Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1552 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1567-1573 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF BUSINESS INTELLIGENCE ON BEVERAGE SALES KONNICHIWA COFFEE USING THE METHOD EQUIVALENCE CLASS TRANSFORMATION
Leonard Vincent Satria *1 , Afifah Trista Ayunda 2
1,2 Business Information System Program, Faculty of Science and Technology, Universitas Pradita, Indonesia Email: 1 leonard.vincent@student.pradita.ac.id , 2 afifah.trista@pradita.ac.id
(Article received: November 27, 2023; Revision: December 26, 2023; published: January 04, 2024)

## Abstract
Konnichiwa Coffee shop is one of the business beverage that sells various types of drinks. Determination of price discounts or product promotions sometimes doesn’t match what customers wants and needs. Another obstacle found was that there were no promotions for consumers who bought directly at Konnichiwa Coffee outlets. This causes  less  than  optimal  sales  strategies  and  store  promotion  strategies.  Determining  menus  that  are  often purchased  simultaneously  by  consumers  can  be  a  reference  for  owners  in  determining  promotional  strategies. Therefore,  this  research  was  conducted  to  look  for  association  patterns  between  menus  that  can  implement business intelligence (BI) in the association rules method. One of the association rules algorithms is the ECLAT algorithm. The ECLAT algorithm is used because it is more efficient and faster in terms of time. The data used in this research were 214 products from 100 transactions with 26 types of drink menus. The resulting pattern refers to a minimum support value of 3% and a minimum confidence of 30%. This means that transaction data that has association patterns or that were purchased together is only 3% of the total transaction data with a confidence level of 30%. From the results obtained, the Java Latte, Kopi Latte and Sapporo Latte menus are the menus that are most often purchased together so they can be used as a marketing strategy for Konnichiwa Coffee.
Keywords : Business Intelligence, Data Mining, ECLAT, Konnichiwa Coffee, Small and Medium Business.

## ANALISIS PENGARUH BUSINESS INTELLIGENCE TERHADAP PENJUALAN MINUMAN UMKM KOPI KONNICHIWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EQUIVALENCE CLASS TRANSFORMATION

## Abstrak
Kopi  Konnichiwa  merupakan  salah  satu  UMKM  yang  menjual  berbagai  macam  varian  minuman.  Penentuan potongan harga atau promosi produk terkadang tidak sesuai dengan apa yang diinginkan konsumen. Kendala lain yang  ditemukan  tidak  adanya  promosi  untuk  konsumen  yang  membeli  secara  langsung  datang  ke  gerai  Kopi Konnichiwa. Hal tersebut menyebabkan kurang maksimalnya dalam strategi penjualan maupun strategi promosi toko. Menentukan menu yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen dapat menjadi acuan bagi pemilik dalam menentukan strategi promosi. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini dilakukan untuk mencari pola asosiasi antar menu yang dapat mengimplementasikan Business Intelligence (BI) dalam metode association rules . Salah satu algoritma association rules adalah algoritma ECLAT. Algoritma ECLAT digunakan karena lebih efisien dan cepat dalam segi waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 214 produk dari 100 transaksi dengan 26 jenis menu minuman. Pola yang dihasilkan mengacu pada nilai min support 3% dan minimal confidence 30%. Artinya data transaksi yang memiliki pola asosiasi atau yang dibeli bersamaan hanya 3% dari keseluruhan data transaksi  dengan  tingkat  keyakinan  30%.  Dari  hasil  yang  didapatkan  adalah  menu  Java  Latte,    Kopi  Latte  dan Sapporo Latte merupakan menu yang paling sering dibeli bersamaan sehingga dapat digunakan sebagai strategi marketing Kopi Konnichiwa.
Kata kunci : Business Intelligence, Data Mining, ECLAT, Kopi Konnichiwa, UMKM..

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis dan teknologi merupakan suatu hal yang tak  terpisahkan,  terutama  pada  saat  ini  [1].  Semua
sektor  bisnis  harus  beralih  menggunakan  teknologi untuk  memudahkan  pekerjaan  serta  memudahkan mengambil  kesimpulan.  Teknologi  informasi  bisa digunakan  sebagai  alat  untuk  menyimpan  data

## 1568
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1567-1573
transaksi  dengan  kuantitas  banyak.  Data  dalam bentuk  hasil  transaksi  yang  dilakukan  selama bertahun-tahun tahun tentu saja sangat berguna untuk pengembangan bisnis [2]. Perkembangan dunia bisnis terasa  begitu  cepat  pada  saat  ini,  terutama  pada bidang Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM). Pengertian  usaha  kecil  di  Indonesia  sangatlah beragam.  Usaha  mikro,  kecil  dan  menengah (UMKM)  merupakan  kegiatan  ekonomi    dilakukan oleh mayoritas masyarakat Indonesia sebagai pondasi untuk  memperoleh  pendapatan  [3].  Disisi  lain, menurut  Departemen  Perindustrian  dan  Bank Indonesia (1990), usaha kecil didefinisikan berdasarkan  nilai  aset  yang  dimilikinya,  yaitu perusahaan  yang  asetnya  (tidak  termasuk  tanah  dan bangunan)  bernilai  di  bawah  Rp600.000.000. Pendapat  lain  juga  dikemukakan  oleh  Suryati  yang mengatakan bahwa usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM)  merupakan  perekonomian  kecil  yang mandiri  dan  umumnya  yang  dikelola  oleh  individu atau  kelompok  [4].  Mengembangkan  UMKM  di Indonesia merupakan salah satu prioritas pembangunan  ekonomi  nasional.  Menurut  [5] kegiatan UMKM merupakan cara untuk menciptakan produk  inovatif  daerah  yang  dapat  diketahui  untuk memberikan  peluang  bisnis  bagi  wirausahawan  di daerah.  Pada  saat  ini  UMKM  sudah  berkembang dengan  sangat  pesat,  kita  dapat  menemukan  dengan mudah usaha UMKM yang sudah tersebar di berbagai wilayah  yang  ada  di  Indonesia  khususnya  di Tangerang.  Dengan  usahanya  yang  berkembang dengan  begitu  pesat,  maka  perusahaan  tersebut tentunya  membutuhkan  sebuah  metode  yang  dapat membantu meningkatkan keefisienan dan keefektivitasan perusahaan dalam melakukan penjualan.  Oleh  karena  itu,  mereka  membutuhkan suatu  metode  agar  mereka  dapat  memprediksi ketertarikan  konsumen  pada  suatu  produk  dan  tetap bisa  bersaing  dengan  para  kompetitornya.  Hal tersebut  dapat  dibantu  dengan  menggunakan Business  Intelligence.  Business  Intelligence (BI) merupakan profesi yang mengolah dan menganalisis data  terkait  bisnis  sehingga  dapat  membantu perusahaan  mengambil  keputusan  yang  tepat  [6]. Selain  itu,  menurut  [7] Business  Intelligence (BI) adalah  serangkaian  aktivitas  dan  strategi  yang digunakan  untuk  memahami  situasi  bisnis  dengan melakukan berbagai jenis analisis terhadap data yang dimiliki    perusahaan  dan  data  eksternal  dari  pihak ketiga  untuk  membantu  pengambilan  keputusan bisnis  yang  strategis,  taktis,  dan  operasional  serta mengambil  langkah-langkah  dalam  meningkatkan. Bisnis.  Hal  tersebut  juga  diperkuat  oleh  [8]  yang mengatakan bahwa Business Intelligence (BI) adalah proses  ekstraksi data. Dengan business intelligence , pengelolaan data menjadi lebih mudah dipahami oleh perusahaan  dan  dengan  mudah  melihat  perubahan data  karena business  intelligence menampilkan gambar visual seperti grafik.
Menurut  Oktavian  [9] Business  Intelligence adalah kategori yang biasa digunakan dalam aplikasi dan  teknologi  untuk  mengumpulkan,  menyimpan, menganalisis  dan  memberikan  akses  terhadap  data yang  dapat  membantu  pengguna  untuk  mengambil kebijakan    sesuai  dengan  kebutuhan  mereka.  Proses ini  menggunakan  data  transaksi  penjualan  milik UMKM  yang  menjadi  bahan  untuk  dijadikannya analisis yang nantinya dari data tersebut UMKM bisa menemukan insight baru. Melalui Business Intelligence dapat  membuat  para  pebisnis  untuk memikirkan terobosan menggunakan cara yang baru, contohnya  adalah  dalam  strategi  promosi  produk mereka.  Dari Business  Intelligence juga  melibatkan metode  Data  Mining.  Data  mining  merupakan serangkaian  proses  untuk  menemukan  nilai  tambah dalam bentuk informasi  yang sampai saat ini belum diketahui  secara  manual  dari  basis  data  [10].  Data mining  mulai  ada  sejak  tahun  1990an  sebagai  jalan yang  benar  dan  cocok  untuk  mengambil  pola  dan informasi dan digunakan untuk menemukan hubungan  antar  data.  Data  Mining  juga  merupakan peralatan  yang  dipakai  seseorang  untuk  menyelidiki informasi, mengklasifikasikannya, dan menguraikan, serta  penghubung  antar  informasi  [11].  Sebagai bidang  ilmu  yang  relatif  baru,  data  mining  menjadi pusat  perhatian  para  mendidik  akhir-akhir  ini. Menurut  [12]  data  mining  merupakan  proses pengumpulan  informasi  yang  berguna  dari  database yang  besar  dan  harus  diekstraksi  sehingga  menjadi informasi  baru  yang  dapat  membantu    pengambilan keputusan. Arta juga berpendapat bahwa data mining adalah  teknik  ekstraksi  informasi  berharga  yang tersembunyi  pada  kumpulan  data  ( database )  yang sangat  besar  menemukan  pola  menarik  yang  belum pernah diketahui sebelumnya [13].
Masih  banyak  UMKM  saat  ini  yang  belum peduli  mengenai  promosi  produk  mereka  tawarkan, salah  satunya  UMKM  Kopi  Konnichiwa  Pahlawan Serpong.  UMKM  ini  masih  belum  memahami mengenai  kebutuhan  akan  promosi  yang  diinginkan oleh konsumen, misalnya korelasi antara produk satu dengan  barang  lainnya  belum  begitu  diperhatikan dalam  UMKM  ini.  Hal  tersebut  mengakibatkan konsumen mengalami ketidakuntungan dalam mencari  promosi  yang  mereka  inginkan,  karena promosi produk yang ditawarkan masih tidak sesuai dengan apa yang customer mau. Toko dituntut untuk memperbaharui promosi produk yang sesuai dengan kebutuhan  customer  terhadap  suatu  produk.  Oleh karena  itu,  perusahaan  harus  mempelajari Business Intelligence dengan menggunakan metode Equivalence  Class  Transformation  ( ECLAT) untuk mengetahui  peletakan  produk  mana  yang  sesuai dengan kebiasaan pembelian konsumen . Equivalence Class Transformation (ECLAT) merupakan algoritma yang  umum  digunakan  diantara  algoritma  aturan asosiasi  lainnya.  Algoritma  ECLAT  pertama  kali ditemukan  oleh  M.J.  Zaki  pada  tahun  1997. Equivalence Class Transformation (ECLAT)
merupakan  salah  satu  algoritma  asosiasi.  Dimana dapat menemukan model itemset yang paling sering muncul  [14].  Keunggulan  ECLAT  sendiri  adalah proses  komputasi  dan  kinerja  yang  mendukung perhitungan  support  dari  itemset  yang  dilakukan secara  efisien.  Jusoh  berkata  bahwa  ada  dua  jenis itemset  yang  biasanya  ditemukan  di  database,  yaitu frequent dan infrequent .  Itemset  frequent  berfokus pada  pola  yang  sering  terjadi,  sedangkan infrequent itemset,  menyoroti  pada  pola-pola  yang  jarang terjadi.  Biasanya,  target  algoritma  itemset  frequent adalah  item-  item  yang  memiliki  frekuensi  tinggi dalam  database  transaksional  [15].  Sementara  itu, menurut  [16]  Algoritma  ECLAT  adalah  algoritma yang menemukan kumpulan item yang paling sering muncul dengan melakukan pencarian depth-first pada database vertikal. Hal yang sama juga dikatakan oleh [17]  bahwa  algoritma  ECLAT  merupakan  metode yang  mengubah  format  data  itemset  horizontal menjadi  format  data itemset vertical. Proses item list ini dilakukan dari yang paling sering muncul sampai yang paling jarang muncul tanpa perlu memperhatikan  urutannya  sehingga  tidak  perlu mengulang pencarian. Dengan menggunakan metode ini, suatu perusahaan dapat mengetahui dengan pasti produk  apa  saja  yang  biasanya  dibeli  secara bersamaan oleh customer . Sehingga perusahaan bisa mengatur  tata  letak  dari  produk  yang  dijual  dan tentunya  bisa  mendapat  keuntungan  penjualan  yang lebih  besar.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini peneliti ingin melihat pengaruh Business Intelligence terhadap  Penjualan  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  (UMKM)  dengan  Menggunakan  Metode Equivalence Class Transformation (ECLAT) khususnya  pada  gerai  minuman  kopi  Konnichiwa Pahlawan Serpong.
Terdapat  penelitian  yang  merujuk  pada penelitian ini. Hasil dari penelitian mengenai Analisa Frequent Pattern Pada Data Penjualan Menggunakan Algoritma  Eclat  Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan.  Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan presentase  hasil  rule  yang  memiliki  nilai  pengujian lift  ratio diatas      1,00        hanya  sedikit.  Sedangkan apabila semakin sedikit nilai minimum support yang digunakan, maka kemungkinan hasil presentase rule yang mempunyai   nilai lift ratio diatas  1,00 semakin banyak    dan    bisa    dikataakan rule tersebut    valid untuk  dijadikan  saran rule barang yang akan diberi diskon [18].
Melalui penelitian ini, diharapkan dapat melihat ada  atau  tidaknya  pengaruh Business  Intelligence terhadap Metode Equivalence Class Transformation (ECLAT),  mengetahui  kesesuaian  metode  ECLAT , serta  mengetahui  apakah  metode Equivalence  Class Transformation Transformation dapat meningkatkan penjualan produk dan strategi marketing yang sesuai dengan keinginan customer pada Usaha Mikro Kecil dan Menengah.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  metode pendekatan  deskriptif  kuantitatif  untuk  melihat penjualan  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah (UMKM).  Tipe  penelitian  kuantitatif  menurut Sugiyono  merupakan  metode  penelitian  yang dipergunakan dalam menganalisis suatu populasi atau sampel  tertentu  dengan  menggunakan  filosofi tertentu  [19].  Adapun  sumber  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data sekunder. Menurut Sugiyono, [19] data primer adalah data yang langsung didapatkan dari pengumpul data. Data primer didapatkan dari wawancara kepada salah satu UMKM  yang terletak di  Tangerang. Kemudian data sekunder menurut Sugiyono [19] adalah sumber data yang tidak langsung didapatkan dari pengumpul data.  Pada  penelitian  ini,  data  sekunder  didapatkan melalui  artikel  dari  jurnal  ilmiah  dan  artikel  dari media  elektronik  maupun  cetak  yang  masih  selaras dengan penelitian ini. Sehingga dalam implementasi ini,  data  akan  dihitung  menggunakan  nilai support dan confidence untuk menghasilkan rule dari metode ECLAT yang bernama Association Rule . Association rule didapati  dengan  menganalisis frequent  pattern atau  pola  paling  sering  muncul  menggunakan parameter support dan confidence dalam menentukan hubungan  yang  paling  penting.  Rumus  untuk menghitung  nilai  support  menurut  Mardatillah  [20] dari satu item adalah seperti berikut.
1. Support
Parameter  support  ialah  persentase  jumlah kombinasi  item  yang  ditemukan  dalam  database. Untuk  menghitung  nilai  support  diperlukan  suatu rumus berikut ini:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Jumlah Transaksi produk A Total transaksi 𝑥 100% (1)
Jika  terdapat  dua  item  atau  lebih  dalam menghitung nilai support maka menggunakan rumus seperti pada persamaan 2 berikut ini:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴𝑈𝐵𝑈𝐶) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% (2) 2. Confidence
Confidence  ialah  kekuatan  ikatan  antara  suatu elemen  dengan  elemen  lainnya  dalam association rule yang  telah  ditetapkan.  Untuk  menghitung  nilai confidence diperlukan suatu rumus seperti berikut ini:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵 →  𝐶)   =
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴𝑈𝐵𝑈𝐶) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴𝑈𝐵) 𝑥 100%
(3)
Dari  hasil  perhitungan support dan confidence yang  dihasilkan,  akan  dihitung lift  ratio untuk mengukur  tingkat  keakuratan  valid  atau  tidak  dari sebuah rule yang  dihasilkan  proses  asosiasi.  Rumus

## 1570
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1567-1573
yang  digunakan  untuk  menghitung lift  ratio adalah sebagai berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵,𝐶) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐶 𝑥100% (4)
Berdasarkan  lift  ratio  sebuah  rule  atau  aturan memiliki  manfaat  dan  bisa  digunakan  jika  bernilai lebih besar dari 1. Semakin tinggi nilai lift ratio maka semakin  besar  kekuatan  asosiasinya.  Berikut merupakan flowchart dari metode penelitian ini:
Gambar 1. F lowchart Metode Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dari beberapa uraian yang dikemukakan di atas, ada beberapa masalah yang dapat diidentifikasi yang berkaitan penelitian ini:
1. Promosi produk secara dine-in yang ditawarkan belum sesuai dan relevan dengan kebutuhan dan keinginan customer.
2. Kopi  Konnichiwa  masih  mengalami  kesulitan dalam menemukan terobosan atau metode yang tepat  untuk  mengatasi  masalah  promosi  atau penjualan produk.
3. Kopi Konnichiwa yang belum bisa menawarkan promosi  yang  menarik,  sehingga customer merasa promosi yang diberikan tidak relevan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini membahas hasil dan pembahasan berdasarkan metode-metode yang sudah dijelaskan  sebelumnya.  Penulis  harus  mengetahui pola  konsumen  dalam  membeli  minuman  Kopi Konnichiwa  dan  mengetahui  kebiasaan  pelanggan dalam membeli item minuman secara bersamaan.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahapan pertama dalam melakukan metode penelitian ini. Pnegumpulan data dilakukan dengan cara melakukan survey  langsung  ke  lokasi  Kopi  Konnichiwa Pahlawan  Serpong  yang  kemudian  dilanjutkan dengan merekap 100 data transaksi Kopi Konnichiwa Pahlawan Serpong. Setelah mendapat data, dilakukan proses  perhitungan  dengan  menggunakan Microsoft excel .

## 3.2. Data Set
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data transaksi dengan rentan 1 bulan dari Kopi  Konnichiwa.  Data  yang  diambil  dalam  bentuk nota  transaksi,  lalu  disalin  kembali  dalam  bentuk excel, yang berjumlah 100 transaksi dengan 26 jenis menu (A-Z).

## 3.3. Proses ECLAT
Data  yang  sudah  dilakukan  pada  proses sebelumnya  akan  diseleksi  pada  tahap  ini  dan dilakukannya transpose data  dari  bentuk  horizontal menjadi  bentuk  vertikal  sebagai  acuan  untuk menemukan  pola frequent itemset yang  terdapat dalam  keseluruhan  transaksi  yang  ada.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  berjumlah  100  transaksi dengan jumlah 214 pembelian.
Berikut  ini  merupakan  tabel  penjelasan  proses ECLAT  setelah  didapatkannya  data  set  yang berjumlah  100  transaksi  dengan  26  jenis  produk minuman  yang  dijual  di  UMKM  Kopi  Konnichiwa Pahlawan Serpong:
Tabel 1. Proses Eclat List Item Transaksi Keterangan A T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9,T10, T11,T12,T16,T19,T21,T24,T 28,T29,T32,T35,T37,T40,T4 4,T49,T51,T55,T58,T65,T71, T76,T80,T83,T89 A = Java Latte B = Kopi Latte C = Godzilla Latte D = Kyoto Latte
B T11,T12,T21,T24,T25,T34,T 38,T42,T46,T50,T57,T72,T7 6,T78,T87,T89,T97,T99 E  =  Konnichiwa Latte F = Sapporo Latte G = Matcha Latte H = Hojicha Latte I = Abokado latte J = Sakura Lemonade K  =  Murasaki
Lemonade L = Osaka Mura M = Kamo Latte N = Matcha Nara
O = Americano P = Es coklat Q = Coklat Matcha R  =  Nagasaki
Latte
S  =  Hokkaido Latte T = Royal
Hazelnut Choco U = Frosty Coklat V = Kopi Mocha W = Chiyo Latte X = Chiyo Aka Y = Chiyo Kuro Z  =  Kokonatsu Chizu
*T1 merupakan
transaksi pertama, T2 merupakan transaksi  kedua,
dan lain seterusnya. C T1,T9,T18,T19,T37,T44,T50 ,T54,T59,T68,T73,T77,T84 D T1,T9,T18,T19,T37,T44,T50 ,T54,T59,T68,T73,T77,T84 E T4,T6,T8,T52,T60,T64,T78, T97,T100 F T2,T3,T13,T14,T15,T16,T19 ,T20,T23,T24,T25,T31,T36, T38,T41,T43,T44,T45,T50,T 52,T53,T59,T60,T66,T69,T7 2,T76, T83,T87,T89,T92,T95,T99 G T5,T7,T9,T14,T17,T32,T42, T46,T51,T53,T59,T67,T76,T 93 H T50,T64,T67,T93 I T1,T18,T74,T80,T81,T92 J T1,T13,T18,T30,T50,T61,T6 9,T82,T85,T90 K T30,T34,T35,T70,T82,T86,T 90 L T19,T23,T26,T30,T33,T39,T 47,T50,T85,T90 M T6,T15,T16,T17,T22,T31,T3 8,T45,T56,T65,T94 N T10 O T19,T74,T77,T88 P T24,T36,T65,T68,T80,T81,8 6,T96 Q T47,T96 R T26,T41,T69,T94 S T39 T T50,T91 U T56,T91 V T29,T62 W T75,T79
X T22
Y T75,T79 Z T92
Tabel  1  berisikan  tentang  penjelasan  mengnai berbagai  macam  produk  atau  list  itemset  minuman yang  dijual  oleh  UMKM  Kopi  Konnichiwa.  pada tahap  ini,  data  transaksional  disusun  dalam  sebuah struktur  yang  disebut  dengan  " vertical  format "  atau "tid-list"  ( Transaction  ID  List ).  Setiap  item  yang muncul dalam transaksi memiliki daftar ID transaksi di mana item tersebut hadir. Kemudian tabel transaksi memaparkan  seberapa  sering customer membeli produk  minuman  yang  ada  di  kopi  Konnichiwa. Algoritma Eclat mencari itemset-itemset yang sering muncul  dalam  transaksi.  Itemset-itemset  ini  disebut "frequent  itemsets "  dan  ambang  batas  ( support threshold )  ditentukan  untuk  menentukan  apakah suatu itemset dianggap " frequent " atau tidak.
3.4. Proses Penyilangan
Data  yang  sudah  dilakukan transpose menjadi vertikal selanjutnya akan dilakukan proses pencarian rule yang pertama. Tahap pertama adalah perhitungan frequent 2  itemset  dengan  cara  melakukan penyilangan  dan  menyaring  2  atau  lebih  transaksi didalamnya. Setelah dilakukan penyilangan kombinasi  2  itemset  lalu  dilakukan  perhitungan
frequent 3 itemset untuk menemukan data yang lebih akurat.
Oleh  karena  itu,  di  bawah  ini  merupakan  hasil transpose menjadi data vertikal setelah dilakukannya penyilangan  kombinasi  2  item.  Berikut  adalah  item transaksi dengan kombinasi 3 frequent dari hasil 100 transaksi  yang  paling  sering  muncul  setelah dilakukannya proses ECLAT:
Tabel 2. Transaksi 3 Itemset Itemset Transaksi A,B,C - A,B,E - A,B,F T24,T76,T89 A,B,G T76 A,B,M - A,B,P T24 A,C,E - A,C,F T19,T44 A,C,G - A,C,M - A,C,P - A,E,F - A,E,G - A,E,M - A,E,P - A,F,G - A,F,M - A,F,P - A,G,M - A,G,P - A,M,P - B,F,G - C,D,F - F,G,L - F,G,M - F,L,M - J,K,L T90
Tabel 2 menjelaskan tentang kombinasi itemset dengan tujuan untuk menemukan asosiasi yang kuat antara  item.  Dalam  proses  ini,  berbagai  kombinasi itemset  yang  memenuhi  ambang  batas  support dieksplorasi  untuk  menemukan  pola-pola  yang signifikan  dalam  data.  Algoritma  menghasilkan itemset-itemset  yang  memenuhi  kriteria  support threshold  yang  ditentukan  oleh  pengguna.  Itemset- itemset ini merepresentasikan pola-pola atau asosiasi- asosiasi  yang  signifikan  dalam  data  transaksional. Pada tabel di atas, ditemukan bahwa itemset a ( Java Latte ),  itemset  b  (Kopi Latte ),  itemset  c  ( Sapporo Latte ) merupakan ketiga produk yang paling banyak sering  dibeli  secara  bersamaan  dan  juga  memenuhi nilai minimum support yaitu 3.
3.5. Perhitungan Support dan Confidence
Proses  perhitungan  ini  dilakukan  dengan menggunakan  nilai minimal  support 3%  dan confidence 30%. Dan dalam penelitian ini menghasilkan  nilai  support  tertinggi  pada  data transaksi  penjualan  dalam  rentang  waktu  100  hari. Nilai support kombinasi  penjualan  tertinggi  yaitu Sapporo Latte, Java Latte, dan Kopi Latte sebesar 3% dan nilai confidence dari 3 item tersebut yaitu sebesar 38%. Sehingga berarti ada 38% frekuensi Java Latte,

## 1572 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1567-1573
Kopi  Latte  dan  Sapporo  Latte  yang  dibeli  secara bersamaan.

## 3.6. Pengujian Lift Ratio
Setelah  didapatkan rules maka  akan  dilakukan pengujian lift  ratio. Pengujian  ini  penting  karena bertujuan  untuk  menguji  kevalidan  korelasi  antar menu. Hasil dari pengujian lift ratio ini bernilai 2,4. Hasil  ini  menunjukkan  lebih  dari  satu  yang  berarti semua rule yang dihasilkan adalah valid.
Sehingga  dari  perhitungan  diatas,  ditemukan bahwa:
1. Jika konsumen membeli menu Java Latte, maka konsumen juga akan membeli Kopi Latte.
2. Jika konsumen membeli menu Java Latte, maka konsumen juga akan membeli Sapporo Latte.
3. Jika konsumen membeli menu Kopi Latte, maka konsumen juga akan membeli Sapporo Latte.
4. Jika konsumen membeli menu Java Latte, maka konsumen  juga  akan  membeli  Kopi  Latte  dan Sapporo Latte.

## 4. DISKUSI
Penelitian terdahulu telah menghasilkan banyak sumber      hasil      yang      menjadi      dasar  pendukung dalam penelitian ini. Untuk menjalankan   penelitian ini,  sangat  penting  untuk  memiliki  data-data pendukung  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Peneliti  mencari  penelitian  yang mengenai  algoritma  ECLAT  terhadap  penjualan produk.
Di  penelitian  pertama  berjudul  “Analisis Rekomendasi Produk Menggunakan Algoritma Eclat Berdasarkan  Riwayat  Data  Penjualan  PT  XYZ”. Hasil  analisis  menujukkan  bahwa  sistem  dapat memberikan  rekomendasi  aturan  asosiasi  secara efektif  dari  14.617  riwayat  transaksi.  Minimum support tertinggi  yang  dapat  digunakan  untuk menemukan  kombinasi  k-itemset  adalah  1%.  Hasil aturan asosiasi pertahun dari riwayat transaksi tahun 2018-2020  menunjukkan  perbedaan  hasil  dengan ragam  terbanyak  terjadi  tahun  2020,  yaitu  5  aturan asosiasi. Setiap aturan asosiasi yang muncul memiliki nilai confidence yang  kuat  yakni  di  atas  50%. Bedasarkan  kategori  produk,  ketika  pelanggan melakukan  pembelian  obat  injeksi  maka  memiliki kemungkinan  untuk  sekaligus  membeli  vitamin injeksi dan sebaliknya. Ketika pelanggan melakukan pembelian  vaksin  inaktif  ( kill )  maka  memiliki kemungkinan  untuk  sekaligus  membeli  vaksin live . [21].
Pada  penelitian  lainnya  membahas  mengenai “Analisis  Pola  Asosiasi  Data  Transaksi  Penjualan Minuman  Menggunakan  Algortima FP-Growth dan Eclat.” Penelitian ini mendapatkan hasil bahwa Eclat dapat menganalisis kumpulan data transaksi penjualan minuman dan menghasilkan barang-barang yang sering terjual secara bersamaan yaitu Teh Milk Tea, Teh Brown Sugar Milk, Thai Milk Coffe, Calvit
Origonal,  Calvit  Japanese  Strawberry  Style,  Thai Milk  Green  Tea  dan  Thai  Manggo  Coconut.  Hasil pada  tahap  pertama  nilai  minimal  confidence  0.4, algoritma FP-Growth menghasilkan  41  aturan  pola asosiasi, sedangkan algoritma Eclat menghasilkan 32 aturan  pola  asosiasi.  Kemudian,  pada  tahap  kedua nilai  minimal  confidence  0.5,  algoritma FP-Growth menghasilkan  40  aturan  pola  asosiasi,  untuk algoritma Eclat menghasilkan 32 aturan pola asosiasi. Pada  tahap  ketiga  nilai  minimal confidence 0.6, algoritma FP-Growth menghasilkan  32  aturan  pola asosiasi, sedangkan untuk algoritma Eclat menghasilkan  30  aturan  pola  asosiasi.  Dari  hasil aturan  pola  asosiasi  menunjukkan  bahwa  algoritma Eclat  lebih  efisien  dalam  menentukan  aturan  pola asosiasi daripada algoritma Fp-Growth [22] . Dari  ketiga  penelitian  terdahulu  di  atas, menunjukkan  bahwa  analisis  algoritma  Eclat  lebih efisien  untuk  membantu  perusahaan  mengambil keputusan penjualan produk seperti strategi promosi, maupun penempatan letak produk penjualan. Analisis Eclat juga dapat membantu pembentukan pola aturan asosiasi produk yang terjual secara bersama-sama dan produk yang paling banyak digemari oleh konsumen. Selain itu, membantu perusahaan dalam menyediakan barang  yang  akan  disimpan  di  gudang  dan mengurangi produksi yang kurang diminati.

## 5. KESIMPULAN
Dari penjelasan pembahasan dan hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil kesimpulan  penelitian  yaitu  yang  pertama  adanya pengaruh Business  Intelligence terhadap  Metode Equivalence  Class  Transformation pada  penjualan minuman  Kopi  Konnichiwa  Pahlawan  Serpong. Kedua,  algoritma  Eclat  berhasil  diterapkan  dengan data  transaksi  UMKM Coffee  Shop sebanyak  100 transaksi,  sehingga  dapat  diketahui  pola  pembelian produk secara bersamaan dari konsumen yang dapat membantu owner UMKM tersebut dalam mengambil keputusan bisnis. Lalu yang ketiga ditemukan bahwa kecenderungan  pola  pembelian  konsumen  pada UMKM  Kopi  Konnichiwa  adalah  jika  konsumen membeli menu Java Latte, maka konsumen juga akan membeli Kopi Latte dan Sapporo Latte.

## 6. SARAN
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian lebih lanjut adalah dapat dilakukan dengan algoritma asosiasi yang lain seperti Artificial Neural Network serta metode prediksi yang lainnya sehingga hasilnya  dapat  dibandingkan  dengan  algoritma ECLAT supaya melihat hasil mana yang lebih baik.
Selain  itu,  dari  penelitian  ini  juga  dapat memberikan  saran  bagi  Perusahaan  UMKM  Kopi Konnichiwa  yaitu  sebagai  penerapan  strategi marketing Buy 1 Get 1  atau Buy 2 Free 1  untuk pembelian menu Java Latte , Kopi Latte dan Sapporo Latte di Gerai Kopi Konnichiwa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  N.  Rahmi,  “Implementasi  Algoritma Apriori  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian Pada  Customer  (Studi  Kasus  :  Toko  Bakoel Sembako),” Information  System  Journal
(Infos) , P. 14, 2021.
[2] Syarli, “PERANCANGAN BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEM PADA GUDANG FARMASI DINAS KESEHATAN  KABUPATEN  MAMASA,” Jurnal  Keteknikan  Dan  Sains  (JUTEKS),
Vol. Vol. 1 No. 1, Pp. 1-8, 2018.
[3] Suyadi,  “Analisis  Pengembangan  Usaha Mikro  Kecil  Dan  Menengah  (UMKM)  Di Kabupaten Bengkalis-Riau,” Jurnal Ekonomi KIAT , Vol. Vol. 29 No. 1, Pp. 1-10, 2018.
[4] I.  Suryati,  “Pengaruh  Ukuran  Usaha  Dan Sumber Modal Terhadap Penerapan Standar Akuntansi  Pada  Usaha  Mikro  Kecil  Dan
Menengah  Bidang  Jasa  Atau  Pelayanan Laundry  Di  Kecamatan  Makasar  Tahun 2019,” Jurnal Mahasiswa Akuntansi Unsurya , Vol. Vol. 1 No. 1, Pp. 1-13, 2021.
[5] A.  Halim,  “Pengaruh  Pertumbuhan  Usaha Mikro,  Kecil  Dan  Menengah  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Mamuju,” Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Pembangunan ,  Vol. Vol. 1 No. 2, Pp. 1-16, 2020.
[6] V.  K.  Subroto,  “Business  Intelligencedan Kesuksesan  Bisnis  Di  Era  Digital,” Jurnal Manajemen Sosialekonomi (Dinamika), Vol. %1 Dari %2vol. 1, No. 2, Pp. 41-47, 2021.
[7] N.  M.  E.  A.  Putri,  “Implementasi  Business Intelligence  Untuk  Menentukan  Tingkat Kasus  Covid-19  Di  Indonesia,” Tingkat Kasus Covid-19 Di Indonesia, Vol. %1 Dari %2v. 10, N. 1, Pp. 143-152, 2021. [8] Berlin, “PENERAPAN BUSINESS INTELLIGENCE PADA CV. TANGGAMAS  CHEMICHAL  DENGAN METODE  OLAP,” Jurnal  Algor ,  Vol.  %1 Dari %2vol. 2, No. 1, P. 57–65, 2020.
[9] A.  R.  Oktavian,  “Penerapan  Business Intelligence Terhadap Data Penjualan Umkm Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori Dalam  Menentukan  Segmentasi  Pasar,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  Vol. %1  Dari  %2volume  6,  Nomor  3,  Pp.  1740- 1745, 2022.
[10] P. M. S. Tarigan, “Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Persediaan  Barang,” Jurnal Universitas  Muhammadiyah  Jakarta ,  Vol. Volume 8, No. 1, 2022.
[11] D.  V.  Srinadh,  “Evaluation  Of  Apriori,  Fp Growth  And Eclat  Association Rule Mining Algorithms,” International  Journal  Of
Health Sciences , P. 7475–7485, 2022.
[12] Mardiansa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengetahui  Minat  Siswa  Pada  Pelajaran,” Jurnal Multi Disiplin Dehasen , P. 10, 2023.
[13] I.  K.  J.  Arta,  “Data  Mining  Rekomendasi Calon  Mahasiswa  Berprestasi  Di  Stmik Denpasar  Menggunakan  Metode  Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” Jurnal  Ilmu  Komputer  Indonesia (Jiki), Vol. Vol. 5 No. 2, Pp. 1-15, 2019.
[14] Thariq, “ANALISIS ASSOCIATION RULES  MENGGUNAKAN  ALGORITMA
ECLAT  PADA  TOKO  SWALAYAN,” Buletin  Ilmiah  Math.  Stat.  Dan  Terapannya (Bimaster), Pp.  Volume  12,  No.2  Hal.171- 178, 2023.
[15] J.  A.  Jusoh,  “Analysis  Study  On  R-Eclat Algorithm  In  Infrequent  Itemsets  Mining,” International  Journal  Of  Electrical  And Computer Engineering (Ijece), 2019.
[16] L.  Zahrotun,  “Penerapan  Algoritma  Eclat Untuk  Menemukan  Pola  Asosiasi  Antar Barang  Di  Aneka  Sandang  Collection,” Jurnal  Riset  Sains  Dan  Teknologi ,  Vol. Volume 7 No. 1, Pp. 37-43, 2023.
[17] K.  Amri,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam
Mencari  Pola  Asosiasi  Data  Tracer  Study Menggunakan Equivalence Class Transformation (Eclat),” Jurnalnasionalkomputasi  Dan  Teknologi Informasi , Vol. Vol. 5 No. 3, Pp. 1-8, 2022.
[18] I.  F.  Rozi,  “Analisa  Frequent  Pattern  Pada Data  Penjualan  Menggunakan  Algoritma Eclat Untuk Menentukan Strategi Penjualan,” Jurnal Informatika Polinema , Vol. Vol 5 No 3, Pp. 136-140, 2019.
[19] Sugiyono,  “Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif  Dan  R&D,” Dalam  Metode Penelitian  Kuantitatif  /  Prof.  Dr.  Sugiyono, Bandung,  Bandung  :  Alfabeta ,  2018,  2018, Pp. 523-526.
[20] P.  Mardatillah,  “Penerapan  Algoritma Equivalence  Class  Transformation  (Eclat) Dalam  Pencarian  Adverse  Event  Obat Diphenhydramine,” Jurnal  Restikom  :  Riset Teknik Informatika Dan Komputer , Vol. %1 Dari %2vol. 2, No. 3, Pp. 143-155, 2020.
[21] A.  Widyan,  “Analisis  Rekomendasi  Produk Menggunakan  Algoritma  Eclat  Berdasarkan Riwayat  Data  Penjualan  Pt  Xyz,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, Vol. 3, 2021.
[22] R.  L.  Najmi,  “Analisis  Pola  Asosiasi  Data
Transaksi Penjualan Minuman Menggunakan Algoritma Fp-Growth Dan Eclat,”
Pekanbaru, 2023.