## Analisis dan Implementasi Market Basket Analysis (MBA) Menggunakan Algoritma Apriori dengan Dukungan Visualisasi Data
Septembri Rio Bagaskara * , Dwi Hosanna Bangkalang
Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 682019087@student.uksw.edu, 2 dwihosanna.bangkalang@uksw.edu Email Peneliti Korespondensi: 682019087@student.uksw.edu Submitted: 14/06/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak –UMKM  Culture  Coffee  merupakan  salah  satu  UMKM  yang  bergerak  di  bidang  kuliner  dan  tengah  mengalami persaingan bisnis. Diperlukan sebuah strategi pemasaran dengan proses pengambilan keputusan  yang tepat agar usaha dapat bertahan dan unggul. UMKM Culture Coffee menggunakan aplikasi point of sales untuk mengakomodir proses transaksi dan pencatatan transaksi. Data historis pelanggan dapat diolah menjadi landasan pengambilan keputusan untuk strategi pemasaran yang efektif meningkatkan penjualan. Namun, data transaksi tersebut belum digunakan secara optimal. Dibutuhkan analisis data historis  pelanggan  yang dapat  menghasilkan  informasi  untuk  membentuk strategi  pemasaran.  Market  Basket  Analysis (MBA) merupakan salah satu metode dalam  data mining yang digunakan dalam mengetahui produk yang cenderung dibeli bersamaan oleh pelanggan yang dikenal dengan nama Association Rule.  Association rule menghasilkan produk dalam bentuk paket atau bundling yang dijadikan sebagai strategi pemasaran. Strategi pemasaran yang diperoleh didukung dengan visualisasi data yang berisikan informasi dari data. Algoritma Apriori digunakan untuk menghasilkan association rule. Hasil penelitian ini adalah  association  rule  pada  data  historis  pembelian  pelanggan  UMKM  Culture  Coffee.  Berdasarkan  rule  tersebut,  dapat diberikan rekomendasi penjualan paket menu kepada pelanggan. Tujuan penelitian ini menemukan pola pembelian pelanggan yang dijadikan dasar pengambilan keputusan dalam menentukan penjualan menu. Hasil penelitian menunjukan 2 paket produk yakni, nugget dan french fries dengan sosis dan french fries dengan nilai suppor dan confidence masing -masing 12.5% dan 37.6% dengan 10.8% dan 29%. Hasil Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan landasan untuk strategi penjualan dan pemasaran UMKM Culture Coffee untuk meningkatkan pendapatan bisnis.
Kata Kunci: Association Rule; Data Mining; Algoritma Apriori; Market Basket Analysis, UMKM
Abstract– Culture Coffee MSME is one of the MSMEs engaged in the culinary field and is experiencing business competition. A marketing strategy is needed with the right decision-making process so that the business can survive and excel. UMKM Culture Coffee uses a point of sales application to accommodate the transaction process and record transactions. Historical customer  data  can  be  processed  into  a  basis  for  decision  making  for  marketing  strategies  that  effectively  increase  sales. However, the transaction data has not been used optimally. There is a need to analyze historical customer data that can generate information to form marketing strategies. Market Basket Analysis (MBA) is one of the methods in data mining used in knowing products that tend to be purchased together by customers known as Association Rule.  Association rules produce products in the form of packages or bundling which are used as marketing strategies. The marketing strategy obtained is supported by data visualization which contains information from the data. Apriori algorithm is used to generate association rules. The result o f this research is an association rule on the historical data of MSME Culture Coffee customer purchases. Based on these rules, recommendations  for  selling  menu  packages  to  customers  can  be  given.  The  purpose  of  this  research  is  to  find  customer purchasing patterns which are used as the basis for decision making in determining menu sales. The results showed 2 product packages, namely, nuggets and french fries with sausages and french fries with a support and confidence value of 12.5% and 37.6% with 10.8% and 29% respectively. The results of this study can be used as a basis for the sales and marketing strategy of Culture Coffee MSMEs to increase business revenue.
Keywords: Association Rule; Data Mining; Apriori algorithm; Market Basket Analysis; MSME

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  yang  pesat  mempengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan  masyarakat  di  Indonesia, khususnya di  sektor perekonomian. Hadirnya teknologi  informasi  mengubah tata cara perdagangan yang sudah ada sebelumnya dan meningkatkan kemampuan bisnis sebelumnya. Salah satu sektor yang berubah adalah UMKM dimana  kegiatan  usaha  yang  dulunya  dilakukan  sepenuhnya  oleh  manusia  kini  dipermudah  dengan  adanya teknologi [1]. UMKM yakni Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah atau dalam bahasa inggris Small and Medium Enterprise (SME) merupakan unit usaha produktif yang berdiri sendiri dan dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha [2].
Persaingan antar UMKM ditambah dengan perusahaan besar sebagai pesaing membuat persaingan bisnis menjadi  ketat  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi.  Ketatnya  persaingan  membuat pelaku  usaha harus jeli dalam menganalisa pasar [3]. Setiap pelaku usaha perlu untuk kompetitif dan cermat dalam menganalisa pasar. Salah satu cara agar sebuah usaha menjadi kompetitif dan unggul dalam bisnis adalah dengan menerapkan strategi  pemasaran  [4].  Menurut  Drucker  tujuan  pemasaran  adalah  membuat  penjualan  melampaui  target  serta memahami  konsumen  sehingga  produk  yang  dijual  sesuai  dengan  kebutuhan  konsumen  [5].  Jadi  strategi pemasaran  merupakan  strategi  yang  digunakan  oleh  suatu  usaha  agar  dapat  memenangkan  persaingan  pasar sehingga penjualan melampaui target dan produk yang dijual sesuai dengan kebutuhan konsumen.
UMKM  Culture  Coffee  merupakan  tempat  usaha  kuliner  perorangan  yang  bertemakan  kopi  dan  berdiri sejak Maret 2021. Dimana usaha ini tengah menghadapi persaingan bisnis karena kopi yang sedang tren di kota
tersebut sehingga pelaku usaha memerlukan strategi pemasaran untuk dapat bersaing. UMKM memiliki tantangan tersendiri  seperti  keterbatasan  teknologi  dan  inovasi  [2].  UMKM  Culture  Coffee  sejauh  ini  telah  menerapkan aplikasi  poin  of sales  untuk  pencatatan produk, perhitungan laba dan rugi, pencatatan  transaksi  dan  pencetakan bukti pembelian. Point of Sales (POS) merupakan sistem yang mengatur proses transaksi yang dapat disebut juga sebagai sistem kasir yang juga mengatur data barang dan data penjualan [6]. Aplikasi ini menghasilkan data, namun data tersebut belum ada pengolahan lebih lanjut sehingga menumpuk dan data menjadi tidak bermanfaat [7]. Data yang dihasilkan aplikasi tersebut dapat diolah dan dimanfaatkan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam  strategi  pemasaran  [8]  sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan  dan  memiliki  daya  saing.  Sementara  ini UMKM  Culture  Coffee  membentuk  strategi  pemasaran  dengan  berdasarkan  asumsi  tanpa  adanya  proses  yang mendasar. Strategi pemasaran yang didukung dengan proses pengambilan keputusan terbukti lebih efektif dalam meningkatkan penjualan [9] sehingga akan lebih baik jika UMKM Culture Coffee menerapkan strategi pemasaran yang didukung dengan proses pengambilan keputusan. Maka dari itu diperlukan langkah pengambilan keputusan yang tepat untuk mendapatkan strategi pemasaran yang terbaik.
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi  data  menjadi  bahan  penting  dalam  pengambilan keputusan karena memiliki keunggulan kompetitif dalam sebuah persaingan bisnis [8]. Disamping itu volume data akan bertambah besar jika data tidak diolah lebih lanjut. Besarnya volume data memerlukan fasilitas lebih besar [9] dan akan menambah biaya operasional. Di dalam data terkandung informasi yang mungkin berguna dan dengan seiring  bertambah  besarnya  volume  data  membuat  pemahan  terhadap  data  berkurang  [9]  karena  sulit  untuk membaca  data  yang  jumlahnya  besar.  Sehingga  dengan  metode  pembacaan  data  yang  tepat  dapat  ditemukan sebagian informasi tersebut. Salah satu cara penyajian data agar mudah dimengerti adalah dengan visualisasi data [10].  Visualisasi  data  merupakan  teknik  untuk  menyajikan  data  dalam  bentuk  antarmuka  visual  yang  interaktif [11]. Visualisasi  data setidaknya menggunakan 2 mode dalam presentasi  data, yakni data numerik dan diagram visual [12] dan umumnya berbentuk grafik.
Salah  satu  metode  lainnya  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  menggunakan  data  adalah  data mining [8].  Data mining memiliki kemampuan untuk mengungkapkan hubungan atau relasi tersembunyi, pola, dan tren yang tidak diketahui sebelumnya [13].  Data mining sendiri merupakan proses penggalian data [14] untuk menemukan  sesuatu  yang  menarik.  Penggunaan  data  mining  untuk  menemukan  pola  dalam  penjualan  barang disebut dengan Market Basket Analysis (MBA). Market Basket Analysis adalah sebuah metodologi untuk mencari pola kebiasaan pembelian produk oleh konsumen berupa hubungan antar produk yang dibeli [14], dimana hasilnya berupa  pemaketan  produk  berdasarkan  pola  yang  terbentuk  [9].  Data  mining  digunakan  dalam  market  basket analysis  untuk  mencari  pola-pola  tersebut  [15],  yang  kemudian  diverifikasi  keterikatannya  menggunakan Association Rule. Proses data mining pada market basket analisis untuk mencari pola digunakan sebuah algoritma. Salah  satu  algoritma  yang  dapat  mencari  pola  dalam  data  adalah  algoritma  apriori.  Pola  dalam  data  dicari menggunakan data mining dengan menggunakan algoritma apriori. Sedangkan keterikatan antara 2 item diperoleh dengan menggunakan Association Rule  [15]. Hal ini membuat Market Basket Analysis mampu mengetahui pola kecenderungan pembelian konsumen dari kumpulan data penjualan produk.
Dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh M. Hamdani Santoso meneliti tentang pola pembelian menggunakan  Association  Rule  dan  algoritma  apriori  pada  bisnis  retail  dengan  kategori  produk  sebagai  bahan penelitian, sehingga menghasilkan kombinasi kategori produk [3], hasil yang diperoleh menggunakan algoritma apriori cukup baik. Penelitian lain sebelumnya memprediksi pola penjualan produk UMKM XYZ dengan metode apriori menggunakan sedikit produk dengan jumlah transaksi kecil sebesar 300 transaksi membuat kombinasi yang dihasilkan  memiliki  jumlah  pembelian  yang  sedikit  [16].  Kedua  penelitian  membahas  mengenai  pembentukan paket atau bundling produk untuk dijadikan sebagai strategi pemasaran. Namun melewatkan penyajian data agar mudah  dibaca  dengan  visualisasi  data  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  strategi  pemasaran. Penelitian  yang  akan  dilakukan  menggunakan  data  transaksi  UMKM  Culture  Coffee  sebanyak  2350  transaksi dengan 109 produk disertai untuk menghasilkan strategi penjualan dan didukung dengan hasil analisis visualisasi data dalam pengambilan keputusannya.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Mateus  Paga  Tana  menerapkan  data  mining  menggunakan algoritma apriori untuk menganalisa data penjualan dengan dataset penjualan pada periode tertentu, dimana dataset tersebut berjumlah sedikit dan hanya menghitung 1-itemset barang [17]. Hasil dari kedua penelitian tersebut dinilai kurang kuat karena tingkat penjualan item kombinasi sangatlah rendah dengan jumlah dataset yang sedikit. Selain itu, penelitian lainnya membahas menerapkan nilai ambang batas minimum yang terlalu rendah [18]. Rendahnya nilai  ambang batas minimum  membuat  aturan yang diahsilkan menjadi  tidak akurat  dan lemah [19].  Penelitian yang akan dilakukan diharapkan akan menghasilkan paket produk atau bundling yang setidaknya berupa 2-itemset dengan nilai ambang batas minimum yang lebih tinggi
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana menerapkan  MBA  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  untuk  menemukan  strategi  penjualan  dan  didukung dengan  analisa  visualisasi  data.  Tujuan  penelitian  ini  menemukan  pola  pembelian  pelanggan  yang  kemudian dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan untuk menentukan penjualan menu yang akan digunakan sebagai strategi  pemasaran.  MBA  dengan  data  mining  akan  menentukan  pola  pembelian  barang  dengan  membentuk kombinasi  barang yang sering terjual  menggunakan algoritma apriori,  kemudian  dengan  Association  Rule  akan dipaketkan melalui aturan yang dihasilkan. Selain itu, akan disajikan data penjualan barang dengan bentuk yang
informatif.  Dari  hasil  penelitian  akan  didapat  paket  product  atau  bundling  sebagai  strategi  pemasaran  untuk menjual produk.Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi strategi pemasaran berupa penjualan barang dalam bentuk  paket  atau  bundling oleh  diharapkan akan meningkatkan penjualan dan dapat bersaing  di lingkungan bisnisnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam melaukan penelitian ini diperlukan tahapan atau metodologi penelitian.  Tahapan penelitian dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Tahapan penelitian
1. Pengumpulan Data
Pengempulan data dilakukan dengan wawancara, observasi dan studi literatur. Peneliti melakukan wawancara dan  diskusi  langsung  dengan  pihak  UMKM  Culture  Coffee  untuk  mengidentifikasi  kondisi  dan  masalah. Kemudian  Obeservasi  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dengan  mengajukan  permintaan  data  kepada pihak  UMKM  Culture  Coffee  selaku  subjek  penelitian  untuk  mendapatkan  data  yang  diperlukan.  Untuk mengetahui  informasi  yang  dibutuhkan,  peneliti  mengumpulkan  data  laporan  penjualan    bulan  Maret  2021 hingga  Mei  2022.  Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  aplikasi  yang  digunakan  oleh  UMKM  Culture Coffee  dalam  mencatat  transaksi.  Setelah  itu  data  akan  diekstrak  secara  manual  kedalam  database menggunakan MySQL kedalam tabel terpisah. Hasil pengumpulan dapat dilihat pada tabel 3, 4, dan 5. Studi literatur dilakukan untuk mencari informasi dan mengkaji sejumlah teori dasar yang relevan dengan masalah yang akan diteliti. Kajian dilakukan untuk memperkaya teori guna membangun dasar dalam penelitian. Data yang dikumpulkan masih terdapat di dalam aplikasi dan tidak dapat di ekstrak. Oleh karena itu perlu dilakukan proses ekstraksi data dari aplikasi dengan cara menuliskan data tersebut kembali dalam satu database transaksi secara manual.
Tabel 1. Tabel Data Produk ID_MENU MENU HARGA LABA 001 AIR ES 1000 0 002 AMERICANO 14000 11000 003 BEEF 3000 2000 004 CAFFE LATTE 15000 8000
Tabel 2. Tabel Data Penjualan
NO_TR TGL_JUAL WAKTU TTL_HARGA  PAYMENT STATUS  KETERANGAN #1 03/12/2021 15:51 32000 TUNAI LUNAS BATAL #2 03/12/2021 15:59 20000 TUNAI LUNAS BATAL #3 03/12/2021 18:39 12000 TUNAI LUNAS BERHASIL #4 03/12/2021 20:21 13000 TUNAI LUNAS BERHASIL Tabel 3. Tabel Data Detail_Penjualan NO_TR ID_MENU  QTY 1 33 1 1 53 1 1 44 1 2 4 1 2 32 1
2. Pra-pemrosesan Data
Data  tidak  dapat  langsung  diproses  langsung  begitu  saja,  karena  belum  tentu  semua  komponen  dalam  data berguna dalam penelitian, bahkan mungkin ada beberapa data yang mengganggu proses penelitian. Hal tersebut dikarenakan data yang kemungkinan tidak sempurna, mengandung data yang tidak konsisten dan redundansi [20].  Pra-pemrosesan  merupakan  tahapan  penting  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  dataset  final  yang dianggap benar dan berguna untuk proses algoritma data mining selanjutnya [21]. Data yang digunakan dalam proses data mining perlu disatukan atau dirakit dan dibersihkan sehingga hanya menyisakan data yang benar- benar digunakan dalam data mining [14]. Data akan dikonversikan kedalam format data yang tepat. Kemudian akan dibersihkan melalui tahap  data cleaning. Tujuan data cleaning adalah untuk  menghilangkan data yang bersifat ambigu dan tersisa atribut-atribut yang akan digunakan dalam penelitian [9]. Terakhir atribut didalam data akan dipecah menjadi atribut data baru untuk menghasilkan lebih banyak data.
3. Visualisasi Data
Pada tahap ini dilakukan proses visualisasi  pada  data mentah yang telah diperoleh dengan menyajikan data dalam format yang mudah dipahami dan diinterpretasikan [22]. Visualisasi data berarti mengubah data menjadi informasi yang bisa dimengerti secara umum [11]. Data disajikan dalam interaktif [11] dengan menggunakan 2 mode visualisasi, yakni  data numerik  dan diagram  visual    [12]. Data akan diubah kedalam bentuk grafik. Dalam penelitian peneliti melakukan beberapa percobaan dengan melihat potensi apa yang dapat diambil dari data hasil pra-pemrosesan. Dari hasil percobaan didapati 2 grafik yang akan menampilkan data dengan bentuk informatif. Kedua grafik tersebut adalah grafik perhitungan pelanggan tiap jam dan grafik yang menunjukan pesanan pada tiap hari
4. Market Basket Analysis (MBA)
Di tahap ini akan dilakukan proses Market Basket Analysis atau disebut MBA. MBA adalah metodologi untuk melakukan analisis  buying  habit konsumen dengan menemukan asosiasi  antar beberapa item  yang berbeda, yang  dibeli  pada  suatu  transaksi  tertentu  [14].  MBA  dilakukan  dengan  melakukan  proses  data  mining menggunakan algoritma apriori untuk menemukan hubungan atau pola yang terjadi antar produk. Data mining merupakan rangkaian proses ekstraksi suatu data yang tidak diketahui sebelumnya, bersifat implisit, dan tidak memiliki  nilai  menjadi  pengetahuan  atau  informasi  [9].  Secara  umum,  data  mining  dengan  menggunakan association rule dapat dilihat menjadi proses dua langkah [19]. Proses yang pertama, yaitu penemuan semua itemset  yang sering  muncul. Proses Kedua adalah menghasilkan  Association  Rule yang kuat.   Itemset  yang sering muncul disebut dengan frequent pattern [14]. Itemset sendiri merupakan kelompok barang [23], berarti jumlah barang ≥ 1. Itemset dengan 1 barang A disebut dengan 1-itemset, bila dengan 2 barang AB disebut dengan 2-itemset, sehingga didapati itemset dengan jumlah k barang disebut dengan k-itemset. Peran algoritma apriori dalam penelitian ini adalah untuk menemukan frequent pattern. Algoritma apriori sendiri merupakan algoritma yang paling dikenal dalam data mining [24] dan paling banyak digunakan bersamaan dengan metode Association Rule [25]. Algoritma apriori menggunakan pendekatan iteratif, dimana k-itemset digunakan untuk mencari [𝑘 + 1] -itemset[19].  Pendekatan  iteratif  merupakan  metode  dengan  siklus  berulang  [7],  dengan melakukan pengulangan langkah seperti lingkaran hingga tidak didapati lagi hasil dalam pengulangan tersebut. Saat data mining dilakukan data akan di scan. Scan tersebut menghasilkan 3 nilai, yakni support, confidence, dan  lift.  Pertama,  support  yang  berarti  presentase  itemset  dalam  transaksi.  Pada  1-itemset  hanya  akan menghasilkan nilai support, karena Association Rule terdiri dari 2 barang yang saling berhubungan [14] dan 1- itemset  hanya  terdiri  dari  1  barang  yang  tidak  mempengaruhi  apapun.  Confidence  merupakan  pengukuran objektif yang menilai tingkat kepastian dari Association Rule, ini mengukur tingkat munculnya aturan asosisasi dalam  transaksi  yang  mengandung  barang  A.  Lift  merupakan  ukuran  kekuatan  dari  ketergantungan  antara antecedent  dan  consequent  dari  Association  Rule.  Nilai  lift  menunjukan  kemungkinan  konsumen  membeli barang  A  dan  B  secara  bersamaan  daripada  terpisah.  Persamaan  ketiga  nilai  ambang  batas  dapat  dilihat dibawah.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝑃(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 → 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = 𝑃 (𝐵 | 𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (3)
𝐿𝑖𝑓𝑡 (𝐴 → 𝐵) = 𝑃(𝐴∪𝐵)
𝑃 (𝐵 | 𝐴) = 𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴→𝐵)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴→𝐵) (4)
Awalnya  data  akan  di  scan  dengan  algoritma  apriori  untuk  menemukan  1-itemset  dengan  nilai  support berupa presentase kemunculan barang dalam transaksi. Tiap frequent pattern dengan k-itemset dilambangkan dengan 𝐿 𝑘 .  Jadi  frequent  pattern  dengan  1-itemset  disebut 𝐿 1 ,  diumpamakan  itemset  barang  A.  Kemudian dilakukan scan kembali untuk mencari frequent pattern dengan 2-itemset, 2-itemset diumpamakan dengan AB. Scan  dilakukan  pada  transaksi  dengan  2  barang.  Barang  A  haruslah  itemset  yang  memenuhi  nilai  ambang minimum sehingga menggunakan 𝐿 1 . 𝐿 1 akan terus dipasangkan dengan 𝐿 1 lainnya. Setelah itu didapatilah kandidat  untuk  2-itemset  dilambangkan  dengan 𝐶 1 .    Kandidat  itemset  kemudian  diuji  menggunakan  nilai ambang batas minimum. Jika memenuhi maka 𝐶 1 dinyatakan sebagai 2-itemset dan dilambangkan dengan 𝐿 2 . Proses  dilakukan  berulang  menggunakan 𝐿 𝑘−1 hingga  didapat 𝐿 𝑘 yang  tidak  memenuhi  nilai  amabang minimum. Proses ini dapat dijelaskan dengan gambar 2 dibawah.

## Gambar 2. Proses Algoritma Apriori
5. Pembentukan Aturan
Setelah  frequent  pattern  berupa  itemset  yang  telah  diperoleh  maka  selanjutnya  adalah  menghasilkan Association Rule yang kuat. Tujuan utama dari metode Association Rule adalah untuk menemukan hubungan antara  barang-barang  yang  terjual  [26].  Association  Rule  merupakan  metode  penemuan  aturan  berupa kombinasi item dalam suatu dataset yang besar. Association Rule meneliti mengenai pengaruh antar produk, yakni  mengukur seberapa besar pengaruh sebuah itemset  terhadap barang lain. Itemset  yang mempengaruhi barang lain disebut dengan antecedent, sedangkan barang yang dipengaruhi oleh sebuah itemset disebut dengan consequent.  Association  Rule  memiliki  bentuk  jika-maka  [19],  contoh  association  rule  ialah  ‘Jika membeli produk A, maka membeli produk B’ dimana A merupakan  antecendent dan B merupakan  consequent [27]. Tidak semua association rule merupakan aturan kuat[19]. Association rule dinyatakan kuat jika memilik nilai diatas ambang minimum. Dengan kata lain, itemset  yang terbentuk  dengan algoritma apriori  adalah itemset kuat  yang  telah  memenuhi  nilai  ambang  batas  minimum.  Langkah  terakhir  adalah  konversi  dari  itemset  ke bentuk  association  rule.  Setelah  aturan  dinyatakan  valid  maka  akan  disajikan  dan  ditarik  kesimpulan berdasarkan visualisasi data dan aturan yang terbentuk. Kesimpulan berupa informasi yang ditarik dari hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pra-pemrosesan Data Dan Dataset
Data yang didapat tidak bisa langsung digunakan karena format data tidak sesuai dan masih banyak hal dalam data yang tidak dipakai  dan mengganggu penelitian. Melalui  pra-pemrosesan data akan disesuaikan dari  segi format dan atribut data yang ada. Tahap pertama dari pra-pemrosesan adalah melakukan konversi data kedalam format yang sesuai dengan kebutuhan penelitian. Data dari mysql akan digenerasikan untuk menyatukan data. Kemudian menghasilkan data dalam bentuk tabel sesuai yang diingingkan. Data setelah dikonversi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 4. Tabel Data Hasil Konversi
NO_TR ID_MENU MENU TGL_JUAL WAKTU PAYMENT STATUS KETERANGAN 1 33 INDOMIE GORENG 3/12/2021 18:38:00 TUNAI LUNAS BATAL 1 53 MANUAL BREW TUBRUK 3/12/2021 18:38:00 TUNAI LUNAS BATAL 1 44 KOPSU GULA AREN 3/12/2021 18:38:00 TUNAI LUNAS BATAL Dimana 𝐶 𝑘 = kandidat k-itemset
𝐿 𝑘 = k-itemset Didapati 𝐿 1 (1-itemset hasil 𝐶 1 yang memenuhi aturan) Dengan 𝐿 𝑘−1 = ∅ 𝐶 𝑘 = Hasil 𝐿 𝑘−1
NO_TR ID_MENU MENU TGL_JUAL WAKTU PAYMENT STATUS KETERANGAN 2 4 CAFFE LATTE 3/12/2021 18:38:00 TUNAI LUNAS BATAL 2 32 ICE TEA 3/12/2021 18:38:00 TUNAI LUNAS BATAL 3 53 MANUAL BREW TUBRUK 3/12/2021 18:38:00 TUNAI LUNAS BERHASIL 4 94 SUSU COKLAT 3/12/2021 20:21:00 TUNAI LUNAS BERHASIL 6 55 MANUAL BREW VIETNAM DRIP 3/12/2021 23:45:00 TUNAI LUNAS BERHASIL 7 61 MILK SHAKE RED VELVET 3/12/2021 23:46:00 TUNAI LUNAS BERHASIL
Kemudian pada tahap  kedua  dilakukan proses pembersihan atau  cleaning  pada. Tujuannya adalah untuk menghilangkan  data  yang  bersifat  ambigu  dan  hanya  menyisakan  atribut-atirbut  data  yang  digunakan  dalam penelitian [9]. Peneliti dalam hal ini mengkaji kembali data yang telah dikonversi sebelumnya dan menemukan beberapa atribut yang tidak dipakai dalam penelitian. Atribut tersebut akan dibersihkan atau dihapus. Data yang dihilangkan merupakan data dengan transaksi yang memiliki status “BELUM” dengan artian belum terbayarkan dan  yang  memiliki  keterangan  “BATAL”  atau  transaksi  tersebut  batal.  Setelah  itu  akan  dihilangkan  beberapa atribut yang tidak dipakai dalam penelitian seperti payment, status, dan keterangan. Data hasil proses data cleaning dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 5. Tabel Data Hasil Data Cleaning NO_TR  ID_MENU MENU TGL_JUAL  WAKTU 3 53 MANUAL BREW TUBRUK 3/12/2021 18:38:00 4 94 SUSU COKLAT 3/12/2021 20:21:00 6 55 MANUAL BREW VIETNAM DRIP 3/12/2021 23:45:00 7 61 MILK SHAKE RED VELVET 3/12/2021 23:46:00 8 53 MANUAL BREW TUBRUK 3/13/2021 23:47:00 8 54 MANUAL BREW V60 3/13/2021 1:19:00 8 34 INDOMIE GORENG TELUR 3/13/2021 1:19:00 8 55 MANUAL BREW VIETNAM DRIP 3/13/2021 1:19:00 9 62 MILK SHAKE STRWBERRY 3/13/2021 14:18:00
…
Setelah dilakukan proses konversi dan cleaning kemudian data akan dianalisis kembali untuk menemukan potensi informasi.  Hasil  analisis  menunjukan  bahwa  pada  atribut  tgl_jual  dan  atribut  waktu  dapat  dipecah  menjadi beberapa atribut yang menerangkan data lebih mendetail. Atribut tgl_jual menunjukan tanggal kejadian transaksi yang dapat dipecah menjadi waktu, hari, dan bulan. Kemudian pada atribut waktu dapat dipecah menjadi atribut hour yang berisikan kisaran jam berapa transaksi dilakukan dalam rentan waktu 1 jam. Dari hasil pra-pemrosesan didapatkan 2314 transaksi valid. Data hasil pra-pemrosesan seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Data Hasil Pra-pemrosesan
no_tr  id_menu  menu date time month  hour weekday 0 3 53 Manual brew tubruk 2021-03-12  18:39:00 March 18-19 Friday 1 4 94 Susu cokelat 2021-03-12  20:21:00 March 20-21 Friday 2 5 55 Manual brew Vietnam drip  2021-03-12  23:45:00 March 23-24 Friday 3 6 61 Milk shake red velvet 2021-03-12  23:46:00 March 23-24 Friday 4 7 53 Manual brew tubruk 2021-03-12  23:47:00 March 23-24 Friday
Data sebanyak 2314 transaksi yang telah dihasilkan mejadi bahan utama dalam penelitian ini. Data terebut dapat digunakan menjadi dataset dalam penelitian karena memiliki format yang sesuai dengan kebutuhan penelitian dan memiliki atribut yang benar-benar digunakan dalam penelitian

## 3.2 Analisis Dan Visualisasi Data
Data  yang  telah  siap  untuk  digunakan  dalam  proses  MBA  sebelumnya  digunakan  terlabih  dahulu  pada  proses visualisasi.  Visualisasi  data  merupakan  proses  mengolah  data  kedalam  bentuk  baru  agar  mudah  untuk  dibaca dengan  tujuan  untuk  memperoleh  informasi  yang  terkandung  dalam  tumpukan  data  [28].  Kemudian  akan dilakukan visualisasi data pada data hasil pra-pemrosesan untuk menyajikan data dalam bentuk grafik. Visualisasi pada data transaksi penjualan kedai kopi UMKM Culture Coffee dari bulan Maret 2021 hingga bulan Mei 2022
dapat dilihat pada grafik gambar 4 dan 5.
Gambar 3. Grafik Penjualan per Jam Gambar 4 menunjukan grafik yang menunjukan tingkat penjualan dalam periode 1 jam
Gambar 4. Grafik Penjualan per Hari
Kemudian pada gambar 3 menunjukan grafik tingkat penjualan yang menunjukan penjualan pada tiap-tiap hari. Dari kedua visualisasi tersebut dapat disimpulkan menjadi dua hal, yakni  pertama, bahwa pada akhir pekan khususnya di hari sabtu cenderung memiliki lebih banyak pelanggan dibanding di hari lainnya. Kedua, penjualan meningkat pada pukul 12.00 WIB hingga pada pukul 21.00 WIB. Kedua informasi tersebut dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan untuk membentuk strategi pemasaran yang dihasilkan nantinya.

## 3.3 Hasil Analisis dan Pembentuka Rule Dengan Algoritma Apriori
MBA  merupakan  bagian  dari  data  mining  yang  berfokus  pada  penggunaan  pola  itemset  untuk  kepentingan pemasaran [19], kemudian dari pola tersebut dibuatlah aturan menggunakan association rule untuk membentuk 2- itemset  yang  dari  2-itemset  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  landasan  untuk  memebentuk  paket  produk  atau bundling. Pada proses data mining menggunakan association rule peneliti membentuk program dengan melakukan beberapa kali percobaan. Dalam percobaan-percobaan tersebut peneliti juga mencari nilai ambang batas minimum support, confidence, dan lift yang terbaik. Kemudian ditarik nilai minimum support 1% atau 0.01, nilai minimum confidence sebesar 25% atau 0.25, dan nilai minimum lift sebesar 2. Semakin tinggi nilai ambang batas minimum maka semakin akurat itemset yang dihasilkan [19]. Setelah itu dicarilah 1-itemset untuk mencari kandidat itemset berikutnya menggunakan persamaan (1). Proses ini diawali dengan melakukan scan pada keseluruhan data untuk mencari  1-itemset  yang  memenuhi  nilai  ambang batas  minimum.  Proses  pencarian ini menggunakan  algoritma apriori. Cara kerja algoritma apriori adalah dengan melakukan pendekatan iteratif yang artinya melakukan proses berulang hingga tidak ditemukan hasil yang diharapkan  [19]. Proses yang dimaksud adalah proses seperti pada gambar 2. Sehingga dihasilkan 1-itemset yang bersifat frequent seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Tabel Hasil 1-itemset support itemsets 0.046240 (Americano)
support itemsets 0.080812 Caffe Latte 0.061798 Cappucino 0.026793  Caramel Macchiato 0.041487 Combo 1
Setelah itu dengan menggunakan 1-itemset sebagai kandidat akan dicari 2-itemset. Nilai support 2 item set dapat diperoleh dengan menggunakan 𝐶 2 . Pencarian pola frekuensi tinggi akan dihentikan jika kombinasi tersebut berhasil  tidak  memenuhi  nilai  Support  yang  ditentukan.  Program  dibuat  untuk  menghasilkan  2-itemset  yang memenuhi nilai ambang batas minimum. 2-itemset dapat dilihat pada table 8.
Tabel 8. Tabel Hasil 2-itemset
Antecedent (A) Consequent (B) Antecedent Support (A) Consequent Support (B) Support (A,B) Confidence Lift Nugget French fries 0.033276 0.099827 0.012532 0.376623 3.772755 Sosis French fries 0.037166 0.099827 0.010804 0.290698 2.912010
Kemudian nilai support dan confidence yang didapat dalam 2-itemset diubah kedalam bentuk presentase, agar sesuai dengan aturan yang berlaku . Hasil final 1-itemset dan 2-itemset yang terbentuk dapat dilihat pada tabel 9 dan 10.
Tabel 9. Tabel hasil 1-itemset Final support itemsets 4.6% (Americano) 8% Caffe Latte 6.1% Cappucino 2,6% Caramel Macchiato 4.1% Combo 1 Tabel 10. Tabel Hasil 2-itemset Final Antecedent (A) Consequent (B) Antecedent Support (A) Consequent Support (B) Support (A,B) Confidence  Lift Nugget French fries 3.3% 9.9% 1.2% 37.6% 3.7 Sosis French fries 3.7% 9.9% 1.0% 29% 2.9

## 3.4 Hasil Association Rule
Association  rule  diperlukan untuk membentuk keterikatan antar 2 barang [15] menjadi aturan. Aturan dibentuk menggunakan  pola  k-itemset  yang  telah  didapat.  Setelah  aturan  terbentuk,  maka  dibentuk  paket  atau  bundling barang  berdasarkan  dengan  aturan  yang  telah  terbentuk.  Association  rule  berbentuk  jika-maka  [19].  Aturan tersebut  haruslah  aturan  yang  memenuhi  standar  nilai  minimum  support  dan  confidence  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Aturan  tersebut  menjadi  hasil  dari  penelitian  yang  merupakan  paket  produk  atau  bundling. Berdasarkan  hasil  pemebentukan  rule  dengan  2-itemset  maka  dapat  dibuat  aturan  seperti  dilihat  pada  tabel  11. Hasil ini menunjukan bahwa kedua 2-itemset dapat dijadikan sebagai paket atau bundling, . Hasil association rule dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Tabel Association Rule No. Association Rule
1 Jika membeli nugget, maka membeli french fries 2
Jika membeli sosis, maka membeli french fries

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan beberapa percobaan, peneliti mendapatkan 2 Association Rule kuat dengan kombinasi 2-itemset yaitu nugget dengan french fries dan sosis dengan french fries dengan masing-masing nilai support sebesar 12.5% dan 10.8% serta nilai confidence masing-masing sebesar 37.6% dan 29%. Association rule yang terbentuk dapat menjadi landasan membentuk paket atau bundling produk. Sehingga didapatkan nugget dan french fries serta sosis dan french fries sebagai  paket atau  bundling produk. Kemudian, histori transaksi  menunjukan bahwa  penjualan cenderung meningkat  pada pukul 14.00 WIB sampai 21.00 WIB dan juga cenderung meningkat  pada weekend (hari  sabtu).  Berdasarkan  kedua  hasil  tersebut,  maka  rekomendasi  strategi  pemasaran    yang  dapat  ditawarkan adalah menerapkan penjualan paket atau bundling berupa nugget dengan french fries dan sosis dengan french fries pada weekend (hari sabtu) dan atau diantara pukul 14.00 WIB dan 21.00 WIB. Dengan menerapkan market basket
analysis  (MBA),  pemilik  UMKM  dapat  mempunyai  landasan  untuk  pengambilan  keputusan  berdasarkan  data historis pelanggan, sehingga dapat membantu pemilik bisnis untuk menentukan strategi penjualan dan pemasaran untuk meningkatkan revenue bisnis.

## REFERENCES
[1] A. E. P. Nugraha, “Pengelolaan dan Strategi UMKM di Era Disrupsi Digital,” Semin. Nas. KeIndonesiaan III, pp. 887– 890, 2018.
[2] T. T. H. Tambunan, UMKM di Indonesia: perkembangan, kendala, dan tantangan. Prenada Media, 2021.
[3] M. H. Santoso, “Application of Association Rule Method Using Apriori Algorithm to Find Sales Patterns Case Study of Indomaret  Tanjung  Anom,”  Brill.  Res.  Artif.  Intell.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  54–66,  Dec.  2021,  doi: 10.47709/brilliance.v1i2.1228.
[4] I.  N.  W.  Arta  and  K.  Mandala,  “Perumusan  Strategi  Pemasaran  untuk  Meningkatkan  Keunggulan  Kompetitif  pada Koperasi Kuta Mimba di Kuta Badung,” E-Jurnal Manaj. Univ. Udayana, vol. 10, no. 6, 2021.
[5] D. Sunyoto, “Dasar-Dasar Manajemen Pemasaran (Konsep, Strategi, dan kasus) Edisi Ketiga,” Jakarta CAPS (Center Acad. Publ. Serv., 2018.
[6] Efrans Christian and W. Widiatry, “Sistem Informasi Point of Sale Berbasis Web Pada Distributor Alat Kesehatan,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform., vol. 17, no. 1, pp. 69–80, 2023, doi: 10.47111/jti.v17i1.8003.
[7] R. Novriansyah, I. Aknuranda, and W. Purnomo, “Pengembangan Sistem Informasi Musyawarah Dengan Metode Iteratif (Studi Kasus : Masjid Ibnu Sina Jl. Veteran, Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komputer; Vol 3 No 6, vol. 3, no. 6, p. 6200, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5679
[8] A. Amado, P. Cortez, P. Rita, and S. Moro, “Research trends on Big Data in Marketing: A text mining and topic modeling based  literature  analysis,”  Eur.  Res.  Manag.  Bus.  Econ.,  vol.  24,  no.  1,  pp.  1–7,  2018,  doi: https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2017.06.002.
[9] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, “Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition,” Data Min. Pract. Mach. Learn. Tools Tech. Third Ed., pp. 1–629, Jan. 2011, doi: 10.1016/C2009-0-19715-5.
[10]  M. L. Waskom, “Seaborn: statistical data visualization,” J. Open Source Softw., vol. 6, no. 60, p. 3021, 2021.
[11]  A. C. Telea, Data visualization: principles and practice, Second edi. CRC Press, 2014.
[12]  M. Engebretsen and H. Kennedy, Data visualization in society. Amsterdam University Press, 2020.
[13]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan. Deepublish, 2020.
[14]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems),” 2011.
[15]  E. Alpaydin, Introduction to machine learning. MIT press, 2020.
[16]  H. O. L. Wijaya, A. A. T. S, A. Armanto, and W. M. Sari, “Prediksi Pola Penjualan Barang pada UMKM XYZ dengan Metode Algoritma Apriori,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 4, p. 432, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4200.
[17]  M.  P.  Tana,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[18]  D.  Rizaldi  and  A.  Adnan,  “Market  Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Apriori:  Kasus  Transaksi  212  Mart Soebrantas Pekanbaru,” J. Stat. dan Apl., vol. 5, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.21009/jsa.05103.
[19]  J.  Han,  J.  Pei,  and  H.  Tong,  Data  Mining:  Concepts  and  Techniques.  in  The  Morgan  Kaufmann  Series  in  Data Management Systems. Elsevier Science, 2022. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=NR1oEAAAQBAJ
[20]  H. Yang, “Data preprocessing,” Pennsylvania State Univ. Citeseer, 2018.
[21]  M. Soni, Y. Barot, and S. Gomathi, “A review on privacy-preserving data preprocessing,” J. Cybersecurity Inf. Manag., vol. 4, no. 2: Special Issue-RIDAPPH, p. 16, 2021.
[22]  M. S. Zakaria, “Data visualization as a research support service in academic libraries: An investigation of world-class universities,” J. Acad. Librariansh., vol. 47, no. 5, p. 102397, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.acalib.2021.102397.
[23]  S. Darrab, D. Broneske, and G. Saake, “Modern Applications and Challenges for Rare Itemset Mining,”  Int. J. Mach. Learn. Comput., vol. 11, no. 3, pp. 208–218, 2021, doi: 10.18178/ijmlc.2021.11.3.1037.
[24]  M. K. Gupta and P. Chandra, “A comprehensive survey of data mining,” Int. J. Inf. Technol., vol. 12, no. 4, pp. 1243– 1257, 2020.
[25]  N. A. Azeez, T. J. Ayemobola, S. Misra, R. Maskeliūnas, and R. Damaševičius, “Network intrusion detection with a hashing based apriori algorithm using Hadoop MapReduce,” Computers, vol. 8, no. 4, p. 86, 2019.
[26]  J. M. Luna, P. Fournier‐Viger, and S. Ventura, “Frequent itemset mining: A 25 years review,”  Wiley Interdiscip. Rev. Data Min. Knowl. Discov., vol. 9, no. 6, p. e1329, 2019.
[27]  M. Abdel-Basset, M. Mohamed, F. Smarandache, and V. Chang, “Neutrosophic association rule mining algorithm for big data analysis,” Symmetry (Basel)., vol. 10, no. 4, pp. 1–19, 2018, doi: 10.3390/sym10040106.
[28]  C.  O.  Wilke,  Fundamentals  of  data  visualization:  a  primer  on  making  informative  and  compelling  figures.  O’Reilly Media, 2019.