## ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN WARMINDO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Rizal Purnama, Ade Rizki Rinaldi, Fathurrohman Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Cirebon, Indonesia rizalpurnama006@gmail.com

## ABSTRAK
Pola  pembelian  konsumen  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang  perlu  dipahami  oleh  pelaku  bisnis, termasuk  warmindo.  Permasalahan  yang  muncul  yaitu  untuk  memahami  pola  pembelian  konsumen  di  industri kuliner, khususnya pada usaha Warmindo. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola pembelian konsumen pada warmindo yang paling banyak diminati. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari platform Kaggle.com yang diambil pada tanggal 1 Januari 2022 sampai dengan 30 Agustus 2022. Penelitian ini menggunakan algoritma FP-Growth untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen.  Algoritma FP-Growth adalah  algoritma  data mining yang dapat digunakan untuk menemukan aturan asosiasi. Aturan asosiasi adalah hubungan antara dua atau lebih Item yang sering muncul bersama dalam suatu transaksi. Hasil penelitian ini berdasarkan analisis 499 data transaksi penjualan warmindo, d Item ukan 9 aturan asosiasi yang menunjukkan pola pembelian konsumen. Produk yang paling sering dibeli adalah mie instan rasa soto, mie instan rasa kari, dan mie instan rasa ayam. Konsumen yang membeli satu jenis mie instan rasa soto, kari, atau ayam, memiliki peluang lebih tinggi untuk membeli jenis mie instan lainnya dari rasa yang sama atau berbeda. Pola pembelian ini dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan stok produk, menyusun strategi promosi, dan mengembangkan menu baru.
Kata kunci:  pola pembelian konsumen, warmindo, algoritma FP-Growth, aturan asosiasi, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  dan  dinamika perkembangan  bisnis  telah  menciptakan  persaingan yang intens di sektor perdagangan. Banyak pengusaha dan  perusahaan,  baik  skala  kecil  maupun  besar,  kini mengadopsi  teknologi  informasi  untuk  mengelola operasional bisnis mereka [1]. Jika kita mempertimbangkan  tingkah  laku  konsumen  yang berpengaruh  langsung  dalam  proses  pengambilan keputusan,  terutama  saat  mereka  membeli  barang untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan mereka [2].
Hal  ini  mendorong  pengusaha  untuk  lebih  giat merancang strategi guna menghadapi persaingan yang semakin ketat. Dalam mengantisipasi tantangan bisnis, para pengusaha memerlukan strategi dan pemahaman bisnis  yang  mendalam  untuk  merespons  kebutuhan dan  permintaan  pelanggan  [3].  Seringkali,  sistem manajemen  penjualan  hanya  digunakan  sebagai tempat  penyimpanan  data transaksi,  mencatat  jumlah penjualan, dan menghitung keuntungan atau kerugian yang dihasilkan [4]. Ini menekankan perlunya industri untuk  lebih  memahami  potensi  kerugian  yang  dapat timbul  akibat  kondisi  lingkungan  terhadap  industri. Dengan pemahaman tersebut, industri dapat merumuskan  strategi  pemasaran  yang  sesuai  dengan kondisi industri [5].
Warmindo  perlu  memahami  pola  pembelian konsumen yang berbeda-beda dalam produk yang ada diwarmindo  sehingga  dalam  bisnis  ini  sangat  sulit untuk menentukan strategi promosi bisnis yang tepat. Data penjualan warmindo dapat memberikan informasi berharga tentang pola pembelian konsumen. Dalam  penelitian  ini  menelaah  data  transaksi penjualan  warmindo  untuk  dianalisis  agar  dapat
menemukan pola-pola pembelian, sehingga diperlukan penyelesaian  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth.
Adapun  sebuah  penelitin  terdahulu  yang  bisa dijadikan  acuan  dalam  penelitian  ini  seperti  yang dilakukan oleh [6] yang bertema “Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat”  namun  dengan menggunakan  metode Association rule yang  dimana peningkatan  pola  penjualan  obat  dilihat  dari  sistem pengadaan  barang  untuk  diprediksi  pola  kombinasi Itemset dan rule sebagai info penjualan. Terdapat juga oleh [7].
Dimana penelitian ini mengambil topik “Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma FP-Growth ” hasil dari penelitian tersebut membentuk pola transaksi French  Bakery  dengan  menerapkan  algoritma FP- Growth.  FP-Growth adalah  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  mencari  pola  yang  sering  muncul dalam  kumpulan  data  yang  besar.  Dalam  penelitian terdahulu yang dilakukan oleh [8] Dari hasil penelitian ini,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma FP- Growth dapat  digunakan  untuk  menganalisis  pola pembelian  oleh-oleh  secara  efektif.  Hasil  analisis  ini dapat  dimanfaatkan  oleh  pelaku  bisnis  untuk meningkatkan penjualannya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan pola pembelian produk agar dapat menentukan strategi bisnis berdasarkan pola pembelian konsumen, dengan memahami  pola  pembelian  konsumen,  warmindo dapat  menentukan  strategi  promosi  bisnis  yang  tepat dan meningkatkan penjualannya. Serta untuk menentukan  apakah  produk  yang  dijual  telah
memenuhi  preferensi  konsumen,  mengidentifikasi produk  apa  saja  yang  dibeli  oleh  konsumen,  serta menggali kebiasaan konsumen dalam memilih produk satu  dengan  yang  lainnya.  Penelitian  ini  dapat menambah  pengetahuan  dan  wawasan  tentang penggunaan algoritma FP-Growth dalam bidang data mining , khususnya dalam analisis pola pembelian. Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian yang bersifat kuantitatif dan menggunakan pendekatan eksperimental.  Data  penjualan  warmindo  akan dianalisis  menggunakan  metode  data mining yaitu dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk menemukan  pola  pembelian  konsumen.  Proses penggalian  data  dalam  jumlah  besar  membutuhkan algoritma  yang efisien. Algoritma FP-Growth adalah salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk menemukan himpunan data yang sering muncul dalam suatu  dataset. FP-  Growth memperbaiki  algoritma sebelumnya yaitu Apriori .
Hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi penting dalam pemahaman pola pembelian konsumen warmindo. Penelitian ini memiliki potensi sebagai titik awal  untuk  penelitian  lebih  lanjut  di  bidang  analisis konsumen  dalam  industri  kuliner.  Hasilnya  dapat menjadi  dasar  bagi  penelitian  yang  lebih  mendalam terkait dengan kecerdasan bisnis, pembelajaran mesin, dan  pengembangan  model  prediktif  yang  lebih kompleks.  Secara  keseluruhan,  dapat  memberikan pemahaman dan peningkatan kinerja bisnis warmindo melalui  pemanfaatan  pengetahuan  dalam  database untuk mengeksplorasi pola pembelian konsumen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Produk
Barang  memiliki  peran  yang  sangat  penting  di dalam  ranah  bisnis  karena  mampu  mempengaruhi kualitas,  daya  tarik,  dan  keputusan  pembelian  yang diambil  oleh  konsumen  terhadap  suatu  perusahaan. Oleh  karena  itu,  perusahaan  melalui  serangkaian langkah  seperti  penelitian  pasar,  pengembangan,  uji coba,  dan  peluncuran  produk  untuk  memastikan bahwa  produk  tersebut  memenuhi  kebutuhan  dan harapan pelanggan serta dapat bersaing di pasar [9].
2.2. Data Mining Data mining merupakan suatu Teknik pemrosesan data yang bertujuan untuk mengidentifikasi  informasi  berharga  dari  data  yang dikumpulkan.  Teknik  ini  memiliki  peran  penting  di berbagai  sektor,  seperti  industri,  keuangan,  cuaca, ilmu,  dan  teknologi.  Di  sektor  industri,  data mining dimanfaatkan  untuk  menggali  informasi  terkait preferensi  konsumen,  tren  pasar,  dan  permintaan produk.  Dengan  memanfaatkan  informasi  ini, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran dan meningkatkan efisiensi operasional [10].
2.3. Support Confidence dan Lift
Support (dukungan)  adalah  rasio  jumlah transaksi  yang  mengandung Item tertentu  terhadap total jumlah transaksi.
𝑆𝑢𝑝𝑝 (𝐴) = Jumlah transaksi yang mengandung A
Total jumlah transaksi
Confidence (kepercayaan)  adalah  rasio  jumlah transaksi  yang  mengandung Item tertentu  terhadap jumlah transaksi yang mengandung Item lainnya.
𝐶𝑜𝑛𝑓 (𝐴 → 𝐵) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B Jumlah transaksi yang mengandung A
Lift (peningkatan)  mengukur  seberapa  banyak kemunculan Item B  meningkat  ketika Item A  ada dalam transaksi.
𝐿𝑖𝑓𝑡 (𝐴 → 𝐵) = Support (A→B) Support (A) ×  𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵)
2.4. Algoritma FP-Growth Algoritma FP-Growth adalah  pengembangan dari  algoritma Apriori yang  memanfaatkan  konsep pembangunan tree yang dikenal sebagai FP-Tree untuk menemukan himpunan data yang sering muncul dalam sebuah kumpulan data. Berbeda dengan Apriori yang menggunakan generate candidate, FP-Growth menggunakan pendekatan yang lebih efisien. Prosesnya melalui beberapa tahap, yakni pembangkitan conditional pattern base , pembangkitan conditional FP-Tree , dan pencarian frequent  Itemset . Dengan pendekatan ini, FP-Growth mampu memberikan hasil lebih cepat daripada Apriori [11].

## 2.5. Rapidminer
Rapidminer adalah  sebuah  perangkat  lunak dengan  sumber  terbuka  (open  source)  yang  dapat digunakan untuk melakukan analisis pada data mining , text mining ,  dan  analisis  prediksi.  Software  ini menyediakan  sekitar  500  operator  data mining yang mencakup  operator  untuk input , output ,  data preprocessing, dan visualisasi. Rapidminer merupakan perangkat lunak yang mandiri untuk analisis data dan dapat  digunakan  sebagai  mesin  data mining yang terintegrasi  dalam  produknya  sendiri.  Aplikasi  ini bermanfaat  untuk  keperluan  bisnis  dan  komersial, penelitian, pendidikan dan pelatihan, serta pengembangan  prototipe  dan  aplikasi  dengan  cepat. Rapidminer juga  dapat  membantu  di  semua  tahapan proses pembelajaran  mesin, termasuk persiapan data, visualisasi hasil, validasi, dan pengoptimalan [12].

## 2.6. Association Rule
Analisis  asosiasi  atau Association rule mining adalah  teknik  data mining untuk  menemukan  aturan asosiatif   antara   suatu   kombinasi Item .   Analisis asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  data mining yang menjadi dasar dari salah satu teknik data mining lainnya [13].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian Dalam penelitian ini, data dianalisis menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD) dalam data mining dengan algoritma FP-Growth . Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan  proses  menyeluruh  yang  tidak sepele dalam mencari dan mengidentifikasi pola dalam data. Pola-pola ini haruslah sah, baru, memiliki nilai, dan  bisa  dimengerti  [14].  Tahapan-tahapan  Teknik KDD tersebut dapat dilihat pada gambar 3.1 dibawah ini.
Gambar 1. The Knowledge Discovery in Database (KDD) [15]
Metode  analisis  data  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  mengadopsi  pendekatan  Knowledge Discovery  In  Database  (KDD),  yang  terdiri  dari serangkaian  tahapan  mulai  dari  pemilihan  data,  pra- pemrosesan  data,  transformasi  data,  penggalian  data, hingga evaluasi [16]. a. Data Selection Melakukan pemilihan dataset yang relevan Proses data selection melibatkan pemilihan atau pengelompokan  data  tertentu  berdasarkan  kriteria tertentu, yang dapat mencakup pemilihan variabel (attributes) , baris (instance) , atau keduanya sesuai dengan kondisi atau aturan tertentu.. b. Data Pre-Processing Melakukan  pembersihan  data  sehingga  lebih efektif. menggunakan  serangkaian  langkah atau  tindakan  yang  dilakukan  pada  data  sebelum data  tersebut  digunakan  dalam  analisis  atau pemodelan.
c. Data Transformation
Melakukan  perubahan  struktur  isi  dataset  agar lebih sesuai untuk dianalisis. Operasi
ini
diterapkan  pada  data  melalui  proses  transformasi untuk  mengubah  atau  memanipulasi  struktur  atau isi  dataset.  Transformasi  ini  mencakup  berbagai tindakan  yang  disesuaikan  agar  dataset  dapat sesuai  dengan  kebutuhan  analisis  atau  pemodelan yang akan dilakukan.
d. Data Mining
Membuat  model  aturan  asosiasi  didalam  aplikasi rapidminer Suatu  proses  ekstraksi  pola  informasi yang berharga atau pengetahuan yang tersembunyi dari dalam suatu dataset besar.
e. Data Interpretation
Menentukan nilai Minimum Support dan Confidence serta melakukan evaluasi terhadap rule yang dihasilkan.
Pada  tahap interpretation (evaluasi),  akan dievaluasi  apakah  hasil  dari  proses  data  mining
dapat  memenuhi  tujuan  yang  telah  ditetapkan. Untuk  itu,  akan  dilakukan  profilisasi  pada  setiap kelompok  data  yang  terbentuk,  guna  memahami karakteristik masing-masing kelompok. Selain itu, akan  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk mengetahui  sejauh  mana  kelompok  data  tersebut sesuai dengan jalur minat, dengan menghubungkannya dengan atribut minat. Dengan demikian,  diharapkan  dapat  diperoleh  informasi atau  pola  yang  berguna  sebagai  panduan  dalam pemutakhiran data [17].
f. Knowledge Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining  adalah bagaimana  mengartikulasikan  keputusan  atau langkah  yang  harus  diambil  dari  hasil  analisis tersebut.  Oleh  karena  itu,  menyajikan  hasil  data mining  dalam  bentuk  pengetahuan  yang  dapat dimengerti oleh semua orang adalah langkah yang penting  dalam  proses  data  mining.  Dalam penyajian  ini,  visualisasi  juga  dapat  membantu untuk mengkomunikasikan hasil data mining [18].
3.2. Flowchart Metode FP-Growth
Berikut adalah flowchart dari metode FP-Growth yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  Penjelasan Metode FP-Growth : a. Scan Dataset & Build FP-Tree: Dataset dipindai untuk menemukan item-item yang sering muncul.
b. FP-Tree (Frequent Pattern Tree) dibangun  untuk  menyimpan  informasi  tentang frekuensi dan hubungan antar item .
c. Mine FP-Tree:
Setelah FP-Tree
dibangun, penambangan dilakukan untuk menemukan pola-pola yang sering muncul dalam dataset . d. Extract Frequent Patterns: Pola-pola yang sering muncul diekstraksi dari FP- Tree .
e. Generate Conditional Pattern Base:
Basis pola kondisional dihasilkan untuk setiap item dalam FP-Tree.
f. Construct Conditional FP-Tree: FP-Tree kondisional  dibangun  dari  basis  pola kondisional yang telah dihasilkan.
g. Recursive Mining on Conditional FP-Tree: Penambangan  rekursif  dilakukan  pada FP-Tree kondisional  untuk  menemukan  pola-pola  lebih lanjut.
h. End: Proses  penambangan  selesai  dan  pola-pola  yang ditemukan dapat dianalisis lebih lanjut.
Flowchart ini  menjelaskan  langkah-langkah utama  dalam  algoritma FP-Growth yang  digunakan untuk menambang aturan asosiasi dalam dataset.

## 3.3. Sumber Data
Dalam  kerangka  penelitian  ini,  data  yang dimanfaatkan  bersumber  dari  data  sekunder  yang diperoleh  dari Kaggle . com. Data tersebut  merupakan catatan transaksi pola pembelian konsumen warmindo, mencakup rincian tentang produk makanan yang dibeli oleh  konsumen  di  tempat  tersebut.  Sejumlah  499 rekaman dengan 12 atribut terdapat dalam dataset ini, dan data tersebut disajikan dalam format CSV. Format ini  dipilih  karena  kemudahan  dalam  pembacaan  dan analisis menggunakan perangkat lunak pengolah data. Data  dan  informasi  dapat  diakses  melalui  tautan  ini https://www.kaggle.com/datasets/rayhanpdaksa/war mindo.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, metode pengumpulan data yang  digunakan  adalah  data  sekunder,  yaitu  teknik
pengumpulan data yang memanfaatkan informasi yang sudah  ada  dari  sumber  lain.  Data  sekunder  yang dimanfaatkan  berasal  dari  pola  pembelian  konsumen Warmindo dan diperoleh dari Kaggle . Informasi yang terkandung  dalam  data  tersebut  mencakup  detail tentang konsumen yang melakukan pembelian produk. Dalam proses pengumpulan data pada 1 Januari 2022 hingga 30 Agustus 2022.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Dukungan merupakan indikator yang menunjukkan  seberapa  signifikan  suatu Item atau kumpulan Item dalam  menguasai  seluruh  transaksi. Nilai  dukungan  untuk  suatu Item diperoleh  melalui perhitungan menggunakan persamaan di bawah ini
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Pengujian dimulai dengan pembentukan frequent Itemset -1 dan Itemset -2 pada transaksi yang dilakukan pada  operator FP-Growth menggunakan  nilai Minimum Support dan nilai Confidence . Pola asosiasi terbentuk  dengan  aturan  yang  dimulai  dari  tingkat kepercayaan Minimum sebesar 0,5. Dalam kombinasi dengan  nilai  dukungan Minimum 0,4  terbentuk  pola asosiasi  yakni  9  aturan,  yang  kemudian  digunakan dalam pengujian berikutnya.
Selanjutnya, pengujian dilakukan dengan memeriksa nilai lift pada setiap aturan yang terbentuk memiliki nilai lift lebih dari 1 sehingga valid dan bisa digunakan berikut adalah aturan yang terbentuk.
Tabel 1. Hasil Association Rule Rule No. Premises Conclusion Support Confidence Lift 1. Indomie Rasa Soto Banjar Limau Kuit Indomie Rasa Empal Gentong 0.141 0.438 1.444 2. Indomie Goreng Cabe Ijo Indomie Rasa Soto Banjar Limau Kuit 0.121 0.444 1.375 3. Indomie Kari Ayam Indomie Baso Sapi 0.131 0.448 2.017 4. Indomie Rasa Mi Kocok Bandung Indomie Ayam Spesial 0.111 0.458 1.972 5. Indomie Rasa Empal Gentong Indomie Rasa Soto Banjar Limau Kuit 0.141 0.467 1.444 6. Indomie Ayam Spesial Indomie Rasa Mi Kocok Bandung 0.111 0.478 1.973 7. Indomie Rasa Soto Padang Indomie Rasa Soto Betawi 0.111 0.524 1.440 8. Indomie Rasa Soto Lamongan Indomie Rasa Soto Betawi 0.121 0.545 1.5 9. Indomie Baso Sapi Indomie Kari Ayam 0.131 0.591 2.017

## 4.2. Pembahasan
Jumlah  data  yang  digunakan  mencapai  499 catatan transaksi penjualan, dan setelah melalui proses transformasi  data,  dihasilkan  99  catatan  data  yang mencakup  12  produk.  Pada  tahap  asosiasi,  dengan menggunakan  nilai Support , Confidence ,  dan lift , dengan  kombinasi  nilai Support =  0,5, Confidence = 0,4, dan lift = 1,0, berhasil d Item ukan 9 aturan asosiasi. Hasil  aturan  asosiasi  pada  Tabel  4.1  dapat  di interpretasi sebagai berikut:
a. Rule 1
Aturan  pertama  menunjukkan  bahwa  transaksi yang mencakup Indomie Rasa Soto Banjar Limau Kuit  dan  Indomie  Rasa  Empal  Gentong  terjadi sebanyak 14% dari total transaksi. Konsumen yang membeli  Indomie  Rasa  Soto  Banjar  Limau  Kuit memiliki  peluang  1,4  kali  lebih  tinggi  untuk membeli  Indomie  Rasa  Empal  Gentong,  dengan tingkat keberhasilan pembelian sebesar 43%.
b. Rule 2
Aturan  kedua  mencerminkan  transaksi  yang melibatkan Indomie Goreng Cabe Ijo dan Indomie
Rasa  Soto  Banjar  Limau  Kuit,  dengan  frekuensi sebanyak 12% transaksi. Pelanggan yang membeli Indomie  Goreng  Cabe  Ijo  memiliki  peluang  1,3 kali lebih tinggi untuk membeli Indomi Rasa Soto Banjar  Limau  Kuit,  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian sebesar 44%.
c. Rule 3
Transaksi yang mencakup Indomie Kari Ayam dan Indomie  Baso  Sapi  muncul  sebanyak  13%  dari total  transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Indomie Kari Ayam memiliki peluang 2,0 kali lebih tinggi untuk membeli Indomie Baso Sapi, dengan tingkat keberhasilan pembelian sebesar 44%.
d. Rule 4 Aturan  keempat  mencakup  transaksi  yang  terdiri dari  Indomie  Rasa  Mi  Kocok  Bandung  dan Indomie Ayam Spesial, muncul sebanyak 11% dari total  transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Indomie Rasa Mi Kocok Bandung memiliki peluang 1,9 kali lebih tinggi untuk membeli Indomie Ayam Spesial, dengan  tingkat  keberhasilan  pembelian  sebesar 45%.
e. Rule 5
Transaksi  yang  melibatkan  Indomie  Rasa  Empal Gentong  dan  Indomie  Rasa  Soto  Banjar  Limau Kuit  terjadi  sebanyak  14%  dari  total  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Indomie  Rasa  Empal Gentong  memiliki  peluang  1,4  kali  lebih  tinggi untuk  membeli  Indomie  Rasa  Soto  Banjar  Limau Kuit,  dengan  tingkat  keberhasilan  pembelian sebesar 46%.
f. Rule 6
Aturan  keenam  menunjukkan  bahwa  transaksi yang  mencakup  Indomie  Ayam  Spesial  dan Indomie Rasa Mi Kocok Bandung terjadi sebanyak 11% dari total transaksi. Pelanggan yang membeli Indomie  Ayam  Spesial  memiliki  peluang  1,9  kali lebih  tinggi  untuk  membeli  Indomie  Rasa  Mi Kocok  Bandung,  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian sebesar 47%.
g. Rule 7
Transaksi  yang  melibatkan  Indomie  Rasa  Soto Padang  dan  Indomie  Rasa  Soto  Betawi  terjadi sebanyak 11% dari total transaksi. Pelanggan yang membeli  Indomie  Rasa  Soto  Padang  memiliki peluang  1,4  kali  lebih  tinggi  untuk  membeli Indomie  Rasa  Soto  Betawi,  dengan  tingkat keberhasilan pembelian sebesar 52%.
h. Rule 8
Aturan kedelapan mencakup transaksi yang terdiri dari  Indomie  Rasa  Soto  Lamongan  dan  Indomie Rasa Soto Beetawi, terjadi sebanyak 12% dari total transaksi. Pelanggan yang membeli Indomie Rasa Soto  Lamongan  memiliki  peluang  1,5  kali  lebih tinggi untuk membeli Indomie Rasa Soto Betawi, dengan  tingkat  keberhasilan  pembelian  sebesar 54%.
i. Rule 9
Transaksi yang melibatkan Indomie Baso Sapi dan Indomie  Kari  Ayam  terjadi  sebanyak  13%  dari
total  transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Indomie Baso  Sapi  memiliki  peluang  2,0  kali  lebih  tinggi untuk  membeli  Indomie  Kari  Ayam,  dengan tingkat keberhasilan pembelian sebesar 59%.
Berdasarkan aturan-aturan tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  pola  pembelian  konsumen warmindo sebagai berikut:
a. Produk  yang  paling  sering  dibeli  adalah  mie instan  rasa  soto,  mie  instan  rasa  kari,  dan  mie instan rasa ayam.
b. Produk yang sering dibeli bersamaan adalah mie instan  rasa  soto  dengan  mie  instan  rasa  empal gentong, mie  instan rasa kari dengan  mie  instan rasa  baso  sapi,  dan  mie  instan  rasa  soto  dengan mie instan rasa mi kocok bandung.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulannya  berdasarkan  analisis  499  data transaksi  penjualan  warmindo,  d Item ukan  9  aturan asosiasi yang menunjukkan pola pembelian konsumen.  Produk  yang  paling  sering  dibeli  adalah mie  instan  rasa  soto,  mie  instan  rasa  kari,  dan  mie instan rasa ayam. Konsumen yang membeli satu jenis mie instan rasa soto, kari, atau ayam, memiliki peluang lebih  tinggi  untuk  membeli  jenis  mie  instan  lainnya dari rasa yang sama atau berbeda. Pola pembelian ini dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan stok produk, menyusun  strategi  promosi,  dan  mengembangkan menu  baru.  Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan menganalisis  data  dari  lebih  banyak  warmindo, menggunakan algoritma  lain, dan  mempelajari  faktor lain yang memengaruhi pola pembelian konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda,  and  O.  Nurdiawan,  “Analisis  Data Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian  Konsumen Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” INFORMATICS FOR  EDUCATORS AND PROFESSIONAL :  Journal  of  Informatics ,  vol. 6,  no.  1,  pp.  43–52,  Apr.  2022,  doi: 10.51211/ITBI.V6I1.1688.
[2]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer ,  vol.  1,  no.  2, pp.
37–42,
Jul. 2023,
doi:
10.56854/JTIK.V1I2.49.
[3]  L.  Ulfa,  S.  Rahmatullah,  and  I.  Irmawati, “ANALISA POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP- GROWTH PADA  NUSA  RICEBOWL  & BURGER,” JISAMAR  (Journal  of  Information System,  Applied,  Management,  Accounting  and Research) , vol. 7, no. 2, pp. 388–402, May 2023, doi: 10.52362/JISAMAR.V7I2.1066.
[4]  J.  Minardi,  D.  Mahendra,  and  A.  D.  Sabilla, “SISTEM  ANALISIS  POLA  PEMBELIAN KONSUMEN
MENGGUNAKAN
ALGORITMA FP-GROWTH ,” JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI DAN
KOMUNIKASI , vol. 14, no. 1, pp. 209–217, Mar. 2023, doi: 10.51903/JTIKP.V14I1.560.
[5]  E.  Nurarofah,  R.  Herdiana,  and  N.  D.  Nuris, “PENERAPAN  ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA  POLA TRANSAKSI PENJUALAN DI TOKO ROTI,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , vol.  7,  no.  1,  pp.  353–359,  Mar.  2023,  doi: 10.36040/JATI.V7I1.6299.
[6]  R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Untuk  Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–276, Aug. 2020, doi: 10.35957/JATISI.V7I2.195.
[7]  L.  Kando  Sihombing,  U.  Fatimah  Sari  Sitorus Pane, P. Studi Sistem Informasi, and S. Triguna Dharma,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma FP-Growth ,” Jurnal Sistem Informasi
Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 3, pp. 228–238, May
2022, doi:
10.53513/JURSI.V1I3.5288.
[8]  Y.  P.  Bunda,  “ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENGANALISA
POLA PEMBELIAN  OLEH-OLEH,” Riau  Journal  Of
Computer Science , vol. 6, no. 1, pp. 34–44, Jan. 2020,  Accessed:  Dec.  15,  2023.  [Online]. Available: https://e-
journal.upp.ac.id/index.php/RJOCS/article/view /1970
[9]  F. Firmansyah and O. Nurdiawan, “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT  PATTERN  -  GROWTH  UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PRODUK CHEMICALS,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 547–551, Mar.
2023, doi:
10.36040/JATI.V7I1.6371.
[10]  H.  Santoso et  al. , “DATA MINING ANALISA POLA  PEMBELIAN  PRODUK  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA APRIORI,” SEMNASTEKNOMEDIA  ONLINE , vol.  4,  no.  1,  pp.  3-7–19,  Feb.  2016,  Accessed: Dec. 30, 2023. [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnastekno media/article/view/1267
[11]  N.  Nurasiah,  “Implementasi  Algoritma FP- Growth Pada Pengenalan Pola Penjualan,” TIN: Terapan Informatika Nusantara , vol. 1, no. 9, pp.
438–444,  Feb.  2021,  Accessed:  May  02,  2024. [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/624
[12]  “ANALISIS  DATA  HASIL  KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER  |  Nofitri  |  JURTEKSI  (Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi).”  Accessed:
Dec. 30, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi /article/view/365
[13]  M.  Fauzy,  K.  W.  Rahmat  Saleh,  I.  Asror,  J. Telekomunikasi No, and T. Buah Batu Bandung, “PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SIMULASI PREDIKSI
HUJAN  WILAYAH  KOTA  BANDUNG,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Infomasi  Terapan (JITTER) ,  vol.  2,  no.  3,  Aug.  2016,  doi: 10.33197/JITTER.VOL2.ISS3.2016.111.
[14]  P. Putriyana and O. Nurdiawan, “Implementation of Data Mining to Predict Graduation of SMK Al Huda  Kedungwungu  Students  Using  the  Naïve Bayes  Classifier  Algorithm,” Experimental Student Experiences , vol. 1, no. 4, pp. 332–338, Apr. 2023, doi: 10.58330/ESE.V1I4.202.
[15]  “The Knowledge Discovery in Databases (KDD) process   |  Download  Scientific  Diagram.” Accessed:  Dec.  18,  2023.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/figure/The- Knowledge-Discovery-in-Databases-KDD- process_fig1_274425359
[16]  F.  Achmad,  O.  Nurdiawan,  and  Y.  A.  Wijaya, “ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN
KONSUMEN PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH ,” JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 168–175, Feb. 2023, doi:
10.36040/JATI.V7I1.6210.
[17]  A. Febriyani, G. K. Prayoga, and O. Nurdiawan, “Index  Kepuasan  Pelanggan  Informa  dengan Menggunakan  Algoritma  C.45,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, pp. 330–
335, Dec. 2021, doi: 10.30865/JURIKOM.V8I6.3686.
[18]  I.  Nurrohmat,  O.  Nurdiawan,  and  A.  Bahtiar, “IMPLEMENTASI
ALGORITMA FP- GROWTH UNTUK MENUNJANG KEPUTUSAN  PERSEDIAN  BARANG  DI  CV INDOTECH JAYA SENTOSA KOTA CIREBON,” JURSIMA , vol. 10, no. 2, pp. 200– 205, Aug. 2022, doi: 10.47024/JS.V10I2.421.