Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk Rekomendasi Produk Guna Meningkatkan Penjualan pada Toko (Studi Kasus: Warung Sidorukun)
Abstract Views: 250
PDF Downloads: 258
DOI:
https://doi.org/10.56211/sudo.v4i1.783Keywords:
Implementasi; Apriori; FP-Growth; Rekomendasi; Penjualan
Abstract
Warung Sidorukun adalah sebuah usaha yang bergerak dalam bidang penjualan. Produk yang dijual sangat banyak, di antaranya sembako, rokok, makanan ringan, minuman, dan lain sebagainya. Masalah yang terjadi adalah Warung Sidorukun tidak mengetahui pola transaksi yang dilakukan pelanggan dalam pembelian produk sehingga sulit dalam menyusun produk pada rak tertentu yang dapat mempermudah pelanggan menemukan produk yang biasa dibeli. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah cara yang dapat membantu Warung Sidorukun dalam melakukan penggalian data dan mengetahui pola transaksi yang dilakukan pelanggan dalam pembelian produk. Penelitian ini membandingkan algoritma apriori dengan FP-Growth untuk memberikan hasil perbandingan terhadap pencarian rekomendasi produk Warung Sidorukun. Aplikasi ini memberikan dua hasil, yaitu Apriori menghasilkan pola pembelian dan FP-Growth menghasilkan pohon keputusan berdasarkan pola yang ditemukan. Kemudian, kedua hasil tersebut dibandingkan sehingga dapat diketahui algoritma yang paling tepat. Dengan adanya penerapan algoritma FP-Growth, Warung Sidorukun mendapatkan kemudahan dalam mengetahui pola transaksi yang dilakukan pelanggan dalam pembelian produk.
Downloads
References
Permana, R. A., Arsi, P., & Subarkah, P. (2024). Penerapan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk Spare Part Mobil. Journal of Technology and Informatics (JoTI), 6(1), 8-16. DOI: https://doi.org/10.37802/joti.v6i1.597
Noviyanti, A. E., & Juanita, S. (2024). Rekomendasi Paket Pakaian Berdasarkan Pola Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori. SISFOTENIKA, 14(2), 129-139.
Rafly, D., Insani, R., & Dzulkarnain, A. (2024). Penerapan FP-Growth untuk Menentukan Rekomendasi Produk pada Kogu Coffee Shop Malang. INTEGER: Journal of Information Technology, 9(1).. DOI: https://doi.org/10.31284/j.integer.0.v9i1.5600
Prasetyo, F., & Hasugian, H. (2024). Analisis pola pembelian produk makanan menggunakan algoritma FP-Growth untuk strategi penjualan. IDEALIS: InDonEsiA journaL Information System, 7(1), 11-20. DOI: https://doi.org/10.36080/idealis.v7i1.3085
Putra, J. C. A., & Sipayung, E. M. (2024). Implementasi Apriori Pada Penjualan Barang Dengan Metode Asosiasi Untuk Strategi Marketing. Jurnal Algoritma, Logika Dan Komputasi, 7(1).
Anggraini, T. A., Pranata, A., & Setiawan, D. (2024). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menganalisa Pola Penjualan Untuk Meningkatkan Pendapatan. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 3(2), 90-100. DOI: https://doi.org/10.53513/jursi.v3i2.5786
Mangunsong, A. R., Sihombing, V., & Munthe, I. R. (2024). Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk Berdasarkan Pola Pembelian dengan Pendekatan Algoritma Apriori. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7(1), 82-86.. DOI: https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2718
Hibnastiar, N. A., Setiawan, A. F., & Susanto, E. H. (2025). Penerapan Algoritma Apriori dalam Menentukan Rekomendasi Paket Produk: Implementation of Apriori Algorithm for Product Bundle Recommendations. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 5(1), 321-331. DOI: https://doi.org/10.57152/malcom.v5i1.1782
Muhandhis, I., & Ramadhani, M. Z. (2024). Penerapan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Produk Pada Situs Penjualan Toko ABC. Journal of System Engineering and Technological Innovation, 3(02), 263-271. DOI: https://doi.org/10.38156/jisti.v3i02.102
Allalaby, F. K., Slamet, S., & Sagirani, T. (2025, January). Pengembangan Aplikasi Penjualan Busana Muslim Berbasis Web dengan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk. In Prosiding Seminar Implementasi Teknologi Informasi dan Komunikasi (Vol. 4, No. 1, pp. 78-87).
UNAN, H. D. A. (2024). Implementasi Algoritma Fp-Growth Untuk Rekomendasi Produk Di Toko Lm Mart. Julia: Jurnal Ilmu Komputer An Nuur, 4(1), 1-12.
Ali, S. S., & Afiana, F. N. (2025). Penerapan Rekomendasi Algoritma Fp-Growth Untuk Tren Penjualan Pada Toko Sanwikarta. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 10(2), 1010-1021. DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v10i2.6150
Lisyana, Z., Rahaningsih, N., & Ali, I. (2024). Implementasi Algoritma Fp-Growth Untuk Rekomendasi Penjualan Atk Berdasarkan Pola Pembelian Di Cv. Dapas Rancaekek. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1457-1461.. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.9013
Suryani, J. T., Rahaningsih, N., & Dana, R. D. (2024). Penerapan Asosiasi Untuk Menganalisa Penjualan Barang Menggunakan Algoritma Fp-Growth. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(3), 3435-3440.. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v8i3.9750
Rahmah, A. (2024). Segmentasi Pelanggan Menggunakan Fuzzy C-Means dan FP-Growth Berdasarkan Model LRFM untuk Rekomendasi Produk. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 7. DOI: https://doi.org/10.30865/mib.v8i3.7737
Sechuti, M. H., Via, Y. V., & Maulana, H. (2024). Analisa Hasil Performansi Algoritma Apriori dan FP-Growth dalam Rekomendasi Kombinasi Menu. Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), 5(2), 746-754.
Kharomiyah, K., Rahaningsih, N., & Dana, R. D. (2024). Analisis Keterkaitan Penjualan Obat melalui Penerapan Algoritma FP-Growth guna Optimalisasi Strategi Pemasaran. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 23(1), 57-67. DOI: https://doi.org/10.53513/jis.v23i1.9495
Puspitasari, D., Yanuarti, R., & Ayun, Q. (2024). Implementasi Market Basket Analysis (MBA) Menggunakan Algoritma FP-Growth Dalam Transaksi Penjualan. Jurnal Smart Teknologi, 5(5), 677-684.
Downloads
Article History
Pages: 21-32
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Beny Kesuma, Ilka Zufria, Ibnu Rusydi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan naskahnya pada sudo Jurnal Teknik Informatika menyetujui ketentuan berikut:
Hak cipta atas artikel apapun dalam sudo Jurnal Teknik Informatika dipegang penuh oleh penulisnya di bawah lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. dengan beberapa ketentuan sebagai berikut:
"Penulis mengakui bahwa sudo Jurnal Teknik Informatika berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License / CC BY SA 4.0"
"Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini ke dalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada sudo Jurnal Teknik Informatika."
"Pembaca diperbolehkan mengunduh, menggunakan, dan mengadopsi isi artikel selama mengutip artikel dengan menyebutkan judul, penulis, dan nama jurnal ini. Pengutipan tersebut dilakukan demi kemajuan ilmu pengetahuan dan kemanusiaan serta tidak boleh melanggar hukum yang berlaku."
