## ANALISIS ASOSIASI FP-GROWTH UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI PEMILIHAN PRODUK FROZEN FOOD DI TOKO ANEKA FROZEN FOOD JOSEF FAMILY
Eva Andini, Martanto Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 eandin813@gmail.com

## ABSTRAK
Di  era  pertukaran  yang  semakin  cepat,  banyak  toko  serba  ada  yang  terus  berupaya  meningkatkan kemampuan  dalam  penentuan  barang.  Dengan  menggunakan  metode  FP-Growth,  diharapkan  dapat  ditemukan pola pembelian produk yang dapat memberikan wawasan berharga mengenai hubungan antar produk, sehingga toko  dapat  mengatur  letak  produk  secara  strategis  untuk  meningkatkan  daya  tarik  dan  kemudahan  akses  bagi pelanggan. Selain itu, analisis asosiasi FP-Growth juga diharapkan dapat membantu dalam pengelolaan inventaris dan  perencanaan  promosi  produk  yang  lebih  efektif.  Dipercaya  bahwa  penelitian  dengan  judul  ini  akan memudahkan  Toko Frozen  Food Josef Family untuk  memperoleh  informasi  penawaran  makanan  beku  bila diperlukan.  teknik  penelitian  dengan  perhitungan  afiliasi  pengembangan  fp-  growth.  Berdasarkan  hasil  yang didapat  dari  graph  dan  description  menunjukkan  hasil  yang  tidak  sama,  asosiasi  dari  yang  terendah  hingga tertinggi.  Berikut  beberapa  hasil  yang  sudah  mencapai  100%,  Jika  membeli  Bakso  Sapi,  Sosis  Bakar,  Cheese Dumpling maka tingkat kemungkinan akan membeli Sosis Sapi adalah 100%. Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa implementasi algoritma FP-Growth pada data penjualan frozen food dapat membantu dalam menentukan pola  penjualan  frozen  food  di  Toko  Aneka  Frozen  Food  Josef  Family.  ditemukan  beberapa  aturan  asosiasi menggunakan nilai minimum support 0.16 dan minimum confidence 0.8.
Kata kunci :  Data Mining, Asosiasi, FP-Growth
1. PENDAHULUAN
Dalam era perdagangan yang semakin berkembang  pesat,  banyak  toko-toko  swalayan  terus berupaya  utnuk  meningkatkan  efisiensi  dalam pemilihan  produk.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk  toko Aneka Frozen  Food Josef Family yang  khusus menjual  produk frozen  food .  Sebagai  salah  satu  toko yang  menyediakan  beragam  produk frozen  food , kemampuan dalam mengolah inventaris dan mengatur penempatan produk sangat penting untuk meningkatkan  efisiensi  operasional  toko  [1].  Namun dalam  mengawasi  produk  frozen  food,  banyak  hal yang harus diperhatikan, mulai dari pemilihan produk yang  memiliki  tingkat  penawaran  tinggi  hingga penataan area produk di dalam toko [2].
Cara paling umum dalam memilih produk Frozen Food di toko Aneka Frozen Food Josef Family masih dilakukan  secara  fisik  dengan  melibatkan  strategi reguler dan praktis tidak ada lagi pemeriksaan desain pembelian produk secara top to bottom. Hal ini dapat menyebabkan pasokan produk yang tidak optimal dan aksesibilitas  produk  yang  mungkin  kurang  dikenal oleh  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  ini  penting  dalam industri  makanan  beku.  Perluasan  toko Frozen  Food didorong  oleh  peningkatan  permintaan  produk makanan beku [3].
Berdasarkan  penelitian  pada  Jurnal  Teknologi Ilmu  Komputer  Vol  2,  No.1  Desember  2023  yang
berjudul  "Analisa  Dataset  Asosiasi  Penjualan Menggunakan  Metode  FP-Growth” yang  dilakukan oleh  Agus  Muhamad  Andika,  Nana  Suarna,  dan Raditya  Danar  Danar,  mejelaskan  mengenai  metode FP-Growth  dalam  menganalisis  kumpulan  data penjualan, dengan penekanan pada faktor-faktor yang mempengaruhi  penjualan  produk,  seperti  dukungan dan  kepercayaan  terhadap  hubungan  antar  item penjualan. Dataset yang digunakan dalam pemeriksaan ini terdiri dari 222 catatan hal dengan 15 SKS  yang  diperoleh  dari  Gudang  Kaggle.go.id.  Dari estimasi  tersebut  diperoleh  bantuan  sebesar  0,39  dan kepastian  sebesar  0,97  untuk  hubungan  pembelian Lontara Batik dengan Jam Tangan Lokeswara [4].
Toko  Aneka Frozen  Food Josef Family merupakan Josef Family yang fokus menjual berbagai jenis Frozen Food , termasuk makanan beku. Toko ini menawarkan  berbagai  macam  makanan  beku  mulai dari  daging,  ikan,  hingga Frozen  Food siap  santap. Dengan berbagai jenis barang yang ditawarkan, Aneka Frozen Food Josef Family berfokus pada penyediaan pilihan  barang  terbaik  dengan  harga  yang  sangat terjangkau.  Selain  itu,  toko  ini  mengutamakan pelayanan prima kepada pelanggannya dan memastikan kepuasan mereka.

## Tabel 1. Data Penjualan Toko Aneka Frozen Food Josef Family
Pembeli Frozen Food yang Terjual Pembeli 1 Sosis Bakar, Odeng Korea, Fish Roll, Minipao Pembeli 2 Cheese Dumpling, Chicken Dumpling, Burger Mini, Sosis Ayam, Sosis Sapi, Fish Soy, Nugget Coin, Minipao ...... ....... Pembeli 999 Cheese Dumpling, Bakso Sapi, Kornet Ayam, Sosis Sapi, Beef Rollade, Nugget Stick Pembeli 1000 Bakso Sapi, Kornet Ayam, Sosis Sapi, Beef Rollade 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
2.1.1. Data Mining
Penambangan  informasi  adalah  metode  yang melibatkan  pencarian  contoh,  koneksi,  dan  data berguna yang tersimpan dari kumpulan informasi yang sangat  besar.  Untuk  menganalisis  dan  mengekstrak informasi  berguna  dari  data  yang  ada,  prosedur  ini menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin [5].
Tujuan  penambangan  informasi  itu  sendiri adalah  untuk  menghapus  data  berharga  dan menyembunyikan indeks informasi yang sangat besar. Kita  dapat  menemukan  pola,  hubungan,  tren,  dan informasi penting lainnya melalui teknik penambangan  data  yang  dapat  digunakan  untuk membuat keputusan yang lebih baik di bidang bisnis, sains, dan teknologi, serta bidang lainnya [6].
Setelah  model  karakterisasi  dibangun,  model tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan informasi  baru  yang  kelasnya  belum  diketahui. Dengan  cara  ini,  pengaturan  dalam  penambangan informasi  memungkinkan  untuk  menghilangkan  data penting  dan  membuat  ekspektasi  terhadap  informasi yang ada [7].

## 2.1.2. Rapid Miner
RapidMiner  adalah  alat  pemodelan  prediktif dan  analisis  data.  Produk  ini  memberikan  peralatan dan  elemen  berbeda  untuk  menangani  informasi, melakukan  representasi,  dan  menyusun  model  masa depan  menggunakan  metode  dan  perhitungan  yang berbeda.  RapidMiner  dapat  dimanfaatkan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  perawatan  kesehatan, bisnis,  dan  sains.  Dengan  RapidMiner,  klien  dapat mengimpor informasi dari berbagai sumber, membersihkan  dan  memutar  informasi,  melakukan penyelidikan faktual, dan membuat serta menyampaikan  model  ilmiah  untuk  menetapkan ekspektasi  atau  mengambil  keputusan  berdasarkan informasi yang ada [8].
Kemampuan  Beradaptasi  dan  Eksekusi  yang Hebat:  RapidMiner  dimaksudkan  untuk  menangani volume  informasi  yang  sangat  besar  dan  dapat ditingkatkan  pada  tingkat  yang  sama.  Hal  ini menyiratkan  bahwa  produk  dapat  dengan  mudah ditingkatkan  untuk  mengatasi  pemeriksaan  informasi yang  semakin  kompleks  dan  mengembangkan  lebih lanjut  eksekusi  sambil  menangani  informasi  dalam skala besar [9].

## 2.1.3. Asosiasi
Afiliasi  adalah  metode  dalam  penambangan informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan  contoh atau  hubungan  yang  tersimpan  antara  benda  atau properti  dalam  kumpulan  informasi.  Pola-pola  ini direpresentasikan  dalam  bentuk  “jika  A  maka  B” dengan  aturan  asosiasi,  yang  juga  dikenal  sebagai aturan asosiasi. Sejauh mana item atau atribut tertentu sering  muncul  bersamaan  dalam  kumpulan  data dinyatakan dengan aturan asosiasi. Berkenaan dengan penambangan  informasi,  ditentukan  signifikansi afiliasi yang menggambarkan hubungan atau keterkaitan antara hal-hal atau sifat-sifat dalam  suatu kumpulan data. Dalam analisis keranjang pasar, yang tujuan  utamanya  adalah  mengidentifikasi  pola pembelian  produk  terkait,  aturan  asosiasi  sering digunakan [7].
Penggalian Pengetahuan (Knowledge Discovery): Pengetahuan adalah proses yang lebih luas yang  mencakup  penambangan  data.  Ini  mencakup langkah-langkah  seperti  penentuan  lokasi,  pemilihan informasi,  pra-pemrosesan,  penambangan  informasi, penilaian,  dan  pemanfaatan  hasil  penambangan informasi [10].

## 2.1.4. Algoritma FP-Growth
FP-Growth  (Frequent  Pattern  Growth)  adalah perhitungan  dalam  penambangan  informasi  yang digunakan  untuk  menemukan  desain  yang  sering muncul  dalam  indeks  informasi.  Perhitungan  ini merupakan  penyempurnaan  dari  perhitungan  Apriori yang lebih efektif dalam membuat item-item kontinyu. FP-Growth  menggunakan  struktur  informasi  yang disebut  FP-Tree  (Successive  Sample  Tree)  untuk menangani  pengumpulan  informasi  secara  minimal. FP-Tree adalah struktur pohon yang menyimpan data tentang  pengulangan  kemunculan  sesuatu  dalam dataset.
Algoritma FP-Growth adalah merupakan salah satu teknik dalam information mining yang digunakan untuk  mencari  itemset  reguler  tanpa  menggunakan candid  generation.  Berikutnya  adalah  cara  dalam perhitungan FP-Growth [11] Pembentukan FP-Tree:
a. Membaca  dataset  dan  menghitung  support  dari setiap item.
b. Mengurutkan  item-item  berdasarkan  support secara menurun.
c. Membangun  FP-Tree  berdasarkan  urutan  item- item tersebut:
d. Membuat node root (awal) dari FP-Tree.
e. Untuk setiap transaksi dalam dataset
f. Mengurutkan  item-item  transaksi  berdasarkan urutan item-item yang telah diurutkan sebelumnya.
g. Memasukkan  item-item  transaksi  ke  FP-Tree sesuai dengan urutan tersebut, dengan menambahkan  cabang  baru  jika  item  sudah  ada di cabang yang sama.
h. Setelah  semua  transaksi  diproses,  FP-Tree terbentuk.

## 2.1.5. Penjualan
Penjualan  adalah  kegiatan  atau  proses  yang dilakukan  oleh  suatu  perusahaan  atau  individu  untuk menjual  barang  atau  jasa  kepada  pelanggan  dengan menggunakan  alat  pembayaran  yang  sah.  Penjualan melibatkan  interaksi  antara  penjual  dan  pembeli,  di mana  penjual  menawarkan  produk  atau  jasa  kepada pembeli  dengan  harapan  mendapatkan  keuntungan. Penjualan  dapat  dilakukan  secara  tunai  (pembayaran langsung) atau kredit (pembayaran di kemudian hari). Tujuan utama dari penjualan adalah untuk memuaskan kebutuhan  dan  keinginan  pembeli  serta  mencapai keuntungan bagi kedua belah pihak yang terlibat [12].

## 2.2. Profile Mitra
2.2.1. Deskripsi  Toko  Aneka  Frozen  Food  Josef Family
Toko Aneka Frozen Food Josef Family adalah sebuah  surga  bagi  para  pecinta  makanan  beku.  Dari makanan  cepat  saji  hingga  hidangan  khas,  toko  ini menawarkan  beragam  pilihan  untuk  memenuhi kebutuhan makanan beku Anda. Dengan koleksi yang beragam,  mulai  dari  daging  sapi  dan  ayam  hingga seafood segar, setiap pelanggan akan disambut dengan pilihan yang melimpah.
Selain  itu,  Aneka  Frozen  Food  Josef  Family juga  dikenal  karena  kualitas  produknya  yang  prima. Dalam setiap kemasan, pelanggan dapat yakin bahwa mereka  akan  menerima  produk  yang  segar  dan berkualitas  tinggi.  Dengan  standar  kebersihan  dan penyimpanan  yang  ketat,  toko  ini  mengutamakan keamanan  dan  kualitas  dalam  setiap  produk  yang mereka tawarkan.
Tidak  hanya  sebagai  tempat  untuk  berbelanja, toko ini juga menjadi pusat pengetahuan kuliner bagi para  pelanggannya.  Dengan  tim  yang  ramah  dan berpengetahuan,  para  karyawan  toko  siap  membantu para  pelanggan  dalam  memilih,  memasak,  dan menyajikan hidangan-hidangan frozen food yang lezat dan bergizi.

## 2.2.2. Struktur Organisasi dan Tanggung Jawab
Dibawah  ini  merupakan  struktur  organisasi pada Toko Aneka Frozen Food Josef Family.
Gambar 1. Struktur Organisasi Toko Aneka Frozen Food Josef Family
Struktur  organisasi  toko  Aneka  Frozen  Food Josef  Family  terdiri  dari  Owner,  Penanggung  Jawab Divisi,  Admin,  Divisi  Pembelian  Barang,  Divisi Delivery  Order.  Adapun  tugas  dari  masing-masing adalah sebagai berikut :
1. Owner
Tugas  dari  Owner  adalah  fokus  terhadap keberlangsungan  usahanya,  menjadi  pemimpin serta mampu memastikan usahanya dapat berjalan dengan lancar, memikirkan strategi untuk meningkatkan penjualan, dan melakukan pengembangan  usaha  dengan  membuat  inovasi- inovasi yang baru dalam usahanya.
2. Penanggung Jawab Divisi Pada  divisi  ini  bertugas  untuk  mengatur  dan mengkoordinasikan seluruh divisi yang ada dalam toko,  dan  bertanggung  jawab  atas  seluruh  hasil keuntungan serta kerugian dalam penjualan.
3. Admin Bertugas  untuk  penyusunan  dan  pengolahan dokomen seperti menginput data, membuat laporan barang,  mencatat  data  transaksi  penjualan  secara rutin dan bertanggung jawab atas penerimaan dan pengeluaran toko.
4. Divisi Pembelian Barang Bertugas untuk bertanggung jawab dan memastikan barang  yang dibeli berkualitas sesuai standar toko, bertanggung jawab atas setiap biaya yang dikeluarkan sesuai dengan barang yang dibeli dan melakukan pengecekan persediaan barang.
5. Divisi Delivery Order Bertugas  untuk  memastikan  barang  yang  dikirim dalam  keadaan  aman,  dan  bisa  sampai  ditempat tujuan  tepat  waktu,  dan  membuat  laporan pengiriman barang.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian adalah subjek dari mana  data  dapat  diperoleh.  Sumber  daya  meliputi,
Nama Sumber Informasi, Alamat, Waktu Pengumpulan  Data,  dan  Data  Penelitian  Ada  dua bagian dalam data penelitian ini:

## OWNER
Jubaedah

## Penanggung
Jawab Divisi Ose Novitasari
Admin Shelly Octaviani Divisi Pembelian Barang Firda Afriani Divisi Delivery Order Mulyadi

## 3.1.1. Data Primer
Data Primer adalah data yang diperoleh peneliti secara langsung (Dari tangan pertama ), atau langsung pada  bagian  objek  yang  diteliti.  Contoh  data  primer adalah  data  yang  diperoleh  dari  responden  melalui kuisioner, kelompok fokus, dan panel, atau juga data hasil  dari  wawancara  peneliti  dengan  narasumber. Pada  penelitian  ini  sumber  yang  sumber  yang dijadikan sebagai objek penelitian adalah Toko Aneka Frozen Food Josef Family .

## 3.1.2. Data Sekunder
Data  Sekunder  adalah  data  yang  diperoleh peneliti  dari  sumber  yang  sudah  ada.  Contoh  data sekunder misalnya catatan atau dokumentasi perusahaan  berupa  absensi,  gaji,  laporan  keuangan publikasi  perusahaan,  laporan  pemerintah,  data  yang diperoleh  dari  majalah,  dan  lain  sebagainya.  Pada penelitian  ini  adalah  data  sekunder  didapatkan  dari Toko  Aneka Frozen  Food Josef Family .  Data  yang digunakan yaitu dataset penjualan frozen food, dataset ini berupa deskripsi barang yang terjual.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Merupakan  teknik  atau  cara  yang  dilakukan untuk  mengumpulkan  data.  Metode  menunjuk  suatu cara  sehingga  dapat  diperlihatkan  penggunaannya melalui  angket, wawancara,  pengamatan,  tes, dokumentasi dan teknik penganbilan data. Jenis teknik pengumpulan data yang sering digunakan Wawancara, Observasi,  Kuisoner,  studi  dokumentasi.  Dalam penelitian ini teknik yang digunakan antara lain, yaitu:

## 3.2.1. Observasi
Observasi  ini  dilakukan  dengan  meminta  ijin kepada  pemilik  Toko  Aneka Frozen  Food Josef Famil y  untuk  pengambilan  data  mengenai  data Penjualan Frozen  Food di  Toko  tersebut  selama  5 bulan pada tahun 2023, yang nantinya akan dijadikan dataset dalam Rapidminer.

## 3.2.2. Wawancara
Wawancara ini dilakukan kepada Pemilik Toko Aneka Frozen  Food Josef Family ,  dengan  bertujuan untuk  mengetahui  masalah  secara  keseluruhan sehingga  dapat  memiliki  konsep  untuk  memecahkan masalahnya.

## 3.2.3. Studi Pustaka
Studi  penulisan  ini  diselesaikan  dengan mencari  dan  berkonsentrasi  pada  referensi  masa  lalu atau yang sudah ada sesuai ujian ini berdasarkan pada penelitian terdahulu, jurnal, internet, dan sebagainya.

## 3.2.4. Jenis Data
Dalam penyelesaian permasalahan pada penelitian ini data yang diambil dan digunakan untuk peneliti adalah data kuantitatif.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
Untuk  analisis  data  dalam  implementasi  data mining  ini  menggunakan  proses  tahapan Knowledge Discovery  in  Database  (KDD ),  terdapat  beberapa proses untuk menganalisis data yaitu :

## 3.3.1. Data Selection
Adalah seleksi dari sekumpulan data yang perlu dilakukan  sebelum  tahap  pencarian  informasi  dalam dalam Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) dimulai. Kemudian informasi hasil penentuan tersebut akan  digunakan  untuk  penanganan  informasi, kemudian disimpan ke dalam catatan, dan dipisahkan dari tugas-tugas informasi dasar.

## 3.3.2. Preprocessing atau Cleaning
Sebelum  menyelesaikan  proses  penambangan informasi, penting untuk melakukan proses pembersihan informasi. Siklus ini untuk menghilangkan salinan informasi, benar-benar melihat informasi  yang  bertentangan,  dan  juga  memperbaiki kesalahan-kesalahan dalam informasi, seperti kesalahan,  salah  cetak.  Siklus  peningkatan  juga diselesaikan,  khususnya  cara  paling  umum  untuk meningkatkan  informasi  yang  ada  dengan  data informasi lain yang relevan atau sesuai.

## 3.3.3. Transformation
Merupakan  proses  perubahan  informasi  yang dipilih, sehingga informasi yang akan digunakan wajar untuk  melakukan  proses  penambangan  informasi. Siklus  ini  merupakan  siklus  yang  benar-benar bergantung  pada  jenis  data  yang  akan  dilihat  dalam suatu kumpulan data.

## 3.3.4. Data Mining
adalah  proses  penggunaan  metode  atau  teknik tertentu  untuk  mencari  pola  atau  informasi  menarik pada  data  terpilih.  Penentuan  teknik  dan  perhitungan harus tepat, dan benar-benar bergantung pada sasaran interaksi Knowledge Data in Discovery (KDD) secara menyeluruh.

## 3.3.5. Interpretation/Evaluasi
Desain  data  yang  diperoleh  dari  proses penambangan  informasi  harus  diperkenalkan  dalam
struktur  yang  mudah  dipahami  oleh  individu  yang berkepentingan  atau  terlibat  erat.  Tahap  ini  juga merupakan babagian proses dari Knowledge Database in  Discovery  (KDD), yang  mencakup  pemeriksaan apakah  pola  informasi  yang  ditemukan  sesuai  atau malah  bertentangan  pada  fakta  dan  hipotesis  pada informasi yang sudah ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil 1 Implementasi Asosiasi FP-Growth
Pada  bagian  hasil  penelitian  ini  penulis menggunakan  metode  pendekatan  KDD  ( Knowledge Discovery  in  Databases )  menggunakan tools rapid miner. Berikut ini tahapan KDD yaitu :

## 4.1.1. Data Selection
a) Data transaksi penjual awal
Tabel 2. Transaksi Pembelian Kue Pembeli Frozen Food yang Terjual Pembeli 1 Sosis Bakar, Odeng Korea, Fish Roll, Minipao Pembeli 2 Cheese Dumpling, Chicken Dumpling, Burger Mini, Sosis Ayam, Sosis Sapi, Fish Soy, Nugget Coin, Minipao ...... ....... Pembeli 999 Cheese Dumpling, Bakso Sapi, Kornet Ayam, Sosis Sapi, Beef Rollade, Nugget Stick Pembeli 1000 Bakso Sapi, Kornet Ayam, Sosis Sapi, Beef Rollade b) Database transaksi penjualan setelah perubahan Tabel 3. Tabel Tabular Nama Pembeli Chesse Dumpling Chiken Dumpling …  Minipao Pembeli 1 0 0 … 2 Pembeli 2 4 2 … 4 Pembeli 3 0 1 … 6 … … … … … Pembeli 1000 0 0 … 0

## 4.1.2. Pola Itemset
Gambar 3. Hasil Frequent Itemset 1
Gambar 4. Hasil Frequent Itemset 2
Gambar 5. Hasil Frequent Itemset 3
Gambar 6. Hasil Frequent Itemset 3

## 4.2. Hasil 2 Analisis Hasil Asosiasi FP-Growth
Hasil  tujuan  2  mengenai  hasil  analisa  dari penerapan  algoritma  fp-growth  dalam  menentukan membeli desain di bursa penawaran di Aneka Frozen Food Josef Family.

## 4.2.1. Interpretation / Evaluation
Berikut ini adalah hasil keluaran nilai Support dan Confidence pada view result.
a. Hasil nilai Support (X, Y) frequent item set (FP- Growth)
Pada  hasil frequent  itemset  result  (FP-Growth) , hasil  nilai Support akan diambil 3 baris nilai support tertinggi. Pada baris hasil pertama dengan nilai size 3 item,  dengan  nilai Support tertinggi  0,082  atau  jika dipersenkan  akan  menjadi  82%  menjelaskan  jika pelanggan  membeli  baju  daster  maka  akan  membeli baju  anak dengan  presentase  support  82%. Hasil keterkaitan pelanggan pembelian beberapa item secara bersamaan dari total jumlah transaksi guna membentuk pola pembelian pada penelitian ini. Hasil nilai  support  dapat  dijadikan  sebuah  pendapat  atau
saran  yang  tepat  untuk  direkomendasikan  kepada pelanggan yang bingung memilih kombinasi itemset.
1. FP-Growth min. support = 0.016
2. Min.Items per itemset = 1
3. Association Rules Confidence = 0.8
Nilai Support akan  diubah  dalam  bentuk  (%). Hasil  pengambilan  3 rules dapat  dilihat  pada  tabel Pengambilan 3 rules nilai Support tertinggi.

## b. Hasil nilai Confidence Association Rules
Hasil Association  rules digunakan  untuk mengetahui  cara  masyarakat  membeli  barang  antik dalam  transaksi  penjualan  menggunakan rapidminer yang  dihasilkan  dalam  bentuk graph dan  description yang  menghasilkan  10  pola  pembelian  dengan  nilai tertinngi  yaitu  1.000  atau  jika  dipersenkan  akan menjadi 100%.
Gambar 7. Graph pada Association Rule
Gambar  diatas  menunjukkan association  rul es yang dihasilkan dari penerapan metode algoritma FP- Growth pada transaksi penjualan di toko Aneka Frozen Food Josef Family yang disajikan dalam bentuk grafik.
Gambar 8. Description pada Association Rule
Gambar  diatas  menunjukkan  association  rules yang dihasilkan dari penerapan metode algoritma FP- Growth  pada  transaksi  penjualan  toko  Aneka  Frozen Food  Josef  Family  yang  disajikan  dalam  bentuk deskripsi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pemaparan  diatas  dapat  disimpulkan bahwa implementasi algoritma FP-Growth pada data penjualan frozen  food dapat  membantu  dalam menentukan pola penjualan frozen food di Toko Aneka Frozen  Food Josef Family. Dari  sample  dataset transaksi penjualan frozen food yang berjumlah 1000 dan  24  atribut,  ditemukan  beberapa  aturan  asosiasi menggunakan  nilai minimum  support =0.16  dan
minimum  confidence =0.8.  Dari  hasil  implementasi data mining menggunakan algoritma FP-Growth pada transaksi  penjualan frozen  food ini  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  maupun  memberikan Data tentang desain pertukaran kesepakatan makanan beku  seharusnya  lebih  menarik  dan  profesional dibandingkan sebelumnya.
Setelah melakukan dan menyelesaikan penelitian dalam  penyusunan  Penelitian  ini,  saran  yang  ingin disampaikan  pada  penelitian  selanjutnya  atau  yang sejenis  penelitian  ini,  diharapkan  agar  implementasi dalan  penjualan frozen  food menggunakam  data mining dengan beberapa metode bukan hanya dengan satu metode, agar bisa dijadikan perbandingan antara metode satu dengan metode yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “similarity_Recommendation  System  of  Food Package  Using  Apriori  and  FP-  Growth  Data Mining Methods,” 2022.
[2]  R.  N.  Wahyudi,  D.  E.  Herwindiati,  and  J. Hendryli,  “Market  Basket  Analysis  dengan Perbandingan  Metode  Apriori  dan  FP-Growth Pada Data Transaksi XYZ,” J. Ilmu Komput. dan Sist.  Inf. ,  vol.  11,  no.  1,  2023,  doi: 10.24912/jiksi.v11i1.24077.
[3]  Y. T. Hapsari and K. Kurniawanti, “Perancangan Standar Operational Prosedur (Sop) Pada Proses Produksi Frozen Food,” J. Terap. Abdimas , vol. 7, no. 1, p. 8, 2021, doi: 10.25273/jta.v7i1.8671.
[4]  A.  M.  Andika,  N.  Suarna,  and  R.  D.  Dana, “Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer  Analisa Dataset Asosiasi Penjualan Menggunakan Metode  FP-  Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer,” vol.  2,  no.  1,  pp.  80–88,  2023,  doi: 10.56854/jtik.v2i1.108.
[5]  Anggun Pastika Sandi and Vina Widya Ningsih, “Implementasi  Data  Mining  Sebagai  Penentu Persediaan  Produk  Dengan  Algoritma  Fp- Growth Pada Data Penjualan Sinarmart,” J. Publ. Ilmu  Komput.  dan  Multimed. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 111–122, 2022, doi: 10.55606/jupikom.v1i2.343.
[6]  S.  Z.  Harahap  and  A.  Nastuti,  “Teknik  Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako,” J. Ilm. Fak. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[7]  S. F. Utami, “Penerapan Data Mining Algoritma Decision  Tree  Berbasis  PSO,”  pp.  677–681, 2020.
[8]  G.  Jurnal  and  M.  Ilmu,  “Gudang  Jurnal Multidisiplin  Ilmu  Analisis  Pengaruh  Covid-19 Terhadap Kesehatan Mental Dengan Visualisasi Data Rapidminer,” vol. 2, pp. 183–187, 2024.
[9]  F.  Indranu  and  M.  Kesuma,  “PENGARUH MEDIA  SOSIAL  TERHADAP  TINGKAT ANXIETY  PADA  REMAJA :  SEBUAH ANALISIS  DENGAN  RAPIDMINER,”  vol.  1, no. 3, pp. 177–181, 2024.
[10]  I.  A.  Junizar,  A.  Pauji,  and  C.  L.  Rohmat, “Penerapan  Algoritma  FP  Growth  terhadap
Transakasi Pembelian Bahan Baku,” vol. 04, no. 01, pp. 1–7, 2022.
[11]  B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart  Pada  Bengkel  Motor  (Study  Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[12]  A.  Selay et  al. ,  “SISTEM  INFORMASI PENJUALAN,” vol. 2, pp. 232–237, 2023.