## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  2 2024 Pages 483 - 507 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i2.1057 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## IMPLEMENTASI INTELIJEN BISNIS UNTUK VISUALISASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH (Studi Kasus: Noble Coffee Yogyakarta)
Daffa Nayaka Bagaskara Jusuf Universitas Islam Indonesia, Indonesia E-mail: bagaskara2010@gmail.com
Abstract: This research aims to explore customer purchasing patterns at Noble Coffee, a cafe in Yogyakarta.  Utilizing  the FP-Growth algorithm,  data  analysis  was  conducted  to  identify association rules among products and categories with the highest sales. Data visualization was performed  through  the Power BI  platform,  enabling  a  deep  understanding  of  customer purchasing  behavior.  The  analysis  revealed  several  significant  association  rules,  such  as  the relationship between the product 'King' and various other items like 'Mix Plater' and 'Café Latte'. This analysis provides insights into frequently co-purchased products, allowing Noble Coffee to design more effective sales strategies. The study highlights the importance of data analysis and visualization  in  supporting  business  decisions.  Through  this  approach,  companies  can  better understand  customer  needs,  enhance  customer  satisfaction,  and  optimize  their  operations.  In conclusion, data  analysis  using  the FP-Growth algorithm  and  visualization  through Power BI can  be  effective  instruments  in  understanding  customer  behavior  and  improving  the performance of cafes, such as Noble Coffee.
Keywords: Data  Analysis,  Association  Rules,  Data  Visualization,  FP-Growth, Power BI, Business, Purchasing Patterns.
Abstrak: Penelitian ini mencoba menggali pola pembelian pelanggan di Noble Coffee, sebuah kafe di Yogyakarta. Dengan menggunakan algoritma FP-Growth, analisis data dilakukan untuk mengidentifikasi  aturan  asosiasi  antar  produk  dan  kategori  dengan  penjualan  tertinggi. Visualisasi data dilakukan melalui platform Power BI, memungkinkan pemahaman mendalam tentang  perilaku  pembelian  pelanggan.  Hasil  analisis  menunjukkan  beberapa  aturan  asosiasi yang signifikan, seperti hubungan antara produk "King" dengan berbagai menu lainnya seperti "Mix Plater" dan "Café Latte". Analisis ini memberikan wawasan tentang produk yang sering dibeli bersamaan, memungkinkan Noble Coffee untuk merancang strategi penjualan yang lebih efektif.  Penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  analisis  data  dan  visualisasi  dalam  mendukung keputusan  bisnis.  Melalui  pendekatan  ini,  perusahaan  dapat  memahami  kebutuhan  pelanggan dengan  lebih  baik,  meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  dan  mengoptimalkan  operasional mereka.  Kesimpulannya,  analisis  data  berbasis  algoritma FP-Growth dan  visualisasi menggunakan Power BI  dapat  menjadi  instrumen  yang  efektif  dalam  memahami  perilaku pelanggan dan meningkatkan kinerja bisnis kafe seperti Noble Coffee.
Kata kunci: Data Analisi, Aturan Asosiasi, Visualisasi Data, FP-Growth , Power BI, Bisnis,
Pola Pemebelian.
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  secara  digital  yang  telah  sampai  pada  titik  ini  terjadi secara pesat dalam beberapa tahun terakhir (Danuri, 2019). Peningkatan teknologi telah mengubah  cara  kita  saling  berkomunikasi.  Kemampuan  komunikasi  manusia  telah
berkembang  hingga  menjadikan  satu  sama  lain  dapat  tetap  terhubung  sehingga memperkuat  hubungan  sosial  dan  bisnis.  Terlebih  lagi  dengan  berkembangnya teknologi,  transformasi  digital  telah  membukakan  peluang  baru  dalam  dunia  bisnis (Yana  Siregar  &  Irwan  Padli  Nasution,  2020).  Penggunaan  data,  analisis  kecerdasan buatan,  dan  pengembangan  aplikasi  mengubah  cara  perusahaan  melakukan  interaksi dengan pelanggan, manajemen, serta rantai pasok.
Perkembangan  teknologi  digital  telah  mengubah  tata  kelola  bisnis  dengan menghadirkan  efisiensi  operasional  yang  lebih  tinggi,  peningkatan  aksesibilitas informasi,  dan  peluang  baru  untuk  inovasi  produk  dan  layanan.  Hal  ini  telah memungkinkan perusahaan untuk merespon pasar dengan lebih cepat dan lebih akurat, serta  menghasilkan  peningkatan  daya  saing  yang  signifikan  (Indrayani,  2012). Penerapan  teknologi  digital  juga  berdampak  pada  model  bisnis,  memungkinkan peralihan  dari  penjualan  produk  menjadi  model  berlangganan  atau  layanan  berbasis langganan,  yang  dapat  meningkatkan  loyalitas  pelanggan  dan  pendapatan  jangka panjang (Rifai et al., 2022).
Salah  satu  bidang  bisnis  yang  terkena  dampak  dari  perkembangan  teknologi adalah  kafe.  Pengumpulan  dan  analisis  data  pelanggan  memungkinkan  kafe  untuk memahami  kebiasaan  dan  preferensi  pelanggan,  yang  pada  akhirnya  memungkinkan untuk  dilakukan  penyusunan  menu  yang  lebih  sesuai  dan  promosi  yang  lebih  efektif (Andhika  Putra  et  al.,  2020).  Dengan  mengamati  pola  pemesanan  dan  konsumsi,  kafe dapat  mengoptimalkan  persediaan  dan  mengurangi  pemborosan  (Lenk  et  al.,  2018). Penerapan  analisis  data  juga  dapat  membantu  kafe  dalam  pengelolaan  tenaga  kerja, dengan memprediksi jam-jam sibuk dan mengatur jadwal karyawan dengan lebih efisien (Ahn  &  Sohn,  2009).  Dengan  memahami  tren  dan  preferensi,  kafe  dapat  merancang kampanye pemasaran yang lebih efektif dan tepat sasaran (Verma et al., 2012). Namun, mengadopsi  analisis  data  juga  memerlukan  investasi  dalam  infrastruktur  dan keterampilan analisis.
Penerapan  analisis  data  memungkinkan  kafe  untuk  meningkatkan  penjualan, mengelola  persediaan  secara  efisien,  melakukan  pemasaran  dengan  lebih  efektif,  dan memberikan pengalaman lebih memuaskan terhadap pelanggan (W. S. Lee et al., 2018). Salah  satu  alat  analisis  data  yang  dapat  digunakan  pada  kasus  ini  adalah  penerapan algoritma FP-Growth (Wijaya  &  Pratama,  2022). FP-Growth adalah  salah  satu algoritma  analisis  data  untuk  mendapatkan frequent-pattern ataupun frequent  itemset
(Borgelt,  2005).  Penerapan  algoritma  ini  memungkinkan  pengelola  bisnis  untuk mengidentifikasi  produk  paling  populer  dan  menentukan  aturan  asosiasi  yang  terjadi didalamnya  (Wei  Zhang  et  al.,  2008).  Informasi  yang  didapatkan  tersebut  akhirnya dapat  menciptakan  paket  promosi  yang  menarik  untuk  meningkatkan  penjualan (Kurniawan & Yusuf, 2023).
Noble Coffee adalah café yang menghidangkan  minuman coffee dan non-coffee serta  makanan  bertajuk  makanan  asia  dan  eropa.  Noble  Coffee  merupakan  cafe  yang beralamatkan dijalan Anggajaya 2 Condongcatur Yogyakarta. Untuk mempertahankan sales dari  bisnis  tersebut  diperlukan  langkah  agar  dapat  menjaga  pelanggannya  untuk tetap melakukan transaksi pada Noble Coffee. Berdasarkan beberapa penjelasan diatas, Noble Coffee perlu memahami kebiasaan perilaku transaksi para pelanggannya dengan memahami  preferensi  pelanggan  secara  mendalam.  Kebiasaan  perilaku  transaksi pelanggan  yang  dimaksud  adalah  isi  item  dari  satu  struk  penjualan.  Item  yang  dibeli oleh pelanggan kebanyakan tidak hanya satu  item  saja. Item  yang dibeli  dapat  berupa minuman  saja,  makanan  saja,  minuman  dan  minuman,  makanan  dan  makanan,  serta minuman dan makanan. Apabila mengidentifikasi perilaku transaksi tersebut dilakukan secara  manual  akan  memakan  waktu  yang  sangat  lama  serta  terdapat  kemungkinan terjadinya human error (D. Lee et al., 2013). Solusi yang dapat ditawarkan, seperti yang sudah dijelaskan diatas, dapat menggunakan algoritma FP-Growth untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Banyaknya  data  transaksi  yang  terjadi  pada  Noble  Coffee  dapat  diubah  menjadi itemset yang bisa digunakan sebagai variabel untuk mencari pola transaksi pelanggan. Algoritma FP-Growth melakukan pencarian frekuensi kemunculan item dalam itemset dengan  menggunakan association  rules .  Adapun  cara  untuk  menampilkan  wawasan kemungkinan  kemunculan  item  dengan  melihat minimum  support dan minimum confidence .
Noble  Coffee  ini  hanya  memiliki  1  jenis  produk  bundling  yang  mengalami penurunan penjualan dalam beberapa bulan terakhir. Oleh karena itu diperlukan analisis ulang  terkait  penjualan  yang  ada  dalam  bulan  tersebut.  Hasil  dari  data  transaksi  yang nantinya dianalisis dapat diimplementasikan juga dengan menggunakan algoritma FP- Growth serta nantinya akan divisualisasikan untuk memudahkan dalam pembacaannya. Visualisasi data dalam penelitian ini menggunakan aplikasi Power BI. Power BI adalah  platform  visualisasi  data  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mengubah  data
yang  kompleks  menjadi  visualisasi  yang  mudah  dipahami  (Becker  &  Gould,  2019). Dengan Power BI, pengguna dapat membuat dashboard interaktif, laporan, dan diagram yang  memungkinkan  mereka  untuk  dengan  cepat  mengidentifikasi  tren,  pola,  dan wawasan  penting  dari  data  mereka.  Pengguna  juga  dapat  menggabungkan  data  dari berbagai  sumber  yang  berbeda,  memberikan  gambaran  holistik  tentang  bisnis  atau situasi  tertentu.  Dengan  visualisasi  yang  menarik  dan  mudah  diakses, Power BI membantu pengguna dalam pengambilan keputusan yang lebih informasional dan lebih baik.

## METODE
Dalam pelaksanaan penelitian ini metode yang digunakan adalah metode analisis deskriptif  yang  nantinya  divisualisasikan  menggunakan  aplikasi  intelijen  bisnis. Analisis  deskriptif  adalah  tipe  analisis  data  yang  membantu  menggambarkan, menunjukkan,  atau  merangkum  titik-titik  data  secara  konstruktif  sehingga  pola-pola dapat  muncul  yang  memenuhi  setiap  kondisi  data.  Analisis  deskriptif  dapat dikategorikan  menjadi  empat  jenis,  yaitu  ukuran  frekuensi,  kecenderungan  pusat, dispersi atau variasi, dan posisi. Metode ini optimal untuk satu variabel pada satu waktu (Lawless  &  Heymann,  2010).  Dalam  dunia  bisnis,  analisis  deskriptif  memungkinkan perusahaan untuk memahami karakteristik dan perilaku pelanggan mereka dengan lebih baik (Campbell & Cunningham, 1983). Dengan merangkum data penjualan, preferensi pelanggan, dan tren pembelian, bisnis dapat mengidentifikasi produk atau layanan yang paling  diminati  oleh  pelanggan.  Informasi  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk mengoptimalkan stok produk, merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif, dan mengembangkan  produk  atau  layanan  baru  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan (Palepu  &  Healy,  2013).  Maka  perlu  dilakukan  visualisasi  menggunakan  aplikasi intelijen bisnis bertujuan untuk memudahkan pembacanya dalam membaca hasil olahan data (Waskom, 2021). Tahapan dari penelitian ini antara lain:
1. Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari hasil transaksi Noble Coffee bulan Juni dan Juli 2023 yang tersimpan  dalam backoffice Moka  POS.  Moka  POS  adalah  cloud-based  point  of sales  (POS)  yang  didesain  untuk  membantu  bisnis  mengatur  transaksi  harian secara real-time (Susilowaty & Rukismono, 2021).
2. Pemrosesan Data
Pemrosesan  data  dilakukan  menggunakan Apache  Spark . Apache  Spark adalah alat  berguna  dalam  analisis  data  yang  memberikan  beberapa  keunggulan (Shanahan & Dai, 2015). Berikut adalah keunggulan dari Apache Spark seperti:
a. Cepat  dan  efisien  dengan in-memory  caching dan  eksekusi query teroptimasi untuk analisis data semua ukuran dengan cepat.
b. Fleksibel dalam mengatasi beban kerja aktivitas data analisis.
c. Ketersediaan API untuk SQL, batch processing , dan machine learning .
d. Komunitas open-source yang besar dengan lebih dari 1.000 developer dari 200 organisasi berbeda yang memberikan kontribusi dalam pengembangannya.
e. Ketersediaan untuk menyokong analisis kompleks untuk dataset yang besar.
3. Implementasi Algoritma FP-Growth
FP-Growth ( Frequent  Pattern  Growth )  adalah  algoritma  data  mining  yang digunakan  untuk  menemukan  pola  yang  sering  muncul  dalam dataset (Wang  et al.,  2002).  Algoritma  ini  berguna  dalam  tugas  analisis  asosiasi  seperti market basket  analysis .  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  menemukan  hubungan  antar item  yang  sering  dibeli  bersamaan  dalam  transaksi.  Tahapan  kerja FP-Growth adalah  melakukan  konstruksi FP-Tree dengan  memindai dataset untuk mengidentifikasi  item  yang  sering  muncul  dengan  menggunakan  ambang  batas yang  disebut  nilai  support.  Kemudian FP-Tree dibangun  dari  item-item  yang sering muncul. FP-Tree struktur data yang menggambarkan hubungan antar item serta frekuensi kemunculannya.
Konsep penting yang digunakan dalam aturan asosiasi adalah support , confidence , dan lift (Lin  et  al.,  2002). Support adalah  persentase  kemunculan  suatu itemset dari dataset yang  mengukur  seberapa  sering  suatu  kombinasi  produk  muncul dalam  transaksi. Support dihitung  dengan  membagi  jumlah  total  transaksi  yang berisi itemset tersebut dengan total jumlah transaksi dalam dataset .
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠𝑒𝑡) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠𝑒𝑡

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡
Confidence mengukur  seberapa  sering  aturan  asosiasi  ditemukan  benar,  sebagai contoh adalah seberapa sering item B dibeli ketika item A juga dibeli. Confidence
dinyatakan  sebagai  persentase  dan  dihitung  sebagai  rasio  antara support dari itemset gabungan (itemset A dan B) dengan support dari itemset A.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 ⋃ 𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴)
Lift adalah ukuran untuk mengetahui sejauh mana dua item (A dan B) berkorelasi. Lift lebih dari 1 menunjukkan bahwa pembelian item A memiliki efek positif pada pembelian item B. Sementara lift kurang dari 1 menunjukkan efek negatif. Lift 1 menunjukkan bahwa pembelian item A dan B bersifat independen.
𝐿𝑖𝑓𝑡(𝐴 → 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐵)

## 4. Visualisasi Data
Visualisasi  data dalam penelitian ini menggunakan platform analisis bisnis yang dikembangkan  oleh Microsoft bernama Power BI. Power BI  berguna  untuk menggabungkan,  menganalisis,  dan  menggambarkan  data  dari  berbagai  sumber dengan  cara  interaktif  dan  mudah  dipahami. Power BI  memiliki  alat  pada platformnya  untuk  melakukan  transformasi  data,  analisis  visual,  dan  berbagi wawasan  bisnis.  Fungsi  utama  dari Power BI  dalam  visualisasi  data  adalah sebagai berikut:
a. Power BI  memungkinkan  penggunanya  untuk  menghubungkan  dan menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk basis data relasional, file excel, data cloud, layanan web, dan masih banyak sumber data lainnya. Oleh karena itu sumber yang berbeda dan dari berbagai tempat dalam terintegrasi.
b. Alat  transformasi  data Power BI  memungkinkan  untuk  dilakukan membersihkan  dan  merapikan  data.  Operasi  seperti  menghapus  kolom  yang tidak  perlu,  mengganti  nilai  yang  hilang  maupun  kosong,  maupun menggabungkan data dari berbagai tabel menjadi satu.
c. Power BI  memiliki  kemampuan  untuk  membuat  model  data  yang  kompleks dengan  menggabungkan  tabel,  mendefinisikan  hubungan  antar  tabel,  dan membuat kolom kalkulasi dengan formula DAX ( Data Analysis Expression )
d. Visualisasi yang dilakukan pada Power BI dapat dilakukan filter dengan cara yang  interaktif  pada  visualisasinya  secara  langsung  untuk  menyelidiki  data dengan cara yang lebih mendalam. Interaksi antar visual dapat dilakukan pada
visualisasinya  langsung  dimana  perubahan  satu  visualisasi  mempengaruhi visualisasi lainnya secara real-time.
e. Power BI  dapat  digunakan  untuk  menyesuaikan  visualisasi  dan menggambarkan data sesuai dengan kebutuhan merek atau perusahaan. Selain itu, Power BI  dapat  diintegrasikan  dengan  berbagai  aplikasi  bisnis  seperti
Microsoft  Office  365,  SharePoint ,  dan  Azure  untuk  meningkatkan fungsionalitas dan kolaborasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil

## 1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh melalui ekspor data penjualan yang tersedia dalam platform backoffice Moka POS. Dalam menu laporan tersebut, terdapat opsi untuk memilih outlet yang diinginkan, menentukan jangka waktu data yang akan diekspor, dan memilih jenis data yang akan diekspor.
Gambar 1. Pilihan Ekspor Data.
Hasil  dari  ekspor  data  ini  adalah  file  csv  yang  memuat  rincian  penjualan  item selama  2  periode  bulan,  yaitu  bulan  Juni  dan  Juli  2023,  pada  outlet  Noble  Coffee. Dataset  ini  menjadi  dataset  utama  dalam  pelaksanaan  penelitian.  Dataset  penjualan Noble  Coffee  memuat  5.763  baris  data  yang  berisikan  jenis  item  yang  terjual  beserta rinciannya yang terletak pada 25 kolom berbeda. Detail data ini terlampir pada Gambar 2.
Gambar 2. Dataset csv.

## 2. Pembersihan Data
Proses  pembersihan  data  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  dalam  analisis  tersebut  akurat,  konsisten,  dan  bebas  dari  kesalahan. Tahapan pembersihan data diperlukan untuk menjadikan dataset lebih konsisten dan memiliki dasar yang kuat untuk dilakukan analisis. Pembersihan data menggunakan python  pyspark dikarenakan  setelah  data  dibersihkan  akan  langsung  dilaksanakan implementasi algoritma FP-Growth . Dengan menggunakan bantuan pyspark dataset dapat diolah dalam bentuk data frame dengan proses pembersihan data yang tertera pada Gambar 3.
from pyspark.sql import functions as F
# Buat dataframe dari dataset csv df = spark\ .read\ .format('csv')\ .option("inferSchema","true")\ .option("header","true")\ .load("Sales Data.csv")
#Pisahkan kolom date dengan delimiter '/' dan '-' split_regex = '[/-]+' split_col = F.split(df['Date'], split_regex)
#Tempatkan pada variabel baru df = df.withColumn('Day', split_col.getItem(0)) \ .withColumn('Month', split_col.getItem(1)) \ .withColumn('Year', split_col.getItem(2))
#Satukan lagi dengan urutan MM/dd/yyyy df = df.withColumn(
'Date', F.concat(F.col("Month"), F.lit("/"), F.col("Day"), F.lit("/"), F.col("Year"))
)
#Pastikan kolom Date memiliki format yang benar df = df.withColumn("Date", F.to_date(F.col("Date"), "M/d/y"))
#Pastikan kolom Time memiliki format yang benar df = df.withColumn('Time', F.date_format('Time', 'HH:mm:ss'))
#Hapus kolom yang tidak digunakan df  =  df.drop("SKU",  "Served  By",  "Customer",  "Gratuity",  "Day", "Month", "Year")
#Filter data agar memenuhi event type pembelian df = df.where(F.col("Event Type") == "Payment")
#Cek total baris data setelah dibersihkan print(df.count())
#Export menjadi csv dengan nama Clean datasales cleaned = df.select("*").toPandas() cleaned.to_csv('Clean Datasales.csv')
Gambar 3. Kode Pembersihan Data.

## 3. Implementasi FP-Growth
Tahapan yang dilakukan pada saat mengelompokkan produk dan kategori menjadi itemset dilakukan dengan memberikan id baru berdasarkan kolom Receipt Number . Id baru  tersebut  nantinya  dilakukan  pengelompokkan  lagi  untuk  membuat  kolom  baru yang mengelompokkan antara Items dan Category dengan id yang sama.
from pyspark.sql.window import Window
#Pendeklarasian id baru dari Receipt Number yang sama
itemset = df.withColumn("id", F.dense_rank()\ .over(Window.orderBy(F.col("Receipt Number")))).sort("id")
#Menghapus id duplikat, lalu byCategory = itemset.dropDuplicates(['id', 'Category']).sort('id') byItems = itemset.dropDuplicates(['id', 'Items']).sort('id')
#Mengelompokkan itemset berdasarkan nama item dan kategorinya byCategory = byCategory.groupBy("id")\ .agg(F.collect_list("Category")).sort(F.col('id').asc()) byItems = byItems.groupBy("id")\ .agg(F.collect_list("Items")).sort(F.col('id').asc())
#Menampilkan itemset byCategory.show(10) byItems.show(10)
Gambar 4. Kode Pengelompokan Itemset.
Tahapan impelementasi algoritma FP-Growth ini menghasilkan data tabel berupa frekuensi  kemunculan  itemset  dalam  keseluruhan  transaksi.  Batasan  yang  diperlukan dalam mencari frekuensi  kemunculan itemset adalah minimum support yaitu seberapa sering itemset muncul, dan minimum confidence yaitu seberapa benar pasangan itemset tersebut  benar  muncul.  Dalam  penelitian  ini,  dikarenakan  jumlah  dataset  yang  besar minimum support diberikan  pada  angka  0.001  dengan  pertimbangan  akan  banyak itemset yang tidak sering muncul dalam transaksi akan didapatkan. Akan tetapi dengan mengecilkan nilai  minimum support dengan jumlah data setelah dibersihkan ada pada angka  3.423  akan  mendapatkan  banyak  pasangan  item.  Kekurangan  ini  nantinya  akan ditutup  dengan  menentukan  minimum conficende ,  yaitu  pada  angka  0.5  untuk memastikan bahwa kebenaran kemunculan pasangan itemset ini bernilai 50%.
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
#Penentuan minimum support dan confidence minSup = 0.001 minConf = 0.5
#Algorimta FP-Growth yang telah tersedia dalam salah satu library machine learning oleh pyspark fpCategory = FPGrowth(itemsCol="collect_list(Category)", \ minSupport=minSup, minConfidence=minConf) modelCategory = fpCategory.fit(byCategory)
fpItems = FPGrowth(itemsCol="collect_list(Items)", \ minSupport=minSup, minConfidence=minConf) modelItems = fpItems.fit(byItems)
#Menyimpan hasil temuan pada variabel baru category = modelCategory.freqItemsets items = modelItems.freqItemsets
#Menampilkan frekuensi kemunculan itemset dengan frekuensi tertinggi category.sort(F.col("freq").desc()).show() items.sort(F.col("freq").desc()).show()
Gambar 5. Kode Pencarian Frekuensi Kemunculan Itemset.
Setelah  itemset  dikelompokkan,  didapatkan  fakta  bahwa  produk  yang  memiliki frekuensi pada itemset tertinggi ada pada produk bernama King, dan kategori tertinggi yaitu Coffee  Milk .  Dengan  implementasi library algoritma  diatas,  aturan  asosiasi  bisa langsung  didapatkan  dengan  mengakses associationRules seperti  pada  Gambar  6 dibawah.
#Menyimpan aturan asosiasi dari kategori dan items pada variabel baru rulesCategory = modelCategory.associationRules rulesItems = modelItems.associationRules
#Menampilkan aturan asosiasi tersebut rulesCategory.show() rulesItems.show()
#Export menjadi csv rulesC = rulesCategory.select("*").toPandas() rulesI = rulesItems.select("*").toPandas()
rulesC.to_csv('Category Rules.csv') rulesI.to_csv('Items Rules.csv')
Gambar 6. Kode Pembentukan Aturan Asosiasi.
Aturan  asosiasi  yang  telah  didapatkan  nantinya  akan  divisualisasikan menggunakan  aplikasi  intelijen  bisnis Power BI.  Nantinya  dengan  menggunakan pengetahuan akan aturan asosiasi ini akan didapatkan wawasan berupa pola pembelian pelanggan yang terjadi selama 2 bulan di Noble Coffee.
Gambar 7. Aturan Asosiasi.

## 4. Visualisasi Data
Pada  halaman  pertama,  visualisasi  akan  lebih  difokuskan  kepada  pemahaman mendalam tentang pilihan pelanggan terhadap berbagai menu yang tersedia di Noble Coffee. Salah satu visualisasi data yang pertama adalah mengenai wawasan jumlah pendapatan kotor selama 2 bulan terakhir, yang disajikan dengan menggunakan card visual.  Visualisasi  ini  memiliki  keunggulan  dalam  mempermudah  pembacaan laporan keuangan, karena dalam konteks bisnis, informasi yang paling dicari adalah seberapa besar pendapatan yang berhasil dihasilkan.

## Gambar 8. Card.
Dalam  analisis  data  tersebut,  tidak  hanya  memberikan  wawasan  berupa seberapa  besar  pendapatan  dalam  2  bulan  terakhir,  card  disampingnya memvisualisasikan jumlah item terjual dalam periode waktu tersebut yaitu sejumlah 6074 produk terjual. Visualisasi selanjutnya adalah area chart yang menjelaskan jam sibuk  dimana  Noble  Coffee  ramai  kedatangan  pengunjung.  Jam  sibuk  atau Rush Hour dapat  menjadi  patokan  terkait  penjualan  yang  memiliki  kuantitas  terbanyak tersebar pada jam-jam tertentu. Seperti pada Gambar 9, grafik ini dapat memberikan
insight  berupa  kenaikan  jumlah  pembelian  produk  oleh  pelanggan  dalam  jam-jam tertentu.  Dalam  hal  ini,  pukul  20.00  dan  21.00  adalah  contoh  jam  dengan  jumlah pembeli tertinggi. Hal ini terlihat dari data yang dipaparkan, menunjukkan bahwa 2 jam tersebut merupakan jam dengan jumlah pembeli tertinggi.
Namun,  tidak  hanya  itu  yang  dapat  disimpulkan  dari  visualisasi  tersebut. Analisis juga menyoroti jam yang memiliki penjualan paling rendah, yaitu pada pagi hari.  Selama  bulan  Juni  dan  Juli,  terdapat  hanya  45  penjualan  pada  pukul  10  pagi. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  waktu  tersebut  bukanlah  waktu  yang  efektif  untuk menargetkan  pelanggan.  Oleh  karena  itu,  untuk  meningkatkan  penjualan,  bisa dipertimbangkan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran pada jam-jam tersebut.

## Gambar 9. Jam Sibuk.
Dalam  mengolah  data  yang  divisualisasikan,  penting  untuk  menyediakan informasi  perbandingan  yang  jelas  sehingga  dapat  memudahkan  analisis  dan pemahaman. Salah satu cara yang efektif adalah dengan menambahkan legenda data yang memungkinkan komparasi antar elemen. Contohnya, pada grafik jam sibuk di atas,  bulan  Juni  direpresentasikan  dengan  warna  biru  muda  sementara  bulan  Juli diwakili  oleh warna biru tua. Dengan menggunakan perbedaan warna ini, pembaca dapat dengan mudah membandingkan pola jam sibuk di kedua bulan tersebut.
Setelah  memahami  pola  jam  sibuk,  langkah  selanjutnya  adalah mengidentifikasi produk yang mencatat penjualan tertinggi selama periode dua bulan tersebut.  Untuk  tujuan  ini,  tree  map  digunakan  sebagai  grafik  yang memvisualisasikan  data  dengan  memperlihatkan  perbedaan  ukuran  area.  Dalam konteks  visualisasi  data  ini,  tree  map  digunakan  untuk  memberikan  wawasan mendalam  mengenai  produk-produk  yang  memiliki  penjualan  tertinggi.  Grafik  ini, seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  10,  memberikan  representasi  visual  yang  jelas tentang distribusi penjualan produk, memungkinkan pembaca untuk mengidentifikasi
dengan mudah produk-produk yang paling diminati oleh pelanggan selama dua bulan tersebut.
Gambar 10. 1 Kuantitas Penjualan Produk Tertinggi.
Dari  visualisasi  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  dua  menu  yang mencatatkan penjualan tertinggi, yaitu produk bernama King dengan total pembelian sebanyak 787 unit dan Queen dengan 583 pembelian. Melalui  analisis lebih lanjut, dapat ditemukan bahwa kedua produk tersebut termasuk dalam kategori Coffee Milk . Menariknya, Coffee  Milk sendiri  merupakan  kategori  yang  menduduki  peringkat pertama  dalam  hal  penjualan  terbanyak,  berdasarkan  data  yang  tercantum  pada Gambar 11.
Gambar 11. Kuantitas Penjualan Kategori Tertinggi.
Dalam  analisis  data  ini  terdapat  beberapa  temuan  yang  menarik.  Pertama-tama, persentase  penjualan  produk  dengan  kategori Coffee  Milk ternyata  mencapai  tingkat tertinggi,  yakni  sekitar 25,7%. Temuan ini menunjukkan bahwa produk-produk dalam kategori Coffee  Milk sangat  diminati  oleh  pelanggan,  menggambarkan  kepopuleran minuman  tersebut  di  pasar.  Fakta  kedua  yang  ditemukan  adalah  bahwa  persentase penjualan produk non-coffee yang termasuk dalam kategori Milk Based mencapai angka
sekitar  13,6%  dari  total  penjualan.  Ini  menunjukkan  bahwa  meskipun Coffee  Milk mendominasi,  produk-produk  non-kopi  juga  memiliki  pangsa  pasar  yang  signifikan. Selain  itu,  dalam  kategori  makanan,  Snack  menonjol  dengan  total  penjualan  sebesar 8,2%  dari  keseluruhan.  Temuan  ini  mengindikasikan  bahwa  produk-produk snack memiliki daya tarik tersendiri bagi pelanggan, mungkin karena kepraktisan dan variasi yang ditawarkan.
Selanjutnya,  analisis  juga  menyoroti  aspek  penjualan  harian,  di  mana  penjualan bisa mencapai angka luar biasa sebesar 5,44 juta rupiah dalam sehari. Visualisasi data melalui bar chart pada Gambar 12 memberikan gambaran yang jelas tentang fluktuasi penjualan sepanjang hari, membantu  bisnis untuk  mengidentifikasi  jam-jam  sibuk dan potensial untuk meningkatkan layanan pelanggan selama periode-periode tersebut.
Gambar 12. Penjualan Harian.
Terdapat  data  menarik  terkait  penjualan  harian  yang  perlu  diperhatikan.  Angka minimum penjualan pada beberapa hari berada di bawah angka 1 juta dalam satu hari, menunjukkan  variasi  yang  signifikan  dalam  kinerja  penjualan  harian.  Meskipun demikian, rata-rata penjualan selama dua bulan mencapai angka sekitar 2,5 juta per hari, menggambarkan  gambaran  umum  tentang  performa  penjualan  bisnis  tersebut. Menariknya,  bulan  Juli  menunjukkan  pola  penjualan  yang  cukup  dinamis.  Beberapa hari,  seperti  pada  tanggal  1,  9,  dan  30,  mencatatkan  peningkatan  penjualan  yang signifikan. Namun, perlu dicatat bahwa meskipun terdapat peningkatan pada beberapa hari  tertentu,  penjualan  harian  secara  keseluruhan  mengalami  penurunan  seiring berjalannya waktu. Hal ini ditegaskan dengan adanya trend line berwarna hitam putus- putus  yang  terletak  di  tengah  grafik,  mencerminkan  pola  penurunan  secara  konsisten dalam periode waktu tersebut.
Visualisasi  data  dalam  penelitian  ini  juga  dirancang  dengan  cermat, mengintegrasikan  tabel  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  lengkap.  Tabel  ini terfokus pada nama produk, jumlah terjual, dan pendapatannya, menyediakan informasi rinci yang memperkaya analisis.
Tabel 1. Item, Jumlah Terjual, dan Pendapatan. Item Sun Of Quantity Sun Of Gross Sales King Queen Mineral Water Amiricano Chocolate Red Valvet Café Latte
Ace
Matcha Greentea Lychee Tea French Fries Sunny Taro 787 583 368 355 257 232 212 192 188 187 151 147 19.675M 13.992M 2.944M 7.810M 6.425M 5.800M 5.300M 5.376M 4.888M 4.675M 3.020M 3.675M Total 6074 152.663M
Halaman  kedua  dari  penelitian  ini  menampilkan  sejumlah  grafik  yang memberikan pemahaman yang mendalam tentang pola pembelian minuman pelanggan di Noble Coffee. Gambar 25 menghadirkan visualisasi data dalam bentuk grafik pie dan area  yang  membahas  secara  rinci  tentang  preferensi  pelanggan  terhadap  minuman- minuman yang ditawarkan di kafe tersebut.
Grafik pie pada Gambar 13 memberikan gambaran tentang pembagian persentase penjualan minuman berdasarkan kategorinya. Sementara itu, grafik area yang disajikan pada halaman ini memberikan gambaran kronologis tentang pola pembelian minuman di Noble  Coffee.  Dengan  sumbu  waktu  sebagai  acuan,  grafik  area  ini  mengilustrasikan fluktuasi  dalam  jumlah  penjualan  minuman  harian.  Perubahan  warna  dan  area  pada grafik  ini  memberikan  informasi  tambahan  tentang  variasi  dalam  pembelian  minuman sepanjang  waktu,  mengidentifikasi  pola-pola  tertentu  yang  mungkin  berkaitan  dengan faktor-faktor tertentu, seperti musim atau promosi khusus.
Gambar 13. Grafik Penjualan Minuman.
Dalam  analisis  minuman  di  Noble  Coffee,  terdapat  lima  jenis  minuman  yang mencatat  penjualan  tertinggi,  yaitu King,  Queen,  Mineral  Water,  Americano ,  dan Chocolate. Masing-masing  minuman  ini  memiliki  waktu  penjualan  yang  spesifik, menunjukkan preferensi pelanggan terkait konsumsi minuman di berbagai jam. Sebagai contoh,  dari  grafik  di  sebelah  kanan,  terlihat  bahwa Americano cenderung  dinikmati pada  pagi  hari,  lebih  banyak  diminati  dari  pada  keempat  produk  lainnya  pada  waktu tersebut. Namun, yang menarik, minuman ini juga sangat diminati saat tengah malam, mengindikasikan bahwa ada kelompok pelanggan yang menikmati minuman ini sebagai bagian dari rutinitas malam mereka.
Dari temuan-temuan ini, dapat dilakukan analisis lebih lanjut dengan memperoleh wawasan dari hasil visualisasi.  Langkah selanjutnya adalah melibatkan data mengenai aturan asosiasi yang sebelumnya diperoleh, sebagaimana yang terlihat pada Gambar 14. Analisis  aturan  asosiasi  memberikan  gambaran  yang  lebih  mendalam  tentang kecenderungan  pembelian  bersamaan  antara  minuman  dan  produk  lainnya.  Dengan demikian,  kombinasi  analisis  visual  dan  data  asosiasi  memberikan  bisnis  pemahaman yang  komprehensif  tentang  perilaku  pelanggan,  membimbing  mereka  dalam  mengatur waktu  jualan  dan  menawarkan  promosi  yang  relevan,  yang  dapat  meningkatkan pengalaman  pelanggan  serta  penjualan  bisnis.  Dengan  pendekatan  ini,  Noble  Coffee dapat  memahami  pola  pembelian  pelanggan  secara  lebih  mendalam  dan  merancang strategi pemasaran yang lebih cerdas dan efektif.
Gambar 14. Visualisasi Aturan Asosiasi Minuman.
Hasil  analisis  dari  visualisasi  algoritma FP-Growth pada  produk  minuman  di Noble  Coffee  mengungkap  temuan  yang  menarik.  Dalam  penelitian  ini,  air  mineral menonjol  karena  memiliki  jumlah  pasangan  itemset  yang  lebih  banyak  dibandingkan dengan  produk  minuman  lainnya.  Terdapat  total  9  itemset  lain  yang  berpasangan dengan  air  mineral,  menjadikannya  salah  satu  minuman  yang  paling  sering  dibeli bersamaan  dengan  produk  lain.  Dalam  hal  ini,  air  mineral  muncul  sebagai  minuman yang  paling  serbaguna  dan  paling  umum  dibeli  bersama  produk-produk  lainnya  di Noble Coffee.
Akan  tetapi  apabila  dilihat  dari  sudut  pandang  jumlah  penjualan  tertinggi  yang dipegang  oleh  minuman  dengan  kategori Coffee  Milk ,  terdapat  beberapa  insight  yang dapat  membantu  Noble  Coffee  dalam  mengidentifikasi  kandidat  promosi  dengan melihat itemsetnya, seperti:

## 1. King → Mix Plater, French Fries
2. King → Mix Plater, Café Latte, Mineral Water
3. King → Cireng, Chocolate
4. King → Mix Plater, Café Latte
5. King → Cireng, Mix Plater
6. King → Cireng, French Fries
7. Queen → Mix Plater, Café Latte, Mineral Water
8. Queen → Mix Plater, Café Latte
9. Ace → Alpine Breeze, French Fries
Pada halaman selanjutnya adalah visualisasi yang tidak jauh berbeda dari visualisasi minuman.  Terdapat  pie  chart  serta hourly  sales terhadap  tiap  makanan  yang  dijual  di Noble Coffee pada Gambar 15.
Gambar 15. Grafik Penjualan Makanan.
Dalam konteks penjualan makanan di Noble Coffee, terdapat lima jenis makanan yang menonjol  dengan kuantitas penjualan tertinggi.  Makanan-makanan ini  mencakup French Fries, Crispy Chicken Ricebowl, Garlic Beef Ricebowl, Japanese Curry Katsu , dan Mix Plater . Meskipun demikian, menarik untuk dicatat bahwa penjualan makanan di coffee shop ini tidak sefokus dengan minuman, terutama karena pelanggan cenderung membeli makanan pada waktu-waktu tertentu.
Pola pembelian makanan ini menunjukkan bahwa pelanggan cenderung lebih suka membeli  makanan  berat  pada  jam  makan  siang,  jam  pulang  kerja,  dan  jam  makan malam. Oleh karena itu, penjualan makanan berat, terutama yang berbasis ayam seperti Crispy  Chicken  Ricebowl  dan  Japanese  Curry  Katsu ,  cenderung  tinggi  pada  jam-jam tersebut. Salah satu makanan yang paling diminati oleh pelanggan adalah French Fries , yang  memiliki  pola  penjualan  yang  stabil  hampir  sepanjang  hari,  menunjukkan popularitas konstan sepanjang waktu.
Selanjutnya,  hasil  visualisasi  dari  aturan  asosiasi  yang  didapatkan  dari  produk- produk teratas ini memberikan gambaran yang lebih rinci tentang hubungan pembelian bersamaan antara minuman dan makanan tersebut.  Detail-detail  ini dapat  memberikan wawasan  berharga  mengenai  kombinasi  minuman  dan  makanan  yang  sering  dibeli bersamaan oleh pelanggan. Visualisasi aturan asosiasi ini, yang dijelaskan dengan lebih detil  pada Gambar 16,  memberikan landasan yang solid untuk  merencanakan promosi
dan penawaran yang cerdas, menghasilkan pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan meningkatkan penjualan secara keseluruhan.
Gambar 16. Visualisasi Aturan Asosiasi Makanan.
Hasil  analisis  dari  visualisasi  di  atas  mengungkap  beberapa  informasi  yang signifikan.  Salah  satu  temuan  utama  adalah  bahwa Mix  Plater merupakan  makanan yang  paling  sering  memiliki  pasangan  itemset,  menunjukkan  bahwa  makanan  ini seringkali  dibeli  bersamaan  dengan  berbagai  jenis  minuman  atau  makanan  lainnya  di Noble Coffee.

## Pembahasan
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dapat membantu  Noble  Coffee  memahami  pola  pembelian  pelanggan.  Produk  diberlakukan data mining menggunakan  algoritma FP-Growth untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi antar  produknya.  Algoritma FP-Growth adalah  algoritma  yang  digunakan  dalam data mining untuk frequent  pattern  mining . FP-Growth adalah  algoritma  yang  didapatkan dari  hasil  improvisasi  algoritma  Apriori  yang  menghasilkan itemset dan  mendapatkan most  frequent  itemset ,  sedangkan  algoritma FP-Growth membuat  struktur  berbentuk pohon yang merepresentasikan database dari pada membuat kandidat itemset .
Dalam  jurnal  berjudul  “ Data  Visualization  as  a  Communication  Tool” oleh (Archambault  et  al.,  2015),  dijelaskan  bahwa  setiap  visualisasi  memiliki  ciri  khas komunikasinya masing-masing. Visualisasi yang ditujukan untuk membantu pembacaan
data transaksi berisikan beragam jenis grafik mulai dari card, pie chart, bar chart, table , dan network chart .
Gross  sales atau  yang  sering  dikenal  dengan  istilah “ Penjualan  Kotor ” diberlakukan  analisis tren untuk  memberikan pemahaman mendalam tentang transaksi dalam  rentang  waktu  satu  bulan  pada  bulan  Juni  dan  Juli.  Data  ini  memberikan gambaran jelas tentang perubahan perilaku pembelian pelanggan selama waktu tersebut. Pengamatan  untuk  mendapatkan  faktor  yang  jelas  dalam  penurunan  penjualan  pada  2 minggu akhir pada bulan tersebut dapat dilakukan lebih lanjut.
Rush  hour atau  yang  sering  dikenal  dengan  istilah  “Jam  Sibuk” data  transaksi merujuk  pada  informasi  yang  diperoleh  dari  data  transaksi  yang  terjadi  pada  jam-jam sibuk dalam suatu hari. Agar dapat memahami dan merencanakan strategi pada jam-jam tersebut. Kenaikan jam sibuk terjadi pada jam 4 sore sampai jam 9 malam yang mana menjadi  wawasan  untuk  dapat  dijadikan  strategi  penjualan  seperti  memaksimalkan penjualan pada jam tersebut.
Adapun  cara  untuk  memahami  pola  pembelian  pelanggan  selain  dengan implementasi  algoritma FP-Growth yaitu  dengan  membaca  data  penjualan.  Dengan memvisualisasikan data penjualan, didapatkan insight berupa 6074 item terjual dengan omzet 153 juta rupiah dalam dua bulan tersebut. Akan tetapi bila dilihat secara harian, terdapat  penurunan  omzet  harian  yang  dijelaskan  dalam trend  line grafik  daily  sales.
Jam sibuk yang didapatkan dari data tersebut adalah pada jam 4 sore sampai 9 malam. Terdapat  4 item  dengan  jumlah penjualan tertinggi  yaitu menu bernama King,  Queen, Mineral  Water ,  dan Americano .  Serta  terdapat  4  kategori  dengan  penjualan  tertinggi yaitu kategori Coffee Milk, Milk Based, Classic Coffee , dan Snacks .
Dari  hasil  analisis  data  transaksi  tersebut,  ada  beberapa  item  dan  kategori  yang dapat  dijadikan  acuan  untuk  dikelompokkan  lebih  lanjut.  Acuan  tersebut  digunakan untuk membaca aturan asosiasi yang dihasilkan dari algoritma FP-Growth sebelumnya dengan  melihat  menu  dan  kategori  dengan  penjualan  tertinggi.  Dengan  merujuk  pada kategori penjualan tertinggi yaitu Coffee Milk serta mengacu pada nilai yang support di atas  0.001, confidence diatas  0.5,  dan lift diatas  1  akan  didapatkan  aturan  asosiasi sebagai berikut:
1. King → Mix Plater, French Fries
2. King → Mix Plater, Café Latte, Mineral Water
3. King → Cireng, Chocolate
4. King → Mix Plater, Café Latte
5. King → Cireng, Mix Plater
6. King → Cireng, French Fries
7. Queen → Mix Plater, Café Latte, Mineral Water
8. Queen → Mix Plater, Café Latte
9. Ace → Alpine Breeze, French Fries

## SIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah dilakukan analisis mendalam terhadap data penjualan dan  preferensi  pelanggan  di  Noble  Coffee.  Melalui  penggunaan  berbagai  teknik visualisasi  data,  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang  komprehensif  tentang perilaku pembelian pelanggan, pola jam sibuk, preferensi minuman, dan makanan yang paling diminati. Selain itu, hubungan antara minuman dan makanan yang sering dibeli bersamaan juga telah diidentifikasi.
Hasil  analisis  visualisasi  data  menunjukkan  bahwa  minuman  dalam  kategori Coffee  Milk ,  terutama  produk King dan Queen ,  sangat  diminati  oleh  pelanggan. Pemahaman  mendalam  terhadap  preferensi  ini  memberi  peluang  bagi  bisnis  untuk merancang strategi pemasaran yang lebih terarah. Dengan pengetahuan ini, bisnis dapat mengoptimalkan  stok  produk,  meningkatkan  kualitas  layanan  pelanggan,  dan merencanakan promosi yang lebih efektif.
Analisis aturan asosiasi juga telah membantu mengidentifikasi kombinasi produk yang  sering  dibeli  bersamaan.  Informasi  ini  membimbing  bisnis  dalam  merencanakan promosi  dan  penawaran  yang  cerdas,  menciptakan  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan  dengan  efisien.  Selain  itu,  analisis  pola  pembelian  harian  dan  jam  sibuk memberikan peluang bagi bisnis untuk mengoptimalkan waktu jualan dan menawarkan promosi yang relevan. Dengan menyesuaikan strategi pemasaran dan penawaran produk pada  jam-jam  tertentu,  Noble  Coffee  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan penjualan bisnisnya.
Dengan pemahaman mendalam tentang preferensi pelanggan dan pola pembelian, Noble Coffee memiliki dasar yang kuat untuk merancang strategi pemasaran yang lebih cerdas dan efektif. Bisnis dapat mengatur promosi, mengoptimalkan persediaan produk,
dan merespons kebutuhan pelanggan dengan lebih tepat. Penggunaan teknik visualisasi data,  seperti  grafik  pie,  grafik  area,  dan  aturan  asosiasi,  memberikan  pandangan  yang holistik  dan  membantu  bisnis  membuat  keputusan  yang  informasional  dan  strategis. Semua temuan ini memberikan peluang besar bagi Noble Coffee untuk berkembang dan meningkatkan keberhasilannya di pasar.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahn,  J.  S.,  &  Sohn,  S.  Y.  (2009).  Customer  pattern  search  for  after-sales  service  in manufacturing. Expert  Systems  with  Applications , 36 (3),  5371 – 5375. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.06.061
Andhika  Putra,  R.,  Bayu  Putra,  R.,  &  Fitri,  H.  (2020).  ANALISIS  SWOT  DALAM
PENENTUAN  STRATEGI  BISNIS  KAFE  165  UNIVERSITAS  PUTRA INDONESIA  YPTK  PADANG. Jurnal  Ilmu  Manajemen  Terapan , 1 (5),  464 – 476. https://doi.org/10.31933/jimt.v1i5.206
Becker,  L.  T.,  &  Gould,  E.  M.  (2019).  Microsoft Power BI:  Extending  Excel  to Manipulate,  Analyze,  and  Visualize  Diverse  Data. Serials  Review , 45 (3),  184 – 188. https://doi.org/10.1080/00987913.2019.1644891
Borgelt, C. (2005). An implementation of the FP-Growth algorithm. Proceedings of the 1st  International  Workshop  on  Open  Source  Data  Mining:  Frequent  Pattern Mining Implementations , 1 – 5. https://doi.org/10.1145/1133905.1133907
Campbell,  N.  C.  G.,  &  Cunningham,  M.  T.  (1983).  Customer  analysis  for  strategy development  in  industrial  markets. Strategic  Management  Journal , 4 (4),  369 – 380. https://doi.org/10.1002/smj.4250040407
Danuri,  M.  (2019). PERKEMBANGAN  DAN  TRANSFORMASI  TEKNOLOGI
DIGITAL . https://doi.org/https://doi.org/10.53845/infokam.v15i2.178
Indrayani,  H.  (2012).  PENERAPAN  TEKNOLOGI  INFORMASI  DALAM
PENINGKATAN  EFEKTIVITAS,  EFISIENSI  DAN  PRODUKTIVITAS PERUSAHAAN. Jurnal EL-RIYASAH , 3 (1), 48.
https://doi.org/10.24014/jel.v3i1.664
Kurniawan,  R.,  &  Yusuf,  R.  (2023).  PENERAPAN  METODE  ASOSIASI  DENGAN ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  MENDUKUNG  STRATEGI  PROMOSI.
EDUSAINTEK:  Jurnal  Pendidikan,  Sains  Dan  Teknologi , 10 (2),  514 – 528. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v10i2.786
Lawless,  H.  T.,  &  Heymann,  H.  (2010). Descriptive  Analysis (pp.  227 – 257). https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6488-5_10
Lee,  D.,  Park,  S.-H.,  &  Moon,  S.  (2013).  Utility-based  association  rule  mining:  A marketing  solution  for  cross-selling. Expert  Systems  with  Applications , 40 (7),
2715 – 2725. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.11.021
Lee, W. S., Moon, J., & Song, M. (2018). Attributes of the coffee shop business related to customer satisfaction. Journal of Foodservice Business Research , 21 (6), 628 –
641. https://doi.org/10.1080/15378020.2018.1524227
Lenk,  K.  M.,  Caspi,  C.  E.,  Harnack,  L.,  &  Laska,  M.  N.  (2018).  Customer Characteristics  and  Shopping  Patterns  Associated  with  Healthy  and  Unhealthy Purchases  at  Small  and  Non-traditional  Food  Stores. Journal  of  Community Health , 43 (1), 70 – 78. https://doi.org/10.1007/s10900-017-0389-5
Lin, W.-Y., Tseng, M.-C., & Su, J.-H. (2002). A Confidence-Lift Support Specification for  Interesting  Associations  Mining (pp.  148 – 158). https://doi.org/10.1007/3- 540-47887-6_14
Palepu, K. G., & Healy, P. M. (2013). Business analysis and valuation . South-Western, Cencage Learning.
Rifai,  D.,  Fitri,  S.,  &  Ramadhan,  I.  N.  (2022).  Perkembangan  Ekonomi  Digital Mengenai  Perilaku  Pengguna  Media  Sosial  Dalam  Melakukan  Transaksi. ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , 3 (1), 49 – 52. https://doi.org/10.34306/abdi.v3i1.752
Shanahan, J. G., & Dai, L. (2015). Large Scale Distributed Data Science using Apache
Spark. Proceedings  of  the  21th  ACM  SIGKDD  International  Conference  on Knowledge Discovery and Data Mining , 2323 – 2324.
https://doi.org/10.1145/2783258.2789993
Susilowaty, O. A. I., & Rukismono, M. (2021). Faktor – Faktor Yang Dipertimbangkan Dalam Memilih Moka POS Sebagai Sistem Point Of Sale di Surabaya. Seminar Nasional Ilmu Terapan , 5 (1), B08 – B08.
Verma, R., Stock, D., & McCarthy, L. (2012). Customer Preferences for Online, Social Media, and Mobile Innovations in the Hospitality Industry. Cornell Hospitality Quarterly , 53 (3), 183 – 186. https://doi.org/10.1177/1938965512445161
Wang, K., Tang, L., Han, J., &  Liu, J. (2002). Top Down  FP-Growth  for Association Rule Mining (pp. 334 – 340). https://doi.org/10.1007/3-540-47887-6_34
Waskom,  M.  (2021).  seaborn:  statistical  data  visualization. Journal  of  Open  Source Software , 6 (60), 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021
Wei Zhang, Hongzhi Liao, & Na Zhao. (2008). Research on the FP Growth Algorithm about  Association  Rule  Mining. 2008  International  Seminar  on  Business  and Information Management , 315 – 318. https://doi.org/10.1109/ISBIM.2008.177
Wijaya, K. T., & Pratama, I. (2022). Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Analisis
Data Transaksi Penjualan Di Internet Learning Cafe Kaliurang. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 5 (4), 642 – 651. https://doi.org/10.32672/jnkti.v5i4.4585
Yana  Siregar,  L.,  &  Irwan  Padli  Nasution,  M.  (2020).  Perkembangan
Teknologi   Informasi  Terhadap  Peningkatan  Bisnis  Online. Hirarki :  Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis , 2 (1), 71 – 75. https://journal.upp.ac.id/index.php/Hirarki/article/view/331