## Performa: Media Ilmiah Teknik Industri
ISSN 1412-8624 (cetak) | ISSN 2620-6412 (online) Vol. 21, No. 2, 2022, Hal. 113-118
doi.org/10.20961/performa.21.2.30156
Implementasi Association Rule-Market Basket Analysis dalam Menentukan Strategi Product Bundling pada Usaha Ritel
Zakka Ugih Rizqi  1
1 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Jalan Kaliurang Km. 14,5, Yogyakarta, 55584, Indonesia
Email: ugihzakka @gmail.com 1

## Abstrak
Semakin meningkatnya industri ritel di Indonesia membuat daya saing antar usaha ritel semakin tinggi. Oleh karena itu, strategi pemasaran yang baik menjadi penting untuk dilakukan. Ritel Z merupakan ritel yang menjual aksesoris HP dan  elektronik,  dengan  strategi  pemasaran  yang  hendak  dilakukan  adalah product  bundling .  Akan  tetapi, pengelompokkan  produk  yang  tidak  tepat  akan  membuat  strategi  product  bundling  menjadi  sia-sia  akibat  tidak sesuainya dengan kebutuhan pelanggan dalam pembelian produk secara bersamaan. Dengan menggunakan salah satu metode data mining yaitu Association Rule-Market Basket Analysis , dapat ditentukan produk mana yang sering dibeli secara bersamaan dengan memperhatikan parameter support dan confidence . Hasil didapat dengan bantuan software RapidMiner, departemen 5 dan departemen 2 merupakan departemen yang produknya sering dibeli secara bersamaan. Hal ini ditunjukkan dengan Lift Ratio 1,029, Confidence 0,852, dan Support 0,397. Sehingga product bundling dapat dilakukan  dengan  memberikan  diskon  kepada  pembeli  yang  melakukan  pembelian  produk  di  departemen  5  dan  di departemen 2 secara bersamaan.
Kata kunci : association rule , data mining, market basket analysis , product bundling, ritel

## Abstract
The increasing retail industry in Indonesia makes competitiveness among retail businesses even higher. Therefore, a good marketing strategy is important to do. Retail Z is a retailer that sells handphone (HP) and electronic accessories, which want to increase sales with limited capital. One of strat egy that can be done is product bundling. However, a product bundling strategy that is incompatible with customer needs will be in vain. Therefore, a technique is needed to determine which product will be bundled. By using one of the data mining methods namely Association Rule-Market Basket Analysis it can be determined which products are often purchased simultaneously by taking into account the parameters  of  support  and  confidence.  Results  obtained  with  the  help  of  RapidMiner  software,  department  5  and department 2 are departments whose products are often purchased simultaneously. This is indicated by Lift Ratio 1.029, Confidence 0.852 and Support 0.397. So that product bundling can be done by giving discounts to buyers who make product purchases in department 5 and in department 2 simultaneously.
Keywords : association rule, data mining, market basket analysis, product bundling, ritel

## 1. Pendahuluan
Setiap  orang  ingin  membeli  kebutuhannya  di tempat  yang  mudah  dicapai  dan  menyediakan  produk yang diinginkannya. Oleh karena itu, salah satu strategi bagi perusahaan untuk bisa meraih pelanggannya adalah dengan  membuka  atau  menambah  lokasi  penjualan  di sekitar  pasar  yang  sudah  ditargetkan.  Ritel  yang merupakan  salah  satu  mata  rantai  pada  pendistribusian barang  dibuat  untuk  mempermudah  proses  pembelian. Dengan  adanya  ritel,  pelanggan  tidak  perlu  jauh-jauh datang  ke  tempat  produksi  sehingga  proses  pembelian sulit untuk dilakukan.
Perkembangan  dunia  ritel  saat  ini  begitu  pesat, sehingga berdampak pada semakin tingginya persaingan memperebutkan pangsa pasar antar usaha ritel. Asosiasi Pengusaha Ritel Indonesia (APRINDO) (2016) mengungkapkan  bahwa  pertumbuhan  industri  ritel  di Indonesia  mencapai  10  persen  di  tahun  2016.  Industri ritel yang ada saat ini dikuasai oleh organisasi-organisasi besar,  meliputi department  store,  chain  organization,
 Penulis korespondensi
Diterima 17 Mei 2019; Diterima dalam bentuk revisi 29 Januari 2022; Disetujui 5 Oktober 2022
warehouse,  supermarket,  catalog  store,  outlet ,  dan online store (Bernadetta, 2012).
Ritel Z merupakan ritel aksesoris HP dan elektronik yang  berada  di  Yogyakarta.  Semakin  banyakya  ritel sejenis  membuat  ancaman  tersendiri  bagi  Ritel  Z. Diperlukan  strategi  pemasaran  yang  dapat  memahami perilaku  konsumennya  sehingga  konsumen  akan  tetap loyal  untuk  membeli  barang  yang  dibutuhkannya  pada Ritel Z. Salah satu strategi yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan product bundling yang dapat menarik pelanggan untuk  membeli aksesoris HP & elektronik di tempatnya.
Product  bundling yang  tidak  dilakukan  dengan tepat  hanya  akan  sia-sia,  sebab  produk-produk  yang dibundling  tidak  sesuai  dengan  keinginan  pelanggan. Oleh karena itu, penentuan produk yang di bundling akan didasarkan pada hubungan asosiasi antar item  yang  ada di  Ritel  Z.  Dengan  dilakukannya product  bundling , diharapkan customer akan  tertarik  untuk  membeli produk-produk di Ritel Z sehingga dapat  meningkatkan
total penjualannya. Sebab, strategi bundling berpengaruh signifikan terhadap minat beli konsumen (Buananda dan Ariyanti, 2018).
Seiring dengan berkembangnya bisnis ritel, saat ini bisnis  ritel  tidak  lagi  dikelola  secara  tradisional, melainkan dengan cara modern sehingga menjadi bisnis yang  inovatif,  dinamis,  dan  kompetitif  (Ghosh,  1992). Pada  Ritel  Z,  proses  transaksi  dilakukan  dengan menggunakan mesin pencatat yang berteknologi barcode dan telah umum digunakan pada ritel. Dengan mesin ini, ritel  dapat  menyimpan  data  transaksinya  dalam  suatu basis  data  transaksi  sehingga  setiap  informasi  yang memuat  tanggal  dan  item  apa  saja  yang  dibeli  dapat terekam. Data ini disebut sebagai basket data, sedangkan studi  mengenai basket  data disebut Market  Basket Analysis (MBA).
Dalam  penelitian  ini,  metode  MBA  yang merupakan  salah  satu  penerapan  dari association  rule akan digunakan untuk menemukan aturan-aturan asosiasi di  antara  himpunan  besar  data  item  dalam  basis  data transaksi Ritel Z dengan bantuan RapidMiner software . Apabila aturan-aturan asosiasi tersebut diimplementasikan  dalam  basis  data  transaksi,  hal  ini akan  sangat  berguna  dalam  menentukan  strategi pemasaran,  salah  satunya  adalah  dengan product bundling .

## 2. Metode Penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan guna  mengetahui  kondisi  internal  dari  Ritel  Z  maupun data-data  hasil  penjualan  yang  akan  digunakan  sebagai dasar  analisis.  Pengumpulan  data  dilakukan  di  mana peneliti melakukan wawancara langsung dengan pemilik usaha Ritel Z terkait produk-produk yang dijual beserta departemen-departemen  yang  ada  pada  Ritel  Z.  Selain itu,  dilakukan  juga  survei  langsung  ke  Ritel  Z  guna mendapatkan  data-data  transaksi  pembelian  dari  struk- struk bekas hasil transaksi para pelanggan Ritel Z yang akan  diproses  menggunakan  metode association  rule- market  basket  analysis (AR-MBA)  sehingga  didapat rule-rule yang akan menjadi usulan untuk Ritel Z. 2.2 Pengolahan Data
Data-data  hasil  transaksi  yang  sudah  terkumpul kemudian  direkap  dan  dilakukan Pre-Processing data. Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini pengolahan data  akan  dilakukan  dengan  bantuan software RapidMiner sehingga diperlukan format data yang sesuai sebelum  diinputkan.  Selain  itu,  sebelum  proses data mining dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada  data  yang  mencakup  antara  lain membuang duplikasi data yang ada, memeriksa data-data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data misalnya  kesalahan  cetak  (tipografi).  Data-data  yang sudah dilakukan proses cleaning kemudian ditransformasi  agar  data  dapat  diolah  menggunakan software RapidMiner.  Jumlah  data  yang  sudah  bersih pada  penelitian  ini  berjumlah  58  data.  Gambar  1 menunjukkan  alur  proses  yang  dilakukan  selama penelitian.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian
Setelah  semua  data  bersih  dan  bentuknya memenuhi  persyaratan,  data  dimasukkan  ke  dalam perangkat  lunak  dengan  menggunakan  algoritma  FP Growth .  Kemudian  menentukan  nilai minimum  support sebesar 0.3 atau 30% dan nilai minimum confidence 0.6 atau 60%. Pemilihan nilai minimum tersebut didasarkan atas  harapan  peneliti  agar  bisa  mendapatkan rule yang akurat.  Semakin  tinggi  nilai  minimum  tersebut  akan semakin  pula rule yang  didapat,  sebab  nilai  minimum tersebut  menggambarkan  keadaan  transaksi  secara keseluruhan.
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  oleh software RapidMiner, akan didapat rule-rule yang akan dijadikan sebagai usulan bagi Ritel Z. Akan tetapi, tidak semua rule akan  memenuhi  syarat  kevalidan.  Syarat rule tersebut dinyatakan  valid dapat dilihat dari Lift Ratio. Lift Ratio merupakan  nilai  yang  menunjukkan  kevalidan  proses transaksi  dan  memberikan  informasi  apakah  benar produk  A  dibeli  bersamaan  dengan  produk  B.  Sebuah transaksi dikatakan valid jika mempunyai nilai Lift Ratio lebih dari 1, yang berarti bahwa dalam transaksi tersebut, produk A dan B benar-benar dibeli secara bersamaan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil Pengumpulan Data
Berdasarkan  hasil  wawancara  terhadap  pemilik Ritel Z, didapatkan beberapa departemen yang ada pada Ritel Z seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Pembagian Departemen Ritel Z
Departemen Jenis Barang Departemen 1 (Pelindung HP) Case HP, Tempered Glass
Departemen 2 (Aksesoris Pendukung HP) Charger, Powerbank, Earphone Departemen 3 (Aksesoris Komputer/Laptop)
Mouse Wireless , Tinta Printer ,
Keyboard , Speaker Bluetooth , Kipas USB Departemen 4 (Kabel & Elektronik) Kabel VGA, Kabel HDMI, Kabel USB, Adaptor , CCTV
Departemen 5 (Memori & Games ) Harddisk, SD Card , Joystick 3.2 Pre-Processing Data
Setelah  data  terkumpul,  dilakukan pre-processing data yang  merupakan  langkah  agar  data  sesuai  dengan
format  yang diinginkan. Selain itu, terdapat juga proses cleaning yang  mencakup  antara  lain  melakukan rekapitulasi data,  membuang duplikasi data,  memeriksa data  yang  inkonsisten,  hingga  dilakukan  transformasi. Setelah  dilakukan  pengecekan,  data  yang  didapat semuanya  memenuhi  persyaratan  untuk  diproses  pada data  mining sehingga  semua  data  yang  didapat  akan digunakan  sebagai  bahan  perhitungan.  Data  yang digunakan adalah data hasil survei pelanggan yang telah membeli barang di Ritel Z, dengan jumlah 58 data yang bersih dari noise dan missing data. Data hasil rekapitulasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Rekapitulasi Data Transaksi Jenis Barang 1 Tempered Glass, Case HP, Charger, Earphone, Powerbank 2
Case HP, Kabel USB, Tinta Printer, Mouse Wireless , SD Card
3 Case HP, Tempered Glass, Powerbank, Joystick, Earphone 4 Case HP, Tempered Glass , Kabel USB, Charger , SD Card 5
Case HP, Tempered Glass, Earphone, Powerbank , SD Card
6 Case HP, SD Card, Tempered Glass, Powerbank, Charger 7 Case HP, Tempered Glass, Charger 8 Tempered Glass, Case HP, Charger, Powerbank, Speaker Bluetooth
9 Case HP, Charger, Earphone , Kabel USB, Adaptor
10 Case HP, Earphone, Charger , Mouse Wireless
11
Tempered Glass , Kabel USB, Powerbank, Mouse Wireless , SD Card
12 Case HP, Tempered Glass, Charger , Kabel USB, Kipas USB
13 Kabel USB, SD Card, Mouse Wireless, Speaker Bluetooth, Powerbank 14 Kabel USB, Charger, Case HP 15 Tempered Glass, Case HP, SD Card, Charger, Powerbank 16 Case HP, Tempered Glass, Speaker Bluetooth, Mouse Wireless, Harddisk
17
Tempered Glass, Case HP, SD Card , Kipas USB 18 Earphone, Charger, Powerbank, Case HP 19
Case HP, Tempered Glass , Kabel USB, SD Card, Powerbank
20
Case HP, Charger , SD Card, Powerbank, Speaker Bluetooth
21
Charger , Kabel USB, Case HP, Tempered Glass
22
Case HP, Tempered Glass, Harddisk, Earphone , Kipas USB
23 Tempered Glass, Case HP, Kabel USB, Earphone, Mouse Wireless 24
Tempered Glass , Case HP, Earphone, Joystick, Mouse Wireless
25
Case HP, Earphone, Tempered Glass , SD Card, Harddisk
26 Earphone, Charger , Kabel USB, Kipas USB, Powerbank 27
Case HP, Tempered Glass, Charger , Kabel USB, Powerbank
28
SD Card, Case HP, Tempered Glass, Charger, Powerbank
29
Earphone , Tinta Printer, Case HP, Powerbank, Charger
30 Earphone, Case HP, Charger, Tempered Glass, Powerbank 31 SD Card, Charger , Kabel USB, Keyboard, Adaptor 32 Tinta Printer, Charger, Earphone, Tempered Glass, Speaker Bluetooth 33 Case HP, Tempered Glass, Earphone , SD Card, Tinta Printer
34
Tinta Printer, Charger, Powerbank, Case HP, Harddisk
35 Case HP, Charger, Tempered Glass, Powerbank , SD Card
36 Case HP, Kabel USB, Mouse Wireless
37 Case HP, Tempered Glass, Powerbank , Kabel USB, Mouse Wireless 38 Case HP, Kabel USB, Charger , Tinta Printer, Powerbank
39 Case HP, Tempered Glass, Charger 40 Case HP, Charger, Powerbank
41 Tempered Glass, Case HP, Charger, Speaker Bluetooth, Powerbank
42 Tempered Glass, Case HP, Adaptor 43
Case HP, Tempered Glass , Adaptor
44 Tempered Glass, Case HP, Adaptor 45 Case HP, Tempered Glass, Adaptor 46 Earphone, Harddisk , Kabel HDMI 47 Earphone, Mouse Wireless, Harddisk, Kabel HDMI 48 Mouse Wireless, Earphone , Kabel HDMI, Speaker Bluetooth 49 Powerbank, Harddisk , Kabel HDMI 50
Speaker Bluetooth , Kabel VGA, Earphone , Kabel HDMI, Tinta Printer 51 Earphone, Harddisk, Speaker Bluetooth
52 Charger, Adaptor , Kabel USB 53 Mouse Wireless, Powerbank, Case HP 54 Keyboard, Joystick , SD Card 55 Kabel VGA, Kabel HDMI, Kipas USB 56 Tempered Glass, Case HP, Speaker Bluetooth 57 Powerbank, Charger, Case HP 58 Case HP, Tempered Glass, Powerbank, SD Card, Mouse Wireless
Data-data  yang  telah  direkap  kemudian  dilakukan transformasi  berdasarkan  departemen-departemen  yang ada sehingga data dapat diproses menggunakan aplikasi RapidMiner.  Data  hasil  transformasi  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Data-data  yang  telah  direkap  kemudian
dilakukan transformasi berdasarkan departemen- departemen  yang  ada  sehingga  data  dapat  diproses menggunakan aplikasi RapidMiner. Data hasil transformasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Transformasi Data Transaksi Departemen 1 Departemen 2 Departemen 3 Departemen 4 Departemen 5 1 1 1 0
0
0
2
1 0 1
1
1
3
1 1 0
0
1
4
1 1 0
1
1
5
1 1 0
0
1
6
1 1 0
0
1
7
1 1 0
0
0
8
1 1 1
0
0
9
1 1 0 1 0
10
1 1 1 0 0
11
1 1 1 1 1
12
1
1
0 1 0
13
0
1
1 1 1
14
1 1 0 1 0
15
1 1 0 0 1 16 1 0 1 0 1 17 1 0 1 0 1 18 1 1 0 0 0 19 1 1 0 1 1 20 1 1 1 0 1 21 1 1 0 1 0 22 1 1 1 0 1 23 1 1 1 1 0 24 1 1 1 0 1 25 1 1 0 0 1 26 0 1 1 1 0 27 1 1 0 1 0 28 1 1 0 0 1 29 1 1 1 0 0 30 1 1 0 0 0 31 0 1 1 1 1 32 1 1 1 0 0 33 1 1 1 0 1 34 1 1 1 0 1 35 1 1 0 0 1 36 1 0 1 1 0 37 1 1 1 1 0 38 1 1 1 1 0 39 1 1 0 0 0 40 1 1 0 0 0 41 1 1 1 0 0 42 1 0 0 1 0 43 1 0 0 1 0 44 1 0 0 1 0 45 1 1 0 1 1 46 0 1 0 1 1 47 0 1 1 1 1
Transaksi Departemen 1 Departemen 2 Departemen 3 Departemen 4 Departemen 5 48 0 1 1 1 0 49 0 1 0 1 1 50 0 1 1 1 0
51
0 1 1 0 1 52 0 1 0 1 0 53 1 1 1 0 0
54
0 0 1 0 1
55
0 0 1 1 0
56
1 0 1 0 0
57
1 1 0 0 0
58
1
1 1
0 1

## 3.3 Analisis Output Hasil RapidMiner
Hasil  transformasi  data  akan  digunakan  untuk memodelkan  AR-MBA  dengan  menggunakan software RapidMiner.  RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak untuk  pengolahan  data  menggunakan  prinsip data mining , RapidMiner mengekstrak pola-pola dari data set yang besar dengan mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan dan database (Rahmat dkk., 2017).
Pada metode AR-MBA ini, digunakan algoritma FP Growth yang  merupakan  salah  satu  alternatif  algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang  paling  sering  muncul  ( frequent  itemset )  dalam sebuah  kumpulan  data  (Samuel,  2008).  Desain pembuatan  model  menggunakan  RapidMiner  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Bentuk Model pada Software RapidMiner
Dengan menggunakan nilai minimum support yang 0.3 atau 30% dan nilai minimum confidence 0.6 atau 60%
(semakin besar semakin akurat), didapatkan hasil output seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Output RapidMiner
Berdasarkan  hasil output di  atas,  dapat  diketahui bahwa terdapat 6 rule yang terbentuk. Namun rule yang valid hanya satu yaitu rule keenam dengan nilai Lift Ratio 1,029, Confidence 0,852  dan Support 0,397.  Artinya, item  di  Departemen  5  (Memori  & Games )  akan  terbeli
bersamaan  dengan  item  di  Departemen  2  (Aksesoris Pendukung HP) dengan tingkat kepercayaan sebesar 85% dan  didukung  oleh  39%  dari  keseluruhan  data.  Oleh karena  itu, product  bundling dapat  ditentukan  dengan mengelompokkan  produk  yang  ada  pada  departemen  5 dan  2.  Contoh product  bundling yang  dapat  ditentukan yaitu  produk harddisk (departemen  5)  dan  produk charger (departemen 2) dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh Product Bundling yang Dapat Diterapkan Ritel Z

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada Ritel  Z  menggunakan  metode  AR-MBA,  dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan nilai minimum support yang 0.3 atau 30% dan nilai minimum confidence 0.6 atau 60%, didapatkan 6 rule berdasarkan hasil output RapidMiner. Dari 6 rule yang didapat, hanya 1 rule yang dapat  dikatakan  valid,  yaitu rule keenam  yang menggambarkan hubungan asosiatif antar item di Ritel Z yaitu  item  di  Departemen  5  (Memori  & Games )  akan terbeli  secara  bersamaan  dengan  item  di  Departemen  2 (Aksesoris Pendukung  HP) dengan tingkat kepercayaan sebesar  85%  dan  didukung  oleh  39%  dari  keseluruhan data.  Solusi  yang  diusulkan  untuk  meningkatkan penjualan  dengan product  bundling yang  didasarkan pada  analisis  AR-MBA  di  Ritel  Z  yaitu customer mendapatkan potongan harga jika membeli barang yang termasuk ke dalam departemen 5 (Memori & Games ) dan departemen  2  (Aksesoris  Pendukung  HP),  misal customer akan  mendapatkan  potongan  harga  ketika membeli harddisk dengan charger secara bersamaan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  menuliskan  ucapan  terima  kasih  atas masukan-masukan reviewer sehingga penelitian ini dapat selalu disempurnakan, orang yang secara tidak langsung membantu penelitian dan laboraotrium statistika industri dan  optimasi  Universitas  Islam  Indonesia  yang  telah mendukung dari segi teknis sehingga penelitian ini dapat diselesaikan.

## Daftar Pustaka
Aprindo. (2016). Aprindo: Industri Ritel Tumbuh Sekitar
10 Persen pada 2016.
http://bisniskeuangan.kompas.com/read/2016/12/ 28/172204826/aprindo.industri.ritel.tumbuh.sekit ar.10.persen.pada.2016.  (Diakses  11  November 2018).
Bernadetta D. A. (2012). Analisis Kepuasan Pelanggan pada Alfamart  Tembalang dari Dimensi
Pelayanan. Universitas Diponogoro, Semarang.
Buananda,  M.  F.  dan  Ariyanti,  M.  (2018).  Pengaruh Strategi Bundling terhadap Minat Beli Konsumen di  Jakarta. Proceeding  of  Management, Vol.  5, hal. 3259-3265.
Ghosh, A. (1992). Retailing Management, The Den Press 2nd Edition . Newyork University, Newyork.
Han, J. dan Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and  Techniques,  Second  Edition .  Morgan Kaufmann, San Francisco.
Kumar,  A. V., dan Wahidabanu, R. S. D., Discovery of Frequent  Itemsets:  Frequent  Item  Tree-Based
Approach, Journal  ITB  J.  ICT ,  Vol.  1c,  hal.  42- 55, 2007.
Muzakir,  A.  dan  Adha,  L.  (2016).  Market  Basket Analysis  (MBA)  pada  Situs  Web  E-Commerce Zakiyah  Collection. Jurnal  SIMETRIS ,  Vol.  7, hal. 459-466.
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Deepublish, Yogyakarta.
Rahmat,  B.,  Gafar,  A.  A.,  Fajriani,  N.,  Ramdani,  U., Uyun.  F.  R.,  Purnamasari,  Y.  P.  dan  Ransi,  N. (2017).  Implemetasi  K-Means  Clustering  pada
RapidMiner  untuk  Analisis  Daerah  Rawan
Kecelakaan. Seminar  Nasional  Riset  Kuantitatif Terapan 2017, Vol. 1, hal. 58-62
Samuel,  D.  (2008). Penerapan  Stuktur  FP-Tree  dan Algoritma FPGrowth dalam Optimasi Penentuan Frequent  Itemset .  Institut  Teknologi  Bandung, Bandung.
Ulmer,  D.  (2002).  Mining  an  Online  Auctions DataWarehouse. The Mid-Atlantic Student
Workshop  on  Programming  Languages  and
Systems , Vol. 19, hal. 8.1-8.10.