126 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 126-136 E- ISSN 2503-2933

## Sequential Pattern Mining Data Transaksi Penjualan Supermarket Menggunakan Algoritme Generalized Sequential Pattern
Albert Kurniawan 1 , Ramos Somya 2
1,2 Jl. Diponegoro 52 - 60, Salatiga 50711, Salatiga
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: 1 672017058@student.uksw.edu, 2 ramos.somya@uksw.edu

## Abstrak
Data  transaksi  penjualan  supermarket  online  merupakan  sequence  dataset.  Data  ini menyimpan data transaksi pembelian yang dilakukan oleh pelanggan, sehingga dapat dianalisis menggunakan  pendekatan  Market  Basket  Analysis  (MBA).  Masalah  yang  sering  dialami  oleh pihak  supermarket  adalah  sulitnya  menerapkan  strategi  penjualan  yang  akurat  kepada  para konsumen. Berdasarkan masalah tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan analisis terhadap dataset supermarket West Superstore berdasarkan pendekatan MBA. Algoritme yang digunakan adalah  algoritme  Generalized  Sequential  Pattern  (GSP),  di  mana  algoritme  ini  dapat membangkitkan frequentitem dan sequencepattern, sehingga aturan yang dihasilkan dapat lebih akurat.  Algoritme  GSP  pada  penelitian  ini  diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman Python.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  keluaran  dari  Python  sudah  sesuai  dengan keluaran  dari  perhitungan  algoritme  GSP.  Waktu  komputasi  yang  diperlukan  untuk pembangkitan  aturan  pada  algoritme  GSP  juga  bergantung  pada  jumlah  record  yang  ada. Semakin  banyak  jumlah  transaksi  penjualan  yang  akan  dianalisis,  maka  waktu  komputasinya juga  semakin  lama.  Analisis  yang  dilakukan  pada  dataset  penjualan  di  West  Superstore menghasilkan 391 aturan, di mana aturan tersebut dapat dimanfaatkan oleh pihak supermarket untuk penerapan strategi penjualan.
Kata kunci — MarketBasketAnalysis, West Superstore, Generalized Sequential Pattern, Python

## Abstract
Online  supermarket  sales  transaction  data  is  a  sequence  dataset.  This  data  stores purchase  transaction  data  made  by  customers,  so  it  can  be  analyzed  using  Market  Basket Analysis  (MBA)  approach.  The  problem  that  is  often  experienced  by  supermarkets  is  the difficulty  of implementing the  accurate  sales  strategy to  consumers.  Based  on  these  problems, this  research  will  analyze  the  West  Superstore  supermarket  dataset  based  on  the  MBA approach.  The  algorithm  used  is  the  Generalized  Sequential  Pattern  (GSP)  algorithm,  where this algorithm can generate frequent items and sequence patterns, so that the resulting rules can be more accurate. The GSP algorithm in this study is implemented in the Python programming language. The test results show that the output of Python is in accordance with the output of the GSP  algorithm  calculation.  The  time  required  for  rule  generation  in  the  GSP  algorithm  also depends  on  the  number  of  records  being  used.  The  more  number  of  sales  transactions  to  be analyzed, it  needs  longer time  in computation.  The  analysis conducted  on  the  sales  dataset  at the  West  Superstore  resulted  in  391  rules,  where  these  rules  can  be  used  by  supermarkets  to implement their sales strategies.
Keywords — MarketBasketAnalysi , West Superstore, Generalized Sequential Pattern, Python
E- ISSN 2503-2933   127
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Data  transaksi  penjualan  merupakan  salah  satu  jenis  data  yang  dihasilkan  dari  kegiatan penjualan  produk  ataupun jasa.  Data  tersebut  akan  bertambah  seiring  dengan  adanya  transaksi penjualan yang terjadi setiap saat. Data transaksi penjualan biasanya memuat informasi produk yang  dibeli  oleh  konsumen,  tanggal  pembelian  dan  beberapa  informasi  lainnya  yang  biasanya tertera pada struk atau kuitansi pembelian. Intelligence Enterprise atau perusahaan yang sudah menerapkan kecerdasan bisnis akan memanfaatkan data tersebut untuk dianalisis dan digunakan dalam penentuan strategi bisnis.
Analisis  terhadap  data  transaksi  penjualan  dapat  dilakukan  menggunakan  pendekatan Market  Basket  Analysis  (MBA).  MBA  merupakan  salah  satu  teknik  dari  data  mining  yang digunakan  memberikan  informasi  kepada  pengecer  untuk  memahami  perilaku  pembelian pembeli, yang dapat membantu pengecek dalam pengambilan keputusan yang benar [1].
Association rule mining merupakan salah satu teknik yang dapat diterapkan dalam MBA, dimana  teknik  tersebut  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antar  produk  item  yang tersembunyi  dalam  dataset  transaksi  penjualan.  Dari  pernyataan  tersebut  terdapat  hubungan yang  kuat  antara  kajian  database  data  transaksi  pelanggan  untuk  menentukan  kebiasaan  suatu produk yang dibeli dengan produk apa, sehingga aturan asosiasi sering disebut sebagai market basket analysis [2]. Metode kedua yang dapat digunakan untuk MBA adalah sequential pattern mining.  Metode  ini  selain  dapat  menghasilkan  association  rule  juga  dapat  menghasilkan sequence pattern atau urutan kombinasi produk yang dibeli oleh pelanggan, sehingga metode ini diharapkan dapat menghasilkan rule yang lebih lengkap dalam MBA.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  MBA  menggunakan  teknik  sequence  pattern  mining terhadap  dataset  penjualan  di  salah  satu  supermarket  online  menggunakan  algoritme Generalized  Sequential  Pattern  (GSP).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan aturan  asosiasi  dan  sequential  berdasarkan  dataset  transaksi  penjualan.  Aturan  atau  rule  yang dihasilkan akan digunakan untuk menunjang pengambilan keputusan dalam penentuan strategi penjualan.
Metode  MBA  pernah  diterapkan  pada  salah  satu  Usaha  Kecil  dan  Menengah  (UKM) minimarket  Toko  Baru  [3].  Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengatasi  persaingan  bisnis menggunakan metode MBA. Algoritme Apriori dimanfaatkan pada MBA tersebut terdahap 100 data transaksi penjualan. Nilai minimum support dan confidence yang ditetapkan adalah sebesar 10% dan 30%.  MBA  tersebut  menghasilkan  keluaran  4 rule  dengan  nilai  akurasi  sebesar  70% dan nilai presisi sebesar 78%.
Salah satu manfaat MBA adalah untuk menentukan produk-produk apa saja yang paling sering dibeli atau digunakan sekaligus oleh para konsumen [4]. Penelitian ini menetapkan nilai minimum support sebesar 50% dan nilai minimum confidence sebesar 60% untuk menghasilkan aturan  asosiasi  produk.  Berdasarkan  rule  yang  didapatkan,  pihak  toko  dapat  mengatur  produk mana saja yang harus dilakukan restock pada bagian inventory serta bagaimana susunan produk tersebut pada rak supermarket.
Teknik Multi level association rule bisa memberikan aturan asosiasi pada tingkatan yang berbeda, yang menggunakan data mart yang memiliki data multi dimensi, sehingga dapat memberikan informasi pada tingkatan yang berbeda [5]. Pada penelitian ini, MBA dimanfaatkan untuk  menemukan  itemset  yang  dipesan  secara  bersamaan  pada  data  pemesanan  barang  untuk pelaksanaan strategi cross selling. Pemrosesan data mining menghasilkan rules yang memenuhi minimum confidence dan minimum support pada level 1 (Produk) 1 rule, pada level 2 (Jenis) 1 rule,  pada  level  3  (Tipe)  12  rule,  dan  pada  level  4  (Kemasan)  12  rule.  Rule  tersebut  dipakai sebagai bahan pertimbangan pembuatan strategi distribusi barang yang efektif.
128 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 126-136 E-ISSN 2503-2933
Berdasarkan  acuan  penelitian  terdahulu  yang  telah  dijelaskan,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  MBA  pada  dataset  transaksi  penjualan  di  West  Store  Supermarket  menggunakan teknik sequential pattern mining, yaitu dengan algoritma Generalized Sequential Pattern (GSP). Algoritma GSP dapat digunakan untuk menghasilkan aturan asosisasi dan aturan sekuensial dari proses ekstraksi terhadap data produk yang dibeli pada data transaksi penjualan. Dengan adanya kedua  aturan  tersebut,  diharapkan  dapat  menghasilkan  strategi  penjualan  yang  lebih  baik dibandingkan  hanya  menggunakan  aturan  asosiasi  saja.  Proses  pencarian  aturan  asosiasi  dan sequential  dengan  algoritme  GSP  akan  dilakukan  menggunakan  Phyton,  di  mana  hasil analisisnya akan divalidasi menggunakan pengujian Blackbox.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka pemikiran dalam penelitian ini merupakan kerangka pemecahan suatu masalah yang sudah diidentifikasi, melingkupi Permasalahan, Kesempatan, Solusi, Pendekatan, Usulan, Validasi dan Hasil. Kerangka pemikiran penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
E- ISSN 2503-2933   129
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Kerangka penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1. Identifikasi masalah dilakukan pada West Store Supermarket, di mana difokuskan pada penentuan strategi penjualan yang lebih baik berdasarkan data penjualan yang dimiliki. Pendekatan MBA dengan teknik Sequential Pattern Mining akan  dimanfaatkan  untuk  menghasilkan  keluaran  berupa  pola  asosiasi  dan  sekuensial produk. Pola tersebut dapat dimanfaatkan untuk penentuan strategi penjualan di supermarket.

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan pendekatan machine learning untuk menggali pengetahuan dari sekumpulan dataset menggunakan  pendekatan  kecerdasan  buatan,  statistika  dan  matematika. Data mining adalah proses ekstraksi atau "pertambangan" pengetahuan dari sejumlah besar data [6].
Data  Mining juga  disebut  sebagai  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  kumpulan  data [7].  Fungsi data  mining dibagi  berdasarkan  dua  jenis  pembelajaran,  yaitu supervised dan unsupervised ,  di  mana  kedua  fungsi  tersebut  kemudian  dibagi  lagi  menjadi  lebih  spesifik. Membagi  fungsi data  mining menjadi  beberapa  fungsi,  yaitu  fungsi association , sequence, clustering, classification, regretion, forecasting dan solution.

## 2.3 Market Basket Analysis (MBA)
Istilah Market  Basket  Analysis (MBA)  muncul  dari  kebiasaan  konsumen  yang memasukkan  barang  ke  dalam  keranjang  belanja.  Informasi  mengenai  produk-produk  yang dibeli oleh para konsumen dalam satu waktu dapat memberikan informasi bagi pengelola toko atau swalayan untuk menambah keuntungan bisnisnya  [3].

## 2.4 Sequential Pattern Mining
Dataset transaksi  penjualan  biasanya  memuat  informasi  tentang  ID  transaksi,  tanggal transaksi, produk yang dibeli beserta jumlah yang harus dibayar oleh konsumen. Namun, sering kali  data  transaksi  juga  berisi  identitas  dari  pelanggannya  ( Customer ID).  Dengan  adanya informasi  tentang  ID  konsumen,  pihak  toko  dapat  melakukan Sequential  Pattern  Mining terhadap  dataset  transaksi  penjualan  [8].  Selain  dapat  menghasilkan  pola  asosiasi,  teknik Sequential  Pattern  Mining juga  dapat  menghasilkan  pola  sekuensial  produk  yang  dibeli  oleh konsumen.  Misalnya,  jika  konsumen  membeli  produk  A  pada  transaksi  pertama,  maka  di transaksi berikutnya akan membeli produk A dan produk B [9].

## 2.5 Algoritme Generalized Sequential Pattern (GSP)
Algoritme  GSP  atau  yang  disebut  dengan  Apriori  All  adalah  suatu  algoritme  untuk memproses  dan  menemukan  pola  sekuensial  dan  non  sekuensial  yang  ada.  Algoritme  GSP digunakan  untuk  memecahkan  masalah  mining  sequence  yang  didasarkan  pada  konsep algoritme  Apriori.  Selain  untuk  menemukan  aturan  asosiasi,  Algoritma  AprioriAll  banyak digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam transaksi pelanggan [10] .
Algoritma  AprioriAll  menghitung  semua  urutan  sedangkan  AprioriSome  dan DynamicSome dirancang untuk hanya menghasilkan urutan maksimal dan oleh karena itu dapat memanfaatkan  ini  dengan  terlebih  dahulu  menghitung  urutan  yang  lebih  panjang  dan  hanya menghitung urutan yang lebih pendek yang tidak terdapat dalam urutan yang lebih panjang [11].
130 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 126-136 E-ISSN 2503-2933

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritme  GSP  pada  penelitian  ini  diimplementasikan  dalam  bahasa  pemrograman Python sesuai dengan aturan atau langkah-langkah yang ada pada algoritme GSP. Setelah kode program  Python  selesai  dibuat,  dilakukan  pengujian Blackbox terlebih  dahulu  sebelum digunakan  untuk  menganalisis dataset West  Store  Supermarket.  Pengujian  ini  dilakukan terhadap dataset sederhana  supaya  dapat  dilihat  alur perhitungan  dan  hasil  akhirnya,  sehingga dapat  dicocokkan  dengan  keluaran  dari  Python.  Adapun  pengujian  ini  bertujuan  untuk memastikan  bahwa rule yang  dihasilkan  oleh  Python  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  dari algoritme GSP. Tabel 1 merupakan dataset yang digunakan untuk pengujian Blackbox .
Tabel 1. Sequence Dataset Transaksi ID Konsumen Time Items 1 10,15,20,25  <{cd}{abc}{abf}{acdf}> 2 15,20 <{abf}{e}> 3 10 <{abf}> 4 10,20,25 <{dgh}{bf}{agh}>
Tabel 1 merupakan dataset transaksi penjualan yang memuat data sequence . Misalnya ID konsumen 1 melakukan transaksi sebanyak 4 kali selama periode waktu tertentu. Pada transaksi pertama,  produk  yang  dibeli  adalah  {cd},  transaksi  kedua  {abc}  dan  seterusnya. Dataset transaksi  penjualan  yang  memuat  data sequence tersebut  dapat  dicari  pola  sekuensialnya menggunakan algoritme GSP.
Tabel 2. Datasetsequence Transaksi SID Sequence 1 ({A,B}, {C}, {F,G}, {G}, {E}) 2 ({A,D}, {C}, {B}, {A,B,E,F}) 3 ({A}, {B}, {F,G}, {E}) 4 ({B}, {F,G})
Datasetsequence pada  Tabel  2  terdiri  dari  4  konsumen,  di  mana  masing-masing konsumen  memiliki  beberapa  sekuen  atau  urutan  transaksinya.  Misalnya  untuk  konsumen pertama, pada transaksi pertama membeli produk A dan B, di transaksi kedua membeli produk C dan seterusnya. Dataset ini akan dicari pola sekuennya menggunakan algoritme GSP dengan nilai minimum support sebesar 2. Langkah pertama pada algoritme GSP adalah mencari support count atau  frekuensi  kemunculan  dari  masing-masing  produk  yang  muncul  di dataset seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Support Count Produk Items Frekuensi Kemunculan {A} 3 {B} 4 {C} 2 {D} 1 {E} 3 {F} 4 {G} 3
E- ISSN 2503-2933   131
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Berdasarkan Tabel 3, item yang memenuhi nilai minimum support adalah nilai items pada table 3 sehingga, A, B, C, E, F, G merupakan frequent 1-Sequence (L 1 ) seperti ditunjukkan pada Tabel 4. Item yang tidak memenuhi nilai minimum support tidak dipakai pada tahap berikutnya.
Tabel 4. Frequent 1-Sequence (L 1 ) Items Frekuensi Kemunculan {A} 3 {B} 4 {C} 2 {E} 3 {F} 4 {G} 3
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan Join  Phase dengan  menggabungkan  L 1 dan  L 1 untuk membangkitkan frequent sequence 2-itemset (C 2 ). Data C 2 yang memenuhi nilai minimum support ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Sebagai  catatan,  {A,  B}  adalah  sama  dengan  {B,  A}, sedangkan {AB} tidak sama dengan {BA}. Artinya, {A, B}  merupakan item-item  yang dibeli sekaligus dalam satu kali transaksi, sedangkan {AB} merupakan item-item pada transaksi yang berbeda.
Tabel 5. Frequent 2-Sequence (L 2 ) Items Frekuensi Kemunculan {AB} 2 {AC} 2 {AE} 3 {AF} 2 {AG} 2 {(A,B)} 3 {BE} 3 {BF} 4 {BG} 3 {CE} 2 {CF} 2 {FE} 2 {(F,G)} 3 {GE} 2
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan Join  Phase kembali  yaitu  kali  ini  dengan menggabungkan  L 2 dan  L 2 untuk  membangkitkan frequent  sequence  3-itemset (C 3 ).  Sebagai contoh, sequence {AB} dan {BE} dapat digabungkan  menjadi {ABE}, {AB} dan {BF} dapat digabungkan  menjadi  {ABF},  sedangkan  {AB}  dan  {AC}  tidak  dapat  digabungkan.  Hasil penggabungan  L 2 dengan  L 2 dan  yang  memenuhi  nilai minimum  support ditunjukkan  pada Tabel 6.
132 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 126-136 E-ISSN 2503-2933
Tabel 6. Frequent 3-Sequence (L 3 ) Items Frekuensi Kemunculan {ABE} 2 {ABF} 2 {ACE} 2 {ACF} 2 {AFE} 2 {A(F,G)} 2 {AGE} 2 {BFE} 2 {B(F,G)} 3 {BGE} 2 {(F,G)E} 2
Hasil pembangkitan sekuen pada Tabel 6 akan diproses lagi dengan cara menggabungkan L 3 dengan L 3 untuk mendapatkan L 4 . Hasil penggabungan ini ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Frequent 4-Sequence (L 4 ) Items Frekuensi Kemunculan {A(F,G)E} 2 {B(F,G)E} 2
Hasil  pada  L 4 merupakan  hasil  akhir,  di  mana  sekuen  pada  L 4 tersebut  sudah  tidak  bisa lagi untuk digabungkan, karena akan menghasilkan sekuen yang sama. Adapun hasil akhir dari pembangkitan sequence ini hanya ada 2 sequence yaitu {A (F, G) E} dan {B (F, G) E} dengan frekuensi  kemunculan sebanyak  2  kali.  Hasil lengkap  untuk  pembangkitan  sekuen  yang  sudah dilakukan ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8.Hasil Pembangkitan Frequent Sequence dari L 1 Hingga L 4 L 1 L 2 L 3 L 4 {A} 3 {AB} 2 {ABE} 2 {A(F,G)E} 2 {B} 4 {AC} 2 {ABF} 2 {B(F,G)E} 2 {C} 2 {AE} 3 {ACE} 2 {E} 3 {AF} 2 {ACF} 2 {F} 4 {AG} 2 {AFE} 2 {G} 3 {(A,B)} 3 {A(F,G)} 2 {BE} 3 {AGE} 2 {BF} 4 {BFE} 2 {BG} 3 {B(F,G)} 3 {CE} 2 {BGE} 2 {CF} 2 {(F,G)E} 2 {FE} 2 {(F,G) 3 {GE} 2 {AB} 2
E- ISSN 2503-2933   133
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Setiap sequence yang diperoleh dapat dihitung nilai support dan confidence . Nilai support atau  nilai  penunjang  menunjukkan  persentase  keberadaan sequence tersebut  dalam dataset , sedangkan  nilai confidence atau  nilai  kepastian  akan  menunjukkan  seberapa  kuat  kombinasi item  dalam sequence tersebut. Sequence pada  L 4 yaitu  {A  (F,  G)  E}  memiliki  nilai supportcount sejumlah  2  dari  jumlah  semua  konsumen  (yaitu  4  konsumen),  sehingga  nilai support adalah  2  /  4  *  100%  =  50%  atau  0.500.  Sedangkan  nilai confidence untuk sequence tersebut  adalah  sebesar  nilai support  count dibagi  jumlah  konsumen  yang  membeli  item  pada bagian antecedent (A), sehingga nilai confidence adalah 2 / 3 * 100% = 66.67% atau 0.667. Hasil perhitungan yang sudah dilakukan sebelumnya kemudian akan dicocokkan dengan hasil  yang  dikeluarkan  oleh  kode  program  Python.  Pada  kode  program  tersebut,  user  diminta untuk menginputkan minimum support seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Inputan Nilai Minimumsupport
Setelah  nilai minimum  support dimasukkan,  maka  program  Python  akan  melakukan pembangkitan sequence pattern menggunakan algoritme GSP. Hasil pola sekuen yang berhasil dibangkitkan akan disimpan dalam file .txt. Tampilan hasil ini ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Hasil Pembangkitan Sequence Pattern
Gambar  4  merupakan  hasil  pembangkitan  pola  sekuen  dari  L 1 sampai  L 4 .  Pada  gambar tersebut  ditampilkan  pola  sekuen  khusus  pada  L 3 dan  L 4 .  Berdasarkan  keluaran  pada  kode program  Python  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  pada  algoritme  GSP  telah
134 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 126-136 E-ISSN 2503-2933
berhasil  diimplementasikan.  Selanjutnya  kode  program  Python    ini  akan  digunakan  untuk melakukan  pembangkitan sequencepattern pada dataset West  Superstore. Dataset ini ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Dataset West Superstore
Dataset WestSuperstore  memiliki  1.598 record dan  merupakan sequence  dataset , sehingga dapat dianalisis menggunakan algoritme GSP. Proses pembangkitan sequence pattern membutuhkan  waktu  selama  666.47  detik,  di  mana  menggunakan  nilai  minimum support sebesar 2. Hasil pembangkitan sequence pattern tersebut ditujukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil pembangkitan sequencepattern
Jumlah sequence  pattern yang  berhasil  dibangkitkan  adalah  391  aturan,  di  mana  terdiri dari  390  aturan  L 1 dan  1  aturan  L 2 .  Berdasarkan  hasil  tersebut,  hanya  ada  1 subsequence saja pada  L 2 dan  merupakan frequencepattern ,  di  mana  konsumen  memiliki  kecenderungan  untuk membeli  produk Carina  Double  Wide  Media  Storage  Towers  in  Natural  &  Black bersamaan dengan  membeli  produk  GBC Wire  Binding  Combs .  Hasil  ini  didukung  dengan  nilai support sebesar 0.00389 dan nilai confidence sebesar 0.5. Pihak supermarket dapat menggunakan aturan tersebut  untuk  strategi  pemasaran,  misalnya  dengan  memberikan  potongan  harga,  membuat bundling product maupun sebagai acuan dalam penempatan produk pada halaman toko online .
E- ISSN 2503-2933   135
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil mengimplementasikan algoritme GSP dalam bahasa pemrograman Python.  Hasil  pengujian  Blackbox  menunjukkan  bahwa  hasil  pembangkitan  sequence  pattern dari  kode  program  Python  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  dalam  algoritme GSP.
Pada analisis terhadap sequence dataset West Superstore didapatkan hasil bahwa semakin banyak  jumlah  transaksi  penjualan  yang  dianalisis,  maka  waktu  komputasi  pembangkitan sequence pattern juga semakin lama. Berdasarkan hasil pengujian, dataset sequence yang terdiri dari  23  record  membutuhkan  0.01  detik  untuk  membangkitkan  sequence  pattern,  sedangkan pada pengujian kedua di mana melibatkan 1.598 record data membutuhkan 666.47 detik untuk pembangkitan sequence pattern.
Algoritme  GSP  berhasil  membangkitkan  2  jenis  aturan,  yaitu  frequentitem  dan sequencepattern.  Pada  percobaan  yang  sudah  dilakukan  pada  datasetWestSuperstore  hanya menghasilkan keluaran berupa frequentitem saja, yaitu dengan nilai minimumsupport sebesar 2. Aturan  yang  dihasilkan  tersebut  masih  bisa  untuk  dimanfaatkan  untuk  penentuan  strategi penjualan, misalnya dengan memberikan potongan harga, penyusunan bundling produk maupun sebagai acuan dalam supermarket layouting.

## 5. SARAN
Berikut ini beberapa saran penelitian lanjutan:
a. Kualitaskomputasi  pada  algoritme  GSP  dapat  diperbaiki  melalui  pengkodean  yang  lebih baik, sehingga menghasilkan waktu komputasi yang lebih efisien.
b. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan untuk pengembangan berikutnya, misalnya dengan memperhitungkan jumlah item yang dibeli untuk proses pembangkitan rule

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Kaur and S. Kang, 2016, “Market Basket Analysis: Identify the Changing Trends of Market  Data  Using  Association  Rule  Mining,” Procedia  Comput.  Sci. ,  Vol.  85,  No. CMS, pp. 78–85, doi: 10.1016/j.procs.2016.05.180.
[2] F.  Kurniawan,  B.  Umayah,  J.  Hammad,  S.  M.  S.  Nugroho,  and  M.  Hariadi,  2017, “Market Basket Analysis to Identify Customer Behaviours by Way of Transaction Data,” Knowl. Eng. Data Sci. , Vol. 1, No. 1, p. 20, doi: 10.17977/um018v1i12018p20-25.
[3] Rizkybayunovrianto  and  Muslim,  2020, “Penerapan  Metode  Market  Basket  Analysis pada  Minimarket  Toko  Baru,”  Indones.  J.  Data  Sci. ,  Vol.  1,  No.  1,  pp.  1–5,  doi: 10.33096/ijodas.v1i1.2.
[4] D.  Gunawan,  2015, “Pengembangan  Aplikasi  Market  Basket  Analysis  Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket, ” Semin. Nas. Apl. Teknol.
Inf. , pp. 1–6.
136 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 126-136 E-ISSN 2503-2933
[5] A.  Santoso,  T.  Pradana,  and  Ulyontang, 2015, “Penggalian  Kaidah  Multilevel Association Rule dari Data Mart Swalayan Asgap Krian,” Ideatech , pp. 67–75,
[6] P.  N.  Sabrina,  2016, “Penerapan  Sequential  Pattern  Mining  pada  Data  Pemesanan Untuk Strategi Penawaran dan Pemasaran Produk,” Annu. Res. Semin. 2016 , Vol. 2, No. 1, pp. 449–455,
[7] F. Marisa, 2014, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” Teknol. Inf. , Vol. 4, No. 2, pp. 90–97.
[8] R.  Srikant  and  R.  Agrawal,  1996, “Mining  Sequential  Patterns:  Generalizations  and Performance  Improvements,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (Including  Subser.  Lect.  Notes Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics) ,  Vol.  1057  LNCS,  pp.  3–17,  doi: 10.1007/bfb0014140.
[9] R.  A.  R.  Srikant,  1995, “Mining  Sequential  Patterns,” in Proceedings  of  The  Eleventh International Conference on Data Engineering , doi: 10.1109/ICDE.1995.380415.
[10]  I.  S.  Sitanggang,  N.  A.  Husin,  A.  Agustina,  and  N.  Mahmoodian,  2010, “Sequential Pattern Mining On Library Transaction Data,” Proc. 2010 Int. Symp. Inf. Technol. - Vis. Informatics, ITSim’10 , Vol. 1, pp. 7–10, doi: 10.1109/ITSIM.2010.5561316.
[11]  C.  H.  Mooney  and  J.  F.  Roddick,  2013, “Sequential  Pattern  Mining  -  Approaches  and Algorithms,” ACM Comput. Surv. , Vol. 45, No. 2, , doi: 10.1145/2431211.2431218.