## IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN PADA INDUSTRI KULINER MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Inayatul Afriyani 1) , Irfan Ali 2)
1,2) Komputerisasi Akuntansi, Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon, Kesambi 45131, Jawa Barat,
Indonesia
E-mail: 1) inayatulafriyani@gmail.com , 2) irfanaali0.0@gmail.com

## ABSTRAK
PT Aneka Selera Nusantara merupakan restoran yang bergerak di bidang kuliner, khususnya seafood dengan  menu  spesial  berbahan  dasar seafood segar.  Masalah  yang  dihadapi  oleh perusahaan adalah banyaknya pesanan dari konsumen yang berbeda, seringkali data transaksi hanya digunakan  untuk  pengarsipan.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  teknik data  mining digunakan  untuk mengekstraksi  informasi  dari  pola  data  transaksi  penjualan  dengan  tujuan  mengelola  data  yang besar.  Salah  satu  teknik data  mining yang  digunakan  adalah  aturan  asosiasi.  Aturan  asosiasi digunakan  untuk  menemukan  aturan  hubungan  antara  kombinasi itemset .  Algoritma FP-Growth digunakan dalam pembangunan frequent itemset , dimana algoritma ini menggunakan struktur data tree atau FP-Tree , sehingga hasil dari frequent  itemset dapat  langsung diketahui.  Hasil  pengujian, aturan asosiasi menemukan produk yang dibeli secara bersamaan pada saat yang sama dengan nilai Support dan Confidence tertinggi, yaitu: jika konsumen membeli barakuda bakar acar dan sweet hot tea , maka dipastikan 100% konsumen juga akan membeli nasi putih dengan nilai Support 44%. Jika konsumen  membeli  original  hot  tea,  kangkung  balacan,  dan  udang  pasir  mas,  maka  dipastikan 100% konsumen juga akan membeli nasi putih dengan nilai Support 38%.
Kata kunci : penjualan, data mining , FP-Growth , asosiasi

## ABSTRACT
PT  Aneka  Selera  Nusantara  is  a  restaurant  engaged  in  the  culinary  field,  especially Seafood  with  a  special menu  made  from  fresh  Seafood.  The  problem  faced  by  the  company  is  the large number of orders from different consumers, often transaction data is only used for archiving. To  overcome  this  problem,  data  mining  techniques  are  used  to  extract  information  from  sales transaction data patterns with the aim of managing large data. One of the data mining techniques used is association rules. Association rules are used to find the relationship rules between itemset combinations. The FP-Growth algorithm is used in the development of frequent itemsets, where this algorithm  uses  a  tree  or  FP-Tree  data  structure,  so  that  the  results  of  frequent  itemsets  can  be immediately  known.  In  testing,  the  association  rules  found  products  purchased  simultaneously  at the  same  time  with  the  highest  Support  and  Confidence  values,  namely:  if  consumers  buy  pickled grilled barracuda and sweet hot tea, then it is 100% certain that consumers will also buy white rice with a Support value of 44%. . If consumers buy original hot tea, balacan kale, and golden prawns, then it is certain that 100% of consumers will also buy white rice with a support value of 38%.
Keywords : sales, data mining, FP-Growth, association

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu, pilihan makanan  yang  ditawarkan  untuk  dikonsumsi masyarakat  semakin  meningkat,  baik  makanan rumahan  maupun  makanan  siap  saji  dari pengusaha  kuliner  [1]  PT  Aneka  Selera Nusantara  atau  ASN Café  And  Resto adalah sebuah  perusahaan  kuliner  yang  bergerak  di bidang  restoran  atau seafood dengan  menu spesial seafood segar. Restoran ini menawarkan hidangan seafood yang unik dan lezat termasuk Cumi  Bakar  Madu.  Didirikan  pada  tahun  2019 dan  mulai  beroperasi  pada  tahun  2020,  ASN Cafe  and  Resto berlokasi  di  Kota  Cirebon. Restoran  ini  cocok  bagi  mereka  yang  ingin menikmati  hidangan Seafood di  pesisir  pantai pelabuhan Kejawanan Cirebon. ASN Café And Resto menghadapi  persaingan  ketat  baik  dari restoran sejenis maupun berbeda [2].
Restoran  ini  menyediakan  fasilitas  yang nyaman dan memadai untuk menyelenggarakan acara  tertentu,  sehingga  membuat  pengunjung merasa  betah  dan  puas  dengan  pelayanan  yang diberikan. penjualan adalah salah satu hal yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis. Ini diperlukan untuk membantu restoran dalam  mengelola  persediaan,  menata  tampilan produk, mempromosikan produk, dan meningkatkan  pendapatan  penjualan.  Data penjualan  seharusnya  tidak  hanya  berfungsi sebagai  kumpulan  arsip  yang  terus  bertambah setiap hari [3, 4]. Beberapa permasalahan  yang dapat  muncul  meliputi  tidak  mengenal  target pasar  dengan  baik,  tidak  memiliki  data penjualan  yang  akurat,  tidak  memiliki  rencana pemasaran  yang  jelas,  tidak  memiliki  strategi penjualan yang efektif, dan tidak mengikuti tren pasar. Semua permasalahan ini dapat mengakibatkan  kesulitan  mencapai  sasaran penjualan  dan  berdampak  pada  perkembangan bisnis.
Data  penjualan ASN  Café  and  Resto pelabuhan  perikanan  Cirebon  yang  digunakan dari  bulan  Januari  sampai  Maret  Tahun  2022. Data tersebut akan digunakan untuk menganalisis  pola  penjualan  produk  yang sering dibeli  oleh konsumen secara bersamaan. Namun,  berbagai  macam  pesanan yang dilakukan  oleh  pelanggan  dapat  menjadi
masalah  bagi  perusahaan  dalam  meningkatkan strategi penjualan [5] Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan data mining data  penjualan  menggunakan  algoritma FP-growth ,  yaitu  untuk  mencari  pola  atau aturan  tertentu  dalam  jumlah  data  yang  sangat besar  untuk  menemukan  informasi  baru  [6] membuat  rekomendasi  untuk  meningkatkan strategi  penjualan  dan  mencari  tahu  produk mana saja yang sering dibeli bersamaan [7], [8].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Bunda  pada  (2020)  yang berjudul "Algoritma FP-Growth untuk Menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh",  hasil pengujian menunjukkan adanya aturan asosiasi produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  dalam satu  waktu.  Misalnya,  jika  seseorang  membeli Cincang  Kuning  250gr,  maka  kemungkinan besar  mereka  juga  akan  membeli  Sj.  Balado Merah 250gr dengan tingkat dukungan ( Support ) sebesar 20% dan tingkat kepercayaan ( Confidence )  sebesar  100%.  Jika  seseorang membeli  Ganepo  250gr,  maka  kemungkinan besar  mereka  juga  akan  membeli  Sj.  Balado Merah  dengan  tingkat  dukungan  sebesar  20% dan tingkat kepercayaan 100%. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  penerapan data  mining menggunakan  Algoritma FP-Growth dapat digunakan  untuk  menganalisa  pola  pembelian oleh konsumen dan dapat menjadi rekomendasi dalam  menentukan  tata  letak  produk  di  rak penyusunan.  Dengan  menempatkan  produk yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  di  dekat satu sama lain, dapat meningkatkan kemungkinan konsumen untuk membeli produk tersebut [2].

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  diambil  merupakan  Data Penjualan  bulan  januari  sampai  Maret  tahun 2020.  Penelitian  ini  menggunakan  data  primer, yaitu  data  yang  dikumpulkan  dan  diperoleh langsung  dari  sumbernya  dengan  teknik pengumpulan data sebagai berikut:
1. Studi Observasi Studi observasi yaitu teknik atau pendekatan untuk mendapatkan data primer  dengan  cara  mengamati  objek
secara langsung objek datanya. Pendekatan ini  dilakukan  dengan  cara  mengamati secara langsung objek kejadian pada sistem penjualan  makanan  dan  minuman  di  ASN café  dan  resto  pelabuhan  perikanan Cirebon.
2. Studi literatur
Studi  literatur  yaitu  studi  yang  dilakukan untuk mencari teori-teori yang
bersangkutan  dengan  penelitian  yang sedang dilakukan. Seperti teori data mining , metode  penelitian,  atau  jurnal-jurnal  yang berkaitan  dengan  tugas  akhir  yang  sedang dilakukan.
3. Wawancara
Wawancara adalah suatu teknik pengambilan data menggunakan pertanyaan yang sudah terencana.
Narasumber  dalam  wawancara  ini  adalah Pak  Jamal  Nugraha  selaku  Manager  ASN Café  dan  Resto  Pelabuhan  Perikanan Cirebon.  Tujuan  dilakukannya  wawancara ini adalah untuk mengetahui pola penjualan dan perilaku konsumen serta permasalahan penjualan  yang  sering  terjadi  pada  tahun 2020,  seperti  stok  ikan  yang  menumpuk karena  kurang  diminati  oleh  konsumen atau sebaliknya.
Knowledge discovery in database melibatkan  pengambilan  hasil  dari  proses data mining (proses pengekstrak kecenderungan dari pola  data)  dan  kemudian  secara  akurat mengubah  hasilnya    menjadi  informasi  yang mudah dipahami [9]
Komponen KDD adalah sebagai berikut: a. Pemilihan  data  ( Data  Selection )  dari dataset operasional  harus  dilakukan  di KDD sebelum dimulainya fase penambangan  data.  Pemilihan  atribut  data yang akan digunakan mengikuti persyaratan  pemrosesan  akhir Rapidminer 9.10.001,  yaitu  harus  memiliki  nilai binominal [10].
b. Preprocessing
Sebelum proses data mining dapat dilakukan, perlu dilakukan proses cleaning atau pembersihan data  yang menjadi fokus utama KDD. Beberapa data penjualan yang informasinya  tidak  lengkap  akan  dihapus. Proses pembersihan data meliputi penghapusan  duplikasi  data,  pengecekan data yang tidak konsisten, dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti salah ketik (tipografi) [7], [11].
c. Transformation
Secara  khusus,  data  yang  dipilih  diberi kode  sehingga  data  tersebut  cocok  untuk proses data  mining .  Proses  pengkodean KDD  adalah  proses  kreatif  dan  sangat bergantung  pada  jenis  atau  model  data yang diambil dari data base .
d. Data Mining digunakan untuk menemukan pola  atau  informasi  yang  menarik  pada data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik atau metode tertentu.
e. Interpretation/Evaluasi Model  informasi  yang  dihasilkan  oleh proses  data  mining  harus  disajikan  dalam bentuk  yang  mudah  dipahami  oleh  pihak yang berkepentingan. Dengan data mining ,
akan mendapatkan permata berupa informasi dalam kumpulan data yang besar [9].

## 2.1. Implementasi
Secara umum, implementasi merujuk pada pelaksanaan  atau  penerapan  suatu  sistem. Dalam  konteks  penelitian  ini,  implementasi bertujuan agar restoran lebih mudah mengetahui  produk  yang  sering  dibeli  oleh konsumen secara bersamaan [2].

## 2.2. Penjualan
Penjualan  didefinisikan  sebagai  proses, metode,  atau  prosedur  yang  lancar  untuk penjualan  barang-barang  seperti  kebutuhan pokok.  "Jual"  dapat  dianggap  sebagai  kontrak antara  penjual  dan  pembeli  di  mana  penjual menawarkan  produk  dengan  harapan  pembeli akan dapat memberikan sejumlah uang sebagai ukuran dari produk yang akan dijual [7].

## 2.3. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth dikembangkan dari  algoritma  Apriori  untuk  memperbaiki kekurangannya. FP-Growth tidak  memerlukan generate candidate karena menggunakan konsep  pembangunan tree dalam  pencarian frequent  itemset [12],  [13]. Frequent  itemset dapat  langsung  diekstrak  dari  struktur FP-Tree dan hasilnya dapat diketahui. FP-Tree dibangun  dengan  memetakan  setiap  data transaksi  ke  dalam  setiap  lintasan  tertentu dalam FP-Tree ,  yang  memungkinkan  untuk saling  menimpa  karena  transaksi  mungkin memiliki item yang sama. Semakin banyak data transaksi  yang memiliki item  yang sama, maka proses  pemanpatan  dengan  struktur  data FP- Tree semakin  efektif.  Kelebihan  dari FP-Tree adalah hanya memerlukan dua kali pemindaian data  transaksi  yang  terbukti  sangat  efisien  [8], [10].
Metode FP-Growth terbagi  menjadi  3  tahapan yaitu:
1) Pembentukan FP-Tree :  Pada  tahap  ini, dilakukan  pembentukan  struktur  data FP- Tree dengan  cara  memetakan  setiap transaksi  ke  dalam  lintasan-lintasan  pada FP-Tree .  Jika  terdapat  transaksi  yang memiliki  item  yang  sama,  maka  lintasan pada FP-Tree dapat  saling  menimpa. Semakin  banyak  data  transaksi  yang memiliki  item  yang  sama,  semakin  efektif proses pemanfaatan struktur data FP-Tree .
2) Pembentukan Conditional  Pattern  Base : Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembentukan
Conditional Pattern Base untuk setiap item pada FP-Tree . Conditional  Pattern  Base merupakan  himpunan  semua  transaksi yang memiliki suatu itemset sebagai subset .
Gambar 2 Flowchat Fp-Growth
Pembentukan Conditional  Pattern  Base dilakukan dengan cara melakukan backtracking dari FP-Tree dan  mencatat semua conditional  pattern  base yang ditemukan.
3) Ekstraksi Frequent itemset : Pada tahap ini, dilakukan  ekstraksi frequent  itemset dari FP-Tree .  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara melakukan recursive pada setiap item yang memiliki conditional pattern base . Kemudian,  setiap  kombinasi itemset yang terbentuk  akan  diberikan  nilai Support . Jika  nilai Support lebih  besar  dari minimum Support ,  maka itemset tersebut dianggap sebagai frequent itemset.

## 2.4.    Assosiation Rules
Association rules mining dalah  metode data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan  antar  item  atau  produk  untuk memprediksi  pola  penjualan  [11].  Tugas  dari asosiasi  dalam data  mining adalah  untuk menemukan  atribut  atau  item  yang  muncul
pada  waktu  yang  sama  [10]  Dalam  aturan asosiasi,  ada  dua  ukuran  ketertarikan  yang umum digunakan, yaitu:
a) Support , adalah dukungan atau
probabilitas  bahwa  konsumen  membeli lebih dari satu produk secara bersamaan dari  jumlah  total  transaksi.  Ukuran  ini menentukan apakah suatu Items/Itemset layak untuk dicari nilai Confidence -nya.
b) Confidence atau  tingkat  kepercayaan merupakan probabilitas terjadinya beberapa  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  dimana  salah  satu  produk sudah pasti dibeli.

## 2.5. RapidMiner
Rapidminer adalah  sebuah platform perangkat  lunak  teknologi  informasi  yang dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan  nama yang sama. Platform ini menyediakan lingkungan terpadu untuk pembelajaran machine learning , pembelajaran deep learning , penambangan text mining , dan analisis prediktif. Aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  tujuan bisnis  dan  komersial,  penelitian,  pendidikan, pelatihan,  pembuatan  prototipe  dengan  cepat, dan pengembangan aplikasi. Rapidminer mendukung semua fase dalam proses pembelajaran  mesin,  termasuk  persiapan  data, visualisasi  hasil,  validasi,  dan  pengoptimalan. Model open core digunakan dalam pengembangan Rapidminer [14], [15] .

## 2.6.Metode Pengujian Sistem
Untuk membuktikan kebenaran hasil analisa  diperlukan  sebuah  proses  pengujian untuk menguji kebenaran dari hasil pengolahan data  tersebut  kita  dapat  menggunakan  salah satu software aplikasi  seperti Rapidminer , dengan langkah-langkah sebagai berikut.
Dataset yang  terdiri  949 record data  yang di  simpan  dalam  apliksi  Microsoft  Excel dengan  nama  file  Data  Penjualan  ASN.xls  dan akan dicoba menggunakan software rapidminer 9.10.001 untuk melihat hasil pencarian frequent itemset -nya.
Setelah  menginstal  dan  membuka  aplikasi rapidminer langkah selanjutnya adalah :
a) Klik import data
b) Kemudian pilih my computer

## Gambar 3. Import Data
c) Pilih lokasi penyimpanan data
Gambar 4. Lokasi Penyimpanan Data
d) Pilih file data penjualan yang akan di- import
e) Kemudian    klik next lalu  tempatkan  dimana dataset akan disimpan pada rapidminer
Gambar 5. Select Data Penjualan
f) Data penjualan yang telah di import kedalam rapidminer akan melakukan beberapa perubahan tipe data secara otomatis generate seperti gambar di bawah ini.
g) Data  penjualan  yang  telah  diubah  menjadi inputan rapidminer ,  akan  menjadi  angka  1 dan  0.  Yang  berarti  1  adalah  terjual  dan  0 tidak  terjual.  Seperti  gambar  4.5  di  bawah ini.
h) Pilih change type data untuk mengubah data menjadi binominal karena data penjualan ini hanya memiliki 2 type data saja.
i) Setelah    melakukan  perubahan type data kemudian klik next
Gambar 6. Perubahan Tipe Data
j) Kemudian  pilih  lokasi  penyimpanan data pada rapidminer dan klik finish
Gambar 7. Pilih Lokasi Penyimpanan di
Rapidminer
k) Selanjutnya klik menu desain, drag and drop data set yang telah tersimpan pada lembar kerja.
l) Untuk  hasil itemset bias  dilihat  pada Gambar 13

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Data  tpenelitian  ini,  digunakan  data  penjualan dengan  teknik  observasi  yang  dilakukan  di ASN Café  Dan  Resto Pelabuhan  perikanan Cirebon.  Data  yang  digunakan  untuk  tugas akhir  ini  merupakan  data  penjualan  bulan januari  sampai  Maret  tahun  2020. Bagaimana data mining dapat diimplementasikan pada data penjualan  di  ASN café  dan  resto pelabuhan perikanan Cirebon menggunakan algoritma FP- Growth.

## 1. Data Selection
Langkah pertama sebelum pengolahan data adalah  pemilihan  data.  Atribut  yang digunakan pada sales event data terdiri dari 949 invoice yang berisi 46 menu minuman seperti Avocado  Juice , Hot  Americano ,
Hot  ASB Signature ,  dan  lain  sebagainya serta  66  menu  makanan  seperti  Ayam Bakar  Madu,  Bakso  komplit,  Gurame  3 Rasa,  dan  lain  sebagainya.  Informasi  ini digunakan  untuk  menganalisis  perilaku penjualan  produk  yang  sering  dibeli konsumen pada waktu yang bersamaan.
Tabel 1. Data Penjualan Harian
Invoice Alpukat Juice Hot Americano Hot ASN Signature …………. Ayam Bakar Madu 745 0 0 0 ………… … 0 746 0 0 0 ………… … 0 747 0 0 0 ………… … 0 748 0 0 0 ………… … 0 749 0 0 0 ………… … 0 750 0 0 0 ………… … 0 751 0 0 0 ………… … 0 752 0 0 0 ………… … 0 753 0 0 0 ………… … 0 754 2 0 0 ………… … 0 …… …… ……… …… ………… … ………… … ………… … 1691 0 2 0 ………… 0
… 1692 0 0 0 ………… … 0 1693 2 0 0 ………… … 0
Data  yang  terpilih  kemudian  disimpan dalam  format  Excel  seperti  terlihat  pada Tabel 3.1 data penjualan yang diimpor ke Rapidminer membuat beberapa perubahan pada  tipe  data  angka  1  dan  0  yang dihasilkan  secara  otomatis.  Ini  berarti  1 dijual  dan  0  tidak  dijual.  Kemudian  klik pada  menu  gambar,  seret  dan  lepas kumpulan  data  yang  disimpannya  ke dalam spreadsheet. Kemudian  klik  dan seret  titik  keluaran  dan  rekatkan  ke  hasil. Klik  tombol Start  to  Run berwarna  biru, akan muncul layar seperti di bawah ini.
Gambar 8. Hasil Tampilan Example Retrieve

## 2. Preprocessing
Setelah  pemilihan  atau  pembersihan  data selesai, langkah selanjutnya
pre-
processing untuk  meminimalkan  nilai yang hilang dalam data.
Gambar 9. Operator Replace Missing Value

## 3. Transformation
Sebelum  mengubah  tipe  data invoice , harus  memasukkan  operator  pemilihan
atribut. Kemudian ubah parameter subset , pindahkan  semua  data  ke  bagian  atribut yang  dipilih.  Tahap  selanjutnya  adalah proses  transformasi  yang  menggunakan parameter set  role untuk  mengubah  tipe data invoice menjadi  ID  seperti  terlihat pada  Gambar  10  sebagai  hasil  dari perubahan tipe data invoice .
Gambar 10. Hasil Perubahan Type Data Invoice
Langkah selanjutnya adalah mengkonversi atau mengubah  tipe  data record yang  diminta menjadi numerical  to  binominal .  Hal  ini dikarenakan  data  penjualan  yang  digunakan hanya menggunakan dua tipe data yaitu 1 dan 0 yang digunakan berulang-ulang.

## Gambar 11. Operator Numerical to Binominal

## 4. Data Mining
Setelah  memastikan  bahwa  semua  data bebas  dari  kesalahan,  langkah  selanjutnya adalah menerapkan data mining berikut ini.
Gambar 12. Penerapan Data Mining
Hasil  penerapan  algoritma FP-Growth jika digabungkan  akan  membentuk  5 itemset yang saling  terkait  dengan  nilai  minimal Support 0,02.  Informasi  tersebut  ditunjukkan  pada gambar dibawah ini.
Gambar 13. Hasil Frequent Itemsets ( FP- Growth )
Hasil  penerapan  aturan  asosiasi  dengan  nilai kepercayaan 0,8 memberikan 3 set item dengan nilai  kepercayaan  tertinggi,  seperti  yang ditunjukkan di bawah ini.

## Gambar 14. Hasil Create Association Rules
Pada  langkah  pembuatan FP-tree sesuai Gambar 8 dihasilkan 3 set elemen dengan nilai kepercayaan  tertinggi,  struktur  pohon  dari semua  transaksi  dibagi  menjadi  3 set elemen sesuai Gambar 9, 10 dan 11.
Gambar 15 . Hasil Fp-Tree Nasi Putih
Gambar 16 . Hasil Fp-Tree Original Hot Tea
Gambar  17 . Hasil fp-tree Barakuda  Bakar Acar
Hasil  aturan  asosiasi  adalah  item-item  yang memenuhi nilai minimum Support dan Confidence yang  ditunjukkan  pada  gambar  di bawah ini.

## Gambar 18. Description Association Rules
Dari  Gambar  18  mengambil  3  aturan  asosiasi sebagai  rekomendasi  menu  makanan  dan minuman  dengan  nilai support dan confidence tertinggi,  nilai support dan confidence diubah dalam bentuk (%).
Tabel 2 . Pengambilan 3 Rules Support dan

## Confidence Tertinggi
Premises Conclusion Support (%) Confidence (%) Barakuda Bakar Acar, Sweet Hot Tea Nasi Putih 44 % 100% Original
Hot Tea,
Kangkung Balacan, Udang Pasir Mas Nasi Putih 38% 100% Barakuda Bakar Acar, Kailan 2 Rasa Nasi Putih 36% 100%
Berdasarkan  hasil  aturan support (X,Y)  pada Tabel  3.2,  aturan  dengan  tingkat  kepercayaan tertinggi,  pihak  restoran  merekomendasikan untuk  menggunakan  menu  dengan  tingkat kepercayaan  tertinggi  yaitu  0,1  yang  sesuai dengan 100%.
1. Ketika konsumen membeli barakuda bakar acar  dan sweet  hot  tea maka  dipastikan sebesar  100%  konsumen  juga  akan membeli  nasi  putih  dengan  nilai support 44%.
2. Ketika konsumen membeli original hot tea , kangkung  balacan  dan  udang  pasir  mas maka  dipastikan  100%  konsumen  juga akan  membeli  nasi  putih  dengan  nilai
support 38%. 3. Ketika konsumen membeli barakuda bakar acar  serta  kalian  2  rasa  maka  dipastikan 100%  konsumen  juga  akan  membeli  nasi putih dengan nilai support 36%. Dari  hasil Assosiation  Rules perusahaan  bisa meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional  perusahaan,  berdasarkan  hasil penelitian  tentang  praktik  terbaik  dalam menemukan pola penjualan serta meningkatkan  kualitas  produk  atau  layanan yang  ditawarkan,  berdasarkan  hasil  penelitian tentang  preferensi  pelanggan  atau  kebutuhan konsumen yang belum terpenuhi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  aturan  support  (X,Y)  terlihat bahwa kebiasaan konsumen terhadap pembelian menu makanan dan minuman secara bersamaan  menjadi  salah  satu  solusi    restoran untuk  menyusun  menu  makanan  dan  minuman dengan  nilai  kepercayaan  tertinggi.  nilai tertinggi  yang  dihasilkan  adalah  0,1,  atau  jika persentasekan  adalah  100%.  Sistem  Informasi yang  dirancang  dengan  mengimplementasikan data  mining dapat  memberikan  keputusan dalam menyusun tata letak menu makanan dan minuman  yang  sering  dibeli  konsumen. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dengan semakin meningkatkan data transaksi penjualan dan kemampuan untuk membeli menu makanan dan  minuman  dalam  waktu  yang  bersamaan, maka  nilai  support  yang  dihasilkan  dapat semakin besar.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Jamaludin, “Analisis Kualitas Pelayanan Dan Produk Terhadap
Kepuasan Pelanggan Pada Rumah Makan Padang  Sederhana  Karawang,” J.  Manaj. Bisnis Kreat. , vol. 4, no. 1, 2018.
[2]  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.
[3]  M.  Kholid,  A.  Fitri  Boy,  and  Y.  Syahra, “Implementasi  Data  Mining  Metode Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui
Pola Pembelian Konsumen pada Transaksi Penjualan Makanan Dan Minuman (Study Kasus Restaurant J.M.C
Medan),” J.  CyberTech ,  vol.  4,  no.  7, 2021.
[4]  S.  Herdyansyah,  E.  H.  Hermaliani,  L. Kurniawati,  and  S.  R.  Sri  Rahayu, “Analisa  Metode  Association  Rule Menggunakan Algoritma Fp-Growth Terhadap  Data  Penjualan  (Study  Kasus Toko  Berkah),” J.  Khatulistiwa  Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 127–133, 2020.
[5]  R. F. Haya and D. Ramadani, “Penerapan Data Mining dalam Analisis Pola Pembelian  Minuman  dan  Makanan  di Kantin  SMAN  4  Langsa  Menggunakan Algoritma FP-Growth,” InfoTekJar J. Nas.
Inform , vol. 4, no. 2, pp. 0–4, 2020.
[6]  D. Rusdiaman and A. Setiyono, “Algoritma FP-Growth Dalam Penempatan Lokasi Barang di Gudang PT.
XYZ,” J.  Ilmu  Pengetah.  Dan  Teknol.
Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 63–70, 2018.
[7]  J.  Susilo  and  Y.  Syahra,  “Implementasi Data  Mining  untuk  Menganalisa  Pola Penjualan  Menu  Makanan  Berdasarkan Permintaan Konsumen di Restoran
Wakaka  Center  Point  Menggunakan Algoritma Apriori,” pp. 1–14, 2020.
[8]  K.  N.  Wijaya,  “Analisa  Pola  Frekuensi Keranjang Belanja Dengan Dengan Perbandingan Algoritma Fp-Growth (Frequent Pattern Growth) dan Eclat pada minimarket,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 364–373, 2020.
[9]  S.  Z.  Harahap  dan  A.  Nastuti,  “Teknik
Data  Mining  Untuk  Penentuan  Paket Hemat  Sembako  Dan  Kebutuhan  Harian Dengan  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth  (Studi  Kasus  Di  Ulfamart  Lubuk Alung),”  Informatika,  vol.  7,  no.  3,  hlm.
111–119, 2019.
[10]  K.  T.  Wijaya  and  I.  Pratama,  “Penerapan Algoritma  FP-Growth  untuk  Analisis Data  Transaksi  Penjualan  di  Internet Learning  Cafe  Kaliurang,” J.  Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 4, pp. 642–651, 2022.
[11]  M. Subianto, F. AR, and M. Hijriyana P., “Pola  peminjaman  buku  di  perpustakaan Universitas  Syiah  Kuala  menggunakan Algoritma Eclat,” Berk. Ilmu Perpust. dan Inf. , vol. 14, no. 1, p. 35, 2018.
[12]  A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis  Pola Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi
Penjualan  Spare  Part  Motor,” Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018.
[13]  M. Yetri and G. W. Devit, SarjonNurcahyo, “Penerapan Data Mining  Dalam  Penentuan  Pengambilan Semester Pendek Menggunakan Algoritma  Fp-Growth  (Studi  Kasus  Di Stmik  Triguna  Dharma  Medan),” Sains dan  Komput. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  39–53, 2018.
[14]  R. Nofitri and N. Irawati, “Analisis Data
Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, 2019.
[15]  E. Fadilah,  “Implementasi  Metode Profile Matching Terhadap Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan Dana Zakat pada Badan Amil Zakat Pertamina (BAZMA),” Matics , vol. 10, no. 2, p. 39,