E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 6, No. 1, pp. 96-104, May 2023 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/79963 https://doi.org/10.13057/ijas.v6i1.79963 Copyright   Author 2022

## Aplikasi Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Mengetahui Pola Belanja Konsumen pada Online Shop Amerta Fashion
Iut Tri Utami*, Rahmila Dapa Departemen Statistika, Universitas Diponegoro
*Corresponding author : triutami.iut@gmail.com
Abstract.  In  this  era  of  globalization,  society  has  been  facilitated  in  various  ways  due  to  advances  in technology,  one  of  which  is  the  use  of  the  internet.  One  of  the  goals  of  the  continuous  development  of technology is to meet human needs. According to a global survey conducted by Nielsen Online in 2009, more than 85% of the world's population has used the internet for buying and selling transactions. The increase in purchases made online, especially during this pandemic period, shows that people have begun to be technology literate. The large number and rapid growth of data often overwhelm business actors in processing  data  so  that  they  are  left  unorganized,  even  though  the  data  obtained  can  produce  useful information to support decisions or assist in determining marketing strategies. This difficulty also occur at Online  Shop  Amerta  Fashion.  This  study  uses  one  of  the  data  mining  methods,  namely  Market  Basket Analysis with a priori algorithm which goes through the stages of data collection, formation of association rules, and concluding. Market basket analysis can determine consumer buying patterns and also find out which items are selling well. The results obtained is that consumers of Online Shop Amerta Fashion didn’t only buy 1 item in a transaction. Boyfriend Jeans Highwaist and Wrap Top Summer are 2 types of items that are popularly purchased by consumers so that they become the most influential items in the overall purchasing transactions from Online Shop Amerta Fashion from January 4, 2021 to June 18, 2021.
Keywords: data mining; association rules; market basket analysis; Apriori; Online Shop Amerta Fashion

## 1. PENDAHULUAN
Internet dapat digunakan dengan mudah oleh masyarakat akibat majunya teknologi di era globalisasi. Lebih dari 85% populasi penduduk di dunia  menggunakan  internet untuk transaksi jual  beli  [1].  Suatu  organisasi  besar  maupun  organisasi  kecil  tidak  dapat  dipisahkan  dari  data, tidak terkecuali dengan Online Shop . Banyaknya jumlah serta pertumbuhan data yang pesat sering membuat  kewalahan  para  pelaku  usaha  dalam  mengolah  data  sehingga  dibiarkan  tidak  teratur. Kesulitan  tersebut  juga  terjadi  pada Online  Shop Amerta Fashion sehingga  diperlukan  pola pembelian pelanggan yang dapat memberikan keuntungan bagi toko.
Online Shop Amerta Fashion merupakan salah satu e-commerce (transaksi perdagangan dengan  menggunakan  media  internet)  yang  bergerak  di  bidang  industri  pakaian.  Seiring berjalannya waktu, transaksi pada Online Shop Amerta Fashion mulai mengalami permasalahan seperti kurangnya persediaan stok item . Data transaksi penjualan Online Shop Amerta Fashion
dapat  dimanfaatkan  untuk  membuat  strategi  penjualan  yang  terencana.  Agar  informasi  yang bermanfaat  dapat  diperoleh  dari  data  laporan  tersebut,  dibutuhkan  suatu  analisa  menggunakan metode data mining dengan kombinasi algoritma Apriori dan Market Basket Analysis . Market  Basket  Analysis (MBA)  adalah  teknik  penambangan  data  yang  dimanfaatkan untuk  menentukan  produk  apa  yang  akan  dibeli  oleh  pelanggan  pada  saat  yang  sama  dengan menganalisis  daftar  transaksi  pelanggan  [2].  Penelitian  mengenai Market  Basket  Analysis memberikan manfaat dalam menata produk yang sering dibeli oleh customer dan mempermudah customer dalam menemukan item yang biasa dibeli. Metode ini dapat menentukan item produk apa saja yang dibeli pada saat yang sama sesuai dengan aturan asosiasi (sekelompok item produk yang  dibeli  dalam  suatu  transaksi),  juga  dapat  digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara pasangan produk yang dibeli dan mengungkap penjualan silang antar dua kelompok produk yang terkait.
Association  rules adalah  aturan  tertentu  yang  menetapkan  korelasi  antara  tingkat kemunculan  atribut  tertentu  dalam database [3]. Association  rule  mining bertujuan  untuk menemukan  aturan  asosiatif  antar  kombinasi item yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk menemukan item yang  sering  dibeli,  yang  kemudian  dapat  membantu  produsen  dalam mengorganisasikan  produk,  perencanaan  ruang  display,  dan  implementasi  strategi  promosi produk  yang  efektif.  Penerapan  dari association  rules ,  salah  satunya  adalah market  basket analysis yang  memiliki  algoritma  seperti  Apriori.  Algoritma  Apriori  melakukan  pencarian frequent  itemset yaitu  sekumpulan item yang  kerap  muncul  pada  saat  yang  sama  dengan menggunakan teknik association rule .
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Winda Miranti (2010)  yang menganalisis perilaku pembelian menggunakan market basket analysis dengan rule algoritma Apriori pada penjualan usaha  ritel  di  Karima  Swalayan,  penelitian  tersebut  menghasilkan  bahwa  terdapat  assosiasi terhadap beberapa item yang cukup signifikan [4]. Rofi Abul Hasani (2017) membahas market basket  analysis yang  menghasilkan  bahwa  algoritma real  time MBA  lebih  cepat  dalam pembentukan association rule dibandingkan algoritma Apriori [5]. Zumarsiyah Mahsyari (2018) pada  penelitiannya  menggunakan  algoritma  Apriori, Fuzzy  c-Covering ,  dan Association  Rules Network untuk menemukan kelompok item yang terjadi bersamaan dalam suatu transaksi [6]. Penelitian  ini  membahas  tentang  pola  belanja  konsumen  pada Online  Shop Amerta Fashion .  Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu Online  Shop Amerta Fashion dalam  mengetahui  pola  perilaku  konsumen  dan  produk  yang  lebih  diminati  atau dibutuhkan  konsumen  sehingga  penjual  dapat  lebih  memperhatikan  atau  memanajemen persediaan produk. Data transaksi pada Online Shop Amerta Fashion , nantinya akan diperoleh informasi tentang pola asosiasi produk yang sering dibeli pada waktu tertentu.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Market Basket Analysis
Market basket analysis merupakan metode yang mencari dan mendeteksi pola-pola yang berkaitan  dengan  produk  yang  dijual  di  pasar  [7].  Metode  ini  menerapkan  teknik data  mining dengan melihat pola ketertarikan antar item yang dibeli dalam satu transaksi ( association rules ) [8].  Dengan  menggunakan  algoritma  Apriori  maka  hubungan  antar item dapat  ditentukan  dan dapat ditentukan item apa yang sering dibeli serta item yang dibeli pada saat yang sama. Pola beli konsumen  dapat  diketahui  setelah  proses  identifikasi  selesai.  Metode market  basket  analysis dibagi menjadi beberapa tahap [9]:
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Analisis pola frekuensi tinggi berfungsi menemukan kombinasi item yang memenuhi syarat nilai minimum support dan batas frequent itemset ( 𝚽 ) yang telah ditetapkan untuk suatu data set. Selanjutnya data diolah menggunakan algoritma Apriori serta menentukan parameter support dan confidence -nya. Rumus (1) merupakan nilai support dari item , sedangkan rumus (2) merupakan nilai support dari 2 item .
Support(A)= 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% (1) Support( 𝐴 ∩ 𝐵 )= 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x100 (2)
Semakin tinggi nilai support dan confidence dari hubungan antara dua item dan tiga item , maka semakin kuat nilai hubungan antar atribut [10].
b. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah  masing-masing  pola  frekuensi  tinggi  d item ukan,  selanjutnya  akan  dicari  aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk confidence yang diperoleh dengan rumus (3).
Dalam association rule terdapat parameter penting selain support dan confidence, yaitu lift ratio . Lift  ratio menimbang  pentingnya rule yang  dibentuk  bersumber  pada  nilai support dan confidence . Nilai lift ratio dapat dicari dengan rumus (4).
Rule yang baik adalah rule yang mempunyai nilai improvement lebih dari 1 [11].

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  berguna  untuk  membuat  aturan  asosiasi  berpola  “if-then”.  Algoritma Apriori  memanfaatkan  skema  berulang  yang  disebut level-wise  search ,  dengan  k-kelompok produk dipakai untuk menemukan (k+1)-kelompok produk atau (k+1)- item set. Istilah-istilah yang dalam algoritma Apriori adalah sebagai berikut [9]:
a. Support (dukungan)
Kemungkinan seorang pelanggan membeli produk-produk sekaligus pada suatu transaksi. Support untuk  aturan  “X=>Y”  adalah  kemungkinan  bahwa  suatu  atribut  atau  kumpulan atribut X dan Y muncul pada saat yang sama.
b. Confidence (tingkat kepercayaan)
Kemungkinan produk-produk akan dibeli pada waktu yang sama ketika suatu produk sudah pasti dibeli. Misalnya ada n transaksi dimana X dibeli, dan ada m transaksi dimana X dan Y dibeli bersamaan, maka confidence dari aturan if X then Y adalah m/n.
c. Minimum Support
Kriteria yang dijadikan sebagai penentu frekuensi kejadian atau support count yang wajib terpenuhi agar aturan dapat dibentuk dari suatu kelompok data.
d. Minimum Confidence
Kriteria menentukan tingkat keyakinan minimum dari confidence yang wajib terpenuhi oleh aturan yang bermutu.
e. Itemset (kelompok produk)
f. Support Count
Seberapa sering sebuah kelompok produk atau kumpulan item di semua transaksi.
𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 )= 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥100% (3) 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴∩𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)𝑥 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 𝑥100% (4)
g. Kandidat Item set
Kumpulan item yang support count -nya akan dihitung.
h. Large Itemset
Kumpulan item yang kerap terjadi atau kumpulan item yang melampaui periode minimum support yang diberikan.

## 2.3 Tahapan Analisis Data
Jenis  data  yang  digunakan  merupakan  data  primer  berupa  data  kuantitatif.  Data  yang digunakan  adalah  data  transaksi  pembelian  dari Online  Shop Amerta Fashion pada  tanggal  4 Januari 2021 – 18 Juni 2021. Analisis data yang dilakukan pada penelitian ini sebagai berikut:
a. Melakukan cleaning  data pada  tabel  produk  yang  sulit  diolah  karena  informasinya  kurang lengkap.
b. Melakukan seleksi dan transformasi pada data. Tabel produk tidak semuanya digunakan dalam proses  data  mining  sehingga  dilakukan  proses  seleksi  data.  Dalam  prosesnya,  diperlukan transformasi dengan menggabungkan data seleksi pada tabel produk sehingga menghasilkan atribut baru.
c. Mengelompokkan produk berdasarkan nomor pelanggan dan tanggal pengiriman.
d. Mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset.
e. Menentukan dan memilih nilai minimum support dan minimum confidence
f. Memvisualisasikan association  rules menggunakan scatter  plot dan grouped  matrix dari seluruh rules yang terbentuk, grafik, dan parallel coordinates plot.
g. Mencari frekuensi produk yang paling banyak dibeli oleh pelanggan
h. Menginterpretasi dari aturan asosiasi yang didapat
i. Membuat kesimpulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Berdasarkan  data  laporan  penjualan Online  Shop Amerta Fashion dilakukan  akumulasi transaksi  penjualan  pada  periode  13  Juli  2020  –  18  Juni  2021  diperoleh  sebanyak  5304  data transaksi penjualan yang dapat dianalisis untuk mendapatkan informasi mengenai pola pembelian konsumen sehingga dapat membantu penjual dalam membuat suatu keputusan bisnis. Item pada penjualan Online  Shop Amerta Fashion ,  yaitu  audrey  buttons midi  dress,  bandana  top,  blaster series, bohemian scraft top, bohemian bandana top, boyfriend jeans high waist, bra cup free tali, cargo dragon skirt, cia kemeja rayon premium, crop top tie dye orange, dress kaftan bali tie dye big size, foxy dress basic, fufy import top, highwaist jeans, jennie sabrina korean top, kaos lilac, kemeja basic rayon big size, dan item dengan varian model lainnya. Penelitian ini menerapkan data mining dalam  aplikasinya  pada  metode market  basket  analysis dengan algoritma  Apriori. Proses data mining dilakukan dengan langkah pengumpulan data, inisialisasi data, pembentukan association rule , dan pengambilan kesimpulan.
3.2 Pre-Processing
Tahap awal pre-processing adalah melakukan seleksi terhadap variabel yang dibutuhkan dan membuang variabel yang tidak diperlukan dengan bantuan Microsoft Excel. Selanjutnya transaksi dengan satu nama item dihapus dan hanya disisakan transaksi dengan dua nama item atau lebih. Data transaksi Online Shop Amerta Fashion disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data hasil penelitian Online Shop Amerta Fashion No. List Item Kode Item 1. Audrey Buttons Midi Dress A 2. Bandana Top B 3. Blaster Series C 4. Bohemian Scarft Top D 5. Bohemian Bandana Top E 6. Boyfriend Jeans High Waist F
Pada  Tabel  1  menunjukkan  transaksi  dari  beberapa item yang  dibeli  oleh  konsumen. Transaksi  tersebut  diberikan  kode item .  Data  penjualan dibuat  menjadi  bentuk  tabular,  dimana setiap  baris  berhubungan  dengan  transaksi,  setiap  kolom  berhubungan  dengan  suatu item (produk). Nilai suatu item adalah 1 jika item tersebut merupakan bagian dari suatu transaksi, atau 0 jika bukan merupakan bagian dari suatu transaksi. Format data penelitian seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Format tubular data Online Shop Amerta Fashion A B C D E F 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

## 3.3 Analisis Pola Frekuensi Tinggi
1. Pembentukan 1- item set
Setelah  mengkonversi  data  transaksi  ke  dalam  format  tabel,  maka  akan  didapatkan  nilai support untuk  setiap  n- item .  Selama  proses  ini,  setiap item dalam  transaksi  dianggap  sebagai kandidat  1- item set.  Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1 item set  dengan  jumlah minimum support sebesar 5%.
Tabel 3. Nilai support kandidat pertama No. Rhs Support 1. Pintrest Dragon Crop Top 0.10810811 2. Boyfriend Jeans High Waist 0.10810811 3. Bandana Top 0.12162162 4. Kemeja Tie Dye Two Tone 0.10810811 5. Foxy Dress Basic 0.14864865
Contoh  perhitungan  nilai support dari item Pintrest  Dragon  Crop  Top,  dimana  diketahui  untuk jumlah transaksi item Pintrest  Dragon  Crop  Top adalah 19  transaksi  dan  total  semua  transaksi adalah 182 transaksi, sehingga penghitungan nilai support -nya adalah:
Support (A) = 19/182 x 100% = 0.10810811

## 2. Pembentukan 2- item set
Pada  proses  ini,  setiap item pada  transaksi  dianggap  sebagai  kandidat  2- item set.  Proses pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2 item set  dengan  jumlah minimum  support sebesar  5%. Nilai support pada kandidat diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai support kandidat kedua No. Lhs Rhs Support 1. Boyfriend Jeans High Waist Wrap Top Summer 0.08108108 2. Boyfriend Jeans High Waist Bohemian  Scarft Top 0.06756757 3. Bandana Top Bra Cup Free Tali 0.05405405
Contoh  perhitungan  nilai  support  dari item Boyfriend  Jeans  High  Waist  dengan  Wrap  Top Summer, dimana diketahui untuk jumlah transaksi item Boyfriend Jeans High Waist dengan Wrap Top  Summer  adalah  15  transaksi  dan  total  semua  transaksi  adalah  182  transaksi,  sehingga penghitungan nilai support -nya adalah:
Support (Boyfriend Jeans High Waist ∩ Wrap Top Summer)    = 15/182 x 100%
= 0.08108108
3. Pembentukan 3- item set
Pada  proses  ini,  setiap item pada  transaksi  dianggap  sebagai  kandidat  2- item set.  Proses pembentukan C3 atau disebut dengan 3 item set dengan jumlah minimum support sebesar 5 %.
Tabel 5. Nilai support kandidat ketiga No. Lhs Rhs Support 1. Pintrest Dragon Crop Top, Wrap Top Summer Bohemian  Scarft Top 0.054054
Contoh  perhitungan  nilai support dari item Pintrest  Dragon  Crop  Top  dan  Wrap  Top  Summer dengan Bohemian Scarft Top, dimana diketahui untuk jumlah transaksi item Pintrest Dragon Crop Top dan Wrap Top Summer dengan Bohemian Scarft Top adalah 10 transaksi dan total seluruh transaksi adalah 182 transaksi, sehingga penghitungan nilai support -nya adalah:
Support (Pintrest Dragon Crop Top, Wrap Top Summer∩Bohemian Scarft Top) = 10/182 x 100%
= 0.054

## 3.4 Pembentukan Aturan Asosiasi
Aturan asosiatif dibentuk ketika semua pola frekuensi tinggi telah diketahui. Kemudian akan dicari aturan asosiatif yang memenuhi persyaratan nilai minimum confidence . Jika nilai support merupakan representasi item A dan B yang muncul bersamaan, maka confidence adalah frekuensi kemunculan item B pada transaksi yang mengandung A.
a. Perhitungan 2- item set
Nilai minimum confidence yang digunakan adalah 0,1%. Sebagai contoh pada  Tabel 6 yang menunjukkan perhitungan 2 itemset sebagai berikut:
Tabel 6. Nilai confidence dan lift untuk perhitungan 2 itemset No. Lhs Rhs Confidence Lift Count 1. Korean Polo V Neck Bohemian Scarft Top 0.8000000  1.644.444 4 2. Bohemian Scarft Top Korean Polo V Neck 0.1111111  1.644.444 4 3. Midi Skirt Leopard Bohemian Scarft Top 0.5714286  1.174.603 4 4. Bohemian Scarft Top Midi Skirt Leopard 0.1111111  1.174.603 4 5. Pintrest Dragon Crop Top  Highwaist Jeans 0.5000000  2.176.471 4
Hasil yang diperoleh adalah “kemungkinan terbesar jika membeli Pintrest Dragon Crop Top maka akan membeli Highwaist Jeans dengan nilai 0.50. Jika ada produk membeli Pintrest Dragon Crop Top dengan merek tertentu kurang laku, maka bisa diletakkan bersebelahan dengan produk Highwaist Jeans sehingga kemungkinan besar akan laku juga. Pada  Tabel 6 juga menunjukkan nilai confidence adalah 50%, maka seorang konsumen yang membeli Pintrest Dragon Crop Top dan  produk  Highwaist  Jeans  memiliki  kemungkinan  50%,  dimana  aturan  ini  cukup  signifikan karena mewakili 50% dari transaksi.
Pada  Tabel  4  terlihat  kolom  untuk  nilai lift  ratio dari  setiap  aturan  asosiasi  yang  telah memenuhi nilai minimum support dan confidence . Lift ratio adalah salah satu cara untuk melihat kuat tidaknya suatu aturan dalam algoritma asosiasi. Jika nilai lift lebih besar dari 1 menunjukkan adanya  manfaat  dari  aturan  tersebut.  Syarat  minimum confidence yang  digunakan  adalah  0.1 (10%), maka lebih tinggi nilai lift akan lebih besar kekuatan asosiasinya.
Contoh untuk menghitung nilai lift dari item Pintrest Dragon Crop Top dan Highwaist Jeans, dimana diketahui untuk nilai support dari item Pintrest  Dragon Crop Top dan Highwaist Jeans adalah 0.5, nilai support dari item Pintrest Dragon Crop Top adalah 0.10810811, dan nilai support dari item Highwaist Jeans adalah 0.22972973 sehingga penghitungan nilai lift -nya adalah:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = (Support (A∩B) )/(Support (A) x Support (B)) 𝑥 100% = 0.5/0,10810811 x 0.22972973 𝑥 100%
= 2.176
Perhitungan nilai lift menghasilkan angka 2.176 dimana nilai lift lebih besar dari 1 sehingga dapat disimpulkan bahwa rule tersebut memiliki aturan asosiasi yang kuat.
b. Perhitungan untuk 3 item set
Tabel 7. Nilai confidence dan lift untuk perhitungan 3 item set Lhs Rhs Conf Lift Count Pintrest Dragon Crop Top, Wrap Top Summer Bohemian  Scarft Top 1 2.055.556 4
Nilai minimum confidence yang digunakan adalah 0,1%. Sebagai contoh pada Tabel 7 maka rule dapat dijabarkan dengan rumus :
( 𝐵 | 𝐴 )= (ΣTransaksi mengandung A,B,dan C)/(ΣTransaksi mengandung A,B) x 100% Confidence P(Pintrest Dragon Crop Top,Wrap Top Summer | Bohemian Scarft Top) =  4/4 = 1 Hasil yang diperoleh adalah “kemungkinan terbesar jika membeli Pintrest Dragon Crop Top dan Wrap Top Summer maka akan membeli Bohemian Scarft Top dengan nilai 1. Pada Tabel 5 juga menunjukkan nilai confidence adalah 100%, maka seorang konsumen yang membeli Pintrest
Dragon Crop Top dan Wrap Top Summer dengan Bohemian Scarft Top memiliki kemungkinan 100%, dimana aturan ini cukup signifikan karena mewakili 100% dari transaksi.
Pada  Tabel  5  terlihat  kolom  untuk  nilai lift  ratio dari  setiap  aturan  asosiasi  yang  telah memenuhi nilai minimum support dan confidence . Lift ratio adalah salah satu cara untuk melihat kuat tidaknya suatu aturan dalam algoritma asosiasi. Jika nilai lift lebih besar dari 1 menunjukkan adanya  manfaat  dari  aturan  tersebut.  Semakin  tinggi  nilai lift maka  semakin  besar  kekuatan asosiasinya dengan syarat minimum confidence adalah 0.1 (10%),
Contoh untuk menghitung nilai lift dari item Pintrest Dragon Crop Top dan Wrap Top Sumer dengan  Bohemian  Scarft  Top,  dimana  diketahui  untuk  nilai support dari item Pintrest  Dragon Crop Top dan Wrap Top Sumer dengan Bohemian Scarft Top adalah 0.054054, nilai support dari item Pintrest Dragon Crop Top dan Wrap Top Summer adalah 0.05405405, dan nilai support dari item Bohemian Scarft Top adalah 0.48648649 sehingga penghitungan nilai lift -nya adalah:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖 o = 0.0540540,5
0.05405405x0.48648649 𝑥 100% = 2.055
Perhitungan nilai lift menghasilkan angka 2.055 dimana nilai lift yang lebih besar dari 1 sehingga dapat disimpulkan bahwa rule tersebut memiliki aturan asosiasi yang kuat.

## 3.5 Visualisasi
Ketika jumlah item kian bertambah menjadi semakin banyak, diperlukan visualisasi untuk membantu dan memperjelas aturan asosiasi dari analisa yang telah dihasilkan. Pada penelitian ini digunakan visualisasi graph yang terdapat pada package arulesViz yaitu suatu package dengan visualisasi khusus untuk association rules . Berikut adalah visualisasi yang dihasilkan dari rules yang telah dilakukan filter dengan lift di atas nilai 1.1 yang diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Visualisasi rules and graph
Berdasarkan  hasil  visualisasi  pada  Gambar  1  terlihat  bahwa  terdapat  kedekatan antar item sehingga jika customer membeli suatu item ada kemungkinan membeli item lain yang memiliki kedekatan dengan suatu item tersebut. Misalkan customer membeli item Boyfriend  ada  kemungkinan  customer  akan  membeli item Bohemian  Scarft  Top, Highwaist  Jeans,  dan  Wrap  Top  Summer  yang  terlihat  berkaitan  satu  sama  lain. Keterkaitan  tersebut  dilambangkan  dengan  bentuk  anak  panah  yang  mengarah  ke  satu sama lain. Transaksi item Boyfriend Jeans Highwaist dan Wrap Top Summer dikatakan sebagai  transaksi  yang  paling  populer  karena  pada  Gambar  1  berwarna  merah.  Pada Gambar  1  menunjukkan  bahwa  semakin  merah  warna  lingkaran  maka  semakin  tinggi nilai lift- nya. Nilai lift yang mempunyai nilai lebih besar dari 1 maka aturan yg dihasilkan lebih baik dalam memprediksi hasil.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  penelitian  pada Online  Shop Amerta Fashion menggunakan metode Market Basket Analysis dengan algoritma Apriori diperoleh kesimpulan bahwa penelitian ini  berhasil  mengimplementasikan  algoritma  Apriori  dengan  metode  MBA  (Market  Basket Analysis)  karena  terdapat  keterkaitan  antara item satu  dengan  yang  lainnya  sehingga  dapat digunakan untuk mengatur penempatan item . Penerapan algoritma Apriori untuk metode Market Basket Analysis menghasilkan  sebanyak  66 rules dengan  menggunakan minimum  support 0.05 dan confidence 0.1.  Semakin  besar  nilai support maka  semakin  sering  produk  dibeli  oleh konsumen dari seluruh data transaksi dan sebaliknya. Sedangkan semakin besar nilai confidence maka semakin sering rule tersebut dibeli bersamaan. Pada penelitian ini, konsumen Online Shop Amerta Fashion tidak hanya membeli 1 item dalam sekali transaksi, melainkan lebih dari 1 item . Boyfriend Jeans Highwaist dan Wrap Top Summer merupakan dua jenis item yang populer dibeli oleh konsumen sehingga menjadi item yang paling berpengaruh dalam transaksi pembelian dari Online Shop Amerta Fashion pada tanggal 4 Januari 2021 – 18 Juni 2021.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Masnur, “Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, pp. 32-40, 2015.
[2] A. Muzakir dan L. Adha, “Market Basket Analysis (MBA) pada Situs Web E-Commerce Zakiyah Collection,” SIMETRIS, vol. 7, no. 2, pp. 459-466, 2016.
[3] M.I.  Ashari,  Indwiarti,  dan  Y.  Sibaroni,  “Aplikasi  Data Mining Menggunakan  Aturan Asosiasi dengan Algoritma Pincer Search untuk Menganalisis Data Transaksi Penjualan,” e-Proceeding of Engineering, vol. 2, no. 2, pp. 6833-6840, 2015.
[4] Winda Miranti, “Analisis Perilaku Pembelian dengan Menggunakan Market Basket Analysis pada Usaha Ritel (Studi Kasus Karima Swalayan, Bogor),” Institut Pertanian Bogor, 2010.
[5] Rofi A. H., “ Real Time Association Rule dengan Market Basket Analysis pada Point-of-Sale Swalayan,” Theses, Universitas Gadjah Mada, 2017.
[6] Zumarsiyah Mansari, “ Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori, Fuzzy c- Covering ,  dan Association  Rules  Networks di  K1  Mart  ITS,”  Theses,  Institut  Teknologi Sepuluh November, 2018.
[7] Mrs.  T.A.  Hilage  dan  Dr.  R.V.  Kulkarni,  “  Application  of  data  mining  techniques  to  a selected  business  organization  with  special  reference  to  buying  behavior,”  International Journal of Database Management System (IJDMS), vol.3, No.4, pp. 169-181, 2011.
[8] R. Purwaningsih, L.T. Utami, Y. Widharto, dan N. Susanto, “Redesain Tata Letak Produk di Supermarket berdasarkan Perilaku Pembelian dengan Metode Market Basket Analysis,” J@ti Undip: Jurnal Teknik Industri, vol. 15, no. 3, pp. 196-202, 2020.
[9] A. Masnur, “Analisa Data Mining Menggunakan Market Basket Analysis,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, vol.1, No.2, pp.32-40, 2015.
[10] M.P.  Tana,  F.  Marisa,  dan  I.D.  Wijaya, “Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada  Toko  Oase  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, vol. 3, no. 2, 2018.
[11] Gemala,  M.,  Arifin,  M.,  dan  Aliffiant,  A.  Y.  (2012).  Penerapan  Metode  Market  Basket Analysis pada Situs Web E-Commerce.