## PENERAPAN POLA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA ASOSIASI FP-GROWTH BERTUJUAN UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN KOPI DI POINT COFFEE
Ita Juwita 1 , Irfan Ali 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 irfanaali0.0@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  industri  kafe,  dengan  fokus  pada  keterlibatan  Point  Coffee,  yang  menghadapi  penurunan tingkat penjualan di tengah persaingan sengit. Perubahan preferensi konsumen, ketatnya persaingan, dan dinamika pasar yang cepat menjadi konteks utama dalam penelitian ini.Tantangan utama yang dihadapi Point Coffee adalah menanggapi  perubahan  preferensi  konsumen  dan  bersaing  dalam  pasar  yang  dinamis.  Penurunan  penjualan menjadi  isu  kritis  yang  perlu  diatasi.Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  daya  saing  dan  kepercayaan konsumen Point Coffee melalui penerapan algoritma asosiasi fp-growth pada transaksi penjualan kopi. Fokusnya adalah mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan untuk memperkuat strategi penjualan. Metode fp-growth digunakan  untuk  menganalisis  transaksi  penjualan,  mengungkap  kombinasi  produk  dengan  korelasi  tinggi. Keberhasilan  strategi  penjualan  dievaluasi  dengan  mengukur  tingkat  korelasi  dan  kepercayaan  dari  kombinasi produk  yang  diidentifikasi.Temuan  menunjukkan  beberapa  kombinasi  produk  dengan  korelasi  tinggi,  seperti Caramel  Macchiato,  Flate  White,  Coffee  Dolce,  dan  Roselle.  Kombinasi  produk  lainnya,  seperti  Black  Tea, Matcha,  Cappuccino,  dan  Mocca,  juga  memiliki  hubungan  sangat  kuat.  Dengan  mempertimbangkan  hasil  ini, Point  Coffee  dapat  memperkuat  strategi  penjualan  dan  meningkatkan  potensi  penjualan  melalui  paket  atau promosi bersama.

## Kata kunci : Asosiasi, FP-Growth, Point Coffee

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia kini  Saat ini, terdapat peningkatan popularitas  kedai  kopi  atau  coffee  shop  yang menawarkan berbagai jenis kopi dari seluruh penjuru kota di Indonesia, menjadi daya tarik bagi para pecinta kopi coffee broke.[1].
Dalam catatan sejarah, terdapat informasi bahwa penemuan kopi sebagai minuman yang bermanfaat dan penuh  energi  pertama  kali  ditemukan  oleh  suatu bangsa. Etopia Di Benua Afrika sekitar 300 tahun yang lalu (1000 SM), kopi ditemukan dan terus berkembang hingga  saat  ini,  menjadi  salah  satu  minuman  yang paling  populer  di  seluruh  dunia.  dikomsumsi  oleh berbagai kalangan masyarakat [2]
Meningkatnya  perkembangan  industri  kopi  di Indonesia  banyak  coffee  shop  yang  menerapkan  ciri khasnya masing-masng. Hal ini menjadi incaran bagi masyarakat  dikarenakan  rata-rata  coffee  shop  selain menggunakan  minuman  berupa  kopi  kini  terdapat banyak coffee shop yang menggunaan konsep dan Ciri khas unik masing-masing untuk memastikan kepuasan dan menarik perhatian pelanggan [1]
Salah  satu  tanaman  yang  banyak  ditanam  di Indonesia  adalah  kopi.  Kopi  merupakan  tanaman tropis  yang  dapat  tumbuh  disegala  tempat.  Kecuali pada  lahan  tandus  yang  memiliki  temperatur  yang Ketinggiannya  mencegahnya  menjadi  lingkungan tempat tinggal yang layak. tumbuhan. Sudah berabad- abad lamanya kopi menjadi komoditas yang memiliki
nilai  jual  yang  tinggi  Selalu  diminati  di  pasar.  karna Bisa diolah menjadi minuman yang lezat. [3].
Untuk  memperjelas  dan  memperdalam  terkait Dengan  kekuatan  dan  unggulannya,  penelitian  ini selanjutnya.  dibahas  bebrapa  acuan  pnelitian  terkait melakukan  penjualan  suku  cadang  mesin  fotocopy untuk mengidentifikasi suku cadangan mesin fotocopy yang  penjualannya    terjadi  bersamaan  dengan penerapan  alogoritma  apriori,  sedangkan  pada penlitain  Tujuan  dari  ini  adalah  untuk  mengevaluasi tingkat  akurasi  dan  ketepatan.  dari  peletakan  barang dirak  dengan  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth diaplikasikan,  lalu  dilakukan  pengujian  aturan menggunakan dua metode, yaitu lift ratio dan evaluasi hasil,  sehingga  outputnya.  terbaik  akan  dijadikan sebagai  akuan  untuk  susan  dalam  peletakan  barang pada rak[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori 2.1.1. Implementasi
Secara  umum,  implementasi  dalam  kamus besar  Indonesia  dapat  diartikan  sebagai  pelaksanaan atau.  terapan.  Istilah  implementasi  umumnya  terkait dengan  tindakan  yang  dilakukan  untuk  mencapai tujuan  tertentu.  Implementasi  melibatkan  penyaluran ide, konsep, kebijakan, atau inovasi ke dalam tindakan praktis,  dengan  dampak  yang  mencakup  perubahan dalam  pengetahuan,  keterampilan,  dan  nilai-nilai sikap.  [5]  Implementasi  bukan  hanya  sekadar
mengubah ide menjadi tindakan, tetapi juga mencakup proses  konkret  mengenai  bagaimana  ide  atau kebijakan tersebut diterapkan dalam situasi nyata. Hal ini melibatkan sejumlah langkah, termasuk perencanaan,  organisasi,  dan  pelaksanaan  tindakan yang sesuai. Implementasi juga seringkali terkait erat dengan  perubahan,  di  mana  ide  atau  inovasi  yang diterapkan diharapkan dapat menghasilkan perubahan dalam  pengetahuan,  keterampilan,  atau  nilai  sikap  di antara pihak yang terlibat.

## 2.1.2. Data Mining
Data  mining  adalah  dapat  bermanfaat  dan  di mengerti  dalam  sebuah  basis  data  yang  sagat  dalam skala  luas,  data  mining  adalah  suatu  proses  yang bersifat iteratif dan. iteractive Untuk menemukan pola atau  model  baru  yang  secara  optimal  mendefinisikan bahwa  pengambilan  keputusan  di  masa  depan  dapat didukung oleh data mining, yang melibatkan pencarian tren atau pola yang diinginkan dalam basis data.[6].

## 2.1.3. Penjualan
Pada dasarnya, jualan adalah hasil dari interaksi antara  penawaran  produk  Produk  atau  layanan  yang diberikan oleh satu entitas. dan permintaan dari pihak ketiga.  Namun,  perlu  dicatat  bahwa  keberhasilan penjualan  tidak  hanya  diukur  dari  transaksi  uang semata,  tetapi  juga  dari  kepuasan  pelanggan, pemenuhan  kebutuhan  pasar,  dan  berbagai  faktor lainnya  yang  berkaitan  dengan  pengembangan hubungan  jangka  panjang.  Lebih  lanjut,  proses penjualan  tidak  hanya  terfokus  pada  hasil  akhir transaksi,  tetapi  juga  melibatkan  upaya  dalam mengurangi  risiko  retur  dan  mempertimbangkan potongan harga yang mungkin diberikan. Analisis ini merupakan bagian integral dari strategi penjualan yang lebih luas, yang bertujuan untuk mencapai keuntungan jangka panjang dan membangun keberlanjutan dalam operasional  bisnis.  Dalam  konteks  global  dan  pasar yang terus berubah, penjualan juga mencakup adaptasi terhadap  perubahan  preferensi  konsumen,  persaingan yang  semakin  ketat,  dan  perkembangan  teknologi. Oleh  karena  itu,  penjualan  bukan  hanya  sebagai transaksi  keuangan,  tetapi  juga  sebagai  bagian  dari strategi  bisnis  yang  melibatkan  pemahaman  Lebih dalam  terhadap  pasar  dan  perencanaan  yang  matang untuk mengatasi masalah di masa depan. [7] Penjualan sangat mempengaruhi proses produksi dalam perusahaan,  karena  semakin  besar  suatu  penjualan yang  didapat  semakin  besar  pula  aktivitas  produksi barang [8].
2.1.4. Strategi Penjualan
Menurut [9] Strategi penjualan adalah kumpulan tujuan, sasaran, kebijakan, dan aturan yang mengarahkan usaha pemasaran suatu perusahaan pada berbagai  tingkatan  dan  acuan,  terutama  respons perusahaan terhadap lingkungan dan kondisi persaingan  yang  terus  berubah.  Berdasarkan  hasil analisis, penulis berpendapat bahwa Analisis Strategi
Penjualan  demi  meningkatkan  penjualan  pada  usaha Ibu  Bagas  di  Kecamatan  Mamuju,  perlu  dilakukan identifikasi  terhadap  kebutuhan  dan  keperluan pelanggan yang belum terpenuhi, melakukan pengukuran  serta  perhitungan  potensi  pasar  dan keuntungan,  mengidentifikasi  serta  menentukan segmen pasar  yang dapat dipuaskan, dan  merancang, meningkatkan, serta memasarkan produk yang sesuai, dalam  suatu  strategi  yang  terencana.penjualan. Menurut konsep pemasaran, pencapaian tujuan bisnis dapat  terwujud  apabila  badan  usaha  mampu memberikan  kepuasan  kepada  pelanggan.  Kepuasan ini dapat diraih ketika kebutuhan pelanggan dianggap telah  terpenuhi  melalui  upaya  pemasaran  yang terintegrasi. Oleh karena itu, terdapat beberapa aspek inti  dalam  konsep  pemasaran,  antara  lain  orientasi pada  kebutuhan  konsumen,  kepuasan  konsumen, aktivitas  pemasaran  yang  terpadu,  dan  tujuan  badan usaha.

## 2.1.5. Asosiasi
Analisis  asosiasi,  juga  dikenal  sebagai  data mining asosiasi, adalah  salah   satu pendekatan untuk data  mining  untuk  menentukan  peraturan  asosoatif dalam  kombinasi  item  atau  korelasi.  antara  atribut. Analisis  keranjang  belanja  atau  association  rule mining  yang  berfokus  untuk  menetukan  pola pembelian  dengan  mengambil  data  hubungan  atau transaksi dari sebuha tokoh [10]. Proses aturan asosiasi dalam  data  mining  melibatkan  dua  langkah,  yaitu mengidentifikasi  item-set  yang  sering  muncul  untuk menetapkan  minimum  support  dan  menghasilkan aturan  asosiasi  yang  kuat  dari  item-set  tersebut, memenuhi  persyaratan  minimum  support  dan minimum  confidence.  Penganalisisan  asosiasi  atau eksplorasi  hubungan  dalam data  mining adalah suatu pendekatan metodologis yang kompleks dan canggih, digunakan untuk mengidentifikasi dan mengeksplorasi aturan asosiatif dalam kumpulan data. Fokus utamanya adalah  pada  pencarian  pola  hubungan  atau  korelasi yang  signifikan  antara  kombinasi  item  atau  atribut dalam suatu dataset transaksi. Metode ini memanfaatkan  algoritma  dan  teknik  analisis  statistik untuk mengungkapkan aturan yang mungkin tersembunyi di dalam hubungan antarvariabel.

## 2.1.6. FP-GROWTH
Penggunaan  FP-Growth  dalam  data  mining asosiasi  mengharuskan  pemahaman  yang  mendalam tentang struktur Trie, pengelolaan database besar, dan interpretasi  hasil  yang  dihasilkan.  Keunggulan algoritma  ini  terletak  pada  kemampuannya  untuk menangani dataset besar dengan efisiensi tinggi, yang membuatnya menjadi pilihan yang kuat untuk analisis pola  asosiatif  dalam  skenario  bisnis  atau  penelitian yang  membutuhkan  pemahaman  mendalam  tentang Keterkaitan antar-item dalam  dataset Sangat luas dan kompleks [11]. Penelitian ini mnggunakan Algoritma Pertumbuhan  Pola  Frequent  atau  yang  biasa  dikenali dengan  algoritma  FP-GROWTH.Algoritma  FP-
GROWTH  adalah  salah  satu  pilihan  algoritma  yang bermaanfaat  yang  bisa  menentukan  kumpulan  data yang  paling  selalu  terlihat  pada  stu  kumpulan  data. Penelitian  ini  memanfaatkan  algoritma  Frequent Pattern  Growth,  atau  yang  dikenal  dengan  sebutan algoritma  FP-Growth,  merupakan  algoritma  yang dikenal sangat bermanfaat dalam konteks data mining, khususnya  dalam  menentukan  kumpulan  data  yang memiliki kemunculan atau pola yang tinggi pada suatu dataset.

## 2.1.7. Rapidminer
RapidMiner  adalah  suatu  platform  perangkat lunak yang efisien untuk ilmu data dan pembelajaran mesin,  menyuguhkan  beragam  alat  untuk  persiapan data,  pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi. Dirancang untuk kenyamanan pengguna, RapidMiner memudahkan proses tersebut. mmungkinkan pengguna dapat dengan lancar membuat dan menguji berbagai model. [12].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Data  dari  penelitian  ini  di  peroleh  oleh  TD42  ( kode nama tokoh) fresh kalijaga Jl taman raya kalijaga no.2a indomaret fresh kalijaga.

## 3.1.1. Data primer
Data utama merupakan merajuk pada informasi data yang diperoleh secara langsung seumber Kalimat awal  atau  yang  pertama  kali  diperoleh.  Ini  data  asli yang belum diolah atau di interpretasi oleh pihak lain. Contoh dari data primer adalah hasil survey langsung dsri responen.

## 3.1.2. Data sekunder
Data  sekunder  adalah  merajuk  pada  informasi data  yang  telah  terkumpul  melalui    pihak  Kalimat sebelumnya  yang  lain  dan  dapat  digunakan  kembali dengan tujuan tertentu lain. Ini adalah data yang telah diperoses  atau  diinterprestasi  oleh  sumber  asli  untuk keperluan mereka sendiri . Contoh dari data sekunder laporan  riset  pasar,  artikel  jurnal,  atau  data  stastistik yang diterbitkan oleh lembaga pemerintah.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
3.2.1. Wawancara
Wawancara  adalah  suatu  bentuk  interaksi verbal yang melibatkan dua orang atau lebih, dengan tujuan  mendapatkan  informasi,  memahami  sudut pandang  individu,  atau  mengevaluasi  keterampilan dan  kepribadian.  Lebih  jauh  lagi,  wawancara merupakan sebuah proses yang melibatkan pertukaran informasi,  di  mana  pihak  yang  mewawancarai (interviewer) berusaha untuk memperoleh pemahaman yang  lebih  mendalam  dari  pihak  yang  diwawancarai (interviewee).Strategi  wawancara  dapat  bervariasi, mulai  dari  wawancara  terstruktur  dengan  pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya, hingga wawancara terbuka  yang  memberikan  ruang  bagi  interviewee
untuk  mengungkapkan  pikiran  dan  pengalaman mereka secara lebih bebas.
Selain  itu,  wawancara  juga  mencakup  aspek- aspek non-verbal seperti bahasa tubuh, ekspresi wajah, dan  nada  suara,  yang  memiliki  kemampuan  untuk memberikan wawasan tambahan dan nuansa komunikasi yang tidak dapat dinyatakan secara verbal. Dengan  demikian,  wawancara  bukan  hanya  sebagai metode  pengumpulan  informasi,  tetapi  juga  sebagai suatu  proses  interaksi  kompleks  yang  dapat membentuk  pemahaman  mendalam  tentang  individu atau fenomena yang sedang diteliti.

## 3.2.2. Observasi
Observasi  tersebut  adalah  seorang  peneliti mengamati  objek  peristiwa  untuk  mendapatkan informasi  atau  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih baik  observasi  melibatkan  pengumpulan  data  dengan menyaksikan  dan  merekam  peristiwa  atau  perilaku secara  langung.  dimana  seorang  peneliti  secara langsung  menyaksikan  dan  merekam  peristiwa  atau perilaku  objek  atau  subjek  penelitian.  Tujuan  utama dari  observasi  adalah  untuk  mendapatkan  informasi mendalam  atau  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang fenomena yang sedang diamati. Metode ini melibatkan pengumpulan  data  melalui  pengamatan  langsung,  di mana  peneliti  tidak  mengandalkan  wawancara  atau instrumen  lain,  tetapi  secara  aktif  terlibat  dalam memerhatikan dan mencatat kejadian atau perilaku.

## 3.2.3. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  suatu  proses  yang kompleks dalam penelitian, yang melibatkan pembuatan  dan  penyimpanan  dokumen  sebagai  hasil dari  berbagai  Pendekatan  pengumpulan  data  seperti observasi, analisis, dan wawancara. Secara lebih rinci, proses  dokumentasi  mencakup  langkah-langkah sistematis dalam mencatat, menyusun, dan mengarsipkan  berbagai  bentuk  informasi  yang dihasilkan selama berbagai tahap penelitian.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Gambar 1. Tahapan  Perancangan

## 3.3.1. Data Selection
Seleksi  data  dari  kumpulan  data  operasional perlu  dilakukan  sebelum  memulai  tahap  penggalian informasi dalam KDD. Data yang terpilih untuk proses data  mining  disimpan  dalam  berkas  terpisah,  tidak termasuk dalam basis data operasional. Dalam Proses Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (Knowledge Discovery in Databases/KDD), pemilihan atau seleksi data  adalah  tahapan  yang  strategis  dan  kompleks. Tahap  ini  terjadi  sebelum  penggalian  informasi  atau data mining dimulai. Pentingnya tahap seleksi data ini terletak  pada  kemampuannya  untuk  menyaring  dan menentukan subset data yang relevan, mengoptimalkan proses data mining, dan menghasilkan hasil yang lebih bermakna. Tahapan ini Di  awal  proses  KDD,  dilakukan  pemilihan  data  dari berbagai sumber data yang tersedia. Data yang terpilih harus  relevan  dengan  tujuan  penelitian  dan  memiliki kualitas yang baik. [13].

## 3.3.2. Preprocessing
Proses cleaning data sebelum pelaksanaan data mining merupakan langkah yang sangat kritis dan rinci dalam  tahapan  Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis Data  (Knowledge  Discovery  in  Databases/KDD). Berikut  adalah  penjelasan  yang  lebih  rinci  mengenai beberapa aspek penting dari proses cleaning data:
a) Penghapusan Duplikasi Data
Langkah  awal  dalam  proses  cleaning  adalah mengidentifikasi dan menghapus duplikasi data dalam  dataset.  Duplikasi  dapat  menyebabkan distorsi hasil analisis dan mengganggu akurasi model yang dibangun.
b) Pemeriksaan Data yang Inkonsisten Deskripsi:  Proses  ini  melibatkan  identifikasi dan  penanganan  data  yang  tidak  konsisten, seperti  nilai  Kalimat  yang  tidak  masuk  akal atau  tidak  sesuai  dengan.  aturan  domain tertentu.
c) Koreksi  kesalahan  pada  data  (Termasuk Kesalahan Tipografi)
Deskripsi:  Metode  ini  mencakup  identifikasi dan  koreksi  kesalahan  pada  data,  termasuk kesalahan  tipografi  yang  mungkin  muncul selama entri data.
d) Memperkaya Data dengan Informasi Eksternal Langkah  ini  melibatkan  penggabungan  atau integrasi  data  dari  sumber  eksternal  untuk meningkatkan kekayaan dan konteks dataset.

## 3.3.3. Transformation
Transformasi  adalah  proses  mengubah  data menjadi  format  yang  sesuai.  dengan  prosedur  data mining  proses  mengandung  dua  tahap,  yakni.data mapping  dan  code  generation  data  mapping  adalah proses pemberian elemen dari sumber ke tujuan untuk menangkap  transformasi  code  generation  adalah pembuatan  program  transformasi  yang  sebenarnya Bergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

## 3.3.4. Data Mining
Penambangan  data  merupakan  suatu  proses. mengektraksi  pola  atau  pengetahauan  yang  berguna dari kumpulan Dengan data yang besar dan kompleks, tujuan  utama  dari  data  mining  adalah.  menemukan informasi yang tidak terlihat sebelumnya.

## 3.3.5. Interpertation / Evalution
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining  yang  Informasi  perlu  disajikan  dalam  format yang dapat dipahami oleh pihak yang berkepentingan. Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang disebut  interpretasi.  Langkah  ini  mencangkup pemeriksaan  apakah  pola  atau  Informasi  yang ditemukan bisa berlawanan dengan fakta atau asumsi yang sudah ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan  stategi  penjualan  yang  efektif pada penjualan caffe menggunakan metode FP-GROWTH
4.1.1. Hasil pengumpulan data
Data  asli  Tabel  1  ini  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  ialah.  penjualan  di  point  coffe tahun 2023 atribut yang ada pada data ini terdiri dari ID,  dan minuman yang dibeli jumlah data ini yang di gunakan sebanyak 500 baris data.
Tabel 1. transaksi penjualan coffe point
ID Produk yang di beli 151701 Flte white, mocca, caramel mociato, chamomile 151802 Mocca ,black tea, rose, mixed fruite 151903 Cappuciono,Americano,peach,resella,kopi panda … … 202201 Americano, mixed fruit, peach,chomamile

## 4.1.2. Data mining
Gambar 2. Halaman utama rapidminer
Data  mining  adalah  suatu  proses  ekstraksi informasi  yang  berharga  atau  pengetahuan  yang mendalam dari suatu kumpulan data besar, kompleks, dan  seringkali  tidak  terstruktur.  Tujuan  utama  dari penambangan  data  adalah.    menemukan  pola,  relasi, atau tren yang tidak terlihat secara langsung dan dapat memberikan  wawasan  berharga  untuk  pengambilan keputusan. Berikut adalah komponen-komponen kunci dalam pengertian data mining.Data mining melibatkan
ekstraksi informasi yang tidak terlihat secara langsung dari  data.  Informasi  ini  mencakup  pola-pola tersembunyi,  korelasi,  dan  wawasan  yang  dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

## 4.1.3. Data selection (penilaian data)
Data selection merujuk pada proses pemilihan subset  atau  bagian  dari  data  yang  relevan  dan diperlukan untuk analisis lebih lanjut. Dalam konteks data  mining,data  selection  merupakan  tahap  kritis  di mana  data  yang  paling  relevan  dan  penting  dipilih untuk memastikan efisiensi dan keakuratan analisis.
Gambar 3. Hasil data selection
Pilih  data  coffe  untuk  dimasukan  ke  dalan lembaran kerja rapidminer.

## 4.1.4. Data cleaning
Data cleaning, atau pembersihan data, merupakan tahap kritis dalam siklus analisis data yang bertujuan  untuk  membersihkan,  merapikan,  dan mempersiapkan  data  agar  dapat  diandalkan  untuk proses  analisis  lebih  lanjut.  Proses  ini  melibatkan identifikasi,  koreksi,  dan  penghapusan  berbagai  jenis ketidaksesuaian atau kesalahan dalam kumpulan data.
Gambar 4. Data cleaning
Langkah  awal  data  cleaning  melibatkan pemeriksaan  kesalahan  seperti  nilai  yang  hilang, outlier,  dan  duplikasi.  Setelah  itu,  data  yang  hilang dapat ditangani dengan teknik imputasi, outlier dapat dikoreksi,  dan  duplikasi  dihapus  untuk  memastikan representasi  yang  akurat.  Selain  itu,  normalisasi  dan standarisasi  digunakan  untuk  menyelaraskan  format dan skala data, sedangkan validasi tipe data dan format dilakukan untuk memastikan integritas.
Pada  gambar  4  diatas  adalah  tahapan  data cleaning  mengidentifikasi  dan  memperbaiki  atau menghapus  kesalahan  ketidakakuratan  dalam  dataset
tujuan  utamanya  adalah  untuk  meningkatkan  kulitas data  menghilangkan  dupikasi  menangani  nilai  yang hilang

## 4.1.5. Hasil data cleaning
Dataset  yang  telah  dibersihkan  dari  berbagai masalah atau ketidaksesuaian yang mungkin mempengaruhi  kualitas  dan  kendala  analisis  atau pemodelan.
Gambar 5. Hasil data cleaning
Pada gambar 5 adalah hasil dari data cleaning set  data  yang  telah  melalui  proses  identifikasi erbaikian atau penghapusan kesalahan dan ketidakakuratan  pada  penjualan  COFFEE  di  point caffe  setelah  proses  data  cleaning  selesai  diharapkan data menjadi  lebih akurat, konsisten.
1. Sebelum preprocessing Sebelum  melakukan  preprocessing  data.  Data mentah  akan  diolah    terlebihn  dahulu.  Data preprocessing  atau  raproses  data  biasanya dilakukan  melalui  eliminasi  data  yang  tidak sesuai. Untuk data nya pada tabel 1.
2. Sesudah preprocessing Data  sesudah  preprocessing  adalah  data  yang telah  mealui  serangkaian  langkah  teknik    untuk meningkatkan kualitas, kebersihaan, atau ketidaksesuaian  dengan  kebutuhan  analisis    dan langkah  lainnya  untuk  mempersiapkan  data dapat digunakanbsecara efektif dalam model atau analisis data.
3. Transformasi Proses  mengubah  nilai-nilai  dataset  kedalam bentuk  atau  skala  lainnya,  sering  kali  untuk memenuhi  asumsi  statistik  atau  memperbaiki variabel. proses  mengubah atau mentranformasi data  dari  bentu  atau  strutur  ke  bentuk  struktur lainnya.  konversi  data  transksi  menjadi  struktur algoritma ASOSIASI FP-GROWTH mementukan  pola  pembelian  yang  ada  di  point caffe.
4. Read excel Untuk melakukan proses membaca atau mengimpor  data  dari  excel  ke  dalam  program rapidminer.  Untuk  melakukan  sebelum  import data selesai penelitian melakukan pemilihan tipe data  sesuai  dengan  atribut  yang  digunakan. Meraju  pada  proses  membaca  atau  mengimpor data dari file excel kedalam  suatu program atau
aplikasi ini biasanya melibatkan membaca nilai- nilai  sel  struktur  lembar  kerja  dan  informasi lainnya    dari  file  excel  ini  digunakan  untuk analisis atau manipulasi data lebih lanjut.
5. Numericel to binominal
Operator ini digunakan untuk memperoses  Data yang  telah  dimasukkan  dalam  read  excel  data yang akan diubah adalah nilai dari item tersebut. terdiri  dari  dua  kategori  atau  tingkat  misalnya mengubah  data  skor  ujian  terdapat  pada  suatu transaksi  menjadi  2  nilai  yaitu  TRUE  atau FALSE.
6. FP-GROWTH Operator "FP-GROWTH" adalah komponen atau alat yang digunakan dalam konteks penggunaan data  mining  untuk  mencari  pola  atau  aturan asosiasi  itemset  yang  sering  muncul  dalam dataset. FP-GROWTH (Frequent Pattern
Growth)  adalah  suatu  Suatu  algoritma  yang. dikembangkan  untuk  meningkatkan  kinerja pencarian  aturan  asosiasi  pada  dataset  yang besar.
Gambar 6. Data FP-GROWTH
FP-GROWTH
digunakan untuk menyedehanakan  dan  mempercepat  proses pencarian item set yang sering muncul mengenali frequent  item  set  yang  berfusgsi  untuk mengidentifikasi  item  set  Dan  dengan  tingkat dukungan  minimum  untuk  nilai  yang  sering muncul. 0.017.
7. Association Aturan  hubungan  dibuat  dengan  menggunakan operator ini. mementukan nilai Tingkat keyakinan  (confidence)  dari  item  atau  itemset dalam  data  transaksi  yang  telah.  dimasukan dalam  kerangka  model.  Untuk  menetapkan hukum  asosiatif  dengan  menetapkan  minimum Tingkat  keyakinan  (confidence)  dari  item  atau itemset  dalam  transaksi  yang.  telah  diselesikan sebelumnya  Dan  dengan  nilai minimum confidence  0.8  Asosiasi  pada  data  ini  bertujuan untuk menentukan aturan yang mengidentifikasi pola  pembelian  bersama  atau  hubungan  antara item dalam transaksi.
Gambar 7. Data create association rules
8. Pola item set Pada  pola  item  set  ini    menggunakan  minimal Support = 0.017 dan minimal Confidence = 0.8.
Gambar 8. Graph
Dapat  merajuk  pada  representasi  visual    dari hubungan  antara  item  dalam  dataset.  Grafik asosiasi sering digunakan untuk memvisualisasikan  keterkaitan  antara  elemen- elemen yang sering muncul bersama dalam suatu transaksi atau kejadian. Ini membantu pemahaman  pola  dan  korelasi  yang  mungkin terjadi dalam dataset.
4.2. Mengetahui penjualan yang sering dibeli oleh konsumen menggunakan metode fp-growth
Gambar 9. Graph pada association rules
Hasil graph  pada gambar 9 di atas menjelaskan bahwa penjualan   yang terdapat pada point  COFFEE memiliki  confidence    yang  berbeda  dalam  setiap
produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  yaitu  produk minuman    seperti    signaute  chocclate  Americano, cendolita,  caramel  mocniato,  flate  white,  es  loreng, cappuccino,  café  dolce,  mocca,  matcha,  sakura  milk tea,roselle  dengan  bersaman  oleh  karna  itu  berarti tingkat  kepercayan  pembeli  pada  point  COFFEE memilki  confidence  yang  agus  dan  efektif  untuk menentukan  pada  penjualan  tersebut  memilki    nilai support 0.017 dan nilai confidence 0.8.
Bentuk data pada association rules adalah aturan yang  digunakan  dalam  data  mining  dan  analisis  data untuk  menentukan  hubungan  atau  ketertarikan antara berbagai variabel dalam suatu dataset.
Gambar 10. Bentuk data pada association rules Tabel 2. Nilai confidence Primeses Conclusion Support Confidence Caramel mocniato, flate white, cafee dolce Roselle 0.018 0.900 Americano, roselle, cendolita Flate white 0.018 0.900 Black tea, mocca, matcha cappuccino 0.022 0.917 Mocca, matcha, cappuccino Black tea, 0.022 0.917 Black tea, matcha, cappuccino Mocca 0.022 1 Sakura milk tea, matcha, cappuccino Es loreng 0.018 1 Sakura milk tea, cappuccino, es loreng Matcha 0.018 1
Pada  gambar  diatas  adalah  tabel  untuk pengetahui pola transaksi penjualan point coffe  yang tertinggi  berdasarkan  nilai  support  0.017  dan  nilai confiedence  0.8  menghasilkan  3  item  set  dari  hasil association rules fp-growth dapat meberikan kesimpulan
1. Caramel  mocnato,  flate  white,  COFFEE  dolce dan  roselle  dapat  di  interpresentasikan  bahwa ketika    pembeli  caramel  macniato,  flate  white, caffe  dolce    kemungkinan  ada  juga  pembeli roselle  brsama  dengan  nilai  sebesar  90% confidence (0.900).
2. Americano,roselle,  cendolita  dan  flate  white terdapat  pembelian  yang  cukup  kuat  antara pembelian    americano,  roselle,  cendolita kemungkinan  membeli  flate  white  secara bersamaan dengan nilai sebesar  90% (0.900)
3. Black  tea,  mocca,  matcha  dan  cappuccino terdapat  hubungan  yang  kuat  antara  pembeli black tea, mocca, matcha kemungkinan membeli cappuccino  secara  bersamaan  dengan  nilai sebesar 91% (0.091%)
4. Mocca,  matcha,  cappuccino  dan  black  tea memilki  korelsi  yang  signifikan  antara  pembeli mocca,  matcha,  cappuccino,  dan  kemungkinan membeli  cappuccino  secara  bersamaan  dengan nilai sebesar 91% (0.091%)
5. Black  tea,  matcha,  cappuccino  dan  mocca memiliki  hubungan  yang  kuat  antara  pembeli black  tea,  matcha,  cappuccino  kemungkinan membeli  mocca  secara  bersamaan  dengan  nilai sebesar 1 (100%)
6. Sakura  milk  tea,  matcha,  cappuccino  dan  es loreng memilki korelasi yang kuat antara pembeli sakura milk tea, matcha, cappuccino kemungkinan membeli es loreng secara bersamaan dengan nilai sebesar 1 (100%
7. Sakura  milk  tea,  cappuccino  es  loreng  dan matcha  memilki  hibingan  yang  kuat  antara pembeli  sakura  milk  tea,  matcha,cappuccino kemungkinan membeli capuccino secar bersamaan dengan nilai sebesar 1 (100%)
Tahapan  dibawah  inimenentukan  description pada  gambar  11  dan  tabel  3.  Gambar  dibawah  ini adalah hasil dan penjelasakan tentang description yang akan menghasilkan pola transaksi penjualan pada point caffe di Association Rules.

## Gambar 11. Assicoation Rules
Berdasarkan  description  pada  AssociationRules yang  dapat  dari  gambar  11  diatas  menunjukan  hasil nilai confidence yang berbeda. Pada Tabel dari  hasil association rules mengenai hubungan yang kuat antara item set 1 ,2, dan 3 pada penjualan yang dibeli secara bersamaan.
Hasil  tugas  akhir  disini  berisikan  tentang  hasil pengerjaan tugas akhir yang disesuaikan dengan tujuan penulisan  tugas  akhir  dan  mengacu  pada  tahapan perancangan.
Tabel 3.  Assiociation Rules Black tea, signature chocolate, cappuccino Sakura milk tea 0.800 Flate white, cafee dolce, roselle Caramel mocniato 0.818 Flate white, Americano, roselle Cendolita 0.818 … … … Sakura milk tea, cappucinno, es loreng Matcha 1.000 Tabel 4. Tabel kelompok 1 nilai Confidence tertinggi Confidence ITEM SET 1 ITEM SET 2 0.818% Flate white, cafee dolce, roselle Caramel mocniato 0.818% Flate white, Americano, roselle Cendolita 0.818% Matcha, cappuccino, es loreng Sakura milk tea Tabel 5.  tabel kelompok 2 nilai confidence tertinggi Confidence ITEM SET 1 ITEM SET 2 0.917% Black tea, mocca,matcha Cappuccino 0.917% Mocca, matcha, cappuccino Black tea

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan tugas akhir penerapan algoritma fp- grwoth  untuk  menentukan  pola  penjualan  terhadap data  transaksi  (studi  kasus:point  COFFEE)  dapat disimpulkan    bawa  penerapan  algoritma  FP- GROWTH pada transaksi penjualan dapat membantu dalam  menentukan  pola  penjualan  di  point  COFFEE dari  sempel  dataset  transaksi  500  dan  15  atribut, dutemukan  beberapa  aturan  asosiasi  menggunakan minimum support = 0.017 dan minimum confidence = 0.8,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut: Berdasaerkan  hasil    Association  Rules  5  item minuman    yang  paling  sering  dibeli  oleh  pelanggan yaitu    signature  chochlate,  cappuccino,  flate  white mocca,  es  loreng,    Pihak  point  COFFEE  dapat mengomptimalkan  penjualan  pada  miuman  yang sering  dibeli  oleh  pelanggan.  Dari  hasil  rules support(X,Y)  dapat  diketahui  ilia  support  dan confidence  tertinggi  yaitu  signature  chocolate (0.016%/100%),  cappuccino  (0.022%/100%)  ,  flate white  (0.016%/100%),    mocca  (0.018%/0.917%),  es loreng (0.18%/100%).
Pada  dasarnya  tugas  akhir  ini  masih  memiliki kekurangan.  Untuk  penelitian  selanjutnya  harap mempertimbangan  semuanya.  Tingkat  profitabilitas point caffe dengan penerapan strategi penjualan  kopi berbasis FP-GROWTH.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Khatib  Sulaiman,  N.  Citra  Dewi,  F. Putrawansyah,  and  D.  Puspita,  “Implementasi Algoritma  FP-Growth  Pada  E-Commerce  Kopi Pagar Alam Menggunakan Framework Codeigniter,” Indonesian  Journal  of  Computer Science Attribution-ShareAlike , vol. 4, no. 2, pp. 2021–447, 2021.
[2]  D.  Lolla  Octavyan  and  Sofiani,  “PENGARUH KUALITAS  PRODUK  KOPI  TERHADAP KEPUTUSAN  PEMBELI  DI  POINT  COFFEE PEDURENAN,” Jurnal Ilmiah , vol. 15, 2021.
[3]  S. Harum, “Analisis Produksi Kopi Di Indonesia Tahun  2015-2020  Menggunakan  Metode  Cobb- Douglass,” Growth:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Pembangunan , vol. 1, no. 2, p. p, 2022.
[4]  A.  Anggrawan,  M.  Mayadi,  and  C.  Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21,  no.  1,  pp.  125–138,  Nov.  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[5]  H.  Ulfatimah, IMPLEMENTASI  TABUNGAN BAITULLAH  iB  HASANAH  DAN  VARIASI AKAD  PADA  PT.  BNI  SYARIAH  KANTOR CABANG PEKANBARU . 2020.
[6]  P. P. Sudarto and K. Handoko, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PADA
PENGATURAN DATA INVOICE DISTRIBUTOR MENGGUNAKAN
ALGORITMA  FP  GROWTH,” JURNAL COMASIE , 2023.
[7]  N.  Eka  Pratiwi,  L.  Suryadi,  F.  Ardhy,  and  P. Riswanto,  “PENERAPAN  DATA  MINING PREDIKSI  PENJUALAN  MEBEL  TERLARIS MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR(K-NN)  (STUDI  KASUS :  TOKO ZERITA MEUBEL),” 2022.
[8]  P. Dwi and N. Rahaningsih, “IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DALAM PENJUALAN  DI  TOKO  SAMUDRA  BAUT DAN TEKNIK,” 2023.
[9]  I. Y. Musyawarah and D. Idayanti, “ISSN (cetak) 2621-7406  ISSN  (online),” Jurnal  Ilmiah  Ilmu Manajemen , vol. 1, no. 1, pp. 2656–6265, 2022.
[10]  A. R. Wibowo and A. Jananto, “IMPLEMENTASI DATA MINING METODE ASOSIASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA PERUSAHAAN RITEL,” vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[11]  S.  Putra  Pratama,  “ANALISA  DATA  MINING ASSOSIASI FP-GROWTH PADA
PENJUALAN  PRODUK  DI  TOKO  RITEL AGUNG,” Jurnal  TEKINKOM ,  vol.  6,  no.  1, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.744.
[12]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ CELL,” 2023.
[13]  Jafar  and  N.  Rahaningsih,  “MENENTUKAN POLA RESERVASI HOTEL DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH,”
Jurnal
Mahasiswa  Teknik  Informatika ,  vol.  7,  2023,
[Online]. Available: https://www.kaggle.com