## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 279−288 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5388

## Perbandingan Algoritma Apriori dan Fp-Growth dalam Pengaplikasian Market Basket Analysis untuk Strategi Bisnis Retail
Rizky Amelia * , Darmansyah, Ahmad Maulana Rismadin
Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi, Informatika, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan, Indonesia Email: 1,* rizky.amelia@lecturer.itk.ac.id, 2 darmansyah@lecturer.itk.ac.id, 3 11201004@student.itk.ac.id Email Penulis Korespondensi: rizky.amelia@lecturer.itk.ac.id Submitted: 24/06/2024 ; Accepted: 28/06/2024 ; Published : 28/06/2024
Abstrak− Kemajuan  teknologi  informasi  mendorong  para  pelaku  usaha  dalam  menyusun  strategi  bisnis  agar  tetap  kompetitif. Bisnis  ritel  dihadapi  dengan  tantangan  perubahan  perilaku  konsumen  yang  mengutamakan  kenyamanan  dan  kecepatan  dalam berbelanja.  Hal  ini  berpotensi  menurunkan  omset  jika  bisnis  tidak  mampu  beradaptasi  dengan  cepat.  Pendekatan  yang  efektif dengan menganalisis ulang data transaksi penjualan untuk memperoleh pola pembelian konsumen sehingga memberikan panduan dalam  pengambilan  keputusan  strategis.  Teknik  asosiasi  dalam  data  mining  dengan  model Market  Basket  Analysis dapat dikembangkan untuk menganalisis keranjang belanja dan mengidentifikasi korelasi antar item dalam keranjang belanja konsumen. Model ini diterapkan dengan algoritma apriori dan fp -growth untuk menghasilkan aturan asosiasi tersebut. Preprocessing dataset untuk memperoleh frequent itemset , lalu diterapkan association rules untuk mengidentifikasi korelasi atau pola yang signifikan dari sekumpulan dataset yang digunakan. Algoritma apriori dan fp -growth dengan minimum support dan minimum confidence yang  ditetapkan,  kemudian  tahap  interpretasi  melibatkan  pengujian  dan  pemeriksaan  untuk  verifikasi  kesesuaian  pola  yang ditemukan dengan fakta atau hipotesis sebelumnya. Penerapan algoritma  apriori dan fp -growth menunjukkan adanya pengaruh terhadap jumlah dataset yang digunakan, yakni bahwa nilai minimum support dan minimum confidence mempengaruhi jumlah aturan asosiasi yang dihasilkan. Percobaan dengan algoritma Fp- Growth dan Apriori menunjukkan bahwa penggunaan minimum support  0.02  membutuhkan  waktu  eksekusi  lebih  lama  dibandingkan  dengan  0.06.  Penggunaan  minimum support 0.02  dan minimum confidence 0.1 menghasilkan aturan yang sama untuk  penggunaan data 1200 dan 2364 dalam berbagai pembagian data (30%, 40%, 50%, dan 55%) terhadap 100% data. Persentase akurasi kedua algoritma adalah 100%, menunjukkan keandalan dan validitas dalam menemukan pola signifikan dalam dataset yang sama.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma Apriori; Algoritma Fp-Growth Market Basket Analysis;
Abstract− The advancement of information technology drives businesses to strategize to remain competitive. Retail businesses face challenges from changing consumer behaviors that prioritize convenience and speed in shopping, potentially reducing revenue if  businesses  fail  to  adapt  quickly.  An  effective  approach  involves  reanalyzing  sales  transaction  data  to  identify  consumer purchasing patterns, providing guidance for strategic decision-making. One effective technique is data mining using Market Basket Analysis models to analyze shopping baskets and identify correlations between items purchased. This model utilizes algorithms like  Apriori  and  FP-Growth  to  generate  association  rules.  Preprocessing  the  dataset  to  derive  frequent  itemsets,  followed  by applying  association  rules,  helps  identify  significant  correlations  or  patterns  within  the  dataset.  The  Apriori  and  FP-Growth algorithms  are  applied  with  predefined  minimum  support  and  minimum  confidence  levels.  Interpretation  involves  testing  and verifying the discovered patterns against previous facts or hypotheses. The application of these algorithms shows their impact on the  dataset  size,  as  the  chosen  minimum  support  and  confidence  levels  affect  the  number  of  association  rules  generated. Experiments with FP-Growth and Apriori algorithms indicate that using a minimum support of 0.02 requires longer execution time compared to 0.06. Using a minimum support of 0.02 and minimum confidence of 0.1 yields similar rules across different data divisions  (30%,  40%,  50%,  and 55%  splits) of  datasets  containing 1200  and  2364  records  out  of 100%  data.  Both  algorithms achieve 100% accuracy, demonstrating reliability and validity in discovering significant patterns within the same dataset.
Keywords : Data Mining; Apriori Algorithm; Fp-Growth Algorithm; Market Basket Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Banyak bisnis ritel menghadapi tantangan terhadap perubahan perilaku konsumen yang mengutamakan kenyamanan dan kecepatan dalam berbelanja[1]. Toko Jaya Plastik sebagai  salah satu  usaha di  bidang ritel menghadapi  adanya perubahan  perilaku  konsumen  ini,  perihal  konsumen  menjadi  lebih  nyaman  untuk  berbelanja  di  pesaing  seperti minimarket khususnya dengan tawaran berbagai bentuk promo. Tentu kondisi ini menyebabkan penuruan omset yang cukup signifikan karena ketidakmampuan untuk beradaptasi dengan cepat ataas kondisi ini. Melihat kondisi ini, tentu harus ada upaya peningkatan penjualan yang mengarah kepada pemanfaatan teknologi informasi.  Pendekatan yang dapat  diambil  salah  satunya  yaitu  dengan  mengatur  tata  letak  barang  yang  sering  diminta  oleh  konsumen  dengan menganalisis  kembali  data transaksi  penjualan  untuk menemukan  pola pembelian konsumen  sebagai  pertimbangan proses pengambilan  keputusan  strategis[2].  Analisis  big  data dengan menggunakan  pendekatan data mining  dalam teknik  machine learning  telah menarik perhatian para peneliti saat  ini. Kendala khususnya bagi pelaku usaha lokal yang  bergerak  di  bidang  ritel  adalah  sulit  dalam  mengolah  data  penjualan  yang  jumlahnya  cukup  besar.  Kendati demikian,  pendekatan  data  mining  ini  memiliki  keunggulan  dalam  mengolah  data  dengan  ukuran  besar  dan kompleksitas  yang  tinggi.  Hal  ini  menjadi  tantangan  besar  dalam  menemukan  informasi  berharga  dari  data  besar dengan kontrol terdistribusi untuk menemukan hubungan (asosiasi) rumit antar data[3]. Analisis asosiasi data menjadi sangat  efektif  dalam  menggali  hubungan  antara  data  dan  mengekstraksinya  menjadi  informasi  yang  berharga[4]. Kemajuan teknologi data mining kini tidak hanya memiliki potensi dalam pengambilan keputusan strategis baik dalam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
penelitian  ilmiah,  bisnis  ataupun  pengendalian  proses,  namun  juga  secara  signifikan  dapat  memajukan  kemajuan komprehensif ilmu komputer[5].
Association Rules mining digunakan untuk mengidentifikasi keterkaitan antara item dalam suatu dataset yang telah ditetapkan sebelumnya[6]. Dalam sebuah bisnis, data mining menjadi sangat penting untuk memahami perilaku konsumen dan membuat keputusan bisnis yang cerdas. Market Basket Analisys menjadi bagian dari data mining yang mampu mengidentifikasi hubungan antara pola pembelian konsumen dan association rules mining [7] . Market basket analysis dapat  dikatakan  sebagai  sebuah  pendekatan  yang  berfungsi  untuk  menganalisis  kebiasaan  pembelian konsumen dengan mengidentifikasi korelasi antara beberapa item berbeda yang ditempatkan dalam keranjang belanja. Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengetahui  produk-produk  yang  cenderung  dibeli  bersamaan  oleh  konsumen[8]. Menganalisis pola transaksi atau pembelian konsumen saat ini telah dilakukan dengan beberapa algoritma dalam data mining, yakni algoritma Apriori, Fp- Growth dan juga Eclat [9]. Algoritma Apriori dan FP- Growth adalah algoritma association rules mining yang popular , karena memiliki performa yang baik dalam menangani data dalam skala besar dan kompleks serta menghasilkan data yang lebih akurat dan cepat[10].  Algoritma Apriori menggunakan pendekatan metode iteratif untuk membentuk set item, di mana set item (k-item) digunakan sebagai dasar untuk membentuk set item selanjutnya. Sementara, pendekatan dalam algoritma Fp- Growth mengarah pada teknik mencari frequent itemset tanpa perlu menghasilkan kandidat secara eksplisit, dikenal  sebagai pendekatan berbasis pohon  (FP- Tree ). Dengan membandingkan  keduanya,  peneliti  dapat  memperoleh  pemahaman  untuk  menentukan  algoritma  mana  yang  lebih optimal  dalam  proses  data  mining.  Dengan  menerapkan  kedua  algoritma  tersebut  dalam  proses  data  mining  dapat dilihat optimalisasi yang terjadi apakah menjadi lebih optimal diantara keduanya.
Penelitian  oleh  Hossain  pada  tahun  2019  menunjukkan  bahwa  reduksi  dengan  produk-produk  terlaris mengurangi  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  oleh  kedua  algoritma  dibandingkan  seluruh  produk.  Setelah menggunakan reduksi produk, aturan yang dihasilkan dan itemset yang sering muncul hampir sama untuk berbagai tingkat  dukungan[11].  Penelitian  oleh  Intania  Sihombing  pada  tahun  2020  menunjukkan  bahwa  Fp- Growth lebih efisien  dalam  pembentukan  aturan  asosiasi  daripada  Apriori  [12].  Penelitian  oleh  Bekri  &  Arief  pada  tahun  2023 dalam  konteks  rekomendasi  penataan  display  barang  menunjukkan  bahwa  algoritma  Fp- Growth menghasilkan  53 aturan asosiasi dengan tingkat asosiasi sebesar 6,2% dan akurasi sebesar 124%, sedangkan algoritma Apriori hanya menghasilkan 12 aturan dengan akurasi 7,8%[13]. Penelitian lain oleh Widyarini pada tahun 2023 dalam analisis pola asosiasi  pada  data  transaksi  toko  bunga  menggunakan  algoritma  Apriori  dan  Fp-Growth  menunjukkan  bahwa algoritma  Apriori  menghasilkan  14  aturan,  sedangkan  Fp- Growth menghasilkan  8  aturan  dengan  nilai  minimum support  0.02 untuk  kombinasi  2 item. Hasil tersebut  menunjukkan pola pembelian yang signifikan antara berbagai jenis produk bunga dan aksesori[14]. Dalam penelitian ini, akan dilakukan Market Basket Analysis dengan pendekatan algoritma Apriori dan Fp- Growth untuk menghasilkan aturan asosiasi. Upaya optimalisasi hasil dari aturan asosiasi yang  diperoleh  nantinya  dalam  penelitian  di  coba  untuk  mereduksi  data  sehingga  dapat  dilihat  pola  asosiasi  yang terjadi. Data dibagi menjadi dua set, yaitu set data keseluruhan dari data penjualan Toko Retail Jaya Plastik sebagai sample dan set  data yang direduksi  dengan  mempertahankan barang-barang yang sering  dibeli  sebesar 30%, 40%, 50%, dan 55% dari keseluruhan data transaksi. Dengan tujuan melihat hasil perbandingan data yang menghasilkan nilai rule yang sama terhadap set data keseluruhan penjualan. Hasil evaluasi dan interpretasi dari perhitungan aturan (rule) yang dihasilkan nanti akan menjadi  bahan pertimnbangan bagi  Toko Jaya Plastik dalam mengatur tata letak barang di toko sehingga idealnya dapat menarik perhatian konsumen dan dapat meningkatan penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan mengembangkan data mining untuk memperoleh pola asosiasi dengan teknik market basket  analysis. Tahapan  yang  digunakan  mencakup  pengumpulan  dataset, selection , preprocessing  data , transformasi, data mining, interpreatasi hasil dan evaluasi. Data mining digunakan untuk mengidentifikasi pola atau informasi tertentu dengan menerapkan berbagai teknik atau metode[15].
Teknik dan metode yang digunakan diproses untuk mengungkap pola, yang sering disebut sebagai proses knowledge discovery . Metode deskriptif dalam data mining digunakan untuk mengidentifikasi pola yang penting dari data dalam suatu basis data mencakup teknik pengelompokan ( clustering ), asosiasi, dan pencarian urutan ( sequential mining )[17].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Proses pada data mining dilakukan secara bertahap yang bersifat interaktif dimana knowledge base menjadi perantaraan dengan pemakai yang terlibat secara langsung[18]. Mengintegrasikan proses data mining dari gambar 1, prosedur penelitian secara urut digambarkan pada diagram alir di gambar 2. Studi literatur yang digunakan sebagai proses awal  dalam pengembangan solusi  yang ditawarkan dari  permasalahan yang terjadi. Tahap selanjutnya yaitu pengumpulan dataset.

## 2.1.1 Pengumpulan Data Transaksi
Dataset yang dikumpulkan merupakan dataset pada tahun 2022 hingga tahun 2023 yang nantinya data tersebut akan dipilih untuk digunakan dalam proses preprocessing .
Tabel 1 . Datset tahun 2022 hingga tahun 2023
Pada tabel 1 merupakan dataset keseluruhan dari Toko retail Jaya Plastik pada tahun 2022 hingga tahun 2023 dengan 5 atribut dan berjumlah 2364 data.

## 2.1.2 Pemilihan Data
Pada tahap selection yaitu pemilihan dataset yang disimpan dalam berkas terpisah untuk dilakukan proses data mining . Pemilihan data dilakukan dengan menyeleksi data sesuai dengan atribut yang sudah ditentukan. Atribut sebelum dan sesudah dipilih direpresentasikan dalam tabel 2 dan 3.
Tabel 2 . Keseluruhan atribut dataset transaksi Nomor Faktur Tanggal Nama Barang QTY Harga R43-030122013 2022-01-03  CUP 22 OZ MERAK,NUTRI SARI RTG,CUP MAHKOTA  1,1,1  250.000 R43-030122022 2022-01-03 tusuk sate 500g,AJI NO MOTO 100G,SISRI RTG 6,1,1 25.000 R43-030122104 2022-01-03 KLIP 4X6 1 15.000 Nomor Faktur Tanggal Nama Barang QTY Harga R43-030122013 2022-01-03  CUP 22 OZ MERAK,NUTRI SARI RTG,CUP MAHKOTA  1,1,1  250.000 R43-030122022 2022-01-03 tusuk sate 500g,AJI NO MOTO 100G,SISRI RTG 6,1,1 25.000 R43-030122104 2022-01-03 KLIP 4X6 1 15.000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 279−288 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5388
Pada table 2 merupakan data lengkap dengan 5 atribut yaitu Nomor Faktur, Tanggal, Nama Barang, Qty dan harga. Kemudian dalam proses pemilihan data ini di lakukan proses pemilihan atribut yang dibutuhkan dalam penelitian dengan mengurangi atribut yang tidak digunakan. Dalam hal ini, atribut harga barang tidak digunakan dalam dataset.
Tabel 3 . Atribut dataset transaksi yang dipilih Nomor Faktur Tanggal Nama Barang QTY R43-030122013 2022-01-03 CUP 22 OZ MERAK,NUTRI SARI RTG,CUP MAHKOTA 1,1,1 R43-030122022 2022-01-03 tusuk sate 500g,AJI NO MOTO 100G,SISRI RTG 6,1,1
Pada table 3 merupakan data yang sudah melaui tahap penyeleksian atribut dengan mengambil 4 atribut yaitu Nomor Faktur, Tanggal, Nama Barang dan Qty. Keempat atribut ini nantinya akan di proses ke tahap preprocessing data.

## 2.1.3 Preprocessing Data
Preprocessing bertujuan untuk mengolah data sehingga data tersebut siap digunakan, prosesnya yaitu dataset diperiksa dan  diperbaiki  apabila  terdapat  kesalahan  pada  data.  Pada  data  pertama,  pendekatan  dilakukan  dengan  membagi jumlah dataset berdasarkan jumlah transaksi yang berbeda, kemudian analisis dilakukan dengan mengambil sebagian dari  produk  terlaris  dalam  data  sebesar  top  30%,  40%,  50%,  dan  55%.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk mengoptimalkan proses data mining dengan mereduksi dataset yang tidak cukup laris di Toko Jaya Plastik.
Tabel 4. Atribut dataset transaksi yang dipilih
DATASET  30%  40%  50%  55% 400 28 38 48 52 600
54 73 91 100
800
77 102 128 141 1200 122 163 204 224 2364 192 256 320 352
Pada tabel 4 pembagian data transaksi dengan top 30%, 40%, 50%, dan 55%, pembagian dataset berdasarkan peringkat teratas data yang mengandung produk terlaris untuk selanjutnya diambil berdasarkan top dataset.

## 2.1.4 Transformation Data
Transformasi  dalam  hal  ini  bertujuan  untuk  menyesuaikan  bentuk  dan  format  dataset  untuk  diproses  dalam data mining .  Pada  tahap  transformation  data,  dilakukan Binary  Encoding yang  mengacu  pada  proses  transformasi  data menjadi bentuk biner.
Tabel 5. Transformation Data Nama Barang Nata Decoco   13 Raja Tawon  28 Beko Hijau Nomor Transaksi R43-030122013 0 0 0 R43-030122012 0 1 0 R43-010222057 0 1 0 R43-010222057 1 1 0
Pada proses ini, nilai-nilai numerik diubah menjadi representasi biner, di mana nilai-nilai tersebut dikonversi menjadi 0 atau 1. Langkah ini bertujuan untuk menghasilkan representasi biner dari keberadaan atau ketidak beradaan suatu elemen yang dipresentasikan pada tabel 5.

## 2.1.5 Penerapan Proses Data Mining
Inti  dari  tahapan  ini  yaitu  pengaplikasian  algoritma  dalam  data  mining  untuk  proses  penggalian  pola  dari  dataset menggunakan berbagai teknik dan metode. Tahap interpretasi melibatkan pengujian dan pemeriksaan untuk verifikasi kesesuaian pola yang ditemukan dengan fakta atau hipotesis yang telah ada sebelumnya. Melalui proses market basket analysis pola  pembelian  pelanggan  dapat  diidentifikasi  dengan  menemukan  korelasi  antara  berbagai  item  yang terdapat dalam transaksi penjualan[19]. Market basket analysis difokuskan pada penemuan pola pembelian bersama dalam ribuan dataset. Aturan asosiasi memegang peran krusial dalam mengidentifikasi itemset yang sering muncul dan hubungan antara pembelian berbagai produk. Dalam deklarasi tipe ini, jika item X dibeli, maka item Y juga dibeli secara eksplisit[20].
Association  rules dalam  proses  data  mining  ini  ditujukan  untuk  mengidentifikasi  korelasi  atau  pola  yang signifikan atau menarik dari sekumpulan dataset yang digunakan. Evaluasi kualitas association rules berdasarkan nilai support dan confidence . Semakin tinggi nilai support , semakin sering itemset muncul dalam transaksi[21]. Semakin nilai minimal support nya rendah maka akan semakin tinggi rule yang diperoleh, berlaku sebaliknya. Sementara jika

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
nilai  minimal confidence nya tinggi  maka rule yang diperoleh akan semakin rendah, begitu  pun sebaliknya.  Aturan dengan  nilai  support  yang  tinggi  lebih  disukai  karena  menunjukkan  bahwa  pola  tersebut  cenderung  berlaku  untuk sejumlah  besar  transaksi  di  masa  depan.  Maka  perhitungan support dapat  disesuaikan  menggunakan  persamaan berikut ini:
a .  Support , yaitu ukuran atau nilai penunjang dari hubungan antar item
Support = Total transaksi data mengandung barang A Jumlah transaksi data (1)
b. Confidence , yaitu ukuran kepastiandari hubungan antar item
Confidence = = Total transaksi data mengandung barang A dan B
Jumlah transaksi data (2)
Penerapan  algoritma  Apriori  dan  Fp- Growth ,  dimana  Apriori  menggunakan frequent  itemsets untuk mengidentifikasi  aturan  asosiasi,  teknik  ini  dikenal  sebagai  pendekatan level-wise ,  di  mana  himpunan  k-item digunakan untuk eksplorasi himpunan (k+1)-item. Prosesnya dimulai dengan menemukan himpunan 1-itemsets yang sering muncul diidentifikasi dengan melakukan pemindaian pada database untuk menghitung frekuensi masingmasing item, serta mengumpulkan item yang memenuhi batasan support minimum. Himpunan ini disebut L1. Berikutnya, L1 digunakan  sebagai  basis  untuk  menemukan  L2,  yang  merupakan  kumpulan  2-itemsets  yang  sering  muncul,  yang selanjutnya digunakan untuk mencari L3, dan seterusnya, sampai tidak ada lagi k-itemsets yang sering muncul yang dapat ditemukan. Setiap kali Lk ditemukan, diperlukan satu pemindaian lengkap dari database. Untuk meningkatkan efisiensi pencarian level-wise pada frequent itemsets, Apriori menggunakan suatu sifat penting yang dikenal sebagai Apriori property untuk mengurangi ruang pencarian. Fp -Growth ( frequent-pattern  growth )  dapat  menghasilkan frequent  itemset tanpa  perlu  membuat candidate generation secara lengkap. Prosesnya yaitu dengan mengubah database menjadi sebuah FP -tree .  Langkah awalnya adalah mengubah database menjadi sebuah FP-tree, yang pada dasarnya adalah sebuah pohon yang memiliki sifatsifat sebagai  berikut.  Ada  satu  akar  yang  diberi  label  "null".  Sejumlah  item  awal  membentuk  cabang-cabang  dari  akar tersebut  dan  merupakan tabel header item yang sering  muncul. Setiap node dalam subtree item awal  memiliki tiga komponen:  label  item,  jumlah,  dan  node-link.  Label  item  yang  terdaftar  ditampilkan  pada  node  item,  jumlah  dari transaksi menunjukkan total dari masing-masing elemen yang mencapai node ini, dan node-link menghubungkan node berikutnya  pada  FP-tree  yang  memiliki  label  item  yang  sama,  ditunjukkan  dengan  panah  putus-putus.  Setiap  entri dalam frequent-item-header pada tabel terdiri dari dua komponen: nama item dan kepala dari node-link (suatu titik pada simpul awal FP-tree yang menyimpan nama item).

## 2.1.6 Evaluasi
Dalam mengevaluasi  hasil, kita menggunakan dua faktor pengukuran, yaitu generalitas ( generality ) dan reliabilitas ( reliability ) dari association rules yang dihasilkan. Ukuran generalitas memberikan informasi tentang seberapa sering setiap  item  muncul  dalam  aturan  asosiasi  dibandingkan  dengan  total  transaksi  keseluruhan.  Beberapa  metrik  yang digunakan dalam pengukuran ini meliputi, support dan coverage . Reliabilitas digunakan untuk menilai seberapa dapat diandalkan  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  dalam  proses association  rules dengan  parameter Confidence,  Added Value , Correlation .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengembangan Data Mining dengan Market Basket Analysis
Data  mining  dengan  pengembangan  teknik market  basket  analysis ini  telah  diterapkan  dua  buah  algoritma  yaitu apriori dan  FP -Growth .  Pertama,  nilai minimum  support dan confidence ditetapkan  pada  algoritma  yang dikembangkan untuk selanjutnya dilakukan perhitungan pola dari itemset yang sering muncul ( frequent itemset)

## 3.1.1 Hasil Percobaan minimum support dan minimum confidence
Dilakukan  percobaan  dengan  minimum support untuk  setiap  data  transaksi  yang  sudah  dibagi,  dengan  rentang minimum support dari 0.05 hingga 0.09.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 2 . Percobaan Minimum Support dan Minimum Confidence
Hasilnya, untuk data transaksi dengan 30%, 40%, 50%, dan 55% dari keseluruhan data, didapatkan Frequent Itemset untuk semua percobaan. Sementara itu, untuk penggunaan 100% data, hanya pada minimum support 0.01 dan 0.02  yang  menghasilkan frequent  itemset .  Berdasarkan  hasil  tersebut,  diputuskan  untuk  menggunakan  dua  nilai minimum support dalam  percobaan  lebih  lanjut,  yaitu  0.06  dan  0.02.  Nilai-nilai  ini  dipilih  karena  menghasilkan jumlah aturan yang cukup untuk dianalisis. Jumlah aturan ini tidak terlalu banyak sehingga menjadi berlebihan dan sulit dikelola, tetapi juga tidak terlalu sedikit sehingga kurang informatif.

## 3.1.2 Perhitungan Apriori Percobaan Pertama dan Kedua
Pada gambar 2 merupakan perhitungan pertama menggunakan algoritma Apriori dengan minimum support 0.06 dan minimum support 0.02 dengan minimum support 0.1 didapatkan variasi nilai frequent itemset dan rule dari pembagian data 30%, 40% 50% dan 55% sedangkan untuk penggunaan 100% data pada hasil perhitungan tidak mendapatkan rule sama sekali. Hal ini dikarenakan pengaruh penerapan minimum support dan minimum confidence terhadap jumlah data  yang  dihitung.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  kedua  dengan  nilai minimum  support 0,02  dan minimum confidence 0,1 pada penggunaan 100% yang di presentasikan pada gambar 3.
Gambar 3 . Grafik Perhitungan Perbandingan antara Frequent Itemset Percobaan Pertama Algoritma Apriori
Pada gambar 3 yaitu perhitungan kedua menggunakan algoritma  Apriori dengan minimum support 0.02 dan minimum confidence 0,1 untuk 100% data. Dari perhitungan dapat dilihat bahwa untuk 100% data rule mulai terbentuk hal ini terjadi karena adanya perbedaan nilai minimum support dan minimum confidence pada pembagian 30%, 40%, 50% dan 55% . Dari perhitungan jika di lihat pada penggunaan dataset dari 1200 hingga 2364 di dapatkan nilai rule yang sama untuk semua pembagian data terhadap 100% data. Sehingga di simpulkan adanya pengaruh penggunaan jumlah  data  dengan  penetapan  nilai minimum  support dan minimum  confidence pada  nilai rule yang  dihasilkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 279−288 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5388
Selanjutnya  dihitung  presentasi  waktu  dan  penggunaan  memori  yang  dilakukan  pada  percobaan  minimum  support 0.06 dan minimum support 0.02 yang dipresentasikan pada gambar 4 berikut.
Gambar 4 . Grafik Perhitungan Perbandingan antara Frequent Itemset Percobaan Kedua Algoritma Apriori
Pada gambar 4 merupakan perhitungan kedua menggunakan algoritma apriori dengan minimum support 0.02 dan  minimum  confidence  0,1  untuk  100%data.  Dari  perhitungan  dapat  dilihat  bahwa  untuk  100% data  rule  mulai terbentuk hal ini terjadi karena adanya perbedaan nilai minimum support dan minimum confidence pada pembagian 30%, 40%, 50% dan 55% . Dari perhitungan jika di lihat pada penggunaan dataset dari 1200 hingga 2364 di dapatkan nilai  rule  yang  Gambar  4.  47 Perhitungan  percobaan  kedua  Apriori79sama  untuk  semua  pembagian  data  terhadap 100%  data.  Sehingga  di  simpulkan  adanya  pengaruh  penggunaan  jumlah  data  dengan  penetapan  nilai  minimum support dan minimum confidence pada nilai rule yang dihasilkan.
Gambar 5 . Garfik Perbandingan Perhitungan Antara Waktu dan Memori pada Percobaan Apriori
Pada  gambar  5  merupakan  perhitungan  perbandingan  waktu  dan  penggunaan  memori  dari  percobaan  pada algoritma Apriori dengan minimum  support 0.06  dengan minimum  support 0.02.  didapatkan  bahwa  penggunaan minimum  support 0.02  membutuhkan  waktu  eksekusi  lebih  lama  daripada  penggunaan minimum  support 0.06 sehingga  di  simpulkan  adanya  pengaruh  terhadap  penetapan minimum  support yang  digunakan  terhadap  eksekusi waktu. Kemudian pada penggunaan memori tidak ada perbedaan untuk semua percobaan, hal ini dikarenakan data yang  digunakan  relatif  kecil  sehingga  pada  perhitungan  kedua  algoritma  sama-sama  menghasilkan  penggunaan memori yang sama.
3.1.3 Perhitungan Fp-Growth percobaan pertama dan kedua

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 5 . Grafik Perhitungan Perbandingan antara Frequent Itemset Percobaan Pertama Algoritma Fp- Growth
Pada gambar 5 merupakan hasil perhitungan pertama algoritma fp-growth dengan minimum support 0.06 dan minimum confidence 0,1 didapatkan variasi nilai frequent itemset dan rule dari pembagian data 30%, 40% 50% dan 55% sedangkan untuk penggunaan 100% data pada hasil perhitungan tidak mendapatkan rule sama sekali. Hal ini di karenakan  pengaruh  penerapan minimum  support dan minimum  confidence terhadap  jumlah  data  yang  dihitung. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  kedua  dengan  nilai minimum  support 0,02  dan minimum  confidence 0,1  pada penggunaan 100% data yang di presentasikan pada gambar 6.
Gambar 6 . Grafik Perhitungan Perbandingan antara Frequent Itemset Percobaan Kedua Algoritma Fp- Growth
Pada  gambar  6  merupakan  perhitungan  kedua  menggunakan  algoritma fp-growth dengan minimum  support 0.02 dan minimum confidence 0,1 untuk  100%. Dari  perhitungan dapat  dilihat bahwa untuk  100% data rule mulai terbentuk hal ini terjadi karena adanya perbedaan nilai minimum support dan minimum confidence pada pembagian 30%, 40%, 50% dan 55%. Dari perhitungan jika di lihat pada penggunaan dataset dari 1200 hingga 2364 di dapatkan nilai  rule  yang  sama  untuk  semua  pembagian  data  terhadap  100%  data.  Sehingga  di  simpulkan  adanya  pengaruh penggunaan  jumlah  data  dengan  penetapan  nilai minimum  support dan minimum  confidence pada  nilai rule yang dihasilkan. Selanjutnya dihitung presentasi waktu dan penggunaan memori yang dilakukan pada percobaan minimum support 0.06 dan minimum support 0.02 yang di representasikan pada gambar berikut. Kemudian dihitung presentasi waktu  dan penggunaan memori  yang dilakukan pada percobaan minimum support 0.06 dan minimum support 0.02 yang di representasikan pada gambar 7 berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 7 . Perhitungan waktu dan memori pada percobaan Fp-Growth
Pada gambar 7 merupakan perhitungan perbandingan waktu dan penggunaan memori dari percobaan pada algoritma Fp- Growth dengan minimum support 0.06 dengan minimum support 0.02. didapatkan bahwa penggunaan minimum support 0.02  membutuhkan  waktu  eksekusi  lebih  lama  daripada  penggunaan  minimum support 0.06 sehingga  di  simpulkan  adanya  pengaruh  terhadap  penetapan  minimum support yang  digunakan  terhadap  eksekusi waktu. Kemudian pada penggunaan memori tidak ada perbedaan untuk semua percobaan, hal ini dikarenakan data yang  digunakan  relatif  kecil  sehingga  pada  perhitungan  kedua  algoritma  sama-sama  menghasilkan  penggunaan memori yang sama.

## 3.4.3 Evaluasi dan Analisa
Tingkat  kekuatan  dari  aturan  asosiasi  ditentukan  oleh  nilai support yang  mewakili  aspek generality dan  nilai confidence yang mewakili aspek reliability yang dipresentasikan dalam gambar 8 berikut.
Gambar 8 . Hasil analisa dari algoritma Apriori dan Fp-Growth
Dalam gambar 8 analisis hasil dari kedua algoritma dapat disimpulkan berdasarkan perhitungan evaluasi di dapatkan untuk  algoritma Apriori sebesar  0.096,  sementara  untuk  Fp-Growth  sebesar  0.096.  Presentasi  akurasi  algoritma Apriori  terhadap  Fp- Growth sebesar  100%  dan  untuk  Persentase  akurasi  algoritma  Fp- Growth terhadap  Apriori sebesar 100% sehingga dengan hasil ini, disimpulkan bahwa kedua algoritma sama-sama memberikan akurasi yang sangat baik.

## 4. KESIMPULAN
Hasil perbandingan algoritma Apriori dan Fp- Growth menunjukkan adanya pengaruh terhadap jumlah data dengan penetapan nilai minimum support dan minimum confidence pada rule yang dihasilkan. Pada penggunaan 100%, tidak ada rule yang terbentuk. Setelah mencoba dengan nilai minimum support 0.02 dan minimum confidence 0.1, untuk 100% data, nilai rule yang dihasilkan tetap sama untuk pembagian data 30%, 40%, 50%, dan 55%. Percobaan dengan algoritma  Fp- Growth dan  Apriori  menunjukkan  bahwa  penggunaan  minimum support 0.02  membutuhkan  waktu eksekusi lebih lama dibandingkan dengan 0.06. Ini menunjukkan bahwa semakin besar nilai minimum support dan minimum confidence ,  semakin  singkat  waktu  pemrosesan  algoritma.  Penggunaan  memori  relatif kecil  karena  data yang digunakan tidak besar, sehingga kedua algoritma menghasilkan penggunaan memori yang serupa. Dari analisis algoritma Apriori dan FP- Growth , diperoleh hasil persentase akurasi algoritma Apriori terhadap Fp- Growth sebesar 100%,  dan  sebaliknya.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kedua  algoritma  memberikan  akurasi  yang  sangat  baik, menunjukkan keandalan dalam menemukan pola signifikan dalam dataset yang sama.

## REFERENCES
[1] J. Elektronika and D. Komputer, “INDONESIA Pola Asosiasi Untuk Rekomendasi  Penataan Display Barang Menggunakan Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth    (Study  Kasus  Gamefantasia  Ada  Swalayan  Pati),”  Elkom :  Jurnal  Elektronika  dan Komputer, vol. 16, no. 1, pp. 109–20, Jul. 2023, doi: 10.51903/ELKOM.V16I1.999.
[2] N.  Nurlelah  and  M.  Ryansyah,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  ANALISIS  TERHADAP  DATA    PENJUALAN PRODUK HERBAL DENGAN METODE  ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 5, no. 3, pp. 249–253, Dec. 2022, doi: 10.33387/JIKO.V5I3.5438.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
[3] C. R. Artsitella, A. R. Apriliani, and S. Ashari, “Penerapan Association Rules  - Market Basket Analysis untuk Mencari Frequent Itemset dengan Algoritma FP-Growth,” JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI, vol. 6, no. 2, pp. 61–69, Sep. 2021, doi: 10.36722/SST.V6I2.661.
[4] A.  Untuk  et  al.,  “ANALISIS  UNTUK  MEMPREDIKSI  STOK  ASET  DI  PT.  XYZ  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI,” JURNAL ILMIAH INFORMATIKA, vol. 11, no. 02, pp. 106–112, Sep. 2023, doi: 10.33884/JIF.V11I02.7354.
[5] I.  Rosmayati,  W.  Wahyuningsih,  E.  F.  Harahap,  and  H.  S.  Hanifah,  “Implementasi  Data  Mining  pada  Penjualan  Kopi Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  Jurnal  Algoritma,  vol.  20,  no.  1,  pp.  99–107,  May  2023,  doi: 10.33364/ALGORITMA/V.20-1.1259.
[6] J. Dongga, A. Sarungallo, N. Koru, G. Lante, and R. Artikel, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 7, no. 1, pp. 119–126, Jan. 2023, doi: 10.33379/GTECH.V7I1.1938.
[7] T.  Kurniana,  A.  Lestari,  and  E.  D.  Oktaviyani,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari  Pola  Transaksi  Penjualan Berbasis Web pada Cafe Sakuyan Side,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 13–23, Jun. 2023, doi: 10.24002/KONSTELASI.V3I1.7005.
[8] R.  Kurniawan,  R.  Yusuf,  and  D.  Wacana,  “PENERAPAN  METODE  ASOSIASI  DENGAN  ALGORITMA  APRIORI UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI,” EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi, vol. 10, no. 2, pp. 514–528, Feb. 2023, doi: 10.47668/EDUSAINTEK.V10I2.786.
[9] A. Penelitian Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman Nanda Nurisya Merliani, N. Isnaeni Khoerida, N. Tri Widiawati, L. Adi Triana, and P. Subarkah, “Penerapan Algoritma Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu  Makanan  Dan  Minuman,”  Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 9–16, May 2022, doi: 10.25077/TEKNOSI.V8I1.2022.9-16.
[10]  G.  Soepriyono,  “Penerapan  Market  Basket  Analysis  Data  Mining  Pada  Penjualan  Batik  dengan  Menerapkan  Algoritma Apriori,”  Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC),  vol.  5,  no.  3,  pp.  516–525,  May  2024,  doi: 10.47065/JOSYC.V5I3.5198.
[11]  M. Hossain, A. H. M. S. Sattar, and M. K. Paul, “Market basket analysis using apriori and FP growth algorithm,” 2019 22nd International Conference on Computer and Information Technology, ICCIT 2019, Dec. 2019, doi: 10.1109/ICCIT48885.2019.9038197.
[12]  E. I. Sihombing, M. Yetri, and R. I. Ginting, “Penerapan Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pupuk Cair Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori Dan Frequent pattern growth (Fp Growth) Di Ud. Anugerah Tani Saribudolok,” Jurnal Cyber Tech, vol. 3, no. 2, Feb. 2020, doi: 10.53513/JCT.V3I2.3130.
[13]  Bekri  Murdianto  and  Arief  Jananto,  “INDONESIA  Pola  Asosiasi  Untuk  Rekomendasi    Penataan  Display  Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth    (Study  Kasus  Gamefantasia  Ada  Swalayan  Pati),”  Elkom :  Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 16, no. 1, pp. 109–20, Jul. 2023, doi: 10.51903/ELKOM.V16I1.999.
[14]  R.  D.  Widyarini,  A.  Suharso,  A.  Solehudin,  J.  H.  S.  Ronggowaluyo,  and  T.  T.  Karawang,  “ASSOCIATION  RULE PENGOLAHAN DATA TRANSAKSI TOKO BUNGA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN PROMOSI PAKET BUNGA:,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 3, pp. 1461–1466, Oct. 2023, doi: 10.36040/JATI.V7I3.7037.
[15]  N. Ramadhani, A. W. Syahroni, A. Supikar, and W. Zumam, “Penerapan Market Basket Analysis  Menggunakan Metode Multilevel  Association  Rules  dan  Algoritma  ML_T2L1  Pada  Data  Order  PT.  Unirama,”  InfoTekJar :  Jurnal  Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 4, no. 2, pp. 261–274, Mar. 2020, doi: 10.30743/INFOTEKJAR.V4I2.2405.
[16]  H.  Wu,  “Data  association  rules  mining  method  based  on  improved  apriori  algorithm,”  ACM  International  Conference Proceeding Series, pp. 12–17, Nov. 2020, doi: 10.1145/3445945.3445948.
[17]  M. Soleh, N. Hidayati, F. Dwi Muji Krisdian, P. Studi Teknik Industri, S. Tinggi Teknik Wiworotomo, and J. Semingkir No, “PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION  RULE  -  MARKET  BASKET  ANALYSIS  UNTUK  MENINGKATKAN DAYA SAING TOKO SWALAYAN KECIL,” Jurnal Aplikasi Ilmu Teknik Industri (JAPTI), vol. 2, no. 1, pp. 1–9, Jul. 2021, doi: 10.32585/JAPTI.V2I1.1469.
[18]  M. Hossain, A. H. M. S. Sattar, and M. K. Paul, “Market basket analysis using apriori and FP growth algorithm,” 2019 22nd International Conference on Computer and Information Technology, ICCIT 2019, Dec. 2019, doi:
10.1109/ICCIT48885.2019.9038197.
[19]  D.  Alcan,  K.  Ozdemir,  B.  Ozkan,  A.  Y.  Mucan,  and  T.  Ozcan,  “A  Comparative  Analysis  of  Apriori  and  FP-Growth Algorithms for Market Basket Analysis Using Multi-level Association Rule Mining,” pp. 128–137, 2023, doi: 10.1007/978- 3-031-25847-3_13.
[20]  M. N. H. S. Anjar Wanto, N. L. W. S. R. G. Dedy Hartama, E. S. N. Darmawan Napitupulu, and C. P. Sarini Vita Dewi, “Data Mining : Algoritma dan Implementasi,” 2020.
[21]  B. Almahenzar and A. W. Wijayanto, “Analisis Intensitas Hujan Provinsi Jawa Barat Tahun 2020 Menggunakan Association Rule Apriori dan FP-Growth,” Journal of System and Computer Engineering (JSCE), vol. 3, no. 2, pp. 258–271, Jul. 2022, doi: 10.47650/JSCE.V3I2.397.