## ASSOCIATION RULE PENGOLAHAN DATA TRANSAKSI TOKO BUNGA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN PROMOSI PAKET BUNGA (STUDI KASUS: FILLEA FLORIST)
Ratna Dian Widyarini, Aries Suharso, Arip Solehudin Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang 41361 ratna.dian225@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pada masa sekarang khususnya dikalangan generasi Z yang gemar memberikan hadiah untuk orang terdekat berupa buket bunga dan sebagainya, membuat banyak toko atau Usaha, Kecil dan Menengah yang menjual buket dengan harga dan bentuk yang bervariasi sesuai dengan keinginan pembeli. Fillea Florist merupakan salah satu toko bunga di daerah Gresik yang menjual berbagai macam karangan bunga seperti buket uang, buket snack, dan lain-lain.  Semakin  banyaknya  toko-toko  sejenis  maka  akan  semakin  meningkat  pula  jumlah  transaksi penjualannya terlebih di hari hari besar. Toko bunga Fillea Florist belum pernah memanfaatkan data transaksi, dan mereka tidak tahu bahwa data tersebut dapat diolah sehingga bermanfaat bagi toko itu sendiri. Penulis memilih toko bunga Fillea Florist karena jumlah pelanggan mereka dengan followers instagram yang banyak, menerima pemesanan  buket  secara offline dan online. Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  dan  membandingkan algoritma apriori dan FP-Growth untuk mengolah data transaksi toko bunga untuk mengetahui pola pembelian konsumen yang akan dimanfaatkan sebagai strategi bisnis. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in  Databases menggunakan  algoritma  apriori  dan  FP-Growth.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dua  algoritma, didapatkan  14  rule  pada  algoritma  apriori  dan  8  rule  terbaik  untuk  algoritma  FP-Growth  serta lift  ratio yang memenuhi syarat.  Hasil akhir dari penelitian ini dapat dijadikan sebagai pengembangan strategi pembelian barang bagi pihak toko dan bisa juga sebagai strategi bisnis promosi dalam meningkatkan ketertarikan pembeli.
Kata kunci: algoritma apriori, algoritma fp-growth, data mining.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang  ini  dengan  kecanggihan teknologi  digital,  membuat  banyak  toko  atau  tempat usaha yang menjual produk dengan harga dan bentuk yang  bervariasi  sesuai  dengan  keinginan  pembeli. Namun  hal  tersebut  pun  harus  beriringan  dengan sejalannya kerapihan toko dalam mengelola transaksi dan  data  penjualan.  Setiap  toko  juga  harus  memiliki catatan  transaksinya  sendiri,  serta  yang  masih disimpan  secara  manual  atau  di  komputer.  Namun tidak  sedikit  toko  yang  masih  menggunakan  cara manual, hal ini terlihat pada studi kasus Fillea Florist yang kesulitan dalam menyimpan data secara efisien. Padahal,  teknik  data  mining  dapat  digunakan  untuk menggunakan  data  transaksi  untuk  menghasilkan informasi baru yang dapat diolah dan digunakan untuk membuat  strategi  bisnis  toko,  mengetahui  kebutuhan pelanggan  untuk  membeli  buket  yang  disesuaikan dengan preferensi serta hal-hal lainnya.
Toko dapat melihat support dan confidence dari barang atau produk yang dijual dengan menggunakan pendekatan  algoritma  apriori  dan Frequent  Pattern Growth .  Pendekatan FP-Growth terdiri  dari  langkah pengumpulan data, penghitungan frekuensi, reorganisasi  data  transaksi,  pembentukan  pohon,  dan pencarian item yang sering muncul.  Algoritma apriori akan memberikan data transaksi yang digunakan guna memberi  informasi  tentang  kebiasaan  transaksi  dari konsumen,  sedangkan  pada  algoritma FP-Growth
berguna  untuk  mengubah  informasi  data  transaksi penjualan  menjadi  presentase  produk  yang  sering terjual  atau  pun  tidak.  Algoritma FP-Growth juga berguna untuk memperbaiki algoritma Aprirori dalam mengolah  data  transaksi  penjualan.  Dalam  penelitian ini,  peneliti  menggunakan  salah  satu  metode  data mining,  yaitu  algoritma  Apriori  dan FP-Growth dengan  bantuan software  Rapidminer  dengan menerapkan  dan  membandingkan  algoritma  apriori dengan FP-Growth adalah  tujuan  dari  penelitian  ini. Algoritma apriori merupakan algoritma yang mengumpulkan data terlebih dahulu, mengidentifikasi data dengan mencari pasangan dari hal-hal yang sering muncul,  kemudian  mencari  pola.  Pada FP-Growth dengan  menggunakan  frekuensi  pembelian ,  FP- Growth membuat  pohon  berdasarkan  aturan  asosiasi yang  ditetapkan.  Berdasarkan  identifikasi  masalah  di atas,  Maka  dari  itu  penulis  akan  melaksanakan penelitian terkait penerapan algoritma Apriori dan FP- Growth  pada  data  transaksi  toko  bunga  Fillea  Florist untuk  mengetahui  pola  pembelian  konsumen,  yang diharapkan  dapat  digunakan  dan  dimanfaatkan  lebih lanjut oleh toko tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian sebelumnya, peneliti mendapati setidaknya sebanyak delapan jurnal yang di analisis  sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini. Pembandingan  pada  penelitian  sebelumnya  ini  akan
menunjukkan  kejelasan  dan  kesadaran  tentang penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  serta memberikan justifikasi yang kuat untuk relevansi dan kontribusi penelitian ini.
Salah  satunya  ialah  penelitian  yang  dilakukan oleh Arin Novianti, Mega Yuliani Yawan, dan Muarief Ahlun  Nazar  terkait  penelitian  dengan  judul “Implementasi  Data  Mining  dalam  Pengolahan  Data Transaksi  Toko  Sembako  Menggunakan  Algoritma Apriori (Studi Kasus: Toko Devan Mart)”. Penelitian ini  menggunakan  metode  Algoritma  Apriori  dalam pemecahan masalahnya [1].
Proses  pencarian  pola  atau  informasi  menarik dalam  satu  set  data  menggunakan  alat  atau  prosedur tertentu dikenal sebagai data mining [2].
Pendekatan mendasar untuk menemukan kumpulan item umum dalam aturan asosiasi Boolean disebut  dengan  algoritma  apriori  [3].  Supermarket adalah  salah  satu  contoh  keranjang  pasar  yang menggunakan  algoritme  apriori  untuk  mengungkap kebiasaan  pembelian  pelanggan.  Algoritma  apriori sering  digunakan  dalam  data  transaksi,  juga  dikenal sebagai  keranjang  pasar.  Proses  pencarian  asosiasi menggunakan  bantuan  algoritma  apriori  untuk menghasilkan pola kombinasi item dan aturan sebagai pengetahuan dan informasi penting dari data transaksi penjualan [4].
Algoritma  FP-Growth  menggunakan  konsep membangun  pohon,  yang  biasa  disebut  dengan  FP- Tree,  dalam  mencari  Frequent  itemset  daripada membangkitkan kandidat seperti yang dilakukan pada Algoritma  apriori  [5].  Karena  pemrosesannya  yang lebih  cepat,  ini  merupakan  perbandingan  dengan algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  konvensional memakan  waktu  terlalu  lama  dibandingkan  dengan algoritma apriori parallel [6].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode, diantaranya sebagai berikut:

## 3.1. Studi Pustaka Dan Pengumpulan Data
Pada bagian studi pustaka ini peneliti melakukan kegiatan penelitian
dengan
tujuan
untuk mengidentifikasi  permasalahan  yang  muncul  di  toko yang  dijadikan  sebagai  subjek  penelitian.  Metode  ini diterapkan atas kajian jurnal ilmiah, laporan penelitian, yang berkaitan dengan pemodelan yang menggunakan algoritma  apriori  dan FP-Growth dengan  harapan dapat menjadi acuan implementasi pada aplikasi yang sesuai dan hasilnya dapat digunakan untuk mendukung tugas akhir.
Sedangkan  pada  bagian  pengumpulan  data, peneliti  melakukan  teknik  pengumpulan  data,  seperti mewawancarai orang-orang dan melakukan pengamatan langsung pada toko atau objek penelitian, untuk  mengumpulkan  data  transaksi  penjualan  dari Fillea  Florist  yaitu  pihak  toko  memberikan  data transaksi yang dikelola Januari 2022 – Juli 2022 yang akan digunakan sebagai sumber penelitian.

## 3.2. Proses Data Mining
Teknik asosiasi adalah metode data mining yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pemodelan  berusaha untuk  mengidentifikasi  aturan  asosiasi.  Aturan asosiasi  ini  kemudian  digunakan  sebagai  panduan untuk  menentukan  pasangan  objek  dari  berbagai kategori karangan  bunga.  Data yang  diolah dikumpulkan  menggunakan  tahapan  dari Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Setelah  melakukan observasi dan wawancara pada pihak toko bunga, data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data transaksi  pembelian  pada  toko  bunga  Fillea  Florist. Data yang digunakan masih berupa data mentah yang dikumpulkan  secara  manual  dengan  memeriksa  data arsip  pembelian  bunga  setiap  bulannya.  Terdapat sebanyak  377  transaksi  selama  Januari  –  Juli  2022, kemudian  melalui  proses  seleksi  data  terdapat  99 transaksi data dengan 306 jumlah produk terjual yang akan digunakan.
Tabel 1. Item terjual Januari – Juli 2022
No Item Terjual 1 Bunga Kering 91 2 Fresh Flower 84 3 Buket Uang 59 4 Buket Snack 36 5 Artificial Flower 25 6 Boneka 11 Total 306
Tabel  1  merupakan  data  keseluruhan  produk yang terjual selama bulan yang telah ditentukan.
3.3. Preprocessing Data
Setelah melalui tahapan pemilihan, pengkategorisasian  data  selanjutnya  adalah  data dibersihkan dengan menghapus baris yang mengandung  duplikat,  atribut  yang  tidak  perlu digunakan seperti nama pembeli, dan tanggal. Dengan menggunakan tools RapidMiner Studio, data dibersihkan dengan hasil sebagai berikut.
Gambar 1. Data Transaksi dalam Rapidminer

## 3.4. Transformation Data
Pada  tahap  ini,  dataset  sebelumnya  diubah  yang sebelumnya  masih  berupa  angka  menjadi  bentuk nominal menjadi 1 dan 0. Angka 1 yang menunjukan bahwa  sebuah  produk  terjual  dalam  satu  transaksi tersebut  yang  sebelumnya  masih  berupa  numerik sesuai dengan jumlah yang terjual, sedangkan angka 0 menunjukan  produk  yang  tidak  terjual  dalam  satu transaksi.
Gambar 2. Hasil transformasi
Pada gambar 2 merupakan hasi data transformasi yang akan digunakan pada proses selanjutnya.

## 3.5. Data Mining
Bagian  ini  sangat  penting,  yaitu  melakukan perhitungan dan pembuktian menggunakan algoritma apriori dan FP-Growth.

## 3.6. Algoritma Apriori
Berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan  support  1 item menggunakan rumus dibawah sebagai berikut:
𝐒𝐮𝐩𝐩𝐨𝐫𝐭 (𝐀)
= 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐌𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀
𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 Tabel 2. Hasil 1-itemset Itemset Support Count Support Buket Uang 55 0.55 Fresh Flower 49 0.49 Bunga Kering 45 0.45 Buket Snack 34 0.34 Boneka 11 0.11 Artificial 19 0.19
Tabel  diatas  merupakan  perhitungan  support count  dari  1  itemset  dari  sekumpulan  database. Minimum  support yang  ditentukan  sebesar  0.02  atau 2%.  Kemudian  dihitung  menggunakan  rumus  yang sama dengan iterasi ke 1 yaitu dengan hasil:
Tabel 3. Hasil 2-itemset Item Support Count Support Buket Uang, Fresh Flower 19 0.19 Buket Uang, Bunga Kering 33 0.33 Buket Uang, Buket Snack 3 0.03 Buket Uang, Boneka 3 0.03 Buket Uang, Artificial 7 0.07 Fresh Flower, Bunga Kering 4 0.04 Fresh Flower, Buket Snack 20 0.2 Fresh Flower, Boneka 5 0.05 Fresh Flower, Artificial 9 0.09 Bunga Kering,Buket Snack 12 0.12 Bunga Kering, Boneka 3 0.03 Bunga Kering, Artificial 1 0.01 Buket Snack, Boneka 2 0.02 Buket Snack, Artificial 5 0.05 Boneka, Artificial 3 0.03 Setelah  pembentukan  2  itemset,  selanjutnya adalah mencari nilai confidence sebesar 0.05.

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (A, B)
= Jumlah Transaksi Mengandung A dan B
Total transaksi Mengandung A Tabel 4. Hasil Confidence 2-itemset Item Support Count (A∩B) A Confid ence Buket Uang, Fresh Flower 19 55 0.34 Buket Uang, Bunga Kering 33 55 0.6 Buket Uang, Buket Snack 3 55 0.05 Buket Uang, Boneka 3 55 0.05 Buket Uang, Artificial 7 55 0.12 Fresh Flower, Bunga Kering 4 49 0.08 Fresh Flower, Buket Snack 20 49 0.4 Fresh Flower, Boneka 5 49 0.1 Fresh Flower, Artificial 9 49 0.1 Bunga Kering,Buket Snack 12 45 0.26 Bunga Kering, Boneka 3 45 0.06 Bunga Kering, Artificial 1 45 0.02 Buket Snack, Boneka 2 34 0.05 Buket Snack, Artificial 5 34 0.1 Boneka, Artificial 3 11 0.27
Setelah  perhitungan  2,  selanjutnya  dibuat beberapa  aturan  asosiasi  yang  didapatkan.  Untuk aturan  asosiasi  yang  memenuhi  confidence  0.05 dimasukkan kedalam tabel aturan asosiasi.
Tabel 5. Hasil Aturan Asosiasi Algoritma Apriori
Item Confidence Support Buket Uang, Fresh Flower 0.34 0.19 Buket Uang, Bunga Kering 0.6 0.33 Buket Uang, Buket Snack 0.05 0.03 Buket Uang, Boneka 0.05 0.03 Buket Uang, Artificial 0.12 0.07 Fresh Flower, Bunga Kering 0.08 0.04 Fresh Flower, Buket Snack 0.4 0.2 Fresh Flower, Boneka 0.10 0.05
Item Confidence Support Fresh Flower, Artificial 0.10 0.09 Bunga Kering,Buket Snack 0.26 0.12 Bunga Kering, Boneka 0.06 0.03 Buket Snack, Boneka 0.05 0.02 Buket Snack, Artificial 0.10 0.05 Boneka, Artificial 0.27 0.03
Hasil  aturan  asosiasi  secara  keseluruhan  yaitu terdapat 14 aturan berdasarkan perhitungan minimum support  dan  confidence  yang  telah  ditentukan  besar support 0.02 dan confidence 0.05.

## 3.7. Algoritma FP-Growth
Kemudian  FP-Tree  dibangun  dari  dataset  diatas dengan melihat transaksi pertama sampai ketujuh. FP- Tree  yang  pertama  dilihat  dari  TID  1  dan  seterusnya seperti gambar dibawah ini:
Gambar 3. Pembentukan FP-Tree TID1
Setelah  pembacaan  data  transaksi  ke  1  bulan Januari,  kemudian  dilanjut  transaksi  bulan  ke  2  dan seterusnya.
Gambar 4. Pembentukan FP-Tree TID99

## 3.8. Pembentukan Conditional Pattern Base
Basis pola kondisional ini akan berisi pola-pola frekuensi yang sering muncul bersama dengan item A dalam  subset  data  yang  memenuhi  kondisi  tertentu tersebut.
Tabel 6. Hasil Conditional Pattern Base
Suffix Conditional Pattern Base A {BS:2} {BS,B:1} {BU:4} {BU,B:1}{BU,FF,BS:1} {FF:6}
{FF,B:1}{B:1}
B
{BS:1} {BU:1} {BU,BK:2} {FF:5}{BK,BS:1}
Suffix Conditional Pattern Base BS {BU,BK:1} {BU,FF:2} {FF:17}{BK:10} BK {BU:31} {BU,FF:2} {FF:2} FF {BU:19} BU -

## 3.9. Pembangunan Conditional FP-Tree
Konstruksi  FP-tree  terdiri  dari  pembentukan tabel  header  dan  konstruksi  pohon  itu  sendiri.  Pada bagian ini ditentukan minimum support yaitu 1.
Tabel 7. Hasil Conditional FP-Tree
Suffix Conditional FP-Tree A {B:1}{BS:2, B:1} {BU:3,B:1, FF:1,BS:1} {FF:2,B:1} B {BS:1}{BU:2,BK:1} BS {BU:2,BK:1,FF:1} {FF:2,BK:1} BK {BU:2, FF:1} {FF:1} FF {BU:1} BU - 3.10. Pembangunan Frequent Pattern Generated
Sedangkan pada titik ini conditional FP-Tree dan mencari single  path digabungkan  atau  diasosiasikan dengan elemen yang telah diketahui sebelumnya.
Tabel 8. Hasil Frequent Pattern Generated Suffix Frequent Pattern Generated A {A,B:3}{A,BS:3} {A,BU:3} {A,FF:3} B {B,BS:1} {B,BU:2} {B,BK:1} BS {BS,BU:2} {BS,BK:2} {BS,FF:3} BK {BK,BU:2} {BK,FF:2} FF {FF,BU:1} BU - Pada  tahap  ini  adalah  proses  terakhir  dalam algoritma FP-Growth yang dilakukan untuk membentuk atau mencari frekuensi antar item dengan nilai support 0.02 (2%).
Tabel 9. Hasil Support FP-Growth Item Support If A, then B 3/99 = 0.03 If A, then BS 3/99 = 0.03 If A, then BU 3/99 = 0.03 If A, then FF 3/99 = 0.03 If B, then BS 1/99 = 0.01
If B, then BU 2/99 = 0.02 If B, then BK 1/99 = 0.01
If BS, then BU 2/99 = 0.02 If BS, then BK 2/99 = 0.02
If BS, then FF 3/99 = 0.03
If BK, then BU 2/99 =0.02
If BK, then FF 2/99 = 0.02
If FF, then BU 1/99 = 0.01
Item yang tidak memenuhi nilai confidence akan dieliminasi  setelah  mendapatkan  hasil  minimum support.
Tabel 10. Hasil Confidence FP-Growth Item Confidence If A, then B 3/19 = 0.15 If A, then BS 3/19 = 0.15 If A, then BU 3/19 = 0.15 If A, then FF 3/19 = 0.15 If B, then BS 1/11 = 0.09 If B, then BU 2/11 = 0.18 If B, then BK 1/11 = 0.09 If BS, then BU 2/34 = 0.05 If BS, then BK 2/34 = 0.05 If BS, then FF 3/34= 0.08 If BK, then BU 2/45 =0.04 If BK, then FF 2/45 = 0.04 If FF, then BU 1/49 = 0.02
Dari  hasil  perhitungan  manual  pada  algoritma FP-Growth, didapatkan rules berikut: 1. If A, then B dengan support 0.03 dan confidence 0.15
2. If A, then BS dengan support 0.03 dan confidence 0.15 3. If A, then BU dengan support 0.03 dan confidence 0.15 4. If A, then FF dengan support 0.03 dan confidence 0.15 5. If B, then BU dengan support 0.02 dan confidence 0.18 6. If BS, then BU  dengan  support  0.02  dan confidence 0.05
7. If BS, then BK  dengan  support  0.02  dan confidence 0.05
8. If BS, then FF  dengan  support  0.03  dan confidence 0.08

## 3.11. Evaluasi
Selanjutnya  menguji  tingkat  validitas  dengan melakukan perhitungan nilai lift antara kombinasi item yang sudah terbentuk.
Rumus nilai lift yang digunakan adalah:

## 𝐿𝑖𝑓𝑡  = Confidence (A dan B) Benchmark Confidence (A, B)
Untuk pengujian validitas pada perhitungan algoritma apriori dan FP-Growth ditampilkan pada tabel berikut:
Hasil analisis lift ratio dijelaskan sebagai berikut:
1.  Sebuah  lift  ratio  >1.0  menyatakan  Ans  dan  Cons muncul  lebih  sering  dari  yang  diharapkan, kemunculan  rule  Ant  memunculkan  efek  positif terhadap kemunculan Cons.
2.  Sebuah  lift  ratio  <1.0  menyatakan  Ant  dan  Cons muncul  lebih  jarang  dari  yang  diharapkan, kemunculan  rule  Ant  memiliki  efek  negative terhadap kemunculan Cons.

## Tabel 11. Hasil Lift Ratio
Item Lift Jika membeli Buket Uang maka akan membeli Bunga Kering 1.3 Jika membeli Fresh Flower, maka akan membeli Buket Snack 1.17 Jika membeli Boneka, maka akan membeli bunga Artificial 1.42 Jika membeli Buket Snack, maka akan membeli Artificial 5.26 Jika membeli bunga Artificial, maka akan membeli Boneka 1.3

## 3.12. Knowledge Presentation
Proses  paling  akhir  dari  proses  KDD,  data-data yang sudah diproses divisualisasikan agar lebih mudah dipahami oleh pengguna dan diharapkan bisa diambil tindakan berdasarkan analisis.

## Tabel 12. Knowledge Presentation
Strong Association Rule
Knowledge Presentation Jika membeli Buket Uang maka akan membeli Bunga Kering Item Buket Uang dan Bunga Kering harus menambah stock dalam penyimpanan dan juga membuat variasi promo bundle pembelian dari item tersebut. Jika membeli Fresh Flower, maka akan membeli Buket Snack Item Fresh Flower dan Buket Snack harus menambah stock dalam penyimpanan dan juga membuat variasi promo bundle pembelian dari item tersebut. Jika membeli Boneka, maka akan membeli bunga Artificial Item Boneka dan bunga Artificial harus menambah stock dalam penyimpanan dan juga membuat variasi promo bundle pembelian dari item tersebut.
Jika membeli Buket Snack, maka akan membeli Artificial Item Buket Snack dan bunga Artificial harus menambah stock dalam penyimpanan dan juga membuat variasi promo bundle pembelian dari item tersebut. Jika membeli bunga Artificial, maka akan membeli Boneka Item Artificial dan Fresh Flower harus menambah stock dalam penyimpanan dan juga membuat variasi promo bundle pembelian dari item tersebut.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dua  algoritma, didapatkan  14  rule  pada  algoritma  apriori  dan  8  rule terbaik untuk algoritma FP-Growth. Hasil perbandingan dari kedua algoritma tersebut didapatkan:
a. Hasil  penggujian  waktu  yang  digunakan  apriori untuk  mengeksekuisi  lebih  cepat  dibandinggkan FP-Growth.  Meskipun  apriori  melakukan  scan databse  sebanyak  transaksi  yang  ada  sedangkan FP-Growth  hanya  melakukan  scan  basis  data sebanyak 2 kali, tetapi pembentukan FP-Tree yang mengakibatkan  FP-Growth  membutuhkan  banyak waktu untuk mengeksekusi. Berbeda jika pengujian  menggunakan  tools  Rapidminer,  tidak ada  perbedaan  waktu  karena  diproses  secara bersamaan menggunakan operator multiply.
b. Aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma Apriori juga dihasilkan oleh algoritma FP-Growth, sehingga hasil algoritma Apriori sama seperti FP- Growth.
c. Dengan  tools  RapidMiner,  aturan  asosiasi  yang dihasilkan oleh algoritma  Apriori hanya disajikan dalam  bentuk  deskripsi,  sedangkan  algoritma  FP- Growth  disajikan  dalam  bentuk  tabel  data, deskripsi, dan grafik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan berbagai macam perhitungan dan pengujian, didapatkan kesimpulan dari algoritma apriori dan FP-Growth dari kedua algoritma yang diuji sama-sama  mampu  membentuk  2  kombinasi  itemset. Dengan  menggunakan  algoritma  apriori  dan  FP- Growth  hasil  pengujian  dua  algoritma  menunjukan algoritma  apriori  yang  paling  cepat  untuk  dieksekusi dibanding  FP-Growth.  Walaupun  algoritma  apriori memerlukan  scan  database  berulangkali  tetapi  dalam pembentukan FP-Growth dengan FP-tree membutuhkan  waktu  yang lama. Dari aturan asosiasi dua  algoritma  tersebut  bisa  digabung  untuk menentukan  strategi  promosi  baik  dalam  bentuk bundle atau paket hemat bisa dilihat pada knownledge presentation. Berdasarkan penambangan itemset yang telah diuji pada algoritma apriori dan FP-Growth, bisa mengetahui pola pembelian konsumen dari rules yang dihasilkan  yaitu  jika  membeli  buket  uang  maka pembeli  mengkombinasi  dengan  bunga  kering,  jika konsumen  membeli fresh  flower maka  pembeli  juga mengkombinasikan dengan buket snack, jika
konsumen  membeli  buket  boneka  maka  akan mengkombinasikan  dengan  bunga  artificial,  jika konsumen  membeli  buket  snack  maka  akan mengkombinasikan  dengan  bunga  artificial,  dan  jika konsumen  membeli  bunga  artificial  maka  akan mengkombinasikan dengan boneka. Dengan menggunakan  tools  rapidminer  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  oleh  algoritma  apriori  hanya  disajikan dalam  bentuk  deskripsi,  tabel  data,  deskripsi,  dan grafik  maka  akan  memudahkan  user  dalam  melihat hasil aturan asosiasi.
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti menyarankan  untuk  menggunakan  data  lebih  banyak lagi, dari segi atribut maupun jumlah transaksi. Serta untuk penelitian selanjutnya, penetapan nilai confidence  dan  support  minimum  yang  lebih  besar, agar tingkat akurasi  sistem  menjadi lebih baik,  dapat mengimplementasi  hasil  dari  aturan  asosiasi  dan knowledge  presentation untuk  diterapkan  pada  toko bunga  atau  bahkan  system  informasi  serta  dapat membandingkan dua algoritma dengan menggunakan algoritma yang lain seperti Eclat, Tanagra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nofianti,  A.,  Yawan,  M.  Y.,  &  Nazar,  M.  A. (2023).  Implementasi  data  mining  dalam Pengolahan  data  Transaksi  toko  Sembako Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Toko  Devan  mart).  G-Tech:  Jurnal  Teknologi Terapan, 7(1), 165-173.
[2] Yuli Mardi, "Data Mining: Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,"  Jurnal  Edik Informatika, pp. 213-219.
[3] Saefudin, S., & Fernando, D. (2020). Penerapan data  mining  rekomendasi  buku  menggunakan algoritma apriori. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 7(1), 50.
[4] Liansyah, O., & Destiana, H. (2020). The Use Of Apriori  Algorithm  In  The  Formation  Of Association Rule At Lotteria Cibubur. SinkrOn, 4(2), 76.
[5] Fitriati, D., & Amiga, B. P. (2020). Implementation  Of  Data  Mining  To  Determine The Association Between Body Category Factors Based  On  Body  Mass  Index.  Jurnal  Riset Informatika, 2(4), 233-240.
[6]  Gupta, P.,  &  Sawant, V.  (2021).  A  Parallel Apriori  Algorithm  And  FP-  Growth  Based  On SPARK. ITM Web of Conferences , 40 , 0304