## Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis

## NUR FITRIANTI FAHRUDIN 1
1 Institut Teknologi Nasional Bandung Email: nurfitrianti@itenas.ac.id
Received 30 November 201x | Revised 30 Desember 201x | Accepted 30 Januari 201x

## ABSTRAK
Pemanfaatan teknik data mining saat ini dapat membantu para pemilik bisnis untuk meningkatkan  penjualan  produk  mereka.  Salah  satu  teknik  yang  sangat  dikenal adalah  analisis  asosiasi.  Analisis  asosiasi  bertujuan  untuk  menemukan  hubungan antara barang-barang yang dibeli oleh pelanggan. Analisis asosiasi semacam ini biasa dikenal  sebagai market  basket analysis. Market  basket analysis menggunakan  data pelanggan yang selama ini disimpan didalam basis untuk menemukan informasi baru didalamnya. Algoritma Apriori merupakan algoritma untuk melakukan market basket analisis,  yang  bertujuan  untuk  menemukan  barang  yang  paling  sering  dibeli. Algoritma  Apriori  ini  menghasilkan  sebuah  aturan  asosiasi  yang  bermanfaat  bagi pelaku bisnis. Untuk memilih aturan asosasi yang paling kuat diperlukan perhitungan lift  ratio.  Dengan  menghitung  lift  ratio  dari  setiap  aturan  asosiasi,  dapat  diketahui aturan  asosiasi  yang  valid  dan  paling  kuat.      Dengan  melakukan  analisis  asosiasi, dapat diketahui bahwa data pelanggan dapat dimanfaatkan sebagai masukan kepada pemilik bisnis untuk menentukan strategi penjualan bagi bisnis mereka.
Kata kunci : Algoritma Apriori, Market Basket Analysis, Asosisasi

## ABSTRACT
Data  mining  techniques  today  can  help  business  owners  to  increase  sales  of  their products. One well-known technique is association analysis. Association analysis aims to find relationships between items purchased by customers. This kind of association analysis is commonly known as market basket analysis. Market basket analysis uses customer data that has been stored on the base to find new information in it. A priori algorithm is an algorithm for doing market basketball analysis, which aims to find the items that are most often purchased. This a priori algorithm produces an association rule that is beneficial for business people. To choose the strongest association rule, it is necessary to calculate the elevator ratio. By calculating the elevator ratio of each association rule, you can find the valid and strongest association rules. By conducting association  analysis,  it  can  be  seen  that  customer  data  can  be  used  as  input  for business owners to determine sales strategies for their business.
Keywords : Apriori Algorithm, Market Basket Analysis, Association

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  dan  data  yang  disimpan  berkat teknologi saat  ini, semakin  hari  memiliki volume  yang  cukup  besar.  Teknologi  yang  ada  juga  telah  mampu  memberikan kontribusi untuk menghasilkan informasi yang berguna dengan mengolah data yang cukup besar sehingga memiliki manfaat bagi penggunanya. Data mining merupakan tahapan yang penting dalam proses penemuan pengetahuan ( knowledge discovery ). Data mining adalah metode  cerdas yang diterapkan untuk mengekstrak suatu pola data (Han, Kamber, & Pei, 2012) .
Para peneliti terdahulu telah menemukan bahwa data mining dapat dilakukan pada berbagai  repositori  data  dan  informasi (Han  et  al.,  2012) .  Terdapat  beberapa teknik data mining  yang biasa digunakan, salah satunya adalah asosiasi.  Pemilihan teknik  data  mining  yang  digunakan,  menentukan  jenis  pola  yang  akan  ditemukan pada saat melakukan data mining. Ketersediaan  basis data yang memuat transaksi pembelian  konsumen  pada  suatu  toko,  akhirnya  mendorong  para  peneliti  untuk mengembangkan  teknik  yang  mampu  menemukan  asosiasi  antar  produk-produk yang dibeli oleh konsumen (Listriani, Setyaningrum, & M.A, 2016) . Salah satu contohnya adalah data transaksi pada suatu supermarket. Asosiasi merupakan teknik data mining yang bertujuan untuk menemukan suatu pola yang sering muncul dalam sebuah data (Han et al., 2012) . Pola tersebut dapat berupa frekuensi kemunculan suatu item, urutan atau struktur. Frekuensi kemunculan suatu item biasanya merujuk pada  satu  item  yang  sering  muncul  bersamaan  dalam  satu  set  data  transaksional sebagai contoh susu dan kopi, dimana susu dan kopi merupakan item yang sering dibeli secara bersamaan disebuah supermarket oleh banyak pelanggan.
Analisis  asosiasi  sering  kali  digunakan  untuk  menganalisis  keranjang  belanja pelanggan pada suatu supermarket, oleh karena itu analisis asosiasi sering disebut sebagai  istilah Market  Basket  Analysis (MBA).  MBA  pada  dasarnya  menggunakan data transaksional para konsumen dalam mempelajari pola pembelian serta mencari kemungkinan  terjadinya crossselling (Wicaksana,  2013) . MBA  bertujuan  untuk memanfaatkan data transaksi para konsumen untuk mencari taktik pemasaran yang tepat  sehinggan  dapat  meningkatkan  penjualan toko.  Analisis  ini merupakan  suatu langkah yang tepat untuk diambil, mengingat persaingan di industri yang kian ketat. Jika Manajer salah dalam mengambil analisis bisa saja terjadi penurunan  pembelian oleh  konsumen.  Para  manajer  perlu  menyadari  pemanfaatan  teknologi  yang  kian canggih  sehingga  data  konsumen  dapat  disimpan  dengan  baik.  Manajer  saat  ini memiliki  miliyaran  informasi  mengenai  konsumen  mereka.  Pada  dasarnya  manajer dapat menerapkan analisis asosiasi pada data yang mereka miliki saat ini. Sehingga pada paper ini penulis menunjukan tahapan yang biasa dilakukan dalam melakukan Market Basket Analysis .
Terdapat  beberapa  metode  yang  biasa  dilakukan  untuk  melakukan  asosiasi diantaranya  adalah  algoritma  Apriori  dan  FP- Growth (Kasus,  Pt,  Gunadi,  & Sensuse,  2012) . Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  klasik  yang  biasa  digunakan untuk  melakukan  asosiasi,  akan  tetapi  algoritma  ini  memiliki  kelemahan  karena memakan  waktu  yang  cukup  besar.  Hal  ini  dikarenakan  algoritma  Apriori  perlu melakukan scan kedalam basis data pada setiap iterasinya, sehingga semakin banyak iterasi  semakin  besar  pula  waktu  yang  dibutuhkan.  Para  peneliti  akhirnya mengembangan  algoritma  baru  yaitu  FP-Growth,  yang  mana  kekurangan  dari algoritma  Apriori  akhirnya  diperbaiki  oleh  algoritma  FP-Growth.  Pada  artikel  ini penulis  menuliskan  cara  melakukan  analisis  untuk  menemukan  aturan  asosiasi menggunakan algoritma Apriori.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Aturan Asosiasi
Analisis  asosiasi  ini  biasa  dilakukan  untuk  membuat  komputer  menemukan  aturan asosiasi  dengan  mencari  keterkaitan  antara  item  satu  dengan  yang  lainnya  dalam suatu data set atau dalam hal ini transaksi.  Algoritma yang biasa digunakan untuk membuat aturan asosiasi menggunakan data latih sebagai cara untuk menghasilkan pengetahuan.  Pengetahuan  ini  dapat  berupa  informasi mengenai  item  atau  produk yang  sering  dibeli  dalam  waktu  bersamaan.  Aturan  asosiasi  merupakan  sebuah pengetahuan yang dihasilkan dari analisis asosiasi. Aturan ini dihitung dari data yang sifatnya  probabilistik (Sepri  &  Afdal,  2017) .  Aturan  asosiasi  adalah  sebuah ekspresi implikasi dari bentuk X  Y, atau sebagai contoh jika ditermahkan menjadi “Jika  membeli  susu  pasti  membeli  kopi”.  Dalam  menentukan  aturan  asosiasi, terdapat suatu interestingness measure (ukuran ketertarikan) yang didapatkan dari hasil pengolahan data dengan menghitung nilai support dan confidence. Nilai s upport dan confidence berfungsi  untuk  menentukan  ketertarikan  aturan  asosiasi  yang nantinya    dibandingkan  dengan  batasan  ( threshold ).  Batasan  yang  ditentukan oleh pengguna tersebut biasanya disebut minimum support dan minimum confidence .
Metodologi  dalam  melakukan  analisis  asosiasi  terbagi  kedalam  dua  tahapan (Kusrini, 2009) :
1.

## Analisis pola frekuensi tinggi
Analisis  pola  frekuensi  tinggi  adalah  suatu  langkah  yang  dilakukan  dalam  rangka mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  nilai  minimum support yang  telah ditentukan  untuk  suatu  data  set.  Nilai support dari  suatu  item  dapat  diperoleh mengunakan Persamaan 1.
( )

## (1)
Atau gunakan Persamaan 2 untuk menghitung support dua buah item.

## (     )
(2)

## 2. Pembentukan aturan asosiatif
Pembentukan  aturan  asosiatif  dilakukan  setelah  seluruh  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan. Selanjutnya  barulah  mencari  aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat  nilai  minimum confidence. Jika support adalah  presentasi  kemunculan  item  A  dan  B  secara  bersamaan, Confidence adalah  seberapa  seringnya  suatu  item  B  muncul  dalam  transaksi  yang
mengandung  A.    Nilai confidence dari  suatu  item  dapat  dicari  dengan  menggunakan Persamaan 3.
(   )
(3)

## 2.2.  Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori adalah  suatu  algoritma  yang  sudah  sangat  dikenal  dalam melakukan  pencarian  kombinasi  dari  sebuah  itemsetyang  memiliki  jumlah kemunculan  tertentu  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan (Widiastuti  & Sofi, 2014) . Algoritma Apriori menggunakan pengetahuan mengenai frekuensi dari itemset  yang  telah  diketahui  sebelumnya,  untuk  dijadikan  informasi  pada  iterasi selanjutnya.  Algoritma  Apriori memperhatikan  nilai  minimum  support  dalam menentukan kandidat-kandidat yang mungkin muncul (Erwin, 2009) .
Berikut adalah langkah-langkah dari algoritma Apriori (Han et al., 2012).
1. Pada  iterasi  pertama,  setiap  item  merupakan  bagian  dari  himpunan  item  yang terdiri  atas  1  item  (kandidat  1-itemset).  Algoritma  ini  melakukan  scan  terhadap seluruh  transaksi  dalam  data  set  untuk  menghitung  jumlah  kemunculan  dari setiap item atau nilai support .
2. Tentukan  nilai minimum support . Kandidat 1-itemset yang memiliki nilai support diatas  nilai  minimum support dipilih  menjadi  himpunan  1-itemset  atau  pola frekuensi tinggi.
3. Pada  iterasi  kedua,  setiap  item  pada  iterasi  sebelumnya  dikombinasikan  untuk memperoleh  kandidat  2-itemset.  Kemudian  scan  terhadap  dataset  dilakukan kembali  untuk  menghitung  nilai support dari  kombinasi  2-itemset.  Kandidat  2- itemset  yang  memenuhi  nilai  minimum  support  dipilih  sebagai  pola  frekuensi tinggi.
4. Pada  iterasi  ketiga,  dilakukan  kombinasi  dari  hasil  dari  iterasi  kedua  yaitu himpunan  2-itemset  untuk  mendapatkan  kandidat  3-itemset.  Kemudian  scan kembali ke dalam dataset untuk menghitung nilai support dari kandidat 3-itemset. Kandidat  3-itemset  yang  memenuhi  nilai  minimum support dipilih  sebagai  pola frekuensi tinggi dari kandidat.
5. Lakukan iterasi selanjutnya, jika masih terdapat kombinasi k-itemset yang dapat dibentuk  dan  memenuhi  nilai  minimum support .  Tetapkan  nilai support dari  k- itemset dan pilih k-itemset yang memenuhi nilai  minimum support . 6. Hitung  nilai confidence dari  setiap  aturan  asosiasi  A  B,  ambil  aturan  asosiasi yang memenuhi syarat nilai minimum confidence yang telah ditentukan.

## 2.3. Lift Ratio
Pemilihan  aturan  asosiasi  tidak  hanya  melihat  nilai  aturan  yang  memiliki  nilai confidence paling  tinggi,  hal  ini  dikarenakan  pemilihan  aturan  berdasarkan  nilai confidence dapat  menipu.  Jika  nilai support yang  dimiliki antecendent atau consequent tinggi,  maka  aturan  asosiasi  dapat  memiliki confidence yang  tinggi. Untuk  mengukur  aturan  mana  yang  lebih  baik  adalah  dengan  membandingkan antara nilai confidence untuk suatu aturan dibagi dengan expected confidence (nilai confidence yang diharapkan). Hal ini merupakan langkah untuk menghitung lift ratio. Lift  ratio adalah  suatu  ukuran  untuk  mengetahui  kekuatan  aturan  asosisasi  yang telah  terbentuk (Fauzy,  rahmat  S,  &  Asror,  2016) .  Jika  suatu  aturan  memiliki
confidence yang tinggi, berarti aturan tersebut memberikan ciri suatu kekuatan dari aturan asosiasi. Untuk menghitung lift ratio digunakan Persamaan 4.
Untuk  menghitung  nilai  dari  expected  confidence  dapat  dihitung  menggunakan Persamaan 5 .
Aturan asosiasi yang memiliki nilai Lift ratio lebih besar dari 1 menunjukan adanya manfaat  dari  aturan  tersebut.  Lebih  tinggi  nilai  lift  ratio,  lebih  besar  kekuatan asosasianya (santosa, 2007) .

## 3. HASIL
Pada artikel ini analisa yang digunakan menggunakan algoritma Apriori. Data sample yang digunakan adalah contoh studi kasus yang dibuat sendiri dengan tujuan untuk lebih memudahkan pembaca dalam memahami studi kasus ini. Berikut pada Tabel 1 adalah studi kasus mengenai transaksi disuatu supermarket.
Tabel 1. Studi Kasus ID _Transaksi Item_yang_dibeli 1 mentega, terigu, telur, gula 2 mentega, telur, baking soda 3 gula, terigu, telur 4 terigu, baking soda, gula 5 gula, telur
Proses berikutnya adalah memilih item yang memenuhi minimal support yang telah ditentukan. Pada studi kasus ini minimal support yang ditentukan adalah 40%.
Pada  iterasi  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencari  kombinasi  satu  item,  hal  ini dilakukan  dengan  cara  mendaftarkan  semua  item  yang  terdapat  didalam  dataset. Selanjutnya setiap item dihitung nilai supportnya. Setelah semua item dihitung nilai supportnya  maka  item  yang  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  sama  dengan  nilai minimum supportnya dipilih. Berikut pada Tabel 2 hasil dari iterasi pertama.
Tabel 2. Kandidat 1-Itemset No Nama Barang Support 1 mentega 2/5 40% 2 terigu 3/5 60% 3 telur 4/5 80% 4 gula 4/5 80% 5 baking soda 2/5 40%
Hasil  dari  iteras  pertama  yang  ditunjukan  oleh  Tabel  2  dipilih  item  yang  memiliki minimal support sebesar  40%, setelah  itu  dibentuklah  kombinasi  dua  item. Berikut pada Tabel 3 adalah hasil dari iterasi kedua.
Tabel 3. Kandidat 2-Itemset
No Nama Barang Support 1 mentega, terigu 1/5 20% 2 mentega, telur 2/5 40% 3 mentega, gula 1/5 20% 4 mentega, baking soda 1/5 20% 5 terigu, telur 2/5 40% 6 terigu, gula 3/5 60% 7 terigu, baking soda 1/5 20% 8 telur, gula 2/5 40% 9 telur, baking soda 1/5 20% 10 gula, baking soda 1/5 20%
Pada  Tabel  3  tidak  semua  kombinasi  dua  item  memenuhi  minimum support yang telah ditentukan. Maka pola item seperti pada nomor 1,3,4,7,9,10 pada  Tabel 3 ini tidak dipilih.  Berikut  pada  Tabel  4  ditunjukan  pola frekuensi tinggi diatas minimum support untuk 2-itemset.
Tabel 4. Pola 2-Itemset No Nama Barang Support 1 mentega, telur 2/5 40% 2 terigu, telur 2/5 40% 3 terigu, gula 3/5 60% 4 telur, gula 2/5 40%
Tabel  4  selanjutnya  digunakan  sebagai  referensi  untuk  melakukan  kombinasi  3 itemset. Hasil dari kombinasi ini ditunjukan oleh Tabel 5.
Tabel 5. Kandidat 3-Itemset No Nama Barang Support 1 gula, terigu, telur 2/5 40% 2 mentega, terigu, telur 1/5 20% 3 mentega, terigu, gula 1/5 20% 4 mentega, terigu, baking soda 0/5 0% 5 mentega, telur, gula 1/5 20% 6 mentega, telur, baking soda 1/5 20% 9 terigu, telur, baking soda 0/5 0% 10 terigu, gula, baking soda 1/5 20% 11 telur, gula, baking soda 0/5 0%
Sama  seperti  pada  iterasi  sebelumnya,  hanya  kandidat  item  yang  memenuhi minimum support yang  dipilih.  Berikut  pada  Tabel  6  adalah  pola  frekuensi  tinggi diatas minimum support untuk 3-itemset.
Tabel 6. Pola 3-Itemset
No Nama Barang Support 1 gula, terigu, telur 2/5 40%
Karena  pada  iterasi  ketiga  masih  terdapat  data  yang  memenuhi  minimum support maka  dilanjutkan  kepada  iterasi  ke  empat.  Berikut  pada  Tabel  7  adalah  hasil  dari iterasi ke empat.
Tabel 7. Kandidat 4-Itemset No Nama Barang Support 1 mentega, terigu, telur, gula 1/5 20% 2 mentega, terigu, telur, baking soda 0/5 0% 3 mentega, terigu, gula, baking soda 0/5 0% 4 mentega, telur, gula, baking soda 0/5 0% 5 terigu, telur, gula, baking soda 0/5 0%
Pada Tabel 7 tidak terdapat lagi kombinasi item yang memenuhi minimum support , sehinggan tidak ada data yang bisa dibentuk untuk k-itemset berikutnya.
Pada tahap pertama nilai support dari masing-masing item dicari, maka terbentuklah aturan  yang memenuhi minimum support 40%. Setelah semua pola kombinasi dan nilai support ditemukan, selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi yang memenuhi nilai confidence . Berikut pada Tabel 8 adalah  kandidat aturan asosiatif dengan nilai minimum confidence 60%.
Tabel 8. Kadidat aturan asosiatif No  Jumlah Barang  Nama Barang Support Confident 1 1 mentega 2/5  40% 0% 2 1 terigu 3/5  60% 0% 3 1 telur 4/5  80% 0% 4 1 gula 4/5  80% 0% 5 1 baking soda 2/5  40% 0% 6 2 mentega  terigu 1/5  20%  1/2  50% 7 2 mentega  telur 2/5  40% 1 100% 8 2 mentega  gula 1/5  20%  1/2  50% 9 2 mentega  baking soda 1/5  20%  1/2  50% 10 2 terigu  telur 2/5  40%  2/3  67% 11 2 terigu  gula 3/5  60%  2/3  67% 12 2 terigu  baking soda 1/5  20%  1/3  33%
No  Jumlah Barang  Nama Barang Support Confident 13 2 telur,gula 2/5  40%  3/4  75% 14 2 telur  baking soda 1/5  20%  1/4  25% 15 2 gula  baking soda 1/5  20%  1/4  25% 16 3 gula, terigu  telur 2/5  40% 1 100% 17 3 mentega, terigu  telur 1/5  20%  1/2  50% 18 3 mentega, terigu  gula 1/5  20%  1/2  50% 19 3 mentega, terigu  baking soda 0/5  0%  0/2 0% 20 3 mentega, telur  gula 1/5  20%  0/2 0% 21 3 mentega, telur  baking soda 1/5  20%  1/2  50% 22 3 gula, telur  terigu 2/5  40%  2/3  67% 23 3 telur, terigu  gula 2/5  40% 1 100% 24 3 terigu, telur  baking soda 0/5  0%  0/4 0% 25 3 terigu, gula  baking soda 1/5  20%  1/4  25% 26 3 telur, gula  baking soda 0/5  0%  0/4 0% 27 4 mentega, terigu, telur  gula 1/5  20%  1/2  50% 28 4 mentega, terigu, telur  baking soda 0/5  0%  0/2 0% 29 4 mentega, terigu, gula  baking soda 0/5  0%  0/2 0% 30 4 mentega, telur, gula  baking soda 0/5  0%  0/2 0% 31 4 terigu, telur, gula  baking soda 0/5  0%  0/4 0%
Berdasarkan kepada  Tabel  8  yang telah diseleksi dengan hanya memilih kombinasi yang  memiliki  nilai  minimimum confidence 60%,  maka  hasil  dari  analisis menggunakan algoritma Apriori ini ditunjukan oleh Tabel 9.
Tabel 9. Aturan Asosiasi No  Jumlah Barang Nama Barang Support Confidence 1 2 mentega  telur 2/5 40% 2/2 100% 2 2 terigu  telur 2/5 40% 2/3 67% 3 2 telur  terigu 2/5 40% 3/4 75% 4 2 terigu  gula 3/5 60% 2/3 67% 5 2 gula  telur 2/5 40% 3/4 75% 6 2 telur  gula 2/5 40% 3/4 75% 7 3 gula, terigu  telur 2/5 40% 2/2 100% 8 3 gula, telur  terigu 2/5 40% 2/3 67% 9 3 telur, terigu  gula 2/5 40% 2/2 100%
Pada Tabel 10 merupakan hasil untuk perhitungan lift ratio dari setiap aturan asosiasi yang  telah  memenuhi  nilai  minimum confidence .  Lift  ratio  adalah  salah  satu  cara untuk melihat kuat tidaknya suatu aturan dalam algoritma asosiasi.
Tabel 10. Lift Ratio untuk setiap Aturan
No  Nama Barang Support  Confidence  EC Lift Ratio
No  Nama Barang Support  Confidence  EC Lift Ratio 1 mentega  telur 40% 100% 80%  1,25 2 terigu  telur 40% 67% 80%  0,8375 3 telur  terigu 40% 75% 60%  1,25 4 terigu  gula 60% 67% 80%  0,8375 5 gula  telur 40% 75% 80%  0,9375 6 telur  gula 40% 75% 80%  0,9375 7 gula, terigu  telur  40% 100% 80%  1,25 8 gula, telur  terigu 40% 67% 60%  1,12 9 telur, terigu  gula 40% 100% 80%  1,25
Dapat  dilihat  terdapat  beberapa  item  yang  memiliki  nilai confidence 100%,  hal  ini berarti konsumen yang membeli item A pasti 100% membeli item B. Sebagai contoh {telur,terigu}  {gula} yang memiliki nilai support 40% dan confidence 100%, dapat diterjemahkan  menjadi  seorang  konsumen  yang  membeli  telur  dan  terigu  memiliki kemungkinan 100% untuk membeli gula, dimana aturan ini cukup signifikan karena mewakili  40%  dari  transaksi  yang  melibatkan  item  mentega  selama  ini.  Untuk menentukan  aturan  asosiasi  yang  pilih  adalah  dengan  mengambil  aturan  asosiasi yang  memiliki  nilai  lift  ratio  paling  tinggi.  Selanjutnya  hasil  dari  aturan  asosiasi  ini dapat  digunakan  oleh  manajer  toko  untuk  dipilih,  salah  satunya  sebagai  strategi promosi untuk toko mereka.
Untuk memudahkan pembentukan aturan asosiasi ini, terdapat salah satu tools yang dapat  digunakan  yaitu  Rapid  Miner.  RapidMiner  adalah  sebuah tools yang  bersifat open  source yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis data  mining , text mining dan analisis  prediksi (Wicaksana,  2013) .  Untuk  dapat melakukan analisis asosiasi  terlebih  diperlukan extention dari  WEKA  yang  dapat  di  unduh  pada marketplace rapid miner.
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat  mentransformasikan  data  set yang dimiliki. Pada Studi kasus ini data pada Tabel 1 dirubah menjadi bentuk tabular seperti yang ditunjukan oleh Gambar 1.

## Gambar 1. Data set
Langkah  selanjutnya  adalah  pengolahan  data  menggunakan  rapid  miner.  Terdapat beberapa operator yang digunakan, operator ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Mengatur Minimal support
Setelah  semua  operator  dihubungkan,  selanjutnya  adalah  mengatur nilai  minimum  support yang  diinginkan.  Untuk  mengatur  nilai  minimum support  caranya  dengan  memilih  operator FP-Growth  pada  tab  parameter  masukan  nilai  minimum  support  yang  diinginkan. Implementasi  yang  dilakukan  pada  rapid  miner  digunakan  algoritma  FP-growth.  Kemudian untuk mengatur nilai confidence, pilih operator create association rules pada tab parameter masukan nilai confidence.
Gambar 3. Mengatur nilai minimal confidence

## 4. KESIMPULAN
Analisis  asosiasi  dengan  menggunakan  algoritma  Apriori  ini  dapat  membantu  para pemangku kepentingan seperti manajer toko untuk membuat keputusan bisnis yang dapat  membantu  penjualan  barang  ditoko  mereka.  Untuk  menentukan  aturan asosiasi  yang  diambil,  setelah  melakukan  analisis  asosiasi,  pada  tahap  akhir diperlukan  perhitungan  lift  ratio  untuk  melihat  kekuatan  dari  aturan  asosiasi  yang telah dibentuk. Berdasarkan hasil pengujian dengan menghitung lift ratio didapatkan beberapa aturan yang memiliki nilai ratio tinggi  yaitu : {Mentega}  {telur} dengan
nilai confidence 1 dan lift ratio 1.25, {telur}  {terigu} dengan nilai confidence 75% dan lift ratio 1.25,  {gula,terigu}  {telur} dengan nilai confidence 100% dan lift ratio 1.25, terakhir {telur,terigu}  {gula} dengan nilai confidence 100% dan lift ratio 1.25. Seperti yang telah dicontohkan pada item {mentega}  {telur}, manajer toko dapat mengambil  strategi  untuk  menyimpan  mentega  di  dekat  telur  untuk  meningkatkan penjualan.  Selain  menyimpan  metega  di  dekat  telur,  manajer  toko  juga  dapat memberikan diskon untuk pembelian kedua item tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
Erwin. (2009). Analisis Market Basket Dengan Algoritma. Jurnal Generic , 4 , 26–30.
Fauzy,  M.,  rahmat  S,  K.,  &  Asror,  I.  (2016).  Penerapan  Metode  Association  Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota Bandung. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , 2 (3).
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques. In San Francisco,  CA,  itd:  Morgan  Kaufmann .  https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 381479-1.00001-0
Kasus, S., Pt, P., 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 ) : 4 (1).
Kusrini, E. T. L. (2009). Algoritma Data Mining . Yogjakarta: Andi.
Listriani, D., Setyaningrum,  A. H., &  M.A, F.  E.  (2016).  Penerapan  Metode  Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi  Pola  Belanja  Konsumen  (  Studi Kasus  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro  ). Jurnal  Teknik  Informatika  Vol  9  No.  2, Universitas  Islam  Negeri  Jakarta , 9 (2),  120–127.  Retrieved  from http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/view/5602/3619
santosa, B. (2007). Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sepri, D., & Afdal, M.  (2017). ANALISA DAN PERBANDINGAN METODE ALGORITMA APRIORI  DAN  FP-GROWTH  UNTUK  MENCARI  POLA  DAERAH  STRATEGIS PENGENALAN KAMPUS STUDI KASUS DI STKIP ASDZKIA PADANG . 1 (1).
Wicaksana, I. W. S. (2013). Belajar Data Mining dengan Rapid Miner . Jakarta.
Widiastuti,  D.,  &  Sofi,  N.  (2014). Analisis  perbandingan  Algoritma  apriori  dan  fp- growth pada transaksi koperasi . 8 (01).