L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## ANALISIS KONSUMSI KONSUMEN PADA SWALAYAN DAN MINIMARKET
Oleh :
Afrizal 1)
1 ) Dosen Tetap STMIK Nurdin Hamzah,   J a m b i   3 6 1 2 1 E-mail : l afrizal671@yahoo.co.id
Abstract- This research seeks to develop a business strategy putting the groceries that are tailored to consumer consumption patterns in the Self. The next process is to categorize the items that are used as a reference layout improvements, so get recommendations for improvement layouts stating that sugar is approximated with bread, tea, coffee, and milk. Thus, the arrangement of merchandise can be adjusted with the association rules to fit the consumption patterns of consumers.
Keywords : Analysis of consumer consumption

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dan  persaingan  bisnis dalam  perdagangan  dunia  melalui  ekonomi  pasar bebas dan kemajuan teknologi informasi membawa perusahaan  pada  tingkat  persaingan  yang  semakin ketat  dan  semakin  terbuka  dalam  memenuhi tuntutan  pelanggan  yang  juga  semakin  tinggi. Perusahaan  harus  bisa  menerapkan  strategi  bisnis yang  baik  untuk  bisa  bersaing  dan  tetap  memiliki pangsa  pasar.  Persaingan  dalam  bisnis  tidak  bisa dipisahkan  dari  teknologi  informasi  yang  menjadi topik  hangat  untuk  saat  ini.  Salah  satunya swalayan,  dari  pihak  swalayan  selalu  berusaha mewujudkan  kepuasan  bagi  konsumen  dengan menyediakan  produk  yang  berkualitas,    layanan yang  unggul,  dan  akrab  bersahabat,  serta  dalam suasana  belanja  yang  menyenangkan,  namun karena terjadi persaingan dengan swalayan lainnya maka diperlukan strategi–strategi untuk mempertahankan bisnis ritel tersebut.
Sehubungan  dengan  itu  suatu  swalayan harus  mengerti  apa  yang  sebenarnya  diinginkan oleh    konsumennya    untuk    memberikan kenyamanan dalam berbelanja di swalayan tersebut,  terutama  dalam  memberikan  kemudahan untuk  memilih  barang  belanjaan  yang  diinginkan oleh  kosumen.  Sebagai  contoh  dalam  peletakan barang-barang  belanjaan  yang  tersusun  di  dalam rak  sebaiknya  disesuaikan  dengan  pola  belanja konsumen.
Hal  ini  masih  belum  sejalan  jika    melihat kecenderungan  pola  konsumen  dalam  berbelanja yang  biasanya  membeli  barang  dengan  pola hubungan  produk  yang  berdekatan  dan  dibeli secara  bersama-sama.  Oleh    karena    itu,    sangat penting  untuk menempatkan barang sesuai dengan pola  konsumsi  konsumen  yang  sebenarnya  dapat
mempengaruhi  selera  belanja  konsumen  serta penjualan terhadap suatu produk (Albion Research, 2007 dalam Lestari, 2009).

## II.TINJAUAN PUSTAKA

## 2. Data mining
Data  mining  membantu  perusahaan  untuk mendapatkan  pola  dari  data-data  yang  tersimpan didalam  basis  data  perusahaan.  Pengetahuan  yang diperoleh  tersebut  akan  menjadi  pedoman  dalam mengambil tindakan-tindakan bisnis sebagai  upaya pemeliharaan  dan  peningkatkan  tingkat  kompetitif bisnis  perusahaan.  Walaupun    sudah    banyak perangkat  lunak  yang  menawarkan  kemampuan dalam  proses  data  mining,  keterlibatan  manusia sangat  dibutuhkan  dalam  setiap  fase  proses  data mining  itu  sendiri.  Pemahaman  terhadap  model statistik  dan  matematik  yang  digunakan  dalam perangkat  lunak  sangat  dituntut.  Banyak  pihak yang  telah  mendefiniskan  data  mining.  Berikut beberapa definisi data mining :
―Data  mining  merupakan  suatu  proses  pencarian pola  dari  data-data  dengan  jumlah  yang  sangat banyak  yang  tersimpan  dalam  suatu  tempat penyimpanan  dengan  menggunakan  teknologi pengenal    pola,  teknik  statistik,  dan  matematik.‖ (GartnerGroup)
―Data  mining  merupakan analisis dari sekumpulan data yang diamati (sangat besar) untuk menemukan hubungan  yang tidak terduga  dan  merangkum data dengan  cara  yang  baru  yang  dapat  dipahami  dan berguna  bagi  pemilik  data.‖  (Hand  etal.)  ―Data mining  merupakan  proses  eksplorasi  dan  Analisis data yang berjumlah sangat besar untuk menemukan  pola  dan  aturan  yang  berarti.‖ (Berryand Linoff)
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 2.1 Fungsi Data Mining
Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  tugas/fungsi  yang  dapat  dilakukan, yaitu (Larose, 2005/Kusrini & Luthfi,2009) :

## a. Deskripsi
Deskripsi  pola  dan  trend  data  sering dideskripsikan. Deskripsi tersebut sangat membantu dalam menjelaskan pola dan trend yang terjadi.  Model  data  mining  harus  setransparan mungkin,  dimana  hasilnya  dapat  mendeskripsikan pola dengan jelas.

## b. Estimasi
Estimasi  mirip  dengan  klasifikasi  kecuali variabel  target-nya  numerik  ketimbang  kategori. Model  yang  dibangun  menggunakan  record  yang lengkap,  yang  menyediakan  nilai  variabel  target dan predictor. Untuk observasi yang baru, estimasi nilai  variabel  target  ditentukan,  berdasarkan  nilai- nilai predictor.

## c. Prediksi
Prediksi  mirip  dengan  klasifikasi  dan estimasi,  kecuali  dalam  prediksi,  nilai  dari  hasil terjadi di masa datang.

## d. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi,  variabel  target-nya merupakan  kategorikal.  Model  data  mining memeriksa  set  record  yang    besar,  tiap  record mempunyai  informasi  variabel  target  dan  set  input atau variabel predictor.

## e. Clustering
Clustering  merupakan  pengelompokkan record,  observasi,  atau  kasus  ke  dalam  kelas-kelas objek  yang  mirip.    Clustering  berbeda    dengan klasifikasi  dimana  dalam  clustering  tidak  terdapat variabel  target.  Clustering  tidak  mencoba  untuk melakukan klasifikasi, mengestimasi, atau memprediksi nilai dari variable target. Akan tetapi, algoritma  clustering  mencoba  untuk  melakukan pembagian  terhadap  keseluruhan  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  memiliki  kemiripan (homogen),  yang  mana  kemiripan  antar  record dalam  cluster  dimaksimal  dan  kemiripan  record diluar cluster diminimal.

## f. Asosiasi
Asosiasi  merupakan  suatu  tugas  untuk menemukan atribut-atribut yang ―terjadi‖ bersamaan. Tugas asosiasi mencoba untuk
menemukan aturan untuk mengkuantifikasi hubungan  antara  dua  atau  lebih  atribut.  Aturan asosiasi berbentuk ―If antecedent, then consequent‖, bersama-sama dengan ukuran support dan confidence yang berhubungan dengan aturan.

## III. PERANCANGAN DAN HASIL

## 3 Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis  atau  MBA, merupakan salah satu tipe analisis data yang paling sering digunakan dalam dunia pemasaran (Megaputer,  2007).  T  ujuan  dari  Market  Basket Analysi s adalah untuk menentukan produk-produk apa  saja  yang  paling  sering  dibeli  atau  digunakan sekaligus  oleh  para  konsumen.  Proses  Market Basket    Analysis  ini  adalah  dengan  menganalisis buying  habits  konsumen  dengan  menemukan asosiasi  antar  produk-produk  yang  berbeda  yang diletakkan konsumen dalam shopping basket.
Istilah  Market  Basket  Analysis  sendiri datang  dari  kejadian  yang  sudah  sangat  umum terjadi  di  dalam  pasar  swalayan,  yakni  ketika  para konsumen  memasukkan  semua  barang  yang mereka  beli  ke  dalam  keranjang  (basket)  yang umumnya telah disediakan oleh pihak swalayan itu sendiri.  Informasi  mengenai  produk-produk  yang biasanya  di  beli  secara  bersama-sama  oleh  para konsumen dapat memberikan ―wawasan‖ tersendiri bagi  para  pengelola  toko  atau  swalayan  untuk menaikkan laba bisnisnya (Albion Research, 2007).
Informasi  -  informasi  atau  pengetahuan seperti  di  atas  tentunya  tidak  hanya  bermanfaat  di dalam lingkungan pemasaran untuk pasar swalayan saja.  Beberapa    bisnis  yang  bergerak  di  luar wilayah  ini  pun  bisa  menikmati  manfaat  dari adanya  Market  Basket  Analysis  ini  .  Sebut  saja misalnya;    toko-toko  virtual  yang  menjual  produk produknya secara on-line, bank-bank yang memberikan  fasilitas  layanan  kartu  kredit  untuk para  nasabahnya,  perusahaan  penyedia  jasa asuransi  ,  restoran  fast-food,  toko  baju,  toko buku, dan    lain-l  ain.  Untuk  beberapa  kasus,  pola  dari barang-barang  yang  di  beli  secara  bersamaan  oleh konsumen  mudah untuk di tebak,  misalnya susu di beli bersamaan dengan roti .
Namun,  mungkin  saja  terdapat  suatu  pola pembelian  barang  -barang  yang  tidak  pernah terpikirkan  sebelumnya  Misalnya,    pembelian minyak  goreng  dengan  deterjen.    Mungkin  saja pola seperti ini tidak pernah terpikirkan sebelumnya  karena  minyak  goreng  dan  deterjen tidak  mempunyai  hubungan  sama  sekali  ,  baik sebagai barang pelengkap maupun barang
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
pengganti  .  Hal  ini  mungkin  tidak  pernah terpikirkan  sebelumnya  sehingga  tidak  dapat  di antisipasi  jika  terjadi  sesuatu,  seperti    kekurangan stok  deterjen  misalnya.  Ini  lah  salah  satu  manfaat yang  dapat  di  peroleh  dari  melakukan  Market Basket  Analysis.  Dengan  melakukan  proses  ini secara  otomatis,  seorang  manajer  tidak  perlu mengalami  kesulitan  untuk  menemukan  pola barang-barang  apa  saja  yang  mungkin  di  beli secara  bersamaan.

## 3.1 Definisi Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis  adalah  teknik  matematis yang  biasa  digunakan  oleh  marketing  profesional untuk  menyatakan  kesamaan  antara  produk individu  atau  kelompok  produk.  Market  Basket Analysis berkenaan dengan sekumpulan permasalahan bisnis yang berkaitan untuk mengetahui point of sale dari data transaksi.

## 3.2 Konsep Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis  merupakan  salah satu  contoh  penerapan  Association  Rule.  Untuk menyampaikan  ide  mendasar  dari  Market  Basket Analysis, dimulai dengan melihat gambar keranjang  belanjaan  pada  Gambar  2.1  yang  berisi bermacam-macam barang yang dibeli oleh seseorang  di  sebuah  supermarket.  Keranjang  ini berisi  bermacam-macam  barang  seperti  roti,  susu, sereal,  telur,  mentega,  gula,  dan  sebagainya. Sebuah  keranjang  memberitahukan  kepada  kita tentang  apa  saja  yang  dibeli  oleh  seorang konsumen  dalam  satu  waktu.  Sebuah  daftar belanjaan  yang lengkap  yang  diperoleh dari semua konsumen  memberikan  kita  informasi  yang  sangat banyak,  dan  ini  dapat  menjelaskan  barang-barang apa  saja  yang  paling  penting  dari  bisnis  penjualan yaitu  ―apa  barang  yang  dibeli  oleh  konsumen  dan kapan‖.
Setiap  konsumen  membeli  seperangkat barang-barang  yang  berbeda,  dalam  jumlah  yang
berbeda,  dan  dalam  waktu  yang  berbeda.  Market Basket  Analysis  menggunakan  informasi  apa  yang dibeli oleh konsumen untuk menyediakan tanda/informasi  yaitu  siapa  mereka  dan  mengapa mereka  melakukan  pembelian  tersebut?  Market Basket  Analysis  menyediakan  pengertian  tentang barang  dagangan  dengan  memberitahukan  kepada kita  produk-produk  mana  yang  memungkinkan untuk  dibeli  secara  bersamaan  dan  produk  mana yang lebih disetujui untuk dipromosikan.

## 4 Analisis Asosiasi (association rule)
Analisis  asosiasi  atau  association  rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.  Contoh  dari  aturan  asosiatif  dari  analisis pembelian  di  suatu  pasar  swalayan  adalah mengetahui besarnya kemungkinan seorang pelanggan  untuk  membeli  roti  bersamaan  dengan susu.  Dengan  pengetahuan  tersebut,  pemilik  pasar swalayan  bisa  mengatur  penempatan  barangnya atau  merancang  kampanye  pemasaran  dengan menggunakan  kupon  diskon  untuk  kombinasi barang tertentu.
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai salah  satu  teknik  data  mining    yang  menjadi  dasar dari  berbagai  teknik  data  mining  lainnya. Khususnya,  salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi yang disebut analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern  mining)  yang  menarik  perhatian  banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien.
Analisa asosiasi digunakan untuk menemukan semua aturan asosiasi yang memenuhi syarat  minimum  untuk  support (minimum support) dan  syarat  minimum  untuk  confidence  (minimum confidence).  Support  (Nilai  Penunjang)  adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan  confidence  (Nilai  kepastian)  adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi (Kusrini & Luthfi, 2009).
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## Flow Chart Program Analisis Asosiasi
Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  bisa diketahui  menggunakan  dua  parameter,  support  (nilai penunjang)  yaitu  presentase  kombinasi  item  tersebut dalam database dan confidence (nilai kepastian)  yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi.
Berikut  ini  adalah  Tahapan  Metodologi  Analisis Asosiasi :
Tabel 1: data transaksi pembelian bahan makanan.
Syaratnya  adalah  nilai  support  adalah  2  dan  nilai confidence adalah 60%. Berikut perhitungan pencariannya :
1. Identifikasi item ke dalam tabel.
Tabel 2:
Tabel  diatas  adalah  penjabaran  transaksi  yang  telah dipisahkan  menurut  jenis  bahan  makanannya  satu persatu.  Pada  transaksi  pertama,  ada  item  susu,  teh, gula.  Pada  pembelian  susu  terdapat  6  kali  pembelian dari  10  kali  transaksi,  begitu  juga  seterusnya kemudian dijumlahkan pada tiap kolomnya.
Tabel 3 : 2 item.
Setelah penjabaran pada tabel 2, terdapat 5 item pada 10 kali transaksi pembelian,  yaitu susu, teh, gula, roti dan  kopi.  Dari  5  item  itu  kita  kombinasikan,  yaitu membuat  kemungkinannya  dengan  2  item  saja.  Pada tabel  diatas  terdapat  6  item  pembeliannya  diatas minimal  support,  yaitu  2.  Kombinasi  yg  kita  ambil hanya yang nilainya lebih dari atau sama dengan 2.
Tabel 4 : 3 item
Setelah  membuat  2  item  kombinasi,  kemudian  kita membuat 3 item kombinasi. Lihat di ceklist terdapat 3 pembelian  kemudian  jumlahkan.  Seperti  pencarian diatas,  kombinasi  pembeliannya  yang  kita  butuhkan adalah  diatas  minimal  support  2.  Jadi  kombinasi  yg kita  ambil  hanya  yang  nilainya  lebih  dari  atau  sama dengan 2.
2. Menentukan/Menganalisa  Pola  Frekuensi Tinggi (nilai support).
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  database. Nilai  support  sebuah  item  diperoleh  dengan  rumus berikut:
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
sedangkan  nilai  support  dari  2  item  diperoleh  dari rumus 2 berikut :
Tabel 5 : 2 item
Satukan  data  yang  minimal  support  2  ke  dalam  satu tabel. Nilai 4 pada tabel susu, gula didapat dari berapa banyak jumlah kombinasi pada transaksi, dan nilai 10 adalah jumlah transaksi secara keseluruhan pada tabel 2.  Hasil  pembagian  4/10  kemudian  dikalikan  100 maka  hasilnya  40%.  Begitu  juga  seterusnya  cara pencarian pada tabel-tabel selanjutnya.
Tabel 6 : 3 item
Nilai 2 pada tabel gula, kopi, susu didapat dari tabel 4, yaitu berapa banyak jumlah kombinasi pada transaksi, dan  nilai  10  adalah  jumlah  transaksi  secara keseluruhan pada tabel 2. Perhitungan pencarian pada 3 kombinasi diatas sama seperti perhitungan pencarian pada tabel sebelumnya.

## 3. Menentukan Aturan Asosiasi.
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung confidence aturan assosiatif A  B . Nilai  confidence  dari  aturan    A  B  diperoleh  dari rumus berikut :
Tabel 7 : 2 item
PadaTabel  3,  terdiri  dari  6  kombinasi  yang  minimal support  adalah  2,  sehingga  terdapat  12  aturan. Pada Tabel 3, kombinasi 1 yaitu 'susu,gula', maka kita buat kalimatnya menjadi 'Jika membeli susu maka membeli gula'.  Kemudian  tinggal  dibalik  saja  menjadi  'Jika membeli  gula  maka  membeli  susu  '.  Begitu  juga seterusnya.
Nilai  4  didapat  dari  jumlah  kombinasi  ‗susu,gula‘ pada Tabel 3 dan nilai 6 didapat dari jumlah transaksi pembelian susu pada Tabel 2, lalu dikalikan 100. Nilai 4 tetap didapat dari jumlah kombinasi ‗susu,gula‘ pada Tabel  3,  sedangkan  nilai  8  didapat  dari  jumlah transaksi gula pada Tabel 2  lalu dikalikan 100. Begitu juga  seterusnya  cara  pencarian untuk  aturan selanjutnya.
Tabel 8 : 3 item
Karena  perhitungan  kali  ini  3  item,  jadi  1  kombinasi terdiri dari 3 Aturan. Pada Tabel 6 ada 'gula,kopi,susu' yg  memenuhi  syarat  Minimal  Support  2,  jadi kalimatnya  'Jika  membeli  gula+kopi  maka  membeli susu'. Begitu seterusnya.
Nilai 2 didapat dari jumlah kombinasi 'gula,kopi,susu' yg  sudah  memenuhi  syarat  Minimal  Support  2  pada Tabel  4  dan  nilai  3  didapat  dari  jumlah  kombinasi gula+kopi  pada  Tabel  6  lalu  dikalikan  100.  Begitu seterusnya.

## 4. Membuat Aturan Final.
Setelah  aturan  asosiasi  ditemukan  yang  memenuhi syarat,  dengan  menghitung  aturan  final.  Rumus pencarian aturan final adalah sebagai berikut :
Aturan Final = Nilai support x Nilai confidence
Tabel 9 :
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Lihat Tabel 7 dan Tabel 8. Pada soal, syarat Minimal Confidence=  60%,  jadi  kita  ambil  data  aturan  yang nilainya  lebih  atau  sama  dengan  60%.  Masukan  data dalam  tabel.  Kemudian  kita  kalikan  Nilai  Support pada Tabel  5  dan  Tabel  6  dan  Nilai  Confidence  pada Tabel 7 dan Tabel 8 lalu dibagi 100.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Dengan penelitian menggunakan alat analisis ini  dapat  membantu  seorang  manejer  untuk melihat  apa  sesuai  dengan    selera  konsumen di swalayan dan supermarket sehingga  tidak perlu  mengalami  kesulitan  membeli  barang secara bersamaan.
2. Dengan  menggunakan  metode  analisis  ini dapat  membeli  barang  yang  berbeda  dengan produk yang berbeda  sehingga produk mana yang lebih baik untuk dipromosikan.
3. Untuk para pemilik swalayan dan supermarket  dengan  analisis  ini  membantu untuk meningkatkan pendapatan.

## Saran
Dengan  metode  analisis  ini  masih  mengalami beberapa  kendala  dalam  menganalisis  barang karena    kesalahan  dari  human  error  dan  produk- produk  yang dianalisis.

## Daftar Pustaka
Gordon  S.  Linoff,  2004,  Data  Mining  Techniques  : For  Marketing,  Sales,  and  Customer  Relationship Management,  Wiley Publishing, Indianapolis.
Kusrini  dan  Luthfi,  E.T,  2009,  Algoritma  Data Mining¸ Andi Offset, Yogyakarta
Tang,  Z  dan  MacLennan,  J,  2005,  Data  Mining  with SQlServer 2005, Wiley Publishing, Indianapolis
Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Luthfi.  2009.  Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.

## DAFTAR RIWAYAT HIDUP PENULIS
Nama : Ir. Afrizal, ME TTL : Jambi /5 April 1972 NIK/NIDN : 04.021 /1005047201 Pend. Terakhir        : S2 (Ekonomi Pembangunan)
Bidang Keahlian       : Ekonomi Pembangunan Jabatan Fungsional   : Lektor