## Analisis Data Mining Pembelian dengan Association Rule Market Basket Analysis menggunakan algoritma FP-Growth
Rafi Dio 1 , Juliza Hidayati 2 , Riski Arifin 3* , Dimas Akmarul Putera 4 , dan Aulia Agung Dermawan 5
1) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Batam The Vitka City Complex, Tiban, Jl. Gajah Mada, Kota Batam, Kepulauan Riau 29425
2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara Jl. Dr. Mansyur, Padang Bulan, Medan Baru, Kota Medan, Sumatera Utara 20222
3) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala Jl. Teuku Nyak Arief No.441, Kopelma Darussalam, Aceh 23111
4,5) Program Studi Manajemen Rekayasa, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Batam The Vitka City Complex, Tiban, Jl. Gajah Mada, Kota Batam, Kepulauan Riau 29425 Email: rafi@iteba.ac.id, rivaijuliza@gmail.com, riskiarifin@usk.ac.id*, dimas@iteba.ac.id, agung@iteba.ac.id

## Abstrak
Pertumbuhan ekonomi di Indonesia menunjukkan kenaikkan dari tahun ke tahun. Salah satu bentuk dari peningkatan pertumbuhan ekonomi di Indonesia adalah dengan meningkatnya daya  beli  masyarakat.  Kenaikan  daya  beli  masyarakat  berbanding  lurus  dengan meningkatnya  kehadiran  retail  di  Indonesia.  Menghadapi  persaingan  yang  dilakukan  dari setiap  retail  berlomba-lomba  untuk  melakukan  penjualan  barang  yang  sering  dibeli  oleh masyarakat.  Untuk  mengetahui  data  historis  ada retail  dilakukan  dengan  AR-MBA  untuk memodelkan hubungan produk yang dibeli secara bersamaan. Sehingga tujuan penelitian ini yaitu melihat pembelian antar produk pada suatu retail dengan AR-MBA menggunakan FP- Growth. Penelitian ini menggunakan 450  data dari  hasil transaksi  pada  suatu  retail. Hasil penelitian  yang  didapatkan  adalah  terdapat  8  associatioan  rule  terbentuk  dengan  nilai  lift rasio  >  1  serta  tingkat  kepercayaan  minimal  30%  dari  setiap  hubungan  terbentuk. Berdasarkan 8 rule selanjutnya dilakukan perancangan layout usulan untuk meningkatkan efiseiensi pelanggan saat berbelanja.
Kata kunci: Association Rule; FP-Growth; Market Basket Analysis; Tata Letak Fasilitas

## Abstract
Economic growth in Indonesia shows an increase from year to year. One form of increasing economic  growth  in  Indonesia  is  improving  people's  purchasing  power.  The  increase  in people's purchasing power is directly proportional to the increasing presence of retails in Indonesia. In the face of competition, every retail is competing to sell goods often purchased by  the  public.  AR-MBA  was  used  to  model  the  relationship  between  products  purchased simultaneously to find out the historical data for retails. So the purpose of this research is to see the purchase of products at a retail with AR-MBA using FP-Growth. This study uses 450 data  from the results of  transactions in  a retail. The findings of the study reveal  that there  are  8  association  rules  established,  where each  relationship  formed  has  a  lift  ratio greater than 1 and a minimum confidence level of 30%. These 8 rules serve as the basis for implementing a suggested store layout plan aimed at enhancing customer efficiency during shopping.
Keywords: Association Rule; FP-Growth; Market Basket Analysis; Facility Layout

## PENDAHULUAN
Era saat  ini sedang membangun perkembangan dunia usaha yang sangat  pesat  di bidang  manufaktur  dan  jasa.  Tekanan  persaingan  dan  kebutuhan  pelanggan  memaksa perusahaan untuk  melakukan berbagai  perbaikan agar dapat  bertahan dalam menghadapi persaingan  (Putera,  2021).  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  dalam  waktu  2015  hingga 2021 menunjukkan tren positif. Pada tahun 2020 pertumbuhan ekonomi Indonesia -2.07 hal tersebut  disebabkan dengan adanya pandemi covid-19 yang melanda tetapi  pertumbuhan ekonomi tersebut kembali di tren positif (Statistik, 2022). Di era globalisasi yang semakin kompetitif saat ini, tingkat persaingan yang tinggi menjadi salah satu tantangan yang harus dihadapi  perusahaan  (Putera  et  al.,  2022).  Salah  satu  faktor  yang  menunjukkan pertumbuhan ekonomi di Indonesia dengan meningkatnya daya beli masyarakat (Masitoh, 2022). Daya beli masyarakat berbanding lurus dengan kehadiran retail di Indonesia.
Retail modern hampir dapat ditemui di setiap wilayah daerah di Indonesia. Tahun 2021  terdapat  3.61  juta store (Rizaty,  2022).  Dalam  menghadapi  daya  saing  penjualan diperlukan  strategi  untuk  menarik  para  konsumen.  Salah  satu  upaya  dalam  menarik konsumen  adalah  dengan  pemberian  diskon  atau  harga  khusus  setiap  membeli  barang. Salah satu upaya pemberian diskon dengan melakukan kombinasi pembelian barang oleh konsumen.  Sehingga  diperlukan  data  terdahulu  terkait  berapa  banyak  kombinasi  barang yang dibeli oleh konsumen.
Data tersebut akan menjadi input untuk melakukan klasterisasi pembelian. Proses tersebut  dilakukan  dengan  AR-MBA  ( Association  Rules-  Market  Basket  Analysis ) merupakan  pemodelan  untuk  mencari  hubungan  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan (Tatiana  &  Mikhail,  2018).  Hasil  dari  AR-MBA  tidak  hanya  dapat  menganalisis  produk yang  cenderung  dibeli  tetapi  juga  kategori  produk  yang  cenderung  dibeli  (Elisa,  2018). Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  dalam  menganalisis  tren  pembelian  di  sektor  retail dengan  menggunakan  data  5,5  tahun  dengan  menggunakan  algoritma  Apriori  dan  FP- Growth hasilnya dari kedua algoritma yang digunakan memiliki tingkat kepercayaan 64% hubungan antar produk yang dibeli (Sagin & Ayvaz, 2018).
AR-MBA  dapat  melakukan  pengusulan  dalam  menentukan  tata  letak  kesediaan barang  dengan  menggunakan  FP-Growth  sehingga  melakukan  segmentasi  kebutuhan secara terpisah. Hasilnya dengan menggunakan FP-Growth dapat dengan cepat dan efisien menemukan pola belanja konsumen (Dio et al., 2023b). Penggunaan AR-MBA tidak hanya dilakukan  pada  sektor  industri,  bisa  juga  dilakukan  pada  sektor  kesehatan.  Salah  satu penelitian  bertujuan  dalam  menggunakan  market  basket  analysis  pada  sektor  kesehatan dengan  mencari  penyakit  yang  sering  terjadi  secara  bersamaan  dengan  menggunakan algoritma  apriori.  Penggunaan  ini  bisa  membantu  memberikan  dukungan  kepada  daerah untuk  waspada dengan penyakit yang sering terjadi  dan memberikan kemudahan kepada tenaga kesehatan untuk menyiapkan pengobatan dan fasilitas kesehatan (Leote et al., 2020). Penggunaan AR-MBA memiliki banyak manfaat dalam melakukan peningkatan penjualan dan  tata  letak  hal  tersebut  dikarenakan  AR-MBA  bisa memprediksi  perilaku  masyarakat dalam  berbelanja.  Penelitian  lain  juga  menggunakan  225  produk  yang  berbeda menghasilkan 10 aturan terbaik dengan nilai kepercayaan 100%, penempatan produk yang sesuai di retail akan meningkatkan penjualan dan pendapatan (Halim et al., 2019) Sehingga penelitian yang dibangun adalah melihat pembelian antar produk pada suatu retail yang  berada  disalah  satu  Kota  Batam  dengan  menggunakan  AR-MBA  untuk  dapat memodelkan  hubungan  produk.  Dalam  pengolahannya  algoritma  yang  digunakan merupakan FP-Growth sebagai pengembangan dari metode apriori untuk mencari bentuk yang sering muncul dalam sebuah kumpulan data (Moshkov et al., 2022). Algoritma FP- Growth juga  menunjukkan  terbentuknya  nilai support dan confidence yang  berbeda  dari
transaksi yang sama (Yacoubi et al., 2022).

## TINJAUAN PUSTAKA

## Market Basket Analysis
Market Basket Analysis (MBA) adalah pola transaksi yang tidak disengaja dimana pembelian  beberapa  produk  akan  mempengaruhi  pembelian  produk  lainnya.  MBA digunakan  untuk  memprediksi  produk  apa  yang  diminati  pelanggan.  MBA  memiliki  tiga parameter  yaitu  support,  confidence,  dan  lift.  Support  adalah  proporsi  kejadian  B  karena kejadian  A.  Keyakinan  adalah  probabilitas  kejadian  B  terjadi  karena  kejadian  A  secara dependen.  Lift  adalah  probabilitas  kejadian  B  terjadi  karena  kejadian  A  secara  mandiri (Ledolter, 2013). Market Basket Analysis dapat digunakan di banyak sektor seperti taman hiburan, grosir, dll.
Dengan  mengambil  dari  teknologi  informasi,  yang  teknik  penambangan  datanya telah  dikembangkan  secara  khusus  untuk  menganalisis  kumpulan  data  besar,  di  dalam Association Rules seseorang dapat menemukan metode yang cocok untuk mengidentifikasi kombinasi spesies yang terkait dengan ekosistem dan kondisi lingkungan tertentu. Salah satu teknik tersebut adalah Market Basket Analysis, atau MBA (Han et al., 2022).
Untuk MBA, tiga tingkat yang berbeda untuk ambang dukungan (S) dan kepercayaan (C) ditentukan sesuai dengan kriteria yang digunakan untuk IndVal, dan dengan demikian juga  lebih  rendah  dari  seharusnya  untuk  penentuan  indikator.  Seperti  yang  dinyatakan sebelumnya, C dihitung dengan cara yang persis sama dengan A, tetapi tidak berlaku untuk S. Tidak seperti B, S dari kombinasi yang ditemukan untuk habitat tertentu adalah proporsi sampel dengan kombinasi tersebut dari semua data, sebagai gantinya hanya data dari habitat. Secara fungsional, ini setara dengan B dan dapat dengan mudah diubah menjadi parameter ini dengan mengalikan S dengan hasil bagi dari jumlah total sampel dibagi dengan jumlah sampel  di  habitat  target. Oleh  karena  itu,  perusahaan  perlu  mengkaji  ulang  kebijakan manajemen mengenai penerapan pola pengeluaran yang paling sering dibeli pelanggan, tata letak produk yang paling sering dibeli pelanggan, dan penyiapan produk yang paling banyak dibeli pelanggan (Dio et al., 2023a).
Pendekatan  populer  untuk  menganalisis  data  keranjang  pasar  adalah  penemuan dan  interpretasi  aturan  asosiasi.  Masalah  aturan  asosiasi  (Agrawal  &  Srikant,  1994) didefinisikan  sebagai  berikut:  Diberikan  ambang  s,  disebut  dukungan  minimum  dan ambang c, kepercayaan minimum, temukan semua aturan bentuk A → B, di mana A dan himpunan produk, sehingga:
1. A dan B muncul bersama setidaknya s% dari transaksi.
2. B terjadi pada setidaknya c% dari transaksi di mana A terjadi.
Kumpulan  produk  biasanya  disebut  itemset,  kumpulan  item  dengan  ukuran  disebut  k- itemsets,  dan  kumpulan  yang  memenuhi  kriteria  dukungan  minimum  biasanya  disebut kumpulan  item  besar  atau  sering.  Aturan  asosiasi  dikatakan  didukung  dalam  database transaksi jika memenuhi kriteria dukungan minimum dan kepercayaan minimum.

## Tata Letak Fasilitas
Tata  Letak  Fasilitas  atau Facility  Layout  Planning (FLP)  melibatkan  proses pengaturan  fisik  semua  faktor  produksi  yang membentuk  sistem  produksi  sehingga  dapat sesuai  dan  efisien  sesuai  dengan  tujuan  strategis  organisasi.  Sebagai  bagian  dari  strategi operasional bisnis, FLP dianggap sebagai salah satu keputusan desain yang paling penting (Pérez Gosende et  al., 2021). FLP yang efisien harus memastikan bahwa jadwal  produksi terpenuhi dalam jangka pendek, menengah dan panjang dan dengan biaya yang lebih rendah, sambil  menggunakan  ruang  secara  memadai  dan  pada  gilirannya  menjamin  tingkat
fleksibilitas  tertentu  untuk  tata  letak  ulang  di  masa  mendatang  dan  risiko kesehatan/keamanan minimum pada bekerja. Sebaliknya, tata letak yang tidak efisien dapat secara bersamaan menyebabkan kemacetan, kemacetan, dan ruang yang digunakan dengan buruk, dan terlalu banyak pekerjaan yang sedang berlangsung dapat terakumulasi, sementara pos  pekerjaan  dapat  menjadi  menganggur  atau  kelebihan  beban.  Semua  ini  dapat menimbulkan  kecemasan  dan  ketidaknyamanan  bagi  pekerja,  kecelakaan  di  tempat  kerja, dan mempersulit pengendalian operasi dan manajemen personalia (Gosende, 2016).
Masalah desain tata letak fasilitas secara signifikan relevan dalam kerangka strategi operasi  bisnis  dan  telah  muncul  sebagai  strategi  alternatif  menuju  keberlanjutan  rantai pasokan.  Namun,  cakupannya  yang  luas  dalam  literatur  ilmiah  berfokus  terutama  pada pendekatan perencanaan statis dan mengabaikan pendekatan dinamis, yang sangat berguna dalam  aplikasi  dunia  nyata  (Pérez-Gosende  et  al.,  2020).  Tata  Letak  Fasilitas  perlu ditingkatkan salah satunya adalah kelancaran distribusi adalah bagian penting dari operasi organisasi mana pun, karena bertanggung jawab atas perencanaan dan pelaksanaan semua aspek rantai pasokan (Putera et al., 2023) (Panggabean et al., 2019)..
(Hosseini-Nasab  et  al.,  2018)  mengusulkan  sistem  klasifikasi  FLP  berdasarkan evolusi  tata  letak,  karakteristik  bengkel,  dan  merumuskan  masalah  dan  pendekatan solusinya.  Penelitian  ini  mengusulkan  dimasukkannya  kriteria  klasifikasi  berikut:  jenis masalah,  pendekatan  dan  tahap  perencanaan,  karakteristik  fasilitas  produksi,  konfigurasi sistem penanganan bahan, dan metode untuk menghasilkan dan menilai alternatif tata letak.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan pada salah satu retail yang ada di Kota Batam. Penelitian ini dilakukan  untuk  melihat  produk  yang  memungkinkan  dibeli  secara  bersamaan  oleh konsumen. Salah satu cara dalam menentukan jumlah data yang digunakan dengan rumus slovin  (Sevilla,  1992).  Adapun  rumus  dalam  menentukan  jumlah  data  diperlihatkan  pada persamaan 1 - 4:
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 (1)
𝑛 = 30.000 1+30.000 (0.05) 2 (2)
𝑛 = 30.000 76 (3) 𝑛 = 394 ≈ 400 (4) Keterangan n = Ukuran Sampel N = Ukuran Populasi
e = Persentase Kelonggaran
Persamaan 1 hingga persamaan 4 didapatkan ukuran sampel populasi dalam 1 bulan jumlah  kunjungan  ke  toko retail sejumlah  30.000  transaksi  yang  dilakukan  dengan melakukan teknik slovin menggunakan kelonggaran 5% maka data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 450 transaksi. Selanjutnya data ini akan dilakukan pengelompokkan antar  departemen  berdasarkan  bukti  transaksi  tersebut.  Selanjutnya  dalam  melakukan analisis asosiasi dibagi kedalam dua tahap (Kusrini & Luthfi, 2009).
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  dari  setiap  item  produk  yang  memenuhi  syarat  nilai minimum support yang telah ditentukan untuk suatu data set. Persamaan dari suatu item dapat diperoleh sebagai berikut (Fahrudin, 2019). Untuk rumusnya dapat dilihat sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖
(5)
Persamaan selanjutnya menghitung support dari 2 item, yaitu:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴⋂𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑠𝑘𝑖 (6)

## 2. Aturan Asosiatif
Pembentukan  aturan  asosiatif  dilakukan  untuk  melihat  nilai  dari confidence yang memenuhi syarat minimum. Nilai dari confidence merupakan seberapa seringnya suatu item B muncul dalam transaksi yang mengandung item A. Persamaan nilai confidence dapat dilihat pada Gambar berikut (FAHRUDIN, 2019):
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (7)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah melakukan studi literatur yang  berkaitan  dengan  implementasi Association  Rule  Market  Basket  Analysis lalu melakukan identifikasi permasalahan pada retail yang menjadi lokasi penelitian. Berikutnya dilakukan pengumpulan data dengan mengumpulkan struk transaksi belanja sebanyak 450 struk  yang  kemudian  akan  dipersiapkan  (preprocessing)  dengan  melakukan  integrasi terhadap  data  –  data  pada  struk  pembelian  kemudian  data  tersebut  diolah  menggunakan metode  Association  Rule  dengan  algoritma  apriori  untuk  melihat  pola  pembelian  yang terbentuk  pada retail tersebut. Selanjutnya akan diberikan usulan dan saran sesuai  dengan hasil analisis dan pola pembelian yang ditemukan. Untuk tahapan penelitian dapat  dilihat pada Gambar 1 :
Gambar  1. Tahapan Penelitian
Data primer diambil dari struk transaksi belanja yang berisikan daftar produk yang dibeli oleh pelanggan retail. Data yang dikumpulkan berjumlah 450 daftar transaksi belanja belanja yang ditunjukan pada Tabel 1:
Tabel 1. Daftar Transaksi Belanja
No. Transaksi Daftar Produk yang dibeli 1 2 3 … 1 Kacang Sukro PopMie 50 Luwak White Coffe Mr.Bread 100 Mie Sedaap Indomie Rokok Djarum Super 150 Luwak White Coffe Pembalut Charm XL Elektrik 200 Piattos Snacks Nestle Pure Life Air Mineral 400 Chitato Susu Kaleng Bear Brand Milo 450 Aqua Air Mineral Monde Butter Cookies Passeo Tissue
Daftar  transaksi  yang  ditunjukan  pada  Tabel  1  diatas  merupakan  data  yang  telah  melalui proses  pembersihan  data  (data  cleansing)  yang  artinya  produk  dengan  kuantitas  lebih  dari  1  pada struk transaksi belanja hanya akan dituliskan 1 kali. Selain itu struk transaksi belanja yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  struk  transaksi  belanja  yang  paling  sedikit  terdiri  dari  2  produk  dari departemen yang berbeda.
Tahap  selanjutnya  adalah  Preprocessing  Data.  Pada  tahap  preprocessing  data  dilakukan pengelompokan  produk–produk  berdasarkan  jenisnya.  Produk–produk  tersebut  dibagi  menjadi beberapa departemen (kelompok) seperti yang ditunjukan pada Tabel 2 :
Tabel 2. Daftar Departemen No Departemen No Departemen 1 Departemen  1  (Coklat,  Wafer  Dan Biskuit) 15 Departemen 15 (Minuman Mineral) 2 Departemen 2 ( Minuman Susu) 16 Departemen 16 (Minuman Dingin) 3 Departemen 3 (Makanan Ringan) 17 Departemen 17 ( Buah) 4 Departemen 4 (Tissue) 18 Departemen 18 (Obat Dan Sejenisnya) 5 Departemen 5 (Rokok Dan Korek) 19 Departemen 19 (Peralatan Rumah) 6 Departemen 6 (Perlengkapan Mencuci) 20 Departemen 20 (Perawatan Tubuh) 7 Departemen 7 (Voucher) 21 Departemen 21 (Popok & Pembalut) 8 Departemen  8  (Bahan  Makanan  dan Bahan Pokok) 22 Departemen 22 (Agar-Agar Dan Es Krim) 9 Departemen 9 (Mie Instant) 23 Departemen 23 (Pasta & sikat gigi) 10 Departemen  10  (Roti  &  Pelengkap Roti) 24 Departemen 24 (Sabun Mandi) 11 Departemen 11 (Minuman Energy) 25 Departemen 25 (Facial) 12 Departemen 12 (Permen) 26 Departemen 26 (Perawatan Rambut) 13 Departemen  13  (Perlengkapan  dan susu Bayi) 27 Departemen 27 (Alat Tulis)

## 14
Departemen 14 (Makanan)
Setelah  produk–produk  dikelompokan  kedalam  sebuah  departemen,  langkah selanjutnya adalah melakukan integrasi antara daftar struk transaksi belanja (Tabel 1) dengan pembagian departemen (Tabel 2) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 berikut:

## Tabel 3. Transaksi Pembelanjaan
No. Transaksi Daftar Departemen Produk yang Dibeli 1 2 3 4 1 Dept.3 Dept.9 50 Dept.16 Dept.10 100 Dept.9 Dept.9 Dept.5 150 Dept.16 Dept.21 Dept.7 200 Dept.3 Dept.15 400 Dept.3 Dept.2 Dept.2 450 Dept.15 Dept.1 Dept.4
Tahap terakhir dalam preprocessing data adalah melakukan transformasi data struk transaksi  belanja. Transformasi  data dilakukan dengan mengganti daftar departemen pada data  struk  transaksi  belanja  dengan  bilangan  biner,  dimana  angka  0  merepresentasikan departemen  produk  yang  tidak  dibeli  dan  angka  1  merepresentasikan  departemen  produk yang dibeli. Transformasi data ditunjukan pada Tabel 4 :
Tabel 4. Transformasi Data No. Transaksi Dept. 1 Dept. 2 Dept. 3 Dept. 4 Dept. 5 … Dept. 27 1 0 0 1 0 0 … 0 50 0 0 0 0 0 … 0 100 0 0 0 0 1 … 0 150 0 0 0 0 0 … 0 200 0 0 1 0 0 … 0 250 0 1 0 0 0 … 0 300 0 0 0 0 1 … 0 350 0 1 0 0 0 … 0 400 0 1 1 0 0 … 0 450 1 0 0 1 0 … 0
Data  yang  telah  melewati  tahapan  preprocessing  data  akan  menjadi  input  dalam proses perhitungan ARMBA yang dilakukan menggunakan software Rapid  Miner . Model yang digunakan untuk menemukan Association Rule pada transaksi belanja ditunjukan pada Gambar 2:
Gambar  2. Model Perhitungan Association Rule dengan Software Rapid Miner
Pada  model  tersebut  akan  dilakukan  perhitungan association rule .  Dalam perhitungan tersebut  digunakan support dan confidence . Support (nilai  penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut. Nilai support yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah  sebesar  0,3  atau  30%.  Sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya hubungan  antar  item  dalam  aturan  assosiatif  atau  bisa  dikatakan  pula  sebagai  tingkat intensitas kemunculan suatu item pada transaksi yang memuat suatu item. Nilai confidence yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  sebesar  0,30  atau  30%.  Hasil  dari perhitungan ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar  3. Support dan confidence antar departemen
Berdasarkan  gambar 7 diatas  dapat  dilihat  bahwa terdapat  4 rule yang memenuhi kriteria validitas rule yakni rule yang memiliki nilai Lift  Ratio > 1. Rule yang memenuhi kriteria  diantaranya  adalah  departemen  1,  departemen  10,  dan  departemen  3.  Berikut merupakan interpretasi dari gambar 7.
1. Dept  1  (Coklat,  Wafer,  dan  Biskuit)  akan  terbeli  bersama  Dept  3  (Makanan  Ringan) dengan tingkat kepercayaan 0.370 (37%) dan didukung oleh 0.06 (6%) dari keseluruhan data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 1.600 yang berarti > 1 sehingga rule valid.
2. Dept  10  (Roti  &  Pelengkap  Roti)  akan  terbeli  bersama  Dept  15  (Minuman  Mineral) dengan  tingkat  kepercayaan  0.329  (32.9%)  dan  didukung  oleh  0.056  (5.6%)  dari keseluruhan data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 1,147 yang berarti > 1 sehingga rule valid.
3. Dept  10  (Roti  &  Pelengkap  Roti)  akan  terbeli  bersama  Dept  16  (Minuman  Dingin) dengan  tingkat  kepercayaan  0.493  (49.3%)  dan  didukung  oleh  0.08  (8%)  dari keseluruhan data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 1.104 yang berarti > 1 sehingga rule valid
4. Dept  3  (Makanan  Ringan)  akan  terbeli  bersama  Dept  16  (Minuman  Dingin)  dengan tingkat kepercayaan 0.490 (49%) dan didukung oleh 0.113 (11.3%) dari keseluruhan data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 1.098 yang berarti > 1 sehingga rule valid
5. Dept  16  (Minuman  Dingin)  akan  terbeli  bersama  Dept  5  (Rokok  &  Korek)  dengan tingkat kepercayaan 0.284 (28.4%) dan didukung oleh 0.127 (12.7%) dari keseluruhan data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 0.989 yang berarti < 1 sehingga rule tidak valid
6. Dept  5  (Rokok  &  Korek)  akan  terbeli  bersama  Dept  16  (Minuman)  dengan  tingkat kepercayaan  0.442  (44.2%)  dan  didukung  oleh  0.127  (12.7%)  dari  keseluruhan  data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 0.989 yang berarti < 1 sehingga rule tidak valid
7. Dept  10  (Roti  &  Pelengkap  Roti)  akan  terbeli  bersama  Dept  16  (Minuman)  dengan tingkat  kepercayaan  0.421  (42.1%)  dan  didukung  oleh  0.071  (7.1%)  dari  keseluruhan data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 0.943 yang berarti < 1 sehingga rule tidak valid
8. Dept  15 (Minuman Mineral) akan terbeli bersama Dept 16 (Minuman) dengan tingkat kepercayaan  0.364  (36.4%)  dan  didukung  oleh  0.104  (10.4%)  dari  keseluruhan  data transaksi. Lift ratio yaitu sebesar 0.816 yang berarti < 1 sehingga rule tidak valid Berdasarakan 8 rule yang tercipta melalui market basket  analysis yang dilakukan, selanjutnya akan dirancang layout usulan untuk r etail XYZ. Tujuan dari perancangan layout ini  adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  pembeli  saat  berbelanja. Layout awal  dan layout perbaikan retail yang  berada  di  Kota  Batam  digambar  dengan  menggunakan Software AutoCAD. Untuk gambar layout sebelum dan sesudah perbaikan dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5 :
D 22 D 15 Kasir Display D 10 D 9 D 8 D 20 D 14 D 6 Before D 2 D 11 D 16 D 17 D 5 D 7 D 8 D 1 D 12 D 13 D 18 D 19 D 23 D 24 D 21 D 25 D 27 D 26 D 3 D 4 Gambar  4. Layout Awal Retail XYZ D 22 D 15 Kasir Display D 9 D 8 D 20 D 14 D 6 After D 2 D 11 D 16 D 17 D 5 D 7 D 8 D 1 D 12 D 13 D 18 D 19 D 23 D 24 D 21 D 25 D 27 D 26 D 3 D 4 D 10 Gambar  5 . Layout Perbaikan Retail XYZ
Pada layout perbaikan di Gambar 5, terlihat bahwa bagian D-5 berada jauh dari D- 16,  namun  dapat  diperhatikan  pada  setiap  transaksi  para  pelanggan  akan  selalu  datang kekasir  untuk  melakukan  transaksi  pembayaran,  maka  posisi  D-5  dan  D-16  tidak  perlu direvisi.
Penelitian  terdahulu  telah  menerapkan  metode  yang  sama  pada  supermarket Gadingmas  (Artsitella.,  et  al  2021).  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukan  kemiripan dengan  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini.  Penelitian  tersebut  menemukan  bahwa departemen  makanan  ringan  memiliki confidence dan support yang  tinggi  untuk  terbeli bersamaan  dengan  departemen  air  mineral  sedangkan  penelitian  ini  menemukan  bahwa
departemen  makanan  ringan  memiliki confidence dan support yang  tinggi  untuk  terbeli bersamaan dengan minuman dingin.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan menggunakan software rapid miner diketahui  bahwa terbentuk 4 association rule yang memiliki nilai lift  ratio > 1. Pola yang ditemukan  pada  perhitungan  tersebut  adalah  kombinasi  produk  coklat  &  biscuit,  roti, makanan  ringan,  minuman  dingin,  dan  minuman  mineral  memiliki  frekuensi  pembielian yang  tinggi.  Secara  lebih  spesifik rule yang terbentuk  adalah  Dept  1 (Coklat,  Wafer,  dan Biskuit) akan terbeli bersama Dept 3 (Makanan Ringan), Dept 10 (Roti & Pelengkap Roti) akan terbeli bersama Dept 15 (Minuman Mineral), Dept 10 (Roti & Pelengkap Roti) akan terbeli  bersama  Dept  16  (Minuman  Dingin),  dan  Dept  3  (Makanan  Ringan)  akan  terbeli bersama  Dept  16  (Minuman  Dingin)  sehingga  berdasarkan  pola  yang  terbentuk  maka direkomendasikan untuk Pengelola retail dapat mendekatkan Departemen 10, Departemen 15, dan Departemen 16 pada satu area yang berdekatan.

## Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya,  penggunaan  ARMBA  dapat  dilakukan  dengan  data yang  lebih  banyak  sehingga  potensi rule yang  terbentuk  akan  lebih  variatif.  Dapat  pula menambahkan faktor lokasi, tipe retail dan ekonomi para pembeli agar memudahkan strategi promosi berdasarkan segmentasi konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases.
Very Large Data Bases Conference . https://api.semanticscholar.org/CorpusID:3131928
Artsitella, C. R., Apriliani, A. R., & Ashari, S. (2021). Penerapan Association Rules - Market Basket  Analysis  untuk  Mencari  Frequent  Itemset  dengan  Algoritma  FP-Growth. JURNAL  Al-AZHAR  INDONESIA  SERI  SAINS  DAN  TEKNOLOGI , 6 (2),  61. https://doi.org/10.36722/sst.v6i2.661
Dio, R., Dermawan, A. A., & Putera, D. A. (2023a). Application of Market Basket Analysis on  Beauty  Clinic  to  Increasing  Customer’s  Buying  Decision. Sinkron , 8 (3),  1348– 1356. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i3.12421
Dio, R., Dermawan, A. A., & Putera, D. A. (2023b). Optimalisasi Jumlah Permintaan dan Produksi  CV.  XYZ  Menggunakan  Software  Simulasi  Flexsim. JIME  (Journal  of Industrial and Manufacture Engineering) , 7 (1), 59–68. https://doi.org/10.31289/jime.v7i1.9398
Elisa, E. (2018). Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori.
Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 2 (2),  472–478. https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.280
FAHRUDIN,  N.  F.  (2019).  Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Market  Basket  Analysis. MIND Journal , 1 (2), 13–23. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v4i1.13-23 Gosende,  P.  A.  P.  (2016).  An  approach  to  industrial  facility  layout  evaluation  using  a performance  index/Evaluación  de  la  distribución  espacial  de  plantas  industriales mediante  un  indice  de  desempeño/Avaliacao  da  distribuicao  espacial  de  plantas industriais segundo um indice de de. RAE , 56 , 533+.
https://link.gale.com/apps/doc/A469641382/AONE?u=anon~32eeb282&sid=google Scholar&xid=fbf9b68a
Halim,  S.,  Octavia,  T.,  &  Alianto,  C.  (2019).  Designing  facility  layout  of  an  amusement arcade  using  market  basket  analysis. Procedia  Computer  Science , 161 ,  623–629. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.165
Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Tong,  H.  (2022). Data  mining:  concepts  and  techniques .  Morgan kaufmann.
Hosseini-Nasab,  H.,  Fereidouni,  S., Fatemi  Ghomi,  S.  M.  T.,  &  Fakhrzad,  M.  B. (2018). Classification of facility layout problems: a review study. The International Journal of
Advanced Manufacturing Technology , 94 (1), 957–977. https://doi.org/10.1007/s00170-017-0895-8
Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining . Andi Offset.
Ledolter, J. T. A.-T. T.-. (2013). Data mining and business analytics with R (NV-, p. 368). John  Wiley  &  Sons,  Inc.  Hoboken,  New  Jersey.  https://doi.org/LK  - https://worldcat.org/title/824686642
Leote, P., Cajaiba, R. L., Cabral, J. A., Brescovit, A. D., & Santos, M. (2020). Are data- mining  techniques  useful  for  selecting  ecological  indicators  in  biodiverse  regions? Bridges between market basket analysis and indicator value analysis from a case study in  the  neotropics. Ecological  Indicators , 109 (September  2019),  105833. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105833
Masitoh, S. (2022). Daya Beli Masyarakat Meningkat, Konsumsi Rumah Tangga Tumbuh 3,55% di Kuartal IV 2021 . Kontan.
Moshkov,  M.,  Zielosko,  B.,  &  Tetteh,  E.  T.  (2022).  Common  Association  Rules  for Dispersed  Information  Systems. Procedia  Computer  Science , 207 ,  4613–4620. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.525
Panggabean, M. P. S., Putera, D. A., & Nursafwah. (2019). Analisis Bullwhip Effect pada Rantai Supply dengan Model Q Menggunakan Pendekatan Hadley-Within di PT. XYZ Medan. Talenta  Conference  Series:  Energy  and  Engineering  (EE) , 2 (4),  0–6. https://doi.org/10.32734/ee.v2i4.688
Pérez-Gosende, P., Mula, J., & Díaz-Madroñero, M. (2020). Overview of dynamic facility layout planning as a sustainability strategy. Sustainability (Switzerland) , 12 (19), 13– 15. https://doi.org/10.3390/su12198277
Pérez Gosende, P., Mula, J., &  Díaz-Madroñero, M. (2021). Facility layout planning. An extended literature review. International Journal of  Production Research , 59 , 1–40. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1897176
Putera,  D.  A.  (2021).  Pengendalian  Persediaan  Beras  Menggunakan  Pendekatan  Sistem Dinamis  Di  Perum  Bulog  Divre  Sumut  [Universitas  Sumatera  Utara].  In Post Graduate Tesis . https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/47744
Putera,  D.  A.,  Dermawan,  A.  A.,  Ilham,  W.,  &  Rini,  R.  O.  P.  (2022).  PENGUKURAN KINERJA  PERUSAHAAN  DENGAN  OBJECTIVE  MATRIX  (OMAX)  PADA PT.XYZ. Jurnal Manajemen Rekayasa Dan Inovasi Bisnis , 1 (1), 21–33.
Putera,  D.  A.,  Matondang,  A.  R.,  &  Sembiring, M.  T. (2023).  Rice  distribution  planning using  distribution  resources  planning  (DRP)  method. AIP  Conference  Proceedings , 2471 (1),
060002-1-060002–060006.
https://doi.org/https://doi.org/10.1063/5.0129254
Rizaty, M. A. (2022). Jumlah Toko Retail Indonesia Mencapai 3,61 Juta pada 2021 . Data Indonesia.
Sagin, A. N., & Ayvaz, B. (2018). Determination of Association Rules with Market Basket Analysis:  Application  in  the  Retail  Sector. Southeast  Europe  Journal  of  Soft Computing , 7 (1). https://doi.org/10.21533/scjournal.v7i1.149
Sevilla, C. G. (1992).
Research Methods . Rex Book Store.
https://books.google.co.id/books?id=SK18tR3vTucC Statistik, B. P. (2022). Ekonomi Indonesia Triwulan IV 2021 Tumbuh 5,02 Persen (y-on-y) . Berita Resmi Statistik.
Tatiana, K., & Mikhail, M. (2018). Market basket analysis of heterogeneous data sources for recommendation  system  improvement. Procedia  Computer  Science , 136 ,  246–254. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.263
Yacoubi, S., Manita, G., & Korbaa, O. (2022). A Multiobjective Crystal Optimization-based association rule mining enhanced with TOPSIS for predictive maintenance analysis.
Procedia Computer Science , 207 , 2782–2793. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.336