## PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN TOKO DAFFAMART
Siti Rihastuti 1 , Afnan Rosyidi 2
Program Studi Manajemen Informatika STMIK Amikom Surakarta Email : 1 siti@dosen.amikomsolo.ac.id, 2 afnan@dosen.amikomsolo.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  cara  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  konsumen  yang  loyal  adalah  dengan mengetahui  pola  belanja  konsumen,  yaitu  pemilik  toko  memfasilitasi  keinginan  konsumen  dengan meletakkan produk yang akan dibelinya di tempat atau etalase yang mudah ditemukan dan didekatnya terpajang juga produk lain yang berhubungan dengan produk tersebut. Salah satu motede data mining yang  bisa  digunakan  untuk  mengetahui  barang  apa  saja  yang  sering  dibeli  konsumen  adalah  dengan algoritma FP-Growth. Analisa pola belanja konsumen berdasarkan penerapan FP-Growth yang dilakukan bertujuan untuk membantu konsumen dalam mendapatkan dan memastikan ketersediaan barang yang akan dibelinya dengan mudah berdasarkan tata letak barang yang terpajang di etalase
Kata kunci : fp-growth, assosiation rules, pola belanja, rapidminer

## Abstract
One way to get loyal consumers is to know consumer shopping patterns, namely the shop owner facilitates consumer desires by placing the product they want to buy in a place or display case that is easy to find and nearby displays of other products related to that product. One data mining method that can be used to find out what goods consumers often buy is the FP-Growth algorithm. Analysis of consumer shopping patterns based on the application of FP-Growth is carried out with the aim of assisting consumers in easily obtaining and ensuring the availability of the goods they wish to purchase based on the layout of the goods displayed in the window.
Keywords : fp-growth, assosiation rules, shopping patterns, rapidminer

## 1. Pendahuluan
Toko  DaffaMart  merupakan  toko  yang menjual  kebutuhan  harian  rumah  tangga. Jumlah  penjualan  harian  yang  terjadi  di  toko tersebut  menunjukkan  banyaknya  konsumen yang  berbelanja  berbagai  macam  kebutuhan. Tata  letak  barang  yang  terpajang  di  etalase merupakan  salah  satu  hal  yang  membuat konsumen  lama  mencari  barang  satu  dengan barang  lainnya  apalagi  jika  jaraknya  berjauhan dan  bercampur  jenisnya.  Karena  pegawai  toko dalam menata barang dietalase hanya meletakkan  berdasarkan  produk  yang  sejenis saja  tanpa  memperhatikan  keterkaitan  barang tersebut  dengan  barang  yang  lain.  Sehingga diperlukan  informasi  untuk  mengetahui  pola belanja konsumen dalam mengambil barang dan kecenderungannya  membeli  secara  bersamaan dengan barang yang lain.
Salah  satu  manfaat data  mining adalah meningkatkan  penjualan  melalui  penempatan produk  yang  memiliki  keterikatan  hubungan dengan  produk  lainnya[1].  Pada  penelitian  ini, tim  mengusulkan  penggunaan  algoritma  FP- Growth    untuk  menganalisa  pola  belanja konsumen berdasarkan item barang yang sering muncul dalam transaksi pembelian. Analisa pola belanja konsumen bertujuan untuk memberikan informasi dan membantu Toko DaffaMart dalam mengatur tata letak barang yang dijual, sehingga konsumen  mendapatkan  kemudahalan  dalam mengambil  barang  secara  bersamaan  dengan produk  tertentu  sesuai  tata  letak  barang  yang terpajang  di  etalase,  sehingga  akan  berdampak pada peningkatan omset penjualan.
Frequent  Patten  Growth adalah  salah  satu teknik untuk menemukan pola item yang sering terjadi  dalam  set  data  transaksi  pada data
mining . FP-Growth merupakan salah satu fungsi dari data mining yang bertujuan untuk mencari keterkaitan  antara  item  berdasarkan  jumlah item  yang  muncul  dari rule  association yang terdapat dalam transaksi[2].

## 2. Kajian Literatur
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang pernah dilakukan yaitu penelitian yang dilakukan oleh  Rizki  Munanzar  dkk  dengan  judul  Analisa Pola  Belanja  Pada  Swalayan  Suman  Mart Menggunakan Algoritma FP-Growth, menunjukkan  bahwa  metode  yang  digunakan memiliki  hasil  berupa  peletakan  barang  yang sering  dibelanjakan  oleh  konsumen  dapat digunakan  untuk  menginformasikan  kepada pihak  toko  tentang  rekomendasi  produk,  tata letak  dan  layanan  berdasarkan  data  dari transaksi yang melibatkan  penjualan  pada  toko tersebut  [3][4].  Algoritma  Frequent  Pattern- Growth  mampu  menghasilkan  pola  pembelian produk chemicals yang signifikan dan berpotensi untuk meningkatkan efektivitas strategi pemasaran dan penjualan produk chemicals[5].
Penerapan Algoritma FP-Growth dapat digunakan untuk menghitung serta
mengkombinasikan  barang  sesuai  pola  yang sering  dilakukan  konsumen  dengan  aturan assosiasi  dan  menghasilkan  informasi  berupa kebiasaan konsumen dalam melakukan pembelian,  dengan  presentase  rata-rata  nilai support 9.09 % dan nilai confidence 100%[6].
Penelitian [7] menuliskan bahwa penerapan  FP-Growth  dalam  menganalisa  pola pembelian dalam transaksi penjualan memberikan  hasil  berupa  beberapa  rules asosiasi  yang  diakhir  penelitian  tersebut  pihak toko  disarankan  untuk  membuat  paket  produk yang  mengkombinasikan  produk  yang  laku  dan kurang  laku.  Penelitian  [8]  menjelaskan  bahwa penggunaan algoritma FP-Growth dalam menganalisa sirkulasi buku perpustakan menghasilkan  penggunaan  sistem  rekomendasi peminjaman buku memberikan kemudahan bagi pustakawan dalam memproses pengolahan data buku,  data  peminjaman,  serta  anggota  dapat mengetahui perbaharuan dari setiap buku-buku yang direkomendasikan secara random.
Penelitian  ini  diharapkan  menghasilkan informasi  dan  kontribusi  yang  bermanfaat  bagi Toko DaffaMart dalam memberikan rekomendasi  pengaturan  tata  letak  barang  di etalase, sehingga akan memudahkan konsumen dalam  mendapatkan  barang  yang  diinginkan beserta  barang  lain    yang  terkait,  yang  akan memberikan  dampak  pada  naiknya  omset penjualan

## 3. Metode Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah  perencanaan  awal  dan  studi  literatur, pengambilan  data,  analisis  kebutuhan  dan pembahasan.
Gambar 1. Alur Penelitian
a. Pengumpulan data
Data yang akan diolah sejumlah 100 yang berasal dari transaksi pembelian konsumen tahun 2022. Data  tersebut  akan  diuji  menggunakan perangkat lunak RapidMinner.
b. Analisis kebutuhan sistem Perangkat  keras  yang  digunakan  adalah  laptop dengan spesifikasi prosesor Intel Core i5-4300U 2.49  GH  dan  perangkat  lunak  yang  digunakan adalah software Rapid Minner.
c. Analisis data mining
Data  mining  merupakan  tahap  penting  dalam proses  KDD.  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Database )  ialah  proses  penggalian  dan  analisis terhadap sejumlah data besar untuk mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan  yang berguna,  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan berpotensi  bermanfaat,  dari  dalam  basis  data yang besar [2]. Proses KDD terlihat pada Gambar 1.
Mulai Perencanaan dan
Studi literatur
Pengumpulan data
Penerapan Algoritma C4.5 Pengujian Menggunakan Rapidminer Analisa hasil Selesai
Gambar1. Proses KDD Langkah-langkah yang dilakukan untuk menerapkan  proses  data  mining  menggunakan algoritma  FP-Growth  dalam  menganalisa  pola belanja konsumen :
1) Pembentukan FP-Tree.
2) Mencari frequent item set dari FP-Tree.
3) Pembentukan Assosiation  Rule  Support dan
Confidence [9] . Assosiation  Rule merupakan salah  satu  teknik  data  mining  dalam menentukan  tingkat  item  support  dari  item yang  dibeli  secara  bersama  dan  tingkat confident  dalam  aturannya.  Pengujian  dari association  rule  mining bisa  digunakan sebagai alat untuk  mengetahui pola asosiasi antar items yang dimiliki [10].
Dari  analisis  pola  belanja  yang  dilakukan menggunakan FP-Growth dan pengujian asosiasi
rule  dengan    RapidMiner  akan  diperoleh  nilai confidence item  barang  dari  data  yang  diolah, sehingga pihak toko bisa menetapkan kebijakan untuk  mengatur  tata  letak  barang  dengan mengkombinasikan  produk  yang  sering  dibeli konsumen  ( confidence )  berdekatan  dengan produk lain yang terkait.
4. Hasil dan Pembahasan
a. Data Pre Processing
Proses  analisa  data  penjualan  di  Toko Daffamart  pada  penelitian  ini  menggunakan asosiasi  dengan  algoritma  FP-Growth,  yang bertujuan  untuk  mengetahui  pola  hubungan antar produk yang sering dibeli oleh konsumen.
Tabel 1. Dataset
konsumen  miinstan  telur  susu  roti  gula teh kopi sabun mandi pasta gigi sampo  deterjen  pewangi 1 1 1 0 0 1 0 1 1
0 1 0 0 2 0 1 1 0 1 0 1 0
0 1 0 0 3 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 4 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 5 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 6 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 7 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 8 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 … … … …
… … … … … … … … … 97 1 1 0 0 0
0 1 0 0 1 1 0 98 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 99 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 100 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 b. Pengujian menggunakan Rapidminer Data  pengujian  dalam  format  excel
kemudain  di import ke software Rapidminer.  Di
jendela operator  view ,  tuliskan  Read  Excel,  klik lalu drag read excel tersebut ke jendela process view , lalu klik pada file tersebut dan pada jendela parameter view klik Import Configuration Wizard lalu  cari  file  yang  menyimpan  data  yang  akan
diuji,  klik finish .  Agar  bisa  diproses  bentuk asosiasinya, tipe data di atribut yang digunakan diubah  dari  integer  menjadi  binomial,  untuk atribut  konsumen  diubah  role  nya  menjadi  id (Gambar 2).
Gambar 2. Mengubah tipe data atribut menjadi binomial Selanjutnya  dataset  dipindah  ke  process,
hubungkan dengan fp-growth (minimum support  yang  ditentukan  adalah  0,1  atau  10%) seperti terlihat di Gambar 3.
Gambar 3. Role FP-growth dengan minimum support
Gambar 4 menunjukkan hasil dari fp-growth dengan minimum support sebesar 10%.
Gambar 4. Hasil FP-Growth
kemudian dibuat sebuah association rule dengan nilai confidence sebesar 80%.
Gambar 5. Penentuan role association rules dengan minimum confidence
Gambar 6. Hasil association rules dengan fp-growth
Gambar 7. Deskripsi association rules
Dari  pengujian  terhadap  100  dataset transaksi  belanja  konsumen,  dengan  nilai minimum support 10% dan minimum confidence 80% diperoleh rule sebagai berikut :
a. Jika konsumen membeli kopi, maka dia akan membeli  sabun  mandi  dengan  nilai keyakinan (confidence: 0.800/80%)
b. Jika  konsumen  membeli  teh  dan  sampo, maka  dia  akan  membeli  pewangi  dengan nilai keyakinan (confidence: 0.800/80%)
c. Jika  konsumen  membeli  teh  dan  sampo, maka  dia  akan  membeli  susu  dengan  nilai keyakinan (confidence: 0.800/80%)
d. Jika  konsumen  membeli  teh  dan  sampo, maka  dia  akan  membeli  roti  dengan  nilai keyakinan (confidence: 0.800/80%)
5. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan pembahasan dan hasil pengujian terhadap transaksi belanja konsumen di  Toko  Daffamart  menggunakan  algoritma  FP- Growth dan Rapidminer, dengan ketentuan nilai minimum support 10% dan minimum confidence 80% diperoleh beberapa rule yang menunjukkan pola  hubungan  antar  produk  yaitu  kopi,  sabun mandi, pewangi, teh, sampo, susu dan roti, dan
rules  yang  didapatkan  dapat  memberikan rekomendasi kepada pihak toko untuk mengatur tata letak produk tersebut berdekatan sehingga konsumen akan lebih mudah dalam menjangkau barang yang diinginkan.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Kurniawan,  M.  Sahata  Sipayung,  R. Ismayanti,  M.  Rivani  Ibrahim,  Y.  Bintan,
and  S.  Aulia  Miranda,  “Optimalisasi
Strategi  Pemenuhan  Persediaan  Stok Barang
Menggunakan
Algoritma Frequent Pattern Growth,” Metik J. , vol.
6,  no.  2,  pp.  104 – 114,  2022,  doi: 10.47002/metik.v6i2.387.
[2] F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisa Pola  Pembelian  Produk  Menggunakan Algoritma  Frequent  Pattern – Growth,”
Rekayasa ,  vol.  14,  no.  3,  pp.  456 – 460, 2022, doi: 10.21107/rekayasa.v14i3.11365.
[3] L.  M.  Lestari,  I.  Ali,  S.  Tinggi,  M. Informatika,  and  S.  Ikmi,  “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Penjualan Toko Ellia Umami,” vol. 1, no. 3, pp. 367 – 378, 2023.
[4] S. G. Setyorini, Mustakim, J. Adhiva, and
S.  A.  Putri,  “Penerapan  Algoritma  FP - Growth dalam Penentuan Pola Pembelian  Konsumen,” Semin.  Nas. Teknol.  Informasi,  Komun.  dan  Ind. ,  pp. 180 – 186, 2020.
[5] Buyut  Khoirul  Umri  and  V.  Delica,
“Penerapan  transfer  learning  pada convolutional  neural  networks  dalam deteksi  covid- 19.,” Jnanaloka ,  pp.  9 – 17, 2021,  doi:  10.36802/jnanaloka.2021.v2- no2-9-17.
[6] N.  K.  S.  Sabilla,  B.  Sujatmiko,  and  A. Andriani,  “Implementasi  Algoritma  FP Growth Untuk Menganalisa Pola Pembelian Barang ( studi kasus : Koperasi )  Bambang  Sujatmiko  Anita  Andriani,” Inovate , vol. 6, 2022.
[7] S. Komariyah, S. Anwar, and B. Nurhakim, “Implementasi  Data  Mining  Untuk
Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada Data Transaksi Penjualan Dengan Algoritma  Fp- Growth  …,”  vol.  1,  no.  2, 2019, [Online]. Available: http://repository.binadarma.ac.id/937/ %0Ahttp://repository.binadarma.ac.id/9 37/2/BAB 1.pdf [8] E.  Retnoningsih  and  T.  M.  Afriyanti, “Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Menggunakan Algoritma
Frequent Pattern  Growth,” Techno.Com ,  vol.  21, no.  2,  pp.  292 – 310,  2022,  doi:
10.33633/tc.v21i2.5789.
[9] S.  J.  Duha,  Y.  Syahra,  and  A.  Azlan, “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Pola  Penjualan  Dimsum Dengan
Menggunakan Algoritma
Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth) Pada  Studio  Dimsum,” J.  Cyber  Tech , 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.ph p/jct/article/view/1565%0Ahttps://ojs.tr igunadharma.ac.id/index.php/jct/article/
download/1565/933
[10] I. G. A. S. Melati, R. L. Rahardian, and I. M. L.  P.  Pringgadhan,  “Asosiasi  Rule  Mining Untuk  Rekomendasi  Pada  Transaksi Peminjaman Buku
Menggunakan
Frequent  Pattern,” J.  Tek.  Inf.  dan
Komput. , vol. 5, no. 1, p. 168, 2022, doi:
10.37600/tekinkom.v5i1.497.