INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 13115-13127 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Perbandingan Efisiensi Metode Apriori dan FP Growth
Aisyah Pinky Marshanda 1 ✉ , Moh. Hamim Hamim Zajuli Al Faroby 2 , Anisa Dzulkarnain 3
Universitas Telkom
Email: pinkymarshanda@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Dalam dunia bisnis yang sangat kompetitif, memaksimalkan keuntungan menjadi suatu hal yang perlu dilakukan. CV SOSO Group Jombang, sebuah usaha retail yang berfokus pada penjualan sembako dan bahan kue, yang berlokasi di Jombang, Jawa Timur, merupakan contoh bisnis yang memiliki potensi besar untuk meningkatkan penjualan dan memaksimalkan keuntungan melalui rekomendasi produk. Saat ini, CV SOSO Group Jombang belum pernah melaksanakan strategi rekomendasi paket produk bundling  kepada  konsumen,  meskipun  langkah  ini  bisa  membantu  meningkatkan  penjualan  secara signifikan.  Oleh  karena  itu  penulis  bermaksud  untuk  memanfaatkan  dan  menerapkan  konsep  data mining pada CV SOSO Group Jombang untuk merekomendasikan produk. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  membantu  CV  SOSO  Group  Jombang  meningkatkan  penjualan  dengan  menyediakan rekomendasi produk-produk yang diyakini akan menarik minat pelanggan. Dalam proses analisis data untuk  menentukan  rekomendasi  paket  produk  penulis  membandingkan  hasil  dari  penggunaan algoritma  Apriori  dan  Fp-Growth,  yang  dimana  keduanya  merupakan  aturan  asosiasi  data  mining. Dengan  menerapkan  konsep  data  mining  tersebut  diharapkan  dapat  mempelajari  pola  belanja konsumen.  Proses  untuk  menemukan  rekomendasi  paket  produk-produk  pada  CV  SOSO  Group Jombang ini meliputi pengumpulan data penjualan yang kemudian diikuti oleh proses data mining, analisis pola frekuensi tinggi, pembentukan aturan asosiasi dan merekomendasikan produk. Dari hasil evaluasi yang dilakukan sebanyak empat kali, menunjukkan nilai min support sebesar 0,9 menghasilkan rekomendasi  paket  produk  yang  optimal.  Hasil  penelitian  ini  disajikan  dalam  bentuk  dashboard menggunakan Power BI. Dalam dashboard Power BI terdiri dari dua halaman. Halaman pertama terdiri dari total penjualan, penjualan perhari dan total penjualan pada tiap cabang dan halaman kedua terdiri tabel hasil penerapan algoritma apriori dan algoritma fp-growth. Dari Hasil dari penerapan data mining ini  diharapkan  dapat  membantu  dalam  merekomendasikan  paket  produk  serta  dapat  membantu memaksimalkan keuntungan.
Kata Kunci: Algotitma Apriori, CV SOSO Group Jombang, Data Mining, Rekomendasi Produk

## Abstract
In  the  highly  competitive  business  world,  maximizing  profit  becomes  a  necessity.  CV  SOSO  Group Jombang, a retail business focusing on the sale of groceries and baking ingredients located in Jombang, East Java, is an example of a business with great potential to increase sales and maximize profit through product recommendations. Currently, CV SOSO Group Jombang has never implemented a bundled product recommendation strategy to consumers, even though this step could significantly boost sales. Therefore,  the  author  intends  to  utilize  and  apply  the  concept  of  data  mining  at  CV  SOSO  Group Jombang to recommend products. The purpose of this research is to help CV SOSO Group Jombang increase sales by providing product recommendations believed to attract customer interest. In the data analysis process to determine product package recommendations, the author compares the results of using the Apriori and Fp-Growth algorithms, both of which are association rules in data mining. By applying the concept of data mining, it is expected to learn consumer shopping patterns. The process of finding product package recommendations at CV SOSO Group Jombang includes collecting sales data followed by the data mining process, high-frequency pattern analysis, forming association rules, and recommending products. The results of the evaluation conducted four times show that a minimum support value of 0.9 produces optimal product package recommendations. The research results are presented in a dashboard using Power BI. The Power BI dashboard consists of two pages. The first page consists of total sales, daily sales, and total sales at each branch, and the second page consists of tables of the results of the Apriori algorithm and Fp-Growth algorithm applications. The results of this data mining application are expected to help in recommending product packages and maximizing profit. Keywords: Apriori Algorithm, CV SOSO Group Jombang, Data Mining, Product Recommendations

## PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis  yang  sangat  kompetitif,  memaksimalkan  keuntungan  menjadi suatu  hal  yang  perlu  dilakukan.  Salah  satu  upaya  yang  perlu  dilakukan  adalah  dengan melakukan promosi. Apabila dengan melakukan strategi promosi yang tepat sebuah bisnis dapat  memperluas  target  pasar,  meningkatkan  keuntungan,  mendapatkan  kepercayaan pelanggan  serta  dapat  mengembangkan  bisnis.  Oleh  karena  itu  setiap  perusahaan berusaha mencari strategi yang tepat untuk mempromosikan bisnisnya.
Pada  strategi  pemasaran  produknya,  perusahaan  sering  kali  masih  dijumpai menggunakan cara manual, yang dimana masih berdasarkan perkiraan dan tidak memiliki acuhan  yang  jelas.  Hal  tersebut  mengakibatkan  kegiatan  promosi  tidak  efisien  serta membuat biaya terbuang dengan sia-sia.  Data transaksi penjualan yang dimiliki perusahaan dapat digunakan sebagai strategi promosi produk untuk mendapatkan keuntungan, seperti peningkatan penjualan  (Ariefana Ria Riszky, 2019). Dengan menggunakan data transaksi penjualan, melakukan kegiatan promosi serta paket produk dapat dilakukan dengan baik dan tepat sasaran.
CV  SOSO  Group  Jombang  merupakan  sebuah  usaha  retail  yang  berfokus  pada penjualan sembako dan bahan kue, yang berlokasi di Jombang, Jawa Timur. Konsumen dari CV SOSO Group Jombang  mayoritas merupakan ibu rumah tangga yang ingin membeli bahan sembako serta bahan kue secara bersamaan dengan harga terjangkau. Saat ini, CV SOSO Group Jombang  belum pernah  melaksanakan strategi rekomendasi  paket produk kepada konsumen, meskipun langkah ini bisa membantu meningkatkan penjualan secara signifikan. Rekomendasi produk ini juga dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan penjualan  produk  dengan  menggunakan  produk  yang  sering  dibeli  sehingga  dapat dijadikan sebagai paket bundling. Selain itu rekomendasi produk juga dapat meningkatkan penjualan  produk  yg  jarang  dibeli.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk mendapatkan rekomendasi paket produk adalah dengan menerapkan konsep Data Mining (Syaiful Zuhri Harahap, 2019).
Pada  konsep data  mining  terdapat  beberapa  teknik  dan  metode  untuk  memenuhi kebutuhan informasi yang dapat digunakan sebagai penentu keputusan (Agung Nugroho, 2021).  Aturan  asosiasi  merupakan  salah  satu  aturan  pada  konsep data  mining    yang digunakan  untuk  mencari  pola  antara  beberapa item  set  (Herfia  Rhomadhona,  2021). Berdasarkan aturan asosiasi, untuk memahami presentasi kombinasi dan hubungan antar item berbentuk “ If Then” (Suardi Yakub, 2019). Salah satu langkah umum dalam proses data mining untuk menciptakan algoritma yang efisien adalah melalui tahap analisis pola yang sering muncul, yang dikenal sebagai analisis frequent pattern (FP) (Kamil Erwansyah, 2021). FP  mencakup  informasi  mengenai  pola-pola  yang  sering  muncul  dalam  data  transaksi. Untuk menggali dan mengidentifikasi hubungan antar item dalam data, digunakan teknik dengan  memanfaatkan  algoritma apriori.  Algoritma  apriori  merupakan  algoritma  yang cocok  digunakan  untuk  penelitian  ini  karena  efektif  dalam  melakukan  pengelompokan barang  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  dalam  satu  kurun  waktu  serta  mampu menentukan pola  pembelian produk  (Tsalis  Kurniawan Husain, 2020). Penelitian  ini juga akan menerapkan algoritma FP-Growth sebagai pembanding hasil dari algoritma apriori. Algoritma FP-Growth merupakan evolusi dari algoritma Apriori yang mengatasi kelemahan dari algoritma apriori. Dengan kata lain, FP-Growth merupakan solusi untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi dalam menemukan frequent itemset dalam suatu data set (Lidia Kando Sihombing, 2022). Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Musdalifah, I dan Jananto, A  pada  tahun  2022  menjelaskan  bahwa  algoritma Apriori  dan  FP-Growth  mampu membentuk 3 kombinasi  item set untuk memberikan rekomendasi produk  pada  bidang usaha penjualan produk perlengkapan bahan bakar gas (Ifa Musdalifah, 2022). Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini menerapkan konsep data mining untuk memberikan
rekomendasi produk pada CV SOSO Group Jombang. Diharapkan dengan diterapkannya konsep data mining ini dapat memberikan rekomendasi paket produk bagi pelanggan pada CV SOSO Group Jombang yang dapat meningkatkan penjualan.

## METODE PENELITIAN

## Pemahaman Bisnis
Proses  pemahaman  bisnis  merupakan  langkah  awal  yang  sangat  penting  dalam penelitian ini. Saat seorang peneliti menemukan suatu fenomena yang menarik dan dapat dijadikan  objek  penelitian,  tahap  selanjutnya  adalah  memahami  bisnis  untuk  mengenali masalah yang terkait dengan fenomena tersebut.

## Pemahaman Data
Pemahaman data juga merupakan langkah yang penting dalam penelitian ini. Proses pengumpulan data dari sumber data untuk dilakukan pemeriksaan. yang perlu dilakukan oleh peneliti untuk mempelajari dan memahami keterkaitan data dengan tujuan penelitian.
Persiapan Data
Persiapan data adalah langkah transformasi data menjadi informasi. Proses persiapan data  melibatkan  beberapa  aktivitas,  seperti  pencarian  data,  pengumpulan  data, pembersihan data, dan verifikasi data.

## Pemodelan
Penggunaan  metode Apriori  dan  FP-Growth  pada  data  transaksi  yang  tersedia bertujuan untuk mengenali pola transaksi yang sering muncul. Pola-pola transaksi ini dapat dianalisis dengan maksud membuat keputusan bisnis yang lebih efisien dan efektif. Melalui penerapan Apriori dan FP-Growth, eksplorasi data yang mendalam dapat dilakukan untuk menemukan  aturan  asosiasi  dan  hubungan  antar-item  dalam  transaksi,  memberikan wawasan berharga untuk mengembangkan strategi bisnis.

## Evaluasi
Pada tahap evaluasi nilai-nilai yang didapat pada tahap sebelumnya akan dianalisis. Hasil dari analisis tersebut akan digunakan untuk menentukan algoritma mana yang paling unggul dalam memberikan rekomendasi produk.

## Visualisasi
Penggambaran dari hasil yang didapat dengan menggunakan beberapa tools. Secara spesifik, pada penelitian akademik atau jenis presentasi lainnya, bagian akhir atau paragraf
terakhir disebut sebagai kesimpulan. Visualisasi bertujuan memberikan pemahaman yang lebih mendalam kepada pembaca.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pemahaman Bisnis CV SOSO Group Jombang
CV SOSO Group merupakan sebuah usaha retail yang berlokasi  di Jombang, Jawa Timur, dengan fokus utama pada penjualan sembako dan bahan kue. Mayoritas konsumen dari CV SOSO Group Jombang adalah ibu rumah tangga yang sering mencari produk- produk tersebut dalam satu tempat belanja.
Saat ini, CV SOSO Group Jombang belum menerapkan strategi rekomendasi paket produk  kepada  konsumennya.  Dengan  menawarkan  paket-paket  produk  yang  sesuai dengan  kebutuhan  dan  preferensi  konsumen,  bisnis  ini  bisa  menarik  lebih  banyak pelanggan  dan  mendorong  mereka  untuk  membeli  lebih  banyak  produk  dalam  satu transaksi.
Penerapan strategi rekomendasi paket produk dapat memberikan berbagai manfaat bagi CV SOSO Group Jombang. Konsumen akan merasa diuntungkan dengan adanya paket produk  yang  tidak  hanya  menghemat  waktu  dan  biaya,  tetapi  juga  memberikan kenyamanan dalam berbelanja.

## 2. Pemahaman Data Penjualan
Pada tahap ini, dikumpulkan data dari CV SOSO Group Jombang. Data-data tersebut dianalisis untuk mencari informasi yang relevan. Data-data yang digunakan pada penelitian ini  merupajan  data  penjualan  bulan  Desember  2023  CV  SOSO  Group  Jombang.  Data penjualan CV SOSO Group Jombang pada bulan Desember ini mencakup data penjualan dari 4 cabang yang dimiliki oleh CV SOSO Group Jombang yang jumlah penjualan kurang lebih sebanyak 10.000 barang. Pada Tabel 1 menampilkan contoh data penjualan CV SOSO Group Jombang.
Tabel 1. Contoh Data Penjualan CV SOSO Group Jombang No Kode Barang Nama Barang Qty Satuan 1 3111512 222 Karet Gelang Warna 100 gr 6 PCS 2 3111511 222 Karet Gelang Warna 500 gr 1 PCS ... ... ... ... ... 3039 8998866107495 Zinc Shampo Hair Fall Treatment 10 ml 1 PCS 3040 3110047 Zipack Plastik Klip Uk 6x4 2 PCS 3041 8992003787229 Ziplong Permen Mint Eucalyptus 100 gr 1 PCS
3. Pre-Processing Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  persiapan  data – data  untuk  dilakukan  penelitian. Persiapan  yang  dilakukan  adalah  mengekstrak  data,  mempersiapkan  data,  mencari frequent  itemset,  menghasilkan  dan  menganalisis  aturan  asosiasi  dari  frequent  itemset. Selanjutnya  data  diekstrak  dari  file  ZIP  dan  google  drive  tahapan  selanjutanya  adalah menambahkan tipe data kolom ‘tanggal’.
No Kode_Barang Nama_Barang Qty  Satuan tanggal 1 127004 17.17 Roti Isi Buah 3 PCS 2023-12-02 00:00:00 2 3111512 222 Karet Gelang Warna 100 gr 4 PCS 2023-12-02 00:00:00 3 3111511 222 Karet Gelang Warna 500 gr 2 PCS 2023-12-02 00:00:00 ... 94804 3110047 Zipack Plastik Klip Uk 6x4 2 PCS 2023-12-14 00:00:00 94801  8.99887E+12  Zinc Shampo Black Shine 10 ml 1 PCS 2023-12-14 00:00:00
Setelah menambahkan kolom, data kemudian dikelompokkan berdasarkan tanggal dan  nama  barang  untuk  membentuk  format  keranjang  belanja.  Setiap  transaksi  diubah menjadi format binar (1 jika barang dibeli, 0 jika tidak). Sampel acak yang digunakan sebesar 100% diambil untuk analisis lebih lanjut. Data yang sudah dikelompokkan dapat dilihat pada gambar 1 .
Gambar 1. Pengelompokkan Data Penjualan CV SOSO Group Jombang Pada gambar 1 dapat menunjukkan pengelompokan data penjualan CV Soso Group Jombang  untuk  berbagai  produk  selama  Desember  2023.  Tabel  ini  menyajikan  data penjualan harian, di mana setiap baris mewakili tanggal dan setiap kolom mewakili produk yang dijual. Analisis menunjukkan bahwa beberapa produk seperti "Addabi Bumbu Pecoran Tom Yam 40 gr" dan "Botol Cantik 350 ml" tidak memiliki penjualan hampir setiap hari,
sementara  produk  seperti  "Sedap  Mantap  Dus  PIZZA  GS  UK  25x25x5"  menunjukkan beberapa aktivitas penjualan. Data juga mengungkapkan bahwa tanggal 2023-12-17 dan 2023-12-24  memiliki  aktivitas  penjualan  yang  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan tanggal lainnya. Secara keseluruhan, penjualan produk di CV Soso Group Jombang tampak tidak konsisten setiap hari, dengan beberapa produk menunjukkan penjualan sporadis atau tidak ada sama sekali. Ini mungkin menunjukkan perlunya evaluasi strategi pemasaran atau peninjauan stok dan inventaris produk yang dijual.

## 4. Hasil Penerapan Apriori
Penerapan algoritma apriori menggunakan minimum support sebesar 0,9 ditemukan frequent itemset apriori sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Frequent Itemset Apriori dengan Min Support 0,9 Support Itemsets 0 1 frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) 1  0.9666666667 frozenset({'Indomie Goreng 85 gr'}) 2 0.9 frozenset({'Roti Bakar'}) 3  0.9666666667  frozenset({'Indomie Goreng 85 gr', 'Gula Pasir 1 kg'}) 4 0.9 frozenset({'Roti Bakar', 'Gula Pasir 1 kg'})
Didapatkan rules apriori sebagai berikut: Tabel 3. Hasil Rules Apriori dengan Min Support 0,9 Antecedents Consequents Antecedent Support Consequent Support 0 frozenset({'Indomie Goreng 85 gr'}) frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) 1 0.9666666667 1 frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) frozenset({'Indomie Goreng 85 gr'}) 0.9666666667 1 2 frozenset({'Roti Bakar'}) frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) 1 0.9 3 frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) frozenset({'Roti Bakar'}) 0.9 1
Hasil:
Dengan menggunakan minimum support sebesar 0.9 pada algoritma apriori, jumlah kelompok yang ditemukan sebesar 4. Sebab dari kenaikkan nilai minimum support sebesar 0.9 adalah menghasilkan jumlah kelompok barang yang optimal. Aturan yang didapatkan dari evaluasi 4 menggunakan min support 0,9 adalah sebagai berikut:
1. Apabila “Indomie Goreng 85gr” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
2. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Indomie Goreng 85gr” akan dibeli juga.
3. Apabila “Roti bakar” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
4. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Roti bakar” akan dibeli juga.
5. Hasil Penerapan Fp-Growth
Penerapan  algoritma fp-growth  menggunakan  minimum  support  sebesar  0,9 ditemukan frequent itemset fp-growth sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Frequent Itemset Fp-Growth dengan Min Support 0,9 support itemsets 0 1 frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) 1  0.9666666667 frozenset({'Indomie Goreng 85 gr'}) 2 0.9 frozenset({'Roti Bakar'}) 3  0.9666666667  frozenset({'Indomie Goreng 85 gr', 'Gula Pasir 1 kg'}) 4 0.9 frozenset({'Roti Bakar', 'Gula Pasir 1 kg'})
Didapatkan rules fp-growth sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Rules Fp-Growth dengan Min Support 0,9 Antecedents Consequents Antecedent Support Consequent Support 0 frozenset({'Indomie Goreng 85 gr'}) frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) 1 0.9666666667 1  frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) frozenset({'Indomie Goreng 85 gr'}) 0.9666666667 1 2 frozenset({'Roti Bakar'}) frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) 1 0.9 3  frozenset({'Gula Pasir 1 kg'}) frozenset({'Roti Bakar'}) 0.9 1
Hasil:
Dengan  menggunakan  minimum  support  sebesar  0.9  pada  algoritma fp-growth, jumlah kelompok yang ditemukan sebesar 4. Sebab dari kenaikkan nilai minimum support sebesar  0.9  adalah  menghasilkan  jumlah  kelompok  barang  yang  optimal.  Aturan  yang didapatkan dari evaluasi 4 menggunakan min support 0,9 adalah sebagai berikut:
1. Apabila “Indomie Goreng 85gr” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
2. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Indomie Goreng 85gr” akan dibeli juga.
3. Apabila “Roti bakar” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
4. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Roti bakar” akan dibeli juga.

## 6. Perbandingan
Setelah  dilakukan  evaluasi  ditemukan  perbedaan  antara  algoritma  apriori  dan  fp- growth.  Perbedaan  yang  terlihat  secara  signifikan  terdapat  dalam  waktu  pemprosesan untuk mendapatkan hasil. Perbandingan kedua algoritma dapa dilihat bahwa pada  saat pemprosesan  dengan  menggunakan  min  support  0,9    pada  algoritma  apriori membutuhkan  waktu  lebih  lama  dibandingkan  dengan  algoritma  fp-growth.  Dalam pemprosesan  algoritma  fp- growth  memerlukan  waktu  “0s”  atau  0  detik  dalam pemprosesannya,  sedangkan  algoritma  apriori  mem butuhkan  waktu  “3s”  atau  3  detik dalam pemprosesannya. Hal ini terjadi dikarenakan dalam pemprosesan algoritma apriori memiliki  pemindaian  yang  lebih  dalam  dibandingkan  dengan  algortima  fp-growth. Perbedaan  antara  algoritma  apriori  dan  algoritma  fp-growth  juga  terdapat  pada penginputan jumlah min support dan jumlah dataset.

## 7. Visualisasi
Pada  tahapan  visualisasi  penelitian  ini  menggunakan  tools power  BI.  Penggunaan power BI bertujuan agar hasil dari penelitian ini dapat dipahami oleh pihak CV SOSO Group Jombang.  Pada  visualisasi  penelitian  ini dashboard  power  BI  memiliki  dua  halaman. Halaman pertama berisi total penjualan, penjualan perhari dan total penjualan pada tiap cabang. Halaman kedua akan menampilkan hasil rekomendasi paket produk yang telah didapatkan penelitian ini.
Gambar 6. Halaman 1 Dashboard Data Penjualan CV SOSO Group Jombang

## Gambar 7. Halaman 2 Dashboard Hasil Rekomendasi Paket Produk
Hasil dari penerapan algoritma apriori dan fp-growth pada CV SOSO Group dapat dilihat pada gambar  7. Cara membaca tabel tersebut yakni apabila pelanggan membeli Indomie  Goreng  85gr  maka  pelanggan  juga  akan  membeli  Gula  pasir  1kg,  apabila pelanggan membeli Roti bakar maka pelanggan juga akan membeli Gula pasir 1kg, apabila pelanggan membeli Gula pasir 1kg maka pelanggan juga akan membeli Indomie Goreng 85gr, apabila pelanggan membeli Gula pasir 1kg maka pelanggan juga akan membeli Roti bakar.  Rekomendasi  paket  produk  yang  didapatkan  untuk  CV  SOSO  Group  Jombang sebanyak 4 paket produk, yang diantaranya adalah “ Indomie Goreng 85gr dan Roti Bakar”, “Roti Bakar dan Gula Pasir 1kg”, “Gula pasir 1kg dan Indomie Goreng 85gr”, dan “ Gula Pasir 1kg dan Roti Bakar”.

## SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Algoritma apriori dapat diterapkan dalam merekomendasikan paket produk pada CV SOSO Group  Jombang. Hasil dari  penerapan algoritma apriori menggunakan min  support  sebesar  0,9  pada  data  penjualan  CV  SOSO  Group  Jombang  bulan Desember 2023  diantaranya adalah
a. Apabila “Indomie Goreng 85gr” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
b. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Indomie Goreng 85gr” akan dibeli juga.
c. Apabila “Roti bakar” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
d. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Roti bakar” akan dibeli juga.
Hasil rekomendasi paket produk yang diperoleh dari penerapan algoritma apriori adalah Indomie Goreng 85gr, Roti Bakar, dan Gula Pasir 1kg.
2. Algoritma fp-growth  dapat  diterapkan  dalam  merekomendasikan  paket  produk pada  CV  SOSO  Group  Jombang.  Hasil  dari  penerapan  algoritma apriori menggunakan min  support  sebesar  0,9  pada  data  penjualan  CV  SOSO  Group
Jombang bulan Desember 2023  diantaranya adalah
a. Apabila “Indomie Goreng 85gr” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
b. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Indomie Goreng 85gr” akan dibeli juga.
c. Apabila “Roti bakar” dibeli maka “Gula pasir 1kg” akan dibeli juga.
d. Apabila “Gula pasir 1kg” dibeli maka “Roti bakar” akan dibeli juga.
Hasil  rekomendasi  paket  produk  yang  diperoleh  dari  penerapan  algoritma fp- growth adalah Indomie Goreng 85gr, Roti Bakar, dan Gula Pasir 1kg.
3. Pemprosesan  algoritma apriori  membutuhkan  waktu  lebih  lama  dibandingkan dengan fp-growth, dengan  apriori memakan waktu 3 detik  sementara  fp-growth hanya 0 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
Agung  Nugroho,  Y.  R.  (2021).  AnalisisOptimasi  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes menggunakanGenetic  Algorithm  dan  Bagging  . Jurnal  RESTI  (  Rekayasa  Sistem Informasi dan Teknologi Informasi.
Alfha  Farrel  Budiantara,  C.  B.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  Dalam  Manajemen Inventory  Pada  PT.  Mastersystem  Infotama  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori. Jurnal PROSISKO.
Andrew Aquila Chrisanto Pabendon, H. D. (2023). Penerapan Algoritma Apriori dan FP- Growth  Untuk  Market  Basket  Analisis  Pada  Data  Transaksi  NonPromo. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA.
Ariefana  Ria  Riszky,  M.  S.  (2019).  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer.
Deny Jollyta, W. R. (2020). BAB III KONSEP DATA MINING. In Konsep Data Mining (pp. 48- 49). Sleman: Deepublish.
Dicky  Nofriansyah,  M.  Y.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menganalisa  Data Penjualan  Untuk  Mendapatkan  Pola  Rekomendasi  Penjualan  Menggunakan Algoritma Apriori Pada K3 Mart. Sains dan Komputer (SAINTIKOM).
Fadel  Thoriq  Nur  Muhammad,  R.  T.  (2022).  Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada Penentuan Kombinasi Menu UMKM XYZ Sukoharjo. Jurnal TIKomSiN.
Harpa  Erasmus  Simanjuntak,  W.  (2020).  Analisa  Data  Mining  Menggunakan  Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA.
Herfia  Rhomadhona,  W.  A.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan Produk  Kopi  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal  Sustainable:  Jurnal  Hasil Penelitian dan Industri Terapan.
Hita  Maulidiya,  A.  J.  (2022).  ASOSIASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH SEBAGAI DASAR PERTIMBANGAN PENENTUAN PAKET SEMBAKO. Proceeding SENDIU.
Ifa  Musdalifah,  A.  J.  (2022).  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan  FP-Growth Dalam  Pembentukan  Pola  Asosiasi  Keranjang  Belanja  Pelanggan. Jurnal  Ilmiah Komputer.
Kamil Erwansyah, B. A. (2021). Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD).
Lidia Kando Sihombing, T. U. (2022). Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Pola Penjualan Roti Menggunakan Algoritma Fp-Growth . JURNAL SISTEM INFORMASI TGD.
Marsono. (2019). Penerapan Data Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan  Untuk  Strategi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. InfoTekJar :Jurnal Nasional InformatikadanTeknologiJaringan.
Msy Aulia Hasanah, S. S. (2021). Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir. Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) .
Putri Mai Sarah Tarigan, J. T. (2022). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus: Toko Sinar Harahap) . Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi.
Suardi Yakub, A. F. (2019). Penerapan Data Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan Untuk Strategi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori. J- SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD).
Suntoro, J. (2019). Data Mining: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Syahriani, S. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. BINA INSANI ICT JOURNAL.
Syaiful Zuhri Harahap, A. N. (2019). TEKNIK DATA MINING UNTUK PENENTUAN PAKET HEMAT  SEMBAKO  DAN  KEBUTUHAN  HARIAN  DENGAN  MENGGUNAKAN
ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS DI ULFAMART LUBUK ALUNG). Informatika : Jurnal Ilmiah Fakultas Sains dan Teknologi.
Taufiq Martiwansyah, D. A. (2023). Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Tata Letak  Barang  (Studi  Kasus:  Swalayan  S&M  Mart). JURNAL  INFORMATIKA  DAN REKAYASA PERANGKAT LUNAK (JATIKA).
Tsalis Kurniawan Husain, F. D. (2020). Analisis Pola Pembelian Produk Pada E-Commerce Panenmart. Journal of Food System and Agribusiness.
Zai,  C.  (2022).  IMPLEMENTASI  DATA  MINING  SEBAGAI  PENGOLAHAN  DATA.
Portaldata.org.