## Analisis Pola Pemesanan Makanan Dan Minuman di Mulana Coffee Menggunakan Metode FP-Growth
Analysis Of Food and Beverage Ordering Patterns In Mulana Coffee Using FP-Growth
Novianda 1 , Munawir 2 , Ezha Ardevita 3 1,2,3 Informatika, Universitas Samudra, Kota Langsa, Aceh E-mail: 1 novianda_tif@unsam.ac.id, 2 munawir@unsam.ac.id, 3 ezhaardevita92@gmail.com

## Abstrak
Di dunia bisnis makanan saat ini, terutama di coffee shop sekarang terdapat berbagai macam menu pilihan lainnya selain kopi, seperti teh dan sebagainya. Selain itu, terdapat makanan ringan sampai makanan berat yang dapat dipesan. Salah satu coffee shop yang tersedia makanan dan minuman adalah  Mulana Coffee .  Di coffee  shop tersebut  terdapat  banyak  menu,  sehingga  pelanggan terkadang bingung dan lama untuk memilih makanan dan minuman yang telah tersedia di daftar menu.  Oleh  sebab  itu,  maka  dibutuhkan  sebuah  paket  rekomendasi  dari  menu  makanan  dan minuman, agar bermanfaat untuk pelanggan yang baru pertama kali berkunjung ke coffee shop tersebut. Pada penelitian ini menggunakan metode FP-Growth. FP-Growth membangun FP-Tree, dan  dilakukan  dengan  cara database harus  dipindai  dua  kali  di  FP-Tree  untuk  menentukan frequent itemset . Data yang digunakan berupa data transaksi hasil penjualan coffee shop selama 3 bulan. Pada penelitian ini menggunakan RapidMiner dan Python sebagai pembanding hasil yang didapatkan dengan hasil manual. Hasil rules yang didapati dengan menggunakan nilai minimum support sebesar  50%  dan  nilai minimum  confidence sebesar  80%  adalah  6028 rules hasil kombinasi antara 14 menu yang memenuhi syarat dengan kombinasi menu antara lemon tea dan sanger merupakan yang paling banyak dipesan oleh pelanggan.
Kata kunci: FP-Growth, Aturan Asosiasi, Transaksi, Support, Minimum Confidence

## Abstract
In today's food business world, especially in coffee shops, there are various menu choices other than coffee, such as tea and et cetera. In addition, there are snacks to heavy meals that can be ordered. One of the coffee shops that provide food and beverage is Mulana Coffee. In coffee shop there are many menus, so customers are sometimes confused and take a long time to choose food and  drinks.  Therefore,  a  recommendation  is  needed  from  these  menu,  so  that  it  is  useful  for customers  who  are  visiting  the  coffee  shop  for  the  first  time.  In  this  study  using  FP-Growth method. FP-Growth builds FP-Tree, and is done by means of the database to scanned twice from the FP-Tree to determine the frequent itemset. The data used in this research are sales transaction data for  3  months.  In this study  using  RapidMiner  and  Python  as  a comparison  of  the  results obtained with manual results. The rules results obtained using a minimum support of 50% and a minimum confidence of 80% are 6028 rules resulting from a combination of items between 14 items that meet the requirements with the menu combination between lemon tea and sanger being the most ordered by customers.
Keywords: FP-Growth, Association Rule, Transactions, Support, Minimum Confidence

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini, sektor industri makanan dan minuman seperti industri kuliner adalah salah satu sektor usaha yang mengalami pertumbuhan secara pesat. Industri makanan serta minuman menjadi  salah  satu  sektor  pabrik  andalan  dalam  memberikan  kontribusi  yang  besar  terhadap pertumbuhan ekonomi nasional.
Menurut [1], Industri makanan dan minuman merupakan salah satu sektor penting yang menjadi penunjang kinerja industri pengolahan nonmigas. Pada triwulan 1 tahun 2022, industri makanan dan minuman menyumbang lebih dari sepertiga atau sebesar 37,77% dari PBD (Produk Domestik Bruto) dari industri pengolahan nonmigas.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  yang  meningkat  dengan  terus memberikan  kontribusi  besar  dalam  pertumbuhan jumlah data  yang terkumpul  serta  tersimpan pada  sebuah database ,  membutuhkan  sebuah  metode  yang  dapat  mengubah  kumpulan  data tersebut  menjadi  informasi  yang  berharga  atau  pengetahuan  yang  bermanfaat.  Dalam  hal berbisnis, tidak terkecuali termasuk dalam hal bisnis makanan tentunya pebisnis ingin mencari dan mendapatkan keuntungan yang menjadi tujuan dasar dari pembentukan unit bisnis tersebut, sehingga  untuk  memenuhi  tujuan  tersebut, maka  diperlukan  strategi  yang  dapat meningkatkan penjualan.
Di  dalam  dunia  bisnis  makanan  saat  ini,  terutama  di coffee  shop sekarang  terdapat berbagai macam menu pilihan lainnya selain kopi, seperti teh dan sebagainya. Coffee shop adalah restoran  yang  menyediakan  berbagai  varian  menu  kopi  [2].  Pengertian  lainnya  adalah  sebuah tempat yang menyediakan makanan beserta minuman dengan menjual kopi sebagai produk utama [3].  Selain  itu,  terdapat  makanan-makanan  ringan  sampai  makanan  berat  yang  dapat  dipesan. Salah satu coffee shop yang tersedia makanan dan minuman adalah Mulana Coffee . Pada coffee shop tersebut  terdapat  aneka  menu  makanan  dan  minuman,  sehingga  membuat  pelanggan terkadang bingung dan lama untuk memilih makanan dan minuman yang telah tersedia di daftar menu.  Oleh  sebab  itu,  maka  dibutuhkan  sebuah  paket  rekomendasi  dari  menu  makanan  dan minuman, agar bermanfaat untuk pelanggan yang baru pertama kali berkunjung ke coffee shop tersebut.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  berkaitan  untuk  membantu  dalam  mengembangkan penelitian  ini,  salah  satunya  yaitu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4],  yang  membahas tentang  penerapan  metode  FP-Growth  dalam  analisis  data  transaksi  di  Internet Learning  Café Kaliurang.  Penelitian  ini  dilakukan  karena  terdapat  banyak  pelanggan  yang  menanyakan  jenis menu di setiap transaksi setiap saat. Hasil pada penelitian ini didapati bahwa rules antara jasmine tea dan americano memiliki nilai confidence tertinggi yaitu 79%.
Pada penelitian yang dilakukan oleh [5], membahas tentang rumah makan padang yang setiap hari tersisa berbagai lauk yang tidak laku. Untuk itu, pada penelitian ini dilakukan analisis pola pembelian pelanggan dalam memesan atau membeli lauk makanan sehingga pihak rumah makan  tersebut  dapat  mengatur  lauk  yang  akan  disediakan  untuk  dijual.  Pada  penelitian  ini menggunakan metode FP-Growth dengan hasil berupa pola pembeli yang membeli Ayam Bakar akan membeli Dendeng Lambok dengan angka confidence 50%.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6],  yang  membahas  tentang  penerapan  metode Apriori pada pola pemilihan menu makanan di Rumah Makan Pondok Madukoro Bakso Mataram, Medan.  Dari  banyak  menu  makanan  yang  ditawarkan  ke  pelanggan  di  rumah  makan  tersebut, terdapat menu yang tidak laku, sehingga stok bahan makanan mengalami penumpukan. Untuk menangani permasalahan tersebut dibuat suatu sistem dengan mencari pola dari data menu yang ada dengan berdasarkan kecenderungan menu-menu yang muncul secara bersamaan pada suatu transaksi menggunakan metode Apriori. Hasil penelitian ini yaitu pasangan antara nasi goreng dan  jus  alpukat  dengan  nilai support berupa  32%  dan  nilai confidence 78%.  Berdasarkan  hal tersebut, maka penggunaan metode Apriori dapat berkerja dengan baik dalam menentukan nilai frequent itemset dan asosiasi rules.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7],  yang  membahas  tentang  penggunaan  metode Apriori pada Ucok kopi. Permasalahan yang sering terjadi adalah tidak tersedianya menu pesanan konsumen  yang  tergolong  laris.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menganalisa  suatu  strategi penjualan  melalui  proses  pencarian  asosiasi.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  diperoleh  jika membeli  Susu  Jahe  maka  100%  kemungkinan  besar  membeli  Sosis,  jika  membeli  Kopi  Susu maka  88%  kemungkinan  besar  membeli  Nasi  Ayam  Penyet,  jika  membeli  Sosis  maka  75% kemungkinan besar membeli Kentang.
Pada penelitian yang dilakukan oleh [8], yang membahas tentang penerapan Algoritma
FP-Growth dalam menentukan rekomendasi paket makanan di Iga Sunan Giri Restoran Bakso. Tujuan dari penelitian ini adalah guna membantu pengelola restoran baik dalam mengembangkan maupun mempromosikan inovasi menu. Hasil pada penelitian ini adalah rekomendasi paket menu berhasil dibentuk dengan nilai pencarian minimal support 2 dan minimum confidence 75% dan menghasilkan menu paket campuran antara Hot Lemon Tea dengan Bakso Halus (6 buah).
Berdasarkan  latar  belakang  dan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini menggunakan  salah  satu  metode  dari data  mining yaitu  FP-Growth.  FP-Growth  merupakan penyempurnaan  dari  algoritma  apriori.  FP-Growth  membuat  FP-Tree  dari  pola  yang  sering muncul serta dalam pembuatan FP-Tree hanya memerlukan satu pemindaian dari database besar pada  langkah  awal  sehingga  sehingga  membuatnya  lebih  efektif  daripada  apriori.  Metode  FP- Growth akan digunakan pada data transaksi dari menu makanan serta minuman selama periode 3 bulan  dari  bulan  September,  Oktober  dan  November tahun  2022  dengan total menu  penjualan sebanyak 55 menu untuk mengetahui pola kombinasi pasangan antar menu yang sering dipesan pelanggan berdasarkan histori transaksi terbaru sehingga dapat digunakan sebagai rekomendasi kepada pihak coffee shop dalam meningkatkan strategi penjualan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  FP-Growth  untuk  proses  analisis  pola pembelian makanan dan minuman. Berikut ini adalah diagram alir dari proses keseluruhan dari analisa sistem yang telah dibuat.
Mulai Selesai Pengolahan Data Transaksi Metode FP-Growth Pembuatan FP-Tree Menentukan Minimum Support Input Data Transaksi Output Rule Makanan dan Minuman

## Gambar 1 Diagram Alir Analisa Pola
Berikut ini penjelasan dari gambar diatas :

## 2.1 Input Data Transaksi
Pada tahapan awal ini, dimasukkan data berupa data transaksi penjualan dalam bentuk excel  dan  transaksi  selama  3  bulan  yaitu  pada  bulan  September,  Oktober  dan  November  pada tahun 2022, yang dimana terdiri dari tanggal, daftar menu, jumlah, satuan, harga satuan dan total. Selain itu, digunakan data menu makanan dan minuman dari Mulana Coffee untuk mencocokkan data daftar menu dari data transaksi.

## 2.2 Pengolahan Data
Dari data transaksi sebelumnya yang telah dibuat menggunakan excel, selanjutnya akan diolah dan dihapus bagian yang tidak digunakan seperti jumlah, satuan dan harga, sehingga hanya akan digunakan tabel dengan kolom tanggal dan daftar menu saja. Data yang sudah diolah ini kemudian akan digunakan dalam program Python dan RapidMiner. Berikut ini akan digunakan 5 contoh transaksi yang hanya memiliki 5 menu.

## Tabel 1 Data Transaksi
Transaksi Daftar Menu T01 Lemon Tea, Sanger, Indomie Goreng, Kentang Goreng T02 Lemon Tea, Sanger, Indomie Goreng, Kentang Goreng, Bakwan Jagung T03 Lemon Tea, Sanger, Indomie Goreng, Kentang Goreng T04 Lemon Tea, Sanger, Indomie Goreng, Bakwan Jagung T05 Lemon Tea, Sanger, Kentang Goreng, Bakwan Jagung
Berdasarkan tabel diatas, setiap menu yang ada pada transaksi akan diberikan inisialisasi untuk mempermudah pengolahan masing-masing transaksi. Berikut ini adalah tabel pemberian inisialisasi setiap menu.
Tabel 2 Pemberian Inisialisasi Pada Data Transaksi
Transaksi Daftar Menu T01 LT, SGR, IG, KG T02 LT, SGR, IG, KG, BJ T03 LT, SGR, IG, KG T04 LT, SGR, IG, BJ T05 LT, SGR, KG, BJ
Pada  tabel  diatas, menu  Lemon  Tea  akan  diberikan inisialisasi  LT,  menu  Sanger  akan diberikan inisialisasi SGR, menu Indomie Goreng akan diberikan inisialisasi IG, menu Kentang Goreng akan diberikan inisialisasi KG dan menu Bakwan Jagung akan diberikan inisialisasi BJ.
Setelah diberikan inisialisasi pada setiap menu di data transaksi, hal berikutnya adalah menghitung  nilai  frekuensi  dari  setiap  menu  tersebut  dan  mengurutkan  nilai  yang  terbesar  ke terkecil. Berikut ini adalah tabel dari frekuensi setiap menu.

## Tabel 3 Nilai Frekuensi Menu
No. Daftar Menu Frekuensi 1 LT 5 2 SGR 5 3 IG 4 4 KG 4 5 BJ 3

## 2.3 Penentuan Minimum Support
Setelah  dihitung  nilai  frekuensi  dari  setiap  menu,  hal  berikutnya  yang  akan  dilakukan adalah menghitung nilai support . Support adalah penyajian nilai kombinasi antar item yang ada dalam database , dimana jika mempunyai item bernilai A dan item bernilai B, maka nilai support adalah  perbandingan  nilai dari transaksi  dalam database yang mengandung item A  dan  B  [9]. Rumus untuk menghitung nilai support dari dua item tersebut adalah sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Berikut ini adalah nilai support yang dihasilkan pada setiap menu.
Tabel 4 Nilai Support Setiap Menu No. Daftar Menu Frekuensi Support 1 LT 5 1 2 SGR 5 1 3 IG 4 0,8 4 KG 4 0,8 5 BJ 3 0,6
Dari tabel diatas, selanjutnya diasumsikan nilai minimum support yang akan digunakan adalah 0.5 atau 50%. Penentuan nilai minimum support ini ditentukan berdasarkan karakteristik dataset  asli.  Dan  menurut  [10],  sebagian  besar  penentuan  nilai  minimum  support  ditentukan sendiri oleh pengguna. Oleh sebab itu, nilai minimum support yang digunakan adalah 0.5 atau 50%.  Berdasarkan  nilai minimum  support yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka  akan  terdapat daftar menu yang akan dibuang atau tidak. Pada tabel diatas, tidak ada menu yang akan dibuang karena nilai minimum support dari setiap menu berada diatas nilai 0,5 atau 50%, sehingga tidak perlu dilakukan pemindaian atau penyusunan kembali data dari transaksi awal.

## 2.4 Pembuatan FP-Tree
Setelah mengetahui menu yang memenuhi syarat dari minimum support , berikutnya akan dilakukan pembuatan FP-Tree. Pembuatan FP-Tree dimulai dari pembuatan akar node ( root node ) dengan  asumsi  berupa null .  Setelah  itu,  akan  dilanjutkan  dengan  meletakkan  data  transaksi  1 sampai data transaksi 5 dibawah null tersebut. Berikut ini adalah hasil pembentukan FP-Tree dari kelima transaksi tersebut.
NULL LT = 5 SGR = 5 IG = 4 KG = 3 BJ = 1 KG = 1 BJ = 1 BJ = 1 Gambar 2 FP-Tree

## 2.5 Penerapan Metode FP-Growth
Setelah  FP-Tree  terbentuk,  langkah  selanjutnya  yaitu menerapan  atau  penggunaan  FP- Growth dilakukan untuk mendapatkan nilai itemset yang sering muncul. FP-Growth merupakan salah satu alternatif metode dari data mining yang digunakan dalam menentukan nilai himpunan data yang paling sering muncul dalam suatu kumpulan data [11]. Dalam menerapkan metode FP- Growth  terdapat  beberapa  tahap  yang  akan  dilakukan,  yaitu  tahap  pembangkitan conditional
pattern base , dilanjutkan dengan tahap pembangkitan conditional FP-Tree dan tahap pencarian frequent itemset . Berikut ini adalah penjelasan metode FP-Growth yang akan dilakukan.
a. Tahap Pembangkitan Conditional Pattern Base
Conditional  Pattern  Base merupakan  bagian  dari database yang  berisi  antara  pola lintasan  awal  dan  pola  lintasan  akhiran.  Setelah  melakukan  pembuatan  FP-Tree,  Tahap pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan  dengan  menghitung  menu  mana  saja  yang mengarah  ke  node  manapun  yang  ada  pada  FP-Tree.  Berikut  ini  tabel  hasil  pembangkitan conditional pattern base dari menu yang ada di FP-Tree.
Tabel 5 Pembangkitan Conditional Pattern Base Menu Conditional Pattern Base BJ {(LT,SGR,IG,KG : 1), (LT, SGR, IG : 1), (LT, SGR, KG : 1)} KG {(LT, SGR, IG :3), (LT, SGR : 1)} IG {(LT, SGR : 4)} SGR {LT : 5)} LT {}
Berdasarkan table diatas, setiap data menu yang telah terhubung dalam FP-Tree diurutkan ke dalam conditional pattern base . Pada menu LT memiliki conditional pattern base bernilai 0 (kosong) dikarenakan LT terhubung langsung terdapat akar ( root ) dari node FP-Tree.
b. Tahap Pembangkitan conditional FP-Tree
Pada tahap ini, nilai support dihitung dari setiap masing-masing kolom menu conditional pattern base yang  ada  pada  tabel  5, lalu  akan  dibangkitkan  dengan conditional FP-Tree.  Pada conditional FP-Tree , support count dari setiap menu yang ada pada setiap conditional pattern base dijumlahkan, lalu setiap item yang memiliki jumlah support count lebih besar sama dengan minimum  support akan  dibuat  pada conditional FP-Tree  ini.  Misalnya  pada  menu  BJ,  di conditional patter base, menu LT terdapat 3 kali muncul. Maka, pada conditional FP-Tree dari menu  BJ  untuk  jumlah  LT  adalah  3,  begitu  juga  untuk  menu  lainnya.  Berikut  ini  tabel  dari pembangkitan conditional FP-Tree.
Tabel 6 Pembangkitan Conditional FP-Tree Menu Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree BJ {(LT,SGR,IG,KG : 1), (LT, SGR, IG : 1), (LT, SGR, KG : 1) {(LT :3), (SGR : 3), (IG : 2), (KG :2)} KG {(LT, SGR, IG :3),
(LT, SGR : 1)} {(LT : 4), (SGR : 4), (IG : 3)} IG {(LT, SGR : 4)} {(LT : 4), (SGR : 4)} SGR {LT : 5)} {(LT : 5)}
Pada tabel diatas, diasumsikan minimum jumlah total nilai dari setiap menu yang digunakan adalah ≥ 3. Berdasarkan hal tersebut, pada tabel diatas terdapat menu yang memiliki nilai di bawah 3 akan dibuang. Berikut ini hasil dari penyusunan kembali data conditional FP-Tree yang memenuhi syarat.
Tabel 7 Penyusunan Ulang Data Conditional FP-Tree Menu Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree BJ {(LT,SGR,IG,KG : 1), (LT, SGR, IG : 1), (LT, SGR, KG : 1)} {(LT :3), (SGR : 3)} KG {(LT, SGR, IG :3), (LT, SGR : 1)} {(LT : 4), (SGR : 4), (IG : 3)} IG {(LT, SGR : 4)} {(LT : 4), (SGR : 4)} SGR {LT : 5)} {(LT : 5)}
c. Tahap Pencarian Frequent Itemset
Setelah  dihapus  dan  disusun  data conditional FP-Tree  tersebut,  maka  dilanjutkan pencarian frequent itemset dengan memasangkan atau mencocokkan menu dari conditional FP- Tree yang sesuai pada setiap kolom menu untuk menghasilkan asosiasi rule . Misalnya, pada menu BJ, di kolom conditional FP-Tree terdapat LT berjumlah 3 dan SGR berjumlah 3, maka untuk mencari frequent itemset adalah memasangkan kombinasi antara menu BJ dengan masing-masing conditional FP-Tree. Sehingga hasilnya adalah LT dan BJ berjumlah 3, SGR dan BJ berjumlah 3 dan LT, SGR dan BJ berjumlah 3. Berikut ini adalah contoh hasil frequent itemset dari tabel 7 sebelumnya.
Tabel 8 Hasil Frequent Itemset Menu Conditional Pattern Base Conditional FP-Tree Frequent Itemset BJ {(LT,SGR,IG,KG : 1), (LT, SGR, IG : 1),
(LT, SGR, KG : 1)
{(LT :3), (SGR : 3)} {(LT, BJ : 3), (SGR, BJ : 3), (LT, SGR, BJ : 3)} KG {(LT, SGR, IG :3), (LT, SGR : 1)} {(LT : 4), (SGR : 4), (IG : 3)} {(LT, KG : 4), (SGR, KG : 4)
(IG, KG : 3),
(LT, SGR, KG : 4) (LT, IG, KG : 3),
(SGR, IG, KG : 3)
(LT, SGR, IG, KG : 3)} IG {(LT, SGR : 4)} {(LT : 4), (SGR : 4)} {(LT, IG : 4) (SGR, IG : 4) (LT, SGR, IG : 4)} SGR {LT : 5)} {(LT : 5)} {(LT, SGR : 5)}

## 2.6 Output Rule
Tahap  terakhir  yaitu  dilakukan  pengambilan  keputusan  pada  hasil  analisa  yang didapatkan dari proses sebelumnya. Dari tabel diatas, dilanjutkan dengan proses menentukan nilai asosiasi rules dari itemset dan  frekuensi  yang  telah  didapatkan  dengan  menentukan  terlebih dahulu nilai kepercayaan ( confidence ). Pada penelitian ini nilai minimum confidence yang telah ditetapkan  adalah  0.8  (80%).  Sama  seperti  minimum  support,  nilai  minimum  confidence ditentukan  sendiri  oleh  pengguna  [10].  Berdasarkan  nilai confidence tersebut,  maka  akan menghasilkan rule terbaik,  sehingga  akan  dijadikan  pengambilan  keputusan  berupa  menu makanan dan minuman yang paling laris sebagai referensi pihak coffee shop.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  menghitung frequent  itemset yang  memiliki support ≥  0.5,  tahap  selanjutnya adalah menentukan asosiasi rules dari itemset dan frekuensi yang telah ditentukan. Pada tahapan ini  dihasilkan rule sesuai  dengan  nilai confidence yang  ditetapkan.  Pada  penelitian  ini  nilai minimum confidence yang digunakan yaitu 0.8 (80%). Nilai confidence pada metode FP-Growth merupakan nilai kecenderungan suatu item dengan item lainnya yang akan dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Dari nilai confidence tersebut diharapkan dapat menghasilkan pasangan rules yang terbaik.
Berdasarkan  penetapan  nilai minimum  confidence sebelumnya,  maka  didapati rules sebanyak 6028. Tetapi, karena terlalu banyak rules yang terbentuk, maka diambil 10 rules dari 2- itemset dan 3- itemset . Berikut ini adalah tabel contoh 10 hasil rules yang didapat yang memenuhi minimum confidence yang sebelumnya telah ditentukan.
Tabel 9 Hasil Rules No . Menu Menu Confidence Support 1 Lemon Tea Sanger 0.988 0.978 2 Sanger Lemon Tea 0.988 0.978 3 Lemon Tea Indomie Goreng 0.977 0.967 4 Sanger Indomie Goreng 0.977 0.967
5 Indomie Goreng Lemon Tea 0.988 0.967 6 Indomie Goreng Sanger 0.988 0.967 7 Lemon Tea Kentang Goreng 0.966 0.956 8 Sanger Kentang Goreng 0.966 0.956 9 Lemon Tea Sanger, Indomie Goreng 0.966 0.956 10 Sanger Lemon Tea, Indomie Goreng 0.966 0.956
Dari  tabel  diatas,  untuk  menghitung  nilai  confidence  dari  setiap rules yang  terbentuk adalah dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Diketahui : ● Jumlah transaksi yang memiliki pasangan lemon tea dan sanger adalah 89 transaksi
● Jumlah frekuensi dari menu lemon tea adalah 90
Maka :
● 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐿𝑒𝑚𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑎 → 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑒𝑟) = 89 90
● 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐿𝑒𝑚𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑎 → 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑒𝑟) =  0,988
Contoh 2. Diketahui :
● Jumlah transaksi yang memiliki pasangan lemon tea dan indomie goreng adalah 88 transaksi
● Jumlah frekuensi dari menu lemon tea adalah 90
Maka :
● 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐿𝑒𝑚𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑎 → 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔) = 88 90
● 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐿𝑒𝑚𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑎 → 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔) =  0,977
Contoh 3. Diketahui :
● Jumlah transaksi yang memiliki pasangan sanger, lemon tea dan indomie goreng adalah 87 transaksi
● Jumlah frekuensi dari menu sanger adalah 90
Maka :
● 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑆𝑎𝑛𝑔𝑒𝑟 → 𝐿𝑒𝑚𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑎 → 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔) = 87 90
● 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑆𝑎𝑛𝑔𝑒𝑟 → 𝐿𝑒𝑚𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑎 → 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔) =  0,966
Berdasarkan  contoh  hasil  perhitungan  diatas  dan  dari  tabel  9,  maka  pola rules yang didapati adalah:
1. Rule 1,  jika  pelanggan  memesan  lemon  tea,  maka  pelanggan  juga  akan  memesan  sanger dengan confidence mencapai 98,8% nilai support berupa 97,8% dari data keseluruhan.
2. Rule 2,  jika  pelanggan  memesan  sanger,  maka  pelanggan  juga  akan  memesan  lemon  tea dengan confidence mencapai 98,8% nilai support berupa 97,8% dari data keseluruhan.
3. Rule 3, jika pelanggan memesan lemon tea, maka pelanggan juga akan memesan indomie goreng  dengan confidence mencapai  97,7%  nilai support berupa  96,7%  dari  data keseluruhan.
4. Rule 4,  jika  pelanggan  memesan  sanger,  maka  pelanggan  juga  akan  memesan  indomie goreng  dengan confidence mencapai  97,7%  nilai support berupa  96,7%  dari  data keseluruhan.
5. Rule 5, jika pelanggan memesan indomie goreng, maka pelanggan juga akan memesan lemon
tea dengan confidence mencapai 98,8% nilai support berupa 97,8% dari data keseluruhan. 6. Rule 6,  jika  pelanggan  memesan  indomie  goreng,  maka  pelanggan  juga  akan  memesan sanger  dengan confidence mencapai  98,8%  nilai support berupa  97,8%  dari  data keseluruhan.
7. Rule 7, jika pelanggan memesan lemon tea, maka pelanggan juga akan memesan kentang goreng  dengan confidence mencapai  96,6%  nilai support berupa  95,6%  dari  data keseluruhan.
8. Rule 8, jika pelanggan memesan sanger, maka pelanggan juga akan memesan kentang goreng dengan confidence mencapai 96,6% nilai support berupa 95,6% dari data keseluruhan. 9. Rule 9, jika pelanggan memesan lemon tea, maka pelanggan juga akan memesan sanger dan indomie goreng dengan confidence mencapai 96,6% nilai support berupa 95,6% dari data keseluruhan.
10. Rule 10, jika pelanggan memesan sanger, maka pelanggan juga akan memesan lemon tea dan  indomie  goreng  dengan confidence mencapai  96,6%  nilai support berupa  95,6%  dari data keseluruhan.

## 3.1 Penerapan metode FP-Growth Pada Python
Penerapan metode FP-Growth dengan menggunakan Python untuk mengetahui apakah hasil  yang  dilakukan  sebelumnya  sama  atau  tidak.  Berikut  ini  adalah  rule  yang  dihasilkan menggunakan Python.
Berdasarkan tabel diatas, maka didapatkan sebanyak 6028 rules dengan nilai confidence setiap rules berada di atas 0.8 atau 80%.
Gambar 3 Asosiasi Rule Menggunakan Python

## 3.2 Penerapan Metode FP-Growth Pada Aplikasi RapidMiner
Aplikasi  RapidMiner  merupakan  aplikasi  perangkat  lunak open  source .  RapidMiner merupakan suatu aplikasi sebagai solusi dalam menganalisis data mining, text mining , dan analitik prediktif  data.  RapidMiner  menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediktif  dalam memberikan wawasan kepada users dalam membantu mereka membuat keputusan terbaik [12]. Pada penelitian ini, penerapan metode FP-Growth pada aplikasi RapidMiner dilakukan dengan membuat terlebih dahulu desain dari operator yang disediakan oleh aplikasi RapidMiner.

## Gambar 4 Desain RapidMiner
Pada gambar diatas, terdapat dataset , metode FP-Growth dan aturan asosiasi yang akan digunakan untuk menentukan rule dari data transaksi. Proses menentukan association rules pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  11.  Pada  tabel  tersebut  dihasilkan  aturan-aturan  dengan menggunakan nilai confidence yang sudah ditetapkan yaitu 0.8 (80%). Berikut ini adalah aturan- aturan pola yang dihasilkan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner.
Gambar 5 Hasil Rules Menggunakan RapidMiner
Berdasarkan tabel diatas, maka hasil rules yang didapati sama dengan rules yang dicari dan dihasilkan baik itu secara manual maupun menggunakan Python dan RapidMiner.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun kesimpulan pada penelitian ini adalah :
1. Metode FP-Growth dapat menganalisis data transaksi penjualan makanan dan minuman pada Mulana Coffee dengan menemukan asosiasi antar item .
2. Semakin  tinggi  nilai minimum  support yang  digunakan,  maka  semakin  sedikit  hasil  nilai asosiasi item yang  ditemukan,  begitu  juga  sebaliknya,  jika  nilai minimum  support yang digunakan  lebih  kecil  nilainya,  maka  semakin  banyak  hasil  asosiasi rule dari item yang dihasilkan.
3. Pada data transaksi selama 3 bulan, dengan minimum support yang digunakan adalah sebesar 0.5 atau 50% dan nilai minimum confidence sebesar 0.8 atau 80%, maka didapati hasil rules sebanyak 6028.
4. Pada  penilitian, rules untuk  2-itemset  dengan  yang  memiliki confidence tertinggi  adalah pelanggan yang memesan lemon tea dan sanger memiliki confidence mencapai 98,8% nilai support berupa 97,8% dari data keseluruhan.
5. Pada penelitian, rules untuk 3-itemset dengan memiliki confidence tertinggi adalah pelanggan memesan  lemon  tea,  sanger  dan  indomie  goreng  memiliki confidence yaitu  96,6%  nilai support berupa 95,6% dari data keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian Perindustrian, “Kontribusi Industri Makanan dan Minuman Tembus 37,77 Persen,” Kemenperin.go.id ,  Jul.  05,  2022.  https://www.kemenperin.go.id/artikel/23393/Kontribusi- Industri-Makanan-dan-Minuman-Tembus-37,77-Persen (accessed Oct. 16, 2022).
[2] Nasri, “Pengertian Coffee Shop,” Pengertian Coffee Shop , 2020. https://www.pengertianesia.my.id/pengertian-coffee-shop/ (accessed Oct. 17, 2022). [3] Pinhome, “Coffee Shop,” Pinhome , 2022. https://www.pinhome.id/kamus-istilah- properti/coffee-shop/#Apa_Itu_Coffee_Shop (accessed Oct. 17, 2022).
[4] K. T. Wijaya and I. Pratama, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan  di  Internet  Learning  Cafe  Kaliurang,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi , vol. 5, no. 4, pp. 642–651, 2022.
[5] D. E. Putri and E. P. W. Mandala, “Implementasi Algoritma FP-Growth Untuk Menemukan Pola Frekuensi  Pembelian  Lauk  Pada  Rumah  Makan  Takana  Juo,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 242, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2643.
[6] A.  Pratiwi,  A.  Manaor  Hara  Pardede,  and  B.  Serasi  Ginting,  “Analisis  Pola  Pemilihan  Menu Makanan Pada Rumah Makan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Pondok Madukoro Bakso Mataram Medan),” Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , vol. 6, no. 3, pp. 989–997, 2022.
[7] D. M. Sinaga, W. H. Sirait, and A. P. Windarto, “Analisis Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pemesanan Konsumen Pada Ucokopi,” Journal of Informatics Management and Information Technology , vol. 1, no. 2, pp. 68–73, 2021, doi: 10.47065/jimat.v1i2.105.
[8] V.  Munfarijah,  D.  Lucia,  and  C.  Pardede,  “Implementation  of  FP-Growth  Algorithm  in Determining  Food  Package  Recommendation  in  Sunan  Giri  Ribs  Meatball  Restaurant,” Int  J Comput Appl , vol. 176, no. 24, pp. 15–20, 2020, doi: 10.5120/ijca2020920225.
[9] A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[10] E. Hikmawati, N. U. Maulidevi, and K. Surendro, “Minimum Threshold Determination Method based on Dataset Characteristics in Association Rule Mining,” J Big Data , vol. 8, no. 146, Dec. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00538-3.
[11] A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor,” Klik  - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[12] Fahmi, “RapidMiner, Definisi dan Fitur-Fitur, dan Tutorialnya,” IDMETAFORA , Oct. 19, 2022. https://idmetafora.com/news/read/2061/RapidMiner-Definisi-dan-Fitur-Fitur-dan-
Tutorialnya.html (accessed Jan. 27, 2023).