## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1260

## Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth
Determination of Item Layout Accuracy using Apriori Algorithm and FP-Growth Algorithm
Anthony Anggrawan 1 , Mayadi 2 , Christofer Satria 3
Universitas Bumigora, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 05 Juni 2021 Direvisi, 17 September 2021 Disetujui, 15 Oktober 2021

## Kata Kunci:
Data Mining Asosiasi
Apriori FP-Growth
Lift rasio Evaluasi Hasil

## ABSTRAK
Teknologi semakin berkembang dan canggih dari masa ke masa bahkan untuk setiap detiknya, sehingga dengan ini perusahaan perlu memanfaatkan teknologi untuk menjambatani usaha ke pelanggan sehingga mempermudah dalam mengelola bisnis. Pertumbuhan bisnis khususnya dikota Nusa Tenggara Barat (NTB) sangat berkembangan persaingan bisnis dalam perdagangan sangat ketat sehingga membutuhkan strategi yang matang dalam mengelola usaha. Pada penelitan ini peneliti melakukan penelitian disalah satu perusahaan di Nusa Tenggara Barat dimana toko tersebut menjual berbagai jenis aksisoris. Toko yang dijadikan sebagai studi kasus ini merupakan toko yang terkenal oleh masyarakat sekitar sehingga bisa memiliki banyak pelanggan. Pada penelitian ini peneliti melakukan analisis bertujuan untuk mencari kemiripan barang berdasarkan item pembelian dijadikan sebagai acuan dalam tata letak barang dan mengidintifikasi kesamaan barang yang dibeli ketika menambah stok barang. Untuk mengidentifikasi tujuan pada penelitian ini peneliti melakukan proses perhitungan menggunakan dua metode yaitu apriori dan FP-Growth dan melakukan pengujian dengan 2 pengujian yaitu pengujian hasil dan rasio adapun hasil pengujian didapatkan FP-Growth menghasilkan rule yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma apriori dengan total rule sebanyak 6, sedangakan algoritma apriori menghasilkan 4 rule , dan untuk pengujian dengan evaluasi hasil rule dari masing masing algoritma, algritma FP-Growth memiliki hasil yang terbaik dengan lift ratio 1.27908.

## Keywords:
Data Mining Association Apriori FP-Growth Lift ratio Result Evaluation

## ABSTRACT
Technology from time to time is getting more sophisticated and developing even every second, so that companies need to take advantage of technology to attract business to customers so that it makes easier in managing the business. Business growth, especially in the city of West Nusa Tenggara is very developing, business competition in trade is very tight, so it requires a mature strategy in managing the business. In this research, the researcher conducted research in a company in West Nusa Tenggara where the shop sells various types of axials, this shop is a famous shop so that you could say it has many customers. In this study, the researcher conducted an analysis aimed at finding the similarity of goods based on the purchase item which is used as a reference in the layout of the goods and identifies the similarity of the items purchased when adding to the stock of goods. To identify the objectives of this study, the researcher carried out the calculation process using two methods, namely a priori and FP-Growth and carried out tests with 2 tests, namely testing the results and ratios, while the test results obtained FP-Growth produced better rules than the a priori algorithm with as many as total rules. 6, while the a priori algorithm produces 4 rules, and for testing by evaluating the results of the rules of each algorithm, the FP-Growth algorithm has the best results with a lift ratio of 1.27908.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Anthony Anggrawan, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Email: anthony.anggrawan@universitasbumigora.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
126 r

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi semakin hari semakin berkembang dan canggih bahkan untuk setiap detiknya, sehingga perlu memanfaatkan teknologi untuk menjambatani usaha ke pelanggan sehingga mempermudah dalam mengelola bisnis. Pertumbuhan bisnis khususnya di Kota Mataram sangat berkembangan dilihat dari pertumbuhan ekonomi NTB yang miningkat sebesar 2,12% dan diperkirakan untuk triwu- lan ke 3 tahun 2019, pertumbuhan ekonomi diperkirakan meningkat mencapai 6,6% s/d 7,0% [ 1 ]. Dari data tesebut bisa dilihat per- tumbuhan bisnis dan usaha mempengaruhui pertumbuhan ekonomi NTB sehingga bisa dikatakan penunjang pertumbuhan ekonomi disebabkan oleh peningkatan atau pertumbuhan usaha dan bisnis masyarakat NTB. Pada saat ini persaingan bisnis dalam perdagangan sangat ketat sehingga membutuhkan strategi yang matang dalam mengelola usaha. Melalui persaingan pasar bebas dan kecanggihan teknologi informasi saat ini, teknologi berperan dalam meningkatkan persaingan antar perusahaan yang lebih ketat dan lebih terbuka untuk melayani kebutuhan, serta tuntutan pelanggan yang makin tinggi. Pada penelitian ini peneliti melakukan analisis pada perusa- haan yang ada di NTB, perusahaan tersebut merupakan perusahahan yang menjual berbagai macam kebutuhan masyarakat, analisis yang dilakukan disini adalah mencari akurasi atau ketepatan dalam tata letak barang pada rak barang dengan menerapkan aturan assosiatif kombinasi item. Jenis barang yang akan dilakukan ujicoba pada penelitian ini adalah barang yang ada di rak penjualan, total barang yang dilakukan ujicoba tediri dari 8 Item dengan data penjualan selama 16 bulan dengan total transaksi sebanyak 131. Untuk melakukan proses pencarian akurasi atau ketepatan tata letak barang dirak, penelitian disini menggunakan data mining dengan model asosiasi rule yaitu apriori dan FP-Growth dan proses pengujian menggunakan 2 metode yaitu pengujian dengan lift rasio dan evaluasi hasil rule .
Data Mining secara umum adalah langkah yang digunakan untuk pencarian pola-pola yang belum diketahui ( hidden patern ) dari data yang berjumlah besar, dengan maksud untuk menemukan pengetahuan ( knowledge ) yang belum diketahui dari data yang tersimpan di database , data warehouse , atau media simpan lainnya [ 2 ]. Data mining juga memiliki peran untuk mengungkap ni- lai lebih dari sekumpulan data pembelian barang sehingga dapat menemukan pola dari Item set barang yang dibeli oleh konsumen [ 3 , 4 ]. Association rule mining adalah metode data mining untuk menambang aturan relasi dari kumpulan Item . Algoritma aturan asosiasi adalah bertujuan untuk mengidentfikasikan Item-Item penjualan yang sering dibeli bersamaan. Aturan asosiasi berwujud if-then atau jika-maka adalah pilihan alternatif dari fungsi pada aturan asosiasi [ 5 , 6 ]. Market Basket Analysis atau Analisa keran- jang pasar merupakan kaidah yang berfungsi mengidentifikasi dan mengektraksi pola yang memiliki asosiasi diantara produk yang dipromosikan/dijual, contohnya untuk mengidentifikasi bahwa produk tertentu merupakan produk yang biasa dibeli bersama dengan produk tertentu lainnya pada saat serta jumlah tertentu [ 7 ]. Market basket memungkinkan digunakan untuk menganalisa data yang bukan hanya mengekstraksi jenis produk dan mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan, namun juga untuk menetapkan produk jenis apa saja [ 7 ]. Association rule juga bermanfaat untuk mengungkapkan asosiasi yang terjadi [ 8 ]. Pola berfrekuensi tinggi adalah pola Item pada data pembelian yang memiliki frekuensi melebihi ambang batas tertentu dikenal dengan sebutan minimal support dan tingginya asosisasi antara Item pada aturan asosiatif disebut minimal confidence [ 5 , 4 ]. FP-Growth merupakan bagian dari teknik association rule dalam data mining yang bertujuan mengungkapkan aturan relasi antara sekumpulan Item dengan mempertimbangkan frekuensi data. Algoritma FP-Growth merupakan algoritma yang difungsikan pada pemilihan pola untuk mempermudah pengambilan keputu- san proses frequent Item set sebelum menghasilkan aturan sebagai putusan rekomendasi [ 9 ].
Untuk memperjelas dan memperdalam terkait dengan kekuatan dan kelebihan dari penelitian ini, berikut dibahasa beberapa acuan penelitian terkait sebelumnya sebagai berikut: Rahmawati, F dan Merlina, N (2018) melakukan penelitian terkait dengan pen- jualan suku cadang mesin fotocopy untuk mengidentifikasi suku cadang mesin fotocopy yang penjualannya terjadi bersamaan dengan menerapkan algoritma Apriori [ 2 ]. Sedangkan pada penelititan ini bertujuan untuk melihat akurasi dari ketepatan dari peletakan barang di rak dengan menerapkan algoritma apriori dan FP-Growth , kemudian dilakukan pengujian rule menggunakan 2 pengujian yaitu lift rasio dan evaluasi hasil, sehingga hasil terbaik akan dijadikan sebagai acuan untuk susunan dalam peletakan barang pada rak.
S, Domi dan A, Muhammad (2017) melakukan penelitian terkait dengan mencari pola sasaran daerah yang strategis untuk promosi sekolah, data yang diproses adalah data mahasiswa pada sekolah tersebut yang diolah menggunakan metode Apriori dan FP- Growth , hasil dari kedua metode yang digunakan dijadikan sebagai acuan dalam menentukan daerah yang strategis tanpa melakukan uji coba dari hasil algoritma tersebut [ 6 ]. Sedangkan pada penelitian ini peneliti melakukan pengujian dengan menggukan 2 pengujian yaitu lift rasio dan evaluasi hasil, sehingga hasil terbaik akan dijadikan sebagai acuan untuk susunan peletakan barang pada rak. L, Ardiantoro dan N, Sunarmi (2020) melakukan penelitian terkait permainan bulutangkis bertujuan untuk menganalisis pola bermain pada permainan bulutangkis, yang merupakan olahraga yang populer di Indonesia. Data yang proses adalah data dihasilkan dari teknis stroke selama pertandingan. Pada penelitian terdahulu ini yang dijadikan figure adalah teknik pemain atas nama Jonathan Christie seorang pemain bulu tangkis top Indonesia. Metode pengumpulan data dilakukan dengan membagi lapangan bermain men- jadi berbagai area permainan. Pengamatan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak, menghitung dan mengelompokkan jenis-jenis pukulan yang dilakukan oleh atlet. Dalam proses perhitungan dengan algoritma FP-Growth akan digunakan untuk pelatih untuk meningkatkan kinerja atlet [ 3 ]. Sedangkan penelitian ini melakukan analisi terkait dengan barang yang ada di rak penjualan, yang bertujuan untuk melihat akurasi ketepatan susunan peletakan barang, data yang diuji merupakan data penjualan selama 16 bulan dengan menggunakan aprirori dan FP-Growth dan melakukan pengujian rule dengan 2 pengujian yaitu lift rasio dan evaluasi hasil. Maulidiya. H, Jananto. A (2020) meneliti penerapan algoritma apriori dan FP-Growth untuk dibandingkan dalam mengelola data transaksi menggunakan association rule methode , tujuan artikel terdahulu ini adalah mengidentifikasi pola transaksi pembelian yang sering muncul secara bersamaan dalam sebuah transaksi sehingga nantinya akan menghasilkan suatu kesimpulan berupa kom-
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer,
Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
r 127 binasi barang yang sering dibeli anggota Kopartex secara bersamaan sehingga nantiya dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam membuat paket sembako [ 10 ]. Untuk penelitian pada peneilitan ini melakukan pengujian terkait akurat peletakan barang metode yang digunakan sama, perbedaan dari peneltian ini adalah padal proses pengujian rule dimana pengujian menggunakan ift ratio dan evaluasi hasil sehingga bisa menghasilkan rule yang terbaik.
M, Delia dan W, Titi Sri (2019) Penelitian ini mengkaji penerapan algoritma FP-Growth dengan metode asosiasi (MBA). Tujuan dari penerapan menggunakan algoritma FP-Growth pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan suatu pengetahuan baru tentang hubungan asosiasi pada sejumlah atribut penjualan sehingga dapat meningkatkan hasil penjualan dan strategi pemasaran serta promosi pada Bigmart [ 11 ]. Perbedaan dari Penelitian ini adalah proses penentuan rule dilakukan dengan menggunakan dua pengujian pada proses pengujian rule dimana pengujian menggunakan lift ratio dan evaluasi hasil sehingga bisa menghasilkan rule yang terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian dalam analisa data dengan algoritma apriori menggunakan studi kasus. Tahapan proses penelitian dilak- sanakan beberapa tahap yakni perencanaan, pengumpulan data, proses perhitungan dengan metode apriori dan pembuatan aplikasi seperti terlihat pada Gambar 1 , Diagram alir penelitian menentukan mana saja data yang dengan menggunakan algoritma apriori. Adapun data yang diguanakan sebagai proses perhitungan dengan algoritma apriori adalah data penjualan dalam 20 bulan untuk tahun 2019 dan 2020. akan dijadikan sebagai peroses untuk perhitungan.

## 2.1. Perencanaan
Tahapan ini merupakan tahap untuk mempersiapkan data awal yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian, mulai dari iden- tifikasi masalah, pengambilan data, sampai penerapan algoritma apriori dan FP-Growth sebagai studi kasus yang telah ditetapkan. Pada penelitian ini menggunakan studi kasus pencarian pola belanja konsumen berdasarkan data transaksi pada perusahaan tempat penelitan yang bertujuan sebagai acuan dalam kesamaan dalam peletekan barang di rak barang. Dimana data yang digunakan adalah data pembeli selama 20 bulan terakhir dengan total Item sebanyak 8.
Gambar 1. Diagram alir Penelitian

## 2.2. Pengumpulan Data
Proses ini bertujuan untuk proses pengumpulan data atau informasi terkait dengan data atribut ( Item ) yang akan digunakan pada penelitian, sehingga dari proses pengumpulan data pada perusahan tempat penelitian didapatkan jumlah data yang akan dijadikan untuk pengujian dalam sistem sebanyak 131 transaksi dengan total Item yang digunakan adalah 8 Item . Dari hasil pengumpulan data didapatkan bahwa variable sebagai Item set terdiri dari 8 Item barang. Kemudian 8 Item barang di inisialisasi dengan Item1 ,
128 r
Item2 , Item 3, Item 4, Item 5, Item 6, Item 7 dan Item 8 seperti terlihat pada Tabel 2 . Untuk lebih jelasnya data penjualan yang digunakan sebagai Item (atribut) pada Tabel 1 dan 2 .
Tabel 1. Data Penjualan Selama 20 Bulan
Bulan GK Pin Stiker Poster Jaket Kaos GK Pin 1/6/2019 5 2 10 5 1 3 - 4 1/13/2019 5 3 15 4 4 - 2 1/20/2019 5 2 12 3 - - 1 . . . . . . . . . . . . . . .
. . .
. . . - -
. . .
. . . . . .
. . .
. . . . . . . . . 10/13/2019 3 1 5 - - 1 - - 10/20/2019 2 7 - - 10/27/2019 2 8 2 - - - - 11/3/2019 3 6 2 - - - - 3/29/2020 5 8 4 2 4/1/2020 5 - 11 - - 1 - - 4/2/2020 5 - 2 - 5 - -
Tabel 2. Nama Item Penjualan Nama Produk Item1 Gantungan Kunci (GK) Item2 Pin Item3 Stiker Item4 Poster Item5 Jaket Item6 Topi Item7 Chracter Figure Item8 Kaos
2.3. Proses Perhitungan database Apriori dan FP-Growth
Pada bagian ini merupakan proses perhitungan dengan menggunakan apriori dan FP-Growh , dari hasil perhitungan kedua metode tersebut kemudian dilakukan perbandingan,.
Support merupakan nilai pendukung dari kombinasi item di sedangkan confidence merupakan nilai kepastian keeratan relasi antara item pada apriori [ 4 , 12 ]. Ada 2 tahapan metodologi dari analisis asosiasi [ 13 ].

## 1. Asosiasi dengan Algoritma Apriori
Data mining merupakan langkah mengidentifikasi pola tersembunyi berbentuk pengetahuan ( knowledge ) yang tidak diketahui sebelumnya pada kumpulan data pada database , data werehouse , atau media penyimpanan informasi lainnya [ 2 , 14 ]. Tahap analisis asosiasi yang mendapatkan perhatian sejumlah peneliti didalam menciptakan algoritma yang efesien yaitu dengan melakukan analisis pola frekuensi tinggi ( frequent pattern mining )

## 2. Analisis Pola frekuensi Tinggi
Proses ini merupakan tahapan dalam penentuan kombinasi item yang memenuhi persyaratan minimal dari nilai support pada seluruh transaksi. Alur proses dimulai dengan menginput data, Kemudian dilakukan pencarian calon kombinasi item set dimulai dari C1, C2, C3 dan seterusnya. Untuk menghitung C1 dapat menggunakan persamaan ( 1 ) [ 15 , 16 ]:
Support ( A ) = J umlahT ransaksimengandungA T otalT ransaksi (1)
Rumus ( 2 ) untuk mencari support mendiskripsikan bahwa nilai support didapatkan dengan langkah membagi jumlah transaksi yang mengandung item A (satu Item ) dengan jumlah total seluruh transaksi [ 17 ]. Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari jumlah transaksi yang mengandung item A B (dua item ) dengan jumlah total seluruh transaksi begitu juga dengan selanjutnya dengan rumus ( 3 ) .
Support ( A, B ) = P ( A ) (2)
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Support ( A, B ) =
P T ransaksimengandungA, B P T ransaksi (3)

## 3. Pembentukan aturan asosiasi
Saat seluruh pola frekuensi tinggi didapatkan, maka selanjutnya dicari aturan relasi yang memenuhi kriteria persyaratan mini- mal untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B menggunakan rumus ( 4 )
Support ( A, B ) = P ( A B ) = P T ransaksimengandung ( A, B ) P T ransaksimengandung ( A ) (4)
Rumus confident tersebut mengekpresikan bahwa nilai confidence didapatkan dengan melakukan pembagian jumlah transaksi yang memuat item A dan B dengan jumlah transaksi yang memuat Item A [ 18 ].

## 4. Asosiasi dengan Algoritma FP-Growth
Pada tahap ini merupakan proses analisa data yang yang telah dikumpulakan selama 20 bulan, algoritma asosiasi yang digu- nakan pada bagian ini adalah FP-Growth merupakan tahapan pencarian frequent Item set. FP-Growth adalah metode data mining yang dikembangkan dari metode apriori untuk mengektrasi data yang paling sering muncul ( frequent Item set) dengan membangun struktur data Tree atau Frequent Pattern Tree ( FP-Tree ) [ 19 , 20 ]. Dalam FP-Growth Nilai support digunakan untuk mengetahui peluang kejadian sebuah rule pada keseluruhan transaksi pada Item set. Formula support dan confident sebagaimana disajikan pada persamaan ( 1 ) dan ( 2 ). Teknik analisis data diwujudkan dengan menerapkan algoritma FP-Growth . Algoritma ini memiliki tiga tahap pengerjaan yaitu [ 11 , 21 , 22 ] : 1. Membangkitkan conditional pattern base 2. Membangkitkan conditional FP-Tree 3. Mencari frequent Item set

## 5. Pengujian Algoritma
Pengujian merupakan yang harus dilakukan dalam penelitian yang bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai ketepatan dan keakuratan dari kualitas data transaksi yang sedang diuji ( under test ). Pengujian pada penelitian ini menggunakan 2 pengujian yaitu lift rasio dan evaluasi hasil rule . Lift berupa angka rasio yang mengidentifikasi banyaknya kemungkinan dalam menemukan semua atribut yang muncul bersam dibandingkan dengan semua atribut yang memenuhi syarat. Lift mengekpresikan level kekuatan rule atas kejadian acak dari antecedent dan consequent berdasarkan pada support nya. Perhitungan lift dapat dilihat pada rumus ( 5 ) [ 23 ].
Lift Rasio = confidence benchmark confidence (5)
Sedangkan perhitungan dari benchmark confidence dapat dilihat pada rumus ( 6 ).
Conf idenceBenchmark = P transaksidengan item dalam consequent
P transaksidalam database (6)
Lift rasio yang bernilai lebih besar dari satu mengidentifikasikan aturan tersebut memiliki manfaat. Semakin besar nilai dari lift rasio, maka makin besar pula kekuatan asosiasi [ 23 ]. Evaluasi hasil rule merupakan proses melakukan evaluasi hasil rule yang terbentuk dari masing-masing algoritma, hasilnya kemudian dilakukan pengambilan kesimpulan dari hasil perbandingan kedua algoritma [ 10 ]. Rumus dalam menghitung tingkat aosiasi dapat dilihat pada rumus ( 7 ).
N = P n i =1 Si × Ci n (7)
Keterangan:
N = jumlah aturan asosiasi. S i = nilai support untuk aturan asosiasi.
C i = nilai confidence aturan asosiasi.
130 r
Rumus menghitung akurasi dapat dilihat pada rumus ( 8 ) [ 10 ].
Support AlgoritmaA Support AlgoritmaB (8)

## 6. Analisis Hasil
Untuk mendapatkan hasil yang akurat dalam penelitian ini perlu melakukan pengujian, proses pengujian ini dilakukan dengan menganalisa dan mengevaluasi hasil dari proses dari kedua metode tersebut. Item yang menghasilkan aturan asosiasi tebaik akan dijadikan sebagai acuan dalam pendukung keputusan dalam memberikan rekomendasi produk Item pembelian dijadikan sebagai acuan dalam tata letak barang dan mengidintifikasi kesamaan barang yang dibeli ketika menambah stok barang kepada konsumen berdasarkan nilai support dan confidence minimal yang telah ditetapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Data
Proses analisis data dilakukan dengan tujuan menemukan pola kesamaan item yang dibeli berdasarkan data laporan pembelian barang tiap harinya. Data laporan penjualan tiap harinya pada awalnya hanya sebuah informasi biasa kemudian setelah diproses akan menjadi sebuah informasi yang sangat berguna buat kemajuan dan peningkatan usaha kedepannya. Maka dari itu peneliti akan melakukan pengujian hasil dari menggunakan apriori dan FP-Growth untuk mencari hubungan pola pembelian barang. Pada proses penelitian ini menggunakan data penjualan dari januari sampai dengan April dengan total transaksi sebnyak 131 dan Item yang digunakan sebanyak 8. Adapun item tersebut terlihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Tabulasi Data Item Barang Terjual Bulan GK/Item 1 Pin/Item 2 Stiker/Item 3 Poster/Item 4 Jaket/Item 5 Kaos/Item 6 01/06/2019 1 1 1 1 1 1 01/13/2019 1 1 1 1 0 1 01/20/2019 1 1 1 1 0 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10/13/2019 1 1 1 0 0 1 10/20/2019 1 1 0 0 0 10/27/2019 0 1 1 1 0 0 11/03/2019 1 1 1 0 0 03/31/2020 1 1 0 0 0 0 04/1/02020 1 0 1 0 0 1 04/02/2020 1 0 1 0 1 0
Dari data transaksi penjualan aksesoris pada Tabel 3 didapatkan transaksi dengan 8 Item dimana data tersebut merupakan proses transaksi penjualan selama 20 bulan dengan total teransaksi sebanyak 131. Pada proses penelitian ini menggunakan dua metode yaitu apriori dan FP-Growth , untuk mengukur ketepatan dan kecermatan dalam kombinasi item set harus ditentukan batas dari minimal support dan confidence . Batas minimal support dan confidence di peroleh dari rumus persamaan ( 1 ), makin rendah nilai minimal support berakibat makin tinggi rule yang diperoleh, demikian pula sebaliknya, makin tinggi nilai minimal support berakibat pula semakin rendah rule yang diperoleh. Sedangkan makin tinggi nilai minimal confidence maka semakin rendah rule yang diperoleh dan sebaliknya makin rendah nilai minimal confidence maka makin tinggi rule yang diperoleh [ 24 ]. dalam penelitian ini minimal support yang dipakai adalah 30% dan minimal confidence 60% [ 25 ].

## 3.2. Analisis Menggunakan Algoritma Apriori
Proses ini merupakan tahapan dalam proses pada penelitian ini dengan apriori memiliki berapa tahapan dalam perhitungan, Adapun tahapan dalam apriori adalah.

## 1. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada analisis pola frekuensi tinggi pada proses ini bertujuan mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimal dari nilai support . Adapun proses pencarian kombinasi item set dengan minimal support = 30% dan minimal confidence 60%. Dengan rumus
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 131
menggunakan persaman ( 1 ) didapatkan hasil sebagai berikut: Support = 70 / 131 ∗ 100% = 53 . 44% Support = 69 / 131 ∗ 100% = 52 . 67% Support = 120 / 131 ∗ 100% = 91 . 60% Support = 49 / 131 ∗ 100% = 37 . 40% Support = 28 / 131 ∗ 100% = 21 . 37% Support = 39 / 131 ∗ 100% = 29 . 77% Support = 40 / 131 ∗ 100%
= 30 . 53% Support = 51 / 131 ∗ 100%
= 38 . 93% Dari proses perhitungan pembentukan 1 item set dengan minimal support 30% dengan minimal covidence 60% dari proses perhi- tungan dengan persamaan ( 1 ) dimana total barang yang memenuhi minimal support terdiri dari 6 barang seperti terlihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Tabel Daftar Support Dari Tiap 1 Item Barang Count Support Keterangan Item1 70 53,44% Lolos Item2 69 52,67% Lolos Item3 120 91,60% Lolos Item4 49 37.40% Lolos Item7 40 30,53% Lolos Item8 51 38,93% Lolos
Proses perhitungan P2 atau disebut dengan 2 item set dengan jumlah minimal support = 30% dengan kombinasi 2 Item set didapatkan 14 rule . Ada pun proses perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus ( 3 ). Support ( AB ) = 46 / 131 ∗ 100% = 35 , 11% Support ( AB ) = 65 / 131 ∗ 100% = 49 , 62% Support ( AB ) = 30 / 131 ∗ 100% = 22 , 90% Support ( AB ) = 21 / 131 ∗ 100% = 16 , 03% Support ( AB ) = 31 / 131 ∗ 100% = 23 , 66% Support ( AB ) = 62 / 131 ∗ 100% = 47 , 33% Support ( AB ) = 25 / 131 ∗ 100% = 19 , 08% Support ( AB ) = 27 / 131 ∗ 100% = 20 , 61% Support ( AB ) = 27 / 131 ∗ 100% = 20 , 61% Support ( AB ) = 34 / 131 ∗ 100% = 25 , 95% Support ( AB ) = 44 / 131 ∗ 100% = 33 , 59% Support ( AB ) = 35 / 131 ∗ 100% = 26 , 72% Support ( AB ) = 47 / 131 ∗ 100% = 35 , 88% Support ( AB ) = 13 / 131 ∗ 100% = 9 , 92% Support ( AB ) = 21 / 131 ∗ 100% = 16 , 03%
Berikut ini adalah hasil perhitungan pembentukan 2 Item set dengan minimal support 30% dengan minimal covidence 60% dari proses perhitungan dengan persamaan ( 1 ) dimana total barang yang memenuhi minimal support dan minimal confidence dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4 dimana untuk minimal support mendapatkan rule sebanyak 5 barang seperti terlihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Tabel daftar support dari tiap 2 Item Barang1 Barang2 Count Support Keterangan Ganci Pin 46 35,11% Lolos Ganci Stiker 65 49,62% Lolos Pin Stiker 62 47,33% Lolos Stiker Poster 44 33,59% Lolos Stiker Kaos 47 35,88% Lolos
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan pada pembentukan 2 Item pada Tabel 3 , kemudian dilanjutkan mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimal support untuk 3 Item , untuk menghitung confidence aturan asosiasi A ke B. Nilai confidence dari aturan A ke B, dalam proses ini menggunakan rumus ( 3 ).
132 r
Tabel 6. Tabel daftar support dari tiap 2 Item
Barang1 Barang2 Support AUB Support A Confidence Keterangan Ganci Pin 35,11% 53,44% 65,71% Lolos Ganci Stiker 49,62% 53,44% 92,86% Lolos Pin Stiker 47,33% 50,38% 93,94% Lolos
Pada Tabel 6 dari hasil pola kombinasi 2 Item di dapatkan 3 rule dimana hasil tersebut dilihat dari besarnya nilai Support dan Confidence . Setelah dilakukan proses selanjutnya pembentukan Item set berhenti sampai 3 Item set sehingga tidak memungkinkan untuk pencarian Item set berikutnya.
Tabel 7. Tabel daftar support dari tiap 3 Item Barang1 Barang2 Barang3 Support AUB Support A Confidence Keterangan Item1 Item2 Item3 32,82% 53,44% 61,43% Lolos Item1 Item2 Item4 15,27% 53,44% 28,57% Tidak Lolos Item1 Item2 Figure 12,98% 53,44% 24,29% Tidak Lolos Item1 Item2 Item8 20,61% 53,44% 38,57% Tidak Lolos Item2 Item3 Item4 18,32% 52,67% 34,78% Tidak Lolos Item2 Item3 Figure 17,56% 52,67% 33,33% Tidak Lolos Item2 Item3 Item8 23,66% 52,67% 44,93% Tidak Lolos Item3 Item4 Figure 8,40% 91,60% 9,17% Tidak Lolos Item3 Item4 Item8 15,27% 91,60% 16,67% Tidak Lolos Item4 figur Item8 3,82% 37,40% 10,20% Tidak Lolos
Dari hasil perhitungan pada Tabel 7 didapatkan 1 nilai minimal confidence yang memiliki hasil confidence minimal yaitu 61,43%. sehingga aturan yang tertentuk adalah aturan seperti pada Tabel 8 .
Tabel 8. Tabel Pola Kombinasi Dari Rule Yang Dihasilkan Dengan 3 Item Antecedent Conclusion Lift Support (%) Confidence (%) Gantungan Kunci Stiker, Pin 1.29793 32.824 61.429 Stiker, Pin Gantungan Kunci 1.29793 32.824 69.355 Stiker, Gantungan Kunci Pin 1.25596 32.824 66.154 Pin Stiker, Gantungan Kunci 1.25596 32.824 62.319
Dari hasil perhitungan menggunakan algoritma apriori pada Tabel 8 diatas didapatkan 4 rule . Rule 1 menghasilkan support sebesar 32.824% dengan convidence 61.429%, rule 2 menghasilkan support 32.824% dan convidence 69.355%, rule 3 menghasilkan support 32.824% dan convidence 66.154% dan rule 4 menghasilkan support 32.824% dan convidence 62.319%.

## 3.3. Implementasi Algoritma FP-Growth
Pada proses algoritma FP-Growth , dilakukan pencarian frequent Item set dimana didapatkan dari proses mengekstraksi struktur data pada FP-Tree . Langkah pertama pada algoritma ini yaitu membuat FP-Tree dari data transaksi penjualan aksesoris. Pada Tabel 9 diasumsikan TID merupakan data tanggal transaksi penjualan dan Items merupakan nama barang yang terjual. Untuk melakukan mining data dari data transaksi penjualan, perlu melihat keakuratan kemiripan pada item barang. Pada proses pertama peneliti menggunkana algoritma frequent pattern growth ( FP-Growth ). Item dari data transaksi yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 9 .
Tabel 9. Frekuensi Item Item Frekuensi Stiker (ST) 120 Gantungan Kunci (GK) 70 Pin (P) 69 Kaos (K) 51 Poster (PS) 49 Chracter Figure (CF) 40 Topi (T) 39 Jaket (J) 28
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Dalam melakukan proses FP-Growth yang paling utama dilakukan adalah pencarian frekuensi Tabel 9 tertera Item beserta frekuensi yang sudah diurutkan berdasarkan priority (nilai frekuensi dari yang paling besar kecil). Susun Item pada setiap transaksi dengan memperhatikan urutan priority .
Tabel 10. Dataset Sampel Transaksi Yang Diurutkan Berdasarkan Priority
TID ITEM 1/6/2019 S, GK, P, PS, J, T, K 1/13/2019 S, GK, P, PS, T, K 1/20/2019 S, GK, P, PS, K 1/27/2019 S, GK, P, C, K . . . . . . . . . . . . 3/25/2020 S, P 3/29/2020 S, GK, PS, K 3/30/2020 S,J 3/31/2020 S,GK,P 4/1/2020 S,GK,T 4/2/2020 S,GK,J
Pada data set Tabel 10 akan dibuat dalam bentuk tabular. Bentuk tabular maksudnya data bernilai angka 1 dan angka 0. Angka 1 mengartikan Item dibeli oleh customer dan angka 0 berarti Item tersebut tidak dibeli oleh customer seperti terlihat pada Tabel 1 .
Dalam pencarian asosiasi dengan FP-Growth , untuk mencari nilai confidence dan support masih sama hanya saja peredaannya di FP-Growth hanya menggunakan 1 iterasi dan memiliki 3 tahapan yaitu conditional pattern base , pembangkitan conditional FP- Tree , dan pencarian frequent Item set. Dari data yang terdapat pada Tabel 8 , diambil sample data berjumlah 18 transaksi yang akan digunakan untuk contoh pembuatan FP-Tree gambaran pembuatan FP-Tree dari 18 data bisa terlihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Hasil Pembentukan FP-Tree dari 20 Data Transaksi
Didalam FP-Growth tahapan yang dilakukan yaitu pembangkitan conditional pattern base . Pada tahap ini algoritma FP- Growth akan memecah hasil FP-Tree pada Gambar 2 berdasarkan setiap Akhiran ( suffix ). Pada tahap ini merupakan tahap pencarian frequensi Item set dilakukan dengan melihat Kembali FP-Tree yang sudah dibuat sebelumnya.
134 r
Tabel 11. Conditional FP-Tree
Sunffix Conditional Pattern Base J { (S,GK,PS:1),(S,GK,P,PS:2),(S,P,PS:1) } , { (P;1) } T { (S,GK,P,PS:1),(S,GK,PS,J:1),(S,GK,P:1) } , CF { (S,GK,P:1),(S,GK,P,PS,J:2),(S,GK,P,T:1),(S,P,PS,J:1) } , { (P,J) } PS { (GK:1) } , { (S,GK.P:9),(S,P:1) } K { (P,J,CF:1) } , { (S,GK,P,CF:1),(S,GK,P,PS,T:1),(S:1),(S,GK.P,PS,J,T,K:1),(S,GK,P,PS,J:1),(S,GK,P,PS:1), (S,GK,P,T,CF,1), (S,P,SP,J,CF:1) } , P { (S,GK:13), (S:1) } , GK
{ (S:13) } ,
S -
Untuk mencari Conditional FP-Tree adalah dengan cara menjumlahkan support count yang ada dan support count yang lebih besar akan dibangkitkan dengan conditional FP-tree . Tabel 12 menunjukkan tabel hasil Conditional FP-Tree .
Tabel 12. Hasil Pembangkitan Conditional FP-Tree
Sunffix C onditional Pattern Base J { S3,GK:2, PS:3, TP:2 } , { P1 } T { S:3, GK:3, P:2, PS:2, J:1 } CF { S:4,GK:3, P:4, J:2PS:2, T:1 } , { P:1, J:1 } PS { GK:1 } , { S:2, GK:1, P:2, K:1 } K { S:6, GK:5, P:5, CF:3, T:3, J:1 } , { P:1, CF:1 } P { S:2, GK:1 } GK { S:12 }
Tahap selanjutnya adalah proses pencarian frequent Item set. Pada tahapan ini dilakukan pencarian single path kemudian dikombinasikan dengan Item yang ada pada Conditional FP-Tree . Adapun hasil dari proses pencarian Tabel 13 menunjukkan hasil dari Frequent Item set:
Tabel 13. Hasil Frequent Itemset Sunffix Frequent Itemset J { S,J:3,GK, J:2, PS,J:3, TP,J:2 } , { P,J:1 } T { S,T:3, GK,T:3, P,T:2, PS,T:2, J,T:1 } CF { S,CF:4,GK,CF:3, P,CF:4, J,CF:2, PS,CF:2, T,CF:1 } , { P,CF:1, J,CF:1 } PS { GK,PS:1 } , { S,PS:2, GK,PS:1, P,PS:2, K,PS:1 } K { S,K:6, GK,K:5, P,K:5, CF,K:3, T,K:3, J,K:1 } , { P,K:1, CF,K:1 } P { S,P:2, GK,P:1 } GK { S,GK:12 }
Setelah didapatkan frequent Item set seperti Tabel 13 , kemudian lakukan membuat rule dengan cara menghitung minimal Support 30% dengan mengimplementasikan persamaan ( 1 ), ( 2 ) dan minimal convidence 60% menggunakan rumus ( 3 ). Tabel 14 menunjukkan pola kombinasi dari rule yang dihasilkan dengan 3 item dengan FP-Growth .
Tabel 14. Pola Kombinasi Dari Rule Yang Dihasilkan Dengan 3 Item Pada FP-Growth Frequensi Conclusion Support % Convidence % Item3 , Item8 (S,K) Item2 (P) 0.236641221 24% 0.659574 66% Item3 , Item1 (S,GK) Item2 (P) 0.328244275 33% 0.661538 66% Item3 , Item2 (S,P) Item1 (GK) 0.328244275 33% 0.693548 69% Item2 , Item8 (P,K) Item3 (S) 0.236641221 24% 0.911765 91% Item1 , Item2 (GK,P) Item3 (S) 0.328244275 33% 0.934783 93% Item1 , Item8 (GK,K) Item3 (S) 0.221374046 22% 0.935484 94%
Dari hasil perhitungan menggunakan algoritma FP-Growth pada Tabel 14 didapatkan 6 rule . Rule 1 menghasilkan support sebesar 24% dengan convidence 66%, rule 2 menghasilkan support 33% dan convidence 66%, rule 3 menghasilkan support 33% dan convidence 69%, rule 4 menghasilkan support 24% dan convidence 91%, rule 5 menghasilkan support 33% dan convidence 93%, dan rule 6 menghasilkan support 22% dan convidence 94%.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 135

## 1. Hasil Pengujian Rule yang Dihasilkan
Proses pengujian merupakan proses pengujian untuk mencari akurasi atau ketepatan dari algoritma apriori dengan FP-Growth pengujian ini dilakukan dengan 2 tahap yaitu pengujian menggunakan rumus lift rasio dan evaluasi hasil rule .

## 2. Pengujian Dengan Menggunakan Lift rasio
Pengujian mengunakan lift rasio pada penelitian ini bertujuan untuk menguji kuat tidaknya aturan asosiasi yang terbentuk oleh kedua algoritma tersebut, prosesnya adalah dengan mengukur seberapa penting rule yang teleh terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence . Adapun proses yang digunakan adalah rumus persamaan ( 5 ) dan ( 6 ). Adapun hasil setelah dilakukan perhitungan seperti terlihat pada Tabel 15 .
Tabel 15. Hasil Perhitungan Pencarian Lift Rasio Untuk Algoritma Apriori Antecedent Conclusion Lift Support (%) Confidence (%) Gantungan Kunci Stiker, Pin 1.29793 0.32824 0.61429 Stiker, Pin Gantungan Kunci 1.29793 0.32824 0.69355 Stiker, Gantungan Kunci Pin 1.25596 0.32824 0.66154 Pin Stiker, Gantungan Kunci 1.25596 0.32824 0.62319
Dari Tabel 15 diatas hasil perhitungan pencarian lift rasio pada asosiasi menggunakan algoritma apriori didapatkan 4 rule dengan lift rasio tertinggi 1.29793.
Tabel 16. Hasil perhitungan pencarian lift rasio untuk algoritma FP-Growth
Antecedent Conclusion Lift Support Confidence Stiker, Kaos Pin 1.270650814 0.236641221 0.659574468 Stiker, Gantungan Kunci Pin 1.274434389 0.328244275 0.661538462 Stiker, Pin Gantungan Kunci 1.297926267 0.328244275 0.693548387 Pin, Kaos Stiker 0.995343137 0.236641221 0.911764706 Gantungan Kunci, Pin Stiker 1.020471014 0.328244275 0.934782609 Gantungan Kunci, Kaos Stiker 1.021236559 0.221374046 0.935483871
Dari pengujian lift rasio pada Tabel 16 diatas hasil perhitungan pencarian lift rasio pada asosiasi menggunakan FP-Growth didapatkan 6 rule dengan nilai lift rasio tertinggi sebesar 1.29793.

## 3. Pengujian Dengan Evaluasi Hasil Rule
Evaluasi hasil rule merupakan proses melakukan evaluasi hasil rule yang terbentuk dari masing-masing algoritma. Hasil dari Evaluasi hasil rule akan menentukan keakuratan dari rule , rule yang didapatkan menjadi keputusan sebagai rule yang terbaik. Perhitungan akurasi didasarkan pada jumlah support dari masing-masing algoritma. Tahap pertama dalam proses Evaluasi hasil rule adalah mencari tingkat akurasi antara dua algoritma menggunakan rumus ( 6 ).
Tabel 17. Hasil perhitungan Mencari Tingkat Asosiasi
Algoritma Aosiasi Total Rule P Support Apriori 4 1.31296 FP-Growth 6 1.67938
Tahap kedua melakukan evaluasi hasil rule dengan menguji tingkat akurasi dari kedua metode tersebut dengan menggunakan rumus ( 7 ).
1. Menguji tingkat akurasi algoritma apriori terhadap algoritma FP-Growth:
P SupportAlgoritmaA P SupportAlgoritmaB = 1 . 31296 1 . 67938 = 0 . 78181 × 100% = 78%
2. Menguji tingkat akurasi algoritma FP-Growth terhadap algoritma apriori:
P SupportAlgoritmaA P SupportAlgoritmaB = 1 . 67938 1 . 31296 = 1 . 27908 × 100% = 128%
136 r
Dari hasil perhitungan perhitungan untuk mencari tingkat akurasi diatas dari kedua algoritma, didapatkan akurasi algoritma FP-Growth lebih tinggi dibandingkan algoritma apriori seperti terlihat pada Tabel 18 .

## Tabel 18. Hasil perhitungan Mencari Tingkat Akurasi
Algoritma Aosiasi P Support Akurasi % Apriori terhadap FP-Growth 1.31296 0.78181 78% FP-Growth terhadap Apriori 1.67938 1.27908 128%
Dengan demikian dari Tabel 18 , tingkat akurasi algoritma FP-Growth lebih baik dibandingkan tingkat akurasi algoritma apriori dengan akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perbandingan algoritma apriori dan FP-Growth dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Proses penelitian dengan menggunakan algoritma apriori dan FP-Growth dengan menggunakan 131 data transaksi dengan 8 item , untuk algoritma apriori menghasilkan 4 rule dengan support sebesar 1.31296 dengan akurasi sebesar 78% dan untuk perhitungan FP-Growth menghasilkan 6 rule dengan support sebesar 1.67938 dengan akurasi sebesar 128%. Sehingga dari pengujian menggunakan 8 item dengan data sebanyak 131 data algoritma FP-Growth memiliki akurasi terbaik dibandingkan dengan apriori.

## REFERENSI
[1] “Laporan perekonomian provinsi Nusa Tenggara Barat,” 2019. [Online]. Tersedia: https://docplayer.info/ 166000010-Laporan-perekonomian-provinsi-nusa-tenggara-barat.html.
[2] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algo- ritma Apriori,” PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic , vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018.
[3] L. Ardiantoro and N. Sunarmi, “Badminton Player Scouting Analysis Using Frequent Pattern Growth (FP-Growth) Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1456, no. 1, p. 012023, jan 2020.
[4] D. P. Sari, “Data Mining Perkiraan Produksi Spanduk dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : CV . Mentari Persada Medan ),” Pelita Informatika Budi Darma , vol. 9, no. 1, pp. 33–41, 2015.
[5] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019.
[6] D. Sepri, M. Afdal, and 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.
[7] E. Elisa, “Market Basket Analysis pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.
[8] F. A. Sianturi, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018.
[9] R. Fitria, W. Nengsih, and D. H. Qudsi, “Implementasi Algoritma FP-Growth Dalam Penentuan Pola Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas,” Jurnal Sistem Informasi , vol. 13, no. 2, p. 118, 2017.
[10] H. Maulidiya, A. Jananto, G. Special, I. A. Bawang, M. Sedap, and M. Asosiasi, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algo- ritma Apriori dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” pp. 978–979, 2020.
[11] R. ˇ Zupan and T. S. Wahyuni, “Associaion Rule dalam Menentukan Cross-Selling Produk Menggunakan Algoritma Fp-Growth,” vol. 7, no. 4, 2019.
[12] S. A. Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk dengan Metode Apriori pada Indomaret Galang Kota,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 1, no. 2, 2018.
[13] G. Grand, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Menemukan Hubungan Data Murid dengan Nilai Sekolah,” Ikraith Informatika , vol. 2, no. 18, pp. 7–12, 2018.
[14] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” Jurnal Teknik Informatika , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
[15] N. Hadinata and K. Kurniawan, “Analisis Pola Pembelian Produk Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 263–268, 2020.
[16] D. E. Satie, S. Suparni, and A. B. Pohan, “Analisa Algoritma Apriori pada Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 136, 2020.
[17] D. S. Purnia and A. I. Warnilah, “Implementasi Data Mining pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[18] A. Fikri, “Implementasi Algoritma Apriori dalam Menetukan Program Studi yang Diambil Mahasiswa,” Jurnal Iptek Terapan , vol. 10, no. 2, pp. 81–85, 2016.
[19] A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma FP-Growth pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018.
[20] D. Rusdiaman and A. Setiyono, “Algoritma FP-Growth dalam Penempatan Lokasi Barang di Gudang PT. XYZ,” Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 63–70, 2018.
[21] Mardiah, “Penerapan Data Mining Apriori pada Persediaan Obat ( Studi Kasus Apotek Rafif Farma Medan ) Mardiah Univer- sitas Nahdlatul Ulama Sumatera Utara , Medan , Indonesia Email : mardiahindin23@gmail.com The importance of inventory systems at a pharmacy and the t,” vol. 6341, no. November, pp. 115–123, 2019.
[22] A. R. Dinna Yunika Hardiyanti, Hardini Novianti, “Penerapan Algoritma FP-Growth pada Sistem Informasi Perpustakaan,” vol. 3, no. 1, pp. 75–77, 2018.
[23] H. Sujaini, “Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma A Priori,” vol. 1, no. 1, 2016.
[24] V. N. Latifah, M. T. Furqon, and N. Santoso, “Implementasi Algoritme Modified-Apriori untuk Menentukan Pola Penjualan sebagai Strategi Penempatan Barang dan Promo,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 2829–2834, 2018.
[25] C. E. Firman, “Penentuan Pola yang Sering Muncul untuk Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma FP-Growth,” I N F O R M a T I K a , vol. 9, no. 2, p. 1, 2019.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 125 – 138