## Abstrak
Tingginya  persaingan  dunia  bisnis  akhir-akhir  ini membuat  pelaku  usaha  harus  memiliki  strategi  yang tepat  untuk  meningkatkan  pemasaran  dan  penjualan produk  mereka,  salah  satunya  adalah  dengan menentukan pola penjualan. Namun seiring banyaknya data  transaksi  penjualan  yang  dilakukan  setiap  hari, membuat  pelaku  usaha  kesulitan  dalam  menganalisis pola  penjualan.    Untuk  itu,  diperlukan  metode  yang tepat  dalam  menentukan  pola  penjualan  dari  seluruh data  transaksi  yang  jumlahnya  banyak  tersebut,  salah satunya  menggunakan  metode Market Basket Analysis sehingga  mempermudah  dalam  mengekstrak  dan menemukan  informasi  baru  di  dalamnya.  Dengan memanfaatkan data transaksi penjualan para konsumen yang didukung dengan metode Market Basket Analysis , maka  dapat  ditentukan  taktik  pemasaran  yang  tepat bagi  pelaku  usaha  sehingga  dapat  meningkatkan  hasil penjualan.
Kata  Kunci:  Data  Mining,  Market  Basket  Analysis, Penjualan

## Abstract
The  increasingly  fierce  competition  in  the  business world  lately  has  forced  business  actors  to  have  the right  strategy  to  increase  their  product  sales,  one  of which  is  to  determine  sales  patterns.  However,  as  the number  of  sales  transaction  data  is  carried  out  every day, it makes it difficult for business actors to analyze sales patterns. For this reason, an appropriate method is  needed  in  determining  sales  patterns  from  all  the large number of transaction data, one of which is using the Market Basket Analysis method to make it easier to
extract  and  find  new  information  in  it.  By  utilizing consumer  sales  transaction  data  supported  by  the Market  Basket  Analysis  method,  it  is  possible  to determine  the  right  marketing  tactics  for  business actors so as to increase sales results .
Keyword: Data Mining, Market Basket Analysis, Sales

## I. PENDAHULUAN
Kebutuhan  terhadap  data  yang  timbul  dari berbagai  kegiatan  berbasis  teknologi  informasi kian  hari  semakin  banyak.  Hal  ini  menuntut pelaku  usaha  untuk  bisa    memiliki  strategi    yang dapat  mengelola kembali data-data tersebut guna memperoleh  informasi  dan  pengetahuan  yang tersembunyi yang terkandung di dalam kumpulan data  tersebut,  salah  satunya  adalah  dengan  Data Mining.  Data  Mining merupakan  proses penambangan  informasi  maupun  penemuan pengetahuan ( knowledge discovery ) yang diekstrak  dari  basis  data  yang  volumenya  besar (Robi Yanto, 2015). Dengan adanya data mining, data  transaksional  yang  banyak  dan  menumpuk bisa  diproses  dan  diolah  lagi  menjadi  informasi dan  pengetahuan  baru  yang  berguna  bagi pemakainya.
Salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang popular digunakan dalam bidang penjualan adalah Market  Basket  Analysis yang  bertujuan  untuk mengetahui  item  apa  saja  yang  sering  dibeli custome  secara  bersamaan.  Item  disini  diartikan
E-ISSN: 2775-4669
Volume 1, Nomor 2, Agustus 2021

## Implementasi Data Mining untuk Menentukan Pola Penjualan dengan Market Basket Analysis
Novia Lestari 1* , Refika Fitria Gunawan 2 1,2 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Imam Bonjol Padang Kampus III Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang, Sungai Bangek Koto Tangah, Padang, West Sumatera, Indonesia
1* noviia.lestari@uinib.ac.id , 2 refikagunawan@gmail.com
Diterima: 15 Jul 2021 | Direvisi: 15 Jul 2021 Disetujui: 03 Sep 2021 | Dipublikasi: 20 Sep 2021

## E-ISSN: 2775-4669
sebagai  berbagai  macam  produk. Market  basket analysis merupakan  salah  satu  satu  metode  yang sering  digunakan  dalam  menganalisa  data pemasaran  yang  tujuannya  adalah  untuk menentukan  item-item  yang  dibeli  konsumen secara bersamaan. Hal ini dapat menjadi masukan bagi  pemilik  usaha  untuk  meningkatkan pemasaran  dan  strategi  penjualan  dengan  cara memetakan  layout    barang  yang  biasanya  dibeli konsumen  secara  bersamaan.  Bagi  pelaku  usaha yang  memasarkan  barang  secara  online,  dapat menggunakan  informasi  ini  untuk  memetakan order form dari  barang-barang  yang  mereka  jual. Sedangkan  bagi  seorang direct  marketing, dapat menggunakan  hasil  pemetaan  penjualan  tersebut dalam  menetapkan  produk  yang  cocok  untuk ditawarkan  pada  konsumen    (Erika  Sihombing, 2012).
Saat  ini,  data  mining  diimplementasikan  ke banyak  bidang  kehidupan,  salah  satunya  dalam bidang  bisnis,  baik  promosi,  penjualan,  maupun pemasaran.  Implementasi  data  mining  dengan Market  Basket  Analysis yang  paling  sering digunakan adalah dengan algoritma Apriori, yang dapat  membantu  para  pelaku  usaha  dalam pengambilan keputusan yang berhubungan dengan persediaan  dan  pemasaran  barang.  Algoritma apriori sendiri merupakan salah satu metode data mining yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  metode data  mining lainya,  sehingga  menarik  perhatian banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma yang  efisien  berupa  analisis  pola  frekuensi  tinggi ( frequent paterrn mining ).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data  mining  dan knowledge discovery in database (KDD) saling berkaitan satu sama lainnya, namun pada dasarnya  memiliki  konsep  yang  berbeda.  Data  mining sendiri  adalah  salah  satu  tahapan  dari  keseluruhan proses knowledge discovery in database (KDD).
Secara  garis  besar,  proses  KDD  terdiri  dari (Setiawan , 2020) :
1. Data selection
Data  yang  digunakan  untuk  proses  data  mining adalah  data clear yang  sudah  dilakukan  seleksi data sebelumnya. Maka, sebelum tahap penggalian  informasi  dalam  KDD  dimulai, dilakukan  pemilihan  data  dari  basis  data operasional
2. Pre-procesing/Cleaning
Pada  proses  pre-processing  atau  cleaning, dipastikan  bahwa  data  tersebut  sudah  tidak terindikasi  adanya  duplikasi  data,  diperiksa inkonsistensi  datanya,  diperbaiki  kesalahan  yang
pada  data  tersebut  seperti  kesalahan  cetak ( tipografi ).  Selain  itu,  data  tersebut  juga diperkaya  dengan  data  atau  informasi  lain  yang relevan yang menunjang proses KDD, seperti data atau  informasi  eksternal  yang  berhubungan dengan data tersebut.
3. Transformation
Tahapan  transformasi  dilakukan  melalui  proses Coding  yang  bergantung  pada  jenis  luaran  atau output  informasi  yang  diperlukan  dari  basis  data yang ada.
4. Data Mining Data  mining adalah  proses  menambang  data untuk  mencari  pola  yang  menarik  atau  informasi tersembunyi  dalam  basis  data  yang  ada  dengan menggunakan teknik atau metoda yang tepat yang sesuai dengan informasi yang ingin didapatkan.
5. Interpretation/Evaluation Pola atau informasi yang didapatkan dari tahapan data mining kemudian diperiksa, apakah pola atau informasi tersebut sudah sesuai atau bertentangan dengan  fakta  hipotesis  yang  ada,  sehingga  bisa direpresentasikan ke dalam bentuk informasi atau pengetahuan  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak terkait.

## B. Algoritma Apriori
Aturan asosiasi pada data mining yang popular digunakan  yaitu  Algoritma  Apriori  yang    juga sering  dikenal  dengan  Analisis  asosiasi  atau assoocation  rule  mining. Merupakan  salah  satu teknik  dalam  data  mining  yang  sering  digunakan untuk  memproses  data  bervolume  besar, menyeleksi  data  tersebut  sehingga  layak  untuk diproses  dengan  aturan  asosiatif  antara  suatu kombinasi item yang  juga  sering  disebut  dengan affinity analysis atau market basket analysis (Robi Yanto, 2015) .
Dengan  aturan  asosiasi  yang  ada  pada algoritma  apriori,  pola  hubungan  antar  satu  atau lebih  item  dalam    suatu    dataset  dapat  dicari, kemudian  dianalisis.  Contoh  aturan  asosiatif  dari analisis  penjualan  di  swalayan  yaitu  dapat dihitung  berapa  besar  kemungkinan  seorang konsumen  membeli  barang  secara  bersamaan. Dengan  pengetahuan  tersebut,  pemilik  swalayan dapat  mengatur  tata  letak  barangn  atau  membuat model  pemasaran  dengan  kombinasi  barang tertentu  yang  diletakkan  berdekatan.  Analisis asosiasi ini juga digunakan dalam menganalisis isi keranjang  belanja  di  swalayan,  sehingga  analisis asosiasi  juga  sering  disebut market basket analysis.
Dalam  aturan  asosiatif,  terdapat  parameter pengukuran
kepercayaan ( interestingness measure ),  yaitu Support (nilai  penunjang)  yang menunjukkan tingkat dominasi satu item dari item
lainnya  dilihat  dari  keselurahan  transaksi,  dan confidence (nilai  kepastian)  yang  menunjukkan kuatnya  hubungan conditional antara  2  item  atau lebih dalam aturan asosiasi.

## III. METODE PENELITIAN
Agar  penelitian  ini  lebih  terstruktur  dan terarah,  maka  diperlukan  kerangka  penelitian seperti pada Gambar 1 berikut ini :

## Gambar 1. Kerangka penelitian
1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diambil  di  Swalayan  NC  Padang  Luar,
Kabupaten Agam
2. Analisa
Aturan  yang  digunakan  pada  tahap  analisa yaitu  semua  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum support ( minimum  support ) dan  syarat  minimum confidence ( minimum confidence) .  Pada  tahap  ini  dicari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  nilai support dalam database dengan  menggunakan rumus berikut :

## Support (A) = Jumlah transaksi mengandung A Total transaksi
Untuk  mencari  nilai  support  dari  2  item menggunakan rumus berikut ini :
Support (A,B) = P(A ∩ B) Support = Σ Transaksi mengandung A dan B Σ Transaki
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent item  set )  didapat,  kemudian  dicari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk confidence dengan  menghitung  nilai confidence aturan  asosiasif  A  =>  B menggunakan rumus berikut ini :
Conf = Ʃ Transaksi mengandung A dan B Ʃ Transaksi Mengandung A
3. Perancangan
Perancangan  ini  dilakukan  dengan  bantuan pemodelan  UML  yaitu  Use  Case  Diagram, Activity  Diagram,  dan  Class  Diagram  sebagai berikut :
Gambar 2. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram pada  Gambar  2  di  atas menggambarkan  interaksi  yang  terjadi  antara  2 aktor  utama  yaitu  aktor  keuangan  dan  aktor
Pengumpulan data Analisa Perancangan Implementasi Pengujian

## E-ISSN: 2775-4669
pemilik  dengan  sistem,  dalam  bentuk  berupa kegiatan yang disimbolkan dalam bentuk Elips .

## Gambar 3. Activity Diagram
Activity  diagram  pada  Gambar  3  di  atas  menjelaskan aliran  aktifitas  yang  berjalan  mulai  dari decision maupun solusi yang akan didapatkan oleh user. Activity diagram  juga  bertujuan  untuk  menampilkan  perilaku prosedural dan parallel dari user.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambar 4. Class Diagram
Class  Diagram  pada  Gambar  4  di  atas menjelaskan  hubungan  antara class, attribute dan operation.
4.  Implementasi
Pada  penelitian  ini,  setelah  modul  program aplikasi dirancang,
kemudian
diimplementasikan  menggunakan  Borland Delphi yang terdiri dari
- Layout Login
Form  ini  sebagai  jendela  akses  untuk  masuk ke  dalam  aplikasi  data  mining  dalam menemukan
pola
aturan assosiasi
menggunakan metode market basket analysis .  Didalamnya  terdapat  berbagai tombol diantaranya tombol login untuk akses masuk user ke aplikasi. Tampilan form login aplikasi  data  mining  dapat  dilihat  pada Gambar 5 berikut :
Gambar 5. Form Login
- Menu Utama
Di  dalam  menu  utama  terdapat  berbagai menu  diantaranya  entry  barang,  entry penjualan,    analisa,  informasi  dan  about. Pada  menu  entry,  user  dapat    mengupdate data  barang  yang  ada  di  swalayan  dan  pada menu  analisa  user  bisa  menerapkan  aturan asosiasi  yang  bersumber  dari  data  transaksi yang ada di dalam database. Tampilan menu utama dapat dilihat pada Gambar 6 berikut :
Gambar 6. Menu Utama
- Entry Data Barang
Untuk  menggunakan  form  ini,  klik  entry barang  pada  menu  utama  dan  kemudian tampil  form  entry  barang.  Entry  barang untuk  menambah  atau  memasukan  barang dan  jga  dapat  melihat  barang  yang  ada, didalam  form  entry  data  barang  terdapat kode  barang  dan  nama  barang.  Tampilan entry  data  barang    ini    terdapat  pada Gambar 7 berikut :

## Gambar 7. Form Entry Data Barang
- Entry Data Penjualan Form entry data penjualan digunakan untuk mengentrykan  data-data  transaksi  seperti nomor  transaksi,  kode  barang  dan  nama barang
yang dibeli
oleh konsumen.Tampilan  entry  data  penjualan seperti terdapat pada Gambar 8 berikut :

## Gambar 8. Form Entry Data Penjualan
- Form Analisa Data Mining
Pada  Form  Analisa  Data  Mining,  data  yang sudah      diinputkan  kemudian  dianalisa menggunakan  aturan  asosiasi  dengan  cara mengklik menu analisa yang ada pada menu utama, lalu masukkan nilai minimum support dan  minimum confidance ,  klik  tombol proses,  dan  data  analisa  asosiasinya  akan diproses.  Untuk  menampilkan  seluruh  hasil analisa asosiasi, maka minimum support dan confidence nya  diinput  dengan  nilai  0.
Tampilan  Form  analisa  data  mining  seperti pada Gambar 9 berikut :
Gambar 9. Form Analisa Data Mining
- Informasi
Halaman informasi bertujuan untuk memberi  petunjuk  kepada  user  tentang penggunaan  aplikasi  data  mining Market Basket  Analysis seperti  terlihat  pada Gambar 10 berikut :
Gambar 10. Halaman Informasi
5.  Pengujian Pengujian  merupakan  tahapan  yang  penting dilakukan untuk mengetahui tingkat keakuratan  aplikasi  dalam  menerapkan  aturan asosiasi,  mengetahui  apakah  aplikasi  yang dibangun user  friendly dan  dapat  memberi kemudahan terhadap user dalam mengoperasikannya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  contoh  transaksi  belanja  pada Swalayan yang sering dibeli oleh konsumen :

## Tabel 1. Contoh Transaksi

## Item yang dibeli
Sabun Cair Biore 250 ml, dethol 50 ml, HB Citra 250 ml, Sampo Lifebouy 90 ml
Rexona Men 150 ml, Soklin 900 gr Tepung beras rose bran 500 gr, Hb Citra 250 ml, sarden mili 425 ml Dethol  50  ml,  sabun  ekonomi  260  gr,  charm  body  fit isi  8  pads,  rinso  cair  400  ml,  ponds  100  gr,  pocari sweat  500  ml,  tepung  terigu  1  kg,  kopi  torabika  1  set (10 bks)
Kacang garuda 130 gr, sambal pedas Indofood 140 ml, charm  body  fit  isi  8  pads,  sabun  ekonomi  260  gr, soklin lantai 450 ml Minyak  goreng  sania  2L,  gula ¼ k,  susu  indomilk  1 set(6 bks), bedak cusson 900 gr, kopi torabika 1 set(10 bks), kopi mix 1 set (10 bks), mama lemon 400 ml Soklin lantai 450 ml, sambal Indofood 140 ml, mama lemon 400 ml
Sampo lifebuoy 90 ml, kacang garuda 130 gr Sabun lifebuoy 300 ml, dethol 50 ml Pocari sweat 500 ml, mma lemon 400 ml, daia 900 gr Dethol  50  ml,  sambal  Indofood  140  ml  ,sabun  mandi citra 75 gr
Gula ¼ k, soklin lantai 450 ml, golpora 100 ml Sabun mandi citra 75 gr, lasegar 320 ml, indomie , rkk 234 12
Rinso cair 400 ml, indomie greng 1 dus, dethol 50 ml, molto 400 ml Molto 400 ml, rkk A mild 16, A mild 12, dji sam soe 12
Mama lemon 400 ml, bedak cussons 350 gr Pocari sweat 500 ml Deterjen  boom  500  gr,  susu  indomilk  1  set(6  bks), Lasegar 320 ml Soklin 900 gr, mama lemon 400 ml, teh sari murni 1set (10bks),  torabika  1set(10bbks),  sabun  cair  biore  250 ml, charm bdy fit 8 pads, sabun ekonomi, 20 gr, dethol 50 ml, pocari sweat 500 ml Susu nestle 200 gr, yakult 6pic, Lasegar 320 ml, gula ½ k, permen 1bks
Untuk  merepresentasikan  tipe  data  dalam  analisa proses asosiasi digunakan 2 tipe format data yaitu format data transaksional dan format data tabular . 1. Tabel    data transaksional berdasarkan  transaksi yang ada, seperti Tabel 2 berikut :
Tabel 2. Contoh Data Transaksional Trans Item yang dibeli 1 Sabun Cair Biore 250 ml 1 dethol 50 ml 1 HB Citra 250 ml 1 Sampo Lifebouy 90 ml 2 Rexona Men 150 ml 2 Soklin 900 gr 3 Tepung beras rose bran 500 gr 3 Hb Citra 250 ml 3 sarden mili 425 ml 4 Dethol 50 ml 4 Sabun ekonomi 260 gr 4 Charm bodu fit 8 pads 4 Rinso cair 400 ml 4 Ponds 100 gr 4 Pocari sweat 500 ml 4 Tepung terigu 1kg 4 Torabika 1st (10bks) 5 Kacang garuda 130 gr 5 Sambal Indofood 140 ml 5 Charm body fit 8 pads 5 Sabun ekonomi 260 gr 5 Soklin lantai 450 ml 6 Minyak goreng sania 2L 6 Gula ¼ k 6 Susu indomilk 1set(6bks) 6 Bedak cussuns 900 gr 6 Torabika 1st(10bks) 6 Kopi mix 1st (10bks) 6 Mama lemon 400 ml 7 Sokiln lantai 450 ml 7 Sambal Indofood 140 ml 7 Mama lemon 400 ml 8 Sampo lifebuoy 90 ml 8 Kacang garuda 130 gr 9 Sabun lifebuoy 300 ml 9 Dethol 50 ml 10 Pocari sweat 500 ml 10 Mama lemon 400 ml 10 Daia 900 gr 10 Dji sam soe 12

## E-ISSN: 2775-4669
Trans Item yang dibeli 11 Dethol 50 ml 11 Sambal Indofood 140 ml 11 Sabun citra 75 gr 12 Gula ¼ k 12 Soklin 450 ml 12 Teh golpora 100 ml 13 Sabun citra 75 gr 13 Lasegar 320 ml 13 Indomie 13 Dji sam soe 12 14 Rinso cair 400 ml 14 Indomie 1 dus 14 Dethol 50 ml 14 Molto 400 ml 15 Molto 400 ml 15 Rkk A mild 12 15 Rkk a mild 16 15 Dji sam soe 12 16 Mama lemon 400 ml 16 Bedak cussuns 350 gr 17 Pocari sweat 500 ml 18 Deterjen boom 500 gr 18 Susu indomilk 1st (6bks) 18 Lasegar 320 ml 19 Soklin 900 gr 19 Mama lemon 400 ml 19 Teh sari murni 1st (10bks) 19 Torabika 1st (10bks) 19 Sabun cair biore 250 ml 19 Charm body fit 8 pads 19 Sabun ekonomi 260 gr 19 Dethol 50 ml 19 Pocari sweat 500 ml 20 Susu netle 900 gr 20 Yakult 6pic 20 Lasegar 320 ml 20 Gula ½ k 20 Permen kiss 1bks
2. Bentuk  tabel    format tabular data  transaksi berdasarkan transaksi-transaksi yang ada
Jika A, maka B ( A -> B )
Dimana antecedent A  dan consequent B merupakan  subset  dari  I  dan  A  dan  B merupakan Mutually exclusive dimana aturan: Jika A, Maka B Tidak berarti: Jika B, Maka A
Aturan  asosiasi  yang  menghasilkan  hasil analisa  yang  lebih  akurat  adalah  aturan-aturan yang  melebihi  nilai  kriteria support dan confidence minimum. Misalnya seorang analis menetapkan  nilai support lebih  dari  20%,  dan nilai confidence lebih  dari  35%  dari itemset yang ada.
Itemset adalah  himpunan item-item yang  ada dalam  I,  dan k-itemset adalah  itemset  yang berisi k-item .  Misalnya  {Sabun,  Detergen} adalah sebuah 2-itemset dan {Sabun, Detergen, Shampoo} merupakan 3-itemset .
Tabel 3. Calon 2 itemset
Kombinasi Jumlah Rexona men 150 ml, soklin 900 gr Tepung rose brand 500 gr , ikan sarden
mili 425 ml Sampo lifebuoy 90 ml, kacang garuda 130 gr Sabun lifebuoy 300 ml, dethol 50 ml Pocari sweat 500 ml, daia 900 gr Charm body fit 8 pads, pocari sweat 500 ml Rinso cair 400 ml, molto 400 ml Pocari sweat 500 ml, sabun ekonomi
260 gr
Charm body fit 8 pads, sabun ekonomi
260 gr Deterjen boom 500 gr, lasegar 20 ml
1 1 1 1 1 2 1 2 3 1

## Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola frequent  itemset yang  tinggi  ditemukan,  kemudian  cari  aturan asosiasi yang  memenuhi  syarat  nilai  minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif A → B. Rumus  untuk  nilai Confidence dari  aturan  A → B adalah sebagai berikut:
Conf = P(B|A)= Ʃ Transaksi mengandung A,B Ʃ Transaksi Mengandung A
Conf = P(B|A)= ∑ ( charm, pocari ) =       2 ∑ (charm) 3
= 66,66%
Conf = P(B|A)= ∑ (charm, s.ekonomi ) =      3
∑ (charm) 3 = 100%\ Conf= P(B|A)= ∑ ( s.ekonomi,pocari ) =       2 ∑ (Rokok s,ekonomi)        3 = 66,66%
Nilai confidence yang  didapat  dari  perhitungan manual  kombinasi  2  item  set  dengan ≥Φ =  2 terdapat pada Tabel 4 berikut :
Tabel 4. Confidence F2
Rumus  untuk  nilai Support dari  aturan  A → B sebagai berikut :
Support (A,B) = ∑ Transaksi mengandung A,B ∑ Transaksi
Support  = ∑ (charm, pocari)        =          2
∑ ( Transaksi  ) 20 = 10%
Support  = ∑ (charm, s.ekonomi)   =           3
∑ ( Transaksi ) 20
=  15%
Support = ∑ (s.ekonomi,pocari) =            2 ∑ (Transaksi )                     20 = 10%
Nilai support yang  didapat  dari  perhitungan manual kombinasi 2 item set dengan ≥Φ = 2  yang terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Support dari F2
Besar minimum support dan minimum confidence yang  menjadi  contoh  adalah  support  10  %  dan confidence  40%,  dapat  dilihat  pada  Tabel  6 berikut :
Tabel 6. Aturan Asosiasi Final

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas,  dapat ditarik  suatu  kesimpulan  mengenai  perancangan dan  implementasi  aplikasi  data  mining  untuk mencari  aturan  assosiasi  menggunakan  metode market basket analysis sebagai berikut :
1. Dari  aplikasi  data  mining  ini  terlihat  bahwa barang-barang  yang  sering  dibeli  konsumen secara  bersamaan  harus  diletakan  berdekatan agar mudah dijangkau konsumen.
2. Dengan  adanya  aplikasi  ini,  konsumen  dapat membeli produk lebih banyak dan bervariasi
3. Dengan  adanya  aplikasi  ini,  pemilik  dapat mengetahui barang-barang yang dibeli konsumen  dari  banyaknya  transaksi  yang terjadi,  dengan  menggunakan  metode  asosiasi rule.
4. Hasil  analisa  dari  aplikasi  data  mining  ini dapat  menjadi  masukan  bagi  pemilik  usaha untuk  meningkatkan  pemasaran  dan  strategi penjualan  dengan  cara  memetakan  layout barang  yang  biasanya  dibeli  konsumen  secara bersamaan.

## REFERENSI
[1] Fahrudin,  Fitrianti  Nur  (2019).  Penerapan Algoritma  Apriori  Untuk  Market  Basket Analysis. MIND Journal Vol. IV No. 1 ISSN (e): 2528-0902
[2] Lestari,  Novia  (2017).  Perancangan  Data Mining  Algoritma  Apriori  Dalam  Sistem
Aturan Confidence
Jika membeli charm, maka akan membeli pocari
Jika membeli charm, maka akan membeli ekonomi Jika membeli ekonomi, maka akan membeli pocari
2/3
3/3
2/3 66,66% 100%
66,66% Aturan Support Jika membeli charm, maka akan membeli pocari Jika membeli charm, maka
akan membeli ekonomi Jika membeli ekonomi, maka akan membeli pocari 2/20 3/20 2/20 10% 15% 10% Aturan Support Confidence Jika membeli charm, maka  akan  membeli pocari
Jika membeli eknomi, maka  akan  membeli pocari Jika membeli charm, maka  akan  membeli ekonomi
10%
10% 15% 66,66% 66,66% 100%
Informasi  Penjualan.  Jurnal  Edik  Informatika V.3 i.2 (103-114)
[3] Robi Yanto, R. K. (2015). Implementasi Data Mining  dengan  Metode  Algoritma  Apriori dalam  Menentukan  Pola  Pembelian  Obat.
Citec Jurnal, 2 No. 2, 102–113. http://doi.org/2354-5771
[4] Rusnandi  dkk.  (2020).  Penerapan  Data Mining  Untuk  Analisis  Market  Basket Dengan Algoritma FP-Growth Pada PD Pasar Tohaga.  Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika : JANAPATI (119-133)
[5] Sanja  Kurniawan  &  Siska  Iriani.  (2015). Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan Helm Pada Toko Helm Swaka Pacitan. IJNS – Indonesian  Journal  on  Networking  and Security, 4(Bisnis Intelijen), 13–18.
[6] Setiawan,  Aji  &  Mulyanti,  Rizka  (2020). Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma Apriori  pada  Ecommerce  Toko  Busana Muslim  Trendy.  JUITA  :  Jurnal  Informatika Volume 8 Nomor 1 e-ISSN: 2579-8901
[7] Sihombing,  Erika  Silvia  dkk.  (2012). Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan Barang  (Studi  Kasus  di  Chorus  Minimarket).
Compiler Volume 1, Nomor 1, Mei 2012