## PENERAPAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA POLA TRANSAKSI PENJUALAN DI TOKO ROTI

## Eva Nurarofah, Ruli Herdiana, Nisa Dienwati Nuris
Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI CIREBON Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon evanurarofah06@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan  industri  roti  yang  berkelanjutan  mengharuskan  setiap  perusahaan  roti  menerapkan  rencana bisnis  inovatif  yang  sesuai.  Dipengaruhi  oleh  tata  letak  produk  dalam  katalog  yang  tidak  sesuai,  pelanggan mungkin  sering  mengalami  kesulitan  selama  proses  pembelian.  Dalam  situasi  ini,  perlu  untuk  menganalisis strategi asosiasi. Perihal tersebut dapat diatasi dengan sebagian metode, namun yang sangat efisien ialah dengan melaksanakan analisis terhadap bermacam jenis produk roti yang kerap dibeli konsumen bertepatan dengan jenis yang  lain.  Hal  ini  dilakukan  agar  jenis  produk  roti  yang  berbeda  memiliki  varian  yang  bermakna  atau mempengaruhi sifat asosiatif. Asosiasi data mining dengan pemakaian algoritma FP- Growth merupakan metode yang  digunakan  untuk  menangani  permasalahan  ini.  Serta  sepanjang  implementasi,  program  yang  digunakan merupakan Rapidminer Studio. Dalam riset ini  menggunakan minimum support 20 % dan minimum confidence 80%  menciptakan 4 aturan asosiasi, diantara Jika membeli roti varian tiramisu croissant dan americano , maka kemungkinan  membeli  roti  varian angbutter juga;  Jika  membeli  roti  varian plain  bread dan americano ,  maka kemungkinan membeli roti varian angbutter juga; Jika membeli roti varian jam , maka kemungkinan membeli roti varian plain  bread juga;  dan  Jika  membeli  roti  varian americano ,  maka  kemungkinan  membeli  roti  varian angbutter juga. Aturan tersebut bisa digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam membuat keputusan strategi penjualan yang efisien.
Kata kunci: Penjualan Roti; Asosiasi; Algoritma FP-Growth ; RapidMiner.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  bisnis  saat  ini  sedang  dalam  keadaan berkembang pesat, dalam khusunya yang beroperasi di dunia  perdagangan.  Semakin  lama  bisnis  dijalankan, semakin  besar  kemungkinan  terjadinya  transformasi dan konstruksi. Situasi  ini  mengakibatkan daya saing antar  industri,  baik  akibat  kenaikan  harga,  kenaikan volume produksi, maupun kemajuan teknologi. Hal ini menuntut  industri  untuk  lebih  memahami  potensi kerugian  dari  lingkungan  keadaan  terhadap  industri sehingga industri dapat memahami strategi pemasaran seperti apa yang harus diterapkan di dalam industry[1]
Roti  adalah  makanan  yang  sudah  lama diperkenalkan ke masyarakat umum, dan perkembangannya  sangat  cepat.  Mengingat  roti  kini menjadi makanan pokok sehari-hari, tak heran jika roti juga  menjadi  hidangan  utama  sarapan  sebagai pengganti  nasi  karena  melimpahnya  nutrisi  yang terdapat  didalam  roti.  Industri  roti  merupakan  salah satu  industri  yang  kuat  di  bidang  makanan  dan minuman.  Roti  saat  ini  cukup  mudah  didapat  karena sudah banyak usaha yang memulai industri roti[1].
Data  transakdi  toko  roti  dalam  penelitian  ini bersumber dari situs web Kaggle yang dihimpun oleh Hosub  Jeong  pada  tahun  2019.  Hosub  Jeong merupakan  seorang  pekerja  paruh  waktu  di  toko roti kecil  tersebut.  Toko  Roti  ini  terletak  di  Korea.  Toko tersebut memulai  layanan pengiriman pada Juli 2019 menggunakan platform pengiriman Bernama Bea Min . Karena  menggunakan  s ystem  delivery ,  katalog
menjadi sesuatu yang penting dalam proses penjualan. Desain  katalog  penjualan  yang  kurang  begitu diperhatikan dan  belum efisien dalam  spesifikasi  tata letak  barang  mengakibatkan  pembeli  mengalami kesusahan  selama  proses  pembelian.  Varian  produk roti  yang  ingin  dibeli  bersama  dengan  varian  lain umumnya  juga  terkadang  habis.  Masalah-masalah tersebut dapat menyebabkan minat beli dari toko yang disebutkan di atas menjadi menurun.
Untuk  menangani  permasalahan  tersebut,  maka pada penelitian ini dilaksanakan dengan memanfatakan  data  menjadi  sebuah  informasi,  atau yang biasa disebut dengan data mining. Penelitian ini memanfaatkan  metode  asosiasi  frngan  algoritma FP- Growth .  Metode  asosiasi  dapat  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  kombinasi  antar item .  Peran data  mining  dalam  penelitian  ini  dapat  membantu pemilik toko dalam pengaturan tata letak suatu barang dalam  sebuah  katalog,  dimana  barang  yang  dibeli secara  bersamaan  agar  diletakkan  berdekatan.  Hal tersebut bertujuan agar mempermudah pembeli dalam mencari  barang  yang  diinginkan.  Selain  itu, pengaturan  tata  letak  barang  dalam  sebuah  katalog yang sesuai dapat membuat tampilan katalog menjadi menarik dan lebih efesien.
Studi  terdahulu  yang  telah  dicoba,  antara  lain oleh Adi Nugroho Susanto Putro dan Richardus Indra Gunawan  pada  tahun  2019  dari  Jurnal  Buaya Informatika  [2]  dengan  permasalahan  awal,  produk PT.  HAB  yakni  kondisi  sayur  serta  buah fresh tanpa
pengawet yang tidak bisa bertahan lama. Permasalahan  kedua  ialah  sikap  konsumen  susah ditebak  di  pasar  sehingga  benda  tidak  terjual  dengan optimal.  Studi  ini  menganjurkan  implementasi algoritma FP-  Growth dengan  aplikasi opensource Weka buat strategi pemasaran ritel hidroponik. Ada 2 ukuran yang digunakan dalam analisis asosiasi, yakni support dan confidence . Support buat mengidentifikasi tingkatan  dominasi  suatu  barang  dalam  sesuatu transaksi, kebalikannya confidence buat mengidentifikasi  tingkatan  kepercayaan  suatu  barang yang  terjual  bersama-  sama.  Studi  ini  menggunakan minimum suport 0, 05 serta minimum confidence 0, 9, menciptakan  21  rule  yang  bisa  digunakan  selaku strategi  pemasaran  PT.  HAB.  Berikutnya  studi  yang dicoba  oleh  Russy  Amelia  serta  Dito  Putro  Utomo pada  tahun  2019  dari  Jurnal  Konferensi  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer  (KOMIK)  [3], dengan kasus sangat banyak item benda memunculkan system  pemesanan  kurang  efesien.  Hingga  dianalisa pola  pemesananya  bersumber  pada  item  yang  silih bersamaan dikala pengorderannya dengan mempraktikkan algoritma FP- Growth , buat memudahkan  pemesanan  benda  yang  hendak  diorder serta  efisien.  Hasil  yang  didapat  pemesanan  secara bertepatan  oleh  MTI,  memudahkan  pemesanan  dari analisa  pola  yang  sudah  dicoba.  Hasil  yang  didapat dari studi ini yakni item barang anjuran ialah 2 maupun lebih  item  yang  dianjurkan  lewat  analisa  memakai algoritma FP-  Growth dengan confidence (interval kepercayaan  diatas  20%)  dan minimum  support 5%. Tools  yang  digunakan  Rapidminer  9.  3  2019 menciptakan  tabel  serta  grafik  dari  algoritma FP- Growth serta Association  Rule .  Bersumber  pada penelitian-  penelitian  yang  sudah  dicoba  lebih  dulu, dapat diambil kesimpulan bila algoritma FP- Growth sangat  baik  digunakan  buat  menuntaskan  kasus tentang strategi pemasaran.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penjualan
Penjualan  memiliki  beberapa  jenis,  antara  lain [4], [5]:
a. Trade Selling Trade  selling merupakan  jenis  transaksi  yang dimulai  oleh  suatu  agen  dengan  agen  lainnya dengan tujuan menjual Kembali produknya
b. Tehnical Selling
Tehnical Selling merupakan proses memaksimalkan keuntungan dengan cara memberikan nasihat, saran dan jasa pada sesi akhir kepada  pihak  yang  membeli  barang  dan  produk lainnya. Dalam perihal ini, tanggung jawab utama bisnis yang diartikan merupakan mengidentifikasi serta  menganalisis  bermacam  permasalahan  yang bisa  jadi  dirasakan  pelanggan  saat  sebelum melaksanakan pembelian, dan memutuskan bagaimana produk ataupun layanan yang ditawarkan bisa menuntaskan permasalahan tersebut.
c. Missionary Selling
Missionary  Selling merupakan  penerapan  bisnis yang  bertujuan buat  menambah penjualan dengan mendesak  pelanggan  buat  membeli  produk ataupun jasa dari distributor utama industri. Dalam konteks  ini,  bisnis  yang  bersangkutan  merupakan bisnis  yang  telah  mapan  mempunyai  distributor utama buat produk ataupun layanannya.
d. New Business Selling New  Business Selling  merupakan  strategi  untuk memulai  transaksi  baru  dengan  mengganti  calon pelanggan jadi pelanggan

## 2.2. Data Mining
Istilah Data Mining dan Knowledge Discovery In Database (KDD) sering  digunakan secara  bergantian untuk  menjelaskan  proses  pengumpulan  informasi yang  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang besar[5].  Meski  memiliki  konsep  yang  tampak berbeda, kedua istilah ini terkait satu sama lain dalam beberapa  hal. Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) merupakan sub bidang dari data mining. Proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah  langkah  dari  analisa  data  yang  melibatkan beberapa  langkah/tahapan. Know  ledge  discovery  in database (KDD)  adalah  salah  satu  prosedur  maupun proyek  terpenting  yang      harud  dilakukan  untuk mengumpulkan data dan mengidentifikasi data historis guna  mendapatkan  sebuah  pola  yang  terdapat  pada hubungan antar data dalam sebuah database yang besar [6] Proses dalam melakukan KDD, yaitu [7], [8] :
1. Data Selection (Pemilihan Data)
2. Pre-processing/cleaning (pra-pemrosesan  dan pemberihan)
3. Transformation (transformasi)
4. Data mining
5. Evaluasi/interpretasi
Data mining adalah suatu teknik yang digunakan untuk  menemukan  suatu  pengetahuan  tersembunyi pada suatu database target. Data mining adalah proses semi-otomatis  yang  menggabungkan  matematika, statistic, machine learning dan kecerdasan buatan yang digunakna  untuk  mengekstraksi  informasi  yang berguna dari database yang besar [8].
Menurut Larose, yang dikutip dalam [8] Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok, antara lain sebagai berikut:
1. Deskripsi Deskripsi  pada  teknik  data  mining  digunakan untuk  memahami  tingkat  kecenderungan  dalam kumpulan data tertentu.
2. Estimasi Estimasi        adalah        teknik        data  mining  pada dasarnya  lebih  unggul  dari  klasifikasi  tetapi memiliki perbedaan target Ketika digunakan untuk estimasi  yang  berfokus  pada  hasul  numerik daripada  target.  dalam  beberapa  kondisi  teknik
klasifikasi dengan estimasi dapat diterapkan untuk membuat suatu prediksi apapun.
3. Prediksi Hasil  prediksi  ini  akan  terlihat  pada  peristiwa- peristiwa  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan datang.  Prediksi  memiliki  persamaan  dengan klasifikasi dan prediksi untuk data mining.
4. Klasifikasi Klasifikasi  adalah  teknik  mining  yang  dapat digunakan untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan  suatu  kategori  tertentu.  Klasifikasi pada  bagian  ini  mengacu  pada  suatu  data  apapun yangada, misal buku referensi, buku chapter, bahan ajar.
5. Pengklusteran Ada  perbedaan  antara  clustering  dan  klasifikasi. Teknik ini lebih efektif Ketika berhadapan dengan data  yang  memiliki  kemiripan.  Pengklusteran memiliki  kemampuan  untuk  mengubah  data apapun menjadi kelompok yang homogen. Contoh penklusteran dalam bisnis dan penelitian
6. Asosiasi Asosiasi  adalah  Teknik  dalam  data  mining  yang digunakan  untuk  menganalisis  suatu  atribut  apa saja  yang  mungkin  akan  muncul  dalam  waktu dekat.  Dalam  terminologi  bisnis,  biasa  disebut Market  Basket  Analyst .  Contoh  asosiasi  dalam bisnis  dan  penelitian  adalah  Meneliti  jumlah pembeli  dari  perusahaan  telekomunikasi  seluler yang diharapkan untuk memberikan respons positif terhadap  penawaran upgrade layanan  yang diberikan serta menemukan barang di supermarket tempat orang berbelanja bersama dan barang yang belum pernah dibeli sebelumnya.

## 2.3. Assosiasi
Metode  asosiatif  dikenal  dengan  teknik  data mining  yang  berfungsi  sebagai  acuan  untuk  semua teknik  data  mining  lainnya.  Asosiasi  adalah  teknik untuk mengamati asosiasi antara pasangan  item  yang diberikan.  Aturan  asosiatif  dapat  ditentukan  dari  dua parameter,  yaitu support dan confidence . Support adalah   persentase   kombinasi item dalam sebuah data,  sedangkan confidence merupakan  kuatnya akurasi hubungan antar item dalam aturan asosiatif [9]. Ada  beberapa  algoritma  yang  telah  dikembangkan tentang  aturan  asosiasi  yaitu      algoritma Apriori , algoritma FP-Growth dan algoritma CT-Pro [10]. Aturan asosiasi biasanya dijabarkan dalam bentuk [11] :
{beras,  minyak}  {telur}  ( support =  20%, confidence = 40%)
Yang Yang artinya: “40% dari transaksi tersebut memuat  item  beras  dan  minyak  juga  memuat  item telur. Sedangkan 20% dari seluruh transaksi yang ada di  database  memuat  ketiga  item  itu”.  Dapat  juga diartikan: “seorang konsumen yang membeli beras dan minyak punya kemungkinan 40% untuk juga membeli telur. Aturan ini cukup materiil karena mewakili 20% dari catatan transaksi
Dua tahap dalam metode dasar asosiasi, yaitu [11]: 1. Analisa pola frekuensi tinggi Dalam  tahap  ini  bertujuan  untuk  mencari kombinasi item yang  mencukupi  persyaratan minimum basis data untuk nilai support .
2. Pembentukan aturan asosiatif Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  diperoleh, barulah  dicari  aturan  asosiatif  yang  mencukupi syarat minimum untuk confidence .
Asosiasi  sering  digunakan  untuk  menganalisis perilaku pelanggan di supermarket tertentu atau sering disebut  sebagai  metode Market  Basket  Analyst [12]. 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  [13].

## 2.4. Algoritma FP-Growth
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 [14] .Algoritma FP-Growth dapat dengan mudah  menyelesaikan  kumpulan  item  yang  sering muncul  dengan  menggunakan FP-tree .  Dengan demikian, algoritma FP-Growth menjadi lebih efektif dibandingkan dengan algoritma Apriori [15]

## 2.5. RapidMiner Studio
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang diciptkan  oleeh  Markus  Hofmann  dari Institute  of Technology di Blanchardstown dan Ralf Klinkenberg dari rapid-i. com.  RapidMiner  mempunyai  fitur GUI (Graphical User Interface) untuk membuat pengguna perangkat lunak ini lebih mudah dalam menggunakannya.  Perangkat  lunak  ini  bersifat open source dan  dirancang  dengan  menggunakan  program Java di bawah lisensi GNU Public Licence dan Rapid Miner  dapat  dioperasikan  di  sistem  operasi  manapun [16]
RapidMiner  dapat  digunakan  untuk  aplikasi bisnis  dan  komersial  serta  untuk  penelitian, pendidikan,  pelatihan,  pembuatan prototype dengan cepat,  dan  pengembangan  aplikasi.  RapidMiner  juga dapat  digunakn  untuk  mendukung  semua  tahapan proses pembelajaran matematika, termasuk pengumpulan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan optimalisasi [17]
3. MEODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Data  penelitian  terbagi  menjadi  dua  kategori, yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  yang didapatkan oleh peneliti dari ringkasan yang sudah ada disebut  sebagai  data  sekunder.  Dalam  penelitian  ini
menggunakan  Data  sekunder.  Data  dengan  judul penjualan roti  ini didapat dari sebuah situs web  yang bernama Kaggle ,  dimana Kaggle merupakan  sebuah komunitas online yang berisi para penggiat data scient. Waktu  dalam  pengambilan  data  ini  dilakukan  pada Kamis, 19 Januari 2023 pukul 09.31 WIB.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dipakai  dalam penelitian ini adalah obsevasi yang dilakukan dengan mengambil dataset dari situs web Kaggle dengan link https://www.kaggle.com/datasets/hosubjeong/bakery- sales .  Dalam  dataset  ini  menjelaskan  transaksi penjualan  pada  sebuah  toko  roti  kecil  di  Korea. Terdapat  27  atribut,  dimana  23  atribut  merupakan varian item/barang diantaranya angbutter, plain bread, jam,  americano,  croissant,  caffe  latte,  tiramisu croissant,  cacao  deep,  pain  au  chocolat,  almond croissant,  croque  monsieur,  mad  garlic,  milk  tea, gateau  chocolat,  pandoro,  cheese  cake,  lemon  ade, orange  pound,  wiener,  vanilla  latte,  berry  ade, tiramisu,  dan  merinque  cookies  dan  yang empat lainnya  merupakan date  time,  day  of  week,  total dan place .

## 3.3. Tahap Perancangan

## Gambar 1. Tahap Perancangan dalam KDD

## Dalam  penelitian  ini  memakai  jenis  penelitian
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) ,  dengan tahapan perancangan:
1. Data selection
Saat sebelum mengawali sesi mengumpulkan data di  KDD,  pemilihan  data  dari  segala  rangkaian informasi  operasional  wajib  dilakukan.  Data  hasi dari  pemilihan  yang  hendak  diproses  untuk keperluan  data  mining  diperoleh  dalam  satu dokumen  serta  berasal  dari  sumber  data  formal. Data  selection  dilakukan  dengan  memilah  data cocok dengan judul riset.
2. Pre-Processing/Cleaning
Saat  sebelum  data  mining  diolah,  pembersihan informasi  yang  hendak  jadi  fokus  KDD  wajib dicoba.  Prosedur  pembersihan  pula  termasuk menghapus  duplikat  data,  mengenali  data  yang tidak berubah- ubah, serta membetulkan kesalahan data  semacam  kesalahan  cetak  (tipografi).  Tidak hanya  itu,  dilakukan  proses  pengayaan  yang mengaitkan  memambah  data  yang  sudah  muat
informasi  terpaut  KDD  ataupun  informasi eksternal yang relevan serta bermanfaat.
3. Transformation
Dalam  proses  transformasi  hendak  dilakukan inisialisasi terhadap data cocok dengan kebutuhan metode yang digunakan.

## 4. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  mencari  pola ataupun  informasi  lain  dalam  data  yang  sudah dianalisis  dengan  menggunakan  Teknik  atau metode  yang  dimaksud.  Metode,  teknik,  serta algoritma  yang  digunakan  dalam  data  mining sangat  beragam.  Menggunakan  metode  ataupun algoritma  yang  terkenal  sangat  bermanfaat  buat tujuan atau proses KDD secara totalitas.
5. Evaluasi / Interpretasi
Informasi  yang  diperoleh  melalui  proses  data mining harus disajikan dalam format yang mudah dipahami.  Ini  merupakan  proses  KDD  terpaut interpretasi  pada  dikala  ini.  Langkah  ini  kurangi kebutuhan untuk memastikan apakah data ataupun data  yang  disajikan  tidak  berubah-  ubah  dengan kenyataan ataupun hipotesis lebih dahulu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data selection
Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan  akan diseleksi dengan cara melihat kesesuaian data dengan judul penelitian yang akan diteliti. Dalam penelitian ini menggunakan  data  sekunder,  yaitu  data  Penjualan Roti.  Data  tersebut  diperoleh  dari  situs web  Kaggle dengan atribut yang terdiri dari date time, day of week, total,  place  angbutter,  plain  bread,  jam,  americano, croissant, caffe latte, tiramisu croissant, cacao deep, pain au chocolat, almond croissant, croque monsieur, mad garlic, milk tea, gateau chocolat, pandoro, cheese cake, lemon ade, orange pound, wiener, vanilla latte, berry ade, tiramisu, dan merinque cookies .
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Toko Roti Sebelum Pre-Processing Date Day angbutter … Merinque cookies 11/07/2019 Thur 1 11/07/2019 Thur 1 12/07/2019 Fri 13/07/2019 Sat 1 13/07/2019 Sat 2 13/07/2019 Sat 1 13/07/2019 Sat 1 13/07/2019 Sat 13/07/2019 Sat 2 13/07/2019 Sat 1 14/07/2019 Sun 1 14/07/2019 Sun 2 14/07/2019 Sun 1 14/07/2019 Sun 1 14/07/2019 Sun 1 14/07/2019 Sun 2 14/07/2019 Sun 2 14/07/2019 Sun 2
Date Day angbutter … Merinque cookies 14/07/2019 Sun 2 14/07/2019 Sun 1 …. 02/05/2022 Sat
2
Tabel  1  menunjukkan  data  penjualan  toko  roti sebelum dilakukan tahap pre-processing . Dimana data tersebut  masih  utuh  sesuai  dengan  saat  pengambilan data.  Setiap  angka  pada  atribut  varian  roti menunjukkan jumlah varian roti yang dibeli.

## 4.2. Prepocessing/cleaning
Dalam  tahap  ini,  yang  menjadi  fokus  KDD adalah  proses  cleaning.  Proses  cleaning  mencakup pemisahan  data  untuk  mengambil  data  hanya  pada bulan  Maret  hingga  Mei  2020,  menghapus  duplikasi data  dan  beberapa  atribut  yang  tidak  diperlukan, diantaranya Croque  Monsieur,  Mad  Carlic dan Tiramisu .  Penghapusan  atribut  dilakukan  karena ketiga  atribut  tersebut  tidak  ada  transaksi  penjualan satupun sehingga dianggap tidak akan mempengaruhi aturan  asosiasi.  Dan  dalam  proses  ini  dilakukan perubahan pada jumlah varian roti yang dibeli diganti dengan angka 1 dan pada varian roti yang tidak dibeli diganti dengan angka 0
Tabel 2. Data Transaksi Penjualan Toko Roti Setelah Pre-Processing
No. Angbutter Plain bread Jam … Merinque cookie 1. 1 0 0 0 2. 1 1 0 0 3 1 0 0 0 4. 1 0 0 0 5. 0 1 0 0 6. 1 0 0 0 7. 1 1 0 0 8. 1 1 1 0 9. 1 1 0 0 10. 1 0 0 0 11. 1 1 0 0 12. 1 1 0 0 13. 1 0 0 0 14. 0 1 0 0 15. 1 0 0 1 16. 0 0 0 0 17. 1 0 0 0 …… 565. 0 0 0 0 4.3. Transformation
Transformasi data dikerjakan dengan memberikan  inisialisasi  terhadap  atribut  yang disesuaikan  dengan  tipe  yang  dibutuhkan  pada algoritma FP-Growth . Dalam proses transformasi ini, dilakukan  inisialisasi  id  pada  atribut  No  Transaksi. Data tersebut dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Transformasi Data

## 4.4. Data Mining
Model  data  mining  dengan  menggunakan algoritma FP-Growth dalam transaksi penjualan toko roti ditunjukkan pada gambar dibawah ini
Gambar 3. pemodelan data mining pada software RapidMiner
Pada Gambar 3 menunjukkan pengolahan dataset menggunakan aplikasi RapidMiner. Pada pengolahan ini  menggunakan  beberapa  operator,  diantaranya sebagai berikut 1. Retrive data transaksi penjualan roti Operator retrive digunakan  untuk  memasukkan data setelah  melewati tahap pre-proccesing untuk selanjutnya diolah pada RapidMiner. Operator ini dimasukkan  dengan  cara  menarik  dataset  yang telah di pre-processing ke blank page .
2. Numerical to binominal
Operator  ini  berfungsi  untuk  mengubah  jenis atribut  numerik  menjadi  binominal.  Atribut binominal merupakan atribut yang hanya memiliki dua  nilai  yang  memungkinkan,  yaitu  “ true ”  atau “ false ”.
Gambar 4. Example set Statistic
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  proses numerical  to binominal telah  berhasil  dilakukan  dengan  melihat pada  menu  statistic  pada  example  set  yang  telah menampilkan tipe data berubah menjadi binominal.
Gambar 5. hasil numerical to binominal
Gambar  5  menunjukkan  hasil  dari  proses numerical  to  binominal,  dimana  atribut  mengalami perubahan menjadi yaitu “ true ” dan “ false ”. Nilai true menunjukkan  adanya  transaksi  penjualan,  sedangkan nilai false menunjukkan tidak ada transaksi penjualan.

## 3. FP-Growth
Saat  ini,  operator FP-Growth digunakan  untuk mengenali frequent  item set yang akan digunakan oleh  operator  selanjutnya  untuk  membuat  proses asosiasi dengan menentukan nilai support dari data transaksi yang telah diselesaikan sebelumnya.
4. Create Association Rule Operator ini digunakan untuk menetapkan hukum asosiatif dengan menetapkan Minimum Confidence dari item atau itemset dari transaksi data yang telah diselesaikan sebelumnya.
4.5. Interpretasi/Hasil
Hasil Association  rules yang  digunakan  untuk mengetahui  pola  transaksi  penjualan  toko  roti menggunakan  RapidMiner  Studio  dengan minimum support 20%  dan minimum confidence 80% menghasilkan 4 aturan asosiasi.
Gambar 6. graph Association Rules
Gambar  6  menunjukkan association  rules yang dihasilkan  dari  penerapan  metode  algoritma FP- Growth pada  transaksi  penjualan  toko  roti  dalam
bentuk  grafik.  Setiap  rules/aturan  yang  dihasilkan ditentukan oleh arah panah.
Gambar 7. Description Association Rules
Gambar  7  menunjukkan  association  rules  yang dihasilkan  dari  penerapan  metode  algoritma  FP- Growth  pada  transaksi  penjualan  toko  roti  dalam bentuk deskripsi.
Ada  4  rules  yang  memenuhi  persyaratan  untuk membangun aturan asosiasi seperti yang terlihat pada Gambar  7  dan  dijadikan  sebagai  aturan  final  dari analisis  dataset  transaksi  penjualan  toko  roti.  Ke- empat aturan asosiasi tersebur dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Jika  membeli  roti  varian tiramisu  croissant dan americano ,  maka  kemungkinan  membeli  roti varian angbutter juga  dengan  nilai confidence 0.800.
2. Jika  membeli  roti  varian plain  bread dan americano ,  maka  kemungkinan  membeli  roti varian angbutter juga  dengan  nilai confidence 0.828.
3. Jika membeli roti varian jam , maka kemungkinan membeli roti varian plain bread juga dengan nilai confidence 0.842.
4. Jika  membeli  roti  varian americano ,  maka kemungkinan  membeli  roti  varian angbutter juga dengan nilai confidence 0.856.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perolehan  hasil  penelitian  yang ditelah  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan, yaitu  data  transaksi  penjualan  toko  roti  dapat dilakukan aturan asosiasi menggunakan algoritma FP- Growth pada software RapidMiner.  Dari  penerapan model  algoritma FP-Growth pada  data  transaksi penjualan  toko  roti  dihasilkan association  rules sebagai  berikut:  Jika  membeli  roti  varian tiramisu croissant dan americano ,  maka  kemungkinan membeli  roti  varian angbutter juga  dengan  nilai confidence 0.800; Jika membeli roti varian plain bread dan americano ,  maka  kemungkinan  membeli  roti varian angbutter juga  dengan  nilai confidence 0.828; Jika  membeli  roti  varian jam ,  maka  kemungkinan membeli  roti  varian plain  bread juga  dengan  nilai confidence 0.842;  dan  Jika  membeli  roti  varian americano ,  maka  kemungkinan  membeli  roti  varian angbutter juga dengan nilai confidence 0.856.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Dzickrillah  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.
Rahayudi, “Prediksi Penjualan Roti Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing (Studi  Kasus :  Harum  Bakery),” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  4933–4941,  2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2]  A.  Nugroho  Susanto  Putro  and  R.  Indra Gunawan, “Implementasi Algoritma FP-Growth untuk  Strategi  Pemasaran  Ritel  Hidroponik (Studi  Kasus :  PT.  HAB),” Jurnal  Buana Informatika , vol. 10, pp. 11–18, 2019.
[3]  R. Amelia and D. P. Utomo, “ANALISA POLA PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE INDEPENDENT  DENGAN  MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT.  ADAM  DANI  LESTARI),” KOMIK (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  Nov.  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1622.
[4]  S.  Lilis  Cucu  and  D.  F.  A.  Tias,  “ANALISIS KEPUASAN KONSUMEN UNTUK MENINGKATKAN  VOLUME  PENJUALAN KEDAI KOPI KALA SENJA,” JURNAL E-BIS , vol. 3, no. 2, p. 111, 2019.
[5]  D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. Danar Dana, and A.  Ajiz,  “Clustering  Data  Persediaan  Barang dengan Menggunakan Metode K-Means. Clustering  Data  Persediaan  Barang  dengan Menggunakan  Metode  K-Means,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , vol. 7, no. 1,
2022, [Online]. Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means /
[6]  A.  L.  Maukar,  F.  Marisa,  A.  A.  Widodo,  N. Kamilaningtyas,  D.  Novian,  and  D.  Nugraha, “ANALISIS DATA PENERIMAAN
MAHASISWA BARU BERBASIS K-MEANS,” Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 6, no. 2, pp. 142–147, 2022.
[7]  T. Prasetya, J. Eka Yanti, A. Irma Purnamasari, A. Rinaldi Dikananda, and S. Anwar, “Analisis Data  Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian Konsumen  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori,” INFORMATICS  FOR  EDUCATORS AND PROFESSIONALS , vol. 6, no. 1, pp. 43–52, 2021.
[8]  K. Khotimah and husnihayati, “PENGELOLAAN BIG DATA PERPUSTAKAAN DENGAN TEKNIK DATA
MINING,” The  Journal  of  Information  Systems
and  Technology  (SIENNA) ,  vol.  1,  2020,  doi: https://doi.org/10.47637/sienna.v1i2.349.
[9]  I.  Junaedi,  N.  Nuswantari,  and  V.  Yasin, “PERANCANGAN  DAN  IMPLEMENTASI ALGORITMAC4.5 UNTUK

## DATAMININGANALISIS  TINGKATRISIKO
KEMATIAN  NEONATUM  PADA  BAYI,”
JISICOM  (Jurnal  of  Information  System,
Informatics  and  Computing) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 29–44, 2019, [Online]. Available: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisi comTelp.+62-21-3905050,
[10]  Y.  Perwira,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan  Calon  Credit  Marketing  Oficer (CMO)  Baru  Di  PT.  WOM  Finance  Dengan Menggunakan Metode Asosiasi,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 151–260, 2018.
[11]  S. Si. , M. S. Retno Tri Vulandari, Data Mining Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer .  Surakarta: Penerbit Gava Media, 2017.
[12]  N.  Fitrianti  Fahrudin,  “Penerapan  Algoritma Apriori  untuk  Market  Basket  Analysis,” MIND Journal |  ISSN ,  vol.  ISSN,  pp.  1–11,  2019,  doi: 10.26760/mindjournal.
[13]  D.  Rizaldi  and  A.  Adnan,  “Market  Basket Analysis  Menggunakan  Algoritma  Apriori: Kasus Transaksi 212 Mart Soebrantas
Pekanbaru,” Jurnal  Statistika  dan  Aplikasinya , vol. 5, no. 1, 2021.
[14]  S.  Suhada,  D.  Ratag,  D.  Wintana,  and  T. Hidayatulloh, “Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen Pada  AHASS  Cibadak,” JURNAL  SWABUMI , vol. 8, no. 2, pp. 2–3, 2020.
[15]  A.  Ardianto  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma  FP-Growth  Rekomendasi  Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 9, no. 1, p.
49, Apr. 2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.
[16]  Z. Muhammad, R. Rahmadhani, H. Rizqifaluthi, and  M.  A.  Yaain,  “Process  Mining  Akademik Sekolah  MenggunakanRapidMiner,” MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol.  10,  no.  2,  p.  39,  Mar.  2019,  doi: 10.18860/mat.v10i2.5745.
[17]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan,  “ANALISIS  DATA  MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI  RAPID  MINER,” JBASE  -  Journal of Business and Audit Information Systems , vol. 4, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.