Penerapan Metode Market Basket Analysis (MBA) dengan Algoritma Apriori Untuk Menganalisis Pembelian Jajanan Khas Lebaran Pada Warung Sembako di Toko Win
Wahyu Nugraheni 1* , Adi Nugroho 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 3 April 2023 Received in revised form 3 August 2023 Accepted 27 August 2023 Available online October 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1083
Keywords: Apriori Algorithm; Association Rules; Market Basket Analysis; Rapid Miner.
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Assosiation Rules; Market Basket Analysis; Rapid Miner.

## a b s t r a c t
Market Basket Analysis is determining marketing strategies to meet products that will be purchased simultaneously by consumers who are frequently used and most useful for marketing environments that apply an "if-then" pattern. The aim is to identify which can be used as a reference in determining the layout of items with a combination of items that are frequently purchased and interconnected in order to increase sales with the right marketing strategy Research was conducted at the Win Store where so far there is a lot of data accumulate that is only used as archives or bookkeeping, so as to help increase sales by making sales transaction data as new information by processing it using the Basket Analysis Method and the Apriori Algorithm using Rapid Miner Studio.Here using 7 data atribut namely Astor, Kastangel, Spinach Chips, Seblak Chips, Intestine Chips, Monde, and Nastar, and 50 data records, with a minimum support limit = 0.4 and  minimum  confidence  =  0.6  which  produces  14  rules.  And  the  highest  item  set combination  pattern  obtained  in  this  study  is  [NASTAR,  MONDE]  => [KASTANGEL] yielding a confidence of 85.7%.

## a b s t r a k
Market Basket Analysis merupakan strategi pemasaran untuk memenuhi produk yang akan dibeli secara bersamaan oleh konsumen yang yang sering digunakan dan paling bermanfaat untuk lingkungan marketing yang menerapkan pola “jika -maka". Bertujuan untuk  mengidentifikasi  pola  beli  konsumen  yang  dapat  dijadikan  acuan  dalam menentukan  penyusunan  letak  item  dengan  kombinasi barang  yang  sering  dibeli  dan saling berhubungan agar dapat meningkatkan penjualan dengan strategi pemasaran yang tepat. Penelitian dilakukan di Toko Win yang mana selama ini banyak data menumpuk yang hanya dijadikan arsip atau pembukuan sehingga untuk membantu meningkatkan penjualan dengan menjadikan data transaksi penjualan sebagai informasi baru dengan mengolah  dengan  menggunakan  Metode  Basket  Analysis  dan  Algoritma  Apriori menggunakan  Rapid  Miner  Studio.  Disini  menggunakan  7  atribut  data  yaitu  Astor, Kastangel, Keripik Bayam, Keripik Seblak, Keripik Usus, Monde, dan Nastar, dan 50 record data, dengan batas minimum support = 0.4 dan minimum confidence = 0.6 yang menghasilkan  14  rules.  Dan  pola  kombinasi  item  set  tertinggi  yang  diperoleh  dalam penelitian ini adalah adalah [NASTAR, MONDE] => [KASTANGEL] menghasilkan confidence 85,7 %.
*Corresponding Author. Email: wahyunugraheni2@gmail.com 1* . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Lebaran Idul Fitri merupakan hari raya yang sangat ditunggu  oleh  umat  beragama  Islam  di  Indonesia setelah  melaksanakan  puasa  Ramadhan  selama  30 hari. Lebaran selalu disambut dengan suka cita yang menjadi momen yang istimewa untuk berkumpulnya seluruh  keluarga  dan  kerabat.  Sehingga  terdapat kebiasaan yang menjadi tradisi identik ketika Lebaran tiba  yaitu  menyajikan  jajanan  khas  Lebaran  untuk keluarga atau tamu yang berkunjung. Jajanan lebaran menjadi  simbol  perayaan  yang  sangat  beragam jenisnya, mulai dari kue, keripik, kerupuk, makanan basah, makanan kering dan masih banyak lagi.
Toko Win merupakan toko sembako yang berada di Jl. Kaligandu, Kecamatan pabelan, yang mana selama ini  banyak  data  menumpuk  yang  hanya  dijadikan arsip  atau  pembukuan.  Dan  di  era  perkembangan teknologi yang sangat pesat ini, data dapat diolah dan dijadikan  informasi  baru,  sehingga  penelitian  ini bertujuan untuk menganalisa konsumen berdasarkan data transaksi penjualan jajanan khas Lebaran dengan menerapkan Metode Basket Analisis dan Algoritma Apriori.  Dalam  bidang  usaha  retail  metode Asociation Rule Mining lebih dikenal dengan istilah analisa keranjang belanja( Market Basket Analysis )[1].
Metode Market Basket Analysis merupakan salah satu metode atau teknik yang sering digunakan dan paling bermanfaat  untuk  lingkungan  marketing  yang menerapkan pola “jika - maka”[2]. Tujuan dari Market Basket Analysis ini adalah untuk menentukan produk manakah  yang  pelanggan  beli  dalam  waktu bersamaan,  di  mana  nama  dari  metode  ini  diambil dari kebiasaan pelanggan menaruh barang mereka ke keranjang  atau  kedalam  daftar  belanja  (market basket)[3].  Metode Market  Basket  Analysis (MBA) adalah  teknik  penambangan  data  yang  berasal  dari bidang pemasaran dan baru-baru ini telah digunakan secara efektif di bidang lain, seperti bioinformatika, ilmu nuklir, pharmacoepidemiology, imunologi, dan geofisika[4]. Penelitian untuk mendapatkan Association  Rule  dapat  diambil  dari  database transaksi untuk mendapatkan dukungan jumlah item yang yang sering diperoleh[5].
Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu khususnya pemilik Toko Win agar dapat
mengetahui  kombinasi  jajanan  lebaran  yang  banyak diminati  dan  dibeli  oleh  konsumen  sehingga  dapat meningkatkan  pejualan.  Dan  untuk  melihat  barang yang  kurang  laku  sehingga  kedepanya  dapat menguranginya  karena  masa  kadaluarsa  makanan cukup terbatas dan pemilik warung tidak mengalami banyak kerugian. Sehingga setelah proses identifikasi kita  dapat  melihat  pola  beli  konsumen  yang  dapat dijadikan acuan dalam menentukan penyusunan letak item dengan kombinasi barang yang sering dibeli dan saling  berhubungan  agar  dapat  meningkatkan penjualan dengan strategi pemasaran yang tepat.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian adalah suatu cara ilmiah atau teknik yang  digunakan  demi  memperoleh  data  mengenai suatu objek dari penelitan yang memiliki tujuan untuk memecahkan  suatu  permasalahan[6].  Tahapan penelitian  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  data penjualan, yaitu:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Identifikasi masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan yang terjadi adalah bagaimana cara menggunakan metode Market Basket  Analysis dan  Algoritma  Apriori  untuk menghasilkan  aturan  asosiasi  dalam  pola  beli konsumen  untuk  membantu  pemilik  toko  sembako menentukan  dan  mengetahui  serangkaian  dan kombinasi  jajanan  lebaran  yang  diminati  para konsumen  berdasarkan  data  transaksi  penjualan jajanan khas Lebaran.
Pengumpulan data Metode penelitian menggunakan metode pengumpulan data kuantitatif. Data yang digunakan diperoleh  dari  data  sekunder  yang  merupakan  data yang  sudah  tersedia  dan  dikumpulkan  oleh  pihak terkait. Data berupa data mentah transaksi penjualan pada  bulan  April  2022  saat  Ramadan  pada  jajanan khas  Lebaran  di  Toko  Win  yang  berupa  laporan penjualan.
Prepocessing Data Proses preprocessing merupakan  tahap  yang  pertama dalam mempersiapkan data sebelum melalui proses mining[7]. Dengan menghapus noise, missing value , dan data yang tidak konsisten. Data masih dalam bentuk data  mentah  sehingga  membutuhkan  pembersihan data untuk menghilangkan data yang tidak relevan.

## Seleksi Data/Seleksi Atribut
Seleksi data atau proses pemilihan atribut data yang akan digunakan sehingga data tersebut dapat kita olah sesuai dengan kebutuhan[8]. Ditahap ini sekumpulan data  mentah  akan  seleksi  data  apa  saja  yang  akan digunakan  dalam  penelitian,  sehingga  data  yang dipilih dan yang akan digunakan hanya data transaksi penjualan jajanan khas Lebaran

## Transformasi data
Transformasi  data  merupakan  proses  transformasi dan konsolidasi data ke bentuk yang sesuai untuk di “ mining ”  bertujuan  menghasilkan  ringkasan  atau penggabungan[9].  Ditahap  ini  mengubah  data mentah kedalam bentuk tabular. Format tabular data adalah format data dalam bentuk 1 dan 0 atau format data dalam bentuk biner [10].

## Rapid Miner
Rapid  Miner  merupakan  software  aplikasi  untuk pengolahan data. Rapid Miner pertama kali dinamai Yet  Another  Learning  Environment atau  disingkat YALE.  Kemudian  di  tahun  2007  diganti  menjadi RapidMiner. Rapid Miner mampu menganalisa data yang berukuran sangat besar sampai ke level big data [11].  Di  penelitian  ini  menggunakan  Rapid  Miner Studio  10.0  untuk  menganalisa  hasil  transaksi penjualan.

## Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah suatu algoritma dasar yang diusulkan  oleh  Agrawal  &  Srikant  pada  tahun  1994 untuk penentuan frequent itemset untuk aturan asosiasi Boolean[12].  Algoritma  Apriori  menggunakan pendekatan secara iteractive yang diketahui juga dengan level-wise  search  dimana  k-kelompok  produk digunakan  untuk  mengeksplorasi  (k+1)-kelompok produk  atau  (k+1)- itemset [13].  Algoritma  Apriori menggunakan  aturan  asosiatif  untuk  melihat  setiap hubungan  antar  item.  Langkah  awal  adalah  dengan menentukan minimum  support dan minimum  confidence . Selanjutnya  adalah  melakukan  pembentukan frequent itemset untuk 1 itemset untuk menunjukkan itemset yang memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih  dari  minimum yang ditentukan. Minimum support yaitu parameter yang digunakan  sebagai  batasan  frekuensi  kejadian  atau support count yang harus dipenuhi suatu kelompok data untuk dapat dijadikan aturan. Minimum Confidence yaitu parameter  yang  mendefinisikan  minimum  level  dari confidence yang  harus  dipenuhi  oleh  aturan  yang berkualitas. Itemset adalah sekumpulan item-item dalam sebuah keranjang.

## Association Rule
Setelah pencarian algoritma apriori selesai dilakukan, maka langkah selanjutnya yaitu mencari rule association yang  memenuhi  syarat minimum  confidence .  Penting tidaknya  suatu  aturan  assosiatif  diketahui  dari  dua parameter  yaitu support dan confidence .  Analisis  dasar asosiasi  terbagi  menjadi  2  tahap,  yakni  melakukan analisa  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern )  yang bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  sering munculnya  kombinasi  antar  item  dan  proses pembentukan aturan asosiasi atau output yang berupa beberapa rule atau  aturan  asosiatif  yang  didapatkan dari  beberapa  kombinasi  item  untuk  menentukan seberapa besar hubungan antar item[14].

## Analisis Pola Frekuensi
Mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum dari nilai support dalam database.
Support (A) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 (𝐴)   ×  100%
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Support untuk 2 items:
Support (A=>B) = P(A ∪  B ) :
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵  × 100%
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Pembentukan Association Rules Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, kemudian  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence : Confidence (A => B = P(B|A) :
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵  ×  100%

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Untuk  menetukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih maka harus diurutkan berdasarkan support x confidence . Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar.
Market Basket Analysis Market Basket Analysis merupakan salah satu proses analisis keranjang belanja dalam menentukan strategi pemasaran untuk memenuhi produk yang akan dibeli secara  bersamaan  oleh  konsumen.  Produk-produk yang dibeli konsumen sering kali memiliki hubungan sehingga membentuk suatu hubungan jika-maka yang disebut dengan rule if-then [15].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Pengolahan Data
Data  mentah  penelitian  berasal  dari  data  transaksi penjualan jajanan lebaran di Toko Win tahun 2022,
Tabel 1. Dataset Jenis Jajanan Jumlah Pembelian Monde 15 Astor 20 Nastar 21 Kastangel 20 Keripik Bayam 20 Keripik Usus 11 Keripik Seblak 19 Jumlah 126
Pengolahan  data  dilakukan  di  Microsoft  Excel dimana,  terdapat  7  atribut  dan  50 record diubah  ke bentuk  data  tabular  dengan  format  biner  0  dan  1, dimana 0 (tidak ada transaksi) dan 1 (ada transaksi). Data  tabular  kemudian  di import ke  RapidMiner Studio.
Gambar 2. Data Tabular
Gambar 3. Import data Setelah berhasil meng- import data kemudian mengolah dataset dengan  mem- filter atribut    menggunakan select atribut dengan atribut filter subset . Yaitu memilih atribut yang akan digunakan untuk perhitungan pada Gambar 4 yaitu, ASTOR, KASTANGEL, KERIPIK BAYAM, KERIPIK  SEBLAK,  KERIPIK  USUS,  MONDE, NASTAR.
Gambar 4. Filter Subset
Gambar 5. Remap Binominal
Dalam  menerapkan  Algoritma  Apriori  disini menggunakan aturan biner yaitu 0 untuk negative value dan 1 sebagai positive value , yaitu dengan menggunakan object Numerical  to  Binominal, untuk  mendefinisikan value -nya kita perlu melakukan Remap Binominal.
Algoritma Apriori dan Association Rules Ditahap  ini  perlu  menentukan  frequent  item  set dengan  batas minimum  support =  0.4  dan minimum confidence = 0.6 dan diperoleh hasil nya yaitu,
Gambar 6. Frequent Itemset
Gambar 7. Confidence
Sehingga didapat hasil dari design process di rapid miner pada  gambar  yaitu Retrieve  data  transaksi  apriori,  Select Atribut,  Numerical  to  Binominal, Remap  Binominals,  FP- Growth, Create Association Rules.
Gambar 8.Desain Proses Dari  tabel  hasil Frequent  itemset didapat  hasil  kondisi dari premises dan conclusion dengan support dan confidence sebanyak  14  kombinasi  item  yang  memenuhi  nilai minimum . Sehingga  dapat  di  artikan  bahwa  setiap pembelian KASTANGEL dan MONDE akan bersamaan  dengan  pembelian NASTAR dengan tingkat confidence  = 75%  dengan  didukung  12%  data keseluruhan.  Kemudian  pembelian KASTANGEL akan  bersamaan  dengan NASTAR dengan  nilai confidence = 81% didukung 34% data keseluruhan.
Gambar 9. Hasil Visualisasi
Gambar 10. Association Rules
Gambar 11. Graf Model
Hasilnya  dapat  dilihat  bahwa  terdapat Association Rules yang  diperoleh  dari  penerapan Market  Basket Analisis dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori yang  menghasilkan  14  kombinasi  dan  hubungan antar item dengan tingkat kekuatan di tentukan oleh nilai support sebagai generalitas dan confidence sebagai reliabilitas. Berdasarkan hasil pola kombinasi item set tertinggi  yang  diperoleh  adalah  [ NASTAR, MONDE]  =>  [KASTANGEL] menghasilkan confidence 85,7 %.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  Penelitian  yang  telah  dilakukan  pada Penerapan  Metode  Market  Basket  Analisis  dengan menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Jajanan Lebaran  di  Toko  Sembako  Win  dapat  diambil kesimpulan  yaitu,  tingkat  kekuatan  sejumlah kombinasi item dari rules association ditentukan oleh nilai support dan confidence, kemudian  pola  kombinasi  item set  tertinggi  yang  diperoleh  dalam  penelitian  adalah adalah  [ NASTAR,  MONDE]  =>  [KASTANGEL] menghasilkan confidence 85,7 %. Ketiga kombinasi item tersebut dapat disusun berdekatan agar meningkatkan pejualan.  Sehingga  metode  Market  Basket  Analisis dengan  Algoritma  Apriori  dapat  mengoptimalkan pola  kombinasi  item  set  tertinggi  yang  ditemukan dalam  penelitian  untuk  meningkatkan  penjualan dengan menempatkan produk-produk tersebut secara berdekatan  di  toko  dan  menyediakan  promosi  yang menarik  untuk  kombinasi  item  tersebut  sehingga dapat  mempertahankan  kepuasan  konsumen  secara berkelanjutan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Gunadi, G., & Sensuse, D. I. 2012. Penerapan Metode  Data  Mining Market  Basket  Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern  Growth  (Fp-Growth):  Studi  Kasus Percetakan Pt. Gramedia.
[2] Alfiyan, A. R., Kahfi, A. H., Kusumayudha, M. R.,  &  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.
[3] Gemala,  M.,  Arifin,  M.  and  Aliffianto,  A.Y., 2013. Penerapan  Metode  Market  Basket  Analysis Pada  Situs  Web  E-Commerce  (Studi  Kasus:  Dhian Handicraft  Indonesia) (Doctoral  dissertation, Universitas Dinamika).
[4] Setiawan,  A.  and  Mulyanti,  R.,  2020.  Market Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori pada  Ecommerce  Toko  Busana  Muslim Trendy  (Market Basket  Analysis  with  Apriori Algorithms  in  Ecommerce  Trendy  Muslim
Clothing Stores). JUITA: Jurnal Informatika , 8 (1), pp.11-18. DOI: http://dx.doi.org/10.30595/juita.v8i1.4550. [5] Halim,  S.H.A.,  2021.  Identifikasi  Pola Penjualan  Kategori  Barang  dalam  Menjaga Stabilitas Stok Barang Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , pp.155-160. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i4.94
[6] 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. DOI: https://doi.org/10 .30865/mib.v6i3.4217 .
[7] Dzulkarnaen,  R.,  2020.  Perancangan  Aplikasi Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Pada Apotek  Permata  dengan  Metode  Hybrid- Dimension  Association  Rules. Journal  of Information  Technology , 2 (2),  pp.67-72.  DOI: https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.35 .
[8] Rerung,  R.  R.  2018.  Penerapan  Data  Mining dengan  Memanfaatkan  Metode  Association Rule  untuk  Promosi  Produk. Jurnal  Teknologi Rekayasa , 3(1), 89 – 98. DOI : https://doi.org/10 .31544/jtera.v3.i1.2018.89- 98 . [9] Romadhon,  M.  S.,  &  Kodar,  A.  2020. Implementasi  Metode Market  Basket  Analysis (Mba) Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Transaksi Penjualan (Studi Kasus: Kafe Ruang Temu).
[10] Sharif,  A.  2019.  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Itemset  Promosi  Penjualan Barang  Menggunakan  Metode Market  Basket Analysis (Mba)  (Studi  Kasus:  Toko  Sentra Ponsel). Jurnal  Mantik  Penusa ,  3(Desember), 117 – 123.
[11] Hendajani,  F.,  &  Anita.  2019.  Perbandingan Penggunaan  Aplikasi  Rapid  Miner  Dengan Weka  Untuk  Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Pengelompokan  Penderita Demensia.
[12] Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  2012. Data Mining: Concepts and Techniques .
[13] Masnur,  A.,  2015.  Analisa  Data  Mining Menggunakan  Market  Basket  Analysis  untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen. SATIN-Sains Dan Teknologi Informasi , 1 (2), pp.32-40.
[14] Rhomadhona, H., et al. 2021. Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan , 10(02),
65 – 73.
[15] Qoni’ah,  I.,  &  Priandika,  A.  T. 2020.  Analisis Market  Basket  Untuk  Menentukan  Asossiasi Rule  Dengan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Tb. Menara). Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi ,
1(2), 26 – 33. [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI .