JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4867

## REKOMENDASI  STRATEGI  PENJUALAN  BUNDLING DI  CAFE  SZ  POINT  MENGGUNAKAN  ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH
Muhammad Faiz Harby 1* , Eka Dyar Wahyuni 2 , Nur Cahyo Wibowo 3
1,2,3Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur; Jl.Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya,
Jawa Timur 60294; Telp. +62 (031) 870 6369 / Fax. +62 (031) 870 6372
Received: 11 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: FP-Growth ; Strategi Penjualan Bundling ; CRISP-DM ; Data Mining .
Corespondent Email: 20082010013@student.upnja tim.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  strategi penjualan  bundling  yang  efektif  untuk  Cafe  SZ  Point,  sebuah  UKM  yang berlokasi  di  Jalan  Sambikerep  No.25,  Sambikerep,  Kec.  Sambikerep, Surabaya, Jawa Timur. Cafe SZ Point baru memulai usahanya pada 11 Maret 2023. Sebelumnya, kafe ini pernah melakukan promosi bundling yang kurang efektif sehingga mengakibatkan kerugian dan penurunan pendapatan. Hal ini terjadi  karena  kafe  tersebut  belum  memaksimalkan  penggunaan  data penjualan  dari  lunapos  untuk  mengidentifikasi  tren  konsumen,  pola pembelian, dan preferensi pelanggan. Tanpa pemanfaatan data penjualan yang optimal, strategi pemasaran yang tepat sasaran sulit dirancang.
Penelitian ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) melalui pendekatan metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data  Mining)  untuk  menganalisis  data  transaksi  dari  Cafe  SZ  Point  dan menemukan  pola  pembelian  pelanggan  yang  sering  muncul.  Hasil  analisis menunjukkan  dapat  diterapkan  untuk  menentukan  pola  pembelian  menu dengan  membentuk  aturan  asosiasi  yang  dapat  digunakan  untuk  strategi penjualan. Rekomendasi strategi bundling yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan  dapat  membantu  Cafe  SZ  Point  dalam  meningkatkan  performa penjualannya.
Abstract. This  research  aims  to  produce  recommendations  for  an  effective bundling  sales  strategy  for  Cafe  SZ  Point,  an  SME  located  on  Jalan Sambikerep No.25, Sambikerep, Kec. Sambikerep, Surabaya, East Java. Cafe SZ Point just started its business on March 11 2023. Previously, this cafe had carried out  bundling promotions that were less effective, resulting in  losses and a decrease in income. This happens because the cafe has not maximized the use of sales data from LUNAPOS to identify consumer trends, purchasing patterns and customer preferences. Without optimal use of sales data, targeted marketing strategies are difficult to design.d
This research uses the Frequent Pattern Growth (FP-Growth) algorithm using the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) method approach to analyze transaction data from Cafe SZ Point and find customer purchasing patterns that frequently appear. The analysis results show that it can be applied to determine menu purchasing patterns by forming association rules that can be used for sales strategies. It is hoped that the bundling strategy recommendations resulting from this research will help Cafe SZ Point improve its sales performance..
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  yang pesat  telah  memberikan  dampak  signifikan dalam  berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk dalam pengolahan dan analisis data. Teknologi ini mempermudah manusia untuk memperoleh informasi yang relevan, cepat, jelas, dan akurat [1].  Dalam  dunia  bisnis,  teknologi  informasi memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan strategi penjualannya melalui teknik  analisis  data  seperti  data  mining,  yang membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efektif. SZ Point adalah sebuah UKM  dalam  bentuk  kafe  yang  berlokasi  di Surabaya  dan  baru  memulai  operasinya  pada tahun  2023.  Kafe  ini  menggunakan  aplikasi kasir  Lunapos  untuk  mencatat  transaksi penjualannya. Namun, kafe ini belum memanfaatkan  data  penjualan  secara  optimal untuk  mengidentifikasi  tren  konsumen,  pola pembelian,  dan  preferensi  pelanggan.  Hal  ini menyebabkan kurang tepatnya strategi promosi bundling yang diterapkan, sehingga berdampak negatif pada pendapatan kafe.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  metode  data mining dengan teknik aturan asosiasi menggunakan  algoritma  FP-Growth  dapat diterapkan.  FP-Growth  adalah  algoritma  yang efektif  untuk  menemukan  pola  dari  data  yang banyak  dan  membantu  dalam  menentukan strategi  pemasaran  yang  tepat [2] .  Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa algoritma ini dapat  menghasilkan  strategi  promosi  yang meningkatkan penjualan [3]. Berdasarkan latar belakang  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menghadirkan  rekomendasi  paket  menu promosi yang menarik di kafe SZ Point dengan menggunakan algoritma FP-Growth. Penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  kafe  SZ  Point dalam  menghadapi  persaingan  penjualan, meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan  pada akhirnya  meningkatkan  omzet  serta  kepuasan pelanggan.
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah:  Apa  saja  rekomendasi  menu  yang dihasilkan  oleh  algoritma  FP-Growth  untuk pembuatan  paket  menu  makanan  di  Cafe  SZ Point?  Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini mencakup: (1) Proses pemodelan menggunakan pendekatan  data  mining  dengan  algoritma  FP- Growth;  (2)  Data  yang  dianalisis  adalah  data transaksi  penjualan  pelanggan  dari  periode  9
Maret 2023 hingga 29 Februari 2024 di kafe SZ Point;
(3) Proses pengolahan data menggunakan bahasa pemrograman Python; (4) Hasil  visualisasi  akan  ditampilkan  dalam bentuk  dashboard  di  aplikasi  web.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan algoritma FP-Growth pada data penjualan kafe SZ Point untuk meningkatkan strategi penjualan dengan memaksimalkan keuntungan dan mengurangi kerugian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Crisp-Dm
Metode  data  mining  yang  dapat  diterapkan pada  tahap  penelitian  ini  adalah Crisp-dm .
Crisp-dm (Cross Industry Standard Process for Data  Mining)  adalah  suatu  standarisasi pemrosesan  data  mining  yang  dirancang  agar data  yang  ada  melewati  setiap  langkah terstruktur  dan  terdefinisi  dengan  baik  dan efisien  [4].  Crisp-dm  memiliki  alur  penelitian yang  terbagi  dalam  enam  fase, Business Understanding  phase,  Data  Understanding Phase,  Data  Preparation  Phase,  Modeling Phase, Evaluasi Phase, Deployment Phase.

## B. Python
Bahasa  pemrograman Python pertama  kali dirancang  dan  dikembangkan  oleh  Guido  van Rossum  pada  tahun  1991. Python sendiri memiliki syntax yang mudah dipahami bahkan memiliki kemiripan dengan  bahasa inggris [5] . Flask merupakan kerangka web yang digunakan  oleh  Python.  Framework  Flask diklasifikasikan  sebagai  micro  framework karena  tidak  memerlukan  alat  atau  library khusus dan memiliki data bawaan[6]. Pemrograman Python cocok  digunakan  dalam bidang data mining.

## C. Association Rules
Assocation  rules  mining adalah  sebuah metode  yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan  antar item suatu dataset yang  telah ditentukan. Association rules  mining mencari dan  menemukan  hubungan  antar  kumpulan dataset.  Peraturan asosiasi adalah  teknik  data mining  menemukan  aturan asosiasi antar kombinasi  item [7] .  Proses  perhitungan  aturan asosiasi dikelompokkan sesuai dengan masing- masing penjualan produk. Hasil aturan asosiasi dari setiap penjualan dapat dibandingkan untuk
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
melihat  kombinasi  item-item  mana  saja  yang memiliki penjualan yang sering laku dan tidak laku,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  bahan acuan  dalam  penerapan  strategi  pemasaran produk sesuai target penjualan yang dicapai [8] . Menurut [9], Association Rule memiliki aturan asosiasi dengan dua parameter yaitu :
1. Support :
Pada  association  rule,  support  adalah presentasi  gabungan  item  dalam  database. di  dalamnya  terdapat  item  A  dan  B,  maka support  adalah  proporsi  dari  transaksi dalam database yang mengandung A dan B.
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔
𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan  nilai support dari  2  item diperoleh dari rumus berikut:
Support (A ∩ B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
2. Confidence :
Confidence mengukur seberapa kuat hubungan  antara  dua item atau itemset dalam aturan asosiasi .  Setelah  semua  pola  frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiasi A  →  B  (Wijaya et  al .,  2022).  Nilai confidence dari  aturan  A  →  B  diperoleh dengan rumus berikut:
Confidence (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
D. Lift Ratio Lift  ratio merupakan  ukuran  untuk mengetahui kekuatan aturan asosiasi yang telah dibentuk  ( association  rule ).  Nilai lift  ratio biasanya  digunakan  sebagai  faktor  dalam menentukan  valid  atau  tidak  valid  [10].  Rule dikatakan  kuat  jika  memiliki  nilai lift  ratio lebih  dari  1[11].  Untuk menghitung lift  ratio digunakan rumus berikut:
Lift Ratio = C 𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ( 𝐴 , 𝐵 )
Semua Transaksi
E. Algoritma FP-Growth
Algoritma
FP-Growth merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  algoritma Apriori .  Dengan  demikian  kekurangan  pada algoritma Apriori diperbaiki  oleh algoritma FP- Growth . Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth) adalah algoritma alternatif yang dapat digunakan  untuk  menentukan  kumpulan  data yang  paling  sering  muncul  ( frequent  itemset ) dalam  kumpulan  data.  Namun  pada  algoritma FP-Growth, generate candidate tidak dilakukan karena FP- Growth menggunakan  konsep note tree dalam  pencarian frequent  itemsets [12]. Bahkan  pertumbuhan  algoritma FP-Growth menjadi  lebih  cepat  dibandingkan  algoritma Apriori [13] . Menurut [14], algoritma FP-Growth dibagi menjadi tiga langkah utama, yaitu :
1. Tahap  pembangkitan Conditional  Pattern

## Base
2. Tahap pembangkitan Conditional FP-Tree
3. Tahap pencarian frequent itemset

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bab ini akan berisi penjelasan mengenai  alur  metode  penelitian.  Dimana menggunakan  CRISP-DM  dan  untuk keseluruhan  rangkaian  proses  penelitian dapat  digambarkan  dengan  diagram  alur berikut ini :
Gambar 1. Diagram Alur Metodologi Penelitian
A. Studi Literatur
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tahapan  selanjutnya  yaitu  studi  literatur untuk  mendapatkan  fakta  dari  penelitian terdahulu  atau  literatur  terkait  permasalahan yang  ada.  Dan  juga  mempelajari  temuan  dari penelitian terdahulu agar dapat dijadikan dasar dan pedoman pada penelitian ini.

## B. Business Understanding
Dalam  tahap  ini,  akan  mulai  belajar mengenai  detail  dari  Kafe  SZ  Point.  Detail terkait  bisnis  yang  berjalan  serta  tata pengelolaan usaha.

## C. Data Understamding
Tahap
selanjutnya adalah data
understanding. Tahap ini melibatkan eksplorasi bentuk  data  yang  di  analisis.  Pemahaman mendalam  tentang  data  akan  membantu  untuk mengidentifikasi perubahan atau ketidak normalan yang mungkin memengaruhi performa analisis data, sehingga dapat mengetahui  seperti  apa  bentuk  data  serta anomaly  sehingga  dapat  mengatasi  anomaly pada  data  agar  tidak  menurunkan  kinerja machine learning.

## D. Data Preparition
Tahap ini mencakup proses pra-pemrosesan data,  seperti  pembersihan  data,  penggabungan data,  dan  transformasi  data  agar  dapat digunakan  pada  proses  data  mining.  Secara garis  besar,  data  preparation  di  kalangan  data mining digunakan untuk memperbaiki masalah dalam  data,  kemudian  membuat  variabel turunan.  Langkah  ini  menjadi  dasar  penting untuk  meningkatkan  kualitas  data  sebelum diterapkan pada proses data mining. Tahap data preparation  membutuhkan  pemikiran  matang dan usaha tinggi untuk memastikan data sesuai dengan  algoritma  yang  digunakan.  Proses  ini merupakan  data  treatment  menuju  model berkualitas yang berguna. Tahap data preparation  bertujuan  agar  data  teks  menjadi seragam  dan  memudahkan  pembacaan  dalam proses  selanjutnya,  sehingga  lebih  mudah diolah  dengan  menggunakan  FP-Growth. Proses  ini  melibatkan  beberapa  langkah,  yaitu data cleaning, di mana dilakukan pembersihan data  dari  kesalahan  pengisian  dan  tabel  yang tidak diisi; data integration, yang
menggabungkan, menyamakan, dan menambah isi  data  untuk  eksplorasi  dan  pemodelan; exploratory  data  analysis,  untuk  mengetahui
nilai pada data dan mendapatkan insight; serta data  transformation,  yang  memanipulasi  nilai data  sesuai kebutuhan penelitian tanpa mengurangi informasi.

## E. Modelling
Tahap  ini  mencakup  pemilihan  dan penerapan Teknik data mining untuk menciptakan  model  atau  pola  dari  data  yang telah dipersiapkan sebelumnya. Dengan menggunakan  FP-Growth  dilakukan  tahap  ini, algoritma  ini  sudah  di  dukung  oleh  FP-Tree sehingga algoritma ini bisa cepat dan efektif.

## F. Evaluasi dan Analisa
Tahap ini melibatkan evaluasi kualitas pola aturan yang telah dihasilkan, serta menentukan apakah aturan tersebut memenuhi nilai batas lift ratio yang telah ditentukan sebelumnya. Setelah didapatkan sebuah atau beberapa aturan. Aturan ini  akan  diwujudkan  dalam  bentuk  bundling makanan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Business Understanding
Business understanding
dilakukan melalui observasi dan wawancara, dengan hasil wawancara  terlampir  di  Lampiran  1  yang menggambarkan  kondisi  Cafe  SZ  Point. Observasi  menunjukkan  bahwa  cafe  belum memaksimalkan  data  penjualan  dengan  baik. Saat  ini, menu  yang  ada  hanya  tersedia  secara satuan,  dan  promosi  bundling  yang  pernah dilakukan tidak tepat sasaran sehingga menyebabkan penurunan pendapatan. Cafe SZ Point belum memanfaatkan data penjualan dari Lunapos secara optimal dan kesulitan mengidentifikasi tren konsumen, pola pembelian, serta preferensi pelanggan. Dengan memanfaatkan  algoritma  Frequent  Pattern Growth (FP-Growth), diharapkan dapat ditemukan  pola  pembelian  dan  preferensi pelanggan  yang  memungkinkan  perancangan strategi  bundling  yang  lebih  efektif.  Strategi bundling  yang  tepat  berdasarkan  analisis  data diharapkan  dapat  meningkatkan  penjualan  dan pendapatan, mengurangi produk terbuang, serta meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dengan menawarkan kombinasi menu yang lebih sesuai dengan preferensi mereka.

## B. Data Understanding
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Data  understanding dilakukan  dengan mengumpulkan  data  penjualan  dari  Cafe  SZ Point  yang  terdiri  dari  3000  data  dengan  15 kolom.  Data  ini  mencakup  informasi  seperti tanggal transaksi, nomor transaksi, lokasi kafe, nomor  referensi,  identitas  pelanggan,  produk yang  dibeli,  kuantitas,  subtotal,  pajak,  biaya layanan,  total,  jumlah  dibayarkan,  tanggal pembayaran  terakhir,  sisa  tagihan,  dan  status pembayaran.

## C. Data Preparation
Data
preparation
melibatkan
serangkaian  langkah  untuk  menyesuaikan  data dengan  kebutuhan  pemodelan,  mengatasi ketidak  sesuaian  antara  data  yang  ada  dan proses pemodelan. Langkah-langkah ini mencakup  data  cleaning,  yang  memastikan kecocokan  data  dengan  mengecek  tipe  data setiap  kolom  dan  memastikan  tidak  ada  data yang  kosong.  Data  integration  dilakukan dengan  menggabungkan,  menyamakan,  dan menambah  isi  data  untuk  eksplorasi  dan pemodelan. Exploratory data analysis dilakukan untuk mengetahui nilai pada data dan mendapatkan  insight.  Data  transformation dilakukan  sebagai  proses  pra-modeling  untuk mengatur  data  sesuai  kebutuhan  penelitian, menggunakan  teknik  one-hot  encoding  untuk mengubah data menjadi bentuk boolean.
Gambar 2. Data Penjualan cafe SZ Point

## D. Data Exploratory
Selama  tahap  eksplorasi  data,  insight diperoleh  dan  ditampilkan  dalam  bentuk visualisasi teks maupun grafik.

## Gambar 3. Grafik menampilkan menu yang paling laku di waktu 3 bulan
Grafik menampilkan menu yang paling laku selama  tiga  bulan  menunjukkan  bahwa  air mineral  adalah  menu  minuman  yang  paling banyak dipesan.

## Gambar 4. Grafik menu yang paling laku di semua transaksi
sedangkan  kentang  goreng  adalah  menu makanan  yang  sering  dipesan  di  semua transaksi.

## Gambar 5. Grafik jam pengunjung
Pola kunjungan per jam di tahun 2023 dan 2024 menunjukkan peningkatan jumlah pengunjung  pada  jam-jam  tertentu,  yang membantu  pengelola  mengidentifikasi  waktu-
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Faiz  dkk
waktu  sibuk  untuk  menyesuaikan  strategi operasional.
E. Data Transformation
Pada tahap data transformation , data diubah menggunakan  kelas  Transaction  Encoder dengan  teknik one-hot encoding untuk mengubah  data  menjadi  bentuk  boolean,  di mana  nilai  true  menunjukkan  item  atau  menu terdapat  pada  transaksi,  sedangkan  nilai  false menunjukkan  sebaliknya.  Hasil  transformasi data ditampilkan dalam tabel dengan mayoritas hasilnya bernilai false karena variasi pembelian yang sedikit.
Gambar 6. Contoh hasil transformasi data

## F. Modeling
Tahap modeling melibatkan  pencarian frequent  itemsets  pada  data  yang  telah mengalami transformasi. Proses ini menggunakan  minimal  support  sebesar  0.01 untuk menyaring menu yang sering dibeli. Hasil dari  frequent  itemsets  menunjukkan  103  data yang memenuhi kriteria tersebut.
Tabel 1. Hasil Frequent Itemsets Support itemsets 52 0.197667 (air mineral) 4 0.158333 (kentang goreng) 26 0.137000 (tea / ice) 2 0.122000 (es milo dino) 15 0.099000 (tempe mendoan) G. Evaluation Dan analisa Pada tahap
evaluation , metode association  rules  digunakan  untuk  membentuk aturan  asosiasi  dari  frequent  itemsets  yang sudah  didapatkan.  Nilai  threshold  minimal diterapkan  untuk  membatasi  hasil  analisis
berdasarkan parameter seperti support,
confidence, dan lift. Hasil pembentukan aturan asosiasi terdiri dari antecedents, yang merupakan  menu  pemicu,  dan  consequents, yang  merupakan  menu  yang  mungkin  muncul bersama  antecedents.  Tiga  metrik  utama  yang digunakan  adalah  support,  confidence,  dan  lift ratio.  Nilai  support  mengindikasikan  seberapa sering  kombinasi  menu  muncul,  sementara confidence menunjukkan seberapa besar consequents muncul bersamaan dengan antecedents.
Tabel 2. Hasil Aturan Asosiasi
Untuk  mengukur  seberapa  besar  hubungan antar  produk  ((antecedents  dan  cosequents) digunakan  metrik  lift.  Dimana  nilai  lift  lebih besar  dari  3  maka  hubungan  antar  produk tersebut  dianggap  kuat  atau  cenderung  lebih sering muncul.
Terdapat  6  aturan  asosiasi  yang  memiliki nilai lift lebih dari 3 dan nilai confidence lebih dari 0.3 lebih dari satu yang artinya keterkaitan antar  produk  tersebut  kuat  diantara  yang  lain. Hal  ini  juga  dapat  diartikan  bahwa  konsumen lebih sering membeli kombinasi produk seperti yang  ada  pada  Tabel  4.2.  Aturan  yang  Paling kuat  dengan  nilai  lift  15.126050  adalah  ice cream/vanila sebegai antecedents dan (chcocolate waffle / cheesy biscuit (oreo/regal) sebagai consequents.
No antecedents Consequents support confidence lift 1 (es milo dino, tempe mendoan) (kentang goreng) 0.011333 0.507463 3.205027 2 (ayam geprek) (tea / ice) 0.012667 0.447059 3.263203 3 (ice cream / vanila) (chcocolate waffle / cheesy biscuit (oreo/regal) 0.010000 0.428571 15.126050 4 (tempe mendoan, kentang goreng) (es milo dino) 0.011333 0.409639 3.357693 5 (ayam kremes) (tea / ice) 0.014667 0.403670 2.946494
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 7. Hasil Aturan Asosiasi (lift >3)

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang  ada,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa pengguna  algoritma  fp-growth  dapat  diterapkan untuk  menentukan  pola  pembelian  menu  dengan membentuk  aturan  asosiasi  yang  dapat  digunakan untuk  strategi  penjualan.  Pada  proses  pencarian frequent  itemsets  ditemukan  126  item  yang memenuhi  minimal  support  sebesar  0.01  dengan nilai support paling tinggi sebesar 0.197 pada menu air mineral ,0.158 pada menu kentang goreng, 0.137 pada  menu  tea/ice,  0.122  pada  menu  es  milo  dino, dan  seterusnya.  Pada  proses  pembentukan  aturan asosiasi  terdapat  104  rules  atau  aturan  yang  berisi antecedents,  consequents,  support,  confidence  dan lift. Parameter antecedent sebagai pemicu menu lain muncul,  consequent  sebagai  menu  yang  muncul secara  bersamaan  dengan  antecedents,  support menunjukkan  nilai  seberapa  sering  aturan  tersebut muncul,  confidence  menunjukkan  nilai  seberapa sering consequent muncul secara bersamaan dengan antecedents dan lift menunjukkan nilai seberapa kuat aturan tersebut.
Dari  aturan  asosiasi  akhir  dapat  dijadikan sebagai strategi penjualan berupa rekomendasi menu contohnya  apabila  konsumen  ingin  membeli  menu minuman  Es  Milo  Dino  dapat  diberikan  saran memilih  menu  makanan  kentang  Goreng  karna menu  tersebut  yang  paling  banyak  di  beli.  Contoh kedua,  apabila  konsumen  ingin  membeli  menu makanan  Ayam  Kremes  dapat  diberikan  saran memilih menu minuman ringan Tea / Ice.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi  dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L. Yana Siregar, M. Irwan Padli Nasution Prodi
Manajemen,  and  U.  Negeri  Islam  Sumatera Utara,  “HIRARKI  Jurnal  Ilmiah  Manajemen dan  Bisnis  Development  Of  Information Technology  On  Increasing  Business  Online,”
Vol.  2,  No.  1,  Pp.  71–75,  2020,  Doi: 10.30606/Hjimb.
[2]  R.  Amelia  And  D.  P.  Utomo,  “Analisa  Pola Pemesanan Produk Modern Trade Independent Dengan  Menerepakan  Algoritma  Fp.  Growth (Studi Kasus: Pt. Adam Dani Lestari),” Komik
(Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) ,  Vol.  3,  No.  1,  Nov.  2019,  Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1622.
[3]  A. T. Suseno, A. R. Naufal, And M. Al Amin, “Market  Based  Analysis  Sebagai  Peningkatan Penjualan Produk Menggunakan Algoritma K- Medoids  Dan  Fp-Growth,” Jurnal  Teknik Informasi  Dan  Komputer  (Tekinkom) ,  Vol.  5,
No. 2, P. 301, Dec. 2022, Doi: 10.37600/Tekinkom.V5i2.646.
[4]  M. A. Hasanah, S. Soim, And A. S. Handayani, “Implementasi Crisp-Dm Model Menggunakan Metode Decision  Tree Dengan Algoritma Cart Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Berpotensi Banjir,”
2021. [Online]. Available:
Http://Jurnal.Polibatam.Ac.Id/Index.Php/Jaic
[5]  V.  Rama  Vyshnavi  And  A.  Malik,  “Efficient Way Of Web Development Using Python And Flask,” 2019.
[6]  P.  Banerjee,  B.  Kumar,  A.  Singh,  R.  Kumar, And  R.  Kumar,  “Implementation  Of  Database Using Python Flask Framework,” International Journal Of Engineering And Computer Science , Vol.  8,  No.  12,  Pp.  24890–24893,  Dec.  2019, Doi: 10.18535/Ijecs/V8i12.4399.
[7]  N.  Rohman  Ardani  And  N.  Fitrina,  “Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2016,” 2016.
[8]  U.  Baetulloh  And  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan Metode  Association  Rule  Mining  Pada  Data Transaksi  Penjualan  Produk  Kartu  Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal Simetris , Vol. 10, No. 1, 2019.
[9]  S.  Parsaoran  Tamba,  “Penerapan  Data  Mining Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Stok Bahan Baku Pada Restoran Nelayan Menggunakan  Metode  Association  Rule,” 2022.
[10] M.  Fauzy,  K.  W.  Rahmat  Saleh,  I.  Asror,  J. Telekomunikasi  No,  And  T.  Buah  Batu Bandung, “Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Kota Bandung,” 2016.
[11] P.  S.  Strategi,  P.  Barang,  D.  Promo,  V.  N. Latifah,  M.  T.  Furqon,  And  N.  Santoso, “Implementasi  Algoritme  Modified-Apriori Untuk  Menentukan  Pola,”  2018.  [Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[12] N.  Harahap,  “Teknik  Data  Mining  Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako Dan Kebutuhan  Harian  Dengan  Menggunakan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Algoritma Fp-Growth (Studi Kasus Di Ulfamart Lubuk Alung),” 2019.
[13] 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.
[14] Henando,  “Jurnal  J-Click  Algoritma  Apriori Dan  Fp-Growth  Untuk  Analisa  Perbandingan
Data Penjualan Leptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus :
Indocomputer Payakumbuh),” 2019.