Analisis Pola Pembelian Produk Berdasarkan Data Transaksi Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Berbasis Website (Studi Kasus: Cafe "Kopi Kampus" Jember)

Abstract

Analisis pola pembelian produk merupakan salah satu penerapan data mining yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian produk berdasarkan data transaksi di Cafe "Kopi Kampus" Jember menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) serta mengimplementasikannya dalam sistem berbasis website. Data transaksi periode Maret 2024 hingga Mei 2026 diproses melalui tahapan data selection, data cleaning, data standardization, dan data transformation sebelum dianalisis menggunakan algoritma FP-Growth. Proses analisis menggunakan nilai minimum support sebesar 0,5% untuk menghasilkan frequent itemsets, kemudian dilanjutkan dengan pembentukan aturan asosiasi menggunakan nilai minimum confidence sebesar 30%. Aturan asosiasi yang dihasilkan kemudian dievaluasi secara objektif menggunakan nilai lift lebih dari 1 dan secara subjektif berdasarkan relevansinya terhadap kebutuhan bisnis oleh pemilik Cafe "Kopi Kampus" Jember. Hasil analisis memperoleh sebanyak 858 frequent itemsets dan 13 aturan asosiasi yang memenuhi kriteria evaluasi objektif. Aturan dengan nilai lift tertinggi adalah "Mie Instan Goreng + Telur, Joshua (Reguler) → Teh Es (Reguler)" dengan nilai support 0,006, confidence 0,51, dan lift 2,99. Hasil evaluasi subjektif menunjukkan bahwa aturan asosiasi yang dihasilkan relevan dengan kondisi operasional cafe sehingga dapat dimanfaatkan untuk mendukung strategi bisnis, seperti penyusunan paket bundling, rekomendasi produk, maupun pengelolaan persediaan. Selain itu, penelitian ini berhasil menerapkan algoritma FP-Growth dalam sistem berbasis website yang mengotomatisasi proses analisis data transaksi serta menyajikan hasil analisis secara lebih efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth efektif dalam mengidentifikasi pola pembelian produk, sementara sistem berbasis website mempermudah proses analisis data transaksi dan mendukung pengambilan keputusan bisnis berbasis data.