## Data Mining Untuk Menerapkan Algoritma Hash Based Pada Penetapan Pola Tata Letak Penjualan Bakery and Cake
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak− Usaha bakery and cake merupakan salah satu usaha yang bergerak dibidang kuliner. usaha bakery and cake selalu menjadi pusat perhatian bagi para pengusaha karena akan selalu memiliki konsumen atau pelangan. Biasanya usaha bakery and cake akan menjadi sangat laris pada saat ada acara-acara seperti ulang tahun, oleh-oleh dan acara lainnya. Bakery and cake merupakan usaha yang menjual berbagai produk cake atau kue. Dalam penentuan tata letak setiap item dapat mempengaruhi efisiensi pada penjualan. Dikarenakan konsumen dapat dengan mudah menemukan item yang diperlukan. Dalam menentukan tata letak setiap item dapat digunakan  data  mining.  Data  mining  adalah  penambangan  data  yang  pada  akhirnya  akan  digunakan  dalam  menggali  berbagai nformasi  dan  menghasilkan  informasi,  data  dan  pengetahuan  dengan  menggunakan  informasi  yang  terkumpul  dan  sudah  ada sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  dipakai  adalah  algoritma  hash  based.  Algoritma  Hash  based  merupakan  suatu algoritma yang menggunakan teknik penyaringan untuk menghasilkan suatu pola kombinasi dalam suatu itemset. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa prioritas utama item yaitu G= selai kacang, H= roti tawar L= Selai srikaya dengan nilai support 25% dan confidance  60%. Sehingga selai kacang, selai srikaya dan roti tawar sebaiknya berdampingan demi meningkatkan efisiensi penjualan pada bakery dan cake.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma Hash Based; Usaha Bakery Dan Cake
Abstract− Bakery and cake business is one of the businesses engaged in the culinary field. bakery and cake business has always been the center of attention for entrepreneurs because it will always have consumers or customers. Usually the bakery and cak e business will be in demand when there are events such as birthdays, souvenirs and other events. Bakery and cake is a business that sells various cake or cake products. In determining the layout of each item can affect the efficiency of sales. Because consu mers can easily find the items they need. In determining the layout of each item can be used data mining. Data mining is data mining which will eventually be used in digging up various information and producing information, data and knowledge by using pre - existing information. In this study the algorithm used is a hash based algorithm. Hash based algorithm is an algorithm that uses filtering techniques to produce a combination pattern in an itemset. Based on the research results, it was found that the main priority items were G = peanut butter, H = white bread L = srikaya jam with a support value of 25% and 60% confidence. So that peanut butter, srikaya jam and plain bread should coexist in order to increase sales efficiency at bakeries and cake.
Keywords : Data Mining; Hash Based Algorithm; Bakery and Cake Business

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  usaha  yang  akan  selalu  berkembang  adalah  usaha  kuliner.  Usaha  kuliner  menjadi  usaha  yang  sangat menjanjikan karena merupakanusaha yang mengelaola dan menyajikan makanan yang akan selalu  diminati  bahkan sangat dibutuhkan masyarakat. Usaha ini akan berkembang pesat apalagi didaerah perkotaan dengan masyarakat yang mayoritas  sibuk  bekerja  sehingga  tidak  memiliki  waktu  untuk  melakukan  kegiatan  memasak.  Sehingga  hubungan mutualisme atau hubungan saling menguntungkan antara pihak usaha kuliner dengan masyarakat sangat erat. Usaha ini akan berkembang pesat jika ditekuni. Perkembangan dari setiap usaha tidak terlepas dari cara dan tata kelola yang dimiliki oleh pemilik usaha.
Usaha bakery and cake merupakan salah satu  usaha yang bergerak dibidang kuliner.  usaha bakery and cake selalu menjadi pusat perhatian bagi para pengusaha karena akan selalu memiliki konsumen atau pelangan. Biasanya usaha bakery and cake akan menjadi sangat laris pada saat ada acara-acara seperti ulang tahun, oleh-oleh dan acara lainnya.  Bakery  and  cake  merupakan  usaha  yang  menjual  berbagai  produk  cake  atau  kue.  Cake  umumnya  sangat diminati  terutama  oleh  masyarakat  indonesia  karena  kue  merupakan  makanan  yang  dianggap  sangat  istimewa  bagi masyarakat indonesia sendiri. Sehingga usaha ini menjadi usaha yang akan selalu berkembang.
Dalam pengembangannya, usaha bakery and cake akan sangat  membutuhkan perhatian. Hal ini dikarenakan jika  suatu  usaha  tidak  dikelola  dengan  baik  akan  mengalami  kemerosotan[1].  Oleh  karena  itu,  untuk  menghindari permasalahan tersebut maka akan lebih baik dilakukan penanganan dan perbaikan serta pembaruan dalam tata kelola suatu usaha tersebut. Salah satu bagian yang harus dibarui adalah tata letak dari setiap item yang dijual pada usaha tersebut. Tata letak tersebut baiknya dikelola sesuai dengan dengan mengembangkan ilmu pengetahuan yang diperoleh dari  hasil usaha yang dijalankan[2]. Sederhananya adalah setiap pelanggan yang akan membeli beberapa item akan kesulitan dalam mencari item-item yang akan dibelinya jika item tersebut memiliki tata letak yang tidak teratur. Oleh
karena  itu  dengan  mengandalkan  teknologi,  permasalahan  tersebut  dapat  diatasi[3][4].  Dalam  penemuan  tata  letak, dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining,  dimana  dengan  adanya  data  mining  ini  dapat  membantu  pihak pemilik  usaha  dalam  menentukan  stok  item,  ketersediaan  item,  dan  mengetahui  item  yang  paling  diminati  oleh konsumen.
Data mining adalah penambangan data yang pada akhirnya akan digunakan dalam menggali berbagai nformasi dan menghasilkan informasi, data dan pengetahuan dengan menggunakan informasi  yang  terkumpul  dan sudah ada sebelumnya[5][6].  Data  mining  ini  juga  dapat  diartikan  sebagai  kumpulan  dari  berbagai  data  atau  informasi  yang memiliki berbagai fungsi dan akan sangat berguna jika dimanfaatkan dimasa yang akan  datang[7]. Data, informasi, informasi dan pengetahuan yang sudah terkumpul akan dijadikan suatu sampel untuk memperoleh data baru atau ilmu pengetahuan atau informasi yang baru[8][9]. Pada proses penemuan pola tata letak item-item pada penjualan sangat erat kaitannya dengan data mining[10][11]. Dimana pada proses penemuan tata letak item, akan sangat membutuhkan data  mining.  Hal  ini  dikarenakan  data  penjualan  yang  ada  sebelumnya  akan  dijadikan  sebagai  accuan  dalam menentukan  tata  letak  item-item  pada  suatu  usaha[12][13].  Dalam  penggunakaan  data  mining,  dibutuhkan  suatu algoritma  yang  dapat  membantu  pemilik  usaha. Algoritma  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  Hash based.
Algoritma Hash based merupakan suatu algoritma yang menggunakan teknik penyaringan untuk menghasilkan suatu  pola kombinasi  dalam suatu  itemset. algoritma Hash based ini biasa digunakan untuk  menemukan suatu  pola dari  beberapa  item  yang  dikombinasikan.  algoritma  Hash  based  ini  merupakan  turunan  dari  algoritma  apriori. Pengembangan dari algoritma apriori ini memiliki fungsi yang sama yaitu untuk menemukan suatu pola kombinasi. algoritma Hash based dapat dipakai dengan mengelola data hasil transaksi penjualan. Data ini dapat diperoleh dengan menggunakan datbased dari data mining. Sehingga menghasilkan suatu informasi, pola serta pengetahuan. algoritma Hash based ini juga dapat digunakan untuk memperoleh kandidat K-itemset.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Sulastri  dkk  pada  tahun  2017  mengenai  penerapan  data mining  dalam  pengelompokan  penyakit  yang  menghasilkan  penelitian  yang  sesuai  dan  penelitian  tersebut  berjalan dengan lancar[14]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh sari dkk pada tahun 2017 mengenai penentuan lokasi prioritas yang dilakukan pada kecamatan dumai timur fengan hasil yang berjalan 90%[15]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  NurZahputra  dkk  mengenai  pengklasteran  penilaian  dosen  terbaik  dengan  menghasilkan  3  dosen  terbaik  yang diperoleh dari hasil klaster tersebut[16] penelitian lain dilakukan oleh Natalia Silalahi dkk pada tahun 2020 mengenai strategi  promosi  pada  Universitas  Budi  Darma  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  hasil  klastering  yaitu  3 strategi promosi yang layak diimplementasikan di Universitas Budi Darma[17]. Penelitian lain dilakukan oleh lestari dkk mengenai pola penjualan Barbar Warehouse dengan hasil yang diperoleh setelah melewati 3 iterasi[18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan beberapa tahapan yang harus dilalui dalam melakukan penelitian:
1. Tahap Indetifikasi Masalah
Tahap ini merupakan tahap pertama dalam melakukan penelitian. Pada tahap ini penulis melakukan  identifikasi masalah yang ada sesuai dengan judul penelitian.
2. Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap kedua adalah melakukan pengumpulan data. Dimana data yang dikumpulkan akan diolah pada tahap selanjutnya. Ada 2 proses yang dapat dilalui pada proses pengumpulan data yaitu wawancara dan observasi.
3. Tahap Studi Literatur
Pada  tahap  selanjutnya  penulis  melakukan  studi  literatur.  Dimana  pada  tahap  ini  penulis  akan  mempelajari  inti masalah dengan membaca buku, jurnal  dan berbagai  sumber lainnya. Dengan melakukan studi literatur, penulis akan menganalisa masalah dan berusaha mempertimbangkan solusi bagi permasalahan yang ada.
4. Tahap Analisa dan Penerapan Algoritma Hash-based
Tahap selanjutnya adalah Tahapan Analisa. Pada tahapan ini penulis menganalisa masalah dan mencoba mencari solusi dengan mengolah data yang ada. Pada pengolahan data, penulis menggunakan Algoritma Hash Based dalam pengelolaan datanya.
5. Tahap Dokumentasi
Tahap terakhir adalah Tahapan dokumentasi. Tahapan dokumentasi adalah pengelolaan data dan menulis apa saja hasil  dari  proses  pengelolaan  tersebut.  setelah  pelaksanaan  tersebut  dilakukan  maka  akan  dibuat  dalam  bentuk laporan.  Tujuan  dari  penulisan  laporan  ini  adalah  supaya  setiap  peneliti  yang  akan  meneliti  mengenai  judul penelitian ini dapat terbantu dan memiliki referensi.
Dari tahapan di atas, berikut dapat digambarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah penambangan data yang pada akhirnya akan digunakan dalam menggali berbagai  nformasi  dan menghasilkan  informasi,  data  dan  pengetahuan  dengan  menggunakan  informasi  yang  terkumpul  dan  sudah  ada sebelumnya[5][6].  Data  mining  ini  juga  dapat  diartikan  sebagai  kumpulan  dari  berbagai  data  atau  informasi  yang memiliki berbagai fungsi dan akan sangat berguna jika dimanfaatkan dimasa yang akan datang[7]. Data, informasi, informasi dan pengetahuan yang sudah terkumpul akan dijadikan suatu sampel untuk memperoleh data baru atau ilmu pengetahuan atau informasi  yang baru. Pada proses penemuan pola tata letak item-item  pada penjualan sangat  erat kaitannya  dengan  data  mining[10].  Dimana  pada proses  penemuan  tata  letak  item,  akan  sangat  membutuhkan  data mining. Hal ini dikarenakan data penjualan yang ada sebelumnya akan dijadikan sebagai accuan dalam menentukan tata letak item-item pada suatu usaha[12][13].

## 2.3 Bakery and Cake
Usaha  bakery  and  cake  merupakan  salah  satu  usaha  yang  bergerak  dibidang  kuliner.  usaha  bakery and  cake  selalu menjadi pusat perhatian bagi para pengusaha karena akan selalu memiliki konsumen atau pelangan. Biasanya usaha bakery and cake akan menjadi sangat laris pada saat ada acara-acara seperti ulang tahun, oleh-oleh dan acara lainnya. Bakery  and  cake  merupakan  usaha  yang  menjual  berbagai  produk  cake  atau  kue.  Cake  umumnya  sangat  diminati terutama oleh masyarakat indonesia karena kue merupakan makanan yang dianggap sangat istimewa bagi masyarakat indonesia sendiri. Sehingga usaha ini menjadi usaha yang akan selalu berkembang[1].

## 2.4 Algoritma Hash Based
Algoritma Hash based merupakan suatu algoritma yang menggunakan teknik penyaringan untuk menghasilkan suatu pola  kombinasi  dalam  suatu  itemset.  algoritma  Hash  based  ini  biasa  digunakan  untuk  menemukan  suatu  pola  dari beberapa item yang dikombinasikan. [19],[20],[21]: 1. Proses Pengolahan Data
Pada Tahapan ini merupakan tahap pertama dimana pengolahan data akan dilakukan dengan tujuan mendapatkan kombinasi item dengan aturan assosiatif.
2. Pencarian kombinasi itemset mining
Dilakukan proses hashing  terhadap kandidat 1-itemset  yangbertujuan untuk  memasukkan itemset  kedalam tabel hash menggunakan rumus :
H (X, Y) = [(order of item x) * penambahan ctr hash table + (order of item y) mod prima (1)
Keterangan : H = address pada tabel hash. order of item x = nilai x. penambahan  ctr  hash  table  yaitu  nilai  modulus  bilangan  prima,  apabila  terjadi  collision  maka  nilai  tersebut ditambah 1 hingga tidak terdapat collision lagi. order of item y = nilai y.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  tahap  analisa  penelitian    dimana  tahapan  ini  bertujuan  untuk  menemukan  pola  pada  setiap  penjualan  yang diperoleh  penulis,  penulis  memperoleh  data  pada  tabel  1.  Dimana  dengan  menggunakan  data  tersebut  maka  akan dilakukan penerapan algoritma hash based.

## 3.2 Penetapan Algoritma Hash Based
Pada pengelolaan data dengan menerapkan algoritma hash based memerlukan data. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data  Penjualan Bakery and cake Bulan 2022 Roti Coklat   Roti Abon Selai kacang Donat Sate Donat Caramel Januari 43 57 40 38 35 Februari 44 40 55 36 67 Maret 31 48 78 39 38 April 71 25 43 28 38 Mei 30 69 30 18 29 Juni 35 50 65 38 42 Juli 72 36 43 58 16 Agustus 25 49 87 39 27 September 57 50 42 87 45 Oktober 30 30 37 48 38 November 78 87 37 67 76 Desember 32 45 36 31 54 Bulan 2022 Roti Selai Pisang Donat Tiramisu Donat kentang Gula Roti keju Donat Oreo Roti Tawar Selai Srikaya Januari 27 42 37 58 37 56 74 Februari 38 25 65 29 47 58 44 Maret 97 34 76 34 26 74 75 April 28 65 47 42 98 57 83 Mei 65 95 77 27 47 49 84 Juni 45 21 28 45 86 57 24 Juli 96 27 36 24 33 29 25 Agustus 67 64 63 46 75 36 32 September 58 58 43 32 50 24 74 Oktober 37 27 19 57 32 84 35 November 26 53 42 61 17 42 48 Desember 33 38 90 26 85 14 24
Berasarkan data pada tabel 1 akan dilakukan pengolahan berformat tabular dengan aturanbahwa nilai <50 akan diubah menjadi angka 0, sedangkan >=50 akan diubah menjadi angka 1. Selain itu pada proses penerapan algoritma akan lebih mudak jika data yang ada diinisialkan seperti tabel 2.
Tabel 2. Data Penjualan Bakery and cake dalam Bentuk Tabular
Bulan 2022 Roti Coklat (A) Roti Abon (B) Donat Tiramisu (C) Donat Sate (D) Donat Caramel (E) Januari 0 1 0 0 0 Februari 0 0 1 0 1 Maret 0 0 1 0 0 April 1 0 0 0 0 Mei 0 1 0 0 0 Juni 0 1 1 0 0 Juli 1 0 0 1 0 Agustus 0 0 1 0 0 September 1 1 0 1 0 Oktober 0 0 0 0 0 November 1 1 0 1 1 Desember 0 0 0 0 1 Bulan 2022 Roti Selai Pisang Donat Tiramisu Donat kentang Gula Roti keju Donat Oreo Roti Tawar Selai Srikaya Januari 0 0 0 1 0 1 1 Februari 0 0 1 0 0 1 0 Maret 1 0 1 0 0 1 1
Bulan 2022 Roti Selai Pisang Donat Tiramisu Donat kentang Gula Roti keju Donat Oreo Roti Tawar Selai Srikaya April 0 1 0 0 1 1 1 Mei 1 1 1 0 0 0 1 Juni 0 0 0 0 1 1 0 Juli 1 0 0 0 0 0 0 Agustus 1 1 1 0 1 0 0 September 1 1 0 0 1 0 1 Oktober 0 0 0 1 0 1 0 November 0 1 0 1 0 0 0 Desember 0 0 1 0 1 0 0
Dari  data  pada  tabel  2  terlihat  bahwa  ada  beberapa  data  yang  tidak  memiliki  nilai  atau  sering  disebut  juga missing  value,  sehingga  untuk  mempermudah  pengolahan  data,  maka  tabel  3  akan  menunjukkan  data  yang  hanya memiliki nilai.
Tabel 3. Data Penjualan Bakery and cake yang Sudah di Cleaning No Bulan Items 1 Januari B, I, K, L 2 Februari C, E, H, K 3 Maret C, F, H, K, L 4 April A, G, J, K, L 5 Mei B, F, G, H, L 6 Juni B, C, J, K 7 Juli A, D, F, 8 Agustus C, F, G, H, J 9 September A, B, D, F, G,  J, L 10 Oktober I, K 11 November A, B, D, E, G, I 12 Desember E, H, J
Setelah menemukan data sesuai dengan tabel 3 maka dapat dilakukan penerapan algoritma hash based. Langkah tersebut yautu yaitu menentukan large 1-itemset dari kandidat 1-itemset. Setelah Hal tersebut dilakukan, maka dicari kandidat 2 –itemset dengan cara mencari nilai minsup yang diperlukan. Setelah ditemukan nilai minsub tersebut maka akan ditempatkan didalam alamat tabel hash. Berikut ditetapkan nilai minsup yaitu sebesar >=40%, sehingga diperoleh tabel persentase pada large 1-itemset seperti berikut.
Tabel 4. Tabel Nilai Support No Item Frekuensi Support 1 A 4 4/12 *100% = 33.3% 2 B 5 5/12 *100% = 41.7% 3 C 4 4/12 *100% = 33.3% 4 D 3 3/12 *100% = 25.0% 5 E 3 3/12 *100% = 25.0% 6 F 5 5/12 *100% = 41.7% 7 G 5 5/12 *100% = 41.7% 8 H 5 5/12 *100% = 41.7% 9 I 3 3/12 *100% = 25.0% 10 J 5 5/12 *100% = 41.7% 11 K 6 6/12 *100% = 50.0% 12 L 5 5/12 *100% = 41.7%
Dari tabel 4 dapat dilihat bahwa ada item yang nilainya berada dibawah nilai minimum support yang bernilai 40% sehingga item tersebut tidak diproses. Berikut data yang diatas nilai minimum dan akan diberi kode order sebagai penanda saat mencari address di setiap iterasi.
Tabel 5. Tabel Hash Based
No Item Address 1 B 1 2 F 2
No Item Address 3 G 3 4 H 4 5 J 5 6 K 6 7 L 7
Langkah berikutnya adalah ialahmenemukan iterasi 2 dengan cara menemukan frequent 2-itemset yang dicari pada pola kombinasi item dari frequent 1-itemset untuk mendapatkan address 2-itemset kedalam tabel hash.
Tabel 6. Tabel Hash 2-itemset No  Kombinasi 2 -itemset Perhitungan Hasil 1 BF [(1)*37+(2)] mod 37 39 2 BG [(1)*37+(3)] mod 37 40 3 BH [(1)*37+(4)] mod 37 41 4 BJ [(1)*37+(5)] mod 37 42 5 BK [(1)*37+(6)] mod 37 43 6 BL [(1)*37+(7)] mod 37 44 7 FG [(2)*37+(3)] mod 37 77 8 FH [(2)*37+(4)] mod 37 78 9 FJ [(2)*37+(5)] mod 37 79 10 FK [(2)*37+(6)] mod 37 80 11 FL [(2)*37+(7)] mod 37 81 12 GH [(3)*37+(4)] mod 37 115 13 GJ [(3)*37+(5)] mod 37 116 14 GK [(3)*37+(6)] mod 37 117 15 GL [(3)*37+(7)] mod 37 118 16 HJ [(4)*37+(5)] mod 37 153 17 HK [(4)*37+(6)] mod 37 154 18 HL [(4)*37+(7)] mod 37 155 19 JK [(5)*37+(6)] mod 37 191 20 JL [(5)*37+(7)] mod 37 192 21 KL [(6)*37+(7)] mod 37 229
Berdasarkan tabel 6 dapat diperhatikan bahwa tidak terjadi collision sehingga selanjutnya ialah menyusun hash address  dan  basket  count  serta melakukan perhitungan nilai  support. Perhitungan nilai  suport diperoleh dari Basket count dibagi jumlah item dikali 100%, dimana jumlah item adalah sebesar 12 itemset.
Tabel 7. Tabel Basket Count
No Address Item Basket Count  Support 1 39 BF 2 17% 2 40 BG 3 25% 3 41 BH 1 8% 4 42 BJ 2 17% 5 43 BK 1 8% 6 44 BL 3 25% 7 77 FG 3 25% 8 78 FH 3 25% 9 79 FJ 2 17% 10 80 FK 1 8% 11 81 FL 2 17% 12 115 GH 2 17% 13 116 GJ 5 42% 14 117 GK 1 8% 15 118 GL 5 42% 16 153 HJ 2 17% 17 154 HK 3 25% 18 155 HL 2 17%
No Address Item Basket Count  Support 19 191 JK 2 17% 20 192 JL 2 17% 21 229 KL 3 25%
Setelah  menemukan  hasil  perhitungan  pada  tabel  7  maka  dapat  diperhatikan  kembali  nilai  suport  dan dibandingkan dengan nilai minsub sebesar >=40%. Jika memenuhi syarat maka dilanjutkan kelangkah kombinasi 2 itemset:
Tabel 8. Tabel Kombinasi 2-itemset No Address Item Basket Count  Support 1 116 GJ 5 42% 2 118 GL 5 42%
Langkah Selanjutnya adalah membentuk kombinasi 3 –itemset berdasarkan nilai suport yang memenuhi seperti tabel 9:
Tabel 9. Tabel Kombinasi 3-itemset No Kombinasi 3-Itemset  Basket Count  Support 1 GJL 3 25%
Berdasarkan informasi  yang diperoleh dari  perhitungan pada tabel  9 diperoleh bahwa hanya 1 kombinasi  3- itemset  yang  terbentuk  dengan  nilai  suport  sebesar  25%  sehingga  proses  telah  selesai.  Sehingga  dapat  dilakukan langkah terakhir yaitu menghiting nilai confidance dari kombinasi 3-itemset.
Tabel 10. Confidance Kombinasi 3-itemset
No Kombinasi 3-Itemset  Basket Count  Support Confidence 1 GHL 3 25% 3/5*100% = 60%
Berdasarkan hasil akhir dari keseluruhan perhitungan 3 item yang menjadi prioritas utama yaitu G= selai kacang, H= roti tawar L= Selai srikaya dengan nilai support 25% dan confidance 60%. Sehingga selai kacang, selai srikaya dan roti tawar sebaiknya berdampingan demi meningkatkan efisiensi penjualan pada bakery dan cake.

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  tata  letak  bakery  dan  cake  dengan  melakukan optimalisasi terhadap data mining dengan menggunakan algoritma hash based disimpulkan bahwa dengan adanya data transaksi sebelumnya yang ada dalam database penjualan, dapat digunakan untuk meningkatkan dan memperbaiki tata letak penjualan bakery dan cake. Hasil dari perhitungan menunjukkan bahwa tata letak yang baiknya berdampingan adalah selai kacang, roti tawar dan selai srikaya. Karena jika pelanggan membeli selai srikaya maka akan membeli roti tawar, begitu sebaliknya. Hal ini dapat diterapkan dalam pengelolaannya karena merupakan kombinasi 3 –itemset yang diprioritaskan dalam penjualan dengan nilai support 25% dan confidance 60%.

## REFERENCES
[1] F. Anggraini Fistiana, Evanita, and A. Akbar Riadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Hias Hoya Carnosa Berbasis Android Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform., vol. 6, pp. 305–311.
[2] N. Indriyani, H. S. Tambunan, and Z. A. Siregar, “Analisis Faktor Kepuasan Konsumen Terhadap Produk Roti Pinkan Bakery & Cake dengan Algoritma C4. 5,” J. Ris. Rumpun Ilmu Tek., vol. 1, no. 2, pp. 76–90, 2022.
[3] S. Nabilah, “Pengaruh Strategi Bauran Pemasaran Terhadap Kepuasan Konsumen pada Aroma Bakery dan Cake Medan.” Universitas Medan Area, 2019.
[4] T. Godefroidt, N. Ooms, B. Pareyt, K. Brijs, and J. A. Delcour, “Ingredient functionality during foam‐type cake making: a review,” Compr. Rev. food Sci. food Saf., vol. 18, no. 5, pp. 1550–1562, 2019.
[5] S.  I.  Nurhafida  and  F.  Sembiring,  “ANALISIS  TEXT  CLUSTERING  MASYARAKAT  DI  TWITER  MENGENAI MCDONALD ’ SXBTS MENGGUNAKAN ORANGE DATA MINING,” pp. 28–35, 2021.
[6] Y. Mahena, M. Rusli, and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan Investasi Saham Emas Menggunakan Teknik Data Mining,” Kalbiscentia J. Sains dan Teknol., vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015.
[7] E. Irdiansyah, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Minuman Di Pt . Pepsi Cola Indobeverages Menggunakan Metode,” J. TA/SKRIPSI, vol., no., pp. 1–6, 2017.
[8] S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty
Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 26– 31, 2020.
[9] W. D. Septiani, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4. 5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[10]  J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku  Dengan  Metode  K-Means,”  Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[11]  R. Yanto and H. Di Kesuma, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2017, doi: 10.35957/jatisi.v4i1.83.
[12]  Z. Chen, P. Xu, F. Feng, Y. Qiao, and W. Luo, “Data mining algorithm and framework for identifying HVAC control strategies in large commercial buildings,” Build. Simul., vol. 14, no. 1, pp. 63–74, 2021, doi: 10.1007/s12273-019-0599-0.
[13]  D. P. U. Ulva Rizky Amanda, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” vol. 5, pp. 86–93, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3653.
[14]  H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[15]  Sari, F. Saro, and David, “Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga berencana di kecamatan dumai timur,” J. Penelit. Pos dan Inform., vol. 8, no. 1, p. 63, 2018, doi: 10.17933/jppi.2018.080105.
[16]  A.  Nurzahputra,  M.  A.  Muslim,  and  M.  Khusniati,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Penilaian  Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com, vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1284.
[17]  N. Silalahi, “Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[18]  A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,”  INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[19]  D.  Ismanda,  B.  Sihotang,  and  L.  Simangunsong,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  HASH-BASED  DALAM MENGETAHUI POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN ( STUDI KASUS : UNIVERSITAS BUDI DARMA ),” 2022.
[20]  U. Buana and P. Karawang, “TechnoXplore Jurnal Ilmu Komputer & Teknologi Informasi ISSN : 2503-054X Vol 4 No: 1, April 2019,” vol. 4, no. 1, pp. 46–55, 2019.
[21]  U. Hasanah and D. A. Mutiara, “Perbandingan Metode Cosine Similarity dan Jaccard Similarity untuk Penilaian Otomatis Jawaban  Pendek,”  Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform.,  no.  2019:  SENSITIF  2019,  pp.  1255–1263,  2019,  [Online]. Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sensitif/article/view/511.