## PENERAPAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH UNTUK REKOMENDASI MENU MAKANAN DAN MINUMAN
Nuri, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 Email_nurirebmesed01@gmail.com

## ABSTRAK
Kedai Teras Ciremai, sebagai bisnis baru di wilayah Kalikoa yang telah berjalan selama tiga bulan, berhasil menarik  perhatian  pelanggan,  khususnya  kalangan  mahasiswa,  dalam  konteks  pertumbuhan  ekonomi  lokal. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan  rekomendasi  menu  dengan  menerapkan  analisis  keranjang belanja  pada  data  penjualan  Kedai  Teras  Ciremai  selama  periode  22  September  hingga  29  November  2023, menggunakan alat RapidMiner. Dengan fokus pada dataset transaksi penjualan kedai, metode Association Rules diterapkan dengan confidence minimum sebesar 0,2 (20%). Hasil analisis dengan menggunakan Algoritma FP- Growth dari 403 transaksi penjualan makanan dan minuman menunjukkan satu aturan dengan Support 0,015 dan Confidence  0,333,  yang  menyatakan  bahwa  pembelian  makanan  corndog  sosis  memiliki  korelasi  dengan pembelian  minuman  Pop  ice  avocado.  Dalam  penelitian  di  Kedai  Teras  Ciremai,  dengan  menerapkan  metode Association  Rules  dan  menggunakan  algoritma  FP-Growth,  peneliti  dapat  mengidentifikasi  hubungan  antara makanan dan minuman yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Hasil temuan ini kemudian dapat digunakan oleh pemilik kedai untuk meningkatkan rekomendasi menu, strategi penjualan, dan meningkatkan penjualan.
Kata kunci : : Data mining, Algoritma FP-Growth, Rekomendasi menu, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Kedai  Teras  Ciremai  merupakan  sebuah  tempat makan  dengan  konsep caffe sederhana  yang menargetkan  konsumen  dari  kalangan  usia  muda hingga  dewasa.  Meskipun  usianya  baru  tiga  bulan, kedai  ini  telah  mengalami  kunjungan  yang  cukup padat  setiap  harinya,  terutama  oleh  mahasiswa. Biasanya,  data  transaksi  hanya  digunakan  sebagai arsip  untuk  mengevaluasi  laba  penjualan.  Namun, sebenarnya  data  transaksi  ini  memiliki  informasi berharga  bagi  pemilik  kedai.  Untuk  mendapatkan rekomendasi  menu  yang  ada  di  kedai  teras  ciremai maka dilakukan pencarian pola penjualan menggunakan algoritma FP-Growth .
[1]  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis data  penjualan  dan    merumuskan  permasalahan  yang dihadapi  oleh  Kedai  Teras  Ciremai,  yang  merupakan destinasi  kuliner  di  wilayah  Kalikoa,  Kabupaten Cirebon,  menawarkan  lebih  dari  20  pilihan  menu makanan  dan  minuman.  Dengan  persaingan  bisnis kuliner  yang  ketat  di  Kabupaten  Cirebon,  kedai  ini perlu  meningkatkan  strategi  promosi  bisnisnya.  Saat ini, potensi promosi belum sepenuhnya dimanfaatkan, terutama terkait dengan mempromosikan menu secara optimal,  baik  secara  individual  maupun  dalam  paket terkait satu sama lain. Melalui analisis lebih lanjut, ada potensi  inovasi  baru  seperti  penawaran  menu  dalam paket  hemat,  yang  mencakup  kombinasi  makanan berat  dan  minuman  atau  makanan  ringan  dan minuman.  Ini  dapat  menjadi  strategi  efektif  untuk meningkatkan penjualan dan memaksimalkan keuntungan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan memberikan  solusi  terkait  cara  menganalisis  data penjualan  produk  guna  memaksimalkan  strategi
pemasaran dan bisnis. Diharapkan hasil penelitian ini dapat  membantu  Kedai  Teras  Ciremai  dalam meningkatkan efisiensi proses bisnis, memberikan ide inovatif  untuk  rekomendasi  menu,  dan  mendukung pengembangan menu-menu unggulan.
Selain  itu,  diharapkan  penelitian  ini  dapat membantu dalam menentukan menu-menu yang perlu dikembangkan  dan  mengurangi  pemborosan  bahan baku untuk menu yang kurang diminati, menghindari penumpukan stok yang berpotensi menjadi kadaluwarsa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, teknik data mining, khususnya algoritma FP-Growth, digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian pelanggan.  Dengan  memanfaatkan  algoritma  ini, bisnis  kedai  dapat  meningkatkan  daya  saingnya  dan mengambil tindakan yang sesuai untuk meningkatkan efektivitas  strategi  pemasaran.  [2]  Berdasarkan  hasil penelitian  sebelumnya  menurut  Aldila  dkk  dalam jurnalnya  dengan  judul  “Rekomendasi  paket  menu angkringan  waru  tanjung  bias  dengan  algoritma frequent  pattern  growth  berbasis  web”.  Berdasarkan implementasi  teknik  data  mining  dengan  Fp-Growth, Angkringan  Waru  berhasil  menciptakan  sistem rekomendasi paket menu berdasarkan pola pembelian pelanggan.  Dengan  57  rule  yang  dihasilkan, Angkringan  Waru  dapat  menawarkan  paket  menu yang sesuai dengan keinginan pelanggan. Rekomendasi ini dapat membantu mengatasi kebingungan  pelanggan  dalam  memilih  menu, meningkatkan penjualan paket menu, dan memberikan pengalaman kuliner yang lebih efisien dan memuaskan. Kesimpulannya, penggunaan data mining dengan  Fp-Growth  memberikan  solusi  efektif  untuk meningkatkan  layanan  dan  kepuasan  pelanggan  di
Angkringan Waru.[3]  Paper  selanjutnya hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putra  dkk  dalam jurnalnya  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  FP Growth  pada  Penjualan  Produk  Distro  Raden Madura”.  Berdasarkan  analisis  data  transaksi pembelian menggunakan algoritma FP-Growth, dapat disimpulkan  bahwa  penjualan  distro  menghadapi tantangan  peningkatan  penjualan.  Meskipun  pola pembelian telah diidentifikasi, masih ada kesenjangan antara  pola  pembelian  dan  penjualan  aktual. Manajemen perlu mempertimbangkan untuk menyesuaikan strategi pemasaran, memperluas kolaborasi  dengan  distro  lain,  dan  menciptakan penawaran  yang  lebih  menarik  untuk  meningkatkan kinerja penjualan.
Distribusi  pola  pembelian  yang  mencakup  25 pola  perlu  dievaluasi  lebih  lanjut  untuk  memastikan representativitas  dan  relevansi  dalam  konteks  pasar distro.[4]  Paper  selanjutnya  hasil  penelitian  yang dilakukan oleh  Merliani dkk dalam  jurnalnya dengan judul  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu  Makanan  Dan Minuman”.  Dengan  menerapkan  teknik  data  mining menggunakan  algoritma  Apriori,  Warung  Tenda berhasil menemukan rekomendasi menu terbaik, yaitu kombinasi  Es  Teh  Manis  dan  Mendoan  dengan  nilai support  dan  confidence  tertinggi.  Rekomendasi  ini dapat digunakan sebagai strategi inovasi produk untuk menarik  lebih  banyak  pelanggan  dan  meningkatkan kepuasan  mereka.  Sebagai  hasilnya,  Warung  Tenda dapat  bersaing  lebih  efektif  dalam  industri  kuliner yang kompetitif dan meningkatkan potensi pertumbuhan  bisnisnya.[2]  Tujuan  untuk  menggali aspek bisnis dalam industri makanan yang menawarkan  beragam  menu  makanan  dan  minuman. Ketersediaan banyak pilihan menu dapat menyebabkan  kebingungan  bagi  pembeli  dalam memilih,  sehingga  diperlukan  rekomendasi  menu, khususnya  untuk  pembeli  yang  baru  pertama  kali mengunjungi  tempat  tersebut.  Melalui  analisis  data transaksi dan menu, penelitian ini mencari kombinasi item  yang  mungkin  sering  dipilih  oleh  pelanggan untuk memahami pola pembelian yang dilakukan oleh mereka.  Setelah  pola  pembelian  teridentifikasi, pemilik  kedai  teras  ciremai  dapat  merancang  strategi penjualan, termasuk pembuatan rekomendasi menu.[5]
Salah satu algoritma dalam  metode data mining asositif yaitu algoritma FP-Growth. Sebagai salah satu perkembangan  dari  metode  Apriori,  algoritma  FP- Growth bisa dimanfaatkan guna mengidentifikasi item data yang paling sering muncul (Frequent itemset) di dalam  kumpulan  data  sebelum  memodifikasi  elemen struktur  data.  Algoritma  FP-Growth  dapat  dengan mudah  menyelesaikan  kumpulan  item  yang  sering muncul.  Dengan  demikian,  algoritma  FP-Growth menjadi  lebih efektif dibandingkan dengan algoritma Apriori[6]
Hasil penelitian dengan menggunakan algoritma FP-Growth  memberikan  informasi  berharga  tentang
kombinasi  menu  yang sering dipesan oleh pelanggan berdasarkan  histori  transaksi  terbaru.  Informasi  ini dapat  membantu  pemilik  kedai  mengambil  langkah bisnis  yang  sesuai  dan  menjadi  dasar  pertimbangan untuk merumuskan strategi penjualan selanjutnya.[7]
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Market Basket Analysis (MBA)
Tujuan  utama  Market  Basket  Analysis  (MBA) yaitu  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  pola pembelian  konsumen  yang  akan  menolong  produsen dalam  mengembangkan  kesimpulan  tentang  tren pasar. Pola pembelian yang dipahami didasarkan pada produk yang sering dibeli secara bertepatan.[6]

## 2.2. Association Rules
Association  Rules  Mining  ialah  metode  yang digunakan  dalam  menganalisis  Keranjang  Pasar.  Hal ini  diperlukan  untuk  membuat  beberapa  definisi sebelum  melanjutkan  ke  pemeriksaan  rinci  dari analisis  aturan  asosiasi.  Analisis  asosiasi  atau penambangan aturan asosiasi adalah proses penambangan data dalam menemukan aturan asosiasi antara  kombinasi  item.  Salah  satu  indikator  yang menarik  yang  dapat  digunakan  dalam  data  mining adalah  support.  Ini  merupakan  indikator  keunggulan suatu barang atau sekumpulan barang sepanjang suatu transaksi.  Confidence  adalah  ukuran  kondisional (dalam  kondisi  tertentu)  dari  hubungan  antara  dua faktor.[8]
2.3. Frequent Pattern Growth (FP-Growth) Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) merupakan  pengembangan  dari  algoritma  Apriori. Algoritma ini memperbaiki kekurangan dari algoritma Apriori. Algoritma ini merupakan salah satu alternatif algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan himpunan  data  yang  paling  sering  muncul  (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data. Pada algoritma FP-Growth generate candidate tidak dilakukan karena FP-Growth menggunakan konsep tree dalam pencarian frequent itemset.[7]

## 3. METODE PENELITIAN
Association  Rule  Mining digunakan  untuk mengumpulkan  data  dengan  menggunakan  algoritma FP-Growth . Algoritma ini menentukan kumpulan data mana  yang  paling  sering  muncul  dalam  sekelompok data.  Untuk  mengolah  data  guna  mendapatkan  hasil yang digunakan sebagai rekomendasi bagi kedai atau bisnisnya  serta  mendapatkan  knowledge  yang didapatkan  dari  data  yang  ada  Algoritma  ini  dipilih karena  selain  dapat  menentukan  kemunculan  produk yang  sering  terjual,  juga  dapat  memberikan rekomendasi  bagi  produk-produk  yang  saling  terkait yang  mungkin  akan  dibeli  oleh  pelanggan.  Adapun tahap  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur penelitian

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dilakukan wawancara dengan pemilik  Kedai  Teras  Ciremai  di  Kalikoa.  Metode  ini melibatkan  pertanyaan  dan  jawaban  langsung  untuk mendapatkan  informasi  yang  relevan  dengan  topik penelitian.  Data  primer  yang  digunakan  mencakup jumlah data yang akan digunakan dalam penelitian ini berjumlah  403  data  transaksi  mulai  tanggal  22 September hingga tanggal 29 November 2023.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Adapun  untuk  menganalisis  dataset .  Langkah- langkah  penggunaan  metode pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  metode  atau  tahapan  KDD singkatan  dari  Knowledge  Discovery  In  Database. Berikut  dapat  dilihat  pada  Gambar  yang  merupakan tahapan  –  tahapan  dan  proses  yang  ada  pada Knowledge Discovery In Database:

## www.reseach.net
Gambar 2 Knowledge Discovery In Database
Dalam  penelitian  ini  memakai  jenis  penelitian Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  dengan tahapan perancangan:

## 3.2.1. Pengumpulan Data
Pertama,  identifikasi  dan  kumpulkan  data berupa  nota  fisik  dari  kedai  teras  ciremai.  Data  yang relevan  mencakup  riwayat  makanan  dan  minuman yang dibeli.

## 3.2.2. Selection
Memilih atribut-atribut yang paling relevan dan penting  untuk  penelitian,  seperti  transaksi  dan  jenis barang  yang  dibeli.  Dan  memastikan  atribut  yang dipilih  memiliki potensi untuk memberikan wawasan yang  signifikan  terkait  rekomendasi  menu  makanan dan minuman.

## 3.2.3. Pre-processing
Mengidentifikasi  dan  tangani  nilai-nilai  yang hilang  atau  anomali  dalam  data.  Melakukan pembersihan  data  untuk  menghilangkan  noise  dan memastikan  integritas  data.  Normalisasi  data  juga dapat  diperlukan  untuk  mengatasi  perbedaan  skala antar atribut.

## 3.2.4. Transformation
Melakukan  transformasi  pada  data  jika diperlukan.  Ini  mencakup  konversi  unit,  pengkodean ulang kategori atau pembuatan atribut baru yang dapat memberikan  wawasan  tambahan  terkait  rekomendasi menu.

## 3.2.5. Data Mining
Menerapkan metode FP-Growth untuk mencari pola pembelian pelanggan, proses ini dapat membantu mengidentifikasi pola terkait rekomendasi  menu  bagi pelanggan

## 3.2.6. Evaluation
Setelah pengelompokan menggunakan metode FP-Growth,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan evaluasi pola yang muncul dari hasil tersebut. Analisis dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  pola  yang terbentuk  konsisten  dengan  tujuan  penelitian,  yaitu menentukan rekomendasi menu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menyiapkan  data  yang berupa daftar transaksi kedai terasi ciremai yaitu, data menu  makanan  yang  dipesan  oleh  konsumen  pada periode  penjualan  tanggal  22  September  hingga tanggal 29 November 2023. Memiliki jumlah transaksi sebanyak  403  data  transaksi  dengan  jumlah  sampel yang  digunakan  sebanyak  1180  data.  Setelah didapatkannya  data  transaksi  penjualan  selanjutnya diimplementasikan ke algoritma FP-Growth. Tahap ini dalam  melakukan  pembuktian  dengan  perhitungan association  rule  untuk  mendapatkan  pola  pembelian. Dibawah  ini  adalah  nama  menu  yang  dijual  di  kedai teras ciremai yang dipilih dari data transaksi yang ada seperti tampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 1 Dataset Transaksi Tranksaksi Tanggal Nama Barang Harga Kategori 1 22/09/23 Mie Jebew Sosis 10,000 Makanan 1 22/09/23 Mie Jebew Sosis 10,000 Makanan 2 22/09/23 Nutrisari Jeruk Peras 4,000 Minuman 2 22/09/23 Nutrisari Jeruk Peras 4,000 Minuman 2 22/09/23 Nutrisari Jeruk Peras 4,000 Minuman 3 22/09/23 Mie Goreng Telor 10,000 Makanan 3 22/09/23 Pisang Goreng 10,000 Makanan 3 22/09/23 Es Teh Manis 3,000 Minuman 3 22/09/23 Es Teh Manis 3,000 Minuman 4 22/09/23 Lemineral 4,000 Minuman 4 22/09/23 Lemineral 4,000 Minuman 4 22/09/23 Lemineral 4,000 Minuman

## 4.1.1. Data
Data  dalam  bentuk  file  excel  yang  bernama teras ciremai diperoleh dari kedai teras ciremai jumlah record  sebanyak  1180  record,  terdiri  dari  5  atribut seperti nampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 2 Atribut default dari file Teras Ciremai.
No. Atribut Type Data 1. Transaksi Integer 2. Tanggal Polynominal 3. Nama barang Polynominal 4. Harga Integer 5. Kategori Polynominal
Agar  dataset  tersebut  ada  di repository Radipminer,  maka  perlu  dilakukan import data  teras ciremai menjadi operator retrieve seperti tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 3 Operator Retrieve
Gambar 4 Hasil dari operator Retrieve

## 4.1.2. Selection
Untuk  menentukan id pada dataset, digunakan operator  Set  Role  seperti  tampak  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 5 Operator Set Role pada Rapidminer
Parameter  pada  operator Set  Role yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 3 operator Set Role No. Parameter Isi 1. Atribut Name Transaksi 2. target role Id
Dari hasil pembacaan operator Set Role didapat informasi pada tabel dibawah ini:
Tabel 4 Hasil operator Set Role No. Uraian Keterangan 1. Record 1180 2. Special Attribut 1 3. Regular Attribut 4 4. Attribut: Transaksi Integer Tanggal Polynominal Nama Barang Polynominal Harga Integer Kategori Polynominal Karena  dataset tidak ringkas,  maka digunakan operator Pivot untuk meringkas data dalam tabel yang lebih  besar  dengan  menyusunnya  kembali  ke  dalam grup  dan  menghitung  jumlah,  rata-rata,  atau  statistik lainnya untuk setiap grup seperti tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 6 Operator Pivot
Parameter pada operator Pivot yang digunakan bisa dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4 Operator Pivot No. Parameter Isi 1. Group by attribute Select attribute Id_transaksi 2. Column grouping attribute Nama barang 3. aggregation attribute Edit list … Nama barang : count
Dari  hasil  penggunaan  operator Pivot didapat hasil pada gambar dibawah ini:
Gambar 7 hasil penggunaan Pivot
Dari  hasil  operator  pivot  didapat  informasi seperti tampak pada tabel dibawah ini
Tabel 5 Hasil Operator Pivot No. Uraian Keterangan 1. Record 1180 2. Special Attribute 0 3. Reguler Atribute 5 4. Attribute : Idpesanan Nominal count(keyword)_burger beef asap Integer count(keyword)_ burger beef asap keju Integer count(nama barang)_burger beef paties Integer count(nama barang)_capucino latte Integer count(nama barang)_caramel latte Integer count(nama barang)_cheese Integer count(nama barang)_chiken katsu Integer count(nama barang)_chocolate latte Integer count(nama barang)_chocolatos Integer … … count(nama barang)_vietnam drip Integer
Model  proses  pada  Rapidminer  dilangkah Selection tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 8 Model proses langkah Selection

## 4.1.3. Processing
Proses cleansing atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah preprocessing .  Sebelum  melakukan  proses ini,  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu  apakah  atribut pada dataset yang dipilih  memiliki  nilai missing atau tidak  serta  memiliki  data  yang  konsisten  atau  tidak seperti tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 9 Result dari Statistik Dataset
Dari uraian diatas, maka proses Preprocessing perlu dilakukan karena terdapat beberapa atribut pada dataset memiliki nilai Missing . Untuk mengatasi nilai Missing digunakan operator Replace Missing .
Gambar 10 Replace Missing Values
Parameter  pada  operator  Replace  Missing Values  yang  digunakan  tampak  pada  tabel  dibawah ini:
Tabel 7 Parameter dan atribut yang dipilih pada Operator Replace Missing Values
No. Parameter Isi 1. Attribute filter type Subset 2. Attributes Select Attributes … count(nama barang)_burger beef asap count(nama barang)_ burger beef
asap keju
count(nama barang)_burger beef paties
count(nama barang)_capucino latte count(nama barang)_caramel latte count(nama barang)_cheese count(nama barang)_chiken katsu count(nama barang)_chocolate latte count(nama barang)_chocolatos
… count(nama barang)_vietnam drip
Dari  hasil  operator Replace  Missing  Values didapat informasi pada gambar dibawah ini:
Gambar 11 Hasil Replace Missing Values
Dari  gambar  tersebut  tampak  bahwa  dataset sudah tidak memiliki lagi nilai Missing . Model proses pada  rapidminer  dilangkah Selection tampak  pada gambar dibawah ini:
Gambar 12 Model proses langkah Preprocessing

## 4.1.4. Transformation
Karena tipe data pada dataset berjenis numerik sedangkan algoritma asosiasi FP-Growth harus bertipe binominal ,  maka  diperlukan  transformation  untuk mengubah data bertipe Numerical menjadi Binominal menggunakan  operator Numerical  to  Binominal seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 13 Operator Nominal to Binominal pada Rapidminer
Parameter pada  operator Numerical to Binominal yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 8 Parameter dan attribute pada operator

## Numerical to Binominal
No. Parameter Isi 1. Attribute filter type Subset 2. Attributes Select Attributes … count(nama barang)_burger beef asap count(nama barang)_ burger beef
asap keju
count(nama barang)_burger beef paties
count(nama barang)_capucino latte count(nama barang)_caramel latte count(nama barang)_cheese count(nama barang)_chiken katsu count(nama barang)_chocolate latte count(nama barang)_chocolatos
…
count(nama barang)_vietnam drip
Hasil  dari  penggunaan  operator Numerical to
Binominal tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 14 Hasil dari penggunaan Operator Numerical to Binominal
Untuk  mengubah  penamaan  attribut  yang panjang  (contoh  :  count(nama  barang)_burger  beef asap  menjadi  burger  beef  asap  dapat  menggunakan operator Rename seperti tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 15 Operator Rename
Paremeter  yang  digunakan  pada  operator rename tampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 9 Rename No Parame ter Isi 1. Rename attribut Edit list… old name count(nama barang)_burger beef asap new name burger beef asap old name count(nama barang)_burger beef asap keju new name burger beef asap keju old name count(nama barang)_burger beef paties new name burger beef paties old name count(nama barang)_capucino latte new name capucino latte old name count(nama barang)_caramel latte new name caramel latte old name count(nama barang)_cheese new name cheese old name count(nama barang)_chiken katsu new name chiken katsu old name count(nama barang)_chocolate latte new name chocolate latte old name count(nama barang)_chocolatos new name chocolatos old name count(nama barang)_vietnam drip … … new name vietnam drip
Hasil  dari  penggunaan  operator  Rename tampak pada gambar dibawah ini:
Gambar 1 6 Hasil dari penggunaan Operator Rename
Model proses pada Rapidminer sampai dengan langkah Tranformation  (Rename) tampak  pada gambar dibawah ini:
Gambar 17 Model proses sampai dengan langkah Tranformation ( Rename )

## 4.1.5. Data mining
Pada langkah data mining karena menggunakan operator FP-Growth , seperti tampak pada Gambar 18 Operator FP-Growth pada  RapiMiner.  Operator  ini secara efisien menghitung semua kumpulan item yang sering muncul dalam ExampleSet.
Gambar 18 Operator FP-Growth pada RapiMiner.
Parameter  yang  digunakan  pada  operator  FP- Growth  jika digabungkan akan  membentuk 2 itemset yang saling terkait dengan nilai minimal support 0,02 atau  2%.  Informasi  tersebut  ditunjukan  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 19 Hasil Frequent Itemset (FP-Growth)
Untuk mendapatkan aturan assosiasi, diperlukan  sebuah  operator  yang  bernama  Create Association Rule seperti tampak gambar dibawah ini:
Gambar 20 Operator Create Association rule
Parameter  yang  digunakan  pada  operator Create  Association  Rules menggunakan default . Gambar  model  proses  sampai  dengan  proses  Data Mining tampak seperti gambar dibawah ini:
Gambar 21 Proses operator dari Retrieve sampai Create Association Rules

## 4.1.6. Evaluasi
Hasil  kegiatan  eksperimen  terhadap  dataset yang diperoleh hasil pada gambar dibawah ini:
Gambar 22 Hasil Assosiation Rules
Gambar 23 Graph Assosiation Rules
4.2. Pembahasan
Setelah  menghitung Frequency itemset  yang memiliki Frequency 10,  tahap  selanjutnya  adalah menentukan asosiasi rules dari itemset dan Frequency yang telah ditentukan. Pada tahapan ini dihasilkan rule sesuai dengan nilai Confidence yang ditetapkan. Pada penelitian  ini  nilai  minimum Confidence yang digunakan  yaitu 0.2 (20%). Berikut ini adalah 5 hasil frequent  yang  didapat  yang  memenuhi  minimum support yang sebelumnya telah ditentukan pada  tabel dibawah ini:
Tabel 10 Hasil frequency 1 itemset No. Items 1 Support Frequency 1. Good day freeze 0,230 10 2. Kentang 0,154 10 3. Lemineral 0,110 10 4. Corndog Mozarella 0,105 10 5. Nutrisari jeruk peras 0,102 10
Nilai Confidence pada  metode FP-Growth merupakan  nilai  kecenderungan  suatu  item  dengan item  lainnya  yang  akan  dibeli  oleh  pelanggan  secara bersamaan. Dari nilai Confidence tersebut diharapkan dapat  menghasilkan  pasangan  rules  yang  terbaik. Berdasarkan  penetapan  nilai  minimum Confidence sebelumnya,  maka  didapati  rules  sebanyak  8  seperti tampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 11 Hasil Association Rules Premises Conclusion Support Confident Lift Pop ice avocado Corndog sosis 0.015 0.333 6.745 Good day capucino Good day freeze 0.023 0.727 3.167 Teajus lemon Good day freeze 0.017 0.667 2.903 Nutrisari lemon tea Nutrisari jeruk peras 0.017 0.286 2.808 Otak-otak Kentang 0.026 0.429 2.782 Nasi goreng gila Nutrisari jeruk peras 0.015 0.278 2.730 Es susu coklat Good day freeze 0.015 0.265 2.722 Pisang nugget Kentang 0.017 0.333 1.269

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Algoritma  FP-Growth  merupakan  salah  satu teknik  yang  dapat  digunakan  dalam  analisis  data transaksi. Rule association yang terbentuk sebanyak 8 rule association dengan nilai confidance tertinggi yaitu pop  ice  avocado  dan  corndog  sosis  dengan  nilai support  1.5%  dan  confident  33,3%.  Dari  hasil rules association ,  pemilik  Kedai  Teras  Ciremai  dapat menjadikan  hasil  tersebut  sebagai  acuan  untuk ditambahkan sebagai rekomendasi menu makanan dan minuman  di  Kedai  Teras  Ciremai.  Saran  yang  dapat diberikan untuk penelitian ini adalah kombinasi paket menu makanan ini masih kurang baik. Oleh karena itu perlu  dilakukan  penyempurnaan  lebih  lanjut.  Untuk selanjutnya disarankan mencoba algoritma lain untuk membandingkan  hasilnya  atau  meningkatkan  jumlah data transaksi  yang  ada  dengan  algoritma  yang  sama dan  dapat  dikembangkan  kembali  agar  hasil  yang didapatkan lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. S. Widodo, A. F. Rozi, P. Studi, S. Informasi, F. T. Informasi, and U. M. Buana, “Analisis Pola
Pembelian Di  “  Kedai Bang Yhoga ’ S ”,” vol.
14, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[2]  N. N. Merliani, N. I. Khoerida, N. T. Widiawati, L.  A.  Triana,  and  P.  Subarkah,  “Penerapan Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan Untuk  Rekomendasi  Menu  Makanan  Dan Minuman,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 8, no.
1, pp. 9–16, 2022,
doi:
10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16.
[3]  L.  Aldila,  M.  Fajar,  and  R.  Rismayati, “Rekomendasi  Paket  Menu  Angkringan  Waru Tanjung  Bias  Dengan  Algoritma  Frequent Pattern Growth Berbasis Web (Angkringan Waru Tanjung  Bias  Menu  Package  Recommendation With  Web  Based  Frequent  Pattern  Growth Algorithm),” JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 2, pp. 2715–2529, 2021.
[4]  A.  K.  Putra,  R.  Hamonangan,  R.  Herdiana,  E. Tohidi, and U. Hayati, “Penerapan Algoritma FP Growth  pada  Penjualan  Produk  Distro  Raden Madura,” MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist. , vol.  7,  no.  1,  pp.  57–64,  2022,  doi: 10.54367/means.v7i1.1858.
[5]  E.  A.  Novianda1,  Munawir2,  “Analisis  Pola Pemesanan  Makanan  dan  Minuman  di  Mulana Coffee  Menggunakan  Metode  FP-Growth,” Techno.Com , vol. 22, no. 3, pp. 758–768, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i3.8175.
[6]  E.  Nurarofah,  R.  Herdiana,  and  N.  Dienwati Nuris,  “Penerapan  Asosiasi  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth  Pada  Pola  Transaksi Penjualan Di Toko Roti,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  353–359,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6299.
[7]  D.  Chaerunnissa  and  E.  Mulyanto,  “Belanja Konsumen  Pada  Data  Transaksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Fp-Growth,” Dinus , vol. 1, no. October 2014, pp. 1–9, 2014.
[8]  D.  Indahsari,  “Penerapan  Metode  Asosiasi Dengan  Algoritma  FP-Growth  Pada  Data Transaksi  PT  John  Tampi  Group,” Comput. Based  Inf.  Syst.  J. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1–9,  2021, doi: 10.33884/cbis.v9i2.3835.
[9]  A. R. Apriliyanto and D. Mahdiana, “PENINGKATAN  STRATEGI  PROMOSI KEDAI  KOPI  STIGA  BINTARO  DENGAN ALGORITME FREQUENT PATTERN - GROWTH  INCREASING  THE  PROMOTION STRATEGY  OF  STIGA  BINTARO  COFFEE SHOP  USING  THE  FREQUENT  PATTERN  - GROWTH,”  vol.  2,  no.  September,  pp.  1014– 1021, 2023.
[10]  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, p. 40, 2023, doi: 10.30587/e-link.v18i1.5340.