataset awal dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Dataset awal Tahap selanjutnya yaitu pemilihan data, dilakukan  dengan  memilih  atribut  yang  sesuai berdasarkan  kriteria  data  yang  akan  diolah.  Hasil seleksi  data  di  atas  berupa  pembersihan  atribut  yang tidak  digunakan,  yaitu  pada  atribut  lead_time, arrival_month, arrival_date, hingga atribut booking_status.  Contoh  hasil data  selection dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Data selection Booking _ID no_of_ad ults no_of_chil dren no_of_weekend_ nights no_of_week_ nights type_of_meal _plan room_type_res erved arrival_ year INN00001 2 0 1 2 Meal Plan 1 Room_Type 1 2017 INN00002 2 0 2 3 Not Selected Room_Type 1 2018 INN00003 1 0 2 1 Meal Plan 1 Room_Type 1 2018 INN00004 2 0 0 2 Meal Plan 1 Room_Type 1 2018 INN00005 2 0 1 1 Not Selected Room_Type 1 2018
Proses  pembersihan  data  pada  tahap  ini sangat  penting  untuk  memastikan  kualitas  data  yang akan digunakan dalam analisis. Pemeriksaan data yang kosong  (missing  value)  dan  data  duplikat  dilakukan untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  tidak mengandung  nilai  kosong  atau  duplikat  yang  dapat mengganggu hasil analisis. Proses ini dilakukan secara manual  pada  Microsoft  Excel  dengan  cara  filter  data pada  atribut  arrival_year  berdasarkan  tahun,  yaitu meningkat  dari  tahun  2017  sampai  2018.  Data  yang akan  digunakan  adalah  data  pada  tahun  2017  saja, sehingga data pada tahun 2018 dihapus.
Setelah  dilakukan  pembersihan  data,  tahap selanjutnya  adalah  transformasi  data.  Transformasi data dilakukan dengan mengubah format data menjadi
data  tabular  dengan  tipe  data  binominal.  Angka  1 digunakan  untuk  menunjukkan  adanya  reservasi, sedangkan  angka  0  digunakan  untuk  menunjukkan tidak  adanya  reservasi.  Hal  ini  dilakukan  agar  data dapat  diproses  dengan  lebih  mudah  dan  efisien menggunakan  teknik  data  mining  yang  akan digunakan selanjutnya.
Tabel 2. Transformasi data pada atribut tipe makanan
Booking ID Makanan 1  Makanan 2  Makanan 3 INN00001 2 0 1 INN00007 2 0 2 INN00015 1 0 2 INN00017 2 0 0 INN00018 2 0 1 Tabel 3. Transformasi data pada atribut tipe kamar Booking ID Kamar 1 Kamar 2 Kamar 3 Kamar 4 Kamar 5 Kamar 6 Kamar 7 INN00001 1 0 0 0 0 0 0 INN00007 1 0 0 0 0 0 0 INN00015 1 0 0 0 0 0 0 INN00017 1 0 0 0 0 0 0 INN00018 1 0 0 0 0 0 0
Setelah  proses  transformasi  selesai,  data  sudah siap  digunakan  untuk  proses data  mining dengan bantuan tools RapidMiner dan algoritma FP-Growth . Data  bersih  yang  siap  digunakan  berjumlah  6.515 records dan 15 atribut.
4.2 Data Mining langkah  pertama  dalam  pengolahan  data reservasi  hotel  menggunakan  RapidMiner  Studio adalah  membuka  aplikasi  RapidMiner  lalu  memilih operator Read Excel. Operator Read Excel digunakan untuk  membaca  data  dari  file  Excel  yang  telah ditentukan.  Setelah  itu,  pilih  Import  Configuration Wizard untuk mengimport file Excel yang akan diolah. Pada  Import  Configuration  Wizard,  pengguna  dapat memilih  file  Excel  yang  akan  diimport  dan
menentukan  lokasi  file.  Kemudian,  pengguna  dapat menentukan  sheet  yang  akan  diimport,  menentukan header  kolom,  dan  memilih  tipe  data  pada  setiap kolom.  Setelah  konfigurasi  selesai  dilakukan,  klik tombol  Finish  untuk  menyelesaikan  proses  import data.
Setelah data berhasil diimport, langkah selanjutnya  adalah  melakukan  pemrosesan  data menggunakan metode FP-Growth. Metode FP-Growth adalah salah satu metode data mining yang digunakan untuk menemukan pola asosiasi dalam data transaksi. Metode  ini  bekerja  dengan  mengidentifikasi  itemset yang  sering  muncul  bersama  dalam  setiap  transaksi,
B o o ki n g_ ID n o _ o f_ ad u lt s n o _ o f_ ch il d re n n o _ o f_ w e e ke n d _ n ig h ts n o _ o f_ w e e k_ n ig h ts ty p e _ o f_ m e al _ p la n re q u ir e d _ ca r_ p ar ki n g_ sp ac e ro o m _ ty p e _ re se rv e d le ad _ ti m e ar ri va l_ ye ar ar ri va l_ m o n th ar ri va l_ d at e m ar ke t_ se gm e n t_ ty p e re p e at e d _ gu e st n o _ o f_ p re vi o u s_ ca n ce ll at io ns n o _ o f_ p re vi o u s_ b o o ki n gs_ n o t_ ca n ce le d av g_ p ri ce _ p e r _ ro o m n o _ o f_ sp e ci al _ re q u e st s b o o ki n g_ st at u s INN00001 2 0 1 2 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 224 2017 10 2 Offline 0 0 0 65 0 Not_Canceled INN00002 2 0 2 3 Not Selected 0 Room_Type 1 5 2018 11 6 Online 0 0 0 106.68 1 Not_Canceled INN00003 1 0 2 1 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 1 2018 2 28 Online 0 0 0 60 0 Canceled INN00004 2 0 0 2 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 211 2018 5 20 Online 0 0 0 100 0 Canceled INN00005 2 0 1 1 Not Selected 0 Room_Type 1 48 2018 4 11 Online 0 0 0 94.5 0 Canceled INN00006 2 0 0 2 Meal Plan 2 0 Room_Type 1 346 2018 9 13 Online 0 0 0 115 1 Canceled INN00007 2 0 1 3 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 34 2017 10 15 Online 0 0 0 107.55 1 Not_Canceled INN00008 2 0 1 3 Meal Plan 1 0 Room_Type 4 83 2018 12 26 Online 0 0 0 105.61 1 Not_Canceled INN00009 3 0 0 4 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 121 2018 7 6 Offline 0 0 0 96.9 1 Not_Canceled INN00010 2 0 0 5 Meal Plan 1 0 Room_Type 4 44 2018 10 18 Online 0 0 0 133.44 3 Not_Canceled INN36265 2 0 0 2 Meal Plan 1 0 Room_Type 4 187 2018 7 8 Online 0 0 0 105.3 0 Canceled INN36266 2 0 1 3 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 15 2018 5 30 Online 0 0 0 100.73 0 Not_Canceled INN36267 2 0 2 2 Meal Plan 1 0 Room_Type 2 8 2018 3 4 Online 0 0 0 85.96 1 Canceled INN36268 2 0 1 0 Not Selected 0 Room_Type 1 49 2018 7 11 Online 0 0 0 93.15 0 Canceled INN36269 1 0 0 3 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 166 2018 11 1 Offline 0 0 0 110 0 Canceled INN36270 2 2 0 1 Meal Plan 1 0 Room_Type 6 0 2018 10 6 Online 0 0 0 216 0 Canceled INN36271 3 0 2 6 Meal Plan 1 0 Room_Type 4 85 2018 8 3 Online 0 0 0 167.8 1 Not_Canceled INN36272 2 0 1 3 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 228 2018 10 17 Online 0 0 0 90.95 2 Canceled INN36273 2 0 2 6 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 148 2018 7 1 Online 0 0 0 98.39 2 Not_Canceled INN36274 2 0 0 3 Not Selected 0 Room_Type 1 63 2018 4 21 Online 0 0 0 94.5 0 Canceled INN36275 2 0 1 2 Meal Plan 1 0 Room_Type 1 207 2018 12 30 Offline 0 0 0 161.67 0 Not_Canceled
kemudian membentuk pohon FP-Tree untuk merepresentasikan hubungan antar itemset tersebut.
Gambar 3. Import data dengan read excel
Selanjutnya pilih operator Select Attributes untuk memilih  kembali  atribut  mana  yang  akan  digunakan dalam  proses data  mining .  Pada  parameter attribute filter  type ,  pilih a  subset untuk  memilih  beberapa atribut  yang  diinginkan.  Klik apply jika  atribut  yang dipilih sudah sesuai.
Gambar 4. Select attributes
Untuk atribut “booking ID” akan diubah sebagai atribut role ID  dengan  menggunakan  operator Set Role .  Atribut  dengan  peran  ID  bertindak  sebagai identifier untuk itemset yang  akan  diolah.  Lalu tambahkan  operator Numerical  to  Binominal untuk mengubah atribut numerik menjadi binominal ( true or false ).
Gambar 5. Nilai atribut tipe binominal
Selanjutnya,  tambahkan  operator  modelling FP-Growth dan Create  Association  Rule sehingga dihasilkan  desain  proses  seperti  pada  gambar  6  di bawah.  Untuk  proses  pengujian  dimulai  dengan pembentukan frequent  itemset dengan  nilai minimum support yaitu  0,85;  0,9;  0,95;  dan  1.  Hasil  pengujian
pembentukan frequent  itemset seperti  pada  tabel berikut.
Gambar 6. Desain proses pada rapidminer Tabel 4. Hasil pengujian nilai support Min. Support Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 0,85 39 33 20 7 1 0,9 39 33 20 7 1 0,95 31 26 16 6 1 1 31 26 16 6 1
Selanjutnya,  diambil  nilai minimum  support 1 untuk  pengujian  berikutnya  dengan  menggabungkan nilai minimum confidence dari angka 0,9; 0,95; dan 1. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Hasil uji nilai confidence Min. Support Min. Confidence Total Association Rules 1 0,9 25 1 0,95 15 1 1 8
Hasil  association  rules  yang  didapatkan  dari proses di atas dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 7. Hasil association rules
Gambar 8. Grafik association rules
Dari penerapan algoritma FP-Growth pada data reservasi hotel dihasilkan aturan asosiasi sebagai berikut:
1. Jika  reservasi  kamar  1,  maka  kemungkinan konsumen  adalah  orang  dewasa  dengan  nilai support 0,868 dan nilai confidence 1.
2. Jika  reservasi  pada  malam  weekday  dan  memilih kamar  1,  maka  kemungkinan  konsumen  adalah orang dewasa dengan nilai support 0,814 dan nilai confidence 1.
3. Jika  reservasi  kamar  1  dan  makanan  1,  maka kemungkinan  konsumen  adalah  orang  dewasa dengan nilai support 0,635 dan nilai confidence 1. 4. Jika reservasi kamar 1 pada malam weekend, maka kemungkinan  konsumen  adalah  orang  dewasa dengan nilai support 0,389 dan nilai confidence 1. 5. Jika  reservasi  pada  malam  weekday,  memilih kamar  1  dan  makanan  1,  maka  kemungkinan konsumen  adalah  orang  dewasa  dengan  nilai support 0,587 dan nilai confidence 1. 6. Jika reservasi pada malam weekday, kamar 1 dan malam  weekend,  maka  kemungkinan  konsumen adalah  orang  dewasa  dengan  nilai support 0,339 dan nilai confidence 1.
7. Jika  reservasi  kamar  1,  makanan  1,  dan  malam weekend,  maka  kemungkinan  konsumen  adalah orang dewasa dengan nilai support 0,313 dan nilai confidence 1. 8. Jika  reservasi  pada  malam  weekday,  kamar  1, makanan 1, dan malam weekend, maka kemungkinan  konsumen  adalah  orang  dewasa dengan nilai support 0,268 dan nilai confidence 1.

## 4.3 Evaluation
Dari  hasil  pengujian  di  atas,  hasil  kombinasi antara nilai minimum support dan minimum confidence di  angka  1  dan  0,9,  didapatkan  sebanyak  5 itemset dengan association rules yang terbentuk sebanyak 25 rules. Sedangkan  apabila  nilai confidence dinaikkan hingga  maksimal  di  angka  1,  maka  aturan  asosiasi yang  diperoleh  akan  semakin  sedikit.  Hal  ini  sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Fandi Achmad dkk,  yang  mengatakan  bahwa  jika  nilai minimum support dan confidence semakin  tinggi,  maka  aturan asosiasi yang didapatkan lebih sedikit [2].
Hasil association  rules yang  didapatkan  dari pengujian  di  atas  dapat  menjadi  sumber  informasi terkait dengan pola perilaku konsumen saat melakukan reservasi  hotel.  Pola  tersebut  dapat  digunakan  untuk menentukan  strategi  pemasaran  hotel,  contohnya dengan  menawarkan  paket  reservasi  hotel  dengan penawaran  tipe  kamar  dan  tipe  makanan  tertentu berdasarkan item yang sering dipesan oleh konsumen.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma FP-Growth dapat  membantu  untuk  menentukan  pola  transaksi reservasi hotel dan dapat dijadikan sebagai salah satu sumber referensi untuk menentukan strategi pemasaran hotel sesuai dengan pola pemesanan  yang sering  dilakukan  konsumen.  Dari  dataset  reservasi hotel  yang  berjumlah  6.515  record  dan  15  atribut, didapatkan  8  aturan  asosiasi  menggunakan  nilai minimum support = 1 dan nilai minimum confidence = 1. Semua aturan yang terbentuk mempunyai nilai lift
di  atas  1,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  penelitian selanjutnya.  penerapan  algoritma  FP-Growth  dapat memberikan  manfaat  dalam  menentukan  pola transaksi  reservasi  hotel  dan  membantu  dalam menentukan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif. Selain  itu,  perlu  diperhatikan  juga  faktor-faktor  lain yang  mempengaruhi  tingkat  pemesanan  hotel  seperti lokasi,  fasilitas,  harga,  dan  lain  sebagainya. Penggunaan dataset yang lebih detail dan representatif dapat  meningkatkan  validitas  dan  generalisasi  dari hasil  penelitian.  Selanjutnya,  menerapkan  algoritma lainnya  seperti  Apriori,  ECLAT,  atau  algoritma clustering  dapat  memberikan  sudut  pandang  yang berbeda  dan  menghasilkan  informasi  yang  lebih lengkap dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Achmad Ali Fikri, Syamsul Arifin, M.F.F. (2022) ‘RANCANG BANGUN APLIKASI RESERVATION  HOTEL  BERBASIS  WEB (STUDI KASUS HOTEL TAMBORA SUMBAWA)’, ץראה , 2 (8.5.2017),  pp.  2003– 2005.
[2]   Achmad,  F. et  al. (2023)  ‘ANALISA  POLA TRANSAKSI PEMBELIAN KONSUMEN
PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH’, 7(1), pp. 168–175.
[3]   Adi,  P. et  al. (2020)  ‘Data  Mining  Untuk Menganalisa  Pola  Pembelian  Perak  Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Emas Dan Perak Adi Saputra Tanjung’, pp. 1–12.
[4]   Berganda,  R.  (2022)  ‘Kata  Kunci :  Kualitas Pelayanan,  Lokasi  dan  Kepuasan  Tamu’,  3(1), pp. 361–377.
[5]   Bunda,  Y.P.  (2020)  ‘Algoritma  Fp-Growth Untuk  Menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh (Studi  Kasus  Di  Pusat  Oleh-Oleh  Ummi  Aufa Hakim)’, Riau  Journal  of  Computer  Science , 06(01), pp. 34–44.
[6]   Fajrin,  B.,  Dwi  Puspitasari  and  Deasy  Sandhya Elya  Ikawati  (2020)  ‘Pengembangan  Sistem Rekomendasi Menu Paket Meeting
Menggunakan  Metode  Fp-Growth  (Studi  Kasus Lotus Garden Hotel Kediri)’, Jurnal Informatika Polinema ,  6(3),  pp.  15–22.  Available  at: https://doi.org/10.33795/jip.v6i3.307.
[7]   Harnita,  A.,  Kambolong,  M.  and  Yusuf,  M. (2022)  ‘Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Kepuasan  Pelanggan  Pada  Hotel  Horison Kendari’, Business  UHO:  Jurnal  Administrasi Bisnis , 1(2), p. 302. Available at: https://doi.org/10.52423/bujab.v1i2.9562.
[8]   Hutasuhut, M. et al. (2022) ‘Data Mining Untuk Menganalisa  Pola  Penjualan  Pestisida  dengan Mengunakan  Algoritma  FP-Growth’, Jurnal Riset  Komputer) , 9(6), pp. 2407–389. Available at: https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5200.
[9]   Monalisa,  P.,  Marlina,  D.  and  Rastic,  F.  (2023) ‘SISTEM  INFORMASI  RESERVASI  JASA
TREATMENT PADA’, pp. 397–403.
[10]  Retnoningsih,  E.  and  Afriyanti,  T.M.  (2022) ‘Sistem  Rekomendasi  Buku  Perpustakaan Menggunakan  Algoritma  Frequent  Pattern Growth’, Techno.Com ,  21(2),  pp.  292–310. Available at: https://doi.org/10.33633/tc.v21i2.5789.
[11]  Rizky,  M.,  Ridha,  A.A.  and  Prihandani,  K. (2021)  ‘Penentuan  Paket  Promosi  Pakaian  PT. D&C Production dengan Menggunakan
Algoritma FP-Growth’, Edumatic: Jurnal Pendidikan  Informatika ,  5(2),  pp.  177–186.
Available at:
https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.3714.
[12]  Salsabila, N., Sulistiyowati, N. and Padilah, T.N. (2022)  ‘Pencarian  Pola  Pemakaian  Obat Menggunakan  Algoritma  FP-Growth’, Journal of Applied Informatics and Computing , 6(2), pp. 120–128.
Available at: https://doi.org/10.30871/jaic.v6i2.4187.
[13]  Sandi,  A.P.  and  Ningsih,  V.W.  (2022) ‘Implementasi  Data  Mining  Sebagai  Penentu Persediaan  Produk  Dengan  Algoritma  Fp- Growth Pada Data Penjualan Sinarmart’, Jurnal Publikasi  Ilmu Komputer dan Multimedia , 1(2), pp. 111–122. Available at: https://doi.org/10.55606/jupikom.v1i2.343.