Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024

## ANALISIS ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP GROWTH
Beni Aktavera 1 , Satrianansyah 2 , Elmayati 3 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 4*
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pat Petulai, Rejang Lebong, Indonesia
2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia e-mail: 1 beniaktavera@gmail.com , 2 satrianansyah@univbinainsan.ac.id,
3 elmayati@univbinainsan.ac.id, 4* harmaoktafialingga@gmail.com
Abstrak
Analisis  asosiasi  merupakan  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan atau  pola  tersembunyi  antara  item  dalam  sebuah  dataset.  Dua  algoritma  populer  yang  sering digunakan  dalam  analisis  asosiasi  adalah  Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth.  Algoritma Apriori  bekerja  dengan  prinsip  mencari  frekuensi  itemset  yang  muncul  dalam  dataset.  Proses  ini dimulai  dengan  mengidentifikasi  item-item  yang  paling  sering  muncul,  kemudian  memperluasnya menjadi  kombinasi  item  yang  lebih  besar  dan  memeriksa  frekuensinya.  Algoritma  ini  menggunakan konsep  support  dan  confidence  untuk  mengukur  kekuatan  asosiasi  antara  item.  Support  mengukur seberapa sering suatu itemset muncul dalam dataset, sedangkan confidence mengukur seberapa sering item  B  muncul  di  transaksi  yang  mengandung  item  A.  Meskipun  Algoritma  Apriori  efektif  dalam menemukan  aturan  asosiasi,  algoritma  ini  bisa  menjadi  tidak  efisien  pada  dataset  yang  sangat  besar karena  harus  melakukan  banyak  iterasi  dan  memindai  dataset  berkali-kali.  Sebagai  alternatif, Algoritma FP-Growth menggunakan pendekatan yang berbeda dengan membangun struktur data yang disebut FP-Tree (Frequent Pattern Tree) untuk menyimpan informasi tentang frekuensi itemset dalam dataset  [1].  FP-Tree  memungkinkan  Algoritma  FP-Growth  untuk  memindai  dataset  hanya  dua  kali, yang  membuatnya  lebih  efisien  dibandingkan  dengan  Algoritma  Apriori.  Setelah  membangun  FP- Tree,  algoritma  ini  kemudian  menggunakan  teknik  divide-and-conquer  untuk  menemukan  itemset yang sering muncul tanpa harus melakukan iterasi berulang kali. Studi perbandingan antara Algoritma Apriori  dan  FP-Growth  menunjukkan  bahwa  FP-Growth  cenderung  lebih  efisien  dalam  hal  waktu komputasi  dan  penggunaan  memori,  terutama  pada  dataset  yang  besar.  Namun,  Algoritma  Apriori masih memiliki keunggulan dalam hal interpretasi hasil yang lebih mudah dipahami dan implementasi yang  lebih  sederhana  [2].  Penelitian  ini  menganalisis  kinerja  kedua  algoritma  menggunakan  dataset transaksi  penjualan,  membandingkan  efisiensi  komputasi,  penggunaan  memori,  dan  waktu  eksekusi. Hasil. Penelitian ini tidak terlalu berbeda yang signifikankedua algoritma menghasilkan data best rule sebanyak  10  item  set,namun  pemilihan  algoritma  harus  disesuaikan  dengan  karakteristik  dan  ukuran dataset yang digunakan.
Kata Kunci : Data mining, Algoritma Apriori,Algoritma FP-Growth , Association Rule

## Abstract
Association analysis is a data mining technique used to find hidden relationships or patterns between items in a dataset. Two popular algorithms that are often used in association analysis are the Apriori Algorithm and the FP-Growth Algorithm. The Apriori algorithm works on the principle of finding the frequency of itemsets that appear in the dataset. This process begins by identifying the most frequently occurring items, then expanding this to larger combinations of items and examining their frequency. This  algorithm  uses  the  concepts  of  support  and  confidence  to  measure  the  strength  of  association between  items.  Support  measures  how  often  an  itemset  appears  in  the  dataset,  while  confidence measures how often item B appears in transactions containing item A. Although the Apriori algorithm is  effective  in  finding  association  rules,  this  algorithm  can  be  inefficient  on  very  large  datasets because it has to perform many iterations and scan the dataset many times. As an alternative, the FP- Growth  algorithm  uses  a  different  approach  by  building  a  data  structure  called  FP-Tree  (Frequent Pattern Tree) to store information about the frequency of itemsets in the dataset. FP-Tree allows the FP-Growth Algorithm to scan the dataset only twice,  which makes it more efficient  compared to the Apriori  Algorithm [1] .  After  building  the  FP-Tree,  this  algorithm  then  uses  the  divide-and-conquer technique to find itemsets that frequently appear without having to iterate repeatedly. A comparative
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024
study between the Apriori Algorithm and FP-Growth shows that FP-Growth tends to be more efficient in  terms  of  computing  time  and  memory  usage,  especially  on  large  datasets.  However,  the  Apriori algorithm still has advantages in terms of interpretation of results that are easier to understand and simpler  implementation [2] .  This  research  analyzes  the  performance  of  both  algorithms  using  sales transaction datasets, comparing computational efficiency, memory usage, and execution time. Results. This  research  is  not  significantly  different,  both  algorithms  produce  best  rule  data  of  10  item  sets, however the choice of algorithm must be adjusted to the characteristics and size of the dataset used.
Keywords : Data mining, Apriori algorithm, FP-Growth algorithm, Association rule

## I. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  jumlah  data yang  dihasilkan  oleh  berbagai  aktivitas manusia meningkat secara eksponensial. Data ini,  jika  dianalisis  dengan  tepat,  dapat memberikan  wawasan  berharga  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan yang  lebih  baik,  peningkatan  efisiensi operasional,  dan  penciptaan  nilai  baru.  Salah satu  teknik  data  mining  yang  digunakan untuk  menggali  informasi  dari  data  besar adalah analisis asosiasi. Analisis ini bertujuan untuk  menemukan  hubungan  atau  pola tersembunyi  antara  item-item  dalam  suatu dataset.  Analisis  asosiasi  sering  digunakan dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  analisis keranjang  belanja,  di  mana  tujuannya  adalah untuk  menemukan  produk  yang  sering  dibeli bersama  oleh  pelanggan,  atau  dalam  sistem rekomendasi,  di  mana  pola-pola  yang ditemukan dapat digunakan untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan  pembelian  sebelumnya.  Dua algoritma  yang  paling  umum  digunakan dalam  analisis  asosiasi  adalah  Algoritma Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth  [3]. Pemasalahan  yang  ada  Namun,  seiring dengan  pertumbuhan  volume  data,  muncul tantangan  dalam  hal  efisiensi  dan  kecepatan analisis.  Algoritma  yang  digunakan  harus mampu  menangani  dataset  besar  dengan cepat  dan  efisien  tanpa  mengorbankan akurasi  hasil  analisis.  Algoritma  Apriori, meskipun populer, diketahui memiliki beberapa  kelemahan  dalam  hal  ini,  terutama ketika  diterapkan  pada  dataset  yang  sangat besar. Algoritma ini harus melakukan banyak iterasi  dan  memindai  dataset  berkali-kali,
yang  dapat  mempengaruhi  kinerjanya  [4].  Di  sisi lain, Algoritma FP-Growth dikembangkan sebagai  alternatif  yang  lebih  efisien.  Dengan menggunakan struktur data yang disebut FP-Tree, algoritma  ini  mengurangi  jumlah  pemindaian dataset  dan  memproses  data  dengan  lebih  cepat. Namun, kedua algoritma ini memiliki karakteristik dan keunggulan masing-masing yang perlu dipertimbangkan [5].
Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis asosiasi menggunakan Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth serta membandingkan kinerja keduanya dalam hal efisiensi  waktu  komputasi  dan  penggunaan memori.  Secara  lebih  spesifik,  tujuan  yang  ingin dicapai  Mengidentifikasi  pola-pola  atau  aturan asosiasi  yang  signifikan  dalam  dataset  yang digunakan, dan Membandingkan performa Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth dalam  hal  waktu  komputasi  dan  penggunaan memori.  Dua  algoritma  ini  digunakan  dengan pertimbangan  Algoritma  Apriori  dipilih  dalam penelitian  ini  karena  merupakan  salah  satu algoritma  klasik  dan  paling  banyak  digunakan dalam  analisis  asosiasi.  Algoritma  ini  didasarkan pada  prinsip  "Apriori"  yang  menyatakan  bahwa semua  subset  dari  itemset  yang  sering  muncul juga  harus  sering  muncul.  Dengan  kata  lain,  jika suatu  itemset  dianggap  sering  muncul  (frequent itemset), maka semua subset dari itemset tersebut juga  harus  memenuhi  syarat  sebagai  frequent itemset.  Keuntungan  utama  dari  Algoritma Apriori adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi  itemset  yang  sering  muncul  dan menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  dapat  dengan mudah  diinterpretasikan  oleh  pengguna.  Selain itu, Algoritma Apriori relatif mudah diimplementasikan  dan  dipahami,  membuatnya menjadi  pilihan  yang  baik  untuk  pemula  dalam bidang  data  mining.  Dan  Algoritma  FP-Growth
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024
dipilih  sebagai  alternatif  untuk  mengatasi kelemahan Algoritma Apriori [6].
Algoritma ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dengan
meminimalkan  jumlah  pemindaian  dataset. FP-Growth  menggunakan  struktur  data  yang disebut  FP-Tree  untuk  menyimpan  informasi frekuensi  itemset,  yang  memungkinkan algoritma  ini  memproses  data  dengan  lebih cepat.  Setelah  FP-Tree  dibangun,  algoritma ini  menggunakan  teknik  divide-and-conquer untuk  menemukan  itemset  yang  sering muncul  tanpa  harus  melakukan  iterasi berulang  kali.  Keuntungan  utama  dari Algoritma  FP-Growth  adalah  efisiensinya dalam menangani dataset besar, membuatnya lebih  cocok  untuk  aplikasi  skala  besar  di mana  kecepatan  dan  penggunaan  sumber daya komputasi menjadi faktor kritis [3].
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam
mengenai performa dan karakteristik Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth dalam analisis asosiasi. Dengan membandingkan kedua algoritma ini, penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan  panduan  praktis  bagi  peneliti dan  praktisi  dalam  memilih  algoritma  yang paling  sesuai  untuk  kebutuhan  analisis  data mereka.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan  lebih  lanjut  dari  algoritma- algoritma  yang  lebih  efisien  dan  efektif dalam
analisis asosiasi. Dengan meningkatnya volume dan  kompleksitas data yang  dihasilkan  setiap  hari,  kebutuhan  akan metode  analisis  yang  efisien  dan  efektif menjadi  semakin  penting  [5].  Algoritma Apriori dan FP-Growth menawarkan
pendekatan  yang  berbeda  dalam  analisis asosiasi,  masing-masing  dengan  kelebihan dan  kekurangannya.  Melalui  penelitian  ini, diharapkan dapat diperoleh pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana kedua algoritma  ini  bekerja  dan  kapan  sebaiknya masing-masing digunakan
untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal  dalam analisis data [7].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Sebagai  bidang  ilmu  yang  relative  baru, saat  ini  Data  Mining  menjadi  salah  satu  pusat perhatian  para  akademis  maupun  praktisi  [8]. Data  mining  adalah  proses  untuk  mendapatkan informasi  yang  berguna  dari  basis  data  yang besar  dan  perlu  diekstraksi  agar  menjadi informasi  baru  dan  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  [9].  Data  mining  adalah proses  menganalisa  data  dari  yang  berbeda  dan menyimpulkannya menjadi informasi atau pengetahuan  atau  pola  yang  penting  untuk meningkatkan  keuntungan,  memperkecil  biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya [10].
2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan  aturan  asosiasi  dan  mencari  pola hubungan  antar  satu  atau  lebih  item  dalam  suatu data  [1].  Suatu  asosiasi  dapat  diketahui  penting atau  tidak  dapat  diukur  menggunakan  parameter support dan confidence . Support atau  nilai penunjang  adalah  ukuran  yang  menunjukkan tingkat  dominasi  suatu  item  dari  keseluruhan transaksi,  sedangkan confidence atau  nilai kepastian  adalah  kuatnya  hubungan  antar-item dalam aturan asosiasi [4].
1. Analisis Pola Frekuensi
Analisis  ini  dilakukan  untuk  mencari kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum dari nilai support dalam database.
Nilai
support dengan menggunakan  satu  buah  item  diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
Sedangkan  untuk  nilai support dengan  dua buah  item  dapat  diperoleh  menggunakan rumus berikut:
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024
2. Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  langkah  berikutnya  adalah dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif  A  –  B  menggunakan  rumus berikut:
Nilai yang dihasilkan kemudian diurutkan  berdasarkan  support  dan confidence  guna  menentukan  aturan asosiasi  yang  akan  dipilih.  Aturan diambil  sebanyak  “n”  aturan  yang memiliki hasil atau nilai terbesar.
2.3 Algoritma FP-Growth Algoritma FP-Growth (Frequent
Pattern  Growth)  adalah  salah  satu  algoritma data  mining  yang  efisien  untuk  menemukan pola  frequent  itemsets  dalam  dataset  besar. FP-Growth  merupakan  alternatif  yang  lebih cepat dan lebih memori-efisien dibandingkan algoritma  Apriori,  karena  tidak  memerlukan tahap  pembuatan  kandidat  itemset  yang intensif.  Prinsip  Dasar  FP-Growth  bekerja dengan  menggunakan  struktur  data  yang disebut  FP-Tree  (Frequent  Pattern  Tree) untuk menyimpan informasi frekuensi itemset  dalam  bentuk  yang  terstruktur  dan terkompresi.  Algoritma  ini  menghindari pengulangan scanning dataset yang berulang kali, seperti yang dilakukan oleh Apriori [3].
2.4 Aplikasi Weka
WEKA merupakan sebuah Tools yang praktis.  Kepanjangan  dari  WEKA  adalah Waikato Environment for Knowledge
Analysis ,  dibuat  di  Universitas  Waikato,
New  Zaeland  .WEKA  juga  dapat  digunakan pada  beberapa  tingkatan  berbeda  serta
mengandung  Tools  untuk  pre-processing  data yaitu: klasifikasi, regresi, klustering, asosiasi dan visualisasi [9].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Metode Analisa
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah  metode  kuantitatif  merupakan  metode pemecahan  masalah  yang  terencana  dan  cermat, dengan desain yang terstruktur ketat, pengumpulan  data  secara  sistematis  terkontrol dan  tertuju  pada  penyusunan  teori  yang disimpulkan  secara  induktif  dan  secara  empiris [7] . Penelitian ini menggunakan 2 algoritma yaitu algoritma  apriori  dan  algoritma  FP  Growth adapun  langkah  yang  akan  di  lakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mulai (Start)
o Awal penelitian.
2. Pengumpulan Data (Collect Data) o Mengumpulkan  dataset  transaksi  penjualan dari sumber terbuka.
3. Pra-pemrosesan Data (Data Preprocessing) o Pembersihan  Data:  Menghapus  data  yang tidak lengkap atau duplikat.
o Transformasi  Data:  Mengubah  format  data sesuai kebutuhan algoritma.
o Normalisasi  Data:  Menormalisasi  data  jika diperlukan untuk konsistensi.
4. Penerapan  Algoritma  Apriori  (Implement Apriori Algorithm)
o Mengatur  parameter  seperti  minimum support dan confidence.
o Menjalankan algoritma Apriori.
o Menyimpan  hasil  aturan  asosiasi  yang ditemukan.
5. Penerapan Algoritma
FP-Growth (Implement FP-Growth Algorithm) o Mengatur  parameter  seperti  minimum support dan confidence.
o Menjalankan algoritma FP-Growth.
o Menyimpan  hasil  aturan  asosiasi  yang ditemukan.
6. Evaluasi Kinerja (Performance Evaluation) o Mengukur  waktu  komputasi  untuk  setiap algoritma.
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024
o Memonitor  penggunaan  memori  oleh setiap algoritma.
o Mengevaluasi  jumlah  dan  kualitas aturan asosiasi berdasarkan nilai support dan confidence.
7. Analisis Hasil (Analyze Results) o Membandingkan waktu komputasi antara  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth.
o Membandingkan  penggunaan  memori antara  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth.
o Menilai  kualitas  aturan  asosiasi  yang dihasilkan oleh kedua algoritma.
8. Validasi dan Verifikasi (Validation and Verification)
o Melakukan  validasi  silang  dengan membagi  dataset  menjadi  beberapa subset.
o Melakukan  verifikasi  manual  terhadap beberapa aturan asosiasi untuk
memastikan relevansi dan validitas.
o Melakukan  pengujian  sensitivitas  dengan mengubah  nilai  parameter  dan  mengamati pengaruhnya terhadap hasil.
9. Dokumentasi dan Pelaporan (Documentation and Reporting) o Mendokumentasikan setiap langkah penelitian secara rinci. o Menyusun  laporan  akhir  yang  mencakup temuan utama, kesimpulan, dan rekomendasi.
10. Selesai (End)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Hasil
Data  penelitian  ini  menggunakan    65  jenis barang  atau  3006  data  transaksi  penjualan  yang akan  dijadikan  data  set  awal  yang  akan  diolah untuk mendapatkan asosiasi rule penjualan.
Tabel 1. Data Set Transaksi Penjualan Barang
Tgl Kode Brg Nm Brg Hrg Qty Jumlah 01/03/2023  BTL Bantal Olus 57.000 2 114.000 01/03/2023  BBM Bebibum Motif 62.000 1 62.000 01/03/2023  CPC01 Cluebebe Pocket Classic Velcro Motif 60.000 2 120.000 01/03/2023  CPC02 Cluebebe Pocket Classic Velcro Solid 58.600 2 117.200 01/03/2023  CPL Cluebebe Pocket Large Motif 60.000 5 300.000 01/03/2023  BBM Bebibum Motif 62.000 1 62.000 01/03/2023  BNB Bottle & Nipple Brush 47.300 2 94.600 01/03/2023  BTL Bantal Olus 57.000 2 114.000 01/03/2023  BBM Bebibum Motif 62.000 2 124.000 01/03/2023  CPC01 Cluebebe Pocket Classic Velcro Motif 60.000 5 300.000 01/03/2023  PBL Pure Baby Lotion 200ml 58.000 2 116.000 01/03/2023  PBMC Pure Baby Soothing Mooisturizer Cream 112.600 2 225.200 01/03/2023  PBS Pure Baby Shampoo 33.200 2 66.400
Dst
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024

## Gambar 1. Tabulasi Traksaksi Penjualan

## 4.2 Pembahasan
Sesuai  dengan  rumusan  masalah  yang telah diuraikan pada bab terdahulu, Penelitian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  analisis penerapan  data  mining  untuk  mencari asosiasi  rule  menggunakan  algoritma  apriori dan algoritma FP-Growth.
a. Menggukan tool Weka
Gambar 2. Aplikasi Weka
b. Menentukan nilai support dan confident
Gambar 3. Menu Associate
Pada  bagian  ini,kita  melakukan  pengaturan untuk  nilai  support  dan  nilai  confident.  Untuk nilai support kita atau 0,3 atau 30 % dan confident 0,6 atau 60%
Gambar 4. Rule Base Apriori Dari  Gambar 4 didapat hasil rule base dari penggunaan algoritma apriori adalah sebagai berikut: Tabel 2. Best Rule Algoritma Apriori No Rule Base 1 Jika  Membeli  Pure_Baby_Wash_2in1 Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush 2 Jika  Membeli  Magmag_Straw_Brush Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 3 Jika Membeli Baby_Food_Maker Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush
4 Jika Membeli Baby_Food_Maker Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1
5 Jika  Membeli  Pure_Baby_Wash  Maka  akan
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024
membeli  Baby_Food_Maker=Y  2490  dan Magmag_Straw_Brush 6 Jika  Membeli  Magmag_Straw_Brush Maka akan membeli Baby_Food_Maker  dan  Maka  akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 7 Jika Membeli Baby_Food_Maker maka akan  membeli  Magmag_Straw_Brush dan Pure_Baby_Wash_2in1
8 Jika  Membeli  Bouncher_Elfe  Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush
9 Jika  Membeli  Bouncher_Elfe  Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1
10 Jika  Membeli  Bouncher_Elfe  Maka akan  membeli  Pure_Baby_Wash_2in1
dan Magmag_Straw_Brush
Gambar  5. Rule Base Fp Growth
Tabel 3 Best Rule Algoritma Fp Growth No Rule Base 1 Jika Membeli Pure_Baby_Wash_2in1  Maka  akan membeli Magmag_Straw_Brush 2 Jika Membeli Magmag_Straw_Brush  Maka  akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 3 Jika  Membeli  Diaper  Bag  Dialogue Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 4 Jika  Membeli  Cuddleme  Hybird
Bedong  Instan  Maka  akan  membeli Pure_Baby_Wash_2in1 5 Jika  Membeli  Cluebebe  Pocket  Classic VelcroMaka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 6 Jika  Membeli  Cluebebe  Pocket Classic  Velcro  Motif  Maka  akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1
7 Jika  Membeli  Breast  Pump  Manual (New) maka Pure_Baby_Wash_2in1
8 Jika  Membeli  Diaper  Bag  Dialogue Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush 9 Jika  Membeli  Cuddleme  Hybird Bedong  Instan  Maka  akan  membeli Magmag_Straw_Brush 10 Jika  Membeli  Cluebebe  Pocket Classic  Velcro  Maka  akan  membeli Pure_Baby_Wash_2in1 dan Magmag_Straw_Brush

## V. SARAN
Dari  2  (dua)  algoritma  yang  di  gunakan untuk menganalisis data transaksi penjualan yang ada  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan, algoritma  menghasilkan  10  base  rule  dari transaksi  penjualan  begitupun  dengan  algoritma Fp  Growth  juga  menghasilkan  10  base  rule, hanya  saja  hasil  dari  best  rule  yang  ada dibedakan  dengan  hasil  item  set  yang  berbeda, untuk  penelitian  selanjutnya  data  yang  diolah lebih  banyak  sehingga  terlihat  perbedaan  yang lebih signifikan antara kedua algoritma.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  I.  R.  I.  Rabiatus  Saadah,  Badariatul Lailiah,  Windu  Gata,  “Analisa  Asosiasi Data  Mining  Penjualan,” J.  Ilm.  Elektron. Dan  Komput. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  31–39, 2020.
[2] S.  Fitriani,  T.  Informatika,  F.  Teknik,  and U.  M.  Sidoarjo,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes  untuk  Memprediksi  Partisipasi Pemilihan  Gubernur,”  vol.  3,  no.  2,  pp.
98–104, 2019.
[3] A. Wadanur and A. A. Sari, “Implementasi
Jurnal Teknologi Informasi Mura
Beni Aktavera, Satrianansyah, Elmayati, Harma Oktafia Lingga Wijaya Vol 16, No. 1, Juni 2024
Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth pada Penjualan Spareparts,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 6, no. 1, pp.
107–115, 2022.
[4] H. Oktafia, L. Wijaya, A. A. T. S, and W.  M.  Sari,  “Prediksi  Pola  Penjualan
Barang  pada  UMKM  XYZ  dengan Metode  Algoritma  Apriori,”  vol.  3,
pp. 432–437, 2022.
[5] P.  H.  Winasis,  M.  Program,  P.
Magister,  I.  Komputer,  and  U.  B. Luhur,  “Penerapan  Data  Mining
Untuk  Analisis  Pola  Apriori  Pada Mall  Cpm  Jakarta,”  vol.  2,  no.  2,
2019.
[6] E.  Elmayati,  D.  F.  Handayani,  H.  O.
L. Wijaya, and B. Aktavera, “Forecasting Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Proses Pembelajaran Menggunakan Metode K-Nearest
Neighbor,” J.  Pengemb.  Sist.  Inf.  dan Inform. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  41–52,
2023.
[7] S.  Al  Syahdan  and  A.  Sindar,  “Data Mining  Penjualan  Produk  Dengan
Metode  Apriori  Pada  Indomaret
Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan
Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, 2018.
[8] F.  Altamevia,  H.  Oktafia  Lingga Wijaya, and Elmayanti, “Analisis Pola
Penjualan  Obat  di  Apotek  Srikandi
Menggunakan  Algoritma  Supervised
Learning,” Kesatria  J.  Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol.
4, no. 1, pp. 170–176, 2023.
[9] A. Nurosid et al. , “Prediksi Transaksi Penjualan Barang Dengan,” pp. 1381–
1388, 2022.
[10] D.  N.  SARI,  “Analisis  Tata  Letak Bisnis  Ritel  Melalui  Pendekatan Perilaku  Konsumen  (Studi  Kasus KPRI Universitas Brawijaya),” J. Ilm.
Mhs. FEB , 2018.
[11] R.  Purwaningsih,  Y.  Widharto,  N.
Susanto,  and  L.  T.  Utami,  “Redesain Tata  Letak  Produk  Di  Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian Dengan Metode Market Basket
Analysis,” J@ti  Undip    J.  Tek.  Ind. ,  vol. 15, no. 3, pp. 196–202, 2020.
[12] Suparyanto  dan  Rosad  (2015,  “ 済無 No
Title  No  Title  No  Title,” Suparyanto  dan Rosad  (2015 ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  248–253, 2020.