p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Market Basket Analysis pada Barang Minimarket dimasa Pandemi
Covid-19
Sasa Ani Arnomo a1
a Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putera Batam Jl. R. Soeprapto, Tembesi, Batam, Kepulauan Riau, Indonesia
1 sasa@puterabatam.ac.id

## Abstrak
Sebuah  minimarket  memerlukan  suatu  analisa  untuk  mengetahui  kebiasaan  pembelian  konsumen  di  masa pandemi  covid  19.  Penelitian  ini  nantinya  akan  berguna  untuk  menata  tata  letak  barang  di  toko,  menentukan promosi produk dan mengefisienkan stok produk agar transaksi penjualan berjalan lancar serta meningkatkan hasil penjualan. Metode market basket analys dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan produk yang dibeli konsumen sekaligus untuk mengetahui kebiasaan membeli konsumen. Penelitian berhasil menemukan kombinasi produk  yang saling terkait yang memiliki nilai support dan confidence tertinggi pada kombinasi produk Basic Food, Home Care, Instant Food yang memiliki nilai support 14,1% dan confidence 100% serta produk kombinasi. Kombinasi pembelian produk berupa susu, snack, ice cream memiliki nilai support 14,1% dan confidence 100%.
Kata kunci: Minimarket, Pandemi, Produk, Asosiasi, Tata letak.

## Market Basket Analys for Minimarket Goods in Pandemi Covid-19

## Abstract
A  minimarket  requires  an  analysis  to  find  out  consumer  buying  habits  during  the  Covid-19  pandemic.  This research will later be useful for arranging the layout of goods in the store, determining product promotions, and streamlining product stocks so that sales transactions  run smoothly  and increase sales results. Market basket analysis method can be used to analyze the relationship between products purchased by consumers as well as to determine consumer buying habits. Research has succeeded in finding a combination of interrelated products that have  the  highest  value  of  support  and  confidence  in  the  combination  of  Basic  Food,  Home  Care,  Instant  Food products that have a support value of 14.1% and 100% confidence and combination products. The combination of purchasing products in the form of milk, snacks, ice cream has a support value of 14.1% and 100% confidence.
Keywords: Minimarket, Pandemic, Product, Association, Layout.

## I. P ENDAHULUAN
Pandemik covid 19 menuntut masyarakat menjaga jarak sosial  untuk  mengurangi  penyebarannya[1].  Ditinjau  dari ekonomi  sampai  ke  kebijakan  pemerintah  terkena dampaknya.  Aktifitas  bisnis  mengalami  penurunan[2]. Sedangkan pemerintahan berdampak pada arah perencanaan  pembangunan  di  Indonesia  juga  banyak mengalami  perubahan[3].  Usaha  ritel  di  Indonesia mengalami penurunan consumer good sebesar 6 % karena penerapan  PSBB[4].  Penerapan  peraturan  tersebut  ikut berdapak pada pasar-pasar tradisional[5]. Terdapat dampak penurunan 0,5% sampai 0,8% pada konsumsi rumah tangga. Penurunan  omset  UMKM  usaha  menengah  sebesar 0,07%[6].
Ritel  merupakan  bagian  dari  sektor  perdagangan  yang mengalami  perkembangan  yang  sangat  cepat,  hal  ini  bisa dilihat  dari  semakin  maraknya  jumlah  gerai  ritel  di Indonesia. Terdapat 23.000 lebih ritel modern di Indonesia
dan  sekitar  14.000  diantaranya  adalah  minimarket[7]. Banyak masyarakat yang memilih berbelanja di minimarket dikarenakan kemudahan memilih produk yang diinginkan, harga  produk  yang  pasti,  suasana  toko  yang  aman  dan nyaman  serta  dapat  menghemat  waktu  dan  tenaga  karena dekat dengan lokasi tempat tinggal masyarakat[8]. Sistem pembayaran  di  minimarket  terkomputerisasi  sehingga masyarakat bisa melakukan pembayaran non tunai. Usaha ritel juga sudah banyak yang mulai menggunakan platform online[9]. Barang yang yang dijual diminimarket tidak jauh berbeda dengan barang yang dijual di toko kelontong pada umumnya hanya saja minimarket telah menerapkan konsep swalayan  yang  mana  pembeli  mengambil  sendiri  barang yang  di  inginkan  di  rak  kemudian  membawanya  ke  meja kasir untuk membayar[10].
Minimarket  secara  umum  yang  menjual  produk kebutuhan  sehari-hari  masyarakat  seperti  bahan  pokok, perlengkapan  rumah  tangga,  obat-obatan  dan  lain sebagainya.  Semakin  maraknya  pertumbuhan  minimarket
maka  semakin  banyak  pesaing  dalam  mendapatkan pelanggan.  Lalu  lintas  web  pada  industry  e-commerce mengalami peningkatan lebih dari 50% di masa pandemic covid 19[11]. Untuk itu, membutuhkan analisis yang dapat mengetahui  pola  pembelian  konsumen.  Hasil  penelitian dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  merubah  tata  letak barang  pada  rak  agar  saling  berdekatan  sesuai  pola pembelian  konsumen.  Hal  tersebut  mempermudah konsumen  dalam  berbelanja  serta  menimbulkan  efek impulse buying yaitu pembelian yang tidak terencana oleh pembeli.  Meningkatnya  efek  impulse  buying  juga  akan meningkatkan  penjualan  barang.  Hasil  penelitian  juga dapat mengetahui produk apa saja yang paling sering dibeli konsumen  sehingga  dapat  mengefisiensikan  persediaan barang.  Untuk  menganalisis  kebiasaan  konsumen  dalam membeli barang maka dibutuhkan data transaksi penjualan yang  nantinya  akan  diolah  menggunakan  metode  data mining yakni metode market basket analisis. Market basket analysis  merupakan  metode  analisis  terhadap  kebiasaan konsumen  dalam  berbelanja  dengan  cara  menemukan keterkaitan  dan  hubungan  di  antara  berbagai  macam produk  yang  dimasukkan  konsumen  ke  dalam  keranjang belanjaannya[12].

## II. M ETODOLOGI

## A. Data Mining
Data  mining  berhubungan  dengan  penemuan  suatu informasi  dan  pola  yang  tidak  diketahui  sebelumnya, ditemukannya  pola-pola  tersebut  dapat  membantu  pihak yang  berkepentingan  mengambil  keputusan[13].  Data mining  merupakan  bagian  dari knowledge  discovery  in database (KDD). Tahapan data mining sebagai berikut:
1)  Data  Cleaning: merupakan  proses  menghilangkan outlier dan data yang tidak konsisten.
2)  Data  Integration: merupakan  penggabungan  data dari banyak database ke dalam satu basis data baru.
3)  Data  Selection: menyeleksi  data  yang  benar-benar dibutuhkan untuk di telaah.
4)  Data  Transformation: merubah  data  ke  dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining.
5)  Proses  Mining: proses  utama  untuk  mendapatkan pengetahuan baru dari data yang tersembunyi.
6)  Pattern Evaluation: menelaah informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan.
7)  Presentasi  pengetahuan: visualisasi  pengetahuan yang diperoleh dari data mining.

## B. Market Basket Analys
Market  Basket  Analys adalah  suatu  kajian  terhadap perilaku konsumen[17] secara mendalam dalam melakukan pembelian  dengan  mencari  keterkaitan  antar  barang  yang dibeli  untuk  mengetahui  kebiasaan  konsumen  dalam berbelanja[14][15][16].  Metode  ini  dapat  membantu retailer untuk mengambil keputusan[18].

## C. Asosiation Rules
Association rule atau analisis asosiasi adalah teknik data mining  untuk  menemukan  pola  yang  berkaitan  didalam suatu  kombinasi  item.  [19].  Contoh  pola  asosiasi  dari analisis di suatu minimarket dapat diketahui seberapa besar kemungkinan  terbelinya  minuman  dan  makanan  secara bersamaan.

## D. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  suatu  algoritma  yang  paling banyak  digunakan  dalam  menemukan  aturan  asosiasi, algoritma  ini  dipilih  karena  kemudahan  dalam  proses penerapannya serta visualisasi data yang mudah dipahami. [20] Ada 2 proses utama yang dilakukan dalam algoritma apriori yaitu sebagai berikut:
1) Menganalisis  pola  frekuensi  tinggi  melalui pencarian kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari  nilai  support  dalam  database.  Nilai support sebuah item diperoleh dengan memakai rumus berikut:
Support(A)= 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢
(1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
Support(A∩B)= 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀 𝐝𝐚𝐧 𝐁 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 (2)
2) Mencari  aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat nilai  minimum  confidence.  Setelah  semua  pola  frekuensi tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan menghitung confidence aturan asosiasi “ jika A maka B “. Nilai confidence dari aturan “ jika A maka B “ diperoleh dari rumus berikut :
P (B/A) = 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀 𝐝𝐚𝐧 𝐁 𝐉𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀
(3)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pada  tahap  ini  membahas  mengenai  pengolahan  data transaksi penjualan yang diperoleh dari Minimarket. Data diolah  menggunakan  metode  market  basket  analys  yaitu algoritma apriori yang hasilnya nanti akan digunakan untuk mengatur  tata  letak  produk  ditoko  berdasarkan  pola pembelian  konsumen  dan  mengefesiensikan  persediaan produk.  Metode  tersebut  digunakan  untuk  mencari seberapa besar keterkaitan antar produk berdasarkan nilai support dan confidence yang  telah  ditetapkan.  Berikut adalah tahap-tahap pencarian asosiasi produk menggunakan algoritma apriori.

## A. Data Transaksi Penjualan
Data  transaksi  penjualan  yang  telah  dikumpulkan kemudian  dipilih  dan  diseleksi  hingga  menghasilkan  99 transaksi  penjualan  Produk  yang  saling  berkaitan. Kemudian dikelompokkan berdasarkan jenis produk. Tabel 1. Jenis Produk
TABEL I P ENGELOMPOKAN JENIS D ATA
No Jenis
Produk Nama Produk
1 BreakFast Food TB  Chocolate  Bun,  TB  Chocolate Single Bun 55g, TB Sandwich Kacang, Super  Buryam  22gr,  TB  Stik  Abon Ayam 2 Susu Indomilk UHT Chocolate Kids, Indomilk UHT Strawberry 125ml, Bear Brand  RTD  Milk  189ml,  Ultra  Mimi Strawberry 125ml 3 Minuman Good  Day  Capucino  250ml,  Mindy 600ml,  Sanford  1500ml,  Ichitan  Thai Milk Tea 310ml, Ichi Ocha Teh Melati 350ml, Pocari Sweat 330ml, 4 Basic Food Sariwangi  Asli  50’s,  Teh  Seduh Prendjak  50gr,  Gula  Cap  Matahari, Sunco  Mnyk  Grg  2lt,  Telur,  Sunco Mnyk Grg 1lt, 5 Snack Biskuat  Energi  Coklat  172,8gr,  Gery Chocolatos  Dark  16gr,  Biskuat  Coklat 10gr,  Tango  Walut,  Oreo  Strawberry 29,4gr, French Fries Prem 75g 6 Ice Cream Paddle Pop Trico, Aice 2 Colors Stick 7 Health Care OSKADON  50X4'S,  Sido  M  Tolak Angin  Cair,  Bodrex  isi  10,  Ultraflu Tablet 4s, Cap Lang Minyak telon 15ml, Fresh Care Strong 10ml 8 Home Care Sunlight  111ml  reff  Lime,  Daia  Violet 900g,  Sikat  Baju  Plastik  Segi,  Rinso Cair Molto 800ml, Jolly Top Up Tissue 9 Instan Food Kapal  Tanker  35g,  Indomie  Goreng Spesial, Indomie Goreng Ayam Geprek 85g, Pop Mie Ayam, Sedaap Mie White Curry,  Sedaap  Mie  Cup,  Mie  Sedaap Kari Special, Pop Mie Kari Ayam 10 Baking Needs Kraft  keju  Chedar  165gr,  Rose  Brand Tepung  Beras,  Tepung  Terigu  Segitiga Biru 1kg, Tulip Tepung Terigu 1kg 11 Bumbu Masako  ayam  6's  11g,  Bango  Kecap Manis 275ml Btl, Jawara Hot Saus Sambal 12 Body Care Lux  Soap  85g  Green  Fresh  Splash, Lifeboy Total 10 36 13 Hair Care Pantene Shp 70ml Hairfall AT, Emeron Shp 170ml Soft & Smooth 14 Oral Care Formula  Proteksi  75g,  Pepsodent  PG White  120,  Formula  SG  Silver  Pro Trendy-S, Formula SGF Triple Action, 15 Kosmetik Mutiara Parfum Non Alkohol Spray 16 Insect  Killer  / Pembasmi serangga Baygon Jumbo, Autan Kids 17 Alat Tulis Buku Tulis SIDU 38L, Pennsil 2B, Pena
Standar Tecno Hitam

## B. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  kombinasi  itemset produk yang memenuhi syarat nilai minimum support yang telah  ditetapkan.  Minimum  support  pada  penelitian  ini adalah 10%.
TABEL III
I TEMSET -1 No Jenis Produk Frekuensi Support 1 BreakFast Food 20 20,2% 2 Susu 24 24,2% 3 Minuman 21 21,2% 4 Basic Food 19 19,2% 5 Snack 20 20,2% 6 Ice Cream 18 18,2% 7 Health Care 16 16,2% 8 Home Care 19 19,2% 9 Instan Food 18 18,2% 10 Baking Needs 11 11,1% 11 Bumbu 17 17,2% 12 Body Care 17 17,2% 13 Hair Care 14 14,1% 14 Oral Care 17 17,2% 15 Kosmetik 14 14,1% 16 Insect Killer 11 11,1% 17 Alat Tulis 19 19,2%
Kemudian hasil pada itemset 2 adalah sebagai berikut:
TABEL IIIII I TEMSET -2 No Jenis Produk Frekuensi Support 1 BreakFast Food , Susu 10 10,1% 2 BreakFast Food , Minuman 13 13,1% 3 BreakFast Food , Snack 14 14,1% 4 Susu, Minuman 10 10,1% 5 Susu, Snack 14 14,1% 6 Susu, Ice Cream 14 14,1% 7 Minuman, Snack 13 13,1% 8 Basic Food , Home Care 14 14,1% 9 Basic Food , Instan Food 14 14,1% 10 Snack , Ice Cream 14 14,1% 11 Home Care , Instan Food 14 14,1% 12 Body Care , Hair Care 12 12,1%
Kemudian hasil pada itemset 3 adalah sebagai berikut:
TABEL IVV I TEMSET -3 No Jenis Produk Frekuensi Support 1 BreakFast Food , Minuman , Snack 13 13,1% 2 Susu, Snack , Ice Cream 14 14,1% 3 Basic Food, Home Care, Instan Food 14 14,1%

## C. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah  semua  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah selanjutnya yang dilakukan adalah mencari aturan asosiasi A → B  yang  memenuhi  syarat  nilai  minimum  confidence. Syarat  nilai  minimum  confidence  yang  peneliti  tetapkan adalah 100%.
TABEL V
A TURAN A SOSIASI No Rules Support Confidence 1 Jika  membeli  produk  Minuman dan Snack maka  akan  membeli
produk BreakFast Food . 13,1% 100% 2 Jika  membeli  produk  Minuman dan BreakFast  Food maka  akan membeli produk Snack . 13,1% 100%
3 Jika  membeli  produk Snack dan Ice  Cream maka  akan  membeli produk Susu. 14,1% 100% 4 Jika membeli produk Susu dan Ice Cream maka  akan  membeli produk Snack . 14,1% 100%
No Rules Support Confidence 5 Jika  membeli  produk  Susu  dan Snack maka akan membeli produk Ice Cream . 14,1% 100% 6 Jika membeli produk Basic Food dan Home  Care maka  akan
membeli produk Instan Food . 14,1% 100% 7 Jika membeli produk Basic Food
dan Instan  Food maka  membeli produk Home Care . 14,1% 100% 8 Jika membeli produk Home Care
dan Instan  Food maka  membeli produk Basic Food . 14,1% 100%
Untuk  membuktikan  pola  kombinasi  itemset  yang didapat  dari  perhitungan  manual  benar  maka  dilakukan pengujian menggunakan software Tanagra. Hasil pengujian  Tanagra  pada  itemset-2  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 1. Hasil Itemset -2
Hasil  pengujian  Tanagra  pada  itemset-3  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Itemset -3
Hasil  aturan  asosiasi  dari  pengujian  Tanagra  dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Asosiation rules
Hasil  yang  diperoleh  dari  pengujian  asosiation  rules menggunakan  software  tanagra  menunjukkan  hasil perhitungan yang sama dengan perhitungan manual dengan penetapan  syarat  nilai  minimum  support  10%  dan
confidence  100%  menghasilkan  8  rules  yaitu  sebagai berikut:
1) Jika  membeli  produk  Susu  dan  Snack  maka  100% akan membeli produk Ice Cream.
2) Jika  membeli  produk  Home  care  dan  Basic  Food maka 100% akan membeli produk Instan Food.
3) Jika  membeli  produk  Basic  Food  dan  Instan  Food maka 100% akan membeli produk Home Care.
4) Jika  membeli  produk  Home  Care  dan  Instan  Food maka 100% akan membeli produk Basic food.
5) Jika membeli produk Minuman dan Snack maka 100% akan membeli produk BreakFast food.
6) Jika membeli produk Susu dan Ice Cream maka 100% akan membeli produk Snack.
7) Jika membeli produk Minuman dan BreakFast Food maka 100% akan membeli produk Snack.
8) Jika  membeli  produk  Snack  dan  Ice  Cream  maka 100% akan membeli produk Susu.

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  semua  perhitungan  dan  pengujian  yang dilakukan  oleh  peneliti  selesai  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan algoritma asosiation rules didapatkan hasil kombinasi item  dengan  nilai support  dan confidence  tertinggi pada  kombinasi produk Home  Care,  Basic  Food, Instant  Food dengan nilai support  14,1% dan confidence 100% dan kombinasi produk Susu , Snack, Ice cream dengan nilai support 14,1% dan confidence 100%. Dapat  disimpulkan  kombinasi  produk  yang paling  sering  dibeli  konsumen  secara  bersamaan adalah produk Home Care, Basic Food, Instant Food dan kombinasi produk Susu, Snack, Ice cream.
2. Data transaksi penjualan diolah menggunakan metode market basket analys kemudian diperoleh kombinasi item  yang  paling  sering  dibeli  secara  bersamaan, sehingga  dapat  digunakan  pihak  minimarket  untuk menentukan  jumlah  persediaan  barang,  menentukan tata  letak  produk  ditoko  agar  saling  berdekatan  dan mudah  dijangkau  oleh  konsumen  sesuai  pola pembelian konsumen.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  dan  penghargaan  kepada  LPPM Universitas  Putera  Batam  yang  telah  membantu  dalam fasilitas laboratorium dan pustaka hingga dapat terselesainya penelitian.
D AFTAR P USTAKA [1] J.  Yawney  and  S.  A.  Gadsden,  “A  Study  of  the  COVID-19 Impacts on the Canadian Population,” IEEE Access , vol. 8, pp.
128240–128249, 2020.
[2] A.  D.  Kusumastuti,  “Pengaruh  Pandemi  Covid-19  Terhadap Eksistensi  Bisnis  Umkm  Dalam  Mempertahankan  Business Continuity Management (Bcm),” J. Adm. Bisnis Fisipol Unmul , vol. 8, no. 3, pp. 224–232, 2020.
[3] Muhyiddin,  “Covid-19,  New  Normal,  dan  Perencanaan
Pembangunan  di  Indonesia,” J.  Perenc.  Pembang.  Indones.  J. Dev. Plan. , vol. 4, no. 2, pp. 240–252, 2020.
[4] P.  Widyastuti,  “Analisis  Keputusan  Pembelian :  Fenomena Panic Buying Dan Service Convenience ( Studi Pada Grocery Store Di Dki Jakarta ),” Proceeding SENDIU , vol. 1, no. 6, pp. 583–591, 2020.
[5] A.  Bayu  and  M.  Kamim,  “Wabah  Virus  Korona  Dan Momentum  Evaluasi  Rezim  Ketahanan  Pangan  Di  Indonesia (  Covid-19  Pandemic  and  Momentum  of  Food  Security Evaluation in Indonesia ),” J. Kependud. Indones. , vol. 2902, pp. 87–92, 2020.
[6] A. Amri, “Dampak Covid-19 Terhadap UMKM di Indonesia,” J. Brand , vol. 2, no. 1, pp. 147–153, 2020.
[7] H.  Andika  and  S.  W.  Hati,  “Analisis  perbandingan  kepuasan pelanggan antara minimarket indomaret dengan alfamart di kota batam,” vol. 6, no. 2, pp. 119–134, 2018.
[8] R. D. Bekti, N. Pratiwi, M. T. Jatipaningrum, and D. Auliana, “Analisis Pengaruh Lokasi Dan Karakteristik Konsumen Dalam Memilih  Minimarket  Dengan  Metode  Regresi  Logistik  Dan Cart,” Media Stat. , vol. 10, no. 2, p. 119, 2017.
[9] T. Taufik and E. A. Ayuningtyas, “Dampak Pandemi Covid 19 Terhadap Bisnis Dan Eksistensi Platform Online,” J. Pengemb. Wiraswasta , vol. 22, no. 01, p. 21, 2020.
[10] E.  Elisa,  “Market  Basket  Analysis  Pada  Mini  Market  Ayu Dengan  Algoritma  Apriori,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.
[11] G.  Surya,  P.  Gede,  and  S.  Cipta,  “Komparasi  Metode  AHP- SAW dan AHP-WP pada SPK Penentuan E-Commerce Terbaik di Indonesia Comparison of AHP-SAW and AHP-WP Methods on DSS to Determine the Best E-Commerce in Indonesia,” vol. 08, no. 4, pp. 346–356, 2020.
[12] R.  Muzawi,  Tashid,  and  M.  Nasution,  “Sistem  Monitoring Ketersediaan  Bahan  Baku  Cor  Beton  Menggunakan  Metode Market Basket Analysis,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 1, no. 1, 2019.
[13] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola  Pembelian  Produk  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.
[14] A. N. Sagin and B. Ayvaz, “Determination of Association Rules with Market Basket Analysis: Application in the Retail Sector,” Southeast Eur. J. Soft Comput. , vol. 7, no. 1, 2018.
[15] N. Isa, N. A. Kamaruzzaman, M. A. Ramlan, N. Mohamed, and M.  Puteh,  “Market  Basket  Analysis  of  Customer  Buying Patterns at Corm Café,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. October, pp. 119–123, 2018.
[16] I. A., O. U., O. T., F. T., and A. A., “Automated Market Basket Analysis  System,” Int. J.  Comput.  Appl. , vol. 180, no. 39,  pp. 44–51, 2018.
[17] I.  Surjandari and  A. C.  Seruni,  “Design  of  Product  Placement Layout  in  Retail  Shop  Using  Market  Basket  Analysis,” MAKARA Technol. Ser. , vol. 9, no. 2, pp. 43–47, 2010.
[18] M.  Kaur  and  S.  Kang,  “Market  Basket  Analysis:  Identify  the Changing  Trends  of  Market  Data  Using  Association  Rule Mining,” Procedia Comput. Sci. , vol. 85, no. Cms, pp. 78–85, 2016.
[19] N.  A.  Hasibuan et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[20] A. Madan Mirajkar, A. P. Sankpal, P. S. Koli, R. A. Patil, A. R. Pradnyavant,  and  J.  J.  Magdum,  “Data  Mining  Based  Store Layout  Architecture  for  Supermarket,” Int.  Res.  J.  Eng. Technol. , pp. 2395–56, 2016.