## ANALISIS POLA TRANSAKSI PEMBELIAN PADA BISNIS FOOD AND BEVERAGE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Rafly Fansuri, Edi Tohidi, Edi Wahyudin, Kaslani, Iin. Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat rofikoalfarabi@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam dunia bisnis Food and Beverage yang sangat kompetitif saat ini, perusahaan-perusahaan dihadapkan pada tekanan untuk terus mengembangkan strategi-strategi kreatif dalam menjalankan operasi mereka. Salah satu strategi yang dapat digunakan dalam meningkatkan kinerja penjualan adalah cross-selling , yaitu taktik menjual produk tambahan yang berkaitan dengan produk yang telah dibeli oleh pelanggan, dengan tujuan meningkatkan omset penjualan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi hubungan antara produk-produk yang sering dibeli oleh pelanggan dan bagaimana pola pembelian mereka dianalisis. Data penjualan dari French Bakery Sales  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth)  adalah  alat  yang digunakan dalam  metodologi penelitian  ini untuk data mining asosiasi. Data transaksi penjualan dikumpulkan, atribut yang relevan dipilih, data dipreprocessing, proses asosiasi dataset, dan evaluasi pola yang terbentuk adalah semua  langkah  dalam  proses  penelitian  ini.  penelitian  ini  menghasilkan  8  aturan  asosiasi  menggunakan  nilai minimum support 0,08 dan confidence 0,5 dengan 10 produk pembentuk. Aturan-aturan ini memiliki potensi untuk mendukung strategi cross-selling dengan lebih mudah dan efisien. Aturan-aturan ini memberikan informasi yang detail  mengenai  pola  pembelian  produk  oleh  konsumen,  serta  memperkirakan  tingkat  peluang  keberhasilan strategi cross-selling.
Kata kunci : Cross Selling, Fp-growth, Asosiasi

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  peningkatan  jumlah  bisnis  di  sektor penjualan  makanan  dan  minuman  membuat  para pelaku bisnis perlu berfikir kreatif untuk memasarkan produk  andalan  mereka  kepada  setiap  pelanggan, termasuk  pelanggan  baru  maupun  pelanggan  yang sudah  berlangganan.  Ketersediaan  berbagai  pilihan menu  dapat  memperpanjang  proses  pemesanan, karena  konsumen  mungkin  merasa  kesulitan  dalam memilih menu yang paling cocok untuk mereka. Oleh karena  itu,  para  penjual  diharapkan  mampu memberikan  rekomendasi  yang  akurat  agar  proses pemesanan  dapat  berjalan  lebih  efisien,  sambil  tetap memastikan  kepuasan  pelanggan  terhadap  pilihan menu  tersebut.  Selain  itu,  popularitas  suatu  menu  di kalangan konsumen dapat  menyebabkan peningkatan permintaan  terhadap  bahan-bahan  yang  digunakan dalam  menu  tersebut.  Oleh  karena  itu,  para  penjual perlu  memiliki  pemahaman  yang  baik  tentang  menu yang  paling  diminati  oleh  konsumen  untuk  dapat mengelola persediaan bahan dengan efektif [1].
Penggunaan teknologi informasi dan perkembangan  analisis  data  telah  membawa  dampak besar  pada  berbagai  aspek  bisnis,  termasuk  dalam bisnis F&B (Food and Beverage). Salah satu area yang menjadi  perhatian  dalam  bisnis F&B  (Food  and Beverage) adalah analisis pola pembelian produk oleh pelanggan.  Dalam  lingkungan  bisnis  yang  semakin kompetitif, oleh karna itu perusahaan perlu mengambil keputusan  yang  lebih  tepat  dalam  hal  strategi penjualan  yang  lebih  luas.  Hal  ini  membuat perusahaan harus memiliki pemahaman yang mendalam  tentang  bagaimana  pelanggan  berbelanja dan pola pembelian mereka. Sehingga perlu dilakukan
metode Market  Basket  Analysis untuk  mengetahui bagaimana pola pembelian konsumen.
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Analisa Pola Transaksi Pembelian Konsumen Pada Toko Ritel Kesehatan Menggunakan Algoritma FP-Growth” yang dilakukan oleh Achmad pada tahun 2023 mengilustrasikan data yang dianalisis dalam penelitian ini adalah data transaksi penjualan yang diperoleh dari CV Harmoni Medicine Indonesia selama periode tiga tahun  yaitu  mulai  tanggal  1  Januari  2020  sampai dengan  tanggal  31  Desember  2023.Dataset  ini  berisi 9.844  entri  data  dengan  10  atribut  terkait.[2]. Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Analisa  Pola Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth  Pada  Nusa  Ricebowl  &  Burger”  yang dilakukan  oleh  Ulfa  dan  Rachmatullah  pada  tahun 2023  menjelaskan  terdapat  22  peraturan  yang  terdiri dari 2 peraturan asosiasi yang memenuhi ambang batas support  sebanyak  20%,  serta  2  peraturan  yang memenuhi  ambang  batas confidence sebanyak  30%. Dalam kumpulan peraturan tersebut, terdapat beberapa yang memberikan wawasan tambahan mengenai pola pembelian  konsumen.  Temuan  ini  mengindikasikan potensi Algoritma  FP-Growth dalam  memberikan dukungan bagi pemilik toko dalam pemahaman lebih mendalam  mengenai  pola  pembelian  yang  dilakukan oleh  pelanggan  mereka  [3].  Penelitian  lain  yang dilakukan  oleh  anggrawan  pada  tahun  2021 menjelaskan mengenai perbandinngan antara Algoritma  FP-Growth dan Apriori dimana algoritma FP-Growth menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  algoritma Apriori dalam  hal akurasi [4].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  sebagai  strategi penjualan  bagi  para  pelaku  bisnis F&B  (Food  and Beverage) yang  mana  perlu  mengambil  keputusan secara tepat dalam menghadapi persaingan yang ketat dan  dinamika  pasar  yang  berubah-ubah.  Metode Market  Basket  Analysis dapat  digunakan  untuk mengetahui  bagaimana  pola  pembelian  konsumen. Data  penjualan  yang  terus  mengalir  dapat  menjadi sumber informasi yang berharga, tetapi perlu alat dan metodologi  yang  sesuai  untuk  menggali  wawasan yang berarti dari data tersebut. Dengan menggunakan data  transaksi  penjualan french  bakery maka  dapat dilakukan  asosiasi  untuk  mencari  pola  transaksi pembelian produk french bakery dengan mencari nilai support dan confidence yang dapat disimpulkan guna mengidentifikasi  strategi  bisnis  yang  efektif  dalam segi operasional.
Dalam  penelitian  ini,  diterapkan  pendekatan KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases), yang merupakan  suatu  metodologi  untuk  melakukan ekstraksi pengetahuan yang bernilai dari dataset yang bersifat  kompleks  dan  besar.  Metodologi KDD ini melibatkan serangkaian langkah yang dimulai dengan data selection, data prepocessing, data transformation,  data  mining, hingga evaluation [5]. Metode penelitian yang diterapkan adalah pendekatan eksperimental, di mana dataset yang digunakan berasal dari  catatan  transaksi  penjualan French  Bakery . Algoritma Fp-Growth akan digunakan dengan tujuan menemukan  kombinasi  produk  yang  sering  dibeli pelanggan  secara  bersamaan. Fp-Growth merupakan sebuah alat yang bermanfaat untuk menggali wawasan dari data transaksional dan mengidentifikasi pola-pola yang berharga dalam konteks pengambilan keputusan dan analisis data.
Penerapan algoritma FP-Growth serta penggunaan metode Knowledge  Discovery  In Database dalam analisis pola pembelian produk pada bisnis F&B (Food and Beverage) memiliki  implikasi hasil penelitian yang sangat signifikan dalam beberapa aspek  di  bidang  Informatika.  penelitian  ini  akan meningkatkan  pemahaman  kita  tentang  potensi algoritma FP-Growth dalam  menggali  wawasan  dari data transaksi penjualan yang besar dan kompleks. Ini akan membantu mengenali pola-pola pembelian yang mungkin  tidak  terlihat  secara  langsung,  dan memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih efektif dalam bisnis F&B (Food and Beverage). hasil penelitian  ini  akan  memiliki  implikasi  praktis  yang kuat.  Pada  penelitian  ini  ditemukan  8  aturan  asosiasi dengan nilai minimum support yang digunakan adalah 0,08 dan confidence 0,5 dengan 10 produk pembentuk. Penelitian  ini  dapat  berkontribusi  terhadap  penelitian selanjutnya  dan  para  praktisi  di  industri F&B  (Food and  Beverage) akan  dapat  mengadopsi  pendekatan yang ditemukan dalam penelitian ini untuk meningkatkan strategi penjualan mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Metode Literatur Review
Metode literature review  yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  dengan  cara  mereview  pada artikel-artikel  yang  terkait  dengan  analisis  pola pembelian  produk  pada  bisnis  Food  and  beverage menggunakan algoritma Fp-Growth . Langkah- langkah  dari  literature  review  meliputi  4  tahapan  , yaitu  (1)  formulasi  permasalahan,  (2)  pencarian literature,  (3)  evaluasi  data,  (4)  analisis  dan interpretasi.
Formulasi  permasalahan  dilakukan  dengan  cara memilih  topik.  Pada  penelitian  ini  topik  yang  dipilih adalah  mengenai  analisis  pola  transaksi  pembelian produk  pada  bisnis  food  and  beverage  menggunakan algoritma Fp-Growth .  Langkah  selanjutnya  adalah pencarian  literatur  yang  relevan  dengan  topik penelitian.  Langkah  ini  dapat  memberikan  gambaran mengenai  analisis  pola  transaksi  pembelian  produk pada bisnis food and beverage menggunakan algoritma Fp-Growth . Proses pencarian dan pengumpulan artikel dengan  menggunakan  tools  publish  or  perish,  yang diambil dari database akademik yaitu Google Scholar, Shinta dan Scopus dengan kata kunci  “annalisis pola pembelian produk” dan “algoritma Fp-Growth ”. Dari hasil pencarian ditemukan sebanyak 500 artikel jurnal. Langkah  ketiga  adalah  evaluasi  data  yaitu  dengan melakukan penyaringan dan pemilihan serta pemilahan  artikel  jurnal  yang  benar  benar  relevan dengan  topik  penelitian  serta  mempertimbangkan keterbaruannya. Keterbaruan dibatasi dengan memilih artikel  5  tahun  terakhir  yaitu  mulai  dari  tahun  2023, 2022,  2021,  2020  dan  2019.  Sedangkan  kesesuaian dilihat dari kesesuain judul paper, sinta index, atau hal lain  yang  dianggap  memiliki  reputasi.  Berdasarkan hasil  evaluasi  data,  kemudian  dipilih  4  artikel  jurnal untuk di review.
Setelah  keempat  tahapan  tersebut  dilakukan, proses  selanjutnya  adalah  pelaksanaan  literature review.  Adapun  teknik  yang  dilakukan  dalam literature  review  yaitu  mencai  kesamaan (compare) , mencari  ketidaksamaan (contrast) ,  memberikan pandangan (criticize) ,  membandingkan (synthesize) , dan meringkas (summary) .
2.2. Data Mining Data  Mining mengacu  pada  teknik  pemrosesan data yang bertujuan untuk mengidentifikasi informasi dengan  nilai  pentingdari  data  yang  diperoleh. Pendekatan  ini  berperan  penting  dalam  berbagai bidang  seperti  industri,  cuaca,  keuangan,  teknologi, dan  ilmu  pengetahuan.  sektor  industri  memafaatkan pendekatan  ini  untuk  mengetahui  informasi  tentang preferensi  konsumen,  tren  pasar,  dan  permintaan produk.  Dengan  memanfaatkan  informasi  ini, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran mereka dan meningkatkan efisiensi operasional. [6].
2.3. Association Rule
Pada fase ini, tujuannya adalah untuk mengidentifikasi  pola  hubungan  antara  item  dalam suatu  kumpulan  data.  Association  rule  digunakan sebagai  metode  untuk  mengekstrak  aturan  asosiasi yang  menunjukkan  relasi  antar  item  dalam  dataset tersebut.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempermudah pemahaman dan proses pengambilan keputusan terkait dengan  data  tersebut.  Terdapat  beberapa  algoritma yang sering digunakan untuk mendapatkan Association  rule,  di  antaranya  adalah  algoritma Apriori dan FP-Growth[7].

## 2.4. Algoritma Fp Growth
Algoritma  FP-Growth  merupakan  evolusi  dari algoritma  Apriori.  Algoritma  FP-Growth  merupakan salah satu opsi algoritma yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi  himpunan  data  yang  sering  muncul (frequent  itemset)  dalam  suatu  koleksi  data.  Pada implementasi algoritma FP-Growth, digunakan konsep  pembangunan  pohon  (tree),  yang  dikenal sebagai  FP-Tree,  untuk  pencarian  frequent  itemsets, tidak  menggunakan  pendekatan  generate  candidate seperti  yang  umumnya  diterapkan  pada  algoritma Apriori.  Penggunaan  konsep  ini  memungkinkan algoritma  FP-Growth  untuk  mencapai  kinerja  yang lebih cepat dibandingkan dengan algoritma Apriori.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengadopsi  metode  pendekatan KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  sebagai kerangka  kerja  utama  untuk  mengimplementasikan algoritma  Fp-Growth  dalam  asosiasi  pola  pembelian produk  pada  bisnis  F&B  (Food  and  Beverage). pendekatan  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  merujuk  pada  serangkaian  proses  nontrivial yang  dirancang  untuk  mencari  dan  mengidentifikasi pola  dalam  data.  Pola  yang  berhasil  diidentifikasi melalui  KDD  bersifat  sah,  inovatif,  memiliki  potensi manfaat,  dan  dapat  dipahami.  KDD  terkait  dengan teknik  integrasi  dan  penemuan  ilmiah,  serta melibatkan  interpretasi  dan  visualisasi  pola-pola  dari sejumlah  kumpulan  data[8].  Tahapan  knowledge discovery in database dapat dilihat pada gambar 1:
. Gambar 1. Tahapan knowledge discovery in database

## 3.1. Pengumpulan Data
Peneliti  memperoleh  data  dengan  cara crawling pada  situs  kaggle.com  untuk  mengunduh  data frech bakery sales daily secara langung. Metode ini dipilih karena  data  yang  diperlukan  bersifat  sekunder,  yakni diperoleh  dari  sumber  yang  memiliki  relevansi terhadap  penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Dalam
konteks  ini  data  yang  digunakan  adalah  data french bakery sales daily.
3.2. Teknik Analisis Data
Algoritma Fp-Growth merupakan suatu algoritma  teknik  aturan  asosiasi  yang  memiliki kegunaan dalam mengidentifikasi himpunan data yang sering  muncul  ( frequent  product  set )  dalam  suatu kumpulan data [9]. Support adalah probabilitas bahwa pelanggan  akan  membeli  beberapa  produk  secara bersamaan  dari  serangkaian  transaksi.  A  dan  B mungkin  terjadi  bersama,  sebagaimana  diindikasikan oleh  persamaan  (1).  Sementara  itu, confidence mengukur probabilitas terjadinya pembelian beberapa produk  secara  simultan,  dengan  satu  produk  pasti dibeli. Confidence mencerminkan peluang kemunculan  B  ketika  A  muncul,  sebagaimana dijelaskan pada persamaan (2). Selain mempertimbangkan nilai support dan confidence , Lift Ratio digunakan  sebagai  metode  validasi  untuk mengevaluasi  kekuatan  aturan  asosiasi  yang  telah dibentuk.  Persamaan  untuk  perhitungan lift  rasio dijabarkan melalui rumus pada persamaan (3).
Support (A → B) = 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 & 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Confidence (A → B) = 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 & 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
(2)
Lift Rasio (A → B ) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐴 → 𝐵 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 → 𝐵 (3)
Evaluasi  kekuatan  asosiasi  dilakukan  melalui penentuan nilai lift ratio yang positif, yang dihasilkan dengan membagi nilai Confidence oleh nilai Support . lift  Rasio yang  dianggap  kuat  adalah  yang  melebihi nilai  1  (>1),  yang  diperoleh  dari  perbandingan confidence yang  lebih  tinggi  daripada  nilai support dari  seluruh  transaksi  penjualan  produk  yang  terjadi [10].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Data  yang  dapat  diperoleh  melalui  situs kaggle.com yaitu data dari 01 januari 2021 sampai 30 september  2022  dengan  jumlah  234.005  data penjualan. Atribut dari data tersebut antara lain nomor, date,  time,  ticket  number,  article,  quantity dan unit price.
Tabel 1. Dataset transaksi penjualan harian
No Date Ti me Ticket Number Article Qua ntity Unit Price 0 2/01/2 021 8:38: 00 1500400  Baguette 10 0,90 € 1 2/01/2 021 8:38: 00 1500400 Pain Au Chocolat 20 1,20 € 4 2/01/2 021 9:14: 00 1500410 Pain Au Chocolat 30 1,20 €
No Date Ti me Ticket Number Article Qua ntity Unit Price 5 2/01/2 021 9:14: 00 1500410 Pain 10 1,15 €V …. …. …. …. …. …. …. 5113 92 30/09/ 2022 18:5 5:00 889120 Traditiona l Baguette 10 1,30 €
5113
95 30/09/ 2022 18:5 6:00 2 889130 Traditiona l Baguette 10 1,30 €
Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai, langkah  berikutnya  melibatkan  analisis  data  dengan pendekatan  Knowledge  Discovery  In  Database  yang terdiri  dari  lima  tahapan,  yakni  Data  Selection,  Data Preprocessing, Data Transformation, data mining, dan evaluasi. Berikut ini adalah  hasil  yang diperoleh  dari tahapan analisis data tersebut :
1. Data Selection
Data dibaca menggunakan operator retrieve dan menghasilkan informasi sebagai berikut :
Tabel 2. Statistik hasil seleksi dataset No   Uraian Keterangan 1 Baris Data 234.005 2 Attribut Spesial 0 3 Attribut Biasa 7 4 Attribut : - No Integer - Date Date-Time - Time Nominal - Ticket Number Real - Article Nominal - Quantity Real - Unit Price Nominal
Pemilihan  atribut  dilakukan  karena  terdapat beberapa  atribut  yang  tidak  relevan  dengan konteks  pengujian  ini  menggunakan  operator select attribut sehingga menghasilkan:
Tabel 3. Hasil seleksi atribut Ticket Number Article 150040 Baguette 150040 Pain Au Chocolat 150041 Pain Au Chocolat 150041 Pain 150042 Traditional Baguette 150043 Baguette 150043 Croissant 150044 Banette 150045 Traditional Baguette 150045 Croissant ….. ….. 288912 Traditional Baguette 288913 Traditional Baguette Atribut ticket number dijadikan id atau identifier menggunakan  operator set  role karna  attribut ticket  number merupakan  nomor transaksi  yang bersifat unik dan tidak diikutsertakan pada proses
data  mining.  Setelah  menyeleksi  data  gunakan operator set  role untuk  mengubah  atribut tikcet number menjadi id maka  didapatkan  informasi sebagai berikut :
Tabel 4. Statistik hasil seleksi data No Uraian Keterangan 1 Baris Data 234.005 2 Attribut Spesial 1 3 Attribut Biasa 1 4 Atrribut : - Ticket Number Id, Polynominal, Missing 0 - Article Polynominal,  Missing 0 2. Data Preprocessing Pre-processing merupakan tahapan yang terfokus  pada  pembersihan  data,  dengan  tujuan mengatasi  gangguan,  duplikasi,  inkonsistensi, dan  kesalahan  tipografi  dalam  konteks  proses data  mining .  Beberapa  langkah  yang  dilakukan pada  tahap  ini  melibatkan  pengecekan  terhadap missing value, inkonsistensi data, atau data yang tidak relevan[11]. Dikarenakan tidak ada missing value seperti yang terdapat pada tabel 4 Statistik hasil  seleksi  data  maka  tahap  data  prepocessing tidak dilakukan.
3. Data Transformation Transformasi  data  digunakan  untuk  mengubah representasi  data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai selama  proses  eksplorasi  data[12].Penggunaan operator pivot,  relplace  missing  value dan numerical  to  binominal menghasilkan  tabel matrix  yang  mana  hasilnya  adalah  jumlah  baris data  sebanyak  136.451,  attribut  biasa  sebanyak 149 , attribut spesial sebanyak 1. Berikut contoh tabel matrix yang terbentuk:
Tabel 5. Data hasil seleksi atribut
No Ticket Number Baguette Armoricain …. Baguette Apero 1 150040 True False …. False 2 150041 False False …. False 3 150042 False False …. False 4 150043 True False …. False 5 150044 False False …. False 6 150045 False False …. False 7 150046 False False …. False …. …. …. …. …. 136451  288913 False False …. False
4. Data Mining Setelah proses transformation maka selanjutnya akan melakukan data mining dengan menggunakan  algoritma Fp-Growth proses  data mining  dilakukan  untuk membentuk  frequent itemset 1, itemset2, itemset 3 menggunakan data transaksi  dengan  menggunakan  nilai support sebesar 0,08.
5. Evaluation Proses evaluasi dimulai dengan membuat aturan asosiasi atau rules dengan menggunakan operator create  association  rules. Pada  proses  ini dilakukan  beberapa  percobaan  menggunakan nilai minimum support dan confindence sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil uji nilai confidence No Minimum Support Minimum Confidence Association Rules 1 0,08 0,8 1 2 0,08 0,7 5 3 0,08 0,6 5 4 0,08 0,5 8
Kombinasi  nilai  support,  confidence,  dan  lift yang melebihi angka 1 menghasilkan sebanyak 8 aturan  asosiasi.  Aturan-aturan  tersebut  akan digunakan untuk mendalami pemahaman terhadap  kombinasi  produk  yang  menarik, berdasarkan  dataset  yang  menjadi  fokus  dalam penelitian  ini.  Berikut  adalah  hasil  yang diperoleh dari penerapan aturan-asosiasi tersebut:
Tabel 7 Hasil association rules No  Premises Conclusio n Suppor t Confidenc e Lift 1 Pain Au Chocolat Croissant 0,040 0,512 6,107 2 Tradision al Baguette, Pain Au Chocolat Croissant 0,017 0,539 6,430 3 Special Bread Coupe 0,022 0,588 4,133 4 Vik Bread Coupe 0,017 0,734 5,155 5 Complet Coupe 0,017 0,739 5,188 6 Boule 400g Coupe 0,024 0,794 5,579 7 Campagne Coupe 0,023 0,800 5,617

## 4.2. Pembahasan
Pada  proses  asosiasi  menggunakan support dan confidence dengan kombinasi nilai minimum support 0,08 dan confidence 0,8 menghasilkan 3 itemset dan 1 aturan  asosiasi.    Proses  pencarian  aturan  asosiasi menghasilkan  hingga  8  aturan  asosiasi  dengan  nilai minimum support sebesar 0,08 dan confidence sebesar 0,5 yang berarti bahwa semakin besar nilai support dan confidence akan  menghasilkan  aturan  asosisasi semakin  sedikit.  Penggunaan  nilai minimum  support yang  relatif  rendah  yaitu  0,08  atau  8%  dari  total transaksi,  dipilih  karena  jumlah  transaksi  dalam dataset yang signifikan. Keputusan ini didasarkan pada pertimbangan  bahwa  dengan  meningkatnya  jumlah transaksi,  nilai  pembagi  akan  semakin  besar, menyebabkan  nilai  minimum support yang  lebih rendah.  Berikut  adalah  keseluruhan  model  asosiasi
yang  digunakan  untuk  menghasilkan  pola  transaksi penjualan menggunakan algoritma Fp-Growth .
Gambar 2. Model asosiasi secara keseluruhan
Berdasarkan  Percobaan  yang  telah  dilakukan menggunakan  operator Fp-Growth dan Create Assiciation  Rules untuk  menganalisis  transaksi pembelian  menggunakan  data  selama  1  tahun sebanyak  234.005  data  untuk  dijadikan  sebuah  pola transaksi  pembelian  yang  dapat  digunakan  sebagai strategi penjualan maka menghasilkan aturan asosiasi sebagai berikut :
1. Pembelian  yang  mengandung  produk  Pain  Au Chocolat  dan  Croissant  memiliki  kemunculan sebanyak 4%  yaitu 5.458 transaksi dari 136.451 transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Pain  Au Chocolat memiliki kemungkinan 6,1x lebih besar untuk  kemudian  membeli  Croissant  dengan tingkat  keberhasilan  pembelian  tersebut  terjadi adalah 51,2 %.
2. Pembelian yang mengandung produk Tradisional Baguette,  Pain  Au  Choholat  dan  Croissant memiliki kemunculan sebanyak 1,7% yaitu 2.319 transaksi dari 136.451 transaksi. Pelanggan yang membeli  Tradisional  Baguette  dan  Pain  Au Chocolat memiliki kemungkinan 6,4x lebih besar untuk  kemudian  membeli  Croissant  dengan tingkat  keberhasilan  pembelian  tersebut  terjadi adalah 53,9 %.
3. Pembelian  yang  mengandung  produk  Special Bread dan Coupe memiliki kemunculan sebanyak 2,2% yaitu 3.001 transaksi dari 36.451 transaksi.  Pelanggan  yang  membeli  Special Bread  memiliki  kemungkinan  4,1x  lebih  besar untuk kemudian membeli Coupe dengan tingkat keberhasilan  pembelian  tersebut  terjadi  adalah 58,8 %.
4. Pembelian yang mengandung produk Vik Bread dan  Coupe  meiliki  kemunculan  sebanyak  1,7% yaitu  2.319  transaksi  dari  136.451  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Vik  Bread  memiliki kemungkinan  4,1x  lebih  besar  untuk  kemudian membeli  Coupe  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian tersebut terjadi adalah 58,8 %.
5. Pembelian  yang  mengandung  produk  Complete dan Coupe memiliki kemunculan sebanyak 1,7% yaitu  2.319  transaksi  dari  136.451  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Complete  memiliki kemungkinan  5,1x  lebih  besar  untuk  kemudian membeli  Coupe  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian tersebut terjadi adalah 73,4 %.
6. Pembelian yang mengandung produk Boule 400g dan Coupe memiliki kemunculan sebanyak 2,4% yaitu  3.274  transaksi  dari  136.451  transaksi. pelanggan  yang  membeli  Boule  400g  memiliki kemungkinan  5,5x  lebih  besar  untuk  kemudian membeli  Coupe  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian tersebut terjadi adalah 79,4 %.
7. Pembelian yang mengandung produk Campagne dan Coupe memiliki kemunculan sebanyak 2,3% yaitu  3.138  transaksi  dari  136.451  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Campagne  memiliki kemungkinan  5,6x  lebih  besar  untuk  kemudian membeli  Coupe  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian tersebut terjadi adalah 80 %.
8. Pembelian yang mengandung produk Boule 200g dan Coupe memiliki kemunculan sebanyak 1,7% yaitu  2.319  transaksi  dari  136.451  transaksi. Pelanggan  yang  membeli  Boule  200g  memiliki kemungkinan  6,2x  lebih  besar  untuk  kemudian membeli  Coupe  dengan  tingkat  keberhasilan pembelian tersebut terjadi adalah 88,8 %.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan analisis pola transaksi pembelian pada bisnis food and beverage dengan menggunakan algoritma Fp-Growth diperoleh  hasil  berupa  8  aturan  asosiasi  dengan  nilai minimum support 0,08 dan confidence 0,5 dengan 10 produk  pembentuk  yaitu  pain  au  chocolat,  croissant, traditional  baguette,  special  bread,  coupe,  vik  bread, complet,  boule  400g,  campagne,  boule  200g.  Aturan aturan yang telah terbentuk tersebut memiliki nilai lift diatas  1  sehingga  valid  dan  dapat  digunakan  sebagai strategi  penjualan cross  selling dengan  lebih  efektif dengan  menggunakan  infromasi  mengenai  pola pembelian  yang  telah  dilakukan  dan    besaran  tingkat keberhasilan. Penelitian selanjutnya diiharapkan dapat dilakukan pendalaman terhadap metode yang digunakan  atau  penelitian  yang  lebih  lanjut  terfokus pada  nilai-nilai support,  confidence ,  dan lift. Tujuannya  adalah  untuk  memperoleh  aturan  asosiasi yang  lebih  banyak  dan  bermutu  tinggi.  Penggunaan alternatif metode lain yang mungkin lebih sesuai untuk menganalisis  pola  transaksi  penjualan  produk  dapat dijelajahi. Hal  ini diharapkan dapat  membantu dalam pengembangan  aplikasi  data  mining  yang  dapat disesuaikan dengan kondisi dan kebutuhan dari obyek penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Nuraeni, D. Tresnawati, Y. Handoko Agustin, and  G.  Fauzi,  “Optimization  of  Market  Basket Analysis  Using  Centroid-Based  Clustering Algorithm  and  Fp-Growth  Algorithm,” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 1581–1590, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.399.
[2]  F. Achmad, O. Nurdiawan, and Y. Arie Wijaya, “Analisa  Pola  Transaksi  Pembelian  Konsumen Pada  Toko  Ritel  Kesehatan  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  168–175,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6210.
[3]  L.  Ulfa  and  I.  Rahmatullah,  S,  “Analisa  Pola Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma Fp-Growth  Pada  Nusa  Ricebowl  &Burger,” JISAMAR (Journal … , vol. 7, no. 2, pp. 388–402, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i2.1066.
[4]  A.  Anggrawan,  M.  Mayadi,  and  C.  Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp.
125–138,
2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[5]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[6]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[7]  M. Fathurrahman, A. Rizky Pratama, and T. Al- Mudzakir,  “Perbandingan  Algoritma  Apriori Dan  Fp  Growth  Terhadap  Market  Basket Analysis Pada Data Penjualan Bakery,” Kesatria J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  dan Manajemen) , vol. 4, no. 2, pp. 266–274, 2023.
[8]  R.  K.  Purnomo,  H.  A.  Saufi,  and  R.  Hs, “Experimental  Student  Experiences,” Exp. Student Exp. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[9]  P. Attewell and D. Monaghan, “14. Association Rules,” Data  Min.  Soc.  Sci. ,  vol.  8,  no.  5,  pp. 227–234,  2019,  doi:  10.1525/9780520960596- 015.
[10]  I.  Ismarmiaty  and  R.  Rismayati,  “Product  Sales Promotion  Recommendation  Strategy  with
Purchase Pattern Analysis FP-Growth
Algorithm,” Sinkron , vol. 8, no. 1, pp. 202–211, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.11898.
[11]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[12]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.