Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.211 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 381-386 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF BOOK SHOPPING PATTERNS BEFORE AND DURING THE COVID-19 PANDEMIC USING THE FP-GROWTH ALGORITHM AT ZANAFA BOOKSTORES
Dessi Cahyanti *1 , Inggih Permana 2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Sains  dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia.
Email: 1 11753200426@students.uin-suska.ac.id , 2 inggihpermana@ uin-suska.ac.id
(Naskah masuk: 12 Maret 2022, Revisi: 21 Maret 2022, Diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
The high number of active cases of the Corona virus (Covid-19) has a major impact on the trade sector, namely a  decrease  in  sales  turnover,  causing  a  decrease  in  income  by  business  actors  and  a  decrease  in  people's purchasing  power.  This  study  aims  to  compare  shopping  patterns  before  and  during  the  pandemic  in  Zanafa bookstores.  The  method  used  in  the  study  is  a  qualitative  approach  related  to  the  assessment  of  attitudes, opinions  and  behavior.  In  this  study  the  attribute  used  is  the  name  of  the  item  /  product,  these  attributes  are categorized based on the shelves that there are 40 categories of bookshelves. Testing dataset using FP-Growth algorithm in tools with support value of 3% and confidence value of 10% and the pattern used is a pattern that has lift Ratio >1. Based on the results of the analysis, it was found that the rules before the pandemic pandemic many items were purchased simultaneously, that is, if the purchase of science would buy school books with the highest lift ratio of 2.9537, while during the pandemic many items were purchased simultaneously, that is, if the purchase of politics, it would buy the Qur'an with the highest lift ratio from the test results of 2.6165. This can be used  by  TBZ  to  get  recommendations  as  promotional  materials  to  increase  profits  and  as  a  sales  strategy  on TBZ.
Keywords : Association Rules , Bookstore, Corona Virus (Covid-19), FP-Growth, Transaction.

## PERBANDINGAN POLA BELANJA BUKU SEBELUM DAN MASA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA TOKO BUKU ZANAFA

## Abstrak
Tingginya  kasus  aktif  virus  Corona  (Covid-19)  membawa  dampak  besar  terhadap  sektor  perdagangan  yaitu penurunan omset penjualan sehingga menyebabkan penurunan pendapatan oleh pelaku usaha serta penurunan daya beli masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pola belanja sebelum dan saat pandemi di Toko  Buku  Zanafa.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  pendekatan  kualitatif  yang  berhubungan dengan  penilaian  sikap,  pendapat  dan  perilaku.  Pada  penelitian  ini  atribut  yang  digunakan  adalah  nama item/produk,  Atribut  tersebut  dikategorikan  berdasarkan  rak  yang  terdapat  40  kategori  jenis  rak  buku. Pengujian dataset menggunakan algoritma FP-Growth pada tools dengan nilai support 3% dan nilai confidence 10  %  dan    pola    yang  di  gunakan    adalah  pola  yang  memiliki  lift  Ratio  >1.  Berdasarkan  hasil  analisa didapatkan  bahwa  rules  sebelum  pandemi  pandemi  item  yang  banyak  dibeli  secara  bersamaan  yaitu  jika pembelian  SAINS  maka  akan  membeli  BUKU  SEKOLAH  dengan  lift  ratio  tertinggi  yaitu  2.9537  sedangkan disaat  pandemi item yang banyak dibeli secara bersamaan yaitu jika pembelian POLITIK maka akan membeli AL-QUR'AN  dengan  lift  ratio  tertinggi  dari  hasil  pengujian  sebesar  2.6165.  Hal  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh TBZ untuk mendapatkan rekomendasi sebagai bahan promosi untuk meningkatkan profit serta sebagai strategi penjualan pada TBZ.
Kata kunci : Asociation Rule, FP-Growth, Toko Buku, Transaksi, Virus Corona (Covid-19).

## 1. PENDAHULUAN
Wabah  Virus  Corona  (Covid-19)  masuk  di Indonesia  mulai  awal  tahun  2020  membuat  dampak
cukup  besar  bukan  hanya  pada  bidang  kesehatan tetapi  juga  pada  perekonomian  Indonesia  [1].
Berdasarkan Peraturan
Menteri Kesehatan
No.9/2020  dalam  rangka  menghambat  persebaran virus,  pemerintah  mengambil  berbagai  kebijakan untuk stay at home , bekerja, belajar dan belanja dari rumah  hingga  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar (PSBB).  Hal  ini  mengubah  pola  belanja  konsumen di  Indonesia  yaitu  perubahan  perilaku  konsumen dalam  membeli  barang  dan  jasa  menjadi  sedikit dilakukan  dengan  mendatangi  pasar  tradisional, minimarket  ataupun  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  (UMKM)  [2].    Konsumen  di  Indonesia lebih  memilih  belanja  dari  rumah  menggunakan aplikasi  belanja online atau  biasa  disebut e- commerce [3].
Dampak  dari  pandemi  Covid-19  terhadap sektor perdagangan yaitu penurunan omset penjualan sehingga menyebabkan penurunan pendapatan  oleh  pelaku  usaha  serta  penurunan tingkat daya beli masyarakat [4]. Toko buku Zanafa (TBZ)  merupakan  usaha  yang  bergerak  dibidang penerbitan  dan  penjualan  buku,  alat  tulis  kantor, perlengkapan  sekolah  dan  lain-lain.  Berdasarkan hasil  wawancara  dengan  pihak  TBZ,  selama  masa pandemi TBZ mengalami penurunan omset penjualan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  data  transaksi tahun  2019  dan  2020  jumlah  transaksi  pada  masa sebelum pandemi yaitu 46.481 transaksi dan di masa pandemi sekitar 32.839 transaksi.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  penelitian ini  melakukan  pola  belanja  konsumen  pada  masa sebelum  pandemi  dan  pada  saat  pandemi.  Pola belanja  konsumen  merupakan  suatu  bentuk  yang struktural  dari  proses  transaksi  belanja  konsumen yang  pasti  [5].  Hasil  perbandingan  bisa  digunakan oleh  pihak  TBZ  untuk  membuat  strategi  penjualan seperti memberikan potongan harga, beli satu poduk mendapatkan  satu  produk  atau  bahan  promosi lainnya.  Kemudian rules dari  proses  asosiasi  ini dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  strategi pemasaran  dengan  cara  merekomendasikan  produk sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan  [6]  dan memudahkan  TBZ  dalam  membuat  kombinasi model  pemesanan  barang,  persediaan  barang  dan meningkatan pemasukan TBZ.
Data Mining merupakan teknik untuk menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  kumpulan data observasional yang besar [7], serta mengekstrasi  informasi  dari  beberapa  data  yang dapat digunakan dalam pengetahuan terkait database menggunakan  pendekatan  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan  (AI),  pembelajaran  mesin,  dan manajemen  basis  data  [8].  Data  Mining  adalah  alat baru  yang  dapat  membantu  perusahaan  menemukan data  penting  di  gudang  data  mereka  dan  hasil pengolahan data dari  Metode Data Mining ini dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  di  masa yang akan datang. Data Mining juga dikenal sebagai pengenalan pola [9]. Kegiatan menemukan pola-pola terbaru  yang  menarik  dari  dalam  data warehouse termasuk  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  data  mining [10]
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma FP- Growth untuk  mengetahui  pola  belanja  konsumen. FP-Growth merupakan pengembangan dari Algoritma  Apriori  yang  digunakan  untuk  mencari itemset yang  paling  sering  muncul  dari  kumpulan data  yang  diolah  tanpa  proses  penggenerasian  [11]. FP-Growth merupakan  metode  yang  paling  efisien dan  dapat  membantu  menghindari  masalah  jika jumlah  item  potensial  terlalu  besar. FP-Growth menggunakan  awalan  khusus Tree untuk  mengatur data (FP-Tree) [9].  Keuntungan  penggunaan FP- Growth itu  sendiri  dapat  memperkecil  biaya, algoritma  yang  hanya  mendeteksi  file  dua  kali, penyimpanan  yang  ringkas  dalam  bentuk database , dan  menghilangkan  kebutuhan  untuk  menghitung pasangan yang akan dihitung merupakan keuntungan terbesar [12].
Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  algoritma dari  teknik Association  Rule  Mining (ARM).  ARM sendiri merupakan teknik mengidentifikasi hubungan  antara  item  atau itemset ,  ARM  salah  satu metode Data Mining yang berfokus untuk menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi item  [13]  dan  paling  sering  digunakan  dalam database  transaksional  [14].  Bertujuan mencari  pola yang  sering  muncul  dari  banyaknya  transaksi  yang dilakukan,  dimana  setiap  transaksi  terdiri  dari beberapa  item  [15].  Terdiri  dari  dua  tahapan  proses pada  ARM  yaitu  menambang  semua  pola frequent dan  menghasilkan  aturan  dari  semua  pola  [16]. Selain  itu  Algoritma FP-Growth telah  berhasil digunakan pada berbagai kasus, seperti: analisis pola pembelian konsumen [17],[18]. Rekomendasi produk [19],[20],[21]. Tata letak  [22].  Cross Selling produk [23],[24],[25]. Strategi Pemasaran [26].
Algoritma FP-Growth diterapkan  pada  data sebelum  pandemi  dan  setelah  pandemi.  Setelah didapat hasilnya, maka dibandingkan secara Kualitatif.  Penelitian  kualiatif  memiliki  sifat deskriptif  dan  cenderung  menggunakan  analisis pendekatan  induktif,  sehingga  proses  dan  makna berdasarkan  perspektif  subyek  lebih  ditonjolkan dalam  penelitian  kualitatif  ini  [27].  Kemudian  hasil dari  analisa rules sebelum  pandemi  dan  dimasa pandemi  akan  dibandingkan  untuk  mengetahui perbedaan  pola  belanja  konsumen  yang  terjadi  di TBZ.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara  Garis  Besar,  ada  empat  tahapan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Berikut  tahap-tahap dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Start Pengumpulan Data Prepocessing Data Penerapan Algoritma FP-Growth Perbandingan pola belanja konsumen sebelum pandemi dan masa pandemi

## End

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  tahap  pengumpulan  data,  data  yang digunakan  adalah  data  transaksi  penjualan  pada masa  sebelum  pandemi  dan  saat  pandemi.  Data transaksi  penjualan  sebelum  pandemi  adalah  data bulan  Maret  2019  -  Februari  2020  dan  data  dimasa pandemi  adalah  data  dari  bulan  Maret  2020  - Februari  2021.  Kemudian pada tahap Preprocessing dimulai  dengan  seleksi  data, cleaning , transformasi dan normalisasi data kedalam bentuk tabel Boolean. Analisa  dan  hasil  terdiri  dari  penerapan  Algoritma Fp-growth dilakukan menggunakan bahasa pemograman Phyton dengan  menggunakan tools Anaconda. Apabila algoritma telah dibuat selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  terhadap dataset yang  digunakan  sehingga  didapatkan rules. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah pendekatan  kualitatif  yang  berhubungan  dengan penilaian  sikap,  pendapat  dan  perilaku.  kemudian membandingkan rules yang  terbentuk  antara sebelum pandemi dan di masa pandemi menggunakan  metode  analisis  kualitatif. Dengan membandingkan  hasil  rule  tersebut  maka  dapat mengetahui  item  mana  saja  yang  sering  dibeli konsumen  dimasa  sebelum  pandemi  dan  item  yang sering dibeli dimasa pandemi. Selanjutnya diharapkan  dapat  membantu  proses  persediaan barang dan menambah pemasukan pada TBZ.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  awal transaksi, kemudian atribut yang digunakan dikategori berdasarkan rak buku yang terdiri 40 jenis meliputi  Akuntansi,  Al-Qur'an,  Arsitek,  Bahasa, Biografi,  Buku  Sekolah,  Cerita  Anak,  Dakwah, Ekonomi, Filsafat, Geologi, Herbal, Hukum, Ibadah, Kesehatan, Komputer, Komunikasi, Kumpulan Soal, Manajemen,  Metopel,  Motivasi,  Novel,  Olahraga, Pendidikan,  Perbankan,  Perikanan,  Perpajakan, Pertanian,  Peternakan,  Politik,  Promo  Obral, Psikologi,  Pengetahuan  Umum,  Sains,  Sejarah, Sosial  Budaya,  Statistik,  Studi  Agama,  Tata  Boga, Tk/Paud.
Berikut ini merupakan data transaksi penjualan TBZ dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Transaksi Itemset Transaksi Barang yang Dijual 1 Garis Waktu Smart Wudi: Mewarnai Pemandangan Metodologi  Penelitian  Kualitatif Edisi Revisi Buku Murah Cash Niaga Al-Quran An-Nur Tajwid Resleting 2 Ayo  Belajar  Bahasa  Arab  Untuk Mi Kelas Ii K13 Belajar Baca Dan Tulis Al Quran Untuk Sd Kelas 3 7 3 Atlas Indonesia Dan Dunia Edisi 34 Provinsi Di Indonesia Biru Paradigma Studi Islam : Rekonstruksi  Studi  Islam  Dalam Menjawab Tantangan Globalisasi Dasar-Dasar  Ilmu  Politik  Edisi Revisi 4 Buku Murah Graamedia 10000 Al-Matsurat Zikir Pagi & Petang Kecil Matan Hadits Arbain An- Nawawi 5 Al-Quran  Ash-Shahib  Terjemah A6 Undang Undang Ketenagakerjaan 2003 ... ... 79320 Metode Asy-Syafii - Ilmu Tajwid Praktis
Bupena Tema 8 Dan 9 Untuk SD Kelas 5d Kuri 2013 New
Terjemah Juz Amma Saku Dilengkapi  Tuntuna  Shalat  Dan Asmaul Husnah
Tabel  1  di  atas  merupakan  kumpulan  data transaksi penjualan pada masa sebelum pandemi dan saat pandemi yang terdapat di TBZ. Yang terdiri dari nomor  transaksi  dan  nama  barang  yang  dijual  yang akan  digunakan  untuk  tahap  pengolahan  data. Selanjutnya  pada  setiap  transaksi  yang  terjadi  pada sebuah  item  akan  dipresentasikan  kedalam  kategori dalam  bentuk  biner,  dimana  angka  1  menunjukan adanya  data  pembelian  dan  0  menunjukan  tidak adanya data pembelian [28].
Berikut  ini  merupakan  tabel  Boolean  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Boolean T Akun tansi Al- quran ... TK/ PAUD 1 0 0 ... 1 2 0 1 ... 0 3 0 0 ... 0 4 0 1 ... 0 5 0 1 ... 0 6 0 0 ... 0 7 0 0 ... 0 8 0 0 ... 1 9 0 0 ... 0 10 0 0 ... 1 ... ... ... ... ... 79320 0 1 1
Tabel  2 diatas yaitu  tabel Boolean,  merupakan langkah pengisian data pada atribut-atribut rak buku yang terdiri  dari  item yang dibeli  di  setiap transaski oleh  pelanggan  TBZ  dengan  cara  mengisi  nilai  1
apabila  terdapat  item/produk  yang  dibeli  pelanggan dan mengisi nilai 0 apabila sebaliknya
3.1  Hasil  Perhitungan  Pola  Belanja  Sebelum Pandemi Covid-19.
Pengujian  terhadap dataset menggunakan algoritma FP-Growth pada  tools Python sehingga didapatkan rules .  Dengan  menggunakan  nilai support 3% dan nilai confidence 10 %. Terdapat dua bagian hubungan itemset pada rules yaitu Antecedents dan Consequents Perumpamaan  istilah Antecedents dapat  diibaratkan  mewakili  makna “jika”,  sedangkan Consequents mewakili  makna “maka” [29].
Hasil  dari  perhitungan  data  sebelum  pandemi menggunakan  algoritma Fp-growth pada  seluruh transaksi  dari  bulan  Maret  2019  sampai  Februari 2020  dapat  ditemukan  sebanyak  3 rules yang ditampilkan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Rules Support dan Confidance pada Data Sebelum Pandemi NO Antecendes Consequents Support Confidence Ratio 1 Buku Sekolah Kumpulan Soal 4% 33% 1.4675 2 Sains Buku Sekolah 4% 67% 2.9537 3 Pengetahuan Umum Buku Sekolah 5% 40% 1.7378
Merujuk dari tabel 3 yang mendapatkan rincian presentase    nilai support dan confidence antar  item, terbentuklah rules pada  transaksi.  Hubungan  antar item didapatkan rules sebagai berikut:
a. Jika  membeli  BUKU  SEKOLAH  maka  akan membeli  KUMPULAN  SOAL  dengan  nilai persentase support 4%  dan  nilai confidence 33% dengan Lift ratio 1.4675.
b. Jika  membeli  SAINS  maka  akan  membeli BUKU  SEKOLAH  dengan  nilai  persentase support 4%  dan  nilai confidence 67%  dengan Lift ratio 2.9537
c. Jika  membeli  PENGETAHUAN  UMUM maka  akan  membeli  BUKU  SEKOLAH dengan  nilai  persentase support 5%  dan  nilai Confidence 40% dengan Lift ratio 1.7378.
3.2.  Hasil  Perhitungan  Pola  Belanja  Sebelum Pandemi Covid-19.
Pada data di masa pandemi menggunakan nilai support 3%  dan  nilai confidence 10%. Support digunakan  untuk  indikasi  seberapa  sering itemset muncul  di  himpunan  data,  sedangkan confidence digunakan  untuk  indikasi  nilai  kepercayaan  dari suatu aturan [30].
Pada  seluruh  data  transaksi  bulan  Maret  2020 sampai  februari  2021  terbentuklah  5 rules .  Data hasil dari perhitungan mengenai hubungan antecedents dan consequents ditampilkan  dalam Tabel 4.
Tabel 4. Rules s Support dan Confidance Pada Data Di Masa Pandemi NO Antecendes Consequents Support Confidence Ratio 1 Novel Promo Obral 7% 77% 1.0976 2 Ibadah Al-Qur'an 3% 46% 2.4484 3 Politik Al-Qur'an 3% 49% 2.6165 4 Buku Sekolah Promo Obral 17% 78% 1.1135 5 Hukum Promo Obral 9% 84% 1.2015
Merujuk dari tabel 4 yang mendapatkan rincian presentase  nilai support dan Confidence antar item, terbentuklah rules pada  transaksi  data  di  masa pandemi.  Hubungan  antar  item  didapatkan rules sebagai berikut.
a. Jika  membeli  NOVEL  maka  akan  membeli PROMO  OBRAL  dengan  nilai  persentase
support 7%  dan  nilai  C onfidence 77%  dengan Lift ratio 1.0976.
b. Jika  membeli  IBADAH  maka  akan  membeli AL-QUR'AN  dengan  nilai  persentase support 3% dan nilai Confidence 46% dengan Lift ratio 2.4484.
c.      Jika  membeli  POLITIK  juga  akan  membeli ALQUR'AN  dengan  nilai  persentase support
Dessi Cahyanti, dkk, Perbandingan Pola Belanja Buku … 385
3% dan nilai Confidence 49% dengan Lift ratio 2.6165.
d. Jika  membeli  BUKU  SEKOLAH  maka  akan membeli  PROMO  OBRAL  dengan  nilai persentase support 17%  dan  nilai Confidence 78% dengan Lift ratio 1.1135.
e. Jika  membeli  HUKUM  maka  akan  membeli PROMO  OBRAL  dengan  nilai  persentase support 9%  dan  nilai Confidence 84%  dengan
Lift ratio 1.2015.
3.3  Hasil  Perbandingan  Pola  Belanja  Sebelum dan Setelah Pandemi.
Pada  perbandingan  pola  belanja  buku  sebelum pandemi  dan  pada  masa  pandemi  pola  yang digunakan  adalah  pola  yang  memiliki lift  ratio >1. Karena jika nilai dari lift rasio lebih besar dari pada 1 maka rules tersebut  memiliki  aturan asosiasi  yang kuat [31]. Berikut ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perbandingan Rule Perbandingan Rules yang diperoleh Sebelum Pandemi Saat Pandemi Jika Maka Ratio Jika Maka Ratio Buku Sekolah Kumpulan Soal 1.4675 Novel Promo Obral 1.0976 Sains Buku Sekolah 2.9537 Ibadah Al-Qur'an 2.4484 Pengetahuan Umum Buku Sekolah 1.7378 Politik Al-Qur'an 2.6165 Buku Sekolah Promo Obral 1.1135 Hukum Promo Obral 1.2015 Tabel  5  diatas  menggambarkan  bahwa rules yang  di  dapatkan  saat  pandemi  lebih  banyak  dari pada rules sebelum  adanya  pandemi.  Sebelum pandemi  pola  belanja  konsumen  terdiri  dari  3 rules yaitu  jika  membeli  BUKU  SEKOLAH  maka  akan membeli KUMPULAN SOAL, jika membeli SAINS maka  akan  membeli  BUKU  SEKOLAH  dan  jika membeli  PENGETAHUAN  UMUM  maka  akan membeli  BUKU  SEKOLAH.  Dengan lift  ratio tertinggi  dari  hasil  pengujian  sebesar  2.9537  yang menunjukkan bahwa rules ini memiliki manfaat dan kekuatan asosiasi yang tinggi yaitu setiap pembelian SAINS maka akan membeli BUKU SEKOLAH.
Sedangkan  di  saat  pandemi  pola  belanja konsumen yang didapatkan terdiri  dari  5 rules yaitu jika membeli NOVEL maka akan membeli PROMO OBRAL,  jika  membeli  IBADAH  maka  akan membeli AL-QUR'AN, jika membeli POLITIK juga akan  membeli  AL-QUR'AN,  jika  membeli  BUKU SEKOLAH  maka  akan  membeli  PROMO  OBRAL dan  jika  membeli  HUKUM  maka  akan  membeli PROMO  OBRAL.  Dengan lift  ratio tertinggi  yaitu 2.6165 yang menunjukan rules ini memiliki manfaat dan  kekuatan  asosiasi  yang  tinggi  yaitu  setiap pembelian  POLITIK  maka  akan  membeli  AL- QUR'AN.
Berdasarkan  hasil  analisa  tersebut  di  dapatkan bahwa rules sebelum pandemi lebih banyak berpola kepada  BUKU  SEKOLAH  sedangkan  disaat pandemi  rule  yang  didapatkan  lebih  beragam  tetapi lebih  banyak  yang  berpola  kepada  PROMO OBRAL.  Hal  ini  menunjukan  bahwa,  pola  belanja konsumen  saat  pandemi  lebih  tertarik  kepada  buku promo obral yang dilakukan oleh TBZ. Sehingga hal ini dapat dimanfaatkan oleh TBZ untuk mendapatkan  rekomendasi    sebagai  bahan  promosi untuk  meningkatkan  profit  serta  sebagai  strategi penjualan pada TBZ.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  implementasi Fp-Growth pada dataset yang  terdapat  dalam  seluruh  transaksi  dari bulan  maret  2019  sampai  februari  2020.  Dengan menggunakan  nilai confidence 10%  terdapat  dua bagian  hubungan  itemset  yaitu antecedents dan consequents .  Ditemukan  sebanyak  3 rules dimasa sebelum  pandemi  item  yang  banyak  dibeli  secara bersamaan  yaitu  jika  pembelian  SAINS  maka  akan membeli  BUKU  SEKOLAH  dengan lift  ratio tertinggi  yaitu  2.9537  yang    menunjukan rules ini memiliki manfaat  dan kekuatan asosiasi  yang tinggi dan  5 rules saat  masa  pandemi  Covid-19  item  yang banyak dibeli secara bersamaan yaitu jika pembelian POLITIK maka akan membeli AL-QUR'AN dengan lift  ratio tertinggi  dari  hasil  pengujian  sebesar 2.6165 yang menunjukkan bahwa rules ini memiliki manfaat  dan  kekuatan  asosiasi  yang  tinggi. Perbandingan  pola  belanja  buku  sebelum  dan  pada saat  pandemi  ditemukan  bahwa,  pola  belanja konsumen  saat  pandemi  lebih  tertarik  kepada  buku promo  obral  yang  dilakukan  oleh  TBZ.  Untuk kedepannya, diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan  lagi  menggunakan  dua  metode  agar mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTKA
[1] F.  R.  Yamali  and  R.  N.  Putri,  “Dampak Covid-19  Terhadap  Ekonomi  Indonesia,” Ekon.  J.  Econ.  Bus.,  vol.  4,  no.  2,  p.  384,
2020. [2] Cholilawati and D. Suliyanthini, “Perubahan  Perilaku  Konsumen  Selama Pandemi  COVID-19,”  Pendidikan,  vol. IX, no. April 2020, p. 03, 2021.
[3] N.  A.  Rakhmawati,  A.  E.  Permana,  A.  M. Reyhan,  and  H.  Rafli,  “Analisa  Transaksi
Belanja Online Pada Masa Pandemi Covid-
386 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 381-386
19,”  J.  Teknoinfo,  vol.  15,  no.  1,  p.  32, 2021.
[4] A.  A.  Rustandi,  Harniati,  and  D.  Kusnadi, “Jurnal  Inovasi  Penelitian,”  J.  Inov. Penelit., vol. 1, no. 3, pp. 599–597, 2020.
[5] F.  Kurniasih,  N.  Kumaladewi,  and  L.
Katjong,  “Analisa  Dan  Perancangan  Data Mining  Dengan  Metode  Market  Basket Analysis  Untuk  Analisa  Pola  Belanja Konsumen  pada  Tendencies  Store,”  Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2012.
[6] R.  Wulandari  and  I.  Mursidah,  “Pola Pembelian Produk Berdasarkan Association Rule  Data  Mining,”  Semin.  Nas.  Teknol. Inf.  dan  Komun.  STI&K,  vol.  3,  no.  1,  pp. 265–270, 2019.
[7] J. H. Friedman, “2 What is Data Mining ? 1 Introduction,”  Statistics  (Ber).,  no.  May, 1997.
[8] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  “Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp- Growth  ) :,”  Telematika,  vol.  4,  no.  1,  pp. 118–132, 2012.
[9] R.  Wandri  and  A.  Hanafiah,  “Analysis  of Information Technology ( IT ) Goods Sales Patterns  Using  the  FP-Growth  Algorithm,” vol. 6, no. 2, pp. 130–141, 2022.
[10] A.  Akbar  Ritonga,  Ibnu  Rasyid  Munthe, Masrizal,  “Jurnal  Mantik  Jurnal  Mantik,” Mobile-Based  Natl.  Univ.  Online  Libr. Appl. Des., vol. 3, no. 2, pp. 10–19, 2019.
[11] D.  Indahsari,  “Penerapan  Metode  Asosiasi Dengan  Algoritma  FP-Growth  Pada  Data
Transaksi PT John Tampi Group,” Comput. Based  Inf.  Syst.  J.,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1–9,
2021.
[12] D.  Larasati,  “Analisis  Dan  Implementasi Algoritma  Fp-Growth  Pada  Aplikasi  Smart Untuk Menentukan Market Basket Analysis
Pada  Usaha  Retail  (  Studi  Kasus :  Pt  .  X  )
Analysis and Implementation of Fp-Growth
Algorithm  in  Smart  Application  To
Determine  Market  Basket  Analysi,”  Sist. Komput., vol. 2, no. 1, pp. 749–755, 2015.
[13] S. Bagui, K. Devulapalli, and J. Coffey, “A heuristic  approach  for  load  balancing  the FP-growth  algorithm  on  MapReduce,”
Array, vol. 7, no. July, p. 100035, 2020.
[14] M.  Kadafi,  “Penerapan  Algoritma  FP-
GROWTH untuk Menemukan Pola
Peminjaman  Buku  Perpustakaan  UIN Raden  Fatah  Palembang,”  Matics,  vol.  10,
no. 2, p. 52, 2019.
[15] L.  Indah  Prahartiwi,  S.  Informasi,  S.  Nusa Mandiri,  J.  Damai  No,  and  W.  Jati  Barat Jakarta  Selatan  DKI  Jakarta,  “Pencarian
Frequent  Itemset  pada  Analisis  Keranjang
Belanja  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth,” Inf. Syst. Educ. Prof., vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[16] M.  R.  Fadli,  “Memahami  desain  metode penelitian  kualitatif,”  Humanika,  vol.  21, no. 1, pp. 33–54, 2021.
[17] F.  Fitriyani,  “Implementasi  Algoritma  Fp- Growth  Menggunakan  Association  Rule Pada  Market  Basket  Analysis,”  J.  Inform., vol. 2, no. 1, 2016.
[18] F.  X.  B.  Caesar  and  R.  Somya,  “Analisis Minat  Beli  Produk  pada  Toko  Oleh-Oleh Khas  Surabaya  dengan  Algoritme  FP- Growth,” Seri Pros. Semin. Nas. …, pp. 5– 10, 2021.
[19] H.  Jang,  Y.  Yang,  and  J.  S.  Park,  “FP- Growth Algorithm for Discovering Region- Based  Association  Rule  in  the  IoT Environment,” 2021.
[20] A.  Salam,  J.  Zeniarja,  W.  Wicaksono,  and L.  Kharisma,  “Pencarian  Pola  Asosiasi Untuk Penataan Barang Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma
Apriori  Dan  FP-  Association  Pattern Mining  For  Product  Arrangement  Using Comparison  Between  Apriori  Algorithm And FP-Growth ( Case Study At Epo Store Distribution  Stor,”  vol.  23,  no.  2,  pp.  57– 65, 2018.