## ANALISIS DATA PENJUALAN PADA SUPERMARKET XYZ MENGGUNAKAN METODE MARKET BASKET
Ananda Azizul Akbar 1 , Akbar Bintang Izzulhaq 2 , Nafilah Nursabila 3 , Valentinus Roby Hananto 4
1,2,3,4 Sistem Informasi, Universitas Dinamika
1,2,3,4 Jalan Raya Kedung Baruk No.98, Surabaya e-mail: 1 20410100053@dinamika.ac.id , 2 20410100055@dinamika.ac.id , 3 20410100048@dinamika.ac.id , 4 valentinus@dinamika.ac.id

## Abstract
The  economic  growth  in  Indonesia  has  increased  significantly,  positioning  Indonesia  as  the  4th  largest economy after China, India, and Malaysia. This is also accompanied by national retail sales reaching a total of  Rp6,044 trillion. One example of a retail business in  Indonesia  is Supermarket  XYZ, which operates in Indonesia and sells essential items such as sugar, eggs, butter, and others. This research discusses an issue that exists in Indonesia, for example, Supermarket XYZ. The supermarket faces a problem with its employees struggling to determine the appropriate product layout based on consumer purchasing behavior. The market basket  analysis method  is used in this research to  assist  Supermarket  XYZ's employees in  determining  the product layout. Transaction data is collected through internet searches, specifically on the Kaggle website. The data is then processed using the market basket analysis method, both manually and with the aid of the RapidMiner tool, to ensure the validity of the calculations. Once obtained, the results are implemented into a program to provide predictions for product placement layout. The research findings show that out of the 10 most purchased products by consumers, the top four products are chocolate, apples, bread, and ice cream. Furthermore, the suitable product combinations for layout placement yield 3 combinations: chocolate placed near  apples  with  a  support  rate  of  23%,  chocolate  placed  near  bread  with  a  support  rate  of  22%,  and chocolate placed near ice cream with a support rate of 21%.
Keyword: Supermarket, Market Basket, Apriori

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  saat  ini  menyertai  perkembangan  bisnis  ritel  yang  signifikan  di Indonesia.  Populasi  negara  terbesar  ke-4  di  dunia,  setelah  Cina  dan  India,  Indonesia  memiliki potensi  pasar  ritel  yang  sangat  besar.  Pada  tahun  2021,  Kearney,  firma  global,  menyatakan list negara  berkembang  dengan  daftar  pasar  ritel  paling  besar  di  dunia.  China  menduduki  peringkat pertama dengan indeks GRDI sebesar 72,8 dan berhasil mencatat bisnis ritel nasional sebesar $4.072 miliar  AS  atau  sekitar  Rp60.000  triliun  berkat  populasi  sekitar  1.402  juta  jiwa.  India  menempati peringkat  kedua  dengan  total  GRDI  64,4.  Sementara  itu,  Malaysia  berada  di  urutan  ke-3  dengan total GRDI 54,1. Ke-2 negara ini sukses menjaga ranking mulai pra-pandemi Covid-19 pada tahun 2019.  Indonesia  menempati  peringkat  keempat  setelah  Malaysia  dengan  bisnis  ritel  nasional mencapai $407 miliar AS atau serupa dengan Rp6.044 triliun, dan total angka GRDI sebesar 53,0. Prestasi ini patut diapresiasi karena meskipun dalam keadaan pandemi, Indonesia sukses naik satu ranking jika ketimbang dengan total GRDI pada tahun 2019 (Naurah, 2022). Oleh karena itu, para pelaku  usaha  bersaing  dalam  bidang  penjualan  secara  kompetitif  dan  dinamis  dengan  selalu memperhatikan persaingan di lingkungan bisnis untuk mendukung strategi pemasaran (Triantono & Suryadi, 2021).
Supermarket merupakan jenis toko yang menyediakan berbagai produk kebutuhan sehari- hari  dan  menerapkan  sistem  pelayanan  yang  khusus  berdasarkan  frekuensi  belanjanya  akan mempengaruhi kuantitas jenis barang (Purwaningsih et al., 2020). Supermarket XYZ adalah salah satu toko ritel yang ada di indonesia dengan menjual berbagai macam kebutuhan pokok, seperti apel,
roti, mentega, keju, jagung, gula, telur, es krim, susu, dan cokelat. Pada Supermarket XYZ, ini setiap pengunjung bebas memilih barang apa yang dibeli dan kebebasan itu menyulitkan karyawan untuk melakukan  penataan  tata  letak  produk  sehingga  tidak  cocok  dengan  cara  kombinasi  pembelian konsumen.  Pada supermarket XYZ  penempatan item produk  masih  diletakkan  pada  area  yang berbeda atau secara acak di dalam toko, dengan tidak memperhatikan perilaku pembelian pelanggan, sehingga tidak memberikan kemudahan berbelanja kepada pelanggan.
Produk penjualan yang sering muncul atau dibeli secara bersamaan oleh konsumen dengan menggunakan  data  persentase  pembelian  pelanggan.  Misalnya,  jika  data  menunjukkan  lebih  dari 55% pembelian  produk  A  juga  melibatkan  pembelian  produk  B,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa hubungan antara kedua produk cocok. Sehingga untuk mengatasi masalah tata letak, supermarket dapat  menempatkan  dua  produk  atau  lebih  dalam  tempat  yang  berdekatan.  Hal  tersebut,  dapat memudahkan  pelanggan  untuk  membeli  produk  lebih  dari  1 item .  Proses  pengelompokan  data transaksi di Supermarket XYZ menggunakan metode market basket analysis dalam menganalisis perilaku pembelian konsumen untuk mengidentifikasi asosiasi antara beberapa jenis product yang ditempatkan dalam keranjang belanja disuatu itemset produk yang dibeli konsumen sesuai dengan aturan asosiasi (Artsitella et al., 2021). Misalnya, jika pelanggan membeli roti, maka ia juga akan membeli susu secara bersamaan. Hal tersebut untuk menemukan relasi antara kombinasi item yang dibeli secara bersama dengan penjualan silang dari kedua produk saling berkaitan. Market basket termasuk sebagian metode pengaplikasian aturan association rule. Association rule mining untuk melakukan  kombinasi item dengan  aturan  analisis  penjualan  disuatu supermarket yang  memiliki kemungkinan  besar  pelanggan  membeli  dua item atau  lebih  secara  bersamaan  (Artsitella  et  al., 2021).
Menurut penelitian yang diteliti purwaningsih dkk (2020) dengan judul penelitian Redesain Tata Letak Produk di Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian dengan Metode Market Basket Analysis menunjukan bahwa perbaikan tata letak dari yang sebelumnya menghasilkan pengurangan jarak 10% antar produk  (Purwaningsih, 2020). Penelitian  selanjutnya dilakukan oleh suryani dkk (2021)  dengan  judul  penelitian  Analisis Layout Produk  dengan  Metode Market  Basket  Analysis (MBA)  pada  Swalayan  CG Mart Pasir  Putih  Kabupaten  Kampar  menghasilkan  bahwa  terdapat perubahan 14 tata letak pada swalayan (Suryani, 2021). Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Aulia dkk  (2023)  yang  berjudul  Analisis  Tata  Letak  Fasilitas  Toko  Prima  Freshmart  SV  IPB  Melalui Metode Activity  Relationship  Chart (ARC)  dan Total  Closeness  Rating (TCR)  menunjukan  tata letak  fasilitas  tertinggi  berdasarkan  nilai  TCR  adalah  gudang  dengan  nilai  247  (Aulia,  2023). Penelitian yang ke-4 diteliti oleh Hartanto dkk (2023) dalam judul Perancangan  Tata Letak Toko Ritel Berdasarkan Pola Belanja Konsumen Dengan Market Basket Analysis mengetahui rancangan layout paling optimal berdasarkan Algoritma FP-Growth melalui nilai total jarak rectilinear terkecil adalah 1.609,5 (Hartanto, 2023). Sedangkan pada penelitian ke 5 dilakukan oleh Putra dkk (2022) yang berjudul Relayout Supermarket X Menggunakan Metode Market Basket Analysis dan Blocplan dari  23  produk  menghasilkan  37  pasang  produk  dilakukan  telaah Activity  Relationship  Chart kemudian 10 product departemen dilakukan telaah blocplan dan menghasilkan 3 alternatif layout usulan untuk blocplan skor tertinggi adalah tampilan  alternatif 1 dengan  skor 0,35  (Putra, 2022). Perbedaan  penelitian  ini  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yaitu,  penelitian  ini  menghasilkan output aplikasi yang digunakan untuk menentukan tata letak dari supermarke t XYZ. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  karyawan supermarket XYZ  dalam mengimplementasikan  penempatan  tata  letak  produk  yang  paling  sering  muncul  atau  dibeli  oleh konsumen  secara  bersamaan.  Sistem  penataan  produk  tersebut,  memudahkan  konsumen  untuk menemukan produk yang ingin dibeli. Penataan letak item bukan hanya memastikan tampilan secara nyata, tetapi juga berkaitan terhadap kenyamanan dan kemudahan dalam berbelanja (Purwaningsih et al., 2020).

## METODE PENELITIAN

## 1. Kerangka Penelitian
Gambar  1  merupakan  kerangka  penelitian  untuk  analisis  data  penjualan  pada Supermarket Menggunakan  Metode Market  Basket. Proses  penelitian  dimulai  dari mengidentifikasi masalah yang akan diaplikasikan pada rapid minner untuk perbandingan hasil dari  hubungan  asosiasi  yang  terjadi  antar  penjualan item di Supermarket XYZ.  Kemudian, dilanjutkan  dengan  pengumpulan  data  menggunakan  data  sekunder  melalui website  Kaggle
untuk menganalisis data penjualan di supermarket berdasarkan penjualan produk yang sering dibeli. Selanjutnya, memproses data menggunakan metode market basket dengan association rule mining untuk melakukan kombinasi item dengan aturan  analisis di supermarket . Setelah itu, hasil dari penelitian tersebut akan dianalisis dengan menggunakan metode market basket (Aklani et al., 2023).
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2. Identifikasi Masalah
Untuk  mencapai  tujuan  dari  penelitian,  memanfaatkan  analisis  permasalahan  dan pemecahan masalah menggunakan metode market basket analysis . Permasalahan dimulai dari pengunjung  yang  bebas  memilih  barang  apa  saja  untuk  dibeli,  sehingga  kebebasan  itu menyulitkan  karyawan  melakukan  penataan  tata  letak  produk.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini membahas tentang penataan tampilan product dengan mengaplikasikan metode market basket analysis pada supermarket XYZ (Nurtanaya et al., 2023).

## 3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menerapkan  data  sekunder.  Data  sekunder, dengan  cara  data  yang  dikumpulkan  dari  pihak  lain  atau  tidak  secara  langsung,  biasanya diperoleh dari buku, website , diagram, grafik, dan lain-lain (Abdhul, 2023). Pada penelitian ini, data sekunder diperoleh dari website Kaggle untuk menganalisis data penjualan di supermarket XYZ dengan menggunakan penelitian terdahulu.
4. Metode Market Basket Analysis Market  basket  analysis atau  disebut  juga  keranjang  belanja  bertujuan  guna pengidentifikasian  kombinasi item dalam  transaksi  penjualan.  Tujuannya  untuk  melakukan kombinasi  produk  yang  sering  muncul  atau  dibeli  oleh  konsumen  (Ramadhan  &  Setiawan, 2021). Pada analisis keranjang belanja ( market basket analysis ), data yang diperlukan minimal 2 item produk  disetiap  transaksi.  Variabel  yang  terlibat  adalah  identifikasi  transaksi  dengan nama item . Sementara itu, untuk prakiraan, parameter data yang diterapkan adalah nama item , menurut aturan asosiasi yang tercipta dari hasil analisis keranjang belanja yang telah dilakukan sebelumnya (Haristyarini & Yustanti, 2021).
Analisis  asosiasi  merupakan  metode  penggalian  data  yang  digunakan  untuk memperoleh  asosiasi rule dalam  kombinasi  produk.  Tahap  utama  dalam  asosiasi rule adalah mengidentifikasi  kombinasi  yang  sering  muncul  dalam  basis  data  atau  pola  frekuensi  tinggi ( frequent patterns ) (Umar et al., 2022).
Algoritma  Apriori sebuah algoritma penggalian data  untuk memperoleh rule asosiasi ( association rules ) guna mengidentifikasi hubungan antar kombinasi item . (Rifqy Alfiyan et al., 2019).  Analisis  asosiasi  menjadi  dasar  teknik data  mining untuk  mendapaatkan  algoritma dengan  pola  frekuensi  tinggi  (Studi  et  al.,  2019).  Selain  itu,  ada  metodologi  dasar  analisis
asosiasi dibagi menjadi 2 tahapan, sebagai berikut:
a. Analisa Model Frekuensi Tinggi
Pada fase ini, dilakukan pengalian gabungan barang yang melengkapi persyaratan minimal  bobot  dukungan.  Dukungan  ( support )  dari  sebuah item dihitung  menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑀𝐿 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝜋 2 𝑥100%                                        (1)
Kemudian nilai support dari 2 item didapat dengan rumus [jurnal 11]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑀𝐿 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝜋 2 𝑥100%                       (2)
Frekuensi itemset merupakan kumpulan item dengan memiliki intensitas kesamaan melebihi nilai terendah yang telah ditentukan ( ∅ ). Seperti, jika ∅ = 2, maka dari itu semua frequent  itemset dengan  kesamaan  2  kali  atau  lebih  bisa  disebut  sebagai frekuensi.
Perkumpulan pada frekuensi k-itemset disimbolkan sebagai Fk.
b. Pembentukan Aturan Asosiatif Setelah  pola max  frequent didapati,  tahap  berikutnya  adalah  menelusuri  asosiasi rule yang  mencukupi  syarat  minimal  untuk  tingkat  kepercayaan  ( confidence )  yang ditetapkan.  Dengan  menjumlahkan  bobot confidence dari  aturan  asosiatif  A ∪ B,  yang didapat dari rumus (Raudhah et al., 2022):
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑀𝐿 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑀𝐿 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝜋 2 𝑥100%             (3)
Agar dapat memilih aturan asosiasi yang akan digunakan, langkah pertama adalah melakukan  pengurutan  berdasarkan  nilai  dukungan  ( support )  dan  tingkat  kepercayaan ( confidence ).  Aturan-aturan  tersebut  kemudian  dipilih  sebanyak  n  atau  dipilih  sejumlah aturan dengan hasil terbesar. (Rifqy Alfiyan et al., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Dataset
Dataset supermarket yang diaplikasikan pada penelitian ini didapatkan melalui website Kaggle, data yang digunakan untuk melakukan analisis transaksi penjualan menggunakan 80% dari  data  yang  diambil  dari Kaggle untuk  penggunaan  data  pada  kasus  penelitian  ini , dataset supermatket dapat dilihat di Tabel 1. Dataset.
Tabel 1. Dataset TRS Ap Br Bu Ch Co Su Eg IC Mi Cc TRS 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 TRS 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 TRS 3 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 TRS 4 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 TRS 5 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 TRS 6 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 TRS 7 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 TRS 8 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 TRS 9 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 TRS 10 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 TRS 11 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 TRS 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
TRS Ap Br Bu Ch Co Su Eg IC Mi Cc TRS 13 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 TRS 14 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 TRS 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TRS 16 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 TRS 17 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 TRS 18 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 TRS 19 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 TRS 20 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. TRS100 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 Sumber: Kaggle.com
Untuk  memudahkan  proses  perhitungan,  dilakukan  inisialisasi  untuk  header  tabel maupun itemset, berikut kode insialisasi:
a. Transaksi (TRS) g. Sugar (Su) b. Apple (Ap) h. Eggs (Eg) c. Bread (Br) i. Ice Cream (IC) d. Butter (Bu) j. Milk (Mi) e. Cheese (Ch) k. Chocolate (Cc)
f. Corn (Co)

## 2. Perhitungan Frequent 1- Itemset
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  secara  manual  dengan  menghitung  masing  – masing  satuan item pembelian  yang  dibeli  oleh  konsumen  melalui  data  transaksi,  pada perhitungan ini ditentukan nilai minim support nya adalah 0.2 (20%), dapat dilihat di Tabel 2. Frequent Itemset- 1 .
Tabel 2. Frequent Itemset -1 No Item Hitung Support Nilai Support 1 Ap (41/100) x 100% 41% 2 Br (38/100) x 100% 38% 3 Bu (35/100) x 100% 35% 4 Ch (33/100) x 100% 33% 5 Co (19/100) x 100% 19% 6 Su (36/100) x 100% 36% 7 Eg (16/100) x 100% 16% 8 IC (36/100) x 100% 36% 9 Mi (31/100) x 100% 31% 10 Cc (45/100) x 100% 45% 3. Frequent 1- Itemset Memenuhi Nilai Support Pada tahap ini merupakan tahap eliminasi itemset menurut nilai support yang kurang dari nilai support yang sudah disepakati yakni 0.2 (20%) itemset yang sudah memenuhi nilai support , dilihat di Tabel 3. Frequent Itemset- 1 Memenuhi.
Tabel 3. Frequent Itemset- 1 Memenuhi No Item Hitung Support Nilai Support 1 Ap (41/100) x 100% 41% 2 Br (38/100) x 100% 38% 3 Bu (35/100) x 100% 35% 4 Ch (33/100) x 100% 33% 5 Su (36/100) x 100% 36% 6 IC (36/100) x 100% 36% 7 Mi (31/100) x 100% 31% 8 Cc (45/100) x 100% 45%
4. Perhitungan Frequent 2- Itemset
Pada tahap ini merupakan tahapan untuk perhitungan antara penggabungan kedua item dari frequent 1- itemset yang  nilai support- nya  telah  memenuhi,  terdapat  8 item produk  yang memenuhi nilai support -nya dari frequent itemset 1, penggabungan antara item dapat dilihat di Tabel  4. Frequent Itemset-2.
Tabel 4. Frequent Itemset- 2 No Item Hitung Support Nilai Support 1 Ap, Br (16/100) x 100 16% 2 Ap, Bu (18/100) x 100 18% 3 Ap, Ch (16/100) x 100 16% 4 Ap, Su (15/100) x 100 15% 5 Ap, IC (17/100) x100 17% 6 Ap, Mi (16/100) x 100 16% 7 Ap, Cc (23/100) x 100 23% 8 Br, Bu (18/100) x 100 18% 9 Br, Ch (16/100) 100 16% 10 Br, Su (16/100) x 100 16% 11 Br, IC (17/100) x 100 17% 12 Br, Mi (16/100) x 100 16% 13 Br, Cc (22/100) x 100 22% 14 Bu, Ch (19/100) x 100 19% 15 Bu, Su (16/100) x 100 16% 16 Bu, IC (11/100) x 100 11% 17 Bu, Mi (13/100) x 100 13% 18 Bu, Cc (19/100) x 100 19% 19 Ch, Su (14/100) x 100 14% 20 Ch, IC (17/100) x 100 17% 21 Ch, Mi (12/100) x 100 12% 22 Ch, Cc (14/100) x 100 14% 23 Su, IC (18/100) x 100 18% 24 Su, Mi (10/100) x 100 10% 25 Su, Cc (19/100) x 100 19% 26 IC, Mi (12/100) x 100 12% 27 IC, Cc (21/100) x 100 21% 28 Cc, Mi (19/100) x 100 19% 5. Frequent 2- Itemset Memenuhi Nilai Support Pada  tahap  ini  merupakan  data  yang  nilai support- nya  melebihi  0.2  (20%)  dari penggabungan  2 itemset, berikut  data  yang  memenuhi  dapat  dilihat  di  Tabel  5. Frequent 2- Itemset Memenuhi.
Tabel 5. Frequent 2 -Itemset Memenuhi No Item Hitung Support Nilai Support 1 Ap, Cc (23/100) x 100% 23% 2 Br, Cc (22/100) x 100% 22% 3 IC, Cc (21/100) x 100% 21% 6. Perhitungan Frequent 3- Itemset
Pada tahap ini merupakan tahapan untuk perhitungan antara penggabungan tiga item dari frequent 2- itemset yang  nilai support- nya  telah  memenuhi,  penggabungan  antara  item  dapat dilihat di Tabel 6. Frequent Itemset 3 .
Tabel 6. Frequent Itemset 3 Memenuhi No Item Hitung Support Nilai Support 1 Ap, Br, Cc (9/100) x 100% 9% 2 Ap, IC, Cc (10/100) x 100% 10% 3 Br, IC, Cc (11/100) x 100% 11% 4 Ap, Br, IC (8/100) x 100% 8% Perhitungan frequent 3- Itemset tidak  ada  yang  nilai  nya  memenuhi  nilai support 0.2 (20%) maka dari itu perhitungan frequent itemset 3 diakhiri.

## 7. Penerapan Rule Association
Tahap  ini  dilakukan  ketika  menyelesaikan  algoritma  menggunakan  apriori,  langkah berikutnya  adalah  pencarian  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  tingkat  kepercayaan  terendah. Proses pembentukan aturan asosiasi dilakukan dengan perhitungan menggunakan aturan A ke B. Keefektifan rule association dapat dilihat melalui cara memeriksa bobot liftnya.
Lift  mengindikasikan  sejauh  mana  kekuatan  aturan  terhadap  kejadian  tidak  urut berdasarkan antecedent dan consequent, dengan mempertimbangkan dukungannya. Hal ini dapat memberi  data  informasi  mengenai  peningkatan  dan  perbaikan  probabilitas consequent terkait antecedent , berikut definisi lift (Maulidah, 2021).
𝐿𝑖𝑓𝑡 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 (4) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚 (5)
Jika nilai lift melebihi 1, menunjukkan bahwa keuntungan dari aturan tersebut. Dengan tingginya nilai lift, menjadi kuat asosiasinya. Jika syarat minimal confidence adalah 0.55 (55%), maka nilai confidence- nya menimal 0.55 (55%), dapat dilihat di Tabel 7. Data Rule Association.
Tabel 7. Data Rule Association No Rule Nilai Lift Nilai Confidence 1 Jika pembelian apple maka membeli chocolate (0.56/0.45) x 100 = 1.24 (23/41) x 100 = 56% 2 Jika  pembelian  chocolate  maka membeli apple (0.51/0.41) x 100 = 1.24 (23/45) x 100 = 51% 3 Jika  membeli  bread  maka  membeli chocolate (0.57/0.45) x 100 = 1.27 (22/38) x 100 = 57% 4 Jika membeli chocolate maka membeli bread (0.48/0.38) x 100 = 1.26 (22/45) x 100 = 48% 5 Jika  membeli  ice  cream  maka membeli chocolate (0.58/0.45) x 100 = 1.29 (21/36) x 100 = 58% 6 Jika membeli chocolate maka membeli ice cream (0.46/0.36) x 100 = 1.28 (21/45) x 100 = 46%
8. Rule Association Confidence Memenuhi Pada tahap sebelum sudah ditentukan nilai confidence yaitu  0.55 (55%) berikut data yang nilai confidence- nya telah memenuhi, dapat dilihat di Tabel 8. Rule Association Confidence Memenuhi.
Tabel 8. Rule Association Confidence Memenuhi No Rule Nilai Lift Nilai Confidence 1 Jika  pembeli  membeli  apple  maka membeli chocolate juga 1.24 56% 2 Jika  pembeli    membeli  bread  maka membeli chocolate juga 1.27 57%
No Rule Nilai Lift Nilai Confidence 3 Jika  pembeli  membeli  ice  cream maka membeli chocolate juga 1.29 58% 9. Hasil Nilai Support & Nilai Confidence Memenuhi Hasil  dari  nilai  dukungan  ( support) dengan  nilai  kepercayaan  ( confidence) sangat digunakan untuk menentukan solusi yang dibuat dan dapat menentukan produk apa yang sering muncul pada penjualan atau sering dibeli pelanggan secara bersamaan, dapat dilihat di Tabel 9. Hasil Nilai Support & Nilai Confidence Memenuhi.
Tabel 9. Hasil Nilai Support & Nilai Confidence Memenuhi No Rule Nilai Support Nilai Lift Nilai Confidence 1 Jika pelanggan membeli apple  maka  membeli chocolate 23% 1.24 56% 2 Jika  pelanggan    membeli bread  maka  membeli chocolate 22% 1.27 57% 3 Jika  pelanggan  membeli  ice cream  maka  membeli chocolate 21% 1.29 58%

## 10. Pengujian Tools
Pengujian tools ini digunakan untuk kepastian perhitungan manual sudah sesuai dengan hasil output dari tools yang digunakan selain itu pada tools Rapid Miner juga sudah di setting nilai minimal support 0.2 (20%), dan juga nilai minimal confidence 0.55 (55%), penelitian ini menggunakan tools Rapid  Miner  sebagai  pembanding  dari  hasil  perhitungan  manual,  berikut desain Rapid Miner dapat dilihat  di  Gambar 2. Desain Rapid Miner.
Gambar 2. Desain Rapid Miner

## 11. Hasil Pengujian Tools
Hasil yang muncul pada tools Rapid Miner dapat dilihat di Gambar 3. Hasil Pengujian Tools
Gambar 3. Hasil Pengujian Tools
Dari kedua hasil pengujian antara pengujian menggunakan tools Rapid Miner dan juga perhitungan manual menunjukan bahwa hasil dengan nilai support lebih dari 0.20 (20%) serta nilai confidence 0.55 (55%) terdapat 3 rule, yakni:
a. Jika  membeli  apple  maka  membeli  chocolate  nilai support- nya  23%  dan  nilai confidence- nya adalah 56%.
b. Jika  membeli  bread  maka  membeli  chocolate  nilai support- nya  22%  dan  nilai confidence- nya adalah 57%.
c. Jika  membeli  ice  cream  maka  membeli  chocolate  nilai support- nya  21%  dan  nilai confidence- nya adalah 58%.
12. Interface
Interface pada penelitian ini bertujuan untuk memberikan petunjuk bagaimana cara bekerja dari analysis  market  basket jika  di  implementasikan  ke  program,  hasil  dari  Rapid  Miner diimplementasikan kedalam program atau aplikasi untuk menghasilkan rekomendasi produk barang yang  memiliki  kecocokan  atau  yang  paling  sering  di  beli  oleh  customer.  Dalam  rekomendasi program tersebut memiliki 2 indikator yaitu berwana merah dan hijau, jika indikator berwarna merah maka tidak cocok untuk diletakan secara sebelahan, sedangkan jika indikator berwarna hijau maka produk tersebut memiliki kecocokan, dapat dilihat  di Gambar  4. Hasil Interface.
Gambar 4. Hasil Interface
Dengan  hasil  penelitian  ini  maka  pekerjaan  karyawan supermarket XYZ  dapat  dengan mudah  untuk  menentukan  penataan  tata  letak  produk.  Hasil  penelitian  ini  juga  mempunyai perbedaan  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  kebanyakan  menghasilkan  denah  untuk  tata letak  produk,  seperti  yang  di  lakukan  penelitian  oleh  purwaningsih  dkk  (Purwaningsih,  2020). Sedangkan penelitian ini menghasilkan program yang dapat digunakan oleh karyawan supermarket XYZ untuk penataan tata letak produk.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  ini  dengan  menerapkan  metode  market  basket  analysis yang  diimplementasikan  kedalam  program  sehingga  dapat  membantu  untuk  mempermudah pekerjaan karyawan supermarket XYZ dengan memprediksi produk - produk yang telah di input - kan dari hasil transaksi pembelian pelanggan. Pada program tersebut, terdapat 10 produk yang di- input -kan dan menghasilkan 4 product yang sering dibeli oleh pelanggan, yakni cokelat, apple , roti, dan  es  krim  pada  satuan product .  Dari  keempat  produk  tersebut,  menghasilkan  3  kombinasi  tata letak  cokelat  berdekatan  dengan  apel  menghasilkan  23%,  cokelat  berdekatan  dengan  roti menghasilkan 22%, dan cokelat berdekatan dengan es krim menghasilkan 21%.

## SARAN
Saran untuk peneliti selanjutnya, nilai confidence -nya bisa lebih tinggi dari penelitian ini karena  jika  nilai confidence semakin  tinggi,  maka  semakin  meyakinkan  untuk  membantu menyelesaikan permasalahan tata letak pada supermarket agar sesuai dengan perilaku pembelian konsumennya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aklani, S. A., Studi, P., Informasi, S., Ilmu, F., Batam, U. I., Ladi, B., Indah, T., & Batam, K. (2023).
ANALISIS DAN PENGEMBANGAN  APLIKASI  MOBILE  DIET ARTIFICIAL INTELLIGENCE DENGAN PENDEKATAN . 6 (1), 48–58.
Artsitella, C. R., Apriliani, A. R., & Ashari, S. (2021). Penerapan Association Rules - Market Basket Analysis untuk Mencari Frequent Itemset dengan Algoritma FP-Growth. JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI , 6 (2), 61. https://doi.org/10.36722/sst.v6i2.661
Haristyarini,  R.,  &  Yustanti,  W.  (2021).  Penerapan  Metode  Market  Basket  Analysis  dengan Algoritma  Eclat  dan  Prediksi  dengan  Artificial  Neural  Network  pada  Data  Transaksi Penjualan. Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence , 02 (3), 2021. Nurtanaya, B., Prayitno, E., Siregar, J., & Muharrom, M. (2023). Penggunaan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp) Dalam Menentukan Platform Online Food Delivery Terbaik. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) , 6 (1), 10–22.
https://doi.org/10.47080/simika.v6i1.2080
Purwaningsih, R., Widharto, Y., Susanto, N., & Utami, L. T. (2020). Redesain Tata Letak Produk Di  Supermarket  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Dengan  Metode  Market  Basket  Analysis. J@ti Undip : Jurnal Teknik Industri , 15 (3), 196–202. https://doi.org/10.14710/jati.15.3.196- 202
Ramadhan, R., & Setiawan, E.  I. (2021). Market Basket Analysis  untuk  Swalayan KSU  Sumber Makmur dengan Algoritma FP Growth. Journal of Intelligent System and Computation , 2 (1), 34–39. https://doi.org/10.52985/insyst.v2i1.149
Raudhah, R., Muhammad, I., & Ramadhany, S. (2022). Penerapan Market Basket Analysis dengan Menggunakan  Metode  Association  Rule  Untuk  Pengenalan  Pola  Perilaku  Konsumen. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (6), 2059. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5221 Rifqy  Alfiyan,  A.,  Hafidzul  Kahfi,  A.,  Rizky  Kusumayudha,  M.,  &  Rezki,  M.  (2019).  Analisis Market  Basket  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Di  Freshfood. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology , 4 (1), 1–8. Studi,  P.,  Informatika,  T.,  Teknologi,  F.,  Dan,  I.,  & Yogyakarta,  U.  T.  (2019). Analisis  Simulasi Penjualan Barang Dengan Menggunakan Apriori Pada Mini Market Kirana Berbasis Web . Triantono, A., & Suryadi, A. (2021). Analisis Penempatan Produk dengan Metode Market Basket Analysis dan Activity Relationship Chart (Studi Kasus : Sakinah Supermarket). Juminten , 2 (6),
13–24. https://doi.org/10.33005/juminten.v2i6.358
Umar, E., Manongga, D., & Iriani, A. (2022). Market Basket Analysis Menggunakan Association Rule dan Algoritma Apriori Pada Produk Penjualan Mitra Swalayan Salatiga. Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (3), 1367. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4217 Abdhul, Y. (2023, Mei 9). deepublishstore. Retrieved from deepublishstore: https://deepublishstore.com/blog/data-sekunder-penelitian/
Aulia,  B.  (2023).  Analisis  Tata  Letak  Fasilitas  TokoPrima  FreshmartSV  IPB  Melalui  Metode Activity Relationship Chart (ARC) Dan Total Closeness Rating (TCR) . Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, 128-134.
Hartanto, N. H. (2023). Perancangan Tata Letak Toko Ritel Berdasarkan Pola Belanja Konsumen Dengan  Market  Basket  Analysis.  Jurnal  AL-AZHAR  INDONESIA  SERI  SAINS  DAN TEKNOLOGI, 119 - 127.
Maulidah,  A.  (2021).  PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION  RULEMINING  UNTUK ASOSIASI ULASAN  TERHADAP ASPEK TEMPAT WISATA JAWA  TIMUR PARK 3. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1029 - 1038.
Naurah, N. (2022, Juli 25). Daftar Negara dengan Indeks Pasar Ritel Terbesar, Indonesia Peringkat Berapa? Retrieved from goodstats.id: https://goodstats.id/article/daftar-negara-dengan-indeks- pasar-ritel-terbesar-di-dunia-indonesia-peringkat-berapa- dJ8v7#:~:text=Potensi%20pasar%20ritel%20di%20Indonesia,dengan%20nilai%20total%205 3%2C0.&text=Perusahaan%20konsultan%20global%20Kearney%20mela
Putra, A. P. (2022). Relayout Supermarket X Menggunakan Metode Market Basket Analysis dan Blocplan. Seminar dan Konferensi Nasional IDEC 2022.
Suryani, S. (2021). Analisis Layout Produk dengan Metode Market Basket Analysis (MBA) pada Swalayan CG Mart Pasir Putih Kabupaten Kampar. Jurnal Ekonomi KIAT, 122 - 132.