## ANALISIS PENGARUH POLA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN FREQUENT PATTERN GROWTH DI TOKO AZZAHRA SNACK
Nazwa Alkatiri, Irfan Ali* Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Rekayasa Perangkat Lunak Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 irfanaali0.0@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam bisnis yang berkembang pesat, peran teknologi informasi sangat penting. Analisis belanja keranjang pasar (Market Basket  Analysis)  menggunakan algoritma FP-Growth telah  menjadi  metode yang relevan  untuk memahami pola transaksi penjualan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola transaksi di Toko Azzahra Snack dengan  menerapkan  algoritma  FP-Growth.  Data  Mining  dengan  algoritma  FP-Growth  digunakan  untuk menemukan pola kombinasi hubungan antar item-set melalui Association Rules. Hasil analisis dapat membimbing manajemen stok produk yang kurang diminati, melalui tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang melibatkan Data Selection, Data Cleaning, Transformation Data, Data Mining, dan Interpretation atau Evaluation. Eksperimen pertama mengungkapkan empat item makanan paling sering dibeli oleh pelanggan: Lemper, Dimsum, Combro, dan Donat. Eksperimen kedua menunjukkan lima item makanan yang sering dibeli, termasuk Putu Ayu. Rules  Support  (X,Y)  menunjukkan  Support  dan  Confidence  tertinggi  untuk  masing-masing  item,  memberikan wawasan  untuk  mengoptimalkan  penjualan  pada  makanan  yang  diminati  pelanggan.  Berdasarkan  hasil eksperimen, Association Rules pada 4 item makanan pertama dan 5 item makanan kedua dapat mengoptimalkan penjualan pada produk yang sering dibeli pelanggan, dengan Support dan Confidence tertinggi untuk setiap item.
Kata kunci : FP-Growth, KDD, Confidence , Penjualan , Market Basket Analisys

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi  data  semakin luar  biasa  khususnya  di  dunia  bisnis.  Inovasi diharapkan dapat mempercepat penyampaian perkiraan apakah pemeriksaan barang yang dijual telah memenuhi  keinginan  pembeli,  barang  apa  saja  yang dibeli  pembeli,  dan  kecenderungan  membeli  suatu barang dibandingkan barang lainnya. [1]
Salah  satu  unsur  penentu  suatu  sistem  bisnis adalah mengejar pilihan secara cepat dan tepat. Dalam pengambilan  keputusan  sederhana,  pemimpin  tidak dapat  lagi  menggunakan  naluri,  namun  harus melakukannya  berdasarkan  informasi[2].  Dengan asumsi kurangnya pemahaman mengenai hal ini maka toko  Tidbit  Azzahra  diberikan  saran  untuk  melihat desain  produk  yang  paling  diminati  klien  dengan menggunakan  teknik  information  mining  khususnya FP-Development  untuk  membuat  proposal  kepada kepala  informasi.  di  Azzahra  Bite  Shop  untuk  lebih mengembangkan  sistem  bisnisnya  dan  mencari  tahu apa  saja  yang  sedang  populer.  oleh  pelanggan,  dan singkirkan barang yang tidak laku. Analisis keranjang belanja  pasar,  suatu  teknik  untuk  menganalisis perilaku  belanja  konsumen,  dapat  digunakan  untuk memastikan  hal  ini.  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah untuk mengetahui barang yang dibeli pada waktu yang sama atau mendekati waktu transaksi.[3]
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  Elvira  Munanda  dan  Siti  Monalisa  dapat  dilihat pada  jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi, Vol.7, No.2, Agustus 2021, Hal. 173-184 e- ISSN  2502-8995  p-ISSN  2460-8181  yang  berjudul “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data Transaksi  Penjualan  Untuk  Penentuan  Tataletak
Barang”  dan  Maksudnya  dalam  penjelajahan  ini, dalam  mengatur  desain  barang  dagangan,  toko  ini sebenarnya  menempatkan  produk  sesuai  dengan kumpulan  dan  jenis  barang  dagangan  sehingga mempengaruhi  administrasi  dan  pencarian  barang dagangan,  khususnya  pembeli  akan  menghabiskan sebagian  besar  waktunya  untuk  mencari  produk dengan  asumsi  pelanggan  membeli  lebih  dari  satu barang dan melihat produknya satu per satu. yang lain terletak  jauh.  Usaha  terakhir  ini  menggunakan perhitungan  FP-Development.  Dari  6.366  informasi bursa yang ditangani, kemeja pria dan celana pendek pria paling banyak dibeli dengan nilai kepastian 15% dan  backing  2%.  Berdasarkan  temuan  penelitian  ini, tata letak toko Doa Bunda sebaiknya memiliki celana pendek dan kaos pria yang berdekatan.[4].
Tabel 1. Transaksi Pembelian Kue
Pembeli 1 Makanan Yang Terjual Pembeli 1 Kue sus, Lemper, Dimsum, Putu Ayu, Bolu Brownis Pembeli 2 Kue sus , Bakpau Pembeli 3 Donat, Lemper, Dimsum, Combro, Putu Ayu … … Pembeli 999 Kue Sus Pembeli 1000 Buras, Bolu Brownis 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori 2.1.1. Data Mining
Ada  beberapa  penelitian  terkait  yang  telah dilakukan diantaranya, Tidak ada batasan jumlah data
yang dapat digunakan dalam data mining; Anda dapat menggunakan  data  transaksi  penjualan  hingga  satu bulan  untuk  mencari  hubungan  antar  barang menggunakan teknik data mining[5].
Data  mining  merupakan  cara  paling  umum untuk mencari contoh atau data menarik yang dipilih menggunakan  prosedur  atau  strategi  berbeda. Penambangan  data  menggunakan  berbagai  macam algoritma, metode, dan teknik. Penentuan teknik atau perhitungan yang paling sesuai bergantung pada target dan siklus Pengungkapan Informasi dalam Kumpulan Data (KDD) secara keseluruhan. [6]
Jelas  dari  definisi  di  atas  bahwa  data  mining adalah suatu ilmu. berkonsentrasi pada perkembangan siklus  dalam  menghilangkan  informasi  atau  melacak contoh  untuk  menghasilkan  data  yang  ideal  dari kumpulan data atau  kumpulan informasi  yang sangat besar.  Data  yang  menghasilkan  pengetahuan  inilah yang  telah  diolah  menjadi  informasi,  dengan pengetahuan  tersebut  nilai  dari  sebuah  data  akan semakin tinggi.[7]
Adapula  pengertian  lain  data  mining  yang dapat dianggap sebagai rekayasa perangkat lunak yang digunakan  untuk  mengekstrak  dan  membedakan informasi  dari  koleksi  informasi  yang  sangat  besar. penuh dengan informasi  yang dapat diakses, terdapat kebutuhan  untuk  memanfaatkan  prosedur  terukur, matematika,  kekuatan  otak  buatan  manusia,  dan  AI untuk mendapatkan data yang berharga [8].

## 2.1.2. Rapid Miner
Rapidminer  adalah  pemrograman  yang  dibuat oleh  Dr.  Markus  Hofman  dan  Ralf  Klinkenberg  dari Blanchardstown  Organization  of  Innovation  dan bekerja dengan pemrograman berbasis GUI (Graphical UI). Rapidminer juga Digunakan untuk aplikasi bisnis dan  bisnis  serta  mengenai  penelitian,  pelatihan, kesiapan, pembuatan prototipe cepat, dan peningkatan aplikasi[9].

## 2.1.3. Asosiasi
Asosiasi adalah salah satu tugas penambangan informasi  yang  artinya  menemukan  aturan  tentang bagaimana  item  data  berhubungan  satu  sama  lain. Langkah  mendasar  yang  digunakan  dalam  aturan afiliasi  ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  sering campuran hal-hal muncul dalam kumpulan data.[10] Pertambangan umumnya menerapkan aturan asosiasi, namun penerapannya sering kali menghasilkan terlalu banyak  contoh  sehingga  memerlukan  penyelidikan lebih lanjut untuk menemukan pedoman yang menarik dan signifikan. (Firmansyah & Nurdiawan, 2023).

## 2.1.4. Algoritma FP-Growth
Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth)  adalah perhitungan  pilihan  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  jenis  data  yang  paling  sering  muncul (frequent itemset) dalam daftar data [11].
Perhitungan  ini  dapat  dianggap  sebagai perhitungan terbaik dalam menentukan contoh-contoh
reguler  dalam  besar  atau  kecilnya  informasi dibandingkan dengan perhitungan turunan [12].
Struktur data FP-Tree merupakan salah satu ciri dari  algoritma  FP-Growth.  Memanfaatkan  FP-Tree, perhitungan  FP-Growth  tidak  diragukan  lagi  dapat memisahkan  Itemset  normal  dari  FP-Tree.  Untuk menentukan  Itemset  reguler  dalam  pertukaran informasi,  langkah-langkah  berikut  dapat  dilakukan: (Sihombing et al., 2022)
1.  Menentukan Minimun Support
2.  Menentukan Header Frequent Itemset
3.  Membuat FP-Tree
4.  Membuat  Conditional  Pattern  berdasarkan  FP- Tree
5.  Menentukan Frequent Item-set

## Gambar 1. Flowchart FP-Growth
Berikut  ini  penjelasan  dari  setiap  tahapan  di Flowchat Fp-Growth
1. Masukan dataset yang akan diproses pada sistem 2. Melakukan data perawi akan dihiting frekuensinya (FP-Growth)
3. Menentukan  nilai  minimum  support  lalu melakukan  seleksi  terhadap  data  yang  telah memenuhi nilai minimum support.
4. Menentukan nilai Confidence (kepercayaan) lalu melakukan  seleksi  terhadap  data  yang  telah memenuhi nilai Confidencenya.
5. Lalu,  jika  nilai  confidence  sudah  diseleksi  dan mendapatkan  kan  nilai  yang  bagus  maka  akan mendapatkan hasil Assosiasi Rules dengan nilai kepercayaan tinggi.

## 2.1.5. Penerapan Algoritma FP-Growth
Mengungkap  Itemset  berurutan  menggunakan penilaian FP-Growth diselesaikan dengan mengirimkan  konstruksi data pohon atau disebut FP- Tree. FP-Tree adalah struktur kapasitas informasi yang dipadatkan.  FP-Tree  bekerja  dengan  menunjukkan setiap pertukaran informasi dengan cara tertentu di FP- Tree.[11]

## 2.1.6. Penjualan
Penjualan suatu gerakan menjual suatu barang atau  jasa  yang  tidak  mempunyai  tujuan  lain  selain untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  sebesar- besarnya.  Perencanaan  produksi  adalah  proses menentukan  berapa  banyak  yang  harus  diproduksi sebagai  respons  terhadap  permintaan  pelanggan  dan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikannya.  Ada  juga  satu  lagi  arti  penjualan, yaitu siklus yang digunakan vendor untuk menawarkan tenaga kerja dan produk kepada pembeli untuk  memastikan  bahwa  tidak  ada  masalah  nyata yang muncul selama perdagangan. Sesuai definisi lain, kesepakatan  adalah  cara  paling  umum  untuk memindahkan  tanggung  jawab  atau  administrasi  dari dealer ke pembeli.[13]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian adalah subjek dari mana  data  dapat  diperoleh.  Sumber  daya  meliputi, Nama Sumber Informasi, Alamat, Waktu Pengumpulan  Data,  dan  Data  Penelitian  Ada  dua bagian dalam data penelitian ini:

## 3.1.1. Data Primer
Informasi  Penting  adalah  data  yang  diperoleh oleh  para  ahli  secara  lugas  (dari  langsung),  atau langsung pada bagian objek yang diteliti. Contoh Data dasar  adalah  data  yang  diperoleh  dari  responden melalui  survei,  fokus  dan  pertemuan  eksekutif,  atau data tambahan dari pertemuan ahli dengan narasumber.

## 3.1.2. Data Sekunder
Data Sekunder adalah data yang diperoleh dari responden  melalui  survei,  pertemuan  fokus  dan eksekutif,  atau  data  tambahan  dari  pertemuan penyelidik dengan sumber. Data sekunder mencakup, namun tidak terbatas pada, catatan kehadiran, catatan gaji,  laporan  pemerintah,  data  yang  diperoleh  dari majalah,  laporan  keuangan  terbitan  perusahaan,  dan sebagainya.  Pada  penelitian  ini  data  sekunder didapatkan  dari  Toko  Azzahra  Snack.  Data  yang digunakan dataset pola transaksi penjualan, dataset ini berupa dari 20 kategori dan 1.000 data.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Ini  adalah  metodologi  atau  prosedur  yang digunakan untuk mengumpulkan data. Metodologi ini menjabarkan suatu prosedur sehingga pemanfaatannya dapat ditunjukkan melalui teknik belajar, wawancara, penegasan,  tes,  dokumentasi,  dan  lain  sebagainya. Macam-macam metode pengumpulan informasi yang sering  digunakan,  persepsi,  jajak  pendapat,  studi dokumentasi.  Dalam  eksplorasi  ini,  strategi  yang digunakan termasuk, khususnya:

## 3.2.1. Observasi
Dalam tahapan observasi yang dilakukan yaitu Tahap  persepsi  diakhiri  dengan  memperhatikan ketidakjelasan pada tempat ujian untuk mengumpulkan data informasi yang digunakan untuk membantu  perencanaan  tugas  akhir.  Tugas  akhir  ini dihasilkan  oleh  Toko  Azzahra  Snack,  yang  nantinya dapat dijadikan dataset dalam Rapidminer.

## 3.2.2. Wawancara
Pada  tahap  penelitian  ini,  penelitian  mencari dan mengumpulkan informasi dengan cara mewawancarai orang yang menjual makanan di Toko Azzahra  Snack  tersebut.  Teknik  wawancara  ini digunakan untuk mengetahui masalah secara keseluruhan  sehingga  dapat  memiliki  konsep  untuk memecahkan  masalahnya. Peneliti juga  meminta izin untuk  menggunakan  informasi  yang  diberikan  oleh Toko tersebut sebagai bahan penelitian.

## 3.2.3. Studi Pustaka
Analis mengumpulkan data dari berbagai bahan perpustakaan  terkait  dan  memimpin  penelitian  yang terkait dengan isu utama dan utama. Pada studi pustaka ini dilakukan  dengan cara  mencari serta  mempelajari referensi terdahulu atau yang sudah ada sesuai dengan penelitian  ini  berdasarkan  pada  penelitian  terdahulu, jurnal,  internet,  dan  sebagainnya.  Untuk  diskusi survei,  informasi  yang  diperoleh  melalui  penelitian kepustakaan  merupakan  sumber  informasi  yang disusun oleh para ahli yang ahli di bidangnya.

## 3.2.4. Jenis Data
Dalam penyelesaian permasalahan Data kuantitatif  dikumpulkan  dan  dimanfaatkan  oleh peneliti dalam penelitian ini. Datanya dapat ditemukan pada tabel di bawah ini:
Tabel 2. Transaksi Pembelian Kue Pembeli 1 Makanan Yang Terjual Pembeli 1 Kue sus, Lemper, Dimsum, Putu Ayu, Bolu Brownis Pembeli 2 Kue sus , Bakpau Pembeli 3 Donat, Lemper, Dimsum, Combro, Putu Ayu … … Pembeli 999 Kue Sus Pembeli 1000 Buras, Bolu Brownis

## 3.3. Tahapan Perancangan
Untuk analisis Informasi dalam pelaksanaan data Mining informasi melibatkan proses tahapan Konowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  dengan beberapa siklus untuk memecah informasi, khususnya:

## Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 3.3.1. Penilaian data (Data Selection)
Ini adalah pilihan indeks informasi yang harus diselesaikan  dalam  Kumpulan  Data  Pengungkapan Informasi (KDD) sebelum dimulainya tahap penambangan  informasi.  Kemudian,  informasi  dari hasil  seleksi  akan  digunakan  untuk  penanganan informasi, kemudian disimpan ke dalam dokumen, dan diisolasi  dari  tugas-tugas  informasi  dasar.  Pemilihan informasi  karakteristik  yang  akan  dimanfaatkan berikut ini prasyarat penanganan terakhir Rapidminer 9.10.001, yaitu harus mempunyai nilai binomial.

## 3.3.2. Preprocessing
Proses  pembersihan  data  yang  menjadi  fokus utama  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) harus dilakukan sebelum proses data mining. Akan ada penghapusan beberapa data penjualan jika informasinya  tidak  mencukupi.  Proses  pembersihan informasi mencakup menghilangkan informasi salinan, benar-benar melihat informasi yang bertentangan  dan  memperbaiki  kesalahan  informasi, seperti kesalahan ketik.

## 3.3.3. Transformation
Merupakan  proses  perubahan  informasi  yang dipilih,  sehingga  informasi  yang  akan  digunakan secara tepat pada saat proses penambangan informasi. Jenis informasi yang akan diperiksa dalam kumpulan data umumnya akan menentukan teknik ini.

## 3.3.4. Data Mining
Merupakan  metode  paling  terkenal  untuk mencari  rencana  atau  informasi  menarik  dari pemilihan  informasi  dengan  menggunakan  strategi atau  teknik  tertentu.  Tujuan  keseluruhan  Proses Keterbukaan Informasi di Pangkalan Data Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  harus  memandu pemilihan metode dan algoritma.

## 3.3.5. Interpretation/Evaluasi
Model  informasi  dihasilkan  oleh  siklus penambangan  informasi  harus  diperkenalkan  dalam struktur  yang  dapat  dipahami  secara  efektif  oleh individu  yang  terlibat  erat.  Dengan  penambangan informasi  Anda  akan  mendapatkan  berlian  sebagai data dalam koleksi informasi yang sangat besar.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Cara  Menerapkan  algoritma  Frequent Pattern Growth (FP-Growth) pada transaksi penjualan di Toko Azzahra Snack 4.4.1. Database  Transaksi  Pembelian  Kue  pada Toko Azzahra Snack a. Database  transaksi  pembelian  kue  pada  Toko Azzahra
Tabel 3. Transaksi Pembelian Kue Pembeli Makanan Yang Terjual Pembeli 1 Kue sus, Lemper, Dimsum, Putu Ayu, Bolu Brownis Pembeli 2 Kue sus , Bakpau Pembeli 3 Donat, Lemper, Dimsum, Combro, Putu Ayu … … Pembeli 1000 Buras, Bolu Brownis b. Database transaksi berbentuk tabular Tabel 4. Tabel Tabular Nama Pembeli Kue Sus Bakpau … Putu ayu Pembeli 1 2 0 … 2 Pembeli 2 4 2 … 0 Pembeli 3 0 0 … 1 … … … … … Pembeli 1000 0 0 … 0
4.4.2. Pola Itemset
a. Percobaan Pertama
Pada  percobaan  pertama  dengan  min.  Support = 0.01 dan min. Confidence = 0.9
Gambar 3. Pola Itemset 1
Gambar 5. Pola Itemset 3
Gambar 6. Pola Itemset 4 dan 5
b. Percobaan Kedua
Pada percobaan kedua ini dengan min. Support = 0.015 dan min. Confidence = 0.8
Gambar 7. pola itemset 1 item
Gambar 8. pola item set 2

## Gambar 9. pola item set 3 dan 4 item
4.2. Hasil  analisis  dari  penerapan  algoritma Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth)  pada transaksi penjualan di Toko Azzahra Snack 4.2.1. Interpretation / Evaluation
Hasil dari Rapidminer  yaitu berupa graph dan descirption.  Hasil  graph  dan  hasil  description  bisa dilihat pada gambar dibawah ini.
a. Hasil Percobaan Pertama
Gambar 10. Hasil Graph pada percobaan pertama
Gambar 11. Hasil Description pada percobaan
pertama Tabel 5. Hasil Tabel Description pada percobaan pertama Donat, Lemper Dimsum 0.941 Donat, Lemper Combro 0.941 Donat, Lemper Dimsum, Combro 0.941 … … … Dimsum, Donat, Lemper, Putu Ayu Combro 1.000 Combro, Donat, Lemper, Putu Ayu Dimsum 1.000
Terdapat  variasi  hasil  yang  menunjukkan hubungan  antar  item-set,  seperti  yang  digambarkan dalam grafik dan deskripsi percobaan kedua. Asosiasi tertinggi,  seperti  Dimsum  Combro  Donat  dengan Lemper,  memberikan  insight  bahwa  jika  konsumen membeli  kombinasi  tersebut,  tingkat  kemungkinan pembelian  Lemper  mencapai  100%.  Sebaliknya, asosiasi  dengan  nilai  terkecil,  seperti  Donat  Lemper dengan Dimsum, Donat Lemper dengan Combro, dan Donat  Lemper  dengan  Dimsum  dan  Combro, menunjukkan tingkat kemungkinan pembelian 94,1%. Dengan  rumusan  argumentatif  ini,  dapat  dikatakan bahwa temuan analisis algoritma FP-Growth mengungkap pola dalam penjualan makanan  di Toko
Azzahra Snack, memungkinkan perencanaan persediaan yang lebih efektif.
b. Hasil Percobaan Kedua
Gambar 12. Hasil Graph pada percobaan kedua
Gambar 13. Hasil Description pada percobaan kedua
Tabel 6. Hasil Description pada percobaan kedua Dimsum, Combro Donat 0.889 Dimsum, Donat Combro 0.889 Dimsum, Combro Lemper 0.889 … … … Dimsum, Donat, Lemper Combro 1.000 Combro, Donat, Lemper Dimsum 1.000
Berdasarkan hasil percobaan kedua lanjutan dari pemeriksaan selanjutnya pada Gambar diatas, terdapat variasi hasil yang menunjukkan asosiasi yang berbeda. Asosiasi  tertinggi,  seperti  Dimsum  Combro  Donat dengan  Lemper,  memberikan  informasi  bahwa  jika konsumen membeli kombinasi tersebut, kemungkinan pembelian  Lemper  mencapai  100%.  Sementara  itu, asosiasi dengan tingkat sedang, seperti Donat Lemper dengan  Dimsum,  Donat  Lemper  dengan  Combro, Donat  Lemper  dengan  Dimsum  dan  Combro, menunjukkan tingkat kemungkinan pembelian sebesar 94,1%.  Asosiasi  dengan  tingkat  terendah,  seperti Dimsum  Combro  dengan  Donat,  Dimsum  Donat dengan  Combro,  dan  lainnya,  menunjukkan  tingkat kemungkinan  sebesar  88,9%.  Dengan  merumuskan argumen  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  hasil  analisis Menggunakan  algoritma  FP-Growth  memungkinkan
Anda  mengetahui  seberapa  sering  Anda  membeli makanan  di  Toko  Azzahra  Snack,  memungkinkan perencanaan persediaan yang lebih efektif.
Dari  hasil  Data  mining  melibatkan  perhitungan FP-Growth pada pengujian pertama dan kedua dengan tools Rapidminer dapat disimpulkan bahwa metode ini bisa jadi bahan referensi transaksi pada Toko Azzahra Snack dalam pengambilan keputusan pada perencanaan  persediaan  makanan  mana  saja  yang sering  dibeli  dan  jarang  dibeli,  sehingga  dapat diperkirakan makanan apa saja yang ketersediaan yang harus  didahulukan  berdasarkan  dengan  permintaan konsumennya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  analisis  algoritma  FP-Growth  pada transaksi pembelian makanan di Toko Azzahra Snack, dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ini  efektif  dalam menentukan  pola  penjualan.  Dengan  menggunakan dataset  sample  berisi  1.000  data  dan  19  atribut makanan, eksperimen dengan aturan asosiasi memberikan  wawasan  berharga.  Percobaan  pertama, dengan  min.  Support  =  0.01  dan  min.  Confidence  = 0.9,  mengidentifikasi  4  item  makanan  paling  sering dibeli  oleh  pelanggan,  seperti  Lemper,  Dimsum, Combro,  dan  Donat.  Percobaan  kedua,  dengan  min. Support = 0.015 dan min. Confidence = 0.8, menyoroti 5 item makanan, termasuk Putu Ayu.
Hasil eksperimen menunjukkan nilai Support dan Confidence  tertinggi  untuk  masing-masing  item. Analisis  data  mining  ini  memiliki  potensi  membantu dalam  pengambilan  keputusan  dan  memberikan informasi pola penjualan, memungkinkan perencanaan persediaan  makanan  yang  lebih  efektif.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  adalah  membedah  desain kesepakatan  menggunakan  Data  Mining    dengan beberapa teknik, bukan hanya satu, untuk memperoleh perbandingan  yang  komprehensif  antara  metode- metode tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Astrina Í ½í 3 §, M. Z. Arifin, and U. Pujianto, “Penerapan  Algoritma  FP-Growth  Dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen Pada Kain Tenun Medali Mas,” 2019.
[2]  A. R. Wibowo and A. Jananto, “IMPLEMENTASI DATA MINING METODE ASOSIASI ALGORITMA FP-GROWTH PADA PERUSAHAAN RITEL,” vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[3]  Firmansyah and Odi Nurdiawan, “PENERAPAN DATA MINING
MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN- GROWTH  UNTUK  MENENTUKAN  POLA PEMBELIAN PRODUK CHEMICALS.”
[4]  E.  Munanda  and  S.  Monalisa,  “PENERAPAN ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK
PENENTUAN  TATALETAK  BARANG  1,”
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[5]  L.  Kando  Sihombing,  U.  Fatimah  Sari  Sitorus Pane, P. Studi Sistem Informasi, and S. Triguna Dharma,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JURNAL  SISTEM INFORMASI TGD , vol. 1, pp. 228–238, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[6]  B.  Anugrah,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNAKAN
ALGORITMA FP- GROWTH PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN DI INDOVAPING
PALEMBANG,” Bina  Darma  Conference  on Computer Science .
[7]  H.  Jurnal,  A.  P.  Sandi,  and  V.  W.  Ningsih, “JURNAL  PUBLIKASI  ILMU  KOMPUTER DAN MULTIMEDIA IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENENTU PERSEDIAAN PRODUK DENGAN ALGORITMA FP-
GROWTH PADA DATA PENJUALAN SINARMART,” JUPIKOM , vol. 1, no. 2, 2022.
[8]  H. Agustian Siregar, N. Yanti Lumban Gaol, S. Informasi,  and  S.  Triguna  Dharma,  “Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Rumah  Makan Kasih  Ibu  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering”, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[9]  E.  Nurarofah,  R.  Herdiana,  and  N.  D.  Nuris, “PENERAPAN  ASOSIASI  MENGGUNAKAN
ALGORITMA  FP-GROWTH  PADA  POLA TRANSAKSI PENJUALAN DI TOKO ROTI,”
2023.
[10]  I.  Abdur  Rahman,  R.  Yanu  Farifah,  and  F. Hamami,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan  Toko  Sembako  Dengan  Algoritma Apriori,” 2022.
[11]  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.
[12]  S.  Syahriani,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma FP-Growth,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 1920, Dec. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5148.
[13]  F.  Rozi  Tarigan,  Azanuddin,  and  N.  Yanti Lumban  Gaol,  “Implementasi  Data  Mining Menentukan  Pola  Penjualan  Produk  Toko Perabot  Dua  Bersaudara  Kutalimbaru  Dengan Menggunakan Fp-Growth Fahrul Rozi Tarigan*, Azanuddin  **,  Nur  Yanti  Lumban  Gaol  *** *Program  Studi  Sistem  Informasi  (SI),  STMIK Triguna  Dharma  **Program  Studi  Sistem Informasi  (SI),  STMIK  Triguna  Dharma ***Program Studi Sistem Informasi (SI), STMIK Triguna  Dharma,”  2021,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/