## ANALISIS PENERAPAN DATA MINING DALAM PENENTUAN TATA LETAK BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH
Afluqfy Harahap 1 , Ade Luthfi Ramadhan Perangin-Angin 2 , Kisen Kumar 3 , Saut Parsaoran Tamba 4 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Email : afluqfyharahap@gmail.com 1 , adeluthfiramadhan03@gmail.com 2 , kisenkumar29@gmail.com 3 , sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id 4

## Abstract
Setting the layout of merchandise in each store window greatly affects consumer interest in shopping. To increase self-service sales, a strategy is needed to achieve this, one of which is to systematically arrange the layout of goods on merchandise shelves. The method used for implementing the layout of goods is to compare  the  performance  of  the  Apriori  Algorithm  and  the  FP-Growth  Algorithm  in  the  data  mining process using the Rapidminer Studio Educational Version 9.10.011 tools to obtain more accurate results. The data sample used is sales data at the Mohare Supermarket, which is tested to understand the association patterns  generated  by  each  method.  Based  on  the  test  results  with  a  minimum  support  of  20%  and  a minimum confidence of 70%, the Apriori Algorithm produces 10 rules with a support of 0.32258605 and an accuracy of 12.8%, while the FP-Growth Algorithm produces 78 rules with a support of 2.51612903 with an accuracy of 780%. The results of using association rules at Mohare Supermarkets using the FP- Growth Algorithm can help make it easier for Mohare Supermarkets to determine the layout of goods so as to improve sales strategy.
Keywords: Data Mining, Association Rule, Apriori Algorithm, FP-Growth Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  bisnis  dalam  bidang perdagangan  retail  saat  ini  sangat  berkembang pesat,  terlihat  dengan  banyaknya  pembangunan swalayan terutama di kota – kota besar. Swalayan Mohare  merupakan  swalayan  yang  berada  di Kota Medan. Untuk menambah target penjualannya  ada  cara  yang  dapat  dilakukan selain  promo  harga  barang,  yaitu  dengan melakukan  pola  tata  letak  barang  secara sistematis.  Pengaturan  tata  letak  barang  pada Swalayan  Mohare  masih  mengalami  kendala dikarenakan minimnya informasi pihak swalayan dalam  melakukan  pengaturan  tata  letak  barang. Pengaturan  tata  letak  barang  dagangan di  setiap etalase  toko  sangat  mempengaruhi  minat konsumen  dalam  berbelanja  [1].  Seperti  halnya dalam  keputusan  membeli  barang  diluar perencanaan  diambil  konsumen  saat  melihat barang  –  barang  yang  tersusun  rapi  dan  sesuai kategori  terletak  diatas  rak-rak  toko,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  pengaturan  tata  letak barang sangat mempengaruhi volume penjualan.Penelitian ini bertujuan untuk
menerapkan sistem data mining yang diharapkan membantu  dalam  penerapan  tata  letak  barang dagangan,  serta  untuk  menganalisa  hasil  yang lebih  akurat  dan  cepat  antara  algoritma  apriori dan  algoritma  fp-growth  dalam  penentuan  tata letak.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  memiliki manfaat  yaitu  agar  dapat  membantu  Swalayan Mohare  dalam  melakukan  pengaturan  tata  letak dengan  lebih  tepat,  dan  diharapkan  agar  dapat meningkatkan  target  penjualan  dari  swalyan tersebut,  serta  dapat  dijadikan  sebagai  bahan referensi  khususnya  mengenai  penerapan  tata letak di swalayan.
Beberapa  penelitian  yang  berhubungan dengan algoritma apriori dan algoritma fp-growth yaitu  penelitian  dari  Muhammad  M,  Kusrini, Sudarmawan  tentang  Perbandingan  Algoritma Apriori  Dan  Algoritma  Fp-Growth  Untuk Rekomendasi  Item  Paket  Pada  Konten  Promosi [2],  penelitian  dari  Domi  S,  M  Afdal  tentang Analisa  dan  Perbandingan  Metode  Algoritma Apriori  dan  Fp-Growth  Untuk  Mencari  Pola Daerah  Strategis  Pengenalan  Kampus  Studi
Kasus  di  STKIP  Adzkia  Padang  [3],  dan penelitian  dari  Ifa  M,  Arief  J  tentang  Analisis Perbandingan Algoritma Apriori dan Fp-Growth Dalam  Pembentukan  Pola  Asosiasi  Keranjang Belanja  [4].  Penelitian  sebelumnya  berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  dalam menganalisis  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth dengan  mencari  nilai rule tertinggi  berdasarkan nilai  support dan nilai  confidence untuk menentukan  algoritma  mana  yang  terbaik  dan tercepat untuk dipakai dalam penentuan tata letak barang  di  swalayan,  dan  penelitian  ini berdasarkan  sampel  jumlah  ketersediaan  barang di  swalayan  dengan  memilih  beberapa  kategori item  penjualan  terbanyak,  serta  menggunakan tools  RapidMiner  Studio  Educational  Version 9.10.011 dalam menganalisis perbandingan hasil algoritma apriori dan algoritma fp-growth.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi, maka  dibutuhkan  suatu  sistem  agar  dapat membantu  dalam  menentukan  pengaturan  tata letak  barang  sehingga  meningkatkan  strategi penjualan. Dalam hal ini, rumusan masalah untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  yaitu  dengan penerapan  sistem data  mining .  Penelitian  ini menggunakan  dua  metode  algoritma  sebagai perbandingan  yaitu  algoritma  apriori  dan algoritma  fp-growth  untuk  memperoleh  hasil evaluasi  terbaik  dalam  penentuan  tata  letak barang.  Penelitian  ini  bertujuan m enerapkan sistem  data  mining  menggunakan  metode algoritma apriori dan algoritma fp-growth dalam melakukan  tata  letak  barang  di  swalayan,  dan juga untuk menganalisa perbandingan hasil yang lebih akurat antara metode algoritma apriori dan algoritma  fp-growth  dalam  penentuan  tata  letak barang.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  proses  penelitian  dilaksanakan beberapa tahap yakni perencanaan, pengumpulan data,  proses  perhitungan  dengan  metode  apriori dan fp-growth kemudian pengujian dengan tools rapidminer, terlihat pada Gambar 1. Adapun data yang  digunakan  sebagai  proses  perhitungan dengan  algoritma  apriori  dan  fp-growth  adalah data  penjualan  dalam  setahun  terakhir  yaitu Januari  –  Desember  2021  yang  akan  dijadikan sebagai  proses  untuk  perhitungan  metode algoritma apriori dan algoritma fp-growth. 2.1. Pengumpulan Data
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  awal yaitu  mempersiapkan  data  yang  dibutuhkan dalam melakukan penelitian, mulai dari identifikasi  masalah,  pengambilan  data,  sampai penerapan  algoritma  apriori  dan  fp-growth sebagai  studi  kasus  yang  telah  ditetapkan[5]. Pada  penelitian  ini  menggunakan  studi  kasus pencarian  pola  belanja  konsumen  berdasarkan data  transaksi  pada  swalayan  yang  bertujuan sebagai  acuan  dalam  peletakan  barang  di  rak barang.  Data  yang  digunakan  adalah  data rekapitulasi  penjualan  barang  selama  setahun dimulai  dari  awal  Januari  2021  sampai  akhir Desember  2021  dengan  sampel  data  barang sebanyak 1500 item yang akan di preprocessing untuk  dijadikan  dalam  pengujian  perhitungan metode  Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP- Growth.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
2.2. Pre-processing Data
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan  data.  Jumlah  data  swalayan  yang digunakan  pada  penelitian  untuk  pengujian sebanyak 31 transaksi dengan total item 10 item. Variabel  yang  digunakan  sebagai  itemset  terdiri dari  10  item  barang.  Data  item  pembelian dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Item Pembelian
Tran saksi Item Pembelian
1 Mie Instant, Saos, Minuman Botol, Susu, Biskuit 2 Saos, Mie Instant, Kecap, Kopi 3 Gula, Kopi, Susu, Biskuit, Mie Instant 4 Mie Instant, Saos, Minuman Botol, Susu, Kecap, Gula 5 Susu, Teh Celup, Gula, Biskuit … … … … 25 Kecap, Gula, Teh Celup, Mie Instant 26 Susu, Minuman Botol, Snack, Biskuit 27 Mie Instant, Saos, Susu, Kopi, Minuman Botol, Kecap 28 Minuman Botol, Mie Instant, Kopi, Susu, Snack 29 Minuman Botol, Kopi, Teh Celup, Gula, Biskuit 30 Biskuit, Mie Instant, Snack, Gula 31 Susu, Snack, Minuman Botol, Biskuit

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  yang terkenal untuk mencari frequent itemset dengan menggunakan  teknik  association  rule[3],  [6]. Aturan asosiasi metodologi dasar dibagi menjadi dua tahap [7]–[11], yaitu: Analisis pola frekuensi tinggi, dan Pembentukan aturan asosiatif

## 2.4. Algoritma FP-Growth
Pada tahap ini digunakan teknik FP-Tree pada Algoritma FP-Growth agar frequent itemset dapat lebih cepat dicari [12], [13], [14], [15], [17],
[18].

## 2.5. Rapid Miner
Penelitian yang dilakukan menggunakan Rapid  Miner  Studio  Educational  Version 9.10.011 karena Rapid Miner banyak digunakan dibidang penelitian dan juga bisnis [9], [19], [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aturan  minimum  yang  digunakan  pada proses penelitian ini adalah nilai support 20% dan minimum  confidence  70%.  Berdasarkan  data itemset  pada  tabel  2,  selanjutnya  data  tersebut diubah  ke  dalam  format  data  tabular  dan ditampilkan  dalam  bentuk  data  biner  1  dan  0. Proses konversinya yaitu nomor transaksi dibuat secara  horizontal  dan  semua  jenis  item  atribut dibuat  vertikal  menggunakan  Ms  Excel.  Format tabulasinya adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Tabulasi Itemset
Tr an sa ksi Bi sk ui t G u l a K e c a p K o p i M ie In st a nt Mi nu m an Bo tol S a o s S n a c k S u s u T e h C el u p 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 2 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 3 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 4 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 5 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …
…  …  …  …  …  …  …  …  …  …  … 25 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1
26 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 27 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 28 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 29 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 30 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 31 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0

## 3.1. Algoritma Apriori
Berdasarkan  format  tabulasi  dapat dirincikan semua itemset dan frekuensi kemunculannya.
Nilai  minimum  support  dari  tiap  itemset  adalah
sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Support Tiap Item Item Jumlah   Support Biskuit 14 45% Gula 17 55% Kecap 9 29% Kopi 13 42% Mie Instant 22 71% Minuman Botol 16 52% Saos 11 35% Snack 13 42% Susu 18 58% Teh Celup 11 35% Pada  tabel  3  diatas,  semua  itemset memiliki persentase melewati persentase minimum support yang telah ditentukan sehingga tiap itemset dilakukan kombinasi itemset menjadi kombinasi  2  itemset  dan  kombinasi  3  itemset sesuai  dengan  aturan  asosiasi.  Terdapat  3 kategori yang telah memenuhi minimum support 20%  dan  minimum  confidence  70%  dari kombinasi 3 itemset berikut:
Tabel 4. Kombinasi 3 Itemset
Item Jumlah Support  Confidence Gula, Mie Instant, Teh Celup 8 26% 67% Mie Instant, Minuman Botol, Saos 7 23% 70% Mie Instant, Minuman Botol, Susu 7 23% 64%
Hasil  dari  pengujian  dengan  Algoritma  Apriori yang  telah  memenuhi  nilai  minimum_support dan  minimum_confidence  adalah  mie  intstant, saos, minuman botol.

## 3.2. Algoritma FP-Growth
Berdasarkan  tabel  2  diatas,  pencarian dengan algoritma fp-growth yaitu dimulai dengan pencarian  frequent  itemset,  kemudian  diurutkan berdasarkan urutan frequent itemset terbesar.
Tabel 5. Priority Frekuensi Itemset
Tahap
selanjutnya  dilakukan  pembuatan  pola  fp-tree
sesuai urutan transaksi priority. Barang Frekuensi Mie Instant 22 Susu 18 Gula 17 Minuman Botol 16 Biskuit 14 Kopi 13 Snack 13 Saos 11 Teh Celup 11 Kecap 9
Gambar 1. Pola FP-Tree
Berdasarkan  pola  fp-tree  di  atas, selanjutnya  dilakukan  tahap  pembangkitan conditional  pattern  base  yaitu  tracking  rute
berdasarkan  pola  fp-tree,  dimulai  dari  nilai terkecil  sampai  terbesar,  terlihat  pada  tabel  6  di bawah.
Tabel 6. Conditional Pattern Base Item Conditional Pattern Base Kecap {Mi,Mb,Sa:1}, {Mi,Ko,Sa:1}, {Mi,Su,Gu,Mb,Sa:1}, {Mi,Su,Mb,Ko,Sa:1}, {Mi,Gu,Mb,Ko,Sa,T:1}, {Mi,Gu,Sn:1}, {Mi,Gu,T:2}, {Su,Gu,Ko,Sa,T:1} Teh Celup {Mi,Gu:2}, {Mi,Gu,Bi:1}, {Mi,Gu,Bi,Sa:1}, {Mi,Gu,Mb,Ko,Sa:1}, {Mi,Su,Gu,Ko:1},
{Mi,Su,Gu,Mb,Bi:1}, {Mi,Su,Gu,Mb,Ko:1}, {Su,Gu,Ko,Sa:1}, {Su,Gu,Bi:1}, {Gu,Mb,Bi,Ko:1} Saos {Mi,Gu,Bi:1}, {Mi,Gu,Mb,Ko:1}, {Mi,Su,Mb,Bi:1}, {Mi,Su,Mb,Ko:1}, {Mi,Su,Mb:1}, {Mi,Su,Sn:1}, {Mi,Su,Gu,Mb:1}, {Mi,Ko:1}, {Mi,Mb:1}, {Mi,Mb,Sn:1}, {Su,Gu,Ko:1} Snack {Mi,Gu,Bi:1}, {Mi,Gu:1}, {Mi,Gu,Mb:1}, {Mi,Su:1}, {Mi,Su,Ko:1}, {Mi,Su,Mb,Ko:1}, {Mi,Mb:1), {Su,Bi,Ko:1}, {Su,Mb,Bi,Ko:1}, {Su,Mb,Bi:3}, {Gu,Bi,Ko:1} Kopi {Mi,Gu,Mb:1}, {Mi,Su,Mb:2}, {Mi,Su:1}, {Mi,Su,Gu:1}, {Mi,Su,Gu,Bi:1},
{Mi,Su,Gu,Mb:1}, {Mi:1}, {Su,Gu:1}, {Su,Bi:1}, {Su,Mb,Bi:1} {Gu,Bi:1}, {Gu,Mb,Bi:1}
Biskuit {Mi,Gu:3}, {Mi,Su,Mb:1}, {Mi,Su,Gu:1}, {Mi,Su,Gu,Mb:1}, {Su,Gu:1}, {Su:1}, {Su,Mb:4}, {Gu:1}, {Gu,Mb:1} Minuman Botol {Mi:2}, {Mi,Su:4}, {Mi,Su,Gu:3}, {Mi,Gu:2}, {Su:4}, {Gu:1} Gula {Mi:8}, {Mi,Su:5}, {Su:2}, Susu {Mi:11} Mie Instant - Tahapan selanjutnya dilakukan
pembangkitan conditional fp-tree yaitu sup count dari  setiap  item  dijumlahkan  berdasarkan  data dari  conditional  pattern  base  dan  pola  fp-tree.
Kombinasi item yang bertulisan tebal merupakan kombinasi yang diperoleh sesuai nilai minimum support yang telah ditentukan sebesar 20%. Tabel 7. Conditional FP-Tree dan Frequent Pattern Generated Item Conditional FP-Tree Frequent Pattern Generated Kecap <Mi:8, Su:2, Gu:5, Mb:4, Ko:3, Sa:5, T:3>, {Mi, Ke:8} , {Su, Ke:3}, {Gu, Ke:6}, {Mb, Ke:4}, {Ko, Ke:4}, {Sa, Ke:6}, {T, Ke:4}, <Su:1, Gu:1, Ko:1, Sa:1, T:1> {Mi, Gu, Ke:5}, {Mi, Mb, Ke:4}, {Mi, Ko, Ke:3}, {Mi, Sa, Ke:5}, {Mi, T, Ke:3} Teh Celup <Mi:8, Su:3, Gu:8, Mb:3, Bi:3, Ko:3, Sa:2>, {Mi, T:8} , {Su, T:5}, {Gu, T:11} , {Mb, T:4}, {Bi,
T:4}, {Ko, T:5}, {Sa, T:3},
<Su:2, Gu:2, Bi:1, Ko:1, Sa:1>, <Gu:1, Mb:1, Bi:1,Ko:1> {Mi, Su,T:3}, {Mi, Gu, T:8} , {Mi, Mb, T:3}, {Mi, Bi, T:3}, {Mi, Ko, T:3} Saos <Mi:10, Su:5, Gu:3, Mb: 7, Bi:2, Ko:3, Sn:2>, {Mi, Sa:10} , {Su, Sa:6}, {Gu, Sa:4}, {Mb, Sa:7} ,
{Ko, Sa:4}, {Mi, Su, Sa:5},
<Su:1, Gu:1, Ko:1> {Mi, Gu, Sa:3}, {Mi, Mb, Sa:7} , {Mi, Ko, Sa:3} Snack <Mi:7, Su:3, Gu:3, Mb:3, Bi:1, Ko:2>, <Su:5, Mb:4, Bi:5, Ko:2>, {Mi, Sn:7}, {Su, Sn:8} , {Gu, Sn:4}, {Mb, Sn:7},
{Bi, Sn:7} , {Ko, Sn:5},
<Gu:1, Bi:1, Ko;1> {Mi, Su, Sn:3}, {Mi, Gu, Sn:3}, {Mi, Mb, Sn:3} Kopi <Mi:8, Su:6, Gu:4, Mb:4, Bi:1>, <Su:3, Gu:1,Mb:1, Bi:2>, {Mi, Ko:8}, {Su, Ko:9}, {Gu, Ko:7} , {Mb, Ko:6}, {Bi, Ko:5}, <Gu:2, Mb:1, Bi:2> {Mi, Su, Ko:6}, {Mi, Gu, Ko:4}, {Mi, Mb, Ko:4} Biskuit <Mi:6, Su:3, Gu: 5, Mb:2>, <Su:6, Gu:1, Mb:4>,  <Gu:2, Mb:1> {Mi Bi:6}, {Su Bi:9}, {Gu Bi:8}, {Mb Bi:7} , {Mi, Su, Bi:3}, {Mi, Gu, Bi:5} Minuman Botol <Mi:11, Su:7, Gu:5>, <Su:4>, <Gu:1> {Mi, Mb:11} , {Su, Mb:11} , {Gu, Mb:6},
{Mi, Su, Mb:7} , {Mi, Gu, Mb:5} Gula <Mi:13, Su:5>, <Su:2> {Mi Gu:13}, {Su Gu:7}, {Mi, Su, Gu:5} Susu <Mi:11> {Mi Su:11} Mie Instant - -
Tabel 8. Pola Hasil Berdasarkan Support dan Confidence
Jika Maka Support Confidence Mie_Instant Kecap 8/31 = 26% 8/22 = 36% Mie_Instant Teh Celup 8/31 = 26% 8/22 = 36% Mie_Instant Saos 10/31 = 32% 10/22 = 45% Mie_Instant Snack 7/31 = 23% 7/22 = 32% Mie_Instant Kopi 8/31 = 26% 8/22 = 36% Mie_Instant Minuman Botol 11/31 = 35% 11/22 = 50% Mie_Instant Gula 13/31 = 42% 13/22 = 59% Mie_Instant Susu 11/31 = 35% 11/22 = 50% Susu Snack 8/31 = 26% 8/18 = 44% Susu Kopi 9/31 = 29% 9/18 = 50% Susu Biskuit 9/31 = 29% 9/18 = 50% Susu Minuman Botol 11/31 = 35% 11/18 = 61% Susu Gula 7/31 = 23% 7/18 = 39% Gula Teh Celup 11/31 = 35% 11/17 = 65% Gula Kopi 7/31 = 23% 7/17 = 41% Gula Biskuit 8/31 = 26% 8/17 = 47% Minuman Botol Saos 7/31 = 23% 7/16 = 44% Minuman Botol Snack 7/31 = 23% 7/16 = 44% Minuman Botol Biskuit 7/31 = 23% 7/16 = 44% Biskuit Snack 7/31 = 23% 7/14 = 50% Mie_Instant, Gula Teh Celup 8/31 = 26% 8/13 = 62% Mie_Instant, Saos Minuman Botol 7/31 = 23% 7/10 = 70% Mie_Instant, Susu Minuman Botol 7/31 = 23% 7/11 = 64% Berdasarkan  keterangan  tabel  8  di  atas,
dapat  disimpulkan  hasil  yang  diperoleh  dari pencarian dengan Algoritma FP-Growth memperoleh  hasil  yang  sama  dengan  Algoritma Apriori  yaitu  jika  membeli  mie  instant,  saos, maka  kemungkinan  besar  membeli  minuman botol.  Dari  hasil  pencarian  tersebut,  maka  tata letak  yang  sesuai  dengan  pola  transaksi  di swalayan  tersebut  yaitu  tata  letak  barang  jenis mie  instant  harus  berdekatan  dengan  saos kemudian dengan minuman botol.

## 3.3. Pengujian Dengan Tools Rapidminer
Dari tabulasi itemset pada tabel 3 diatas, kemudian diimport ke dalam aplikasi Rapidminer dalam  bentuk  format  binominal.  Setelah  semua operator  dimasukkan  ke  dalam  form  proses, kemudian diinput nilai minimum_support sebesar 20%,  dan  nilai  minimum_confidence  sebesar 70%.
Gambar 2. Result Algoritma Apriori
Pada  gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori  hanya ditemukan  10  rules  berdasarkan  nilai  minimum support 20% dan nilai minimum confidence 70% yang  telah  ditentukan.  Sedangkan  hasil  dari
pencarian  algoritma  fp-growth  menghasilkan  78 rules  dari  data  yang  sama,  penentuan  nilai minimum support yang sama serta nilai minimum confidence  yang  sama.  Pola  atau  rules  yang terbentuk terlihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 3. Results FP-Growth I
Pada gambar 3 diatas dapat dilihat hasil dari association rules terhadap transaksi swalayan
yaitu  mie  instant,  saos,  minuman  botol, memenuhi  nilai  support  23%,  dan  nilai
confidence  70%.  Sehingga  dapat  diambil kesimpulan  jika  seseorang  membeli  mie  instant, saos,  maka  dia  juga  membeli  minuman  botol. Hasil  dari  penggunaan  Rapidminer  memperoleh hasil yang sama dengan pencarian manual. Rules yang  terbentuk  dari  pencarian  Algoritma  FP- Growth lebih banyak yaitu 78 rules dibandingkan dengan  rules  yang  terbentuk  dari  pencarian dengan Algoritma Apriori hanya 10 rules.
Tingkat  akurasi  antara  kedua  algoritma tersebut  dapat  dilakukan  perhitungan  dengan menggunakan rumus:
a. Tingkat akurasi Algoritma Apriori terhadap

## Fp-Growth adalah
∑𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑟𝑖𝑡𝑚𝑎 𝐴𝑝𝑟𝑖𝑜𝑖𝑟𝑖 ∑𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑟𝑖𝑡𝑚𝑎 𝐹𝑃−𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ = 0,32258065 2,51612903 =
0,12820513 X 100% = 12,8%
b. Tingkat  akurasi  Algoritma  FP-Growth terhadap Apriori adalah
∑𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑟𝑖𝑡𝑚𝑎 𝐹𝑃−𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ ∑𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑟𝑖𝑡𝑚𝑎 𝐴𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖 = 2,51612903
0,32258605 =
7,79999988 X 100% = 780%
Berdasarkan  perhitungan  tingkat  akurasi  antara kedua  algoritma  tersebut,  hasil  akurasi  dari Algoritma FP-Growth lebih tinggi dibandingkan dengan Algoritma Apriori.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pengujian  dari Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth maka dapat diambil kesimpulan bahwa penggunaan  aturan  asosiasi  pada  Swalayan Mohare  dengan  menggunakan  Algoritma  FP- Growth dapat membantu mempermudah Swalayan Mohare dalam menentukan pengaturan tata letak barang sehingga meningkatkan strategi penjualan, yang dapat memperlancar usaha pada swalayan  tersebut.  Dari  hasil  pengujian  dengan menggunakan  aplikasi  rapidminer,  dapat  dilihat bahwa  Algoritma  FP-Growth  lebih  banyak menghasilkan rule dibandingkan dengan Algoritma Apriori sehingga pada Algoritma FP- Growth  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  yang  dihasilkan Algoritma Apriori.

## 5. REFERENSI
[1] Elnita,  Elnita.  Kebijakan  Pengaturan Suasana Toko Pada Minimarket
Anugerah  Wins  Di  Pontianak. Bis-Ma (Bisnis Manajemen) , 2017, 1.10.
[2] Mariko, Muhammad. Perbandingan
Algoritma  Apriori  Dan  Algoritma  Fp- Growth  Untuk  Rekomendasi  Item  Paket Pada  Konten  Promosi. Explore ,  2021,
11.2: 24-28.
[3] D. Sepri, M. Afdal, Dan S. Riau, “Analisa Dan  Perbandingan  Metode  Algoritma
Apriori  Dan  Fp-Growth  Untuk  Mencari Pola Daerah Strategis Pengenalan Kampus  Studi  Kasus  Di  Stkip  Adzkia Padang,” Jurnal Sistem Informasi Kaputama (Jsik) , Vol. 1, No. 1, 2017.
[4] Musdalifah,  Ifa;  Jananto,  Arief.  Analisis Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp-
Growth Dalam Pembentukan Pola Asosiasi Keranjang Belanja Pelanggan. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer , 2022, 18.2: 175-184.
[5] A. Anggrawan, M. Mayadi, Dan C. Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang
Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan  Algoritma  Fp-Growth,” Matrik : Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika Dan Rekayasa Komputer , Vol. 21, No. 1, Hlm. 125–138, Nov 2021, Doi: 10.30812/Matrik.V21i1.1260.
[6] Prahartiwi,  Lusa  Indah;  Dari,  Wulan. Algoritma  Apriori  Untuk  Pencarian Frequent Itemset Dalam Association Rule Mining. Piksel: Penelitian Ilmu Komputer Sistem  Embedded  And  Logic ,  2019,  7.2: 143-152.
[7] M. Paga Tana, F. Marisa, Dan I. Dharma Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan  Produk  Pada  Toko  Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” Jimp-
Jurnal  Informatika  Merdeka  Pasuruan , Vol. 3, No. 2, 2018.
[8] P.  Wijaya  Dan  M.  Siddik,  “Penerapan Association Rule Untuk Menentukan Pola Prilaku  Konsumen  Dalam  Membantu Strategi Penjualan,” Agustus , Vol. 6, No. 3, 2022.
[9] Y.  Andini,  J.  Tata  Hardinata,  Y. Pranayama Purba, Dan P. A. Studi Sistem Informasi  Stikom  Tunas  Bangsa  Jljend Sudirman  Blok  No,  “Penerapan  Data
Mining  Terhadap  Tata  Letak  Buku  Di
Perpustakaan  Sintong  Bingei  Pematang Siantar  Menggunakan  Metode  Apriori,” 2022. [Daring]. Available: Http://Ejournal.Stmik-Time.Ac.Id [10] Al  Syahdan,  Sheih;  Sindar,  Anita.  Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan
Teknologi Informasi (Jnkti) , 2018, 1.2.
[11] P.  N.  Harahap  Dan  S.  Sulindawaty,
“Implementasi  Data  Mining  Dalam
Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus Pt. Arma Anugerah Abadi Cabang Sei  Rampah),” Matics ,  Vol.  11,  No.  2, Hlm. 46, Jan 2020, Doi: 10.18860/Mat.V11i2.7821.
[12] Ramadhan,  Ramadhan;  Setiawan,  Esther Irawati.  Market  Basket  Analysis  Untuk Swalayan  Ksu  Sumber  Makmur  Dengan Algoritma Fp Growth. Insyst: Journal Of Intelligent  System  And  Computation , 2020, 2.1: 34-39.
[13] Rasyidah,
Hasna. Rekomendasi
Pemilihan  Peminjaman  Buku  Favorit  Di Perpustakaan  Menggunakan  Algoritma
Fp-Growth . 2020. Phd Thesis. Universitas Mercu Buana Jakarta.
[14] Febrianti,  Melinska  Ayu,  Et  Al.  Analisis Pola  Pembelian  Pelanggan  Berdasarkan Transaksi  Penjualan  Pada  Ritel  Dengan Metode  Multilevel  Association  Rules. 2022.
[15]  E. Munanda Dan S. Monalisa, “Penerapan
Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi  Penjualan  Untuk  Penentuan Tataletak  Barang  1,” Jurnal  Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi ,  Vol.  7,  No. 2,  Hlm. 173–184,
2021.
[16] Harianto,  Harianto;  Eddy,  Hadryan. Analisa Data Transaksi Penjualan Barang Menggunakan Algoritme Apriori Dan Fp- Growth. Jnanaloka , 2020, 35-43.
[17] A.  Setiawan,  D.  Indra,  Dan  G.  Anugrah, “Penentuan  Pola  Pembelian  Konsumen Pada  Indomaret  Gkb  Gresik  Dengan Metode  Fp-Growth,” Jurnal  Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi , Vol. 2, No. 2, 2019.
[18] Simanjuntak,  Harpa  Erasmus;  Windarto,
Windarto. Analisa Data Mining Menggunakan  Frequent  Pattern  Growth Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Pt  Mora Telematika Indonesia Untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet. Jurnal Media Informatika Budidarma , 2020, 4.4: 914-923. [19] Surojuddin, Nurhadi; Khoerrudin,
Khoerrudin. Penerapan Algoritma Apriori
Untuk  Menentukan  Penjualan  Produk Pada  Minimarket  Studi  Kasus  Indomaret Ruko  Ventura. Jurnal  Sigma ,  2019,  9.4: 1-14 .
[20] Anjumi,  Krisma  Nur.  Analisis  Data  Pola Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Portal Data , 2022, 2.2.