## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PENENTUAN REKOMENDASI PRODUK UMKM BERDASARKAN FREKUENSI PEMBELIAN
Rd.M.Dimas Burhanudin Akbar 1) ; Pritasari Palupiningsih 2*) ; Budi Prayitno 3)
1,2,3 Teknik Informatika, Institut Teknologi PLN
1,2,3 Menara PLN, Jl. Lingkar Luar Barat, DKI Jakarta Email: 1 dimas1831084@itpln.ac.id, 2 pritasari@ itpln.ac.id, 3 budiprayitno@itpln.ac.id

## Abstract
The rapid growth of the MSMEs business is caused by the development of digital technology that makes it easy to open a business. Business competition is a challenge  for MSMEs,  to be  able  to  survive in business competition, it is necessary to make the right business decisions in order to maximize the business potential of MSME. One way that MSMEs can do in order to maximize business potential is by providing the right product recommendations to consumers. The right product is obtained by analyzing consumer purchasing patterns. This research uses the association rule technique and the FP-Growth algorithm to get the right rule as a product recommendation for MSME. The analysis uses transaction data on MSME from January 1, 2021 to April 30, 2021, obtained 1483 transactions with 3 trials at a minimum support of 1%, 2%, and 3% and a minimum confidence of 30%. To determine the correlation found in the rules formed, a lift ratio was used. In the first experiment, 13 rules were found that had a lift ratio value > 1 of the 24 rules formed. The rule that has the highest lift ratio value is if you buy Strawberry Tea, you buy Kopi Susu Pagi, and Mineral Water of 6.9. In the second experiment, there were 3 rules that had a lift ratio value > 1 of the 6 rules formed, the rule that had the highest lift ratio value, namely, if you buy strawberry tea, you buy mineral water of 3.69. In the third experiment, there was no rule that  had a lift  ratio value > 1. The established rules could be the basis for MSME in providing the right product recommendations to consumers.
Keyword: UMKM,Purcashing Patterns,Association rule, FP-Growth, Lift Ratio

## Abstrak
Pertumbuhan  bisnis  UMKM  yang  begitu  pesat  yang  diakibatkan  perkembangan  teknologi  digital  yang memudahkan untuk membuka bisnis. Persaingan bisnis menjadi tantangan tersendiri bagi UMKM, untuk bisa bertahan dalam persaingan bisnis dibutuhkan sebuah keputusan bisnis yang tepat agar bisa memaksimalkan potensi bisnis UMKM. Salah  satu  cara  yang  bisa  dilakukan  dalam  rangka  memaksimalkan  potensi  bisnis  dengan  memberikan  rekomendasi produk yang  tepat  kepada  konsumen.  Produk yang  tepat  didapatkan  dengan  menganalisis  pola  pembelian  konsumen. Penelitian ini menggunakan teknik association rule dan algoritma FP-Growth untuk mendapatkan rule yang tepat sebagai penetuan rekomendasi produk pada UMKM. Analisis dilakukan menggunakan data transaksi pada UMKM dari 1 Januari 2021 sampai 30 April 2021 yaitu sejumlah 1483 transaksi dengan 3 kali percobaaan pada minimum support sebesar 1%, 2%, dan 3% serta minimum confidence sebesar 30%. Untuk melihat korelasi yang tedapat pada rules yang terbentuk digunakan lift ratio.Pada percobaan pertama didapatkan 13 rules yang memiliki nilai lift ratio > 1 dari 24 rules yang terbentuk, rule yang memiliki nilai lift ratio tertinggi yaitu jika membeli Strawberry Tea maka membeli Kopi Susu Pagi, dan Air Mineral sebesar 6,9. Pada percobaan kedua didapatkan 3 rules yang memiliki nilai lift ratio > 1 dari 6 rules yang terbentuk, rule yang memiliki nilai lift ratio tertinggi yaitu Jika membeli strawberry tea maka membeli air mineral sebesar 3,69. Pada percobaan ketuga tidak didapatkan rule yang memiliki nilai lift ratio > 1. Dengan rules yang telah terbentuk dapat menjadi dasar bagi UMKM dalam memberikan rekomendasi produk yang tepat kepada konsumen.
Kata Kunci: UMKM, Pola Pembelian Produk, Analisis Asosiasi, FP-Growth, Lift Ratio

## 1. PENDAHULUAN
Di era digital, perkembangan UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) bergerak sangat cepat. Banyak UMKM baru yang  bermunculan  dikarenakan  kemudahaan  berbisnis  di  era  digital  saat  ini.  BKPM  (Badan  Koordinasi  Penanaman

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Modal)  mengumumkan  bahwa  terjadi  rekor  pengajuan  NIB  (Nomor  Induk  Berusaha)  melalui OSS ( Online  Single Submision ) tertinggi selama tahun 2020 di bulan Oktober 2020, yakni mencapai 377.540 permohonan yang telah diterima oleh BKPM [1]. Dengan adanya platform digital yang berkembang di Indonesia transaksi yang dilakukan pelanggan bisa dilakukan dari saja sehingga data transaksi didapatkan oleh UMKM tentunya menjadi lebih besar. Hal  ini merupakan sebuah resources yang sangat berharga untuk meningkatkan potensi UMKM tetapi kebanyakan UMKM tidak mengetahui hal tersebut. Mereka hanya menyimpan data tersebut dan tidak digunakan untuk menjadi sebuah knowledge yang bisa membantu mereka dalam mengambil keputusan bisnis dalam memberikan rekomendasi produk kepada konsumen. Dalam proses  untuk  mendapatkan  rekomendasi  produk  tersebut  diperlukan  analisis  data  untuk  mendapatkan  hubungan  – hubungan yang terdapat pada data sehingga menghasilkan rekomendasi produk yang tepat.
Salah satu proses analisis data yang dilakukan adalah dengan penerapan data mining . Data mining adalah suatu proses menggali dan menganalisa data yang bertujuan untuk mendapatkan informasi suatu pola yang terdapat pada data [2]. Data mining memiliki beberapa teknik tetapi dalam penelitian ini penulis menggunakan teknik association rule dalam menganalisis data, dikarenakan teknik association rule berfungsi untuk mendapatkan sebuah pola dari data yang saling berhubungan untuk rekomendasi produk. Association rule adalah salah satu teknik yang digunakan dalam proses data mining yang berguna untuk menentukan hubungan asosiasi antar data yang diolah untuk mendapatkan sebuah rule [3]. Dalam proses association rule terdapat support yang merupakan sebuah ukuran yang menyatakan berapa tingkat dominasi suatu itemset dari keseluruhan data [2]. Dan juga terdapat confidence ialah ukuran yang memberitahukan hubungan antara dua atau lebih item tergantung kondisinya [4].
Di dalam penerapan association rule terdapat algoritma beberapa algoritma yang bisa diterapkan, untuk penelitian ini  digunakan  algoritma FP - Growth .  Algoritma FP - Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma  Apriori  yang menggunakan konsep pembangunan yang menggunakan struktur data tree yang disebut FP - Tree , dengan menggunakan konsep tersebut algoritma FP - Growth dapat lebih cepat dalam melakukan proses pencarian rule dibandingkan algoritma Apriori [5]. Sebelum rule digunakan perlu dilakukan sebuah evaluasi terhadap rule yang didapat guna memastikan rule yang  akan  digunakan  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan.  Evaluasi  dilakukan  dengan  mencari  nilai lift  ratio . Lift  ratio merupakan sebuah angka yang menunjukkan banyaknya kemungkinan dalam menemukan semua artibut yang muncul bersama dibandingkan dengan semua atribut yang menehui syarat [6].
Terkadang pemilik bisnis UMKM hanya melakukan penyimpanan data terkait transaksi yang ada dengan bantuan platform digital , namun belum dilakukan pengolahan terhadap data tersebut untuk menjadi suatu informasi yang bisa membantu keputusan bisnis terutama pada perekomendasi produk. Selain itu, proses perekomendasian menu juga hanya berdasarkan produk yang paling banyak dibeli oleh konsumen. Sehingga bisa saja terjadi kendala saat menentukan menu paket yang tepat dikarenakan belum mengetahui pola pembelian konsumen.
Terdapat penelitian sebelumnya terkait mencari pola pembelian pada UMKM untuk memberikan rekomendasi menu kepada konsumen dengan algoritma ECLAT . Dengan menggunakan sample data 5 hari didapat hasil 3 rule dengan nilai support sebesar 3 %. Pada penelitian dilakukan pengujian dengan lift ratio dan didapat 2 rule yang mendapatkan positive correlation dengan nilai lift ratio > 1 [7] .
Dengan dilakukan analisis data pada data pembelian konsumen didapatkan sebuah pola pembelian, dari sebuah pola tersebut  di  proses  dengan  algoritma FP - Growth untuk  didapatkan  sebuah rule yang  bisa  dijadikan  acuan  dalam memberikan rekomendasi produk kepada konsumen dengan tepat. Tentunya hal ini diharapkan bisa membantu UMKM dalam memaksimalkan potensi usaha mereka dengan bisa memberikan produk yang tepat kepada konsumen mereka. Dan mereka bisa bertahan dan terus berkembang dalam persaingan bisnis UMKM.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Data  yang  digunakan  adalah data  transaksi  penjualan di  sebuah  UMKM  Coffee  Shop  selama  4  bulan. Total seluruh  transaksi  berjumlah  1483  dengan  jumlah  menu  sebanyak  65  items.  Dataset  sebelumnya  telah  dilakukan pembersihan  terhadap  items  yang  duplikat  yang  memiliki  nama  yaitu  “Cup”  dan  ukuran  seperti  “Medium”, “Small”,“250ml”,”1L” serta pada item yang memiliki nama “Single”. Data transaksi terdiri dari beberapa fields yaitu Outlet, Receipt Number , Date , Time , Payment Method , dan Items . Pada data tersebut, sebuah transaksi memuat paling sedikit 1 item hingga paling banyak 20 items yang dibeli secara bersamaan.

## 2.2 Assosication Rule
Association rule merupakan salah satu teknik yang biasa disebut dengan market basket analysis dan digunakan dalam data mining untuk menemukan hubungan asosiasi antar data dan menemukan rules yang terbentuk dari data yang

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
ada. Association  rule didapat  dengan  melakukan  pencarian frequent  itemset yang  merupakan  kombinasi  yang  paling umum dalam itemset serta harus memenuhi syarat minimal dari support dan confidence yang telah ditentukan [3]. Untuk evaluasi menggunakan nilai lift ratio .
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑂𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵)

## 2.3. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Algoritma FP-Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) dalam sebuah kumpulan data. Pada algoritma FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree , yang biasa disebut FP-Tree,  dalam  pencarian frequent  itemsets bukan  menggunakan  generate  candidate  seperti  yang  dilakukan  pada algoritma Apriori. Dengan menggunakan konsep tersebut, algoritma FP- Growth menjadi lebih cepat daripada algoritma Apriori. Setelah tahap pembangunan FP-Tree dari sekumpulan data transaksi, akan diterapkan algoritma FP-Growth untuk mencari frequent pattern base . Algoritma FP-Growth dibagi menjadi tiga langkah, yaitu :
1. Tahap pembangkitan conditional pattern base
Conditional pattern base merupakan sub dataset yang berisi prefix path (lintasan prefix ) dan suffix pattern (pola  akhiran).  Pembangkitan conditional  pattern  base didapatkan  melalui FP-Tree yang  telah  dibentuk sebelumnya.
2. Tahap pembangkitan conditional FP-Tree
Pada tahap ini, support dari setiap item pada setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang memiliki support count lebih besar dari minimum support yang telah ditentukan sebelumnya akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree .
3. Tahap pencarian frequent pattern generated
Apabila conditional FP-Tree merupakan lintasan tunggal. Maka didapatkan frequent pattern generated dengan melakukan kombinasi item untuk setiap conditional FP-Tree . Jika  bukan lintasan tunggal, maka  dilakukan pembangkitan FP-Growth secara recursive.

## 2.4. Tahap Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode pengembangan CRISP-DM sebagai tahap penelitian yamg dapat dilihat pada Gambar 1. CRISP-DM merupakan model proses data mining yang menggambarkan  pendekatan umum yang digunakan pakar data mining untuk mengatasi masalah yang dihadapi. Dalam CRISP-DM sebuah proyek data mining memiliki siklus  hidup  yang  terbagi  dalam  enam  fase.  Keseluruhan fase berurutan  yang  ada  tersebut  bersifat  adaptif. Fase berikutnya dalam urutan bergantung kepada keluaran dari fase sebelumnya. Tahapan pada siklus hidup CRISP - DM akan dijelaskan secara rinci sebagai berikut:
1. Business Understanding / Pemahaman Bisnis
Pada  tahap  ini  dibutuhkan  pemahaman  tentang  substansi  dari  kegiatan data  mining yang  akan  dilakukan, kebutuhan dari perspektif bisnis. Kegiatannya antara lain menentukan sasaran atau tujuan bisnis, memahami situasi bisnis, menentukan tujuan data mining dan membuat perencanaan strategi. Pemahaman bisnis pada penelitian ini mengacu pada penerapan pola pembelian produk konsumen coffee shop , yang mana aturan yang dihasilkan dapat

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
membantu  pemilik  bisnis  dalam  pengambilan  keputusan  bisnis  kedepannya.  Fase  pemahaman  bisnis  telah dipaparkan secara detail pada latar belakang serta tujuan dari penelitian ini.
Gambar 2 Flowchart CRISP - DM
2. Data Understanding / Pemahaman Data
Tahap  mengumpulkan  data  awal,  mempelajari  data  untuk  bisa  mengenal  data  yang  akan  dipakai.  Fase  ini mencoba mengidentifikasikan masalah yang berkaitan dengan kualitas data, mendeteksi subset yang menarik dari data untuk membuat hipotesa awal. Pada penelitian ini data  yang akan digunakan adalah data transaki penjualan yang didapatkan langsung dari UMKM Coffee Shop . Pada tahapan ini, dilakukan pengamatan apakah data sesuai dengan permasalahan yang didapatkan pada fase business understanding . Jika masalah belum sesuai dengan data yang didapatkan, maka akan kembali pada fase business understanding , jika  masalah sudah sesuai dengan data yang didapatkan maka akan masuk pada fase selanjutnya yaitu  fase data preparation .
3. Data Preparation / Pengolahan Data
Tahap ini sering disebut sebagai tahap yang padat karya. Aktivitas yang dilakukan antara lain memilih table dan field yang akan ditransformasikan ke dalam database baru untuk bahan data mining .
4. Modeling / Pemodelan
Tahap  ini  adalah  tahap  menentukan  teknik data  mining yang  digunakan,  menentukan tools  data  mining , algoritma data mining , menentukan parameter dengan nilai yang optimal. Metode yang diterapkan ialah metode association rule yang mana algoritma yang akan digunakan adalah  algoritma FP - Growth .
5. Evaluation / Evaluasi Tahap interpretasi terhadap hasil data mining yang ditunjukan dalam proses pemodelan pada tahap sebelumnya. Evaluasi dilakukan secara mendalam dengan tujuan menyesuaikan model yang didapat agar sesuai dengan sasaran yang  ingin  dicapai  dalam  tahap  pertama.  Hasil  implementasi dari tahap Evaluation CRISP - DM pada  penelitian menggunakan lift ratio dengan acuan untuk mengukur ketepatan dari hasil association rule yang telah terbentuk.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
6. Deployment / Penyebaran
Tahap penyusunan laporan atau presentasi dari pengetahuan yang didapat dari evaluasi pada proses data mining . Banyak penelitian yang tidak melakukan tahap ini, deployment mengakui bahwa tidak ada model yang statis. Model tersebut dibangun dari data yang diwakili data pada waktu tertentu, sehingga perubahan waktu dapat menyebabkan berubahnya karakteristik data. Model pun harus dipantau dan mungkin diganti dengan model yang sudah diperbaiki. Pada penelitian ini, hasil implementasi dari tahap deployment berupa aturan yang dihasilkan dari pengolahan data mengunakanp python dan kemudian ditampilkan dalam sebuah antarmuka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah data diproses pada metode analisis dengan CRISP DM , maka selanjutnya dilakukan proses analisis data menggunakan algoritma FP - Growth pada dataset dengan 3 kali percobaan pada nilai minimum support 1%,2% dan 3% serta minimum  confidence sebesar  30%.  Proses  pertama  yang  dilakukan  yaitu  membaca  data  tabel binary untuk menjumlah frekuensi kemunculan items dari setiap transaksi dan diurutkan dari yang terbesar ke terkecil untuk membuat urutan prioritas items. Setelah didapatkan data tabel frekuensi tersebut maka selanjutnya membuat tabel frequent itemset yaitu data tabel yang berisikan kombinasi data yang sudah diurutkan berdasarkan frekuensi. Setelah di dapat frequent itemset maka selanjutnya yaitu proses pembangkitan FP - Tree yang dimana setiap kombinasi yang terbentuk akan dibuat menjadi  daun  –  daun tree yang  membuat  jalur  berdasarkan  kombinasi  yang  terbentuk.  Setelah FP - Tree terbentuk dilakukan  proses  pencarian conditional  pattern  base yang  merupakan  proses  pembacaan  jalur  pada FP - Tree yang terbentuk  dan  menghitung  nilai  kemunculan  berdasarkan  frekuensi suffix (akhiran)  jalur  yang  terdapat  pada FP - Tree . Setelah FP - Tree terbentuk maka selanjutnya dilakukan pembangkitan conditional FP - Tree yaitu proses menghitung nilai frekuensi dari setiap items pada pattern yang terbentuk pada proses conditional pattern base jika nilai frekuensi items tersebut lebih kecil dari minimum support maka daun tersebut akan dihapus pada pattern yang telah terbentuk. Setelah conditional  FP - Tree terbentuk  maka  proses  selanjutnya  yaitu  mencari frequent  patterns  generated .  Yaitu  sebuah kumpulan rule sementara yang terbentuk setelah proses conditional FP - Tree dengan memasukkan setiap suffix kepada setiap data. Setelah proses frequent pattern generated didapatlah rule sementara yang akan dihitung nilai confidence -nya jika nilai confidence rule melebihi minimum confidence yaitu 30 % maka rule tersebut bisa dilanjutkan ke proses evaluasi. Setiap rule yang memiliki nilai confidence melebihi nilai minimum confidence akan dilakukan proses evaluasi dengan menghitung nilai lift ratio dari setiap rules untuk mengetahui rule tersebut memiliki nilai korelasi yang positif atau negatif. Jika nilai lift ratio < 1 maka rule memiliki korelasi negatif dan tidak bisa digunakan sedangkan nilai lift ratio > 1 maka rule memiliki korelasi positif dan bisa digunakan. Rule yang terbentuk pada setiap percobaan 1 dan 2 terlihat pada tabel 1  dan  3, rule pada  percobaan  3  tidak  ada  yang  memiliki  nilai lift  ratio diatas  1  maka rule yang  terbentuk  tidak  bisa digunakan dikarenakan memiliki nilai korelasi yang negatif.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 4 Hasil Rule pada Percobaan 2
Gambar 5 Diagram Perbandingan Total Kemunculan Items pada Setiap Percobaan
Gambar 6 Grafik Perbandingan Nilai Rata-Rata Lift Ratio pada Setiap Percobaan
Gambar 5 Grafik Perbandingan Nilai Rata-Rata Confidence pada Setiap Percobaan
Perbandingan Total Item yang Memenuhi
Minimum Support
50 Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3
Perbandingan Nilai  Rata - Rata Lift Ratio
2.000000 1.000000 0.000000 Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3
Perbandingan Nilai  Rata - Rata  Confidence
0.5 0.45 0.4 0.35
Percobaan 1
Percobaan 2 Percobaan 3

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar  3  memperlihatkan  pengaruh  nilai minimum  support terhadap  total  kemunculan items pada  setiap perocobaan.  Semakin  tinggi  nilai minimum  support maka  akan  semakin  sedikit  nilai  kemunculan items .  Gambar  4 memperlihatkan nilai rata – rata confidence pada setiap percobaan dan terlihat bahwa percobaan 2 memiliki nilai rata – rata confidence tertinggi yang mengindikasi bahwa rule yang terbentuk pada percobaan 2 memiliki rule yang tingkat kepercayaan yang baik. Gambar 5 memperlihatkan perbandingan nilai rata – rata lift ratio pada setiap perocobaan dan terlihat  pada  setiap  percobaaan  mengalami  penurunan  dan  pada  percobaan  3  menghasilkan  nilai  rata  –  rata lift  ratio dibawah 1 dikarenakan rule yang terbentuk pada percobaan 3 tidak ada yang memenuhi nilai lift ratio > 1.
Gambar 6 Hasil Deployment pada Aplikasi Mobile
Gambar 7 Hasil Deployment pada Aplikasi Mobile
Gambar 6 dan Gambar 7 merupakan hasil deployment dari rule yang telah terbentuk pada aplikasi mobile pada percobaan 1 dan percobaan 2.Berikut hasil rule yang terbentuk pada percobaan 1 dengan nilai minimum support sebesar 1% , minimum confidence 30 %, dan memenuhi nilai lift ratio > 1:
1. Jika konsumen membeli Cookies n Cream Maka konsumen juga akan membeli Ayam Kegunting
2. Jika konsumen membeli Ayam Kegunting dan Kopi Susu Pagi maka konsumen juga akan membeli Air Mineral.
3. Jika konsumen membeli Ayam Kegunting dan Air Mineral maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
4. Jika konsumen membeli Es The Tawar maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
5. Jika konsumen membeli Salted Caramel with Coffe Jelly maka konsumen juga akan membeli Ayam Kegunting.
6. Jika konsumen membeli Americano maka konsumen juga akan membeli Air Mineral.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
7. Jika konsumen membeli French Fries maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
8. Jika konsumen membeli Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Ayam Kegunting.
9. Jika konsumen membeli Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
10. Jika konsumen membeli Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Air Mineral.
11. Jika konsumen membeli Kopi Susu Pagi dan Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Air Mineral.
12. Jika konsumen membeli Air Mineral, Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
13. Jika konsumen membeli Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi dan Air Mineral.
Berikut hasil rule yang terbentuk pada percobaan 2 dengan nilai minimum support 2%, minimum confidence 30 %, dan memenuhi nilai lift ratio > 1:
1. Jika konsumen membeli French Fries maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
2. Jika konsumen membeli Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Kopi Susu Pagi.
3. Jika konsumen membeli Strawberry Tea maka konsumen juga akan membeli Air Mineral. Dikarenakan pada minimum support 3 % tidak ada rule yang memiliki nilai lift ratio di atas 1 maka semua rule yang didapat pada percobaan 3 tidak bisa digunakan karena memiliki nilai korelasi yang negatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dari Implementasi Algoritma FP - Growth untuk mengetahui Pola pembelian produk secara bersamaan pada UMKM Coffee Shop yang sudah dilakukan yang dimulai dari tahap awal sampai dengan evaluasi dapat disimpulkan  bahwa Algoritma FP - Growth berhasil  diterapkan  dengan  Data Transaksi  UMKM Coffee  Shop sebanyak 1483 transaksi, sehingga telah diketahui pola pembelian produk secara bersamaan dari konsumen yang dapat membantu owner UMKM dalam mengambil keputusan bisnis. Dengan menerapkan algoritma FP - Growth pada transaksi dari bulan Januari 2021 sampai April 2021. Pada percobaan pertama dengan minimum support 1% berhasil terbentuk 24 rules dengan nilai confidence tertinggi yaitu 90 % dan rules yang memiliki nilai korelasi positif atau nilai lift ratio > 1 sebanyak 13 rules dengan rule yang miliki nilai lift ratio tertinggi 6,9 yaitu jika membeli strawberry tea maka konsumen juga membeli kopi susu pagi dan air mineral. Pada percobaan kedua dengan minimum support 2% berhasil terbentuk 6 rules dengan nilai confidence tertinggi yaitu 67% serta rule yang memiliki nilai korelasi positif sebanyak 3 rules dengan nilai lift ratio tertinggi 3,69 yaitu jika membeli strawberry tea maka konsumen juga membeli air mineral. Pada percobaan ketiga dengan minimum support 3 % berhasil terbentuk 2 rules dengan nilai confidence tertinggi 48% dan tidak ada rule yang memiliki nilai korelasi yang positif. Kecenderungan pola pembelian konsumen pada UMKM adalah jika membeli menu minuman maka akan membeli menu minuman lainya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih penulis ucapkan kepada Institut Teknologi PLN yang telah mendanai penelitian ini melalui Program Hibah Penelitian, dan Pengabdian kepada Masyarakat 2022. Isi sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Sinergi BKPM dengan Kemenkop UKM Sebagai Langkah Nyata Pengembangan UMKM,” https://www.investindonesia.go.id/ , 2022.
[2] L. Henando, “Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Analisa Perbandingan Data Penjualan Leptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus : Indocomputer Payakumbuh),” J-Click , vol. 6, no. 2, pp. 201–207, 2019.
[3] S. G. Setyorini, Mustakim, J. Adhiva, and S. A. Putri, “Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , pp. 180–186, 2020.
[4] L. A. M. Fajar and R. Rismayati, “Rekomendasi Paket Menu Angkringan Waru Tanjung Bias Dengan Algoritma Frequent Pattern  Growth  Berbasis  Web,” JTIM  J.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  92–98,  2021,  doi: 10.35746/jtim.v3i2.138.
[5] Y. D. Lestari, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Tree Dan Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Obat,” Snastikom , no. Snastikom, pp. 60–65, 2015.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 493-501 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[6] A. Anggrawan, M. Mayadi, and C. Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 125– 138, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[7] S.  Juliandiny,  P.  Palupiningsih,  H.  Bedi  Agtriadi,  B.  Prayitno  and  E.  Putra,  "Implementation  of  ECLAT  Algorithm  to Determine Product Purchasing Pattern at Coffee Shop," 2021 International Seminar on Machine Learning, Optimization, and Data Science (ISMODE), Jakarta, Indonesia, 2022, pp. 219-222, doi: 10.1109/ISMODE53584.2022.9742812.
[8] Amrin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.