## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN KONSUMEN DI WARUNG MAKAN DEDE
Putri Salsabila 1 , Edi Wahyudin 2 , Gifthera Dwilestari 3 , Kaslani 4 , Fajar Subhiyanto 5 1245 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B, Kota Cirebon Jawa Barat ggdwilestari@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era globalisasi dan persaingan bisnis yang ketat, pemahaman mendalam terhadap perilaku pembelian konsumen  menjadi  krusial  bagi  pelaku  bisnis.  Penelitian  ini  memperkenalkan  metode FP-Growth ( Frequent Pattern Growth ) sebagai alat analisis untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen secara efektif dan efisien. Dalam pengamatan lapangan, teridentifikasi bahwa banyak rumah makan menghadapi kesulitan dalam memahami dan mengantisipasi pola pembelian konsumen. Ketidakmampuan ini dapat menghambat pengembangan strategi pemasaran  yang  efektif  dan  mengoptimalkan  keuntungan.  Dari  data  observasi  dan  literatur,  terungkap  bahwa aturan  asosiasi  yang  kuat  dalam  pola  pembelian  seringkali  sulit  untuk  diidentifikasi  secara  manual,  dan  inilah masalah  utama  yang  ingin  dipecahkan  melalui  penelitian  ini.  Masalah  mendasar  yang  mendasari  sulitnya mengidentifikasi pola pembelian konsumen adalah kompleksitas dan volume data transaksi. Metode tradisional atau manual seringkali tidak efisien dalam memisahkan informasi berharga dari data yang jenisnya berbeda-beda. Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  kesimpulan  hasil  persentase  nilai  minimum support dan confidence adalah [Mangkuk plastik, Es Milo, Bakso Rebusan, Ayam Kremes, Bakso Balung] --> [Air mineral, Es Teh/Teh Hangat] (confidence:  0.821)  Hasil  ini  diharapkan  dapat  menjadi  dasar  bagi  perusahaan  untuk  mengoptimalkan  strategi pemasaran mereka dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kata kunci : Pola pembelian, FP-Growth, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Warung  makan atau restoran  merupakan  bagian tak  terpisahkan  dari  industri  kuliner  yang  terus berkembang di  berbagai  belahan dunia. Keberhasilan sebuah  warung  makan  tidak  hanya  bergantung  pada kualitas  makanan  dan  pelayanannya  tetapi  juga  pada pengelolaan pasokan bahan baku yang efektif. Bahan- bahan mentah seperti daging, sayuran, rempah-rempah dan  produk  lainnya  merupakan  elemen  kunci  dalam operasional sehari-hari sebuah warung makan.
Pengelolaan  yang  baik  sangat  penting  dalam proses  pengelolaan  ketersediaan  stok  pangan,  karena ketersediaan  produk  dan  peralatan  di  warung merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat  penting. Pengelolaan bahan mentah yang efektif sangat penting untuk memastikan ketersediaan kuantitas dan kualitas makanan  yang  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan pelanggan.
Kenyataannya, seringkali perusahaan mengalami  kerugian  karena  produk  kadaluwarsanya yang  tidak  dapat  dijual.  Hal  ini  memungkinkan perusahaan  untuk  merencanakan  persediaan  bahan bakunya  dengan  baik  dengan  memesan  bahan  baku dalam  jumlah  yang  tepat  dari  pemasok  pada  waktu yang  tepat.  [1].  Penulis  menemukan  banyak kekurangan dalam pembelian produk secara bersamaan,  antara  lain  masalah  penempatan  produk yang  tidak  sesuai  dengan  kebiasaan  perilaku konsumen.  Hal  ini  tentunya  akan  mempengaruhi penjualan produk. [2]
Dengan  mengamati  jumlah  pelanggan  yang keluar masuk Warung Makan dan membeli menu yang
mereka  butuhkan,  serta  perbedaan  jenis  menu  yang dijual  disana,  maka  sangat  mudah  untuk  mengetahui kondisi  menu  yang  dijual  di  toko  tersebut  laku  atau tidak laku. [3]
Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah untuk menemukan pola pembelian  berdasarkan  items yang paling banyak dipesan pelanggan sehingga dapat digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut,  seperti perencanaan pembelian  bahan  baku  yang  lebih detail untuk bulan berikutnya.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  penulis tertarik  untuk  mengambil  judul  “Implementasi Algoritma FP-Growth untuk  mengetahui  pola pembelian  konsumen  Di  Warung  Makan  Dede” Menggunakan metode algoritma FP-Growth Meskipun sederhana, FP-Growth salah satu alternatif algoritma yang sesuai karena dapat menemukan pola- pola  yang  sering  muncul  dalam  kumpulan  data transaksional  dan  digunakan  pada  analisis  asosiasi yang bertujuan mengidentifikasi antara item dan data transaksional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  ekstraksi  atau  penemuan informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau  aturan tertentu  dalam  jumlah  data  yang  sangat  besar. Data mining, sering  juga  disebut  sebagai knowledge discovery  in  database (KDD)  adalah  aktivitas  yang melibatkan  pengumpulan  dan  penggunaan  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola,  atau hubungan dalam data dalam jumlah besar [2]
Data  mining merupakan  salah  satu  bentuk  ilmu komputer yang sering digunakan untuk mengolah data dan  memberikan  pola  serta  hubungan  tertentu  untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi pengguna. Data  mining sering  dikaitkan  dengan  pembelajaran mesin,  kecerdasan  buatan,  dan  statistik. Data  mining adalah  proses  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi berguna dan pengetahuan yang relevan dari database besar menggunakan teknik statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran mesin [4]
Data  mining adalah  teknik  ilmu  komputer  yang digunakan untuk mengekstraksi pengetahuan dari data untuk  memperoleh  informasi  yang  berguna.  Fase proses penambangan data ini membantu Anda mencari pola  tertentu  dalam  data  ulasan  dalam  jumlah  besar. [5]
2.2. Analisis asosiasi ( Assosiation rule mining ) Asosiasi adalah  proses  menemukan  aturan asosiasi  antar  atribut.  Metode  ini  digunakan  ketika hubungan  atribut  dalam  kumpulan  data  perlu diidentifikasi. Pola yang ditemukan biasanya mewakili beberapa bentuk aturan implikasi atau subset fitur, dan aturan asosiasi menunjukkan kombinasi atau hubungan  antar  elemen.  Aturan  asosiasi  berisi  dua tahap.  Ini  berarti  menemukan  kombinasi  kumpulan elemen  yang paling sering  muncul dan (untuk aturan asosiasi bersyarat) menentukan kondisi dan hasil [6]
Aturan  asosiasi  menjelaskan  seberapa  sering produk  dibeli  secara  bersamaan.  Contoh:  Pelanggan membeli Gula (A). Jadi seberapa besar kemungkinan mereka  juga  membeli  susu  (B)?  Aturan  asosiasi menciptakan  aturan  yang  menentukan  besarnya hubungan antara A dan B. Aturan asosiasi memerlukan dua  parameter  yakni support dan confidence .  [7] Konsepnya  sendiri  berasal  dari  terminologi  market basket  analysis,  atau  pencarian  hubungan  antara beberapa produk dalam suatu transaksi pembelian. [8]
Analisis asosiasi adalah teknik data mining yang digunakan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  untuk kombinasi  elemen.  Tahap  analisis  asosiasi  sering digunakan dalam penelitian untuk membuat algoritma sederhana  yaitu  analisis  pola  frekuensi  tinggi (frekuensi  pattern  mining). Analisis  asosiasi  dapat ditentukan berdasarkan dua parameter: dukungan dan kepercayaan. Support (nilai  dukungan)  adalah persentase kombinasi item dalam database. Sedangkan keyakinan  ( certainty  value )  merupakan  kekuatan hubungan antar unsur dalam suatu aturan asosiasi. [9] Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap yaitu:
1) Analisis Pola Frekuensi Tinggi Analisis  pola  frekuensi  tinggi  digunakan  untuk menemukan  kombinasi  elemen  yang  memenuhi persyaratan dukungan  minimum dalam database tertentu.  Nilai  yang  direkomendasikan  untuk item ditentukan dengan menggunakan rumus:
Support (A) = Jumlah transaksi mengandung A     (1) Total transaksi
Sedangkan nilai dari support 2 item diperoleh dengan rumus (2) : Support (A,B) = Jumlah transaksi mengandung A dan B   (1)
Total transaksi
2) Pembentukan aturan asosiasi Pada  fase  ini,  setelah  semua  pola  yang  sering ditemukan,  aturan  asosiasi  dicari.  Aturan  yang Anda  cari  memenuhi  persyaratan minimum confident dengan  menghitung confident aturan asosiasi  "Jika  A  maka  B".  Nilai  keyakinan  dari aturan  “Jika  A  maka  B”.  Nilai  yang  diperoleh dari rumus (3) :
Confidence = P (B|A) = Jumlah transaksi mengandung A dan B          (2)
Total transaksi mengandung A 2.3. FP-Growth Algoritma FP-Growth ( Frequent Pattern Growth )  merupakan  algoritma  data  mining  yang digunakan untuk menemukan pola yang sering muncul dalam  suatu  kumpulan  data. Algoritma  ini  terutama digunakan  dalam  analisis  asosiasi,  yang  mencari hubungan antar elemen dalam kumpulan data.
Gambar 1. Flowchart FP-Growth
1) Dataset Merupakan  objek yang merepresentasikan information  dan  relasinya  di  memory,  dataset berisi koleksi dari datatable dan datarelation.
2) Tentukan  nilai Min.support yang  diinginkan. Min.support merupakan ambang batas minimum jumlah  itemset  yang diperbolehkan,  jika  jumlah
item-nya  di  bawah  ambang  batas  maka  item tersebut akan dieliminasi.
3) Menentukan frequent itemset (kumpulan itemset yang  muncul  secara  bersamaan),  dengan  cara mengambil  itemset  yang  memiliki  frekuensi itemset minimal
sebesar Min.support
sebelumnya. 4) FP-tree  dibentuk  oleh  sebuah  akar  yang  diberi label null, sekumpulan pohon yang beranggotakan  item-item  tertentu  dan  sebuah tabel frequent
5) Conditional pattern , pada tahap ini nilai support dari  setiap  item  pada  conditional  pattern  base dijumlahkan,  lalu  setiap  item  yang  memiliki jumlah Nilai support lebih besar akan dibangkitkan dengan conditional FP-tree.
6) Menentukan frequent  itemset ,  dihasilkan  dari aturan  asosiasi  yang  memenuhi  nilai min. support.
Karakteristik Algoritma FP-Growth adalah struktur data berbentuk pohon yang disebut FP-Tree . Dengan menggunakan FP-Tree , algoritma FP-Growth dapat  mengekstraksi  itemset  yang  sering  digunakan langsung dari FP-Tree. [10]

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  sumber terbuka. RapidMiner adalah solusi penambangan data, penambangan teks, dan analisis. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediktif untuk memberikan wawasan guna membantu pengguna membuat keputusan terbaik [11]
RapidMiner menyediakan teknik data mining dan pembelajaran mesin seperti ETL (ekstraksi, transformasi,  pemuatan),  pemrosesan  awal  data, visualisasi, pemodelan, dan evaluasi. Proses penambangan  data  ditulis  menggunakan  XML  dan terdiri dari operator bersarang yang dibuat menggunakan  GUI.  Presentasi  ditulis  dalam  bahasa pemrograman Java.
RapidMiner  merupakan  sebuah  aplikasi  atau software yang berfungsi sebagai sarana  pembelajaran ilmu  data  mining.  Platform  ini  dikembangkan  oleh sebuah  perusahaan  yang  mengkhususkan  diri  dalam semua  langkah  yang  berkaitan  dengan  data  besar dalam  bisnis,  penelitian,  pendidikan,  pelatihan  dan pembelajaran. RapidMiner memiliki sekitar 100 solusi pembelajaran  untuk  pengelompokan,  klasifikasi,  dan analisis  regresi.  RapidMiner  juga  mendukung  sekitar 22 format file seperti .xls, .csv, dll. [12].
RapidMiner  adalah  program  sumber  terbuka. Alat  yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis prediktif  adalah  RapidMiner.  Untuk  memberikan informasi  yang  membantu  pengguna  membuat keputusan terbaik, RapidMiner menggunakan serangkaian  algoritma  deskriptif  dan  prediktif. RapidMiner mempekerjakan lebih dari 500 karyawan penambangan  data,  termasuk  personel  input,  output, pemrosesan awal data, dan visualisasi [13]

## 3. METODE PENELITIAN
Berdasarkan landasan teori yang sudah dijelaskan  di  Bab  sebelumnya,  pada  Bab  ini  akan dijelaskan  bagaimana  metode  pengerjaan  algoritma yang  akan  digunakan  pada  proses  menemukan  pola pembelian.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
3.1.1. Studi Dokumentasi
Studi Dokumentasi adalah cara mengumpulkan data  yang  diperoleh  dari  dokumen  atau  catatan  yang ada,  pada  penelitian  ini  diambil  dari  website  resmi kaggle.  Kemudian  setelah  data  diperoleh  akan dipelajari,  diteliti  dan  diolah  lagi,  guna  untuk mendapatkan informasi tepat untuk penelitian ini.

## 3.1.2. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  analisis  komprehensif, pemahaman,  dan  penyajian  literatur  atau  kumpulan literatur tentang topik dalam penelitian. Penelitian ini tidak hanya mencakup buku, tetapi juga artikel jurnal, tesis,  laporan  penelitian,  dan  sumber  lain  yang berkaitan  dengan  topik  yang  sedang  diteliti  oleh penulis.

## 3.2. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  merupakan  acuan  dan tahapan  yang  diterapkan  dalam  sebuah  penelitian untuk  dapat  mencapai  tujuan  penelitian,  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan rancangan Knowledge Discovery in Database (KDD). Berikut adalah tahapan perancangan KDD yang akan dilakukan

## Gambar 2. Tahapan Proses KDD
Berikut  penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  proses Knowledge  Discovery  Database  (KDD) berdasarkan gambar 3.1 diatas:
3.2.1. Data Selection
Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  data  dan pengecekan  pada  dataset  yang  sudah  di  peroleh, dipisahkan  antara  informasi  yang  diperlukan  untuk analisis  dan  yang  tidak  diperlukan.  Pada  tahapan proses data  selection dimana  atribut  yang  tidak digunakan yaitu Tanda Terima, Tanggal, Satuan, Total Harga dan Jenis Penjualan.
3.2.2. Pre-processing Proses pre-processing meliputi  pembersihan data dengan cara membersihkan data yang terduplikat, missing  value, mengubah  tipe  data  dimana  ada  data yang  berjenis  data  integer  dan  nominal  diubah  ke dalam bentuk  binomal  dapat  diolah  dengan
menggunakan tools numerical to binominal , atau bisa menggunakan  pivot  table  pada  aplikasi microsoft excel, dan data yang acak tidak konsisten.

## 3.2.3. Data Transformation
Pada tahapan transformation , data akan diubah menjadi  bentuk  yang  memudahkan tools sehingga dapat  diaplikasikan pada proses data mining. Dataset tersebut  diolah  dan  digabung  menjadi  satu  sehingga dapat dilakukan proses data mining.
3.2.4. Data Mining Pada  tahapan data  mining, data  diolah menggunakan  algoritma  FP-Growth.  Pada  tahap  ini ada  tahapan  Pengujian FP-Growth menggunakan Rapidminer. Pengujian menggunakan Tools Rapidminer  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam proses perhitungan lebih efisien.
3.2.5. Evaluation/Knowledge Interpretation Pada  tahap  ini  hasil  dari  proses data  mining akan di evaluasi dan di presentasikan, sehingga dapat dijadikan  sebagai  informasi  yang  relevan.  Hasil  data mining  akan  dievaluasi  menggunakan  nilai support dan confident. Kemudian  akan  menarik  kesimpulan berdasarkan hasil evaluasi dan diskusi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses data mining pada penelitian menggunakan aplikasi  perangkat  lunak  RapidMiner  10.1.  Aplikasi tersebut digunakan untuk membantu penelitian dalam proses menentukan pola pembelian dengan menggunakan  metode  Algoritma FP-Growth dan memasukkan  nilai min.  support dan min.  confidence . Data  yang  digunakan  untuk  diproses  pada  penelitian ini  meliputi  data  item  menu  dan  banyaknya  pesanan yang  dibeli.  Sehingga  hasil  dari  proses  data-data tersebut akan menghasilkan output yang berguna dan bisa  dijadikan  informasi  yang  cukup  berguna.  Dan informasi  tersebut  berupa  sekelompok  data  yang menjelaskan  item  menu  apa  saja  yang  selalu  dibeli dengan  jumlah  banyak.  Sehingga  dengan  adanya penelitian  ini  dapat  dilakukan  sebuah  penyetokkan menu makanan dengan lebih tepat.

## 4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Data Selection
Berikut  ini  adalah  proses  pemilihan  data, dipisahkan  antara  informasi  yang  diperlukan  untuk analisis dan yang tidak diperlukan. Sebagaimana pada dataset  Warung  Dede,  dataset  yang  dipakai  hanya items dan tanda terima, serta akan langsung diolah di Microsoft Excel pada tools insert -> pivot table.
Tabel 1. Data Penjualan

## 4.1.2. Pre-Processing
Lalu  data  diubah  menjadi  angka  binominal  0 dan  1,  agar  mempermudah  pengerjaan  pada  aplikasi RapidMiner. Dan data yang diambil hanya pada bagian items dan banyaknya pesanan yang dibeli.
Gambar 3. Data diolah pada Pivot Table
Dari data diatas mendapatkan hasil nilai angkan 0 dan 1 yaitu angka binominal.
Gambar 4. Hasil Data Pivot Table
Setelah data diolah pada Pivot Table, data diolah kembali pada file baru agar lebih rapih.

## 4.1.3. Data Transformation
Dataset  yang  diperoleh  sebanyak  500  data, yang disimpan dalam Aplikasi microsoft excel dengan nama  file  Warung  Dede.2.xlsx  dan  akan  di  proses menggunakan  aplikasi software  rapidminer, untuk melihat hasil pencarian frequent.
Tanda Terima Tanggal Items 3BO6C4 1/5/2022 Tahu 3BO6C4 1/5/2022 Siomay 3BO6C4 1/5/2022 Bakso Rebusan ….. ….. ….. 3BO67A 8/5/2022 Chicken Garlic Parmesan Ala Carte
Gambar 5.  Proses Memasukkan Dataset
Pada  tahap  ini  memasukkan  dataset  ke RapidMiner Studio, pada halaman utama pilih Import data lalu pilih di file mana dataset disimpan, jika sudah pilih “ Next ”.
Gambar 6.  Proses Mengubah Tipe Data
Pada  tahap  ini,  karena  pada  pivot  table menggunakan angka binominal, maka seluruh itemset tipe data integer ini diubah kedalam bentuk binominal, lalu setelah itu pilih “ Next ”. Setelah di pivot table data diringkas menjadi 181 data.
Gambar 7.  Proses Penyimpanan Dataset
Pilih  tempat  lokasi  yang  akan  menjadi  tempat penyimpanan proses data, lalu ketika sudah dipilih klik “ Finish ”.
Gambar 8.  Design Model Operator pada RapidMiner
Pada  design  diatas  terdapat  3  operator  yaitu, Retrieve  DataWarungDede, FP-Growth ,  dan Create association  rules. Karena  data  sebelumnya  sudah  di ubah di Microsoft Excel , jadi tidak perlu memasukkan atribut “ Numerical to binominal ”
Gambar 9.  Parameter FP-Growth
Pada parameter FP-Growth untuk nilai min.support 0.3  atau  30%  Yang  artinya  frekuensi kemunculan  itemset  atau  seberapa  besar  tingkat dominasi  suatu  item  dari  keseluruhan  transaksi, dimana  angka  0.3  adalah  tingkat  kepercayaan  paling minimum , dan maksimalnya adalah 1.
Gambar 10.  Parameter Create Association Rules
Pada  parameter  Create  Association  Rules  untuk nilai min.confidence 0.8 atau 80%, yang menunjukkan
hubungan  antar  dua  item  berdasarkan  suatu  kondisi tertentu  kemiripan  data.  Nilai min.confidence juga menentukan  tingkat  kepercayaan minimum .  Nilai berkisar  antara  0  dan  1,  dimana  1  adalah  tingkat kepercayaan paling maksimal.

## 4.1.4. Data mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  data  yang digunakan  untuk  menemukan  pola-pola  pembelian yang belum diketahui sebelumnya untuk menghasilkan  sebuah  informasi.  Untuk  membantu proses  penggalian  data.  Penelitian  ini  menggunakan aplikasi perangkat lunak RapidMiner, untuk mendapatkan  proses  data  yang  sesuai  dengan  teknik data mining, maka digunakan operator-operator yang telah tersedia pada tools RapidMiner.
Gambar 11.  Retrieve DataWarungDede
Operator  diatas  digunakan  untuk  menyimpan dataset atau memanggil dataset yang akan digunakan
Gambar 12.  Operator FP-Growth
Operator diatas digunakan untuk pengolahan nilai min.support
Gambar 13.  Operator Create Association Rules
Operator diatas digunakan untuk pengolahan nilai min.confidence.

## 4.1.5. Evaluation/Knowledge Interpretation
Gambar 14.  Hasil Graph Association Rules
Hasil graph association rules menggambarkan visualisasi yang mudah dimengerti dan sangat berguna untuk  menemukan  pola  dalam  data  transaksi. Association  rules tersebut  memvisualisasikan  nilai confidence, menunjukkan  hubungan  antar  beberapa item yang muncul bersama dalam suatu transaksi.
Gambar 15.  Hasil min.support dan min.confidence
Pada gambar diatas adalah hasil dari nilai data association rules dengan nilai min.confidence 0.8 dan minimum support 03. Dari data gambar diatas terlihat bahwa  item  menu [Mangkuk plastik, Es Milo, Bakso Rebusan,  Ayam  Kremes,  Bakso  Balung]  dan  [Air mineral,  Es  Teh/Teh  Hangat]  sering  dibeli  bersama, dengan  nilai  support  terkecil  0.304  dan  nilai confidence 0.821, yang artinya kemungkinan seseorang membeli items tersebut adalah pasti.
Gambar 16.  Hasil Descripion Association Rules
Hasil  confidence  yang  bernilai  0.800  artinya adalah sebuah item menu yang akan selalu pasti dibeli bersamaan oleh pelanggan.
Gambar 17.  Hasil Kombinasi Antar Itemset
Pada  bagian FrequentItemsSets ( FP-Growth ) menghasilkan  8  gabungan  itemset.  Setelah  diuraikan pada  rules  diatas,  mendapatkan  sebuah  kesimpulan bahwa setiap konsumen akan lebih memilih item yang yang  saling  berhubungan  degan  kemungkinan konsumen membeli itemset menu dengan nilai support paling  minimum  adalah  0.304  dan  yang  paling maksimal adalah 0.950.
Kemudian  setelah  dilakukan  penelitian  diatas mendapatkan kesimpulan baru tentang pola pembelian yang  banyak  orang  belum  mengetahuinya.  Hal  itu dapat  membantu  setiap  perusahaan  baik  umkm  atau pebisnis  lainnya  agar  dapat  menjaga  kualitas pasarannya  dengan  baik  kepada  setiap  konsumen, dengan cara menyediakan produk makanan harus tetap tersedia sesuai dengan kebutuhan yang sesuai dengan hasil  perhitungan  penelitian  diatas,  agar  selalu  siap ketika para konsumen membutuhkannya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  diatas pada  data  penjualan  Warung  Dede  periode  Januari  – Agustus 2022 dengan data yang berjumlah 500. Untuk mengetahui item menu yang sering dipesan bersamaan oleh  konsumen  berdasarkan  ketentuan  presentase Parameter FP-Growth yaitu  nilai  minimum  support dengan nilai 0.3 dan Parameter Association Rules yaitu nilai  minimum  confidence  dengan  nilai  0.8  ,  Hasil akhir menunjukkan rincian sebagai berikut: Hasil  akhir  FrequentItemSet(FP-Growth) Minimum support dengan  nilai  0.3  adalah  yaitu  [Air  Mineral, Mangkuk  plastik,  Es  Milo,  Bakso  Rebusan,  Ayam Kremes, Es teh/Teh hangat, Bakso Balungan] dengan nilai support terkecil 0.304.
Dan nilai  support tertinggi  mendapatkan  hasil  [Air Mineral]  dengan  nilai  0.950  yang  artiny  setiap pelanggan pasti akan membeli air mineral.
Hasil  akhir  dari association  rules  Data dengan  nilai 0.8 adalah mendapatkan gabungan [Mangkuk plastik, Es  Milo,  Bakso  Rebusan,  Ayam  Kremes,  Bakso Balung] dan [Air mineral, Es Teh/Teh Hangat] sering dibeli bersama, dengan nilai confidence terkecil 0.821 dan nilai support terkecil 0.304 Hasil akhir association rules  Description [Siomay,  Bakso  Rebusan]  --> [Ayam Kremes] dengan nilai confidence: 0.800, yang berarti  kemungkinan  seseorang  membeli  itemset tersebut adalah pasti.
Berdasarkan hasil penelitian diatas, ada beberapa saran  baiknya  dilakukan  agar  pengembangan  system algoritma  data  mining  menjadi  mudah  dipahami, diantaranya  adalah,  Para  pebisnis  atau  umkm  dapat rutin  mengevaluasi  terhadap  hasil  penelitian  data mining  pada penelitian ini,  untuk  mengetahui  pola pembelian serta menjelaskan kontribusi terhadap ilmu dibidang  analisis  data  secara  lebih  menyeluruh. Alangkah  baiknya  setiap  ukm  dan  pebisnis  agar menggali  lebih  dalam  dan  menggunakan  kumpulan data yang lebih besar dan beragam. Karena preferensi konsumen  dapat  bervariasi  berdasarkan  lokasi geografis,  waktu  dalam  setahun,  dan  demografi,
penggunaan  kumpulan  data  yang  berbeda  dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  komprehensif mengenai perilaku pembelian konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  S.  Yuniar,  “Perencanaan  Persediaan  Bahan
Baku Produk Makanan dengan Mempertimbangkan Masa Kedaluwarsa dan Unit Diskon di PT.X,” J. Rekayasa Hijau , vol. 4, no. 1, pp. 35–42, 2020, doi: 10.26760/jrh.v4i1.35-42.
[2]  H.  Santoso,  I.  P.  Hariyadi,  and  Prayitno,  “Data Mining  Analisa  Pola  Pembelian  Produk,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.
[3]  A. Setiawan and I. G. Anugrah, “Penentuan Pola Pembelian  Konsumen  pada  Indomaret  GKB Gresik  dengan  Metode  FP-Growth,” J.  Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1564.
[4]  Y.  P.  Bunda,  “Algoritma  FP-Growth  Untuk Menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh  (Studi Kasus Di Pusat Oleh-Oleh Ummi Aufa Hakim),” Riau J. Comput. Sci. , vol. 06, no. 01, pp. 34–44, 2020.
[5]  A.  Yudhistira  and  R.  Andika,  “Pengelompokan Data  Nilai  Siswa  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol.  1,  no.  1,  pp.  20–28,  2023,  doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[6]  Nola  Ritha,  E.  Suswaini,  and  W.  Pebriadi, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Poliklinik  Penyakit Dalam  (Studi  Kasus:  Rumah  Sakit  Umum Daerah Bintan),” J. Sains dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 222–230, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.329.
[7]  Herianty,  D.  Lasut,  and  R.  R.  Oprasto, “Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma Apriori untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen di Violet Vape Store,” J. Algor , vol. 2, no. October, pp. 40–47, 2020.
[8]  N. Barkah, E. Sutinah, and N. Agustina, “Metode Asosiasi Data Mining Untuk Analisa Persediaan Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Kaji. Ilm. , vol. 20, no. 3, pp. 237–248, 2020, doi: 10.31599/jki.v20i3.288.
[9]  D. M. Sinaga, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, and I. S. Damanik, “Data Mining Menggunakan Metode  Asosiasi  Apriori  untuk  Merekomendasi Pola  Obat  Pada  Puskesmas,” J.  Inf.  Syst.  Res. , vol.  3,  no.  2,  pp.  143–149,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i2.1237.
[10]  I.  Astrina,  M.  Z.  Arifin,  and  U.  Pujianto, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas,” Matrix    J.  Manaj. Teknol. dan  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  32,  2019,  doi: 10.31940/matrix.v9i1.1036.
[11]  N. Qorimah, “Implementasi Metode Naïve Bayes Untuk  Menentukan  Minat  Tabungan  Pada Perumda  BPR  Bank  Cirebon,” J.  Data  Sci. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 15–20, 2022.
[12]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US
Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” J.
Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17,
2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[13]  D.  Pascalina,  R.  Widhiastono,  and  C.  Juliane, “Pengukuran  Kesiapan  Transformasi  Digital Smart  City  Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 293– 302, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1914.