Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023

## Penentuan Rekomendasi Paket Promosi Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Di The Javanese Cafe
Dwi Astuti [1] , Samsinar [2]*
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi [1], [2] Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia dwiastuti0603@gmail.com [1 ] , samsinar@budiluhur.ac.id [2]*
Abstract— Data analysis and processing is very important to support business development. One example is The Javanese Café which requires analysis and processing to determine promotional menu package recommendations. To carry out data analysis and processing, of course you need technology to make these activities easier. The technology that can be used to overcome this problem is data mining. Data mining has an association rule method which functions to form association patterns. Researchers also use the FP-Growth algorithm to speed up the data processing process. The sales  transaction  data  processing  resulted  in  14  association patterns with the highest confidence values and 9 menu items with the  lowest  support  values. Then  the results  were analyzed again and produced 4 recommendations for promotional menu packages that could be used to support product marketing strategies.
Keywords— Data  Mining,  Association  Rule,  FP-Growth, Purchase Pattern
Abstrak—  Analisis  dan  pengolahan  data  sangatlah  penting untuk mendukung perkembangan bisnis. Salah satu contohnya pada  The  Javanese  Café  yang  membutuhkan  analisa  dan pengolahan  untuk  menentukan  rekomendasi  paket  menu promosi.  Untuk  melakukan  analisis  dan  pengolahan  data tentunya  membutuhkan  sebuah  teknologi  agar  dapat mempermudah  kegiatan  tersebut.  Teknologi  yang  dapat dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah data mining.  Data mining mempunyai metode association rule yang  berfungsi  untuk  membentuk  pola  asosiasi.  Peneliti  juga memanfaatkan  algoritma  FP-Growth  untuk  mempercepat proses pengolahan data. Dari proses pengolahan data transaksi penjualan,  menghasilkan  14  pola  asosiasi  dengan  nilai confidence  tertinggi  dan  9  item  menu  dengan  nilai  support terendah.  Kemudian  hasil  tersebut  dianalisa  kembali  dan menghasilkan  4 rekomendasi paket menu promosi yang dapat digunakan untuk menunjang strategi pemasaran produk.
Kata Kunci— Data Mining,  Association Rule, FP-Growth, Pola Pembelian

## I. P ENDAHULUAN
Era globalisasi  saat  ini  telah melahirkan banyak bisnis baru dan tingkat persaingan yang tinggi, salah satunya adalah usaha di bidang kuliner. Usaha ini sangat menjanjikan karena kebutuhan  pangan  konsumen  semakin  hari  semakin meningkat  [1].  Untuk  menghadapi  persaingan  bisnis  yang tinggi,  pelaku  bisnis  harus  merancang  berbagai  taktik
pemasaran agar kelangsungan bisnis terjaga. Salah satu cara agar  bisnis  tetap  kompetitif  dengan  para  pesaing  adalah melalui  promosi.  Sebagai  salah  satu  bentuk  pemasaran  [2], promosi bertujuan untuk mewujudkan peningkatan kesadaran terhadap produk, mengembangkan preferensi merek di pasar sasaran,  mengoptimalkan  pemasaran  dan  pangsa  pasar, mendorong  pembelian  berulang  produk  yang  sama, memperkenalkan  produk  baru  serta  memikat  pembeli  baru [3].
The  Javanese  Café merupakan  suatu  usaha  yang  lahir akibat  perkembangan  bisnis  di  bidang  kuliner.  Tingginya tingkat  persaingan menyebabkan penurunan penjualan pada The  Javanese  Café, sehingga  pihak supervisor  cafe ingin melakukan  promosi  secara  berkala  untuk  meningkatkan penjualan.  Namun,  untuk  melakukan  tindakan  tersebut, manajemen  tidak  mempunyai  acuan  untuk  memilih  item menu yang akan ditawarkan kepada pelanggan. Oleh karena itu,  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan pengolahan  dan  analisis  terhadap  data  transaksi  penjualan. Dalam melakukan pengolahan dan analisis data membutuhkan  sebuah  teknologi  untuk  mempermudah  serta mempercepat  kegiatan  tersebut.  Teknologi  yang  dapat dimanfaatkan  sebagai  solusi  dari  permasalahan  tersebut adalah data mining.
Data  mining adalah  serangkaian  proses  yang menghasilkan wawasan baru dengan menggali sejumlah data besar untuk menemukan pola dan aturan tertentu [4]. Teknik dalam data mining yang dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah pada penelitian ini adalah association  rule. Teknik asosiasi berfungsi untuk mendeteksi pola yang paling kerap muncul  dalam  himpunan itemset [5].  Proses  analisis menggunakan bantuan algoritma FP-Growth untuk membuat aturan  asosiasi  dalam  bentuk “If    Then”. Algoritma FP- Growth merupakan  salah  satu  algoritma  yang  bisa diimplementasikan  pada  teknik association  rules .  Fungsi algoritma FP-Growth yaitu untuk mengidentifikasi item yang paling  kerap  muncul  pada  himpunan  data  dalam  sebuah database [6] .
Terdapat beberapa penelitian terdahulu terkait penetapan promosi produk dengan memanfaatkan algoritma
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
FP-Growth, yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] menghasilkan 2 rule yang mempunyai nilai confidence 79,1 %  dan  58,8%.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  [8] mempunyai hasil 3 rule yang semua nilai confidence 100%. Algoritma FP-Growth diterapkan pada penelitian ini karena untuk  memperoleh frequent  itemset tidak  membutuhkan generate  candidate ,  melainkan  memanfaatkan  konsep penyusunan tree ,  sehingga  proses  pengolahan  data  lebih cepat.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  pola pembelian pada data transaksi penjualan The Javanese Cafe menggunakan  algoritma Frequent  Pattern  Growth ( FP- Growth )  sebagai  acuan  untuk  menentukan  rekomendasi menu  promosi.  Sehingga  pola  yang  dihasilkan  diharapkan dapat membantu perusahaan untuk mendapatkan rekomendasi menu promosi.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari data sekunder, yang bersumber dari data transaksi penjualan The Javanese Café periode Bulan Maret 2022 sampai Bulan Maret  2023  dengan  jumlah  6.674 record .  Data  sekunder merupakan data yang sengaja dikumpulkan untuk memberikan  informasi  berupa  dokumentasi  seperti  catatan atau gambar [9]. Pada data transaksi penjualan The Javanese Café terdapat 9 atribut, yang terdiri dari id transaksi, tanggal, waktu,  nama  produk,  jumlah,  kategori  produk,  nominal, pembayaran  dan  nama merchant yang  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut:
TABEL I. S AMPEL D ATA T RANSAKSI P ENJUALAN
B. Data Preprocessing
Sebelum  dataset  diolah  menggunakan tools ,  terdapat beberapa kegiatan yang harus dilakukan, yaitu :
a. Membersihkan Data ( Data Cleaning )
Pada tahap ini dilakukan pembersihan terhadap data pada Tabel  1.  dengan  menghapus  beberapa  atribut  yaitu  id transaksi,  waktu,  jumlah,  kategori  produk,  nominal, pembayaran,  dan  nama  merchant,  sehingga  menghasilkan data sepeti Tabel 2.
TABEL II. D ATA H ASIL P EMBERSIHAN A TRIBUT Tanggal Nama Produk 01/03/2022 Blood Vampire, Javanese Sampler 01/03/2022 Blue Ocean
b. Transformasi Data ( Data Transformation )
Sebelum  melakukan  proses  transormasi  data,  dilakukan pengkodean  terhadap  nama  produk,  karena  nama  produk
yang  terlalu  panjang.  Daftar  kode  produk  bisa  dilihat  pada Tabel 3 berikut:
TABEL III. K ODE P RODUK Kode Nama Produk Kode Nama Produk M1 Air Mineral M26 Taro M2 Teh M27 Coklat Hazelnut M3 Lemon Tea M28 Thai Tea M4 Lemon Tea Jumbo M29 Blue Ocean M5 Es Teh Jumbo M30 Selasih Fantasy M6 Wedang Uwuh M31 Red Delight M7 Kopi Tubruk Susu M32 Blood Vampire M8 Kopi Tubruk M33 Cinamond Crush M9 Vietnam Drip M34 French Fries M10 Caffe Latte M35 Jamur Krispi M11 Cappucchino M36 Tahu Krispi M12 Black Americano M37 Javanese Sampler M13 Espresso M38 Siomay M14 Mocha Latte M39 Roti Bakar M15 V-60 M40 Croffle M16 CoffeeMilk Original M41 Cireng Krispi M17 CoffeeMilk Brown Sugar M42 Donat Kentang M18 CoffeeMilk Hazelnut M43 Nasi Ayam Matah M19 CoffeeMilk Matcha M44 Nasi Ayam Geprek M20 Americano Ice M45 Nasgor Krengsengan M21 Japanese Ice M46 Nasgor Terasi M22 CoffeeMilk Vanila M47 Nasgor Rawon M23 Coklat M48 Indomie Rebus M24 Red Velvet M49 Indomie Goreng M25 Matcha
Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah  tipe  data categorical menjadi binominal. Proses transformasi menghasilkan data pada Tabel 4.
TABEL IV. H ASIL T RANSFORMASI D ATA
Tang gal TI D M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 … M 49 Ju mla h Ite m 01/03 /2022 1 0 0 0 0 0 0 0 0 …  0 2 01/03 /2022 2 0 0 0 0 0 0 0 0 …  0 1 … … …  …  …  …  …  …  …  …  …  … … 31/03 /2023 66 74 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2
c. Reduksi Data ( Data Reduction )
Pada tahap reduksi data, aktivitas yang dilakukan adalah menyeleksi data dengan jumlah item per transaksi lebih dari satu. Karena data yang akan diolah adalah data yang memiliki item dengan jumlah minimal dua item dalam satu transaksi, seperti data pada Tabel 5.
TABEL V. D ATA H ASIL R EDUKSI
Tang gal TI D
M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 … M 49 Ju mla h ite m
01/03 1 0 0 0 0 0 0 0 0 …  0 2
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
/2022
01/03 /2022 2 0 0 0 0 0 0 0 0 …  1 3 … … …  …  …  …  …  …  …  …  …  … … 31/03 /2023 47 40 0 0 0 0 0 0 0 1 …  0 2

## C. Tahapan Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  mengimplementasikan  metode pengembangan Cross-Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM) sebagai tahapan penelitian. CRISP-DM merupakan  konsorsium  perusahaan  yang  dibangun  pada tahun  1996  oleh  Komisi  Eropa  yang  ditetapkan  sebagai prosedur standar penambangan data sehingga bisa digunakan di  beragam  bidang  industri  [10]. Gambar  1.  berikut merupakan  gambaran  alur  proses  CRISP-DM  beserta penjelasannya.

## Gambar 1. Tahap CRISP-DM

## D. Association Rule
Aturan  asosiasi  adalah  teknik  penambangan  data yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  item  satu  dengan  item lainnya  dalam  database  [11].  Untuk  menetapkan  hubungan antar  item,  harus  mencakup  persyaratan  minimum  support dan minimum confidence , yang mempunyai rentang nilai dari 0%  hingga  100%  [12],  berikut  merupakan  penjelasan mengenai nilai support dan confidence [13].
a. Support
Support adalah  representasi  dari  gabungan  item  pada database. Misalnya, jika ditemukan item A dan item B dalam database, maka nilai supportnya adalah persentase transaksi pada database yang berisi item A dan B. Berikut rumus yang digunakan untuk menentukan nilai support :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 A = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan  nilai support untuk  2  item  diperoleh dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A, B) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
b. Confidence
Confidence pada  aturan  asosiasi  adalah  ukuran  untuk menetapkan  aturan,  yaitu  penyajian  transaksi  dalam  basis
data  yang  berisi  A  dan  B.  Nilai confidence bisa  diketahui dengan rumus berikut ini:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
(3)
E. Algorithm FP-Growth
Algoritma FP-  Growth adalah  metode  alternatif  untuk mendeteksi  kumpulan  data  yang  paling  kerap  muncul ( frequent itemset ) tanpa memerlukan generasi kandidat [14]. Sebelum  melakukan  proses  pada  fase  utama,  terdapat beberapa  langkah  khusus  untuk  menyiapkan dataset ,  yaitu mencari frequent  itemset, membuat  susunan  berlandaskan prioritas, dataset diatur berlandaskan prioritas, dan membuat fp-tree. Setelah  langkah  khusus  terpenuhi,  selanjutnya menyelesaikan  tiga  fase  utama  dari  algoritma FP-Growth , yaitu Fase Pembangkitan Conditional  Pattern  Base , Fase Pembangkitan Conditional FP-Tree , dan Fase Pembangkitan Frequent Itemset [15].

## F. Lift Ratio
Nilai lift  ratio berguna  untuk  menyatakan  keabsahan mekanisme  transaksi  dalam  memberikan  informasi  tentang benar tidaknya produk A dan produk B dibeli  dalam  waktu yang  bersamaan.  Jika  nilai lift  ratio >  1  maka  transaksi dikatakan sah, artinya produk A sebenarnya dibeli bersamaan dengan produk B [16]. Untuk menghitung nilai lift ratio bisa dilakukan dengan rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (4)
Sedangkan expected confidence dihitung dengan rumus berikut ini:

## 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
= ∑ 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (5)
Jika perhitungan menghasilkan nilai kurang dari 1 maka terdapat korelasi negatif. Sedangkan hasil perhitungan yang nilainya lebih besar dari 1, terdapat korelasi positif. Namun ketika hasil perhitungan nilainya sama dengan 1 maka tidak ada korelasi antara X dan Y [17].

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Perhitungan FP-Growth
Perhitungan  algoritma  FP-Growth  akan  dilakukan menggunakan  10  sampel  item  menu  dan  20  sampel  data transaksi penjualan. Sampel item menu yang digunakan yaitu Vietnam Drip, Caffe Latte, Cappucchino, Black Americano, Mocha  Latte,  Coklat  Hazelnut,  French  Fries,  Tahu  Krispi, Roti  Bakar  dan  Croffle.  Sedangkan  sampel  data  transaksi dapat dilihat pada Tabel 6:
TABEL VI. S AMPEL D ATA T RANSAKSI TID
Item Transaksi
6 M14, M34
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
TID Item Transaksi 10 M10, M36 11 M11, M12, M34 16 M11, M12, M36
25 M9, M36 32 M27, M34, M36 41 M10, M12, M39
44 M11, M12, M40
71 M9, M12, M36
73 M9, M11, M36
139 M10, M34, M39
148 M10, M34
189 M9, M12, M36, M39
215 M10, M11, M40
228 M9, M34 243 M10, M36, M39
297 M9, M11, M34, M36, M40
306 M12, M34
307 M10, M14, M39

## 316 M12, M34
Setelah  menentukan  sampel  data,  langkah  selanjutnya melakukan empat fase khusus algoritma FP-Growth yaitu:
a. Mencari frekuensi kemunculan menggunakan persamaan (1). Nilai minimum support yang ditetapkan  adalah 0.1, item  menu  akan  dihapus  jika  tidak  memenuhi  nilai minimum support , seperti yang terlihat pada Table 7.
TABEL VII. F REKUENSI K EMUNCULAN I TEM M ENU Item Menu Frekuensi Proses Support Support M9 6 (6/20) 0,3 M10 7 (7/20) 0,35 M11 6 (6/20) 0,3 M12 8 (8/20) 0,4 M14 2 (2/20) 0,1 M27 1 (1/20) 0,05 M34 9 (9/20) 0,45 M36 9 (9/20) 0,45 M39 5 (5/20) 0,25 M40 3 (3/20) 0,15
b. Membuat susunan item menu berdasarkan prioritas. Tabel 8  merupakan  hasil  penyusunan  item  menu  berdasarkan frekuensi kemunculan.
TABEL VIII. F REKUENSI K EMUNCULAN I TEM M ENU B ERDASRKAN P RIORITAS Item Menu Frekuensi Support M34 9 0,45 M36 9 0,45
Item Menu Frekuensi Support M12 8 0,4 M10 7 0,35 M9 6 0,3 M11 6 0,3 M39 5 0,25 M40 3 0,15 M14 2 0,1
c. Dataset diatur  berdasarkan  prioritas.  Setiap  transaksi disusun  berdasarkan  item  menu  yang  mempunyai frekuensi  tertinggi  menuju  item  menu  yang  mempunyai frekuensi rendah.
TABEL IX. D ATASET BERDASARKAN PRIORITAS TID Item Transaksi 6 M34, M14
10 M36, M10
11 M34, M12, M11 16 M36, M12, M11
25 M36, M9
32 M34, M36
41 M12, M10, M39 44 M12, M11, M40 71 M36, M12, M9 73 M36, M9, M11 139 M34, M10, M39 148 M34, M10 189 M36, M12, M9, M39 215 M10, M11, M40 228 M34, M9 243 M36, M10, M39 297 M34, M36, M9, M11, M40 306 M34, M12 307 M10, M39, M14 316 M34, M12
d. Membuat fp-tree berdasarkan pembacaan dari setiap TID. Hasil  pembacaan semua TID dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pembentukan FP-Tree Setelah Pembacaan Seluruh TID
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
Setelah pembentukan Fp-Tree selesai langkah berikutnya  melakukan  tiga  fase  utama  algoritma frequent pattern growth yaitu:
a. Fase Pembangkitan Conditional Pattern Base Dibentuk berdasarkan FP-Tree pada Gambar 2. Tabel 10 berikut merupakan hasil dari proses conditional pattern base :
TABEL X. C ONDITIONAL P ATTERN B ASE Suffix Conditional Pattern Base M14 {M34=1}, {M10,M39=1} M40 {M34,M36,M9,M11=1}, {M12,M11=1}, {M10,M11=1} M39 {M34,M10=1}, {M12,M10=1}, {M10=1}, {M36,M10=1}, {M36,M12,M9=1} M11 {M34,M36,M9=1}, {M34,M12=1}, {M12=1}, {M10=1}, {M36,M9=1}, {M36,M12=1} M9 {M34,M36=1}, {M34=1}, {M36=2}, {M36,M12=2} M10 {M34=2}, {M12=1}, {M36=2} M12 {M34=3}, {M36=3} M36 {M34=2}
b. Fase Pembangkitan Conditional FP-Tree Pada fase ini,  support  count  dari  setiap  item  dalam conditional  pattern  base  akan  diakumulasi.  Jika  hasil akumulasi support count lebih besar atau sama dengan nilai minimum support yang telah ditentukan, maka item tersebut akan  di-generate  kembali.  Tabel  11  berikut  adalah  hasil conditional FP-Tree yang terbentuk:
TABEL XI. C ONDITIONAL FP-T REE Suffix Conditional FP-Tree M40 {M11=3} M39 {M36=2}, {M10=4} M11 {M34=2}, {M36=3}, {M36, M9=2}, {M12=3} M9 {M34=2}, {M36=5, M12=2} M10 {M34=2}, {M36=2} M12 {M34=3}, {M36=3} M36 {M34=2}
c. Fase Pembangkitan Frequent Itemset
Kombinasi item conditional FP-Tree menjadi dasar pembentukan frequent itemset. Sehingga menghasilkan pembentukan frequent itemset pada Tabel 12 berikut:
TABEL XII. F REQUENT I TEMSET Suffix Frequent Itemset M40 {M11, M40=3} M39 {M36, M39=2}, {M10, M39=4} M11 {M34, M11=2}, {M36, M11=3}, {M36, M9, M11=2}, {M12, M11=3} M9 {M34, M9=2}, {M36, M9=5}, {M12, M9=2}, {M36, M12, M9=2} M10 {M34, M10=2}, {M36, M10=2} M12 {M34, M12=3}, {M36, M12=3} M36 {M34, M36=2}
Nilai minimum support yang ditetapkan adalah 0,1 serta nilai  minimum confidence 0,5.  Perhitungan  nilai support memanfaatkan  persamaan  (2),  sedangkan  nilai confidence dihitung  menggunakan  persamaan  (3).  Tabel  13  berikut menunjukkan  pola  asosiasi  yang  mencakup  nilai  minimum support dan minimum confidence :
TABEL XIII. P OLA Y ANG M ENCAKUP N ILAI M INIMUN S UPPORT DAN N ILAI M INIMUM C ONFIDENCE No Rule Support Confidence 1 If {M11} Then {M40} 3/20 = 0,15 3/5 = 0,5 2 If {M40} Then {M11} 3/20 = 0,15 3/3 = 1 3 If {M10} Then {M39} 4/20 = 0,2 4/7 = 0,57 4 If {M39} Then {M10} 4/20 = 0,2 4/5 = 0,8 5 If {M11} Then {M39} 3/20 = 0,15 3/6 = 0,5 6 If {M36, M11} Then {M9} 2/20 = 0,1 2/3 = 0,67 7 If {M11, M9} Then {M36} 2/20 = 0,1 2/2 = 1 8 If {M11} Then {M12} 3/20 = 0,15 3/6 = 0,5 9 If {M36} Then {M9} 5/20 = 0,25 5/9 = 0,56 10 If {M9} Then {M36} 5/20 = 0,25 5/6 = 0,83 11 If {M36, M12} Then {M9} 2/20 = 0,1 2/3 = 0,67 12 If {M12, M9} Then {M36} 2/20 = 0,1 2/2 = 1

## B. Pengujian Lift Ratio
Pengujian dengan lift ratio dilakukan guna mengetahui kekuatan  pola  asosiasi,  yang  dihitung  menggunakan persamaan  (4),  sedangkan  nilai  expected  confidence  akan dihitung menggunakan persamaan (5):
TABEL XIV. H ASIL P ERHITUNGAN N ILAI L IFT R ATIO No Rule Support Confidence Expected Confidence Lift 1 If {M11} Then {M40} 0,15 0,5 0,15 3,333 2 If {M40} Then {M11} 0,15 1 0,3 3,333 3 If {M10} Then {M39} 0,2 0,57 0,25 2,280 4 If {M39} Then {M10} 0,2 0,8 0,35 2,285 5 If {M11} Then {M39} 0,15 0,5 0,45 1,111 6 If {M36, M11} Then {M9} 0,1 0,67 0,3 2,233 7 If {M11, M9} Then {M36} 0,1 1 0,45 2,222 8 If {M11} Then {M12} 0,15 0,5 0,4 1,250 9 If {M36} Then {M9} 0,25 0,56 0,3 1,866 10 If {M9} Then {M36} 0,25 0,83 0,45 1,844 11 If {M36, M12} Then {M9} 0,1 0,67 0,3 2,233 12 If {M12, M9} Then {M36} 0,1 1 0,45 2,222
Semua pola menghasilkan nilai lift ratio > 1, sehingga semua  pola  tersebut  memiliki  korelasi  positif.  Pada  12  rule yang  terbentuk  terdapat  beberapa  rule  yang  memiliki  item menu yang sama. Oleh karena itu rule tersebut harus dipilih salah satu, dengan mempertimbangkan nilai confidence yang lebih besar untuk dipilih.

## C. Implementasi RapidMiner
S oftware RapidMiner  digunakan  untuk  melakukan pengujian terhadap dataset, sehingga korelasi antar rule yang
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
terbentuk  dapat  diketahui.  Desain  pengujian  ditunjukkan pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Desain Pengujian pada RapidMiner
Terdapat  5  operator  yang  digunakan  pada  desain pengujian, dimana dalam setiap operator mempunyai fungsi masing-masing. Operator pertama berfungsi untuk mengimport  dataset  yang  sudah  terbentuk  pada  proses persiapan  data.  Setelah  dataset  diimport,  atribut  data  akan diseleksi menggunakan operator select attribute seperti yang terlihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Operator Select Attribute
Proses  selanjutnya  yaitu  mengubah  tipe  data  yang semula  mempunyai  tipe  numerik  akan  diubah  menjadi  tipe binominal  menggunakan  operator Numerical  to  Binominal , sehingga akan menghasilkan data seperti Gambar 5 berikut.

## Gambar 5. Hasil Data berdasarkan Operator Numerical to Binominal
Tahap  berikutnya  adalah  penerapan  algoritma  FP- Growth.  Pada  operator  FP-Growth,  kegitan  yang  dilakukan adalah menentukan nilai minimum support untuk menyeleksi
dataset.  Nilai  minimum support yang  digunakan  pada penelitian ini adalah 0.1 seperti yang terlihat pada Gambar 6 berikut :
Gambar 6. Operator FP-Growth
Selain  menetukan  nilai  minimum support diperlukan pula  penentuan  nilai  minimum confidence untuk  mengukur kekuatan  kombinasi  pola  yang  terbentuk.  Nilai  minimum confidence yang digunakan pada penelitian ini yaitu 0.5 dan dapat di setting pada operator Create Association Rule .

## Gambar 7. Creat Association Rule
Dari  desain  pengujian  tersebut  menghasilkan  14  pola asosiasi  dan  9  menu  dengan  nilai  support  terendah.  Hasil tersebut kemudian dianalisa sehingga menghasilkan rekomendasi paket menu yang dapat dilihat pada Tabel 16.
Gambar 6. Hasil Pola Asosiasi
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
TABEL XV. I TEM M ENU D ENGAN S UPPORT T ERENDAH No Kode Produk Support 1 M4 15% 2 M13 18% 3 M33 18% 4 M1 18% 5 M21 22% 6 M47 23% 7 M49 23% 8 M46 25% 9 M6 26%
TABEL XVII. H ASIL P AKET P ROMOSI No Paket Promosi yang terbentuk
1 Produk  yang  sering  dibeli  dengan  tingkat kepercayaan  87,3%  di bundling promo  dengan produk Cinamond  Crush yang  mempunyai presentase support 18%
2 Produk  yang  sering  dibeli  dengan  tingkat kepercayaan  77,3%  di bundling promo  dengan produk Espresso yang  mempunyai  presentase support 18%
3 Produk  yang  sering  dibeli  dengan  tingkat kepercayaan  63,5%  di bundling promo  dengan produk Japanese Ice yang mempunyai presentase support 22%
4. Produk  yang  sering  dibeli  dengan  tingkat kepercayaan  58%  di bundling promo  dengan produk  Nasgor  Rawon  yang  mempunyai presentase support 23%  atau  dengan  produk Nasgor Terasi yang mempunyai presentase support 25%

## I. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pengujian  menggunakan software  RapidMiner dan Algoritma FP-Growth terhadap data transaksi penjualan The Javanese Café , menghasilkan 4 rekomendasi  paket  menu  promosi  yang  dapat  menunjang strategi  pemasaran  yaitu;  (a)  Produk  yang  sering  dibeli dengan tingkat kepercayaan 87,3% di bundling promo dengan produk Cinamond  Crush yang  mempunyai  presentase support 18%;  (b)  Produk  yang  sering  dibeli  dengan  tingkat kepercayaan  77,3%  di bundling promo  dengan  produk Espresso yang  mempunyai  presentase support 18%;  (c) Produk yang sering dibeli dengan tingkat kepercayaan 63,5% di bundling promo  dengan  produk Japanese  Ice yang mempunyai presentase support 22%; (d) Produk yang sering dibeli  dengan  tingkat  kepercayaan  58%  di bundling promo dengan  produk  Nasgor  Rawon  yang  mempunyai  presentase support 23%  atau  dengan  produk  Nasgor  Terasi  yang mempunyai presentase support 25% .
Pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan dataset terbaru  dan  periode  waktu  lebih  lama,  sehingga  jumlah transaksi yang lebih besar tersebut dapat menghasilkan nilai
data  transaksi  penjualan  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi. Serta dapat menggunakan algoritma association  rule yang  berbeda  sehingga  dapat  mengetahui  algoritma  mana yang lebih cocok untuk diterapkan.

## REFERENCES
[1] E.  E.  P.  Wulandari,  “Pengaruh  Lokasi,  Inovasi  Produk,  Dan Cita Rasa  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Pada  Eleven  Cafe  Di  Kota Bengkulu,” J. Entrep. dan Manaj. Sains , vol. 2, no. 1, pp. 74–86, 2021.
[2] R. P. C. Atmojo and C. Herdinata, “Pengaruh Harga, Promosi Dan Lokasi  Terhadap  Kepuasan  Konsumen  Pada  Perusahaan  Cv. Andindo  Duta  Perkasa,” PERFORMA  J.  Manaj.  dan  Start-Up Bisnis , vol. 5, no. 5, pp. 379–388, 2020.
[3] A. E. Nasution, L. P. Putri, and M. T. Lesmana, “Analisis Pengaruh Harga,  Promosi,  Kepercayaan  dan  Karakteristik  Konsumen Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Pada 212 Mart di Kota Medan,” in Proseding Seminar Nasional Kewirausahaan , 2019, pp. 194–199.
[4] Tarigan  Fahrul,  Azanuddin,  and  Yanti  Nur,  “Implementasi  Data Mining  Menentukan  Pola  Penjualan  Produk  Toko  Perabot  Dua Bersaudara  Kutalimbaru  Dengan  Menggunakan  Fp-Growth,” J. CyberTech , vol. 1, no. 2, pp. 115–129, 2021.
[5] R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori  Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020.
[6] A.  P.  Sandia  and  V.  W.  Ningsih,  “Implementasi  Data  Mining Sebagai Penentu Persediaan Produk Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Penjualan Sinarmart,” JUPIKOM , vol. 1, no. 2, pp. 111– 122, 2022.
[7] K.  T.  Wijaya  and  I.  Pratama,  “Penerapan  Algoritma  FP-Growth Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Di Internet Learning Cafe Kaliurang,” J. Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 642–651, 2022.
[8] I. Afriyani and I. Ali, “Implementasi Data Mining Terhadap Data Penjualan  Pada  Industri  Kuliner  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth,” E-Link J. Tek. Elektro dan Inform. , vol. 18, no. 1, pp. 40– 49, 2023.
[9] S. Suhada, D. Ratag, G. Gunawan, D. Wintana, and T. Hidayatulloh, “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian Konsumen Pada Ahass Cibadak,” J. Swabumi , vol. 8, no. 2, pp. 118–126, 2020.
[10] R.  M.  Thamrin  and  R.  Andriani,  “Perancangan  Sistem  Informasi Pendaftaran  Dan  Pengelolaan  Data  Skripsi  Mahasiswa  Berbasis Web  Design  Registration  Information  System  And  Web-Based Data Management of Student Thesis,” J. Sisfotenika , vol. 11, no. 1, pp. 101–110, 2021.
[11] A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi  Data  Mining Metode  Asosiasi  Algoritma  FP-Growth  Pada  Perusahaan  Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[12] F.  Febriantho,  D.  Renald,  Y.  Yakub,  E.  Edy,  and  I,  “Penerapan Association  Rule  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi  Produk Kosmetik  Pada  Pt.  Fabiando  Sejahtera  Menggunakan  Algoritma Apriori,” J.  Algor ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.31253/algor.v2i1.437.
[13] J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 87– 90, 2019.
[14] N.  Hutabarat  and  J.  R.  Sagala,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pemesanan Pemesanan Percetakan Bahan Ajar Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus Percetakan Wendy),” J. Method. , vol. 4, no. 2, pp. 25–32, 2018.
[15] C.  E.  Firman,  “Penentuan  Pola  Yang  Sering  Muncul  Untuk Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Inform. J. Inform. Manaj. dan Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 1–8, 2017.
Submitted : August 3, 2023, Revised : August 18, 2023, Accepted : October 5, 2023, Published : November 7, 2023
[16] N.  D.  Andriai,  T.  W.  Utami,  and  R.  Wasodo,  “Implementasi Algoritma  Fp-Growth  Dalam  Market  Basket  Analysis  Untuk
Menganalisis  Pola  Belanja  Konsumen  Pada  Data  Transaksi
Penjualan,” 2019.
[17] R. P. Karina, S. Lestanti, and F. Febrinita, “Penerapan Algoritma Apriori  Dalam  Seleksi  Penjurusan  Calon  Peserta  Didik  Baru  Di Smak Diponegoro Blitar,” JATI(Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 716–724, 2022.