## ANALISIS POLA TRANSAKSI PEMBELIAN MAKANAN DAN MINUMAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Muhammad Fathur Rezki Junaedi 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kota Cirebon, Indonesia fathurputol@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  era  digital  saat  ini,  industri  makanan  dan  minuman  mengalami  perkembangan  yang  pesat.  Industri food retail,  yang  mencakup  restoran,  kafe,  dan  toko  makanan,  menghadapi  persaingan  yang  semakin  ketat. Untuk bersaing dengan efektif dan memahami preferensi pelanggan, penting untuk menganalisis pola transaksi pembelian makanan dan minuman. Penelitian ini bertujuan untuk analisis pola transaksi pembelian makanan dan minuman café Babeh House Blend. Data yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data transaksi pembelian yang diperoleh dari café Babeh House Blend selama 1 Bulan dari tanggal 1 Juli 2023 hingga 31 Juli 2023 yang mempunyai  5650  data  dan  7  atribut.  Atribut  yang  terdapat  pada  data  meliputi  nomor  transaksi,  waktu,  dan produk  yang  dibeli  oleh  pelanggan  dll.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  data  mining  asosiasi dengan  algoritma  FP-Growth  untuk  memahami  pola  transaksi  pembelian  pelanggan  dengan  tahap  yaitu pengumpulan  data,  selection,  preprocessing,  transformation,  data  mining,  evaluation.  Berdasarkan  hasil pengujian  didapatkan  14  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  menggunakan  nilai  minimum Support =  0.05,  nilai minimum Confidence = 0.1, dan nilai minimum Lift = 1.0, dengan 66 produk pembentuk. Aturan asosiasi yang terbentuk menggunakan algoritma FP Growth dapat membantu dalam upaya tindakan promosi yang lebih efektif dengan memahami pola pembelian pada makanan dan minuman .
Kata Kunci : Asosiasi, FP-Growth, Industri Food Retail, Support, Confidence, Lift
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi industri telah mengalami  pertumbuhan  pesat  dan  signifikan  dalam peradaban  manusia. Penggunaan  teknologi  informasi dalam  sektor  pendidikan  kini  menjadi  hal  yang umum.  Ini  melibatkan  penyediaan  komputer  dan jaringan  yang  menghubungkan  rumah  siswa  dengan kelas,  guru,  dan  administrator  sekolah.  Semua  ini terintegrasi dengan internet, dan guru-guru mendapatkan pelatihan untuk menggunakan komputer  pribadi.  [1].  Dalam  konteks  pertumbuhan data  yang  semakin  besar,  teknologi  Pertambangan Data menjadi penting dalam mengolah dan menganalisis volume data yang besar dengan efisien. Bisnis  usaha  food  and  beverage,  salah  satunya  kafe, memerlukan  suatu  strategi  penjualan  agar  dapat menarik  pelanggan  dan  mempertahankan  usahanya [2].
Babeh  House  Blend  merupakan  salah  satu  kafe yang  terdapat  di  Kota  Cirebon  dengan  tempat  yang stategis  yaitu  di  tengah  kota  yang  sering  dikunjungi oleh  pelanggan.  Selama  ini  pada  Café  Babeh  House Blend,  data  transaksi  penjualan  hanya  dimanfaatkan sebagai pembuatan laporan keuangan. Seiring berjalannya waktu teknologi menjadi suatu tantangan guna  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  suatu usaha, dengan  adanya  teknologi  pada  bidang  data dapat  membantu  kebutuhan  manusia  salah  satunya data mining.
Data mining adalah  proses  ekstraksi  informasi yang berharga dan berarti dari dataset yang besar dan kompleks.  Data  mining  adalah  metode  yang
diterapkan  untuk  mengolah  dan  menganalisis  data (kurnia), Dalam konteks Cafe , data mining digunakan untuk  menggali  wawasan  bisnis  dari  data  transaksi pembelian,  seperti  pola  pembelian,  asosiasi  menu, dan  preferensi  konsumen.  Dengan  memanfaatkan teknik  data  mining  seperti  algoritma  FP-Growth, pemilik  Cafe  dapat  mengoptimalkan  operasi  bisnis, meningkatkan  kepuasan  konsumen,  dan  mengambil keputusan  yang  lebih  baik  berdasarkan  informasi yang ditemukan dari data [3].
Penelitian dengan judul “Analisa Pola Transaksi Pembelian  Konsumen  Pada  Toko  Ritel  Kesehatan Menggunakan Algoritma FP-Growth” yang dilakukan menjelaskan  bahwa  Algoritma  FP-Growth  dapat membantu  strategi  penjualan cross-selling lebih mudah  dan  efesien  dengan  memberi  informasi  pola pembelian  produk  konsumen  secara  detail  dengan besaran tingkat peluang keberhasilan [4].
Teknik  data  mining  dapat  membantu  dalam pengolahan  analisis  data  dengan  jumlah  yang  besar. Metode  asosiasi  berfungsi  menganalisasi  kasus permasalahan  yang  teradi  seperti  halnya  dalam transaksi  pembelian  produk.  Dalam  metode  asosiasi umumnya menggunakan  algoritma FP - Growth , karena  dapat  membantu  memahami  pola  transaksi pelanggan.  Dengan  hasil literature yang  dilakukan penulis,  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran terhadap penelitian yang dilakukan oleh penulis.
Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  solusi berbasis  teknologi  informasi  untuk  memahami penerapan  algoritma FP - Growth dalam  menganalisis data  pola  penjualan  di  Cafe  Babeh  House  Blend.
Untuk  mendapatkan  pola  itemset  yang  paling signifikan  dari  pelanggan Café Babeh  House  Blend dengan nilai evaluasi yang ditentukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis merupakan  salah  satu metode atau teknik yang sering digunakan dan paling bermanfaat  untuk  lingkungan  marketing.  Tujuan  dari Market Basket Analysis ini adalah untuk menentukan produk  manakah  yang  pelanggan  beli  dalam  waktu bersamaan, dimana nama dari metode ini diambil dari kebiasaan  pelanggan  menaruh  barang  mereka  ke keranjang  atau  kedalam  daftar  belanja.  Dengan mengetahui  produk  manakah  yang  dibeli  secara bersamaan  akan  dapat  sangat  membantu  pedagang membantu suatu keputusan atas produk tersebut [5].

## 2.2. Data Mining
Data Mining merupakan  teknik  ekstraksi  data menggunakan  perhitungan  statistika,  matematika, ataupun  teknologi  Artificial  Intelligence  (AI)  yang bertujuan  untuk  menguraikan  informasi  tersembunyi pada  kumpulan  data  yang  besar  [6].  Data  Mining adalah  langkah  analisis  terhadap  proses  penemuan pengetahuan  didalam  basis  data  atau  Knowledge Discovery in Database yang disingkat KDD [7].

## 2.3. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP- Growth)
FP-Growth  adalah  cara  untuk  menggambarkan pola  pembelian  konsumen  dan  item  yang  sering muncul  secara  bersamaan  terutama  yaitu  item  yang sering dibeli oleh konsumen sehingga dapat dianalisis data  dengan  menentukan  pola  asosiasi  [4].  FP- Growth  adalah  satu  diantara  algoritma  yang  dapat digunakan  dalam  proses  data  mining  asosiasi. Digunakan  untuk  menemukan  items  yang  sering muncul  (frequent  itemset)  dalam  kumpulan  data dengan  menentukan  nilai  minimum suppor [8]. Dalam  metode  FP-Growth,  terdapat  tiga  tahapan utama:  Pembentukan  Pola  Kondisional  (Conditional Pattern  Base):  Pada  tahap  ini,  tercipta  path  dan  pola sufiks yang berasal dari FP-Tree yang telah terbentuk dari data transaksi. Pembentukan FP-Tree Kondisional:  Nilai  dukungan  (support)  dari  setiap item  pada  tahap  sebelumnya  diakumulasikan.  Item- item  yang  memiliki  nilai  support  lebih  besar  atau sama dengan nilai minimum support akan dihasilkan. Pencarian  Frequent  Itemset:  Jika  pada  tahap sebelumnya hanya terdapat satu lintasan tunggal, pola yang  sering  muncul  bisa  diperoleh  dari  kombinasi item-item  tersebut.  Namun,  jika  terdapat  lebih  dari satu  lintasan,  proses  pembentukan  dilakukan  secara rekursif untuk mencari frequent itemset..

## 2.4. Association Rule
Association rule merupakan metode data mining yang  dipakai  dalam  menemukan  aturan  asosiasi antara  itemset  yang  memiliki  arti.  Analisis  asosiasi
dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  data  mining yang  menjadi  dasar  dari  salah  satu  teknologi  data lainnya  lainnya.  Ada  tiga  aturan  pengukuran  yang digunakan  dalam  association  rule  antara  lain Support , Confidence , Lift ratio [9].

## 2.5. Python
Python merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang yang dibuat oleh Guido Van Rossum dan dirilis  pada  tahun  1991.  . Python dipilih  sebagai penelitian karena python memiliki penulisan sintaksis yang  mudah  selain  itu  python  juga  memiliki library yang  lengkap  dan  memiliki  dukungan  komunitas yang kuat karena python bersifat open source [10] .

## 2.6. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  berjudul  “Komparasi  Metode Apriori  dan  FP-Growth  Data  Mining  Untuk Mengetahui  Pola  Penjualan”  menjelaskan  salah  satu tantangan  yang  dihadapi  oleh  toko  parfum  corner dalam  mengelola  data  penjualan  di  marketplace Shopee  adalah  akumulasi  data  yang  terjadi  di  dalam database.  Meskipun  toko  mengalami  kendala  dalam mengetahui  data  penjualan  produk  terlaris  dan mencari  cara  untuk  meningkatkan  jumlah  penjualan produk  parfum  di  masa  depan,  tetapi  potensi pemecahan  masalah  terdapat  dalam  pemanfaatan tumpukan  data  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengidentifikasi pola penjualan produk terlaris dan  merancang  strategi  untuk  meningkatkan  volume penjualan  produk  parfum,  sehingga  toko  dapat  terus bertahan  dan  berkembang  secara  optimal  dengan membandingkan  kedua  algoritma  antara  apriori  dan FP-Growth mencari hasil aturan evaluasi yang terbaik [11].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  FP- Growth  untuk  proses  analisis  pola  pembelian  produk di Cafe Babeh House Blend
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar  1  merupakan  visualisasi  metode penelitian  yang  dimulai  dari  studi  permasalahan, pengumpulan  data,  pemilihan  data,  analisis  data mining,  interpretasi  dan  kesimpulan,  serta  validasi dan reliabilitas.
Tabel 1. Metode penelitian Tahapan Aktivitas [2]Deskripsi Aktivitas 1. Prieliminari Study Identifikasi Masalah Penelitian 2. Literature Review Analisis metode asosiasi dengan algoritma FP-Growth. Analisis data mining menggunakan teknik KDD. Mencari dan menganalisis jurnal atau paper yang berkaitan dengan analisis data mining menggunakan teknik KDD. 3. Analytics Data Pengumpulan data Selection Pemilihan data (data target) yang akan menjadi sampel untuk proses selanjutnya. Pre-processing Melakukan pembersihan, pengorganisasian, dan eliminasi data yang tidak valid atau kosong Transformation Mengubah representasi data untuk mempermudah dan memperbaiki agar sesuai dengan Teknik data mining yang akan dipergunakan Data Mining Kegiatan pengembangan model untuk mencari pola dari data yang diberikan Evalution Mencari support, confidence, dan lift serta membentuk aturan asosiasi Tabel  1  merupakan  penjelasan  detail  mengenai kegiatan dari setiap tahapan-tahapan metode penelitian beserta capaian indikatornya.

## 3.2. Sumber Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan merupakan  sumber  data  sekunder  dimana  data didapatkan langsung dari sumber yang relevan terkait penelitian  yang  dilakukan.  Data  diperoleh  dari  basis data  penjualan  Café  Babeh  House  Blend.  Dengan diambilnya  dari  basis  data  Café  Babeh  House  Blend dipastikan data dengan realibilitas dan  validitas  yang dapat  dipercaya,  sehingga  memudahkan  penelitin dalam  melakukan  penelitian  terkait  pola  pembelian pelanggan.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  mencakup  1863 transaksi pembelian oleh pengunjung dengan pengambilan  teknik  sampling  jenuh  dihasilkan sebanyak  1863  yang  menghasilkan  5650  data.  Data ini  diperoleh  selama  periode  satu  bulan,  mulai  dari tanggal 1 Juli 2023 hingga 31 Juli 2023. Data tersebut berisikan  informasi  yang  akurat  terkait  atribut  yang diperlukan  untuk  penelitian  yaitu  nomor  transaksi, waktu dan produk yang dibeli.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Peneliti  memperoleh  data  dengan  melakukan survei  langsung  ke  tempat  dimana  sumber  data diperoleh.  Teknik  ini  dilakukan  karena  data  bersifat sekunder yang artinya peneliti memperoleh dari suatu sumber  yang  relevan  terkait  dengan  penelitian  yang akan  dilakukan.  Saat  survei  dilakukan  peneliti melakukan  kepastian  data  berisfat  asli  tanpa  adanya pengaruh informasi dari eksternal.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  ini,  teknik  analisis  data menggunakan  algoritma  FP-Growth  dengan  metode asosiasi.  Berikut  penjelasa  mengenai  algoritma  FP- Growth dan Association rule
3.5.1. Algoritma  Frequent  Pattern  Growth  (FP- Growth) FP-Growth adalah cara untuk menggambarkan pola  pembelian  konsumen  dan  item  yang  sering muncul  secara  bersamaan  terutama  yaitu  item  yang sering dibeli oleh konsumen sehingga dapat dianalisis data dengan menentukan pola asosiasi [4]. FP - Growth adalah  satu  diantara  algoritma  yang  dapat  digunakan dalam  proses  data  mining  asosiasi.  metode FP - Growth dibagi  menjadi  3  tahapan  yaitu  Tahap pembagkitan conditional pattern base ,  Tahap pembangkitan conditional FP - Tree ,  Tahap  pencarian frequent itemset .

## 3.5.2. Association Rule
Association  rule  merupakan  metode  data mining  yang  dipakai  dalam  menemukan  aturan asosiasi  antara  itemset  yang  memiliki  arti.  Analisis asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  data mining  yang  menjadi  dasar  dari  salah  satu  teknologi data  lainnya  lainnya. Support dalam association  rule merupakan ukuran yang menunjukkan sering munculnya  suatu  item dalam semua transaksi. Untuk mencari  nilai support ,  dapat  menggunakan  rumus  1 dan rumus 2 sebagai berikut [9]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)

## 3.5.3. Confidence
Confidence adalah  suatu  pengukuran  yang memperlihatkan  hubungan  antara  dua  item  pada kondisi  tertentu.  Adapun  rumus  3  untuk  menghitung confidence adalah [9]:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  (𝐴 ⇾ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥  (3)
3.5.4. Lift ratio Lift  ratio adalah  suatu  pengukuran  yang memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  kuat aturan asosiasi yang terbentuk. Nilai lift ratio dipakai sebagai  penentu  apakah  aturan  asosiasi  valid  atau
tidak  valid  [9].  Menurut  [12]  rumus  4  untuk menghitung lift ratio sebagai berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡  (𝐴 ⇾ 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  (𝐴 ⇾ 𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 (4)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Selection
Data  selection  merupakan  langkah  awal  dalam proses knowledge discovery in database ,  di  mana dataset  yang  dipilih  disesuaikan  dengan  maksud  dari
penelitian  tersebut.  Pada  tahap  ini,  pemilihan  data yang  sesuai  dengan  metode  asosiasi  menggunakan model  algoritma FP - Growth .  Adapun  tahapan analisisa  data  adalah  sebagai  berikut:  Data  yang digunakan dalam proses data mining memiliki atribut “Sales Number, Sales In Date, Sales In Time, Product Name”.  Atribut  akan  mempengaruhi  proses  data mining  serta  dapat  mengurangi  informasi  yang  tidak relevan atau noise, sehingga mempermudah interpretasi hasil dan pengambilan keputusan.
Tabel 2. hasil atribut data Sales Number Bill Number Sales In Date Sales In Time Sales Out Date Sales Out Time Product Name SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Kopi Susu Babeh SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Mix Plater SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Nasi Goreng Babeh SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Lychee Tea SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Kamir SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Mocha SBHB168818502068 202307010001 01/07/2023 11:17:00 01/07/2023 11:17:50 Kopi Susu Babeh SBHB168818656049 202307010002 01/07/2023 11:42:40 01/07/2023 11:43:12 Kopi Susu Sanger … …. … … … … … SBHB169081556457 202307310063 31/07/2023 21:59:24 31/07/2023 21:59:35 Kopi Susu Babeh
Menentukan  tipe  dari  setiap  atribut  dataset yang akan diolah yaitu sebagai berikut:
Tabel 3. Atribut data No Atribut tipe 1 Sales Number Sales Number 2 Bill Number Bill Number 3 Sales In Date Sales In Date 4 Sales In Time Sales In Time 5 Sales Out Date Sales Out Date 6 Sales Out Time Sales Out Time 7 Product Name Product Name
Atribut “Sales Number”  dan “Product  Name” yaitu  string  karena  terdapat  huruf,  pada  atribut “Sales In Date” dan “Sales In Time” memiliki tipe date time karena menunjukan waktu.

## 4.2. Preprocessing
Tahap  preprocessing  memiliki  tujuan  untuk melakukan  pembersihan,  pengorganisasian,  dan eliminasi  data  yang  tidak  valid  atau  kosong, sehingga  dataset  dapat  disiapkan  untuk  digunakan dalam  proses  data  mining.  Dengan  adanya preprocessing  hasil  data  mining  lebih  akurat  dan bermakna  dalam  menggunakan  Google  Colab dengan  bahasa  pemrograman  Python.  Langkah- langkah preprocessing diantaranya adalah:
4.2.1. Install dan Import Library
Gambar 2. Install mlxtend
Kodingan  !pip  install  mlxtend==0.18.0 merupakan perintah instalasi untuk mengunduh dan menginstal  pustaka  Python  yang  disebut  mlxtend dengan versi tertentu, yaitu versi 0.18.0
Gambar 3. Berhasil Install mlxtend 0.18.0
Output  yang  diperoleh  dari  kodingan gambar 3 menunjukan berhasil menginstall pustaka python atau mlxtend .
Gambar 4. Install pyfpgrowth
Kodingan !pip install pyfpgrowth merupakan  perintah  untuk  menginstall  paket  pada python yang  menyediakan  implementasi  algoritma FP-Growth  menunjukan berhasil  menginstall paket python dengan algoritma FP-Growth.

## Gambar 5. Berhasil install pyfpgrowth
Output yang  diperoleh  dari  kodingan gambar  5  menunjukan  berhasil  menginstall  paket python dengan algoritma FP-Growth
Gambar 6. Import Library
Pada  tahap  ini  kita  menggunakan  sejumlah pustaka Python yang  umum  digunakan  untuk analisis  data  dan  pertambangan  aturan  asosiasi. Pandas digunakan  untuk  manipulasi  dan  analisis data, numpy untuk  operasi  numerik, seaborn dan matplotlib . pyplot untuk  visualisasi  data,  serta pyfpgrowth dan fp _ growth dari mlxtend untuk mengimplementasikan algoritma FP-
Growth. TransactionEncoder dari mlxtend . preproces sig digunakan  untuk  mengubah  data  transaksi menjadi format yang diperlukan.
Gambar 7. Import Dataset Fungsi kodingan pd.read_excel('/content/Dataset Transaksi Penjualan Babeh House Blend.xls') untuk mengimpor  data  dari  file  excel  yang  terletak  pada path  '/content/Dataset  Transaksi  Penjualan  Babeh House Blend.xls'.
Gambar 8. Hasil Impor Dataset
Dari kodingan gambar 8 didapat dataset dengan 5660 baris dengan 7 kolom. Data ini yang akan diolah dengan metode asosiasi menggunakan algoritma FP-Growth.
4.2.2. Fungsi Drop Dengan  menggunakan  fungsi drop kita dapat  menghapus  kolom  maupun  baris  yang  tidak diperlukan untuk proses data mining .
Gambar 9. Hapus Kolom
Menghapus  atribut  yang  tidak  diperlukan yaitu  ‘Bill  Number’,  ‘Sales  Out  Date’,  dan  ‘Sales Out  Time’  untuk  proses  data  mining  dengan menggunakan  kodingan  df.drop(columns=['Bill Number',  'Sales  Out  Date',  'Sales  Out  Time'], axis=1).
Tabel 4. Hasil Penghapusan Kolom yang tidak diperlukan Sales Number Sales In Date Sales In Time Product Name SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Kopi Susu Babeh SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Mix Plater SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Nasi Goreng Babeh SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Lychee Tea SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Kamir SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Mocha SBHB168818502068  01/07/2023  11:17:00 Kopi Susu Babeh SBHB168818656049  01/07/2023  11:42:40 Kopi Susu Sanger … … … … SBHB169081556457  31/07/2023  21:59:24 Kopi Susu Babeh

## 4.2.3. Mendeteksi null pada data
Gambar 10. Mendeteksi null pada data
Mendeteksi nilai null atau kosong pada data menggunakanprint(df.isnull().sum().sort_values(as cending=False)) didapat hasil sebagai berikut
Gambar 11. Hasil deteksi null pada data
Dengan  mendeteksi  nilai  null  bertujuan untuk  membersihkan  data  dan  memastikan  bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pemodelan  tidak  mengandung  ketidakpastian  atau distorsi akibat nilai yang hilang.

## 4.2.4. Mendeteksi jumlah produk
Gambar 12. Mendeteksi jumlah produk df['Product Name'].nunique() : Ini
menghitung  jumlah  nilai  unik  dalam  kolom 'Product  Name'.  Fungsi nunique() mengembalikan jumlah  nilai  unik  dalam  suatu  seri  (kolom DataFrame).  Dalam  konteks  ini,  hasilnya  akan mencetak  jumlah  nilai unik  yang ada dalam kolom 'Product Name'.
Bambar 13. Jumlah Produk
Pada  hasil  kodingan  gambar  4.4  dihasilkan jumlah produk sebanyak 66 yang akan diolah lebih lanjut  untuk  proses data mining dan  mencari kombinasi  pola  hubungan  produknya  paling  sering muncul

## 4.3. Transformation
Transformasi  Data  dalam  konteks Knowledge Discovery in Database ( KDD )  mengacu  pada langkah-langkah  atau  proses  untuk  mengubah format atau struktur data sehingga dapat lebih baik mendukung analisis atau pembuatan model. Tujuan transformasi  data  adalah  untuk  meningkatkan kualitas  dan  kesesuaian  data  dengan  kebutuhan analisis  atau  model  yang  akan  diaplikasikan. Adapun tahapan pada transformasi diantaranya: 1.Merubah  representasi  data  dari  satu  format (nomor  penjualan)  menjadi  format  lain  (list produk).
Gambar 14. Merubah representasi data
Fungsi  ini  mengubah  nomor  penjualan menjadi  daftar  produk  untuk  setiap  transaksi. Setiap  elemen  dalam  daftar  produk  mewakili barang yang terjual dalam sebuah transaksi. Proses ini  menghasilkan  representasi  data  dalam  format transaksi  yang  digunakan  dalam  analisis  asosiasi untuk menemukan pola pembelian.
Gambar 15. jumlah trnsaksi
Hasil dari transformasi data adalah mengubah 5650 entri data menjadi 1863 transaksi. Transformasi  ini  melibatkan  pencocokan  nomor penjualan  dengan  daftar  produk  terkait  dalam setiap  transaksi.  Dengan  kata  lain,  setiap  transaksi sekarang  menggambarkan  kumpulan  produk  yang unik  yang  dibeli  bersama-sama  pada  setiap  nomor penjualan.

## 4.4. Data Mining
Pada  tahap  ini  mengidentifikasi  item  atau atribut  yang  cenderung  muncul  bersamaan  atau terkait  satu  sama  lain  dalam  suatu  transaksi.  Ada beberapa tahapan dalam data mining diantararanya
4.4.1. Pattern Mining
Dalam  tahap  ini,  untuk  menemukan  pola- pola  yang sering  muncul ( frequent itemsets ) dalam dataset . Frequent itemsets adalah  kumpulan  item yang sering muncul bersama dalam transaksi. Pada khususnya,  FP-Growth  ( Frequent  Pattern  Growth ) adalah  salah  satu  algoritma  yang  efisien  untuk menemukan frequent itemsets .
Gambar 16. Pattern Mining
Pada fungsi
frequent_itemsets = fp_growth(df2,
min_support=0.05, use_colnames=True) menghasilkan minimal
support 0,05

## 4.4.2. Asociation Rules Mining
Pada  tahap  ini,  untuk  mengidentifikasi aturan yang memiliki tingkat kepercayaan ( confidence )  di  atas  ambang  batas  tertentu  dan tingkat kenaikan ( lift ) minimal 1.0.

## Gambar 17. Association Rules Mining
Dengan confidence (tingkat  kepercayaan) ambang  batas  pada  0,1  dapat  menentukan  pola yang  lebih  intens  dan  tingkat  kenaikan  (lift) minimal  1.0  dapat  menunjukkan  validasi  dari  pola hubungan makanan dan minuman.

## 4.5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  Association  Rules Mining,  dilakukan  analisis  dan  penilaian  terhadap kualitas  serta  relevansi  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  dari  proses  data  mining.  Evaluasi  ini mempertimbangkan  metrik  kunci  seperti  support, confidence, dan  lift.  Hasil evaluasi aturan asosiasi
ditampilkan  dalam  Tabel  4.6  dengan  parameter minimal  support  0,05,  confidence  di  atas  0,1,  dan minimal  lift  lebih  besar  dari  1,0.  Ditemukan  14 aturan asosiasi  yang  memberikan wawasan tentang pola  pembelian  pada  dataset  transaksi  penjualan Babeh House Blend. Contoh aturan asosiasi antara lain:    Nasi  Goreng  Babeh  dan  Kopi  Susu  Babeh memiliki  confidence  sebesar  0.65  dan  lift  sebesar 1.68.  Pisang  Goreng  dan  Kopi  Susu  Babeh memiliki  confidence  sebesar  0.70  dan  lift  sebesar 1.81.  Krupuk  Adus  dan  Lemon  Tea  memiliki  lift lebih dari 2.97. Evaluasi ini membantu memastikan bahwa aturan asosiasi yang dihasilkan relevan serta memiliki  nilai  dan  keandalan  yang  sesuai  dengan kebutuhan bisnis atau tujuan analisis.

## 4.6. Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  transaksi penjualan  di  Café  Babeh  House  Blend  sebanyak 5650 data dengan rentang waktu dari 1 Juli hingga 31 Juli 2023 untuk dianalisis menggunakan metode asosiasi  dengan  algortima  FP-Growth.  Dalam menentukan  parameter  analisis,  nilai support ditetapkan  sebesar  0,05,  nilai confidence minimal sebesar  0,1,  dan  nilai lift minimal  sebesar  1,0.
Pengaturan  parameter  ini  bertujuan  untuk  mencari pola  hubungan  yang  signifikan  antar  elemen dataset ,  dengan  fokus  pada itemset yang  memiliki dampak  kuat.  Berikut  ini  hasil  aturan  asosiasi dengan menggunakan pemrograman python :
Tabel 5. Hasil aturan asosiasi No antecedents consequents Support confidence lift 1 (Nasi Goreng Babeh) (Kopi Susu Babeh) 0.160408 0.651416 1.679446 2 (Kopi Susu Babeh) (Nasi Goreng Babeh) 0.160408 0.413555 1.679446 3 (Pisang Goreng) (Kopi Susu Babeh) 0.101395 0.702602 1.811412 4 (Kopi Susu Babeh) (Pisang Goreng) 0.101395 0.261411 1.811412 5 (Krupuk Adus) (Kopi Susu Babeh) 0.085837 0.440771 1.136373 6 (Kopi Susu Babeh) (Krupuk Adus) 0.085837 0.221300 1.136373 7 (Krupuk Adus) (Pisang Goreng) 0.071352 0.366391 2.538859 8 (Pisang Goreng) (Krupuk Adus) 0.071352 0.494424 2.538859 9 (Krupuk Adus) (Lemon Tea) 0.068133 0.349862 2.977823 10 (Lemon Tea) (Krupuk Adus) 0.068133 0.579909 2.977823 11 (Krupuk Adus) (Lychee Yakult) 0.062768 0.322314 3.247532 12 (Lychee Yakult) (Krupuk Adus) 0.062768 0.632432 3.247532 13 (Tahu Bangsawan) (Kopi Susu Babeh) 0.050966 0.510753 1.316795 14 (Kopi Susu Babeh) (Tahu Bangsawan) 0.050966 0.131397 1.316795
Dalam  Tabel  4  terdapat  14  aturan  asosiasi yang  relevan  dalam  dataset  transaksi  Café  Babeh House  Blend.  Aturan-aturan  ini  mencerminkan hubungan antar-item atau produk yang sering dibeli secara  bersamaan  dalam  transaksi  pelanggan. Beberapa  contoh  aturan  tersebut  adalah:    Nasi Goreng  Babeh  dan  Kopi  Susu  Babeh  memiliki support  sebesar  0.16,  confidence  sebesar  0.64,  dan lift  sebesar  1.67.  Pisang  Goreng  dan  Kopi  Susu Babeh  memiliki  support  sebesar  0.10,  confidence sebesar  0.70,  dan  lift  sebesar  1.81.  Krupuk  Adus dan  Lemon  Tea  memiliki  support  sebesar  0.07, confidence  sebesar  0.35,  dan  lift  sebesar  2.97. Aturan-aturan  ini  memberikan  wawasan  yang berharga  tentang  pola  pembelian  dan  hubungan antar-produk  yang  signifikan  dalam  transaksi pelanggan di Café Babeh House Blend.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menghasilkan 14 aturan asosiasi dengan  menggunakan  parameter  minimum  support =  0,05,  minimum  confidence  =  0,1  dan  minimum lift  =  1,0  dengan  66  produk  pembentuk.  Semakin tinggi  nilai  support  dan  confidence  maka  akan semakin  kuat  hubungan  antar  barang,  serta  semua aturan  asosiasi  yang  terbentuk  bernilai  lift  lebih dari  1  maka  dianggap  valid  dan  dapat  diterapkan. Penggunaan  algoritma  FP-Growth  dalam  analisis
pola pembelian konsumen dapat signifikan meningkatkan  strategi  promosi,  memungkinkan identifikasi  pola  pembelian  yang  berkaitan  erat. Dengan  penelitian  ini,  strategi  promosi  dapat disesuaikan untuk lebih efektif memenuhi preferensi konsumen, meningkatkan potensi penjualan, dan meraih keberhasilan dalam pemasaran produk atau paket tertentu.
Saran  pada  penelitian  ini  yaitu  perlu  perluasan rentang  waktu  data  transaksi  menjadi  lebih  lama untuk  analisis  yang  lebih  komprehensif  dan pengembangan  aplikasi  dari  penelitian  ini  dapat mempermudah  proses  data  mining  dan  analisis untuk  penggunaan  praktis  serta  perbandingan dengan algoritma lainnya dapat membantu menemukan  nilai  evaluasi  yang  optimal  pada penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Cecep  Abdul  Cholik,  "PERKEMBANGAN TEKNOLOGI INFORMASI KOMUNIKASI / ICTDALAM  BERBAGAI  BIDANG," Jurnal Fakultas Teknik , vol. 2, pp. 39-46, Mei 2021.
[2]  T  Kurniana,  A  Lestari,  and  E  D  Oktaviyani, "Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari Pola  Transaksi  Penjualan  Berbasis  Web  pada Cafe Sakuyan Side," KONSTELASI:
Konvergensi  Teknologi  dan  Sistem  Informasi , vol. 3, pp. 13-23, Juni 2023.
[3]  Eling  Che  Vidiya  and  Gusmelia  Testiana, "Analisis  Pola  Pembelian  di  Lathansa  Cafe  & Ramen  dengan  Menggunakan  Algoritma  FP- Growth  Berbantuan  RapidMiner," Jurnal Teknologi Terapan , pp. 1118-1126, 2023.
[4]  Fandi Achmad, Odi Nurdiawan, and
Yudhistira  Arie  Wijaya,  "Analisa  Pola Transaksi  Pembelian  Konsumen  Pada  Toko Ritel  Kesehatan  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , pp. 168-175, 2023.
[5]  Steven,  Viny  C  Mawardi,  and  Tri  Sutrisno, "Sistem Rekomendasi Paket Minuman Berdasarkan  Pesanan  Pelanggan  Dengan Metode  Frequent  Pattern  Growth," Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi , pp. 165- 169, 2020.
[6]  Putra  P  Pratama,  "Analisa  Data  Mining Assosiasi  Fp-Growth  Pada  Penjualan  Produk Di  Toko  Ritel  Agung," Jurnal  TEKINKOM , pp. 63-71, 2023.
[7]  M.  Ali  Hanapiyah,  Yohanni  Syahtra,  and Suardi  Yakub,  "Implementasi  Data  Mining Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan  Barang Sejahtera  Mart  Aceh  Tenggara  Menggunakan Algoritma  Frequen  Pattern  Growth  (Fp- Growth).," Jurnal Cyber Tech , pp. 1-13, 2019.
[8]  Krisna  N  Wijaya,  Reza  F  Malik,  and Nurmaini,  "Analisa  Pola  Frekuensi  Keranjang Belanja  Dengan  Perbandingan  Algoritma  Fp- Growth  (Frequent  Pattern  Growth)  Dan  Eclat
Pada  Minimarket," Jurnal  Teknik  Informatika dan Sistem Informasi , pp. 364-373, 2020.
[9]  Khairul  Amri  et  al.,  "Penerapan  Data  Mining Dalam  Mencari  Pola  Asosiasi  Data  Tracer Study Menggunakan Equivalence Class Transformation  (ECLAT)," Jurnal  Nasional Komputasi  dan  Teknologi  Informasi ,  pp.  442- 449, 2022.
[10] M. Riziq  sirfatullah  Alfarizi, Muhamad  Zidan Al-farish,  Muhamad  Taufiqurrahman,  Ginan Ardiansah, and Muhamad Elgar, "Penggunaan Python  Sebagai  Bahasa  Pemrograman  Untuk Machine  Learning  Dan  Deep  Learning  ,"  pp. 1-6, 2023.
[11] Neni  Purwati,  Yogi  Pedliyansyah,  Hendra Kurniawan,  Sri  Karnila,  and  Riko  Herwanto, "Komparasi  Metode  Apriori  dan  FP-Growth Data Mining Untuk Mengetahui Pola Penjualan," Jurnal  pengembangan  IT  (JPIT) , pp. 155-161, 2023.
[12] Fajhria  Budi  Ramadhanti,  Dewi  Retno  Sari Saputro, and Purnami Widyaningsih, "Penerapan Association Rule Mining-Frequent Itemset  Dengan  Algoritme  Frequent  Pattern Growth (FP- Growth) Pada Dataset Kelulusan Mahasiswa  S1,"  in Konferensi  Nasional Penelitian  Matematika  dan  Pembelajarannya (KNPMP) V , Surakarta, 2020, pp. 340-349.