## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN MAKANAN DI WARMINDO
Riska Destriyanah 1 , Kaslani 2 , Edi Wahyudin 3 , Gifthera Dwilestari 4 , Mulyawan 5 1,2,3 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
4,5 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kota Cirebon ggdwilestari@gmail.com

## ABSTRAK
Di  dalam  dunia  bisnis  diperlukan  suatu  usaha  yang  maksimal  agar  mendapatkan  keuntungan.  Strategi pemasaran  yang  tepat  dapat  dilihat  pada  pola  pembelian  konsumen  yang  di  peroleh  dari  transaksi  penjualan terhadap  Makanan  Warung  Indomie  atau  Warmindo.  Informasi  mengenai  pola  pembelian customer pada Warmindo yang kurang akurat ini menyebabkan ketidaktahuan perusahaan mengenai kerugian yang didapatinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan di Warmindo menggunakan algoritma FP- Growth  yang  diimplementasikan  melalui software RapidMiner.  Pada  penelitian  ini  ditemukan  beberapa  hasil aturan asosiasi yang nantinya akan digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan untuk kemajuan Perusahaan dan mendatangkan laba atau keuntungan. Hasil dari penelitian ini berupa aturan asosiasi menggunakan algoritma FP-Growth yang  bertujuan  untuk  memberikan  rekomendasi  dua  items  atau  menu  kepada  pelanggan  dengan menggunakan nilai minimum support 30% dan minimum confidence 80% .
Kata kunci :  Association Rules, FP-Growth, Data Mining Asosiasi, Pola Pembelian, Warmindo, RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  bisnis  saat  ini  sedang  mengalami pertumbuhan  yang  cepat,  terutama  di  sektor perdagangan. Semakin lama sebuah bisnis beroperasi, semakin  besar  kemungkinan  akan  terjadi  perubahan dan perkembangan. Situasi ini meningkatkan persaingan antar industri, baik karena kenaikan harga, peningkatan volume produksi,  atau  kemajuan teknologi.  Ini  mendorong  industri  untuk  lebih memahami  potensi  kerugian  dari  kondisi  lingkungan terhadap  bisnis  mereka,  sehingga  mereka  dapat merancang  strategi  pemasaran  yang  sesuai  dengan kebutuhan industry [1].
WARMINDO  merupakan  kependekan  dari Warung  Makan  Indomie,  biasanya  berwujud  sebuah warungan yang menjual makanan di pinggir jalan atau tempat-tempat  lainnya.  WARMINDO  tercetus  dari Warung Burjo (Bubur Kacang Ijo) yang banyak dijual di daerah Yogyakarta. Seiring perkembangan, Warung Burjo  tidak  hanya  menjual  Bubur  Kacang  Ijo  saja, tetapi  juga  mulai  menjual  Mie  instan,  kopi  dan  nasi dengan  harga  yang  terjangkau.  Seiring  dengan berjalannya  waktu,  permintaan  terhadap  produk Indomie  semakin  meningkat  dan  memiliki  banyak peminat. Karena itu, Warung Burjo akhirnya berganti namanya  menjadi  WARMINDO  dan  hanya  berfokus menjual produk Mie instan [2].
Data  transaksi  penjualan  di  Warmindo  ini bersumber  dari  website  Kaggle  yang  di publish oleh akun  bernama  Rayhan  P.  Daksa  pada  tahun  2022. Dalam  menjalankan  bisnisnya,  Warmindo  seringkali dihadapkan  dengan  permasalahan  terkait  pola pembelian pelanggan yang acak, sehingga mengakibatkan masalah dalam manajemen persediaan di Warmindo. Terkadang, stok produk yang diprediksi akan  laris  manis  ternyata  tidak  terjual  dengan  cepat,
sementara produk lain yang dianggap kurang populer justru  habis  terjual  dalam  waktu  singkat.  Akibatnya, Warmindo  sering  mengalami  kekurangan  atau kelebihan persediaan yang tidak terduga. Kekurangan persediaan dapat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan  dan  kehilangan  potensi  pendapatan, sementara  kelebihan  persediaan  dapat  menyebabkan pemborosan dan kerugian finansial.
Dalam mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini dilakukan menggunakan metode asosiasi dengan  FP-Growth  sebagai  algoritmanya.  Metode asosiasi  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi keterkaitan kombinasi antar item. Peranan data mining dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  dalam  mengoptimalkan  ketersediaan  stok produk, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan persediaan,  dan  meningkatkan  efisiensi  operasional secara keseluruhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode  dengan penggunaan  teknik  statistika,  matematika, artificial intelegent , dan machine learning untuk mengolah dan menemukan pengetahuan informasi yang bernilai dari suatu database berskala besar [3]. Data yang diproses melalui langkah data mining menghasilkan pengetahuan  baru  yang  berasal  dari  data  lama.  Hasil pengolahan  data  tersebut  dapat  diterapkan  untuk membuat  keputusan  yang relevan di  masa  yang  akan datang [4]. Data mining dan Knowledge Discovery in Database (KDD)  adalah  dua  konsep  yang  saling berkaitan, tetapi memiliki beberapa perbedaan. Proses Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data  (KDD) termasuk  langkah  yang  krusial  dalam  pengumpulan dan  pengidentifikasian  data  historis.  Memiliki  tujuan
untuk mengungkap pola tersembunyi dalam keterkaitan  antar  data  pada  suatu  basis  data  yang memiliki skala besar [1].
Gambar 1. Macam-macam Data Mining
Data  Mining  terbagi  menjadi  enam  (6)  bagian, diantaranya sebagai berikut [5]:
a. Deskripsi Penggunaan deskripsi dalam teknik data mining bertujuan untuk memperoleh pemahaman terhadap  pola  kecenderungan  yang  ada  dalam suatu set data khusus.
b. Estimasi Estimasi difokuskan pada hasil numerik daripada target, sementara dalam beberapa situasi, metode klasifikasi  dan  estimasi  dapat  diterapkan  untuk membuat suatu prediksi.
c. Prediksi Metode  prediksi  memiliki  beberapa  persamaan dengan  metode  data  mining  estimasi  dan klasifikasi. Hasil dari metode ini memperlihatkan peristiwa-peristiwa  yang  akan  terjadi  di  masa depan.
d. Klasifikasi Klasifikasi merupakan cabang data mining yang digunakan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kategori tertentu. Dalam konteks ini, klasifikasi  merujuk  pada  pengelompokan  data apa  pun,  contohnya  buku  referensi,  bab  buku, atau materi pembelajaran.
e. Klastering Terdapat  perbedaan  antara  metode  data  mining klastering  dan  klasifikasi.  teknik  data  mining klastering  lebih  efektif  apabila  berhadapan dengan  data  yang  memiliki  kemiripan.  Metode Klastering memiliki kemampuan untuk mengubah data apa pun menjadi kelompok yang homogen .
f. Asosiasi Data  mining  Asosiasi  merupakan  teknik  dalam data mining yang digunakan untuk menganalisis atribut  apa  saja  yang  mungkin  muncul  secara bersamaan dalam waktu yang dekat. Data mining Asosiasi juga dapat digunakan untuk menemukan pola  pembelian  di  supermarket,  toko,  warung makan, seperti menentukan produk-produk yang sering dibeli bersamaan atau produk yang belum pernah dibeli sebelumnya oleh pelanggan.

## 2.2. Association Rules
Asosiasi  adalah  salah  satu  metode  dalam  data mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  aturan
asosiasi  antara  satu  item  dengan  item  lainnya  yang paling  sering  muncul  bersamaan  [6].  Metode  data mining asosiasi dapat mengidentifikasi hubungan atau aturan  yang  berkaitan  dengan  perilaku  pembelian pelanggan serta membantu perusahaan untuk membuat keputusan terkait strategi penjualan dan pemasaran.
Assosiation  rules  mining merupakan  metode dalam data mining yang digunakan untuk menemukan aturan  suatu  kombinasi items .  Salah  satu  langkah dalam  analisis  asosiasi  yang  paling  banyak  menarik perhatian para peneliti ialah analisis Frequent Pattern Growth [7]. Aturan asosiasi adalah proses data mining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  semua  aturan asosiatif  yang  telah  memenuhi  persyaratan minimum untuk support (minsup)  dan confidence (minconf) pada  suatu  basis  data  [8].  Melalui  definisi  tersebut, dapat disimpulkan bahwa Aturan Asosiasi merupakan suatu  teknik  dengan  persyaratan  memiliki  minimum support  dan confidence yang  bertujuan  untuk menganalisis  pola  pembelian  terhadap  suatu  data transaksi.
Support adalah  indikator  yang  mengukur seberapa  besar  suatu  item  atau  itemset  yang mendominasi  seluruh  transaksi.  Nilai  dari  ukuran  ini menentukan  keberhasilan  itemset  dalam  pencarian tingkat confidence selanjutnya. Rumus untuk menghitung nilai support diantaranya [9] :
Support(A) = JT A x100% (1) Total Transaksi
Sementara,  rumus  untuk  diperolehnya  nilai support dari 2 items, yaitu:
Support(A,B) =
JT A dan B
x100% (2) Total Transaksi
Proses  pembentukan  aturan  asosiasi  melibatkan pencarian  item  yang  memenuhi  syarat  minimum confidence. Confidence merupakan sebuah pengukuran  yang  menampilkan  hubungan  antar  2 items secara conditional , misal: sesering apakah item A dibeli jika pelanggan juga membeli item B. Rumus untuk menghitung confidence :
Conf P(A|B) = JT A dan B x100% (3) Total Transaksi A
Keterangan :
(1) Rumus untuk menghitung nilai support
(2) Rumus  untuk  menghitung  nilai  support  antar  2 items
(3) Rumus untuk menghitung nilai confidence
JT = Jumlah Transaksi Conf  P(A|B) =  Confidence  Probability  (A|B), maksudnya ini menggambarkan tingkat kepercayaan bahwa item atau kumpulan item "A" akan dibeli atau muncul dalam transaksi jika item atau kumpulan item "B" sudah ada dalam transaksi.
Pre diks i Estim asi Desk ripsi Klasifi kasi Klaste ring Asosi asi
2.3. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth merupakan  algoritma yang bekerja untuk menemukan hubungan antar item ( frequent  items )  yang  paling  sering  muncul.  FP- Growth  digunakan  untuk  merepresentasikan  pola pembelian  konsumen  dan  item  yang  kerap  muncul secara  bersamaan,  khususnya  item  yang  biasanya dibeli oleh konsumen [10]. Dalam penentuan frequent itemset ,  terdapat  dua  langkah  proses  yang  dilakukan, yakni membuat FP-tree dan penerapan algoritma FP- Growth untuk menemukan hubungan antar items [8]. Algoritma  FP-Growth  digunakan  dalam  proses pemilihan pola untuk memudahkan pengambilan suatu keputusan pada proses pembentukan frequent itemset sebelum  menghasilkan  aturan  sebagai  rekomendasi keputusan di masa depan [11].
Algoritma FP-Growth termasuk  pengembangan dari  algoritma  Apriori,  adanya  algoritma FP-Growth bertujuan  untuk  memperbaiki  kekurangan  yang  ada dalam  algoritma  Apriori.  Berbeda  dengan  Apriori yang  memerlukan  langkah generate  candidate untuk mendapatkan frequent item sets , FP-Growth menggunakan konsep pembangunan pohon ( tree ) yang disebut  dengan FP-Tree . Dengan memanfaatkan FP- Tree ,  algoritma  ini  dapat  mengekstrak frequent  item sets secara langsung tanpa perlu melakukan generate candidate [12].
Setelah  pembentukan FP-Tree ,  langkah  utama dalam algoritma FP-Growth dapat dibagi menjadi tiga tahap sebagai berikut [13] a. Pembuatan Basis Pola Kondisional ( Conditional Pattern  Base )  :  Basis  pola  kondisional  adalah hasil dari lintasan pada FP-Tree yang terbentuk, dengan mempertimbangkan item  yang memiliki support count terkecil.
b. Pembuatan  FP-Tree  Kondisional  ( Conditional FP-Tree ): Tahap ini dimulai dengan menetapkan nilai minimum  support .  Kemudian  dilakukan penjumlahan  support  count  untuk  setiap  item pada  basis  pola  kondisional.  Item-item  yang memenuhi minimum support akan dibangkitkan kembali dengan membentuk
FP-Tree kondisional.
c. Pembuatan Frequent Itemset Frequent Itemset dibentuk dengan menggabungkan  setiap  item  dalam FP-Tree dalam  bentuk  aturan.  Jika  terdapat  item  yang sama dalam FP-Tree , pilih support count dengan nilai terkecil untuk membentuk aturan asosiasi. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma FP-Growth termasuk  lebih  relevan  untuk digunakan  dibanding  dengan  algoritma  Apriori. Karena dalam prosesnya,
FP-Growth menggunakan
FP-Tree atau konsep
Pembangunan  Pohon,  sehingga  dapat  langsung menemukan  pola  terkait  produk  yang  paling sering muncul ( frequent itemsets ).

## 2.4 . RapidMiner
Tools  yang relevan digunakan terkait penelitian yang  berhubungan  dengan  data  mining  ialah RapidMiner.  RapidMiner  merupakan  software open source dengan tampilan UI/UX yang mudah dipahami oleh banyak kalangan. RapidMiner termasuk perangkat lunak open source, dirancang menggunakan program  Java  dengan  lisensi  GNU  Public  LIcense serta perangkat ini juga dapat dioperasikan di berbagai sistem operasi. RapidMiner bisa dimanfaatkan dalam berbagai  konteks,  baik  dalam  lingkup  bisnis  dan komersial  maupun  untuk  keperluan  penelitian, pendidikan,  pelatihan,  pengembangan  prototipe  yang cepat, dan pembangunan aplikasi. Alat ini juga dapat mendukung  semua  aspek  dari  proses  pembelajaran matematika,  mulai  dari  pengumpulan  data  hingga visualisasi hasil, serta validasi dan optimalisasi [1]

## 3. METODE PERANCANGAN
3.1. Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  berasal  dari platform open source dataset online bernama Kaggle. Data  ini  meliputi  data  transaksi  penjualan  di Warmindo selama kurun waktu 1 tahun di tahun 2022. Waktu pengambilan dataset dilakukan pada tanggal 25 November  2023.  Data  dalam  penelitian  ini  termasuk ke dalam data sekunder karena diperoleh dari Kaggle. Data  sekunder  merupakan  data  yang  diperoleh  dari berbagai  sumber  seperti  buku,  jurnal  ilmiah,  serta laporan penelitian yang berasal dari internet [14]. Data ini digunakan untuk  mengetahui  hasil  aturan asosiasi terkait pola pembelian customer di Warmindo.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  ialah  dengan  melakukan  Dokumentasi. Yaitu kegiatan dimana peneliti menyiapkan dokumen pendukung  seperti  data  transaksi  penjualan  pada warmindo  yang  didapat  dari  komunitas open  source online bernama  Kaggle,  serta  meneliti  beberapa referensi  jurnal  terkait  dengan  hasil  aturan  asosiasi untuk  menentukan  pola  pembelian  konsumen menggunakan algoritma FP-Growth dengan menggunakan  proses Knowledge  Discovery  in Database (KDD).

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  Rancangan  Penelitian  berdasarkan
Knowledge Discovery in Database (KDD), diantaranya [15]:
a. Data Selection atau Pengumpulan Data Data Selection merupakan tahapan rencana dimana peneliti  memutuskan  akan  menggunakan  data seperti apa untuk bahan  penelitiannya. Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Data Transaksi  Warmindo  dengan  periode  transaksi selama tahun 2022.
b. Cleaning Data (Pembersihan Data)
Proses pre-processing yang  dilakukan  meliputi pembersihan  data  yaitu  dengan  menghilangkan
data noise (data  yang  tidak  diperlukan)  serta memilih  beberapa  atribut  yang  relevan  dengan penelitian,  seperti  contohnya:  penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  pola  pembelian customer  menggunakan  algoritma FP-Growth , atribut  yang  dapat  digunakan  berupa id  customer dan juga nama produk.
c. Transformasi Data (Pengubahan Data) Proses  transformasi  data  yaitu  proses  dimana mengubah  data  menjadi  data  yang  sesuai  untuk diolah  dan  diteliti  lebih  lanjut.  Contohnya mengubah  bentuk  atribut  nama  produk  (nominal) menjadi tabel Boolean (binominal).
d. Data Mining Data  Mining  merupakan  suatu  bidang  ilmu  yang bertujuan  untuk  mengolah  data  berskala  besar menggunakan  algoritma.  Algoritma  yang  akan digunakan pada penelitian ini yaitu Algoritma FP- Growth.
e. Evaluasi/Interpretasi Output dari proses data mining dirancang agar pola informasi  dapat  dipahami  dengan  mudah  oleh perusahaan  dan  peneliti.  Pada  tahap  ini,  evaluasi dilakukan  untuk  memeriksa  dan  membandingkan data atau informasi yang dianggap berbeda dengan fakta yang terdapat di lapangan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Data Mining menggunakan algoritma FP- Growth untuk menentukan hasil aturan asosiasi terkait pola  pembelian customer dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Gambar 2. Proses Data Mining Pada RapidMiner
Gambar  2  menunjukkan  proses  pengolahan  data mining  pada  aplikasi  RapidMiner.  Pada  proses tersebut,  terdapat  beberapa  operator  yang  dijalankan, diantaranya:
1) Read CSV Operator  ini  digunakan  untuk  memasukkan dataset yang telah diperoleh dari hasil pengumpulan data. Cara memasukkan operator ini yaitu dengan mengetik di bagian kolom pencarian Operators, biasanya terdapat di bagian kiri bawah aplikasi RapidMiner.
2) Select Attributes
Operator  select  attributes  digunakan  untuk memilih atribut yang akan digunakan dan paling sesuai  dengan  penelitian.  Atribut  yang  akan
dipakai oleh peneliti yaitu atribut id_customer dan nama_produk.
3) Nominal to Binominal Operator ini berguna untuk mengubah nilai atribut yang  semula  berbentuk  nominal menjadi binominal. Pada penelitian ini, atribut nama_produk  akan  diubah  kedalam  bentuk binominal tipe Boolean ( True dan False ).
4) Map Operator Map yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yaitu  untuk  mengubah  nilai  binominal True dan False menjadi  1  dan  0.  Dengan  value mappings True berubah  menjadi  1  dan False berubah menjadi 0.
5) FP-Growth Operator FP-Growth memiliki  kegunaan  untuk menentukan frequent itemset (tingkat kemunculan yang  tinggi)  pada  dataset.  Di  dalam  operator  ini terdapat  parameter minimum  support yang  harus di inputkan nilainya. Pada penelitian ini memakai minimum support sebesar 30%.
6) Create Association Rules Operator Create Association Rules berguna untuk menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  berasal  dari frequent  itemsets.  Operator  ini  memunculkan pernyataan berupa jika dan maka.

## 4.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu data  Transaksi  di  Warmindo  selama  periode  tahun 2022. Dataset ini diperoleh dari Kaggle. Memiliki 12 atribut yaitu no, invoice id , tanggal transaksi, customer id ,  nama  produk,  jenis  produk,  kategori  produk, quantity ,  harga  jual,  jenis  pembayaran,  jenis pemesanan  dan  nilai  penjualan.  Dengan  jumlah  data sebanyak 499 records .
Tabel 1. Data sebelum Pre-Processing no inv id tgl transaksi cust id Nama produk .. 1 446 01-01-22 76 Ind. Baso Sapi .. 2 110 04-01-22 37 Ind. Ay. Bawang .. 3 329 04-01-22 52 Ind. Goreng Rndg .. 4 64 05-01-22 48 Ind. Goreng Sp. .. 5 158 05-01-22 10 Ind. Soto Banjar Limau Kulit .. 6 463 05-01-22 6 Ind. Ay. Sp. .. 7 18 06-01-22 8 Ind. Koclok Bdg .. … … … … … .. 499 298 30-08-22 75 Ind. Baso Sapi

## 4.2. Pembersihan Data
Cleaning  Data yang  dilakukan  yaitu  dengan menghilangkan atribut lain selain  atribut customer id dan nama produk. Penelitian akan difokuskan kepada hasil aturan asosiasi yang terbentuk untuk melihat pola
pembelian customer ,  sehingga  hanya  dua  atribut  itu saja yang diperlukan.
Pembersihan Data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan operator select attributes , yaitu memilih beberapa atribut yang hanya diperlukan untuk  penelitian  dengan  memakai  filter  subset  lalu memasukan  2  atribut  berupa  id_customer  dan nama_produk.
Gambar 3. ExampleSet Select Attributes
Pada  Gambar  3  menunjukkan  hasil  dari pembersihan  data  yang  telah  dilakukan.  Dimana atribut yang digunakan hanya atribut id_customer dan nama_produk. Dengan labelnya berupa id_customer.

## 4.3. Transformasi Data
Mengubah  atau  mentransformasikan  tipe  atribut nama produk dari yang sebelumnya nominal menjadi binominal. Agar Algoritma FP-Growth dapat berjalan pada  RapidMiner,  dibutuhkan  tipe  atribut  binominal. Jika  pelanggan  membeli  maka  akan  muncul  “ true ”, sebaliknya jika tidak membeli berarti “ false ”. Berdasarkan hasil pengamatan pada RapidMiner, aturan  asosiasi atau operator Association Rules tidak akan keluar hasilnya jika tipe data yang dipakai berupa tipe  data  selain  numerik.  Berikut  ini  adalah  hasil pengubahan data dari tipe Boolean True False menjadi tipe data numerik :
Gambar 4. ExampleSet Nominal To Binominal
Gambar 5. Hasil Transformasi Tipe Data Boolean menjadi Numeric
Gambar 5 merupakan hasil dari pengubahan tipe data dari yang semula tipe data Boolean menjadi tipe data Numeric 1  dan  0.  Nilai  1  menunjukkan  tanda bahwa customer telah membeli, sementara nilai 0 tidak membeli.

## 4.4. Data Mining
Operator FP-Growth digunakan  untuk  melihat hasil Frequent  Itemsets atau  Tingkat  kemunculan items yang paling sering muncul. Dengan memasukan nilai minimum support.
Gambar 6. Input Nilai Minimum Support
Pada  Gambar  6,  nilai  Minimum  Support  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  sebesar  30%. Artinya  semakin  tinggi  nilai  minimum  support  yang dipakai, semakin sedikit pula hasil aturan asosiasi yang muncul. Sementara untuk nilai Minimum Confidence yang dipakai yaitu sebesar 80%.
Pada  Gambar  7,  dapat  dilihat  hasil  frequent itemsets  atau  item  yang  paling  sering  muncul  adalah Indomie Baso Sapi dengan nilai support sebesar 0.948.

## 4.5. Hasil dan Interpretasi
Gambar 8. Graph Association Rules
Gambar  8  diatas  memperlihatkan  hasil  aturan asosiasi  dalam  bentuk  grafik.  Setiap  aturan  yang dihasilkan ditentukan oleh arah anak panah.
Gambar 9. Deskripsi Association Rules
Gambar  9  menunjukkan  hasil  aturan  asosiasi dengan  menerapkan  algoritma  FP-Growth  pada  data transaksi  di  Warmindo.  Hasil  aturan  asosasi  tersebut berbentuk deskripsi.
Hasil  Aturan  Asosiasi  yang  terbentuk  dengan memasukkan nilai minimum support sebesar 30% dan minimum  confidence  sebesar  80%  dalam  data transaksi  pada  penelitian  ini,  dihasilkan  5  aturan asosiasi, diantaranya:
a. Jika customer membeli Indomie Rasa Soto Banjar Limau  Kulit  maka  akan  membeli  Indomie  Baso Sapi juga, dengan nilai confidence sebesar 1.000
b. Jika customer membeli Indomie Rasa Soto Betawi, maka  akan  membeli  Indomie  Baso  Sapi  juga, dengan nilai confidence sebesar 1.000
c. Jika customer membeli Indomie Kari Ayam, maka akan  membeli  Indomie  Baso  Sapi  juga,  dengan nilai confidence sebesar 1.000
d. Jika customer membeli Indomie Goreng Cabe Ijo, maka  akan  membeli  Indomie  Baso  Sapi  juga, dengan nilai confidence sebesar 1.000
e. Jika  customer  membeli  Indomie  Rasa  Empal Gentong, maka akan membeli Indomie Baso Sapi juga, dengan nilai confidence sebesar 1.000

## 5. KESIMPULAN
Untuk  menentukan  pola  pembelian  customer menggunakan  algoritma  FP-Growth  pada  aplikasi RapidMiner  dapat  dilakukan  dengan  cara:  memakai
operator FP-Growth pada RapidMiner untuk memunculkan  frequent  itemsets  atau  produk  yang paling  sering  muncul  atau  dibeli  oleh  customer. Peneliti mengatur nilai  minimum support sebesar 0.3 atau 30%. Hasil frequent itemsets yang didapat untuk 1 item ialah Indomie Baso Sapi dengan nilai support sebesar  0.948.  Untuk  2  items  yang  paling  sering muncul  dengan  nilai  support  tertinggi  sebesar  0.082 ialah  Indomie  Baso  Sapi  dan  Indomie  Rasa  Soto Limau Banjar Kulit.
Hasil  Association  Rules  yang  dihasilkan  dari penerapan  algoritma  FP-Growth  pada  data  mining asosiasi  dengan  menggunakan  minimum  support sebesar  30%  dan  minimum  confidence  sebesar  80%, didapatkan  5  hasil  aturan  asosiasi,  diantaranya:  Jika customer  membeli  Indomie  Rasa  Soto  Banjar  Limau Kulit  maka  akan  membeli  Indomie  Baso  Sapi.  Jika customer  membeli  Indomie  Rasa  Soto  Betawi,  maka akan  membeli  Indomie  Baso  Sapi.  Jika  customer membeli  Indomie  Kari  Ayam,  maka  akan  membeli Indomie  Baso  Sapi.  Jika  customer  membeli  Indomie Goreng Cabe  Ijo,  maka  akan membeli  Indomie  Baso Sapi.  Jika  customer  membeli  Indomie  Rasa  Empal Gentong, maka akan membeli Indomie Baso Sapi.
DAFTAR PUSTAKA [1]  Eva  Nurarofah,  Ruli  Herdiana,  and  Nisa Dienwati Nuris, “Penerapan Asosiasi
Menggunakan  Algoritma  FP-Growth  Pada  Pola Transaksi Penjualan Di Toko Roti,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 353–359, Feb. 2023.
[2]  Aji  Pranoto,  Ayu  Asmi  Puspita,  Chantica Saraswaty  P.B.,  Tegar  Rezki  Pangestu,  Eka Kusuma Wardani,  and Qurnia Amanah Dwiadi, “Pengembangan  Kewirausahaan  Mahasiswa Melalui  Usaha  Taman  Makan  Sehat  Warmindo Tamans  Di  Era  Pandemi  Covid-19,” Dharma Bakti-LPPM  IST  AKPRIND ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 194–202, Oct. 2022.
[3]  Nita  Syahputri,  “Penerapan  Data  Mining Asosiasi  pada  Pola   Transaksi  dengan  Metode Apriori,” Jurnal Sains Komputer  & Informatika (J-SAKTI) , vol. 4, no. 2, pp. 728–736, Sep. 2020, Accessed:  Jan.  20,  2024.  [Online].  Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakt i
[4]  W.  Sahara,  S.  D.  Saragih,  and  A.  P.  Windarto, “Teknik Asosiasi Datamining Dalam
Menentukan  Pola  Penjualan  dengan  Metode Apriori,” TIN:  Terapan  Informatika  Nusantara , vol.  2,  no.  12,  pp.  684–689,  May  2022,  doi: 10.47065/tin.v2i12.1577.
[5]  Khusnul Khotimah and Husniyati, “Pengelolaan Big  Data  Perpustakaan  Dengan  Teknik  Data Mining,” Jurnal  SIENNA ,  vol.  1,  no.  2,  Dec. 2020,  Accessed:  Jan.  20,  2024.  [Online]. Available: https://jurnal.umko.ac.id/index.php/sienna/articl e/view/349
[6]  A.  Novianti  and  E.  Elisa,  “Penentuan  Aturan Asosiasi  Pola  Pembelian  Pada  Minimarket Dengan  Algoritma  Apriori,” Technology  and Science  (BITS ,  vol.  2,  no.  1,  2020,  doi: https://doi.org/10.47065/bits.v2i1.300.
[7]  Nola  Ritha,  E.  Suswaini,  and  W.  Pebriadi, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Poliklinik  Penyakit Dalam  (Studi  Kasus:  Rumah  Sakit  Umum Daerah Bintan),” Jurnal  Sains dan Informatika , vol.  7,  no.  2,  pp.  222–230,  Dec.  2021,  doi: 10.34128/jsi.v7i2.329.
[8]  A.  Ardianto  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma  FP-Growth  Rekomendasi  Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 9, no.
1, p. 49, Apr. 2019, doi:
10.22441/incomtech.v9i1.3263.
[9]  M.  F.  Mulya,  N.  Rismawati,  and  R.  R.  Alifi, “Analisis  Dan  Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Kantin
Universitas  Tanri  Abeng,” Faktor  Exacta ,  vol. 12,  no.  3,  p.  210, Nov.  2019,  doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4541.
[10]  E.  C.  Vidiya  and  G.  Testiana,  “Analisis  Pola Pembelian  di  Lathansa  Cafe  &  Ramen  dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth Berbantuan RapidMiner,” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan , vol. 7, no. 3, pp. 1118–1126, Jul. 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i3.2739.
[11]  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.
[12]  S.  Suhada,  D.  Ratag,  D.  Wintana,  T. Hidayatulloh,  and  S.  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada AHASS Cibadak,” JURNAL SWABUMI , vol. 8, no. 2, pp. 2–3, 2020.
[13]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  FP- Growth  Pada  Perusahaan  Ritel,” Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi ,  vol.  10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[14]  Muhammad Farid Iqbal Al-Rizki, Ida Widaningrum,  and  Ghulam  Asrofi  Buntoro, “Prediksi  Penyebaran  Penyakit  TBC  Dengan Metode  K-Means  Clustering  Menggunakan Aplikasi RapidMiner,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 5, no. 1, pp. 1–10, Jun. 2020, doi: http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v5.i1.2019.1-10.
[15]  Moh.  Sholik  and  Abu  Salam,  “Implementasi Algoritma  Apriori  untuk  Mencari  Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas,” Jurnal Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, May  2018,  Accessed:  Jan.  20,  2024.  [Online]. Available:
https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/a rticle/view/1656