Journal of Information System Vol. 6, No. 1, Mei 2021: 48-55 DOI: 10.33633/joins.v6i1.4493 Pola Beli Konsumen Menggunakan Algoritma FP-Growth untuk Rekomendasi Promosi pada Aneka Jaya Motor Junta Zeniarja 1 , Kurniawan Ridwan Surohardjo 2 , Agus Winarno 3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No. 207 Semarang, telp. (024) 3569196 e-mail: 1 junta@dsn.dinus.ac.id, 2 kurwawandev@gmail.com, 3 agus.winarno@dsn.dinus.ac.id Diterima: 24 Februari 2021; Disetujui: 30 April 2021 Abstrak Suatu informasi yang tepat dapat menciptakan dan menetapkan strategi bisnis dalam meningkatkan penjualan melalui teknologi yang dapat mempengaruhi perdagangan jual beli barang dengan data informasi yang dihasilkan dapat dikalkulasi secara rinci dan akurat. Pada toko Aneka Jaya Motor Semarang terpicu akan hal tersebut untuk tuntutan persaingan. Salah satu solusi berupa target promosi barang. Untuk penentuan barang mana yang layak untuk dilakukan promosi maka dibuatnya sistem aplikasi rekomendasi keputusan promosi menggunakan teknik data mining asosiasi pada algoritma FP-Growth, fungsinya untuk menemukan barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Data yang digunakan berupa data transaksi dengan jumlah total yang digunakan 501 data. Hasil yang didapat dengan muncul 1 aturan yaitu jika konsumen membeli part busi maka membeli part oli dengan minimum support sebesar 10 % dan minimum confidence sebesar 35 %. Lift ratio yang didapat sebesar 1 sehingga valid sesuai aturan yang dihasilkan. Kata kunci: data mining, promosi, asosiasi, fp-growth, lift ratio Abstract A piece of appropriate information can create and establish a business strategy in increasing sales through technology that can affect the trade-in buying and selling goods with the data information generated can be calculated in detail and accurately. At Aneka Jaya Motor Semarang, this was triggered by the demand for competition. One solution is a product promotion target. For determining which items are feasible for promotion, the application of a promotional decision recommendation system is made using data mining techniques associated with FP- Growth algorithms, its function is to find items that are often purchased simultaneously by consumers. Data used in the form of transaction data with the total amount used 501 data. The results obtained by appearing 1 rule is if consumers buy spark plug parts then buy oil parts with minimum support of 10% and minimum confidence of 35%. The lift ratio obtained is 1 so that valid rules are generated. Keywords: data mining, promotion, association, fp-growth, lift ratio 1. PENDAHULUAN Bisnis adalah suatu bidang yang mempunyai potensi nilai informasi sangat tinggi. Dari informasi tersebut bisa berpengaruh terhadap strategi dalam persaingan bisnis. Ketepatan dan validnya suatu informasi dapat menciptakan inovasi dan meningkatkan ketepatan dalam pemilihan strategi bisnis, sehingga diharapkan dapat meningkatkan penjualan dan menjamin