http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Market Basket Analysis menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth di RJ Mart Melaris

## Market Basket Analysis using the Frequent Pattern Growth Algorithm at RJ
Mart Melaris
1 Ubay Hakim Arrafiq*, 2 Yufis Azhar, 3 Galih Wasis Wicaksono
1,2,3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang, (jika sama ditulis sekali saja) Jl. Raya Ngelo Tlogomas No.246, Babatan, Tegalgondo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur, Indonesia 65144
*e-mail: ubayhee@webmail.umm.ac.id
( received: 31 October 2023, revised: 11 June 2024, accepted: 16 June 2024)

## Abstrak
Strategi  pemasaran  dalam  sebuah  bisnis  menjadi  faktor  utama  dalam  menjadikan  keberhasilan  atau kegagalan  dari  suatu  usaha  baik  mikro,  menengah,  maupun  makro.  dengan  adanya  suatu  strategi pemasaran yang efektif dan efesien diharapkan bisa meningkatkan pendapatan hingga maksimal. Saat ini  perkembangan  teknologi  sangatlah  cepat,  termasuk  dalam  melakukan  sebuah  transaksi  yang terhubung  langsung  dengan  database  menjadikan  pertumbuhan  data  yang  sangat  besar.  Data  sendiri bisa dimanfaatkan sebagai sumber informasi untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat. Tujuan utama  dari  penelitian  ini  untuk  memaksimalkan  strategi  pemasaran  yang  ada  di  RJ  Mart  Melaris dengan  memanfaatkan  data  sebagai  sumber  informasi  dan  bahan  pertimbangan.  Pemilihan  Market Basket  Analisis  sebagai  metode  untuk  pemanfaatan  data  dikarenakan  usaha  menengah  ini membutuhkan  bahan  pertimbangan  untuk  mengembangkan  penjualan  dengan  membentuk  paket produk  yang  efektif.  Adapun Frequent  Pattern  Growth digunakan  sebagai  algoritma  yang  efektif untuk membentuk kombinasi item produk atau biasa disebut association rule . Beberapa manfaat yang dihasilkan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  seberapa  besar  kemungkinan  suatu  produk  dibeli bersamaan  dengan  produk  yang  lain,  produk  apa  yang  paling  banyak  dan  paling  sedikit  terjual sehingga  bisa  memaksimalkan  stok  barang,  hingga  hubungan  antar  produk  untuk  memaksimalkan penempatan barang. Penelitian ini menghasilkan 8 Association Rules atau kombinasi produk dengan 6 item yang berbeda. Rules paling kuat yang dihasilkan ialah Jika membeli indomie goreng spesial dan indomie  kari  ayam  maka  dipastikan  juga  akan  membeli  indomie  ayam  spesial  dengan  kekuatan asosiasi  8.472.  sedangkan  item  yang  paling  sering  dibeli  bersamaan  dengan  item  lainnya  ialah indomie  goreng  spesial  yang  50%  penjualannya  bersamaan  dengan  indomie  kari  ayam  dan  indomie ayam  spesial.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  menghasilkan  2  kelompok  item  berbeda,  yang  masing- masing item di dalam kelompok memiliki keterkaitan penjualan.
Kata  kunci:  association  rule ,  data, fp-growth ,  market  basket  analisis,  perkembangan  teknologi, strategi pemasaran, usaha menengah

## Abstract
Marketing strategy in a business is a major factor in the success or failure of a business both micro, medium and macro. With an effective and efficient marketing strategy It is hoped that it can increase income to the maximum. Currently, technological developments are very fast, including carrying out transactions that are directly connected to the database, resulting in very large data growth. The data itself can be used as a source of information to determine the right marketing strategy. The main aim of this research is to maximize the existing marketing strategy at RJ Mart Melaris by utilizing data as a  source  of  information  and  consideration.  The  choice  of  Market  Basket  Analysis  as  a  method  for utilizing  data  is  because  these  medium-sized  businesses  need  consideration  to  develop  sales  by forming  effective  product  packages.  Frequent  Pattern  Growth  is  used  as  an  effective  algorithm  to form combinations of product items or what is usually called an association rule. Some of the benefits resulting from this research are knowing how likely a product is to be purchased at the same time as
other  products,  what  products  are  sold  the  most  and  the  least  so  that  you  can  maximize  stock  of goods,  and  the  relationship  between  products  to  maximize  the  placement  of  goods.  This  research produced 8 Association Rules or product combinations with 6 different items. The strongest rule that is  generated  is  that  if  you  buy  special  fried  Indomie  and  chicken  curry  Indomie,  you  will  definitely also buy special chicken Indomie with an association strength of 8,472. Meanwhile, the item that is most often purchased together with other items is the special fried Indomie, which sells 50% together with  the  special  chicken  curry  Indomie  and  special  chicken  Indomie.  Apart  from  that,  this  research also produced 2 different groups of items, each item in the group has a sales relationship.
Keywords:  association  rule,  data,  fp-growth,  market  basket  analysis,  marketing  strategy,  medium business, technological development

## 1 Pendahuluan
Usaha  Kecil  Menengah  (UMKM)  adalah  organisasi  yang  diklaim  oleh  orang  atau  badan  usaha yang  memenuhi  model  usaha  miniatur.  yang  memiliki  tujuan  atau  manfaat  yang  bisa  meningkatkan perekonomian  di  Indonesia  [1].  Melihat  keberadaan UMKM  pada  segi  pembangunan ekonomi  yang paling  dekat  dengan  rakyat,  pada  kenyataannya  UMKM  memiliki  peran  yang  sangat  sentral  untuk mencapai  struktur  dunia  usaha  nasional  yang  kuat  dan  mampu  bersaing.  Berdasarkan  data  yang disampaikan  Dirjen  Samuel  yang  disampaikan  pada  9  oktober  2022,  Jumlah  UMKM  di  Indonesia mencapai  lebih  dari  64  juta  [2].  Semakin  besar  pertumbuhan  UMKM  diindonesia  tentu  akan berdampak  positif  bagi  pertumbuhan  ekonomi  indonesia,  namun  disisi  lain  persaingan  yang  sangat ketat  mengharuskan  setiap  UMKM  untuk  memberdayakan  usahanya  menjadi  usaha  yang  mandiri, unggul,  dan  kuat  terhadap  persaingan.  Dalam  memberdayakan  usaha  menjadi  lebih  kuat  dalam persaingan dunia bisnis, strategi pemasaran yang efektif akan menjadi bagian terpenting dalam usaha.
RJ Mart Melaris adalah salah satu mini market yang terdapat di provinsi lampung yang juga merupakan bagian dari UMKM Indonesia. Perkembangan bisnis dari tahun 2010 hingga saat ini tahun 2023  mengalami  perkembangan  yang  cukup  baik  dengan  semakin  banyaknya  sektor  produk  yang dijual  dan  sistem  pelayanan  transaksi  menggunakan  komputer.  namun  di  sisi  lain,  sebagian  strategi pemasarannya masih belum mengalami perubahan ke arah yang positif misalnya hingga saat ini dalam menjual  produk  masih  dalam  satuan  dan  belum  menerapkan  paket  produk  penjualan  untuk meningkatkan  pendapatan,  serta  dalam  menempatkan  barang  belum  mempertimbangkan  hubungan antar produk berdasarkan pengolahan data. Beberapa hal dasar yang diharapkan bisa menjadi sumber peningkatan  penjualan  adalah  dengan  penataan  barang  yang  tepat,  mengadakan  promo-promo  yang menarik  pelanggan,  manajemen  stok  barang,  dan  melakukan cross  selling .  Dari  strategi  pemasaran tersebut  bisa  dilakukan  dengan  baik  apabila  pengolahan  data  transaksi  dimanfaatkan  sebagai  acuan dari  strategi-strategi  tersebut.  Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  metode  Market  Basket Analysis cocok dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan seperti yang telah disebutkan.
Market  Basket  Analysis  adalah  salah  satu  strategi  dalam  bisnis  yang  digunakan  untuk membantu pebisnis mengambil sebuah keputusan. Market Basket Analisys merupakan sebuah metode analisis  untuk  mengetahui  pola  atau  Kecenderungan  berbelanja  pelanggan  dengan  menemukan hubungan  dan  hubungan  antara  berbagai  barang  yang  dibeli.  untuk  menganalisa  kebiasaan  yang dilakukan konsumen dalam memberi produk yang ada di mini market pertukaran informasi diperlukan yang akan ditangani dengan menggunakan strategi penambangan informasi [3]. Market Basket dapat diartikan sebagai sebuah produk yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam sebuah transaksi. Market  Basket  Analisis  juga  merupakan  sebuah  alat  yang  ampuh  untuk  melakukan  strategi  cross- selling [4].
Frequent Pattern Growth (FP-Growth) merupakan penyempurnaan dari perhitungan apriori, sehingga  kekurangan  pada  perhitungan  apriori  diperbaiki  dengan  perhitungan  oleh  algoritma FP- Growth ,  selain  itu  algoritma FP-Growth dapat  menghemat  waktu  dan  penyimpanan  karena  pada algoritma FP-Growth tidak  memerlukan  generate  candidate  seperti  yang  diperlukan  pada  algoritma apriori. FP-Growth adalah  perhitungan  elektif  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kumpulan informasi  yang  paling  sering  muncul  (regular  itemset)  dalam  indeks  informasi. FP-Growth juga merupakan  sebuah  teknik yang  dapat  mengolah  data transaksi  dengan  lebih  akurat. Metode  ini  juga dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  penjualan  dengan  menentukan  jenis  produk  dan  transaksi,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
merancang sistem pengelompokan data penjualan. Cara ini dapat digunakan untuk mengatur tampilan produk agar dapat menarik pelanggan dan meningkatkan penjualan [5].
Tujuan  Pemeriksaan  Kontainer  Pasar  ( Market  Basket )  adalah  untuk  melihat  barang-barang yang dibeli pelanggan pada saat yang bersamaan yang berada di suatu transaksi. Dari pola pembelian konsumen  dapat  dipakai  sebagai  alat  untuk  membantu  meningkatkan  keefektifan  dan  keefesienan pemasaran  dan  strategi  penjualan.  Pada  awal  dibutuhkannya  Market  Basket  Analysis  berawal  dari akuratnya yang dihasilkan dari wujud aturan asosiasi ( association rules ) dan manfaat yang dihasilkan dari  association  rules  tersebut  [6]. Association  rules adalah  analisis  yang  telah  dilakukan  untuk mengevaluasi potensi korelasi, dan Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin paling  kuat  yang  tersedia  untuk  mengidentifikasi  asosiasi  dalam  basis  data  [7].  Namun  setelah mengalami perkembangan, ada algoritma yang menyempurnakan kekurangan dari Algoritma Apriori, yaitu Frequent Patern Growth (FP-Growth).

## 2 Tinjauan Literatur
Market  Basket  Analisis  (MBA)  merupakan  salah  satu  prosedur  penambangan  informasi  yang dapat  dimanfaatkan  diberbagai  bidang  yang  juga  dikenal  dengan  aturan  asosiasi  pembelajaran  atau analisis afinitas. Market Basket Analysis sebagai metode memiliki tujuan sendiri untuk meninggikan atau mengembangkan efektifitas promosi produk yang datanya berasal dari pelanggan atau penjualan yang  yang  sebelumnya  telah  ada  (transaksi  penjualan)  [8].  dengan  dilakukannya  market  basket analisis ini dapat diketahui produk-produk apa yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan sehingga dapat membuat promo-promo produk yang sering dibeli secara bersamaan ataupun penempatan kedua produk di satu area yang berdekatan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Imroatun  Qoni’ah  dan  Adhie  Thyo  Priandika  pada  tahun  2020 yang berjudul “Analisis Market Basket untuk Menentukan Asossiasi Rule dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: TB. Menara)” [1], Penelitian yang dilakukan oleh Firmansyah dan Agus Yulianto pada tahun  2021  yang  berjudul  “Market  Basket  Analysis for  Books  Sales  Promotion  using FP  Growth Algorithm,  Case  Study: Gramedia  Matraman  Jakarta”  [9],  dan  Penelitian  yang  dilakukan  Ratna Purwaningsih,  et  al.  Pada  tahun  2020  yang  berjudul  “Redesain  Tata  Letak  Produk  di  Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian dengan Metode Market Basket Analysis”  [10], ketiganya memiliki permasalahan yang berbeda-beda berturut-turut adalah banyaknya persaingan bisnis, kesulitan untuk melakukan  promosi  tepat  sasaran,  pembeli  menghabiskan  waktu  lama  karena  banyak  produk  yang dibeli  berjauhan.  Dari  permasalahan-permasalahan  itu,  semuanya  menggunakan  Market  Basket Analysis untuk menyelesaikan masalahnya.
Frequent  Pattern  Growth adalah  sebuah  algoritma  yang  menggunakan  frekuensi  kumpulan  hal pilihan  berdasarkan  angka  yang  sesekali  muncul  dari  setiap  pertukaran  dalam  kumpulan  data. FP- Growth sendiri  merupakan  perbaikan  dari  perhitungan  apriori  yang  disimpulkan  dan  juga  metode yang dapat mengolah transaksi lebih akurat [5].
Penelitian yang dilakukan Syukron Anas, et al. Pada tahun 2022 tentang perbandingan algoritma yang  berjudul  “ Comparison  of  Apriori  Algorithm  and  FP-Growth in  Managing  Store  Transaction Data”  [11],  Penelitian  ilmiah  yang  dilakukan  oleh  Putu  Ratih  Wulandari,  et  al.  Pada  tahun  2022 tentang perbandingan algoritma yang berjudul “Komparasi Algoritma Pincer  Search dan  Algoritma FP-Growth pada  Stok  Barang  di  Toko  X”  [12],  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akhmad  Khabrun Siregar, et al. Pada tahun 2018 yang berjudul “Perbandingan Algoritma FP-Growth dan Eclat untuk Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  pada  Toko  “X””  [13],  ketiga  penelitian  itu  membandingkan algoritma  FP-Growth dengan  algoritma  lain  yaitu Eclat,  Apriori, dan Pincer  Search yang menghasilkan bahwa FP-Growth menjadi algoritma terbaik dari beberapa aspek.

## 3 Metode Penelitian
Tahapan  dari  penelitian  ilmiah  ini  menggunakan Cross-Industry  Standard  Proccess  for Data Mining (CRISP-DM)  sebagai  standar  dari  metode  penambangan  data  untuk  penelitian  dibidang industri.  Proses  CRISP-DM meliputi  Business  Understanding  Phase (proses  pemahaman  data),  Data Understanding  Phase (proses  pemahaman  data), Data  Preparation  Phase  (proses  persiapan  data),
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Modeling  Phase  (tahap  pemodelan),  Evaluation  Phase  (tahap  evaluasi),  dan Deployment  Phase (tahap deployment ) yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode penelitian

## 1. Business Understanding
Pada  proses  business  understanding  ini  merupakan  pemahaman  terhadap  bisnis  yaitu  proses memahami tujuan dan kebutuhan dengan jelas dari segi bisnis.

## 2. Data Understanding
Pada  proses  data  understanding  ini  yaitu memahami karakteristik  data  yang  dimiliki  oleh  RJ  Mart dan menggunakan data sesuai dengan kebutuhan penelitian.

## 3. Data Preparation
Pada persiapan data ini yaitu mempersiapkan data hingga siap untuk dilakukan modeling.

## 4. Modeling
Pada Fase Modeling ini data yang telah disiapkan dan telah melalui proses pemahaman bisnis yang ada,  pemahaman  data  yang  ada,  hingga  persiapan  datanya  akan  dipilih  sebuah  algoritma  untuk membangun model yang baik sehingga diperoleh informasi yang bermanfaat. model yang digunakan sebagai algoritma atau metode dalam penelitian ini adalah FP-Growth Algorithm 5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  ini  menggunakan  sebuah  parameter  untuk  menentukan  seberapa  baik  model yang dibuat, yaitu lift ratio.
6. Deployment
Pada  tahap  deployment  ini  merupakan  tahap  terakhir  yaitu  merepresentasikan  menggunakan rapidminer,  contoh  dari  data  yang  telah  dipersiapkan  kemudian  diimport  ke  dalam  rapidminer, sehingga proses modeling, evaluasi dan hasil dari association rule yang terbentuk bisa terepresentasi di rapidminer.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  berfokus  pada  pembentukan  association  rules  untuk  mengetahui  pola  pembelian konsumen di RJ Mart Melaris. Penulis merupakan seorang mahasiswa di Universitas Muhammadiyah Malang  yang  juga  merupakan  seorang  anak  dari  pemilik  RJ  Mart  Melaris.  RJ  Mart  Melaris  sendiri merupakan tempat diambilnya data penelitian.

## 1. Business Understanding
Business  Understanding ini  adalah  tahapan  pertama  sebagai  pemahaman  bisnis  di  RJ  Mart Melaris Margatiga Lampung Timur yang memiliki tujuan proyek dari perspektif bisnis, kemudian dari
pengetahuan  bisnis  ini  menjadi  sebuah  definisi  permasalahan  sehingga  bisa  dijadikan  rencana  awal penambangan  data  yang  disiapkan  untuk  mencapai  tujuan  tertentu  yaitu  meningkatkan  profit penjualan. RJ Mart Melaris Margatiga Lampung Timur sendiri merupakan sebuah bisnis perseorangan dibidang  toserba.  Di  minimarket  ini  terdapat  berbagai  macam  produk  yang  dijual,  mulai  dari sembako,  kosmetik,  pakaian,  alat  sekolah,  peralatan rumah  tangga,  kebutuhan  sehari-hari  dan masih banyak lagi. pada penjalanan bisnisnya RJ Mart Melaris memajang seluruh produknya di rak-rak dan lain  sebagainya  secara  manual  sehingga  bisa  dilihat  langsung  oleh  pelanggan.  selain  itu  RJ  Mart Melaris  hingga  saat  ini  masih  menjual  produk  secara  satuan  dan  belum  menerapkan  paket  produk. Dalam  melakukan  transaksi  dan  Stok  barang  digudang  RJ  Mart  sudah  menggunakan  komputer sehingga setiap transaksinya bisa tercatat rapih di database dan stok barang terlihat jelas di database, namun  sistem  transaksi  dan  pergudangan  tersebut  masih  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal  dan hanya  digunakan  untuk  sebatas  mempermudah  transaksi  dan  order  produk.pada penelitian  ini  hanya berfokus  pada  sebuah  sektor  produk  tertentu  yaitu  produk  Unilever,  Indomarco,  SM(Kosmetik), Cahaya Hidup(Alat Listrik).

## 2. Data Understanding
Data Understanding adalah tahap kedua yaitu tahap memahami datanya yang dimulai dengan cara  kolekting  data  awal  dan  hasil  dari  sebuah  kegiatan  atau  bisnis.  dalam  hal  ini  data  diambil  dari database  RJ  Mart  Melaris  yaitu  data  transaksi  pelanggan.  tahapan  ini  memiliki  tujuan  untuk mengidentifikasi  masalah  kualitas  data,  untuk  menemukan  awal  sebuah  informasi  sebagai  suatu  hal yang  membentuk  hipotesis  untuk  informasi  yang  tersembunyi.  Pada  awalnya  data  memiliki  banyak variabel mulai dari No Transaksi, Kode, Nama Barang, Jumlah, sat., Gross, Diskon, Net, HPP, Laba, Marjin(%), PPn, Pajak Lain, hingga Total Tagihan seperti Tabel 1.

## Tabel 1. Data awal
Dari  banyaknya  variabel  atau  kolom  pada  Tabel  1,  pada  penelitian  ini  hanya  diambil  data produk  untuk  setiap  transaksinya  karena  hanya  data  tersebut  yang  dibutuhkan  untuk  menganalisis hubungan  produk  terhadap  setiap  transaksinya.  dari  data  yang  diambil  akan  diproses  dan  diambil informasi sehingga tujuan dari penelitian ini berhasil.

## 3. Data Preparation
Pada  Tahapan  ini  data  dipersiapkan  semua  sebelum  dilakukan  pemodelan.  data  yang dimaksud  mencakup  semua  kegiatan  sampai  akhir  sebelum  dilakukan  pemodelan  dari  data  mentah yang terdapat diawal pengumpulan data. tahapan pada data preparation ini terbagi menjadi beberapa kali proses yaitu:
1) Data Collection proses kolekting data pada penelitian ilmiah ini melalui beberapa langkah, diantaranya:
1) Diambil langsung dari database RJ Mart(Tabel 1)
2) Menyalin  dan  Memindahkan  variabel  yang  diperlukan  ke  dalam microsoft  excel seperti
Tabel 2.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Data excell no trans
1 RGBSN-MI  INSTAN  GELAS  SARIMI  RS  BASO  SAPIX10,  CLEAR  SHP  CSC  UNISX  9MLX3
68695875 2 PGSJ12-MI INSTAN POPMIE GORENG SPESIAL
3 SUNLIGHT LIME NEW POUCH 210ML 68737078
4 MTK PROMO RACIK-MI TELUR KUNING 3 AYAM, BANGO MANIS 60ML 69721978, ROYCO CHICKEN RL 8G X6 68410975, BUAVITA MINI GUAVA FRZ 125ML 68356325 5 SUPERPELL  KOREAN  STRAWBERY  PCH  770ML  68874693,  PEPSODENT  WHITE  190GR 30072025, SAET-SAMBAL IF EXTRA PDS 275ML 6 GEMBOK STEELE 30s 7
PEPSODENT WHITE 75G 62072024 68334119 68762476
8
RTBL-PUNG RACIK BAKWAN 24X210GR, RTAM-TEPUNG RACIK AYAM KRISPI 12X10X75, RINSO  MOLTO  ROYAL  GOLD  PWD  770G  68806190,  SUNLIGHT  LIME  NEW  REF  1600ML 68758102,  PEPSODENT  WHITE  120G  62072030,  PEPSODENT  CMPLT  8  PLUS  WHITENING 75G  68571420,  RINSO  ANTI  NODA  CLASSIC  PWD  400G  68898915,  GOSN  GOVIT STRAWBERY X10 9 WIPOL  KARBOL  LEMON  REFILL  780ML  68784007,  WIPOL  KARBOL  CEMARA  REFFIL 200ML  68881380,  RBSD-MI  INSTANT  SARIMI  RASA  BASO,  RAKD-MI  INSTAN  SAR.  GRG AYAM KECAP DUA
3) Import data ke Python dan lihat sebagai sublist seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan data python

## 2) Data Transformation
Pada  tahap  transformasi  data  ini  menggunakan One  Hot  Encoding yang  mana  mengubah sublist pandas menjadi data dummy seperti Tabel 3.
Tabel 3. Tampilan data dummy
001187/1194 SB
GAR COPLT/SAKRA SST
2U MAXXIS
67838958 PONDS
CHARCOAL MICELLAR WATER 100ML 67838958 67897534 FAIR & LOVELY MV SERUM SHEET MASK 20G 68914299 AB-MI INSTAN IND.
AYAM
BAWANG
AKB-SUN
BC SUSU AYAM KAMPUNG & BAYAM 120G
ANTENA
DG WELHOME ASSP 155- ASAHI SARDEN SAUS PEDAS 155GR … 0 0 0 0 0 0
0 0 0
…
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1 0 0 0 0 0 0 0
0 … 2 0 0 0 0 0 0 0
0 … 3 0 0 0 0 0 0 0
0 … 4 0 0 0 0 0
0 0 0 … … … … … … …
… … … … 5155 0 0 0 0 0
0 0 0 … 5156 0 0 0 0 0
0 0 0 … 5157 0 0 0 0 0
0 0 0 … 5158 0 0 0 0 0
0 0 0 … 5159 0 0 0 0 0
0 0 0 …
5160 rows × 795 columns
Tabel  3  merupakan  data  dummy  yang  tujuannya  bisa  terbaca  dan  bisa  dimodelkan menggunakan algoritma FP-Growth pada Market Basket Analysis dengan Rapidminer . 3) Data Cleaning
Pada langkah data cleaning ini memiliki 2 langkah yaitu:
1) Hapus item yang memiliki jumlah transaksi dibawah 50 dalam 1 bulan.
2) Hapus record yang memiliki missing value (tidak ada item transaksi) yang menghasilkan data seperti Tabel 4.
Tabel 4. Data siap model
BANGO MANIS 60ML 69721978 FAIR & LOVELY MULTIVITAMIN CREAM 7,5G 68854832 GDR250B- GARAM MEJA DAUN REF 250 GRR250B- GARAM MEJA REFINA REF 250G GS-MI INSTAN IND. GORENG SPECIAL GSSJ-MI INSTAN IND GORENG SPESIAL
JUMBO IHAG-MI INSTAN INDOMIE AYAM
GEPREK IMGA-MI INSTAN INDOMIE GORENG MI GORENG ACEH … 0 0 0 0 0 0 0 0
0 …
1
1 0 0 0 0 0 0
0 …
2 0
0 0 0 0 0 0
0 … 3 0
0 0 0 0 0 0
0 …
4 0
0 0 0 0 0
0 0 …
… … … …
… …
… … … … 2435 0 0 0 0 1 0 0
0 … 2436 0 0 0 0 0 0 0
0 … 2437 0 0 1 0 0 0 0
0 … 2438 0 0 0 0 0 0
0 0 … 2439 0 0 0 0 0 0
0 0 …
2440 rows × 35 columns
Tabel  4  merupakan  data  yang  siap  untuk  dimodeling  menggunakan  rapidminer.  Data  tersebut telah melalui proses penghapusan missing value setelah diperoleh data dengan 35 ituem .
Data bisa diakses melalui link berikut:
https://drive.google.com/file/d/1shmnC_so635JnvTvgfBPJHqEhuDx0L3m/view?usp=sharing

## 4. Modeling
Dari  banyaknya  teknik  pemodelan,  dalam  Tahap  Pemodelan  ini  dipilih  dan  diterapkan  satu algoritma,  yaitu  algoritma Frequent  Pattern  Growth sebagai  sebuah  model  yang  biasa  disebut FP- Growth . Fp-Growth dipilih untuk dijadikan sebuah model dalam market basket analisis karena dinilai efektif,  selain  itu  juga FP-Growth merupakan  sebuah  pengembangan  dari  algoritma  Apriori.  Secara umum proses pembentukan assossiation rule dengan algoritma fp-growth meliputi pencarian frequent itemset ,  mengurutkan  data  transaksi  berdasarkan  prioritas  datanya,  membentuk tree ,  pembangkitan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
conditional  pattern  base ,  pembangkitan conditional fp-tree ,  dan frequent  pattern  generated .  Namun dengan  adanya Rapidminer proses-proses  tersebut  sudah  didesain  otomatis  oleh  sistem  seperti Gambar 3.

## Gambar 3. Modeling rapidminer
Gambar 3 merupakan kerangka modeling menggunakan rapidminer. Model dibangun mulai dari impor dataset, kemudian menjadikan tipe data binominal yang mulanya adalah numerik, lalu import algortima FP-Growth dan membentuk Association rules.

## 5. Evaluation
Peneliti  menggunakan  3  buah  metriks  untuk  membentuk Association  rule yaitu Support, Confidence, dan Lift  Ratio .  Dalam  pembentukan Association  Rules ini Support dan Confidence bisa diatur  sesuai  dengan  kebutuhan,  termasuk  pada  penelitian  ini  peneliti  ingin  membentuk  Rules  lebih dari 5 dan Kurang dari 10 yang pada akhirnya association rules yang terbentuk harus lebih dari 0.002 support dan  0.25 confidence .  Ada  8    Rules  yang  Terbentuk seperti  pada  Tabel 5.  Lift  ratio  diatas  1 dianggap  valid  dan  maka  ada  kecenderungan  item  A  dan  B  dibeli  bersamaan  lebih  sering  daripada yang diharapkan, sehingga indikasi adanya asosiasi positif antara kedua item [14].

## Tabel 5. Hasil evaluasi
Dari Tabel 5  bisa dilihat lift ratio yang dihasilkan. Lift ratio terendah adalah 3.373 dan tertinggi 8.472 yang  itu  artinya  semua  item  pada  promises  memiliki  pengaruh  yang  kuat  pada  item  conclusionnya. Jadi ketika pemilik usaha ingin membentuk paket produk  dengan mempertimbangkan kuatnya suatu asosiasi, ke delapan rule sudah bisa diterapkan karena memiliki lift ratio yang tinggi. Karena semua rules  sudah  memiliki  hubungan  yang  kuat  maka  pemilik  usaha  bisa  mempertimbangkan  confidence setelah lift ratio. Dan dari hasil tersebut, jika dibandingkan rule no 5,6, dan 8 (5,6,8 merupakan rule dengan item yang sama) maka kombinasi ind. kari ayam dan ind. ayam spesial adalah kombinasi yang paling  banyak  dibeli  secara  bersamaan  dengan  item  lainnya  dari  3  item  tersebut  dibandingkan
kombinasi lainnya terhadap ketiga item tersebut. akan tetapi kombinasi tersebut bukanlah yang paling berpengaruh, akan tetapi yang paling berpengaruh adalah kombinasi ind goreng spesial dan ind. kari ayam terhadap penjualan ind. ayam spesial hal tersebut dikarenakan banyaknya transaksi ind. goreng spesial  dan  ind.  kari ayam dibandingkan support ind. ayam  special memiliki  nilai  paling  besar.  Jadi semakin  besar  lift  ratio  yang  dihasilkan  hubungan  item  tersebut  semakin  kuat,  dan  semakin  besar confidence maka semakin sering item tersebut dibeli secara bersamaan.

## 6. Deployment
Penerapan  algoritma FP-Growth dalam  membentuk  association  rule  untuk  meningkatkan penjualan  dapat  diterapkan  karena memiliki  hasil  evaluasi  yang baik.  Nilai  support  serta  confidence bisa  diatur  sesuai  kebutuhan  dan  pertimbangan  supaya  memiliki  hasil  yang  maksimal.  Deployment menggunakan  aplikasi Rapidminer versi  10.1.002  dengan  minimum  support  0.002  dan confidence 0.25 menghasilkan rules seperti Tabel 6 dan menghasilkan graph seperti Gambar 4.
Tabel 6. Rules yang terbentuk
No. Jika Pelanggan Membeli Maka Dipastikan Juga Membeli dengan Kemungkinan 1 Indomie Kari Ayam Indomie Goreng Spesial 27% 2 Royco Chicken 8G dan Pepsoden White 75G Garam Meja 27,3% 3 Indomie Ayam Spesial Indomie Goreng Spesial 28,6% 4 Royco Chicken 8G dan Garam Meja Pepsoden White 75G 28,6% 5 Indomie Goreng Spesial dan Indomie Kari Ayam Indomie Ayam Spesial 29,2%
6
Indomie goreng spesial dan Indomie Ayam Spesial Indomie Kari Ayam 29,2% 7 Pepsoden White 75G dan Garam Meja Royco Chicken 8G 42,9% 8 Indomie Kari Ayam dan Indomie Ayam Spesial Indomie Goreng Spesial 50%
Tabel 6 menunjukkan kemungkinan suatu barang dibeli secara bersamaan dengan barang lain beserta presentasenya.

## Gambar 4 . Graph association rules
Gambar  4  menunjukkan  hubungan  antar  item  baik  association rule  yang  terbentuk  untuk  diterapkan sebagai  pertimbangan  membentuk  paket  dengan  kombinasi  item  yang  berkaitan  maupun  untuk
diterapkan sebagai penaataan produk untuk ditampilkan karena dari Gambar tersebut kita bisa melihat ada  dua  blok  (kuning  dan  biru)    yang  saling  berkaitan  dengan  bloknya masing-masing  namun tidak saling berkaitan  dengan blok yang lain. Jadi  untuk item yang ada di blok kuning harus ditata di rak secara  berdekatan,  begitu  bula  dengan  blok  yang  berwarna  biru.  Namun  untuk  item  yang  berada  di blok  yang  berwarna  biru  tidak  harus  berdekatan  dengan  item  yang  berada  di  blok  yang  berwarna kuning.

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  8 Association  Rules yang  bisa  dimanfaatkan  untuk  strategi penjualan. Dari 8 Rules yang terbentuk, semuanya memiliki asosiasi yang kuat karena menghasilkan lift ratio lebih dari 1. Dan dari kedelapan rule itu juga menghasilkan confidence tertinggi sebesar 0.5. Selain ini ada dua kemlompok produk yang masing-masing terdiri dari 3 item yang berbeda yang bisa dimanfaatkan  dalam  penempatan  produk.  dengan  demikian  hasil  dari  penelitian  ini  masih  perlu dikembangkan  dan  ditingkatkan  lagi,  dari  sisi  produk  yang  lebih  lengkap  dan  kompleks  sehingga jangkauan hubungan antara produk lebih luas lagi.

## Referensi
[1] I.  Qoniah  and  A.  T.  Priandika,  “Analisis  Market  Basket  untuk  Menentukan  Asossiasi  Rule dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: TB. Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i2.368.
[2] Sutanty Marisa, Asmini, Karmeli Elly, Suprianto,  and Sucihati Roos Nana, “UMKM Sebagai Pilar Pembangunan Ekonomi Kabupaten Sumbawa,” vol. 11, no. 2, 2022.
[3] S. A. Arnomo, “Market Basket Analysis pada Barang Minimarket dimasa Pandemi Covid-19,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 127, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43243.
[4] N.  Ramadhani,  A.  W.  Syahroni,  A.  Supikar,  and  W.  Zumam,  “Penerapan Market  Basket Analysis menggunakan  Metode Multilevel  Association  Rules dan  Algoritma  ML_T2L1  Pada Data Order PT. Unirama,” Insa.  Comtech   Inf.  Sci.  Comput.  Technol.  J. ,  vol.  7,  no.  1,  2022, doi: 10.53712/jic.v7i1.1674.
[5] A.  H.  Nasyuha et  al. ,  “Frequent  pattern  growth  algorithm  for  maximizing  display  items,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  390–396, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16192.
[6] D.  A.  Silitonga  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi Market  Basket  Analysis menggunakan Assocation Rule Menerapkan Algoritma FP-Growth,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 101– 109, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1239.
[7] P.  H.  Lu,  J.  L.  Keng,  K.  L.  Kuo,  Y.  F.  Wang,  Y.  C.  Tai,  and  C.  Y.  Kuo,  “ An  Apriori Algorithm-Based  Association  Rule  Analysis  To  Identify  Herb  Combinations  for  Treating Uremic  Pruritus  using  Chinese  Herbal  Bath  Therapy ,” Evidence-based  Complement.  Altern. Med. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8854772.
[8] M.  Syahru  Romadhon  and  A.  Kodar,  “Implementasi  Metode Market  Basket  Analysis (Mba) menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam  Transaksi  Penjualan  (Studi  Kasus:  Kafe  Ruang Temu),” J. SAINTEKOM , vol. 10, no. 2, p. 138, 2020, doi: 10.33020/saintekom.v10i2.137.
[9] F. Firmansyah and A. Yulianto, “ Market Basket Analysis for Books Sales Promotion using FP Growth  Algorithm , Case  Study :  Gramedia  Matraman  Jakarta,” J.  Informatics  Telecommun. Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 383–392, 2021, doi: 10.31289/jite.v4i2.4539.
[10] R. Purwaningsih, Y. Widharto, N. Susanto, and L. T. Utami, “Redesain Tata Letak Produk di Supermarket Berdasarkan Perilaku Pembelian  dengan Metode Market Basket Analysis ,” J@ti Undip  J. Tek. Ind. , vol. 15, no. 3, pp. 196–202, 2020, doi: 10.14710/jati.15.3.196-202.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1381-1391
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[11] S.  Anas,  N.  Rumui,  R.  andi  Roy,  and  P.  H.  Saputro,  “ Comparison  of  Apriori  Algorithm  and FP-Growth in Managing Store Transaction Data ,” Int. J. Comput. Inf. Syst. Peer Rev. J. , vol. 03, no. 04, pp. 2745–9659, 2022, [Online]. Available: https://ijcis.net/index.php/ijcis/index
[12] P.  R.  Wulandari,  I.  M.  A.  D.  Suarjaya,  and  N.  K.  D.  Rusjayanthi,  “Komparasi  Algoritma Pincer  Search dan  Algoritma FP-  Growth pada Stok Barang di Toko X,” vol. 21, no. 2, pp. 280–291, 2022.
[13] A.  K.  Siregar,  B.  A.  Kusuma,  A.  P.  Kuncoro,  and  Suliswaningsih,  “Perbandingan  Algoritma FP-Growth dan Eclat untuk  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  pada  Toko  ‘X,’” Sist.  Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 125–128, 2018.
[14] N.  Wulandari  and  M.  Aburizal  Purnama,  “ Market  Basket  Analysis Dalam  Penentuan  Paket Produk menggunakan Algoritma Fp-Growth,” Jika , vol. ISSN, no. april, pp. 57–63, 2022.