## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643

## Implementasi Algoritma FP-Growth Untuk Menemukan Pola Frekuensi Pembelian Lauk Pada Rumah Makan Takana Juo
Dewi Eka Putri * , Eka Praja Wiyata Mandala
Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Padang, Indonesia Email : 1,* dewieka@upiyptk.ac.id, 2 ekaprajawm@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: dewieka@upiyptk.ac.id
Abstrak− Semua masakan yang berasal dari Sumatera Barat lebih populer disebut dengan masakan Padang. Masakan padang merupakan salah satu masakan yang paling disukai oleh masyarakat Indonesia maupun wisatawan luar negeri. Rumah makan yang menyajikan masakan padang, tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Salah satunya adalah Rumah Makan Takana Juo yang terletak di Singkawang Kalimantan Barat. Rumah makan ini menyajikan berbagai macam lauk dengan cita rasa yang khas dari Sumatera Barat. Masalah yang terjadi pada rumah makan ini adalah rumah makan ini sering kehabisan beberapa jenis lauk, sementara lauk yang lain masih banyak, sehingga sering banyak lauk tersisi setiap harinya. Jadi, diperlukan solusi untuk melihat pola beli pelanggan dari rumah makan dalam membeli lauk, sehingga rumah makan dapat mengatur lauk yang akan dijual setiap  harinya.  Pendekatan  dengan  data  mining  dinilai  cocok  untuk  menemukan  pola  beli  pelanggan  ini.  Penelitian  ini menggunakan data transaksi penjualan lauk dalam satu hari sebagai data sampel sebanyak 12 transaksi. Contoh dari pola beli yang  dihasilkan  adalah  dari  12  transaksi yang  membeli  ayam  bakar,  6 transaksi  membeli  rendang  daging.  Algoritma  yang digunakan untuk membantu rumah makan dalam menemukan pola beli pelanggan adalah Algoritma FP-Growth, sehingga dapat membantu rumah makan dalam mengatur jumlah lauk yang akan dijual setiap harinya. Hasil dari penelitian ini adalah keputusan dalam pengadaan lauk di rumah makan yang dapat dilihat dari pola frekuensi pembelian lauk yang dilakukan oleh pelanggan.
Kata Kunci: Pola Frekuensi; Pembelian; Data Mining; FP-Growth; Rumah Makan; Masakan Padang
Abstract− All dishes originating from West Sumatra are more popularly known as Padang cuisine. Padang cuisine is one of the most preferred dishes by Indonesians and foreign tourists. Restaurants that serve Padang cuisine, spread all over Indonesia. One of them is the Takana Juo Restaurant located in Singkawang, West Kalimantan. This restaurant serves a variety of side dishes with a distinctive taste from West Sumatra. The problem that occurs in this restaurant is that this restaurant often runs out of several types of side dishes, while there are still many other side dishes, so that many side dishes are often left out every day. So, a solution is needed to see the buying patterns of customers from restaurants in buying side dishes, so that the restaurant can  arrange  the side  dishes that  will  be  sold  every  day.  The  data  mining  approach  is  considered  suitable  for finding  these customer buying patterns. This study uses data on side dishes sales in one day as a sample data of 12 transactions. Examples of the resulting buying patterns are 12 transactions that buy grilled chicken, 6 transactions buy beef rendang. The algorithm used  to  help  restaurants  find  customer buying patterns is the  FP-Growth  Algorithm,  so it  can  help  restaurants  regulate the number of side dishes to be sold each day. The result of this research is the decision in the procurement of side dishes at the restaurant which can be seen from the frequency pattern of side dishes purchases made by customers.
Keywords : Frequent Pattern; Purchases; Data Mining; FP-Growth; Restaurant; Padang Cuisine

## 1. PENDAHULUAN
Masakan  Padang  adalah  salah  satu  kuliner  yang  memiliki  cita  rasa  khas  asli  dari  Indonesia.  Masakan  Padang banyak sekali penggemarnya, sehingga banyak orang asli Sumatera Barat yang pergi merantau untuk membuka dan menjalankan bisnis masakan padang [1]. Masakan Padang menjadi tumpuan kuliner yang dimiliki oleh kota Padang sehingga bisa terkenal di Indonesia bahkan sampai ke luar negeri, yang dibuktikan dengan adanya Rumah Makan Padang yang banyak terdapat di seluruh kota besar di Indonesia  [2]. Masakan Padang merupakan salah satu jenis makanan etnis yang mempunyai cita rasa khas dan banyak digemari. Sehingga, tidak heran jika menjadi salah satu rumah makan etnis terluas yang tersebar di seluruh penjuru Indonesia [3].
Rumah Makan Padang adalah rumah makan etnis di Indonesia yang berasal dari Minangkabau yang telah sangat dikenal di wilayah Indonesia dan di beberapa negara tetangga yang memiliki etnis Melayu. Berbeda dengan rumah makan pada umumnya, di rumah makan Padang akan dihidangkan seluruh lauk yang tersedia dengan piring kecil. Sehingga pelanggan bisa mengambil secara langsung lauk yang diinginkan [4].
Karena pada umumnya lauk masakan Padang dihidangkan semua diatas meja, maka pelanggan yang datang biasanya  tidak  sendiri  namun  datang  secara  berkelompok,  misalnya  satu  keluarga  yang  makan  bersama,  pasti memilih  lauk  yang  berbeda-beda,  sehingga  lauk  yang  dipilih  oleh  pelanggan  tidak  bisa  diprediksi,  maka  akan terjadi masalah yaitu adanya lauk yang lebih cepat habis dan ada lauk yang tersisa setiap harinya. Masalah ini juga dihadapi oleh Rumah Makan Takana Juo yang didirikan oleh seorang perantau dari daerah Padang Panjang. Rumah Makan ini sudah berdiri dari tahun 1998 di Kota Singkawang, Kalimantan Barat.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  dapat  menemukan  pola  beli  lauk  yang  dibeli  oleh  pelanggan  di  Rumah Makan Takana Juo. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data transaksi dari penjualan lauk yang dibeli oleh  pelanggan.  Data  penjualan  akan  dianalisis  untuk  mengetahui  tingkat  kecenderungan  konsumen  terhadap produk  yang akan dibeli, sehingga akan  diperoleh suatu  pola  beli konsumen terhadap produk tersebut [5].  Pola frekuensi  merupakan  item  di  dalam  basis  data  yang  memiliki  batas  tertentu  atau  biasa  disebut  juga  dengan minimum support [6]. Lauk masakan padang yang dibahas pada penelitian ini adalah lauk yang umum tersedia di rumah makan padang. Lauk yang sering  disajikan diantaranya adalah ayam  bakar, ayam lado hijau, ayam  pop,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Submitted: 07/12/2020 ; Accepted: 01/01/2021 ; Published: 22/01/2021
gulang cancang, dendeng batokok lado hijau, randang, itiak lado hijau, pangek padeh, dendeng lambok, palai bada, kalio dagiang, gulai tunjang, gulai usus, gulai paku dan masih banyak lagi [7][8].
Pendekatan yang dilakukan pada penelitian ini adalah data mining. Data mining merupakan suatu proses yang dilakukan untuk memperoleh nilai tambah dari suatu data sehingga bisa menghasilkan sebuah pengetahuan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan [9]. Data mining merupakan proses yang memakai berbagai teknik dan alat analisis data agar menemukan hubungan dan pola yang tersembunyi [6]. Metode yang digunakan adalah Association Rule, yang merupakan salah satu teknik yang ada dalam data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara kombinasi item [10]. Sementara algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Algoritma FP-Growth , yang merupakan salah satu bentuk peneyelesaian dari metode asosiasi, dimana FP-Growth merupakan pengembangan dari Apriori [11]. Algoritma FP-Growth menentukan kombinasi data yang sering muncul (frequent itemset) dalam kumpulan data.  Algoritma FP-Growth akan membangkitkan struktur data Tree atau disebut juga dengan Frequent  Pattern  Tree  (FP-Tree) [12].  Algoritma FP-Growth adalah  salah  satu  alternatif  yang  dapat dipakai  untuk  menentukan himpunan data yang paling sering  muncul ( frequent  itemset ) dalam  suatu kumpulan data [13].
Pada penelitian [14], permasalahan yang dihadapi adalah masalah layout atau tata letak dari lauk yang dijual di Rumah Makan Murah Meriah. Untuk mengatasi masalah tersebut, dilakukan pendekatan dengan menggunakan data  mining  yang  menggunakan  algoritma  Apriori.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat melakukan penyusunan layout untuk menempatkan lauk dari Rumah Makan Murah Meriah. Penelitian berikutnya [15], membahas permasalahan yang terjadi di Waroeng Spesial Sambal. Masalah yang dihadapi adalah kurangnya antisipasi terhadap persediaan menu ataupun bahan baku yang harus disediakan oleh Waroeng Spesial Sambal, hal ini mengakibatkan berkurangnya pelanggan yang datang. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi data mining dengan  menggunakan  algoritma  Apriori.  Berbeda  dengan  penelitian  diatas,  penelitian  [16]  membahas  masalah penyusunan  menu  makanan  prasmanan  pada  rumah  makan  Asgar  Sukabumi.  Penyajian  prasmanan  cenderung menyulitkan pelanggan saat akan mengambil makanan yang satu dengan yang lain, masalah akan bertambah besar jika sedang banyak pelanggan yang makan di  rumah makan tersebut. Untuk mengatasi  masalah tersebut, perlu dibuatkan pola beli pelanggan, agar bisa menyusun menu makanan sesuai dengan kebiasaan yang dilakukan oleh pelanggan. Penelitian ini juga menggunakan algoritma Apriori. Penelitian yang dilakukan sebelumnya, sebagian besar  menggunakan  aturan  asosiasi  yang  sama,  tetapi  menggunakan  algoritma  yang  berbeda,  yaitu  Algoritma Apriori yang menghasilkan interesting rule yang akan dijadikan pola frekuensi yang kemudian diterjemahkan ke dalam bentuk pengetahun. Sedangkan pada penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah Algoritma FP-Growth , dimana  algoritma  ini  akan  menghasilkan  pohon  yaitu FP-Tree yang  menggambarkan  frekuensi  dari  masing- masing  item  dari  semua  transaksi,  sehingga  pola  frekuensi  yang  dihasilkan  lebih  jelas  dan  lebih  mudah  untuk diterjemahkan  ke  dalam  bentuk  pengetahuan.  Penelitian  [17]  sudah  menerapkan  algoritma FP-Growth untuk membuat  sebuah  keputusan  dalam  merekomendasikan  menu  paket  makanan  yang  akan  dipilih  oleh  pelanggan pada restoran seafood XYZ. Restoran ini memerlukan solusi untuk kebijakan bisnisnya dalam merekomendasikan menu paket makanan yang ada pada restoran tersebut. Solusi yang dibutuhkan pihak restoran adalah bagaimana caranya  agar  bisa  menentukan  pola  frekuensi  dari  pembelian  makanan,  sehingga  menu  paket  makanan  yang ditawarkan dapat dibeli oleh pelanggan.
Kemudian pada penelitian [18], algoritma FP-Growth juga digunakan untuk mengetahui pola pembelian pelanggan pada sebuah kafe yaitu Corm Cafe. Pola pembelian yang akan diketahui yaitu pola pembelian makanan dan minuman yang ada di kafe tersebut dimana akan digunakan untuk inventaris dan strategi bisnis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di Rumah Makan yang dikelola oleh perantau Minang di Singkawang, Kalimantan Barat. Rumah makan ini bernama Takana Juo yang menjual berbagai jenis lauk masakan Padang yang memiliki cita rasa yang khas.. Penelitian dilakukan sesuai  dengan tahapan penelitian yang sudah ditetapkan sebelumnya. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Submitted: 07/12/2020 ; Accepted: 01/01/2021 ; Published: 22/01/2021
Gambar 1 diatas menggambarkan beberapa langkah yang dilakukan dalam penelitian ini yang dimulai dari proses identifikasi masalah yang terdapat pada Rumah Makan Takana Juo sampai dengan penarikan kesimpulan dari keseluruhan penelitian ini.
Proses identifikasi masalah dan pengumpulan data dimulai dengan menghubungi pemilik Rumah Makan Takana  Juo  melalui  sambungan  telepon.  Kemudian  melakukan  wawancara  dengan  pemilik  melalui  panggilan video.  Data diberikan oleh pemilik rumah makan berupa data transaksi  pelanggan yang makan di tempat, yaitu pelanggan yang makan dengan cara dihidang. Pada saat wawancara ini diperoleh masalah yang terjadi di Rumah Makan Takana Juo. Masalah yang muncul adalah adanya lauk yang lebih cepat habis dan ada lauk yang tersisa setiap harinya, sehingga rumah makan rugi, karena lauk yang tidak habis tidak bisa dijual lagi keesokan harinya. Agar  dapat  membantu  pemilik  rumah  makan  dalam  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  diminta  data  transaksi penjualan yang terdapat disana. Kemudian data penjualan tersebut dikirimkan melalui email oleh pemilik rumah makan.
Setelah data diperoleh, dilakukan proses analisa data. Data yang diolah yaitu data transaksi penjualan yang pembelian lauknya diatas 3 jenis dalam satu transaksi. Hal ini dilakukan agar dapat melihat bagaimana pelanggan dalam  membeli  lauk.  Jika  menggunakan  data  satu  lauk  per  satu  transaksi,  pola  beli  konsumen  tidak  akan  bisa diperoleh.  Setelah  data  selesai  diolah,  maka  dilakukan  proses  pencarian  pola  frekuensi  dengan  menggunakan algoritma FP-Growth, yang menghasilkan FP-Tree dan interesting rules (strong association rules) sehingga akan ditemukan kombinasi antar lauk dari rumah makan tersebut. Kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan perangkat lunak analisis data yaitu Weka 3.8.3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  menganalisis  data  transaksi  penjualan  yang  ada  pada Rumah Makan Takana Juo, agar pemilik rumah makan dapat melihat dan mempelajari pola beli pelanggan dalam membeli lauk, sehingga tidak terjadi masalah banyaknya sisa lauk pada hari ini yang tidak bisa dijual lagi keesokan harinya. Penelitian ini menggunakan metode asosiasi untuk mendapatkan kombinasi antar lauk yang dibeli oleh pelanggan menggunakan algoritma FP-Growth.
Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data transaksi penjualan lauk masakan padang  yang ada pada Rumah Makan Takana Juo. Data transaksi penjualan tersebut diberikan oleh pemilik rumah makan tersebut. Data yang digunakan adalah data transkasi penjualan lauk sebanyak 12 transaksi yang merupakan hasil filter dari total transaksi selama satu bulan. Data transaksi penjualan yang digunakan hanya transaksi yang pembeliannya 3 jenis lauk atau lebih, sehingga akan dihasikan pola frekuensi penjualan lauk. Dari 12 data transaksi yang digunakan, terdapat 20 lauk yang berbeda yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Lauk Dalam Transaksi No Nama Lauk Kode 1 Asam Padeh Dagiang APD 2 Asam Padeh Ikan API 3 Ayam Bakar AB 4 Ayam Goreng Bumbu AGB 5 Ayam Gulai AG 6 Ayam Kecap AK 7 Dendeng Kariang DK 8 Dendeng Lambok DL 9 Gulai Kikil GK 10 Gulai Talua GT 11 Gulai Usus GU 12 Ikan Bakar IB 13 Ikan Goreng IG 14 Ikan Goreng Lado Merah IGL 15 Ikan Gulai Toco IGT 16 Palai Bada PB 17 Randang Ayam RA 18 Randang Daging RD 19 Sop Tulang ST 20 Talua Dadar TD
Tabel 1 mendefinisikan daftar lauk masakan padang dari semua transaksi yang akan dioleh pada penelitian ini. Data semua transaksi penjualan yang akan diolah dapat dilihat padang Tabel 2
Tabel 2. Data Transaksi Penjualan Lauk
Trans Item

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
1 Dendeng Lambok, Ayam Gulai, Randang Ayam, Ayam Kecap, Randang Dagiang, Dendeng Kariang, Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah
2 Ikan Gulai Toco, Dendeng Lambok, Ayam Bakar, Ikan Goreng, Dendeng Kariang, Randang Dagiang, Asam Padeh Dagiang
3 Randang Dagiang, Ayam Bakar, Asam Padeh Ikan, Dendeng Lambok, Gulai Usus, Ikan Goreng, Gulai Kikil
4 Gulai Talua, Palai Bada, Sop Tulang, Ikan Bakar, Dendeng Lambok, Randang Ayam, Ayam Bakar
5 Asam Padeh Dagiang, Ikan Gulai Toco, Dendeng Lambok, Ayam Bakar, Ikan Goreng
6 Asam Padeh Ikan, Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Gulai Usus, Ikan Goreng, Gulai Kikil
7 Talua Dadar, Ayam Kecap, Randang Dagiang, Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado
Merah, Ikan Bakar
8 Ayam Bakar, Randang Ayam, Talua Dadar, Ayam Kecap, Randang Dagiang, Dendeng Kariang
9 Ayam Bakar, Randang Dagiang, Talua Dadar, Ikan Bakar
10 Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah, Ayam Gulai, Ikan Gulai Toco
11 Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah, Ikan Gulai Toco
12 Ikan Bakar, Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ayam Gulai, Dendeng Kariang
Tabel 2 menampilkan semua transaksi penjualan lauk yang akan diolah yaitu sebanyak 12 data transaksi. Semua data transaksi penjualan yang digunakan adalah transaksi yang memiliki 3 jenis lauk untuk satu transaksi. Kemudian,  dilakukan  proses  penghitungan  banyak support dari  masing-masing  lauk  dari  semua  transaksi penjualan yang terjadi. Banyak support dari masing-masing lauk, dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Support Masing-Masing Lauk
No Nama Lauk Frekuensi 1 Asam Padeh Dagiang 2 2 Asam Padeh Ikan 2 3 Ayam Bakar 12 4 Ayam Goreng Bumbu 5 5 Ayam Gulai 3 6 Ayam Kecap 3 7 Dendeng Kariang 4 8 Dendeng Lambok 6 9 Gulai Kikil 2 10 Gulai Talua 1 11 Gulai Usus 2 12 Ikan Bakar 4 13 Ikan Goreng 4 14 Ikan Goreng Lado Merah 4 15 Ikan Gulai Toco 4 16 Palai Bada 1 17 Randang Ayam 3 18 Randang Daging 6 19 Sop Tulang 1 20 Talua Dadar 3
Tabel 3 memperlihatkan banyaknya lauk yang dibeli dari total 12 transaksi penjulan. Ditandai dengan nilai support dari masing-masing lauk. Untuk mendapatkan pola frekuensi penjualan lauk maka harus ditentukan terlebih dahulu nilai minimum support .  Penelitian ini  menggunakan nilai minimum support yaitu  paling sedikit 1  item  barang dibeli  sebanyak  4 kali  atau 33,33% dari total 12 transaksi. Nilai support Ayam Bakar diperoleh dari jumlah frekuensi Ayam Bakar dibagi total transaksi.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴𝑦𝑎𝑚 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴𝑦𝑎𝑚 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 = 12 12 = 1 = 100 %
Sehingga lauk yang akan dibuat pola frekuensinya akan berkurang seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Lauk Dengan Minimum Support 4 Kode Frekuensi Support Ayam Bakar 12 100,00 % Dendeng Lambok 6 50,00 % Randang Daging 6 50,00 % Ayam Goreng Bumbu 5 41,67 % Dendeng Kariang 4 33,33 % Ikan Bakar 4 33,33 % Ikan Goreng 4 33,33 % Ikan Goreng Lado Merah 4 33,33 % Ikan Gulai Toco 4 33,33 %

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Tabel 4 menunjukkan lauk yang mempunya nilai minimum support yaitu 4 sebanyak 9 item dimana item ini yang akan dicari pola frekuensi penjualannya. Selanjutnya, setiap transaksi akan diurut semua itemnya dari nilai support terbesar ke nilai support terkecil seperti ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Item Transaksi Setelah Diurutkan
Trans Item 1 Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Ayam Goreng Bumbu, Dendeng Kariang, Ikan Goreng Lado Merah, Ayam Gulai, Ayam Kecap, Randang Ayam
2 Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Dendeng Kariang, Ikan Goreng, Ikan Gulai Toco, Asam Padeh Dagiang
3 Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Ikan Goreng, Asam Padeh Ikan, Gulai Kikil, Gulai Usus
4 Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Ikan Bakar, Randang Ayam, Gulai Talua, Palai Bada, Sop Tulang
5 Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Ikan Goreng, Ikan Gulai Toco, Asam Padeh Dagiang
6 Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Ikan Goreng, Asam Padeh Ikan, Gulai Kikil, Gulai Usus
7 Ayam Bakar, Randang Dagiang, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Bakar, Ikan Goreng Lado Merah, Ayak Kecap, Talua Dadar
8 Ayam Bakar, Randang Dagiang, Dendeng Kariang, Ayam Kecap, Randang Ayam, Talua Dadar
9 Ayam Bakar, Randang Dagiang, Ikan Bakar, Talua Dadar
10 Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah, Ikan Gulai Toco, Ayam Gulai
11 Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah, Ikan Gulai Toco
12 Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Dendeng Kariang, Ikan Bakar, Ayam Gulai
Pada Tabel 5 terlihat pada setiap transaksi bahwa lauk telah diurut sesuai dengan frekuensi kemunculan dari masing- masing lauk. Selanjutnya dapat dibuat frekuensi pohon yang disebut dengan FP-Tree (Frequent-Pattern Tree) yang terlihat pada Gambar 2.
NULL AB : 12 DL : 6 RD : 4 RD : 2 AGB : 1 DK : 1 IGT : 1 IB : 1 IGT : 1 AGB : 1 IB : 1 AGB  : 3 IGL : 2 AB 12 DL 6 RD 6 AGB 5 DK 4 IB 4 IG 4 IGL 4 IGT 4 IGL : 1 DK : 2 IG : 1 IG : 1 IG : 2 IB : 1 IGL : 1 IGT : 2 DK : 1 IB : 1
Gambar 2. FP-Tree Dari Semua Transaksi
Gambar 2 menggambarkan bentuk pohon pola frekuensi dari 12 transaksi yang digunakan pada penelitian ini.  Tampak  bahwa  lauk  AB  (Ayam  Bakar)  merupakan  lauk  yang  paling  sering  muncul  dari  semua  transaksi. Gambar 2 digunakan untuk membuat kondisi pola frekuensi dari masing-masing lauk yang dibeli oleh pelanggan. FP-Tree menunjukkan frekuensi kemunculan lauk yang dibeli oleh pelanggan. Setelah FP-Tree diperoleh, langkah selanjutnya adalah menentukan conditional pattern base dari semua lauk yang memiliki frekuensi sama atau lebih besar dari minimum support seperti yang terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Conditional Pattern Base
Item Conditional Pattern Base Ikan Gulai Toco {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Dendeng Kariang, Ikan Goreng : 1}, {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Ikan Goreng : 1}, {Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah : 2} Ikan Goreng Lado Merah {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Ayam Goreng Bumbu, Dendeng Kariang : 1}, {Ayam Bakar, Randang Dagiang, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Bakar : 1},

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Item Conditional Pattern Base {Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu : 2} Ikan Goreng {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Dendeng Kariang : 1},
{Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang : 1},
{Ayam Bakar, Dendeng Lambok : 2} Ikan Bakar
{Ayam Bakar, Dendeng Lambok : 1},
{Ayam Bakar, Randang Dagiang, Ayam Goreng Bumbu : 1}, {Ayam Bakar, Randang Dagiang : 1},
{Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Dendeng Kariang : 1}
Dendeng Kariang {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Ayam Goreng Bumbu : 1},
{Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang : 2}, {Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu : 1} Ayam Goreng Bumbu {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang : 1}, {Ayam Bakar, Randang Dagiang : 1}, {Ayam Bakar : 3} Randang Dagiang {Ayam Bakar, Dendeng Lambok : 4},
{Ayam Bakar : 2} Dendeng Lambok {Ayam Bakar : 6}
Ayam Bakar {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Randang Dagiang, Dendeng Kariang, Ikan Goreng : 1}, {Ayam Bakar, Dendeng Lambok, Ikan Goreng: 1},
{Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu, Ikan Goreng Lado Merah : 2}
Tabel  6  merupakan  hasil  dari  proses  penentuan conditional  pattern  base dari  semua  lauk  yang  nilai frekuensi sama atau lebih besar dari minimum support . Selanjutnya ditentukan conditional FP-Tree yang diperoleh dari FP-Tree diatas. Conditional FP-Tree dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Conditional FP-Tree
Item Conditional FP-Tree >= Min Support Ikan Gulai Toco {Ayam Bakar : 4} Ikan Goreng Lado Merah {Ayam Bakar : 4}, {Ayam Goreng Bumbu : 4} Ikan Goreng {Ayam Bakar : 4}, {Dendeng Lambok : 4} Ikan Bakar {Ayam Bakar : 4} Dendeng Kariang {Ayam Bakar : 4} Ayam Goreng Bumbu {Ayam Bakar : 5} Randang Dagiang {Ayam Bakar : 6} Dendeng Lambok {Ayam Bakar : 6} Ayam Bakar {Ayam Bakar : 4}
Tabel  7  adalah  hasil Conditional FP-Tree dengan nilai  lebih besar atau sama dengan minimum support . Tahapan selanjutnya adalah mencari Frequent Itemset yaitu mencari single path yang kemudian dikombinasikan dengan item pada Conditional FP-Tree yang dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8. Frequent Itemset
Item Frequent Itemset Ikan Gulai Toco (Ayam Bakar → Ikan Gulai Toco : 4) Ikan Goreng Lado Merah (Ayam Bakar → Ikan Goreng Lado Merah : 4), (Ayam Goreng Bumbu → Ikan Goreng Lado Merah : 4), (Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu → Ikan Goreng Lado Merah : 4) Ikan Goreng (Ayam Bakar → Ikan Goreng : 4), (Dendeng Lambok → Ikan Goreng : 4), (Ayam Bakar, Dendeng Lambok → Ikan Goreng : 4) Ikan Bakar (Ayam Bakar → Ikan Bakar : 4) Dendeng Kariang (Ayam Bakar → Dendeng Kariang : 4) Ayam Goreng Bumbu (Ayam Bakar → Ayam Goreng Bumbu : 5) Randang Dagiang (Ayam Bakar → Randang Dagiang : 6) Dendeng Lambok (Ayam Bakar → Dendeng Lambok : 6) Ayam Bakar (Ayam Bakar → Ikan Gulai Toco : 4)
Dari frequent itemset yang ditemukan pada Tabel 8, maka dapat dihitung nilai confidence.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴𝑦𝑎𝑚 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟, 𝐼𝑘𝑎𝑛 𝐺𝑢𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑐𝑜)
= 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠 𝐴𝑦𝑎𝑚 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑘𝑎𝑛 𝐺𝑢𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑐𝑜
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝐴𝑦𝑎𝑚 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟 = 4 12 = 0,33 = 33,33 %
Nilai support dan nilai confidence dari semua frequent itemset yang dapat dilihat pada Tabel 9

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Tabel 9. Nilai Support Dan Confidence
Jika Membeli Maka Membeli Support Confidence Ayam Bakar Ikan Gula Toco 33,33 % 33,33 % Ayam Bakar Ikan Goreng Lado Merah 33,33 % 33,33 % Ayam Goreng Bumbu Ikan Goreng Lado Merah 33,33 % 80,00 % Ayam Bakar, Ayam Goreng Bumbu Ikan Goreng Lado Merah 33,33 % 80,00 % Ayam Bakar Ikan Goreng 33,33 % 33,33 % Dendeng Lambok Ikan Goreng 33,33 % 66,67 % Ayam Bakar, Dendeng Lambok Ikan Goreng 33,33 % 66,67 % Ayam Bakar Ikan Bakar 33,33 % 33,33 % Ayam Bakar Dendeng Kariang 33,33 % 33,33 % Ayam Bakar Ayam Goreng Bumbu 41,67 % 41,67 % Ayam Bakar Randang Dagiang 50,00 % 50,00 % Ayam Bakar Dendeng Lambok 50,00 % 50,00 %
Setelah mendapatkan nilai support dan nilai confidence pada Tabel 9, maka selanjutnya adalah menetukan interesting  rules  (strong  association  rules) .  Untuk  mendapatkannya,  maka  harus  ditentukan  terlebih  dahulu minimum  confidence .  Jika  nilai minimum  confidence ditentukan  50  %,  maka interesting  rules yang  diperoleh terlihat pada Tabel 10
Tabel 10. Interesting Rules Interesting Rules Support  Confidence Jika membeli Ayam Goreng Bumbu maka juga membeli Ikan Goreng Lado Merah 33,33 % 80,00 % Jika membeli Ayam Bakar dan Ayam Goreng Bumbu maka juga membeli Ikan Goreng Lado Merah 33,33 % 80,00 % Jika membeli Dendeng Lambok maka juga membeli Ikan Goreng 33,33 % 66,67 % Jika membeli Ayam Bakar dan Dendeng Lambok maka juga membeli Ikan Goreng 33,33 % 66,67 % Jika membeli Ayam Bakar maka juga membeli Randang Dagiang 50,00 % 50,00 % Jika membeli Ayam Bakar maka juga membeli Dendeng Lambok 50,00 % 50,00 %
Tabel  10  diatas  menampilkan interesting  rule yang  memenuhi minimum  support yaitu  33,33  %  dan minimum confidence yaitu 50 % sebanyak 6 interesting rule .

## 3.2 Pengujian Hasil
Pengujian hasil analisis dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak analisis data mining yaitu Weka 3.8.3. Pada saat Weka mulai dijalankan, halaman pertama yang muncul terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Weka GUI Chooser
Gambar 3 adalah halaman yang pertama muncul ketika Weka dijalankan. Ada beberapa tombol yang bisa dipilih untuk melakukan analisis. Pada penelitian ini, tombol KnowledgeFlow yang akan digunakan. Jika tombol ini ditekan, maka akan muncul form seperti Gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Gambar  4  merupakan  form  untuk  melakukan  analisis  pengetahuan.  Langkah  pertama  dimulai  dengan menekan ArffLoader untuk memanggil data yang akan diproses. Data yang digunakan menggunakan format file *.arff. Langkah kedua adalah memilih algoritma yang digunakan yaitu FPGrowth . Kemudian dilakukan Running Process . Hasilnya akan ditampilkan dalam TextViewer seperti Gambar 5
Gambar 5. Weka Text Viewer
Gambar 5 menampilkan hasil proses yang dilakukan oleh FP-Growth dalam perangkat lunak Weka. Hasil ini sama dengan proses manual yang dilakukan sebelumnya dalam mengurutkan frekuensi barang yang lebih besar atau sama dengan minimum support .

## 4. KESIMPULAN
Setelah penelitian ini selesai dilakukan, maka terdapat kesimpulan yang bisa dikemukakan. Kesimpulan yang bisa diambil dari penelitian ini adalah penerapan Algoritma FP-Growth di Rumah Makan Takana Juo dalam melihat pola penjualan lauk masakan Padang yaitu kecenderungan lauk  yang terjual di Rumah Makan Takana Juo, salah satu  contoh  pola  penjualan  lauk  yang  dihasilkan  adalah  dari  12  transaksi  yang  membeli  Ayam  Bakar,  50% (6 transaksi)  membeli  Dendeng  Lambok.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  pemilik  rumah  makan  dapat mengambil keputusan dalam pengadaan lauk yang dilihat dari pola frekuensi pembelian lauk yang dilakukan oleh pelanggan.  Penelitian  ini  dapat  membantu  pemilik  rumah  makan  dalam  memecahkan  masalah  dengan  melihat kecenderungan  lauk  yang dibeli secara bersamaan oleh  pelanggan, sehingga akan memudahkan  pemilik rumah makan  dalam  mengatur  pengadaan  lauk  yang  akan  dijual.  Penelitian  ini  juga  masih  memiliki  kekurangan, diharapkan ada penelitian lanjutan untuk memperdalam metode dan algoritma ini atau menggunakan metode data mining lain yang lebih cocok digunakan dalam menemukan pola frekuensi penjualan lauk.

## REFERENCES
[1] A. Herdiansah, Y. Sugiyani, and R. S. Septarini, “Penerapan Pembelajaran E-Bisnis Siswa Pkbm Paja Mandiri Pada Pembuatan Prototipe Sistem Rumah Makan Masakan Padang Kutabumi,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 4, no. 2, p. 39, 2020.
[2] E.  Yulianti  and  F.  Juwita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kuliner  di  Kota  Padang  Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE),” J. TEKNOIF , vol. 4, no. 2, pp. 51–58, 2016.
[3] I. D. P. Wijana, “Bahasa Dan Etnisitas: Studi Tentang Nama-Nama Rumah Makan Padang,” Linguist. Indones. , vol. 34, no. 2, pp. 195–206, 2016.
[4] Y. Wardi, A. Abror, and O. Trinanda, “Service Excellent Rumah Makan Padang Dalam Perspektif Wisata Islami,” Int. J. Community Serv. Learn. , vol. 3, no. 3, pp. 133–137, 2019.
[5] Nelisa  and  A.  Fitrul  Hadi,  “Perancangan  Aplikasi  Data  Mining  Transaksi  Penjualan  Untuk  Mengetahui  Pola  Beli Konsumen Pada Toko Singgalang Padang Menggunakan Algoritma Apriori Berbasis Web,” Maj. Ilm. , vol. 25, no. 1, pp. 37–44, 2018.
[6] A. Wanto et al. , Data Mining: Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] P. SWARA and T. I. M. A. CATERING, MASAKAN PADANG PALING LAMAK . Puspa Swara, 2014.
[8] P. SWARA and Y. L. ENDRO, MASAKAN PADANG ALA RESTO TERLENGKAP . Puspa Swara, 2014.
[9] E.  P.  W.  Mandala,  “POLA  FREKUENSI  JUDUL  SKRIPSI  MAHASISWA  TEKNIK  INFORMATIKA  DENGAN ALGORITMA APRIORI,” J. TeknoIf , vol. 5, no. 2, Oct. 2017.
[10]  Maharani et al. , “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGATURAN LAYOUT MINIMARKET DENGAN MENERAPKAN ASSOCIATION RULE,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[11]  D.  E.  Putri,  “Pola  Frekuensi  Penjualan  Barang  Bali  Mart  Menggunakan  Fp-Growth,” JOISIE  (Journal  Inf.  Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. 1, p. 15, 2020.
[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-KUMPULAN J. ILMU Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 27– 36, 2018.
[13]  H. E. Simanjuntak and W. Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, pp. 914–923, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2643
Submitted: 07/12/2020 ; Accepted: 01/01/2021 ; Published: 22/01/2021
[14]  O. Zakaria and K. Kusrini, “IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP PENYUSUNAN LAYOUT MAKANAN PADA RUMAH MAKAN PADANG ‘MURAH MERIAH,’” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2013.
[15]  D. Sophia and L. Y. Banowosari, “Implementasi Metode Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Di Waroeng Spesial Sambal,” J. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 1, pp. 44–56, 2017.
[16]  A. B. Kusdinar, D. Riyadi, and A. Asriyanik, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Penyusunan Menu Makanan Rumah Makan Prasmanan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 391–399, 2020.
[17]  P.  Lintang,  M.  Iqbal,  and  A.  Pujianto,  “Sistem  Rekomendasi  Paket  Makanan  Dengan  Algoritma  FP-Growth  Pada Restoran Seafood XYZ,” Semnasteknomedia Online , pp. 127–132, 2017.
[18]  N. Isa, N. A. Kamaruzzaman, M. A. Ramlan, N. Mohamed, and M. Puteh, “Market Basket Analysis of Customer Buying Patterns at Corm Café,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. October, pp. 119–123, 2018.