## KOMPARASI ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH UNTUK MEMBERIKAN STRATEGI DISKON
1 Rima Lorentiana Wijayanti, 2 Rudi Kurniawan, 3 Mulyawan 4 Ruli Herdiana 5 Heliyanti Susana
13 Program Studi Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon, 2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon, 45 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan N0.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 rimalrntnw@gmail.com

## ABSTRAK
PT Menara Intermode memiliki data yang besar terkait penjualan tas brand En-ji Collection secara offline . Data  ini  dapat  memberikan  informasi  atau  pola  terkait  penjualan.  Penulis  menemukan  permasalahan  dalam mengidentifikasi pola pembelian transaksi karena terbatasnya menganalisis data tersebut. PT Menara Intermode memerlukan  strategi  pemasaran  yang  tepat.  Kebiasaan  belanja  pelanggan  dapat  dicari  pola  nya  dengan menggunakan teknik data  mining . Dengan  menggunakan teknik data  mining penulis  mempunyai  tujuan untuk memberikan strategi diskon kepada konsumen. Tahap pertama dimulai dengan pengumpulan data, data yang yang telah  dikumpulkan  sebanyak  2.343  data transaksi,  kemudian  dilakukan  data selection yang  dimana  melakukan pemilihan atribut yang penting sehingga memiliki hasil. Setelah data selection , dilakukan preprocessing pada data yang  dimana  untuk  mengecek  kerangkapan  data  dan  menggunakan  data  sesuai  kebutuhan.  Setelah  data preprocessing , dilakukan data transformasi yaitu dilakukan penyesuaian format data dalam bentuk tabular untuk proses data mining . Pada tahap data mining diterapkan menggunakan algoritma Apriori dan FP-Growth melalui pengujian RapidMiner. Hasil dari penelitian ini Algoritma Apriori menghasilkan 2 rules sedangkan algoritma FP- Growth menghasilkan 19 rules dengan minimum support 0,1 atau 10% dan minimum confidence 0,4 atau 40% yang dapat digunakan untuk memberikan strategi diskon kepada konsumen.
Kata kunci : Association Rules , Algoritma Apriori , Algoritma FP-Growth , Data Mining , E-commerce .

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  di  lingkungan  bisnis merupakan  langkah  untuk  menghadapi  persaingan global dalam era ekonomi pasar bebas [1]. Inilah yang mendorong pelaku bisnis untuk secara terus - menerus mengevaluasi  strategi  dan  inovasi  terbaru  guna memenuhi permintaan pelanggan yang terus meningkat,  menjaga  serta  mengembangkan  bisnis mereka  [2].  Dengan  semakin  berkembangnya  bisnis suatu  perusahaan,  pemanfaatan  teknologi  yang dimiliki  menjadi  semakin  penting  untuk  memenuhi kebutuhan  informasi  sehari-hari  [3].  Dalam  hal  ini, peran data sangat penting dalam proses bisnis. Namun, seringkali  kebutuhan  akan  data  yang  relevan  untuk mendapatkan  informasi  baru  tidak  sepenuhnya terpenuhi dengan identifikasi data yang ada  [4]. Pada saat ini, tas menjadi kebutuhan sehari-hari bagi setiap individu  [5],  digunakan  baik  untuk  keperluan  kerja, sekolah, maupun perjalanan. Perkembangan tas terjadi pesat  karena  kini  menjadi  bagian  penting  dari  gaya berpakaian, tidak lagi hanya sebagai alat penyimpanan barang semata.
PT  Menara  Intermode  memiliki  kumpulan  data penjualan  luring  yang  besar  salah  satunya  penjualan tas brand En-Ji Collection. Data ini dapat memberikan informasi  atau  pola  terkait  penjualan.  Salah  satu teknologi  yang  digunakan  untuk  mengelola  data sebesar ini adalah menggunakan data mining . Namun PT  Menara  Intermode  tersebut  belum  bisa  mengolah data  yang  lebih  akurat.  Maka  dari  itu  penulis menemukan permasalahan yaitu dalam mengidentifikasi  pola  pembelian  transaksi  karena
terbatasnya  menganalisis  data  tersebut.  Selain  itu, penjualan tas brand En-ji Collection masih menghadapi hambatan karena kurangnya pengetahuan yang  tersedia  bagi  mereka  yang  bertanggung  jawab dalam  menganalisa  pola  pembelian  transaksi  serta menentukan  tata  letak  produk  penjualan  tersebut. Dengan menganalisa pola pembelian transaksi sangat mempengaruhi  minat  konsumen  saat  berbelanja. Dalam  konteks  transaksi  penjualan  tas,  cenderung melibatkan  banyak  tanggal  transaksi,  nama  produk, kode artikel, warna, harga, kuantitas produk dan total harga.
Penelitian ini bertujuan untukmenerapkan sistem data  mining untuk  memberikan  strategi  diskon  dan melakukan analisis yang lebih tepat dan akurat dengan menggunakan  algoritma Apriori dan FP-Growth . Selain  itu,  untuk  meningkatkan  target  penjualan melalui berbagai langkah seperti menentukan tata letak barang  yang  tepat.  Manfaat  penelitian  ini  adalah memberikan  diskon  kepada  para  konsumen  atau pembeli agar lebih tertarik dan minat membeli produk tersebut  dengan  harapan  dapat  berkontribusi  pada peningkatan penjualan produk mereka. Selain itu dapat dapat  digunakan  sebagai  referensi  utama  terutama dalam hal memberikan strategi diskon pada penjualan tas  brand  En-Ji  Collection.  Selain  itu  dapat menentukan tata letak barang agar lebih tepat sasaran.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Paper [6] dengan judul Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth Terhadap Market  Basket Analysis Pada  Data  Penjualan  Bakery.  Identifikasi
pola  pembelian  konsumen  dalam  penelitian  ini menghadapi permasalahan pada analisis data transaksi penjualan produk bakery. Perbandingan hasil penelitian  menunjukkan  perbedaan  dalam  pola kombinasi  saat  algoritma Apriori dan FP-Growth digunakan untuk menganalisis market basket pada data transaksi penjualan produk bakery.
Paper [4] dengan  judul  Implementasi Data Mining Analisis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk Herbal  Dengan  Metode  Algoritma Apriori dan FP- Growth .  Penelitian  ini  menghadapi  permasalahan terkait  pengelolaan  data  transaksi  penjualan  yang tersimpan  dalam  volume  besar,  namun  belum dioptimalkan  dan  hanya  diarsipkan.  Penelitian  ini menyoroti  penjualan  produk  herbal  terbesar  yang tercatat  di  Business  Center  Jakarta  Barat  2.  Dengan menggunakan  algoritma Apriori dan FP-Growth , identifikasi  data  menunjukkan  bahwa  produk  yang paling diminati adalah Ethawa Goat Milk dan Minyak Herba Sinergi.
Paper [7] dengan  judul Implementasi  Algoritma FP-Growth dan Apriori untuk  Persediaan  Produk. Penelitian ini menghadapi permasalahan di mana data transaksi  penjualan  terus  berkembang  dengan  cepat setiap  hari,  tetapi  hanya  disimpan  sebagai  data  yang belum  dimanfaatkan  secara  maksimal.  Temuan penelitian  menunjukkan  bahwa  Algoritma Apriori menghasilkan  2  aturan  asosiasi,  sementara  algoritma FP-Growth menghasilkan  10  aturan  asosiasi  dengan tingkat  dukungan  minimum  0,05  dan  tingkat kepercayaan minimum 0,7.
Paper  [8]  dengan  judul  Analisis  Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth dalam Pembentukan  Pola  Asosiasi  Keranjang  Belanja Pelanggan.  Penelitian  ini  menghadapi  tantangan  di mana jumlah data transaksi penjualan terus meningkat setiap hari, namun data tersebut hanya disimpan tanpa pemanfaatan  optimal.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  Algoritma Apriori menghasilkan  2  aturan asosiasi, sedangkan algoritma
FP-Growth
menghasilkan  10  aturan  asosiasi  dengan minimum support 0,05 dan minimum confidence 0,7. Paper [9] dengan judul Analisis Penerapan Data Mining Dalam  Penentuan  Tata  Letak  Barang Menggunakan  Algoritma Apriori dan FP-Growth . Penelitian  ini  menghadapi  permasalahan  karena minimnya  informasi  dari  pihak  swalayan  terkait pengaturan  tata  letak  barang.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma Apriori hanya menghasilkan  10  aturan  dengan  batasan minimum support 20%  dan minimum  confidence 70%, sedangkan  algoritma FP-Growth menghasilkan  78 aturan dengan batasan minimum support dan minimum confidence yang sama. Paper [10] dengan judul Analisis Data Transaksi Terhadap  Pola  Pembelian  Konsumen  Menggunakan Metode Algoritma Apriori . Penelitian ini menghadapi permasalahan di mana data penjualan yang ada belum dioptimalkan untuk eksplorasi informasi. Dalam hasil penelitian,  algoritma Apriori menghasilkan  6  aturan
asosiasi, dengan tingkat kepercayaan tertinggi sebesar 0,64, seperti pada saat pembelian  item 165SDB akan berdampak pada pembelian KARAKTER. Sementara itu, algoritma FP-Growth dengan parameter minimum support dan minimum  confidence yang  sama, menghasilkan  25  aturan  asosiasi,  dengan  tingkat kepercayaan  tertinggi  sebesar  1,00,  seperti  pada  saat pembelian  item  OKAYAMA  akan  berdampak  pada pembelian KARAKTER.
Paper [11] dengan judul Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk Menentukan Persediaan Barang.  Penelitian  ini  menghadapi  masalah  terkait hasil penjualan di minimarket, yang sering kali hanya disajikan  sebagai  laporan  tanpa  langkah-langkah tindak  lanjut  untuk  pengambilan  keputusan  di  masa depan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  152 aturan,  di  mana  24  aturan  memenuhi  batas support sebesar  60%,  dan  108  aturan  memenuhi  tingkat kepercayaan sebesar 90%

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  akan  dilakukan  terdiri beberapa  tahap  yaitu  pengumpulan  data,  data selection , data preprocessing , data transformasi, data mining dan evaluasi. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1.  Metode penelitian [12]
Berdasarkan  pada  gambar  1.  dijelaskan  sebagai berikut:
3.1.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan penulis adalah menggunakan  data  primer  yang  dilakukan  pada  PT Menara  Intermode  penjualan  tas  brand  En-ji Collection  dalam  bentuk  format  Excel.  Dataset  yang berhasil  diperoleh  yaitu  data  dari  tahun  2022  hingga tahun 2023 dengan jumlah 2.343 transaksi penjualan. Atribut  tersebut  terdiri  dari  tanggal  transaksi,  nama produk,  artikel,  warna,  harga  per  item,  kuantitas produk dan total harga.

## Gambar 2. Data Transaksi
3.1.2. Data Selection
Pada tahap ini sangat penting dilakukan karena pemilihan data yang relevan dan melakukan pemilihan atribut sangat mempengaruhi pada hasil pengujian [9]. Oleh karena itu, memastikan bahwa data yang dipilih adalah  data  yang  tepat  dan  sesuai  untuk  mencapai tujuan  pada  pengujian  nanti.  Pada  pengujian  ini mengambil sebanyak 3 atribut yaitu tanggal transaksi, nama produk dan harga.

## 3.1.3. Data Preprocessing
Data preprocessing adalah  proses  persiapan data  sebelum  diolah  ke proses data  mining. Dalam tahap preprocessing dilakukan  proses  pembersihan data transaksi penjualan. Pada pembersihan data disini dengan menggunakan data sesuai kebutuhan dilakukannya  mengecek  kerangkapan  data  jika  ada data yang double. Misalkan, transaksi produknya sama di tanggal  yang sama pula  maka digabungkan dan di jumlahkan  harganya  menjadi  satu  transaksi.  Pada proses preprocessing ,  data  yang  akan  digunakan adalah  data  produk  PT  Menara  Intermode  pada penjualan tas brand En-ji Collection pada tahun 2022 hingga tahun 2023.
Gambar 3. Data Preprocessing
3.1.4. Data Transformasi
Pada tahap transformasi,
dilakukan penyesuaian  format  data  untuk  proses  data  mining. Tidak semua atribut digunakan karena tidak semuanya berpengaruh  pada  hasil data  mining dan  untuk
mempermudah proses asosiasi. selain  itu data berupa bertipe  .xlsx.  bentuk  tabular,  maka  dilakukan perubahan  dengan  menuliskan  data  transaksi  pada setiap produk menggunakan angka 1 dan 0 setiap tidak ada transaksi.
Gambar 4. Data Transformasi

## 3.1.5. Data Mining
Pada  tahap data  mining ,  dilakukan  pemilihan algoritma Apriori dan FP-Growth untuk menemukan pola  atau  informasi  asosiasi  dalam  data  penjualan produk pada PT Menara Intermode penjualan tas brand En-ji Collection. Penelitian ini menggunakan algoritma association  rule dengan  bantuan tools RapidMiner.  Berikut  penerapan  model  proses data mining dengan  RapidMiner  menggunakan  metode Apriori dan FP-Growth :
Gambar 5. RapidMiner Algoritma Apriori
Gambar 6. RapidMiner Algoritma FP-Growth Minimum Support
Gambar 7. RapidMiner Algoritma FP-Growth

## Minimum Confidence
3.1.6. Evaluasi
Berikut  hasil  asosiasi rule yang  dengan minimum support 0,1  atau  10%  dan  minimum confidence 0,4 atau 40%.
Gambar 8. Deskripsi Hasil Algoritma Apriori
Pada  gambar  8.  menampilkan  hasil Apriori yang berupa deskripsi, dengan nilai minimum support 0,1  atau  10%  dan  nilai minimum  confidenc e  0,4  atau 40% menghasilkan 2 rules .
Gambar 9. Hasil Association Rules Algoritma FP- Growth
Pada  gambar  9.  menampilkan  hasil FP-Growth yang berupa deskripsi, dengan nilai minimum support 0,1  atau  10%  dan  nilai minimum  confidenc e  0,4  atau 40% menghasilkan 19 rules .

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dari  PT  Menara Intermode  penjualan  tas  brand  E-nji  Collection  yang berlokasi  di  Yogya  Grand  Cirebon  Jl.  Karanggetas No.64,  Pekalangan,  Kec.  Pekalipan,  Kota  Cirebon,
Jawa Barat 45118. Data yang diteliti meliputi variabel tanggal transaksi, nama produk, artikel, warna, harga per item, kuantitas produk dan total harga.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah data  primer  yang  digunakan  untuk  keperluan penelitian yaitu data transaksi dari penjualan tas brand En-ji Collection selama 2 tahun yaitu dari tahun 2022 hingga  tahun  2023  dengan  jumlah  2.343  transaksi penjualan.  Data  sekunder  yang  diteliti  yaitu  jenis penelitian terdahulu tentang analisis metode association  rule .  Pada  wawancara  dilakukan  dengan pegawai toko tersebut secara online jika ada data yang tidak  dimengerti  dan  untuk  mendapatkan  data  bulan selanjutnya.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Secara  umum  proses  aturan  asosiasi  dalam  data mining terdiri dari dua langkah: 1) mengenali item-set yang  sering  muncul  untuk  menetapkan  minimum support,  dan  2)  menyusun  aturan  asosiasi  yang  kuat dari item-set tersebut, memenuhi persyaratan minimum support dan minimum confidence [13].
Rumus  untuk  menentukan support dan confidence adalah :
Support (A, B) = Jumlah item A dan B Jumlah item keseluruhan x 100%      (1)
Confidence (A, B) = Jumlah item  A dan B
Jumlah item A x100%         (2)
Support adalah nilai yang digunakan untuk mengidentifikasi statistik dari pola-pola yang dianggap penting atau signifikan.
Confidence merupakan suatu ukuran yang mengevaluasi  seberapa  kuat  hubungan  kondisional antara dua item [11].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  algoritma  Apriori  dan  FP-Growth dapat dianalisis sebagai berikut :
1) Algoritma Apriori dan FP-Growth bisa digunakan untuk  menemukan  aturan  asosiasi  yang  dapat mengetahui  hubungan  antara  produk  PT  Menara
Intermode  pada  penjualan  tas  brand  En-ji Collection. 2) Algoritma Apriori menghasilkan 2 rules sedangkan algoritma FP-Growth menghasilkan 30 rules dimana  19 rules yang  memenuhi minimum support 0,1 atau 10% dan minimum confidence 0,4 atau 40%.
3) Algoritma Apriori menghasilkan  nilai confidence tertinggi yaitu 0,44 atau 44% jika seorang membeli Backpack  kemungkinan  dia  juga  membeli  Sling Bag, sedangkan algoritma
FP-Growth
menghasilkan nilai confidence tertinggi yaitu 0,79 atau 79% jika konsumen membeli Wallet dan Tote Bag maka kemungkinan membeli Sling Bag.
4) Tidak  ada  perbedaan  waktu  pemrosesan  yang diketahui  antara  menggunakan  algoritma Apriori dan FP-Growth . Kedua algoritma tersebut diproses
secara  bersamaan  dengan  menggunakan  operator Multiply dan tools RapidMiner  selama  proses pengujian.
Berikut hasil asosiasi rule yang dengan minimum support 0,1  atau  10%  dan  minimum confidence 0,4 atau 40%.
Gambar 10. Deskripsi Hasil Algoritma Apriori
Pada gambar 10. menampilkan hasil Apriori yang berupa  deskripsi,  dengan  nilai minimum  support 0,1 atau 10% dan nilai minimum confidenc e 0,4 atau 40% menghasilkan 2 rules . Maka hasilnya dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Jika konsumen membeli Backpack maka kemungkinan  membeli  Sling  Bag,  dengan  nilai confidence 0,44 atau 44%.
b. Jika konsumen membeli Backpack maka kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan  nilai confidence 0,42 atau 42%.
Gambar 11. Hasil Association Rules Algoritma FP- Growth
Pada gambar 11. menampilkan hasil FP-Growth yang berupa deskripsi, dengan nilai minimum support 0,1  atau  10%  dan  nilai minimum  confidenc e  0,4  atau 40%  menghasilkan  19 rules .  Maka  hasilnya  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Jika  konsumen  membeli  Sling  Bag  maka kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan  nilai support 40% dan confidence 61%. 2. Jika konsumen membeli Wallet maka kemungkinan  membeli  Sling  Bag,  dengan  nilai support 40% dan confidence 76%.
3. Jika  konsumen  membeli  Sling  Bag  maka kemungkinan  membeli  Tote  Bag,  dengan  nilai support 35% dan confidence 53%.
4. Jika  konsumen  membeli  Tote  Bag  maka kemungkinan  membeli  Sling  Bag,  dengan  nilai support 35% dan confidence 70%.
5. Jika konsumen membeli Wallet maka kemungkinan  membeli  Tote  Bag,  dengan  nilai support 27% dan confidence 52%. 6. Jika  konsumen  membeli  Tote  Bag  maka kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan  nilai
support 27% dan confidence 55%. 7. Jika  konsumen  membeli  Backpack  maka kemungkinan  membeli  Sling  Bag,  dengan  nilai
support 24% dan confidence 69%.
8. Jika  konsumen  membeli  Sling  Bag  maka kemungkinan  membeli  Tote  Bag,  dengan  nilai support 22% dan confidence 54%.
9. Jika  konsumen  membeli  Sling  Bag  maka kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan  nilai support 22% dan confidence 62%.
10. Jika  konsumen  membeli  Wallet  dan  Tote  Bag maka kemungkinan membeli Sling Bag, dengan nilai support 22% dan confidence 79%.
11. Jika  konsumen  membeli  Backpack  maka kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan  nilai support 20% dan confidence 58%.
12. Jika  konsumen  membeli  Backpack  maka kemungkinan  membeli  Tote  Bag,  dengan  nilai support 19% dan confidence 56%.
13. Jika  konsumen  membeli  Backpack  maka kemungkinan  membeli  Sling  Bag  dan  Wallet, dengan nilai support 16% dan confidence 45%.
14. Jika konsumen membeli Sling Bag dan Backpack maka  kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan nilai support 16% dan confidence 65%.
15. Jika  konsumen  membeli  Wallet  dan  Backpack maka kemungkinan membeli Sling Bag, dengan nilai support 16% dan confidence 78%.
16. Jika konsumen membeli Sling Bag dan Backpack maka  kemungkinan  membeli  Tote  Bag,  dengan nilai support 14% dan confidence 59%.
17. Jika konsumen membeli Tote Bag dan Backpack maka kemungkinan membeli Sling Bag, dengan nilai support 14% dan confidence 73%.
18. Jika  konsumen  membeli  Wallet  dan  Backpack maka  kemungkinan  membeli  Tote  Bag,  dengan nilai support 11% dan confidence 55%.
19. Jika konsumen membeli Tote Bag dan Backpack maka  kemungkinan  membeli  Wallet,  dengan nilai support 11% dan confidence 57%.
Gambar 12. Grafik Association Rule Algoritma FP- Growth
Gambar 13. Hasil Association Rules Algoritma FP- Growth Dalam Bentuk Deskripsi
Pada gambar 13. menampilkan hasil FP-Growth yang  berupa  deskripsi,  didapatkan  jumlah  aturan asosiasi  sebanyak  30 rule dengan  nilai minimum confidenc e  0,4  atau  40%.  Maka  hasilnya  sebagai berikut:
Association Rules
1. [Wallet, Tote Bag] --> [Backpack] (confidence: 0.404)
2. [Sling  Bag,  Tote  Bag] -->  [Backpack] (confidence: 0.405)
3. [Backpack]  -->  [Sling  Bag,  Tote  Bag] (confidence: 0.413)
4. [Wallet] --> [Sling Bag, Tote Bag] (confidence: 0.415)
5. [Sling  Bag,  Wallet,  Tote  Bag]  -->  [Backpack] (confidence: 0.433)
6. [Tote Bag] --> [Sling Bag, Wallet] (confidence: 0.439)
7. [Backpack] --> [Sling Bag, Wallet] (confidence: 0.457)
8. [Wallet,  Backpack]  -->  [Sling  Bag,  Tote  Bag] (confidence: 0.469)
9. [Tote  Bag,  Backpack]  -->  [Sling  Bag,  Wallet] (confidence: 0.488)
10. [Wallet] --> [Tote Bag] (confidence: 0.524)
11. [Sling Bag] --> [Tote Bag] (confidence: 0.533)
12. [Sling Bag, Wallet] --> [Tote Bag] (confidence: 0.540)
13. [Wallet, Backpack]  --> [Tote Bag] (confidence: 0.554)
14. [Tote Bag] --> [Wallet] (confidence: 0.555)
15. [Backpack] --> [Tote Bag] (confidence: 0.561)
16. [Tote Bag, Backpack]  --> [Wallet] (confidence:
0.576) 17. [Backpack] --> [Wallet] (confidence: 0.583)
18. [Sling  Bag,  Backpack] -->  [Tote  Bag] (confidence: 0.594)
19. [Sling  Bag,  Wallet,  Backpack]  -->  [Tote  Bag]
(confidence: 0.598)
20. [Sling Bag] --> [Wallet] (confidence: 0.613)
21. [Sling Bag, Tote Bag] --> [Wallet] (confidence:
0.621)
22. [Sling Bag, Backpack] --> [Wallet] (confidence: 0.658)
23. [Sling  Bag,  Tote  Bag,  Backpack]  -->  [Wallet] (confidence: 0.663)
24. [Backpack] --> [Sling Bag] (confidence: 0.695)
25. [Tote Bag] --> [Sling Bag] (confidence: 0.707)
26. [Tote  Bag,  Backpack]  -->  [Sling  Bag] (confidence: 0.736)
27. [Wallet] --> [Sling Bag] (confidence: 0.768)
28. [Wallet, Backpack] --> [Sling Bag] (confidence:
0.785)
29. [Wallet, Tote Bag] --> [Sling Bag] (confidence: 0.792)
30. [Wallet,  Tote  Bag,  Backpack]  -->  [Sling  Bag] (confidence: 0.847).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan diskusi, dapat disimpulkan bahwa  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  dapat digunakan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  yang mengidentifikasi  hubungan  antar  produk  PT  Menara Intermode dalam penjualan tas brand En-ji Collection. Algoritma Apriori menunjukkan  nilai confidence tertinggi  sebesar  0,44  atau  44%  jika  konsumen membeli Backpack maka kemungkinan membeli Sling Bag.  Sedangkan  algoritma  FP-Growth  menghasilkan nilai confidence tertinggi  sebesar  0,79  atau  79%, menunjukkan jika konsumen membeli Wallet dan Tote Bag  maka  kemungkinan  membeli  Sling  Bag.  PT Menara Intermode sebaiknya membandingkan penjualan  tas  brand  En-ji  Collection  dengan menggunakan algoritma lain guna mengukur kehandalan Algoritma Apriori dan FP-Growth dalam pembuatan  aturan  serta  pengambilan  keputusan. Penting  juga  untuk  diketahui  bahwa  semakin  tinggi nilai minimum support dan minimum confidence pada penerapan  algoritma Apriori dan FP-Growth , kinerjanya akan semakin optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  L.  Rohmat,  O.  Nurdiawan,  I.  Ali,  A.  R. Dikananda, and A. H. Luthfi, “Implementasi Alat Pemantau  Debit  dan  Ketinggian  Air  Sungai Berbasis Internet of Things Untuk Penanggulangan  Banjir,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 5, no. 1, pp. 136–143, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4518.
[2]  R.  B.  A.  M.  A.  A.  dan  F.  G.  untuk  M.  P.  P.  K. Noviana,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto, “Market Basket Analysis Menggunakan
Algoritma  Apriori  dan  FP  Growth  untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Konsumen,” J. Media Inform. dan Budidarma , vol. 7, pp. 1474– 1482, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6304.
[3]  Melawati, A. Nur Hakim, A. Irma Purnamasari, O.  Nurdiawan,  and  S.  Anwar,  “Penggolongan Hewan Berdasarkan Jenis Makanannya Berbasis Game  2D  Menggunakan  Metode  Systems Development  Life  Cycle,” Inf.  Manag.  Educ. Prof. , vol. 6, no. 1, pp. 91–100, 2021, [Online]. Available: http://ejournal- binainsani.ac.id/index.php/IMBI/article/view/16 81/1368
[4]  Nurlelah  and  M.  Ryansyah,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  ANALISIS  TERHADAP DATA  PENJUALAN  PRODUK  HERBAL DENGAN  METODE  ALGORITMA  APRIORI DAN FP-GROWTH,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 3, pp. 249–253, 2022, doi: 10.33387/jiko.
[5]  Washilaturrizqi and O.
Nurdiawan, “IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KEMISKINAN DESA
LURAH),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 373–377, 2023.
[6]  M.  Fathurrahman,  A.  R.  Pratama,  and  T.  Al- mudzakir, “Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth  Terhadap  Market  Basket  Analysis Pada Data Penjualan Bakery,” J. Penerapan Sist. Inf.  (Komputer  Manajemen) ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 266–274, 2023.
[7]  D.  A.  Istiqomah,  Y.  Astuti,  and  S.  Nurjanah, “Implementasi  Algoritma  FP-Growth  dan Apriori  Untuk  Persediaan  Produk,” JIP  (Jurnal Inform. Polinema) , vol. 8, pp. 37–42, 2022.
[8]  I. Musdalifah and A. Jananto, “Analisis
Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth Dalam  Pembentukan  Pola  Asosiasi  Keranjang Belanja  Pelanggan,” Ilm.  Komput. ,  vol.  18,  pp. 175–184, 2022.
[9]  A. Harahap, A. L. R. Perangin-Angin, K. Kumar, and  S.  P.  Tamba,  “Analisis  Penerapan  Data Mining  Dalam  Penentuan  Tata  Letak  Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth,” TEKINKOM ,  vol.  5,  pp.  291–300, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.692.
[10]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda,  and  O.  Nurdiawan,  “Analisis  Data Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian  Konsumen Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol.
6, no. 1, p. 43, 2021, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
[11]  Agus Junaidi,  “Implementasi  Algoritma  Apriori dan  FP-Growth  untuk  Menentukan  Persediaan Barang,” SISFOKOM , vol. 08, 2019.
[12]  N.  Purwati,  Y.  Pedliyansah,  H.  Kurniawan,  S. Karnila,  and  R.  Herwanto,  “Komparasi  Metode Apriori  dan  FP-Growth  Data  Mining  Untuk Mengetahui  Pola  Penjualan,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 2, pp. 155–161, 2023.
[13]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[14]  I.  Heriyawan,  U.  Hayati,  and  O.  Nurdiawan, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Akuntansi Menggunakan  Codeigniter  Dengan  Metode Scrum  Studi  Kasus :  PT  Surya  Marga  Sarana,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp.
1236–1241, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6597.