OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 4, N O . 2, PP .046-054, MEI 2022 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Penentuan Strategi Promosi UMKM Fashion dan Souvenir dengan Metode Market Basket Analysis
Reza Wiliyanto #1 , Alifia Mahirah #2 , Faisal Ibnu Firmansyah #3
#1,2,3 Teknik Industri #1,2,3 Universitas Serang Raya Jl. Raya Cilegon No.Km. 5, Taman, Drangong, Kec. Taktakan, Kota Serang, Banten, 42162
1 ejawili50@gmail.com
2 alif.mahirah2511@gmail.com
3 faisalibnu36@gmail.com accepted on 17-05-2022

## Abstrak
Sebagian besar pelaku usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) di Indonesia mengalami tren penurunan penjualan selama pandemi Covid-19. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Asosiasi Business Development Service Indonesia (ABDSI) terhadap  6.000  UMKM  yang  tersebar  diseluruh  Indonesia  dengan  periode  April-Mei  2020,  sebanyak  92,5%  UMKM mengalami  penurunan  penjualan  60-100%.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengupayakan  peningkatan  penjualan  melalui strategi promosi bundling yang sesuai dengan perilaku pembelian konsumen. Metode pendekatan yang digunakan adalah Market  Basket  Analysis.  Adapun  tahapannya  terdiri  dari  Data  Collection,  Pre-Processing,  Transformation  dan Interpretation. Studi kasus penelitian ini adalah salah satu UMKM yang bergerak di bidang fashion dan souvenir di Kota Serang. Data yang digunakan adalah data penjualan dari tahun 2020 – 2021. Hasil penelitian didapatkan bahwa algoritma apriori dapat digunakan untuk strategi bundling pada toko helianthe(dot)project. Dengan nilai confidence > 0,9, nilai support > 0,9, dan nilai lift ratio > 1 diperoleh strategi bundling yang terpilih, yaitu 3 kombinasi yang berisi 2 item produk dan 1 kombinasi yang berisi 3 item produk.
Kata Kunci : Market Basket Analysis ; Promosi; UMKM

## I. P ENDAHULUAN
U saha Mikro, Kecil dan Menengah merupakan kepanjangan dari UMKM. Keberadaan UMKM di Indonesia sejak COVID-19 banyak yang mengalami penurunan. Hampir sebagian besar UMKM merasakan penurunan penjualan. Berdasarkan data  yang ada 92,5% UMKM mengalami penurunan penjualan 60-100% [1]. Tingginya tingkat persaingan dalam dunia bisnis membuat pelaku usaha harus bergerak cepat dalam dalam proses transaksi agar konsumen puas dengan pelayanan yang ditawarkan. Faktor penyebab penurunan UMKM selama pandemi adalah kesulitan dalam proses produksi, dan diberlakukannya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) yang waktunya tidak menentu  [2]. Adapun faktor lain penyebab penurunan UMKM yaitu pelaku usaha  kesulitan dalam  menganalisis  pengolahan  data  penjualan  dikarenakan  kurangnya  jumlah  data,  banyaknya  data,  dan
keterbatasan alat yang bisa digunakan untuk mengolah data tersebut. Akibat yang muncul dari permasalahan tersebut adalah tidak tepatnya hasil rekomendasi pilihan barang yang tidak cocok dengan konsumen [3].
Salah satu UMKM yang terdampak adalah pada bidang fashion dan souvenir dengan penurunan penjualan sebanyak 54% [4]. Hal ini juga dialami oleh toko helianthe(dot)project. Berdasarkan penelitian pendahuluan didapatkan bahwa selama pandemi COVID-19 toko helianthe(dot)project mengalami penurunan penjualan pada periode 2020 sampai 2021 menurun hingga dari 42%, beberapa produk juga banyak yang tidak terjual bahkan tidak  ada  transaksi.  Dengan  keadaan  ini  membuat  pemilik  toko  harus  mempersiapkan  strategi  yang  tepat sasaran.
Pemecahan masalah yang dipilih adalah menerapkan strategi promosi produk bundling , dimana strategi ini diharapkan  dapat  membantu  UMKM  dalam  mengembangkan  bisnis  dan  menjadi  solusi  yang  baik  dalam meningkatkan penjualan. Upaya untuk menerapkan strategi promosi bundling dilakukan dengan pendekatan data mining. Sistem data mining yang dibangun menggunakan metode Market Basket Analysis (MBA) untuk membuat rekomendasi paket item yang sesuai bagi konsumen. Dengan demikian, penelitian ini menggunakan metode  MBA  dengan  pendekatan  algoritma  apriori  dalam  menentukan  strategi bundling di  toko helianthe(dot)project sebagai upaya untuk meningkatkan penjualan.

## II. L ITERATURE R EVIEW

## A. Strategi Promosi Bundling
Produk bundling menjadi  salah  satu  strategi  promosi  yang  banyak  diterapkan  dalam  promosi  di  bagian penjualan.  Produk bundling adalah menggabungkan lebih dari satu produk untuk dijadikan satu paket  yang umumnya  dengan  harga  yang  lebih  terjangkau  [5].  Tujuan  penjualan  dengan  strategi bundling untuk memberikan kemudahan konsumen untuk memilih produk dengan harga yang relatif murah, dan konsumen bisa mendapatkan keuntungan yang lebih besar.
Menurut  Dominique-Ferreira  tahun  2017 bundling dari  beberapa  variasi  produk  bisa  memberikan  nilai manfaat baru dan juga bisa mengurangi resiko ketidakadilan [6]. Dari uraian tersebut produk bundling juga bisa diterapkan untuk meningkatkan penjualan produk. Sejauh ini banyak toko online yang mengembangkan bisnis dengan media yang terbatas dan banyak pelaku usaha yang masih terkendala dengan mengolah data transaksi penjualannya.  Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  untuk  strategi bundling adalah Data  mining yang membahas tentang pengumpulan informasi yang bernilai dari kumpulan data [7].

## B. Metode Market Basket Analysis
Metode Market Basket Analysis (MBA) adalah cara dalam menganalisis suatu perilaku konsumen secara jelas dari suatu golongan atau kelompok [8]. Metode ini menggunakan pendekatan algoritma apriori. Agrawal & Srikant mengusulkan algoritma apriori pada tahun 1994 untuk dapat menentukan frequent itemset dimana ini merupakan algoritma dasar pada saat itu [9].
Algoritma apriori adalah algoritma yang bertujuan mencari pola yang sering muncul pada data transaksi, dimana setiap transaksi terdiri beberapa item sehingga metode ini akan mendukung sistem rekomendasi melalui penemuan  pola  frekuensi  (frequent  pattern)  antar  item  dalam  transaksi-transaksi  yang  terjadi  [3].  Frequent pattern (FP)  merupakan  salah  satu  informasi  penting  dari  data  historis  yang  dimanfaatkan  untuk  kegiatan pemasaran.  Dimana  FP  berisi  pola  yang  sering  muncul  dari  data  transaksi.  Hasil  yang  ditemukan  dalam pengolahan FP adalah association rule yang berisi identifikasi hubungan kesamaan antar item.

## C. Penelitian Terdahulu
Algoritma  Apriori  telah  digunakan  dalam  penelitian  [10]  pada  PT.  Agro  Express  Indonesia  dengan menghasilkan rekomendasi produk buah sebagai acuan melakukan strategi pemasaran, lalu pada penelitian [3] yang dilakukan pada toko online busana Busana Muslim Trendy menghasilkan halaman rekomendasi produk yang bisa dilihat oleh pelanggan saat mengunjungi toko online tersebut, selanjutnya pada penelitian [5] yang dilakukan pada toko roti Harbin Bakery menghasilkan informasi yang berasal dari data penjualan yang dapat dijadikan rujukan sebagai promo product bundling , ada juga penelitian [9] yang dilakukan pada CV Nusantara Copy menghasilkan informasi baru yang berasal dari data penjualan, di penelitian [11] yang dilakukan pada bisnis dropship menghasilkan produk bundling yang berasal dari perilaku konsumen dalam melakukan transaksi
sebagai dasar pengambilan keputusan promosi, lalu pada penilitian [12] terbuktinya association rule mining dapat diimplementasikan dalam pengolahan data transaksi minimarket untuk menentukan rekomendasi produk bundling pada produk yang kurang laris saat penjualan, dan pada penelitian [13] dinyatakan bahwa strategi bundling adalah strategi yang tepat untuk meningkatkan penjualan pada toko Violet Vape Store.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian ini dilakukan pada toko helianthe(dot)project terletak di kota Serang yang beroperasi sejak 2017 bergerak di bidang Fashion dan Souvenir khususnya pada Tie Dye Fashion dan Harry Potter Souvenir . Dalam menjalankan proses bisnisnya, toko ini memasarkan produknya memakai layanan E-commerce Shopee . Penelitian ini menggunakan algoritma apriori pada database berupa data riwayat histori transaksi. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data (Data Collection) , setelah itu dilanjut dengan pra-pemrosesan data (Data Pre-Processing) ,  lalu  membuat  analisis  frekuensi  tertinggi  menggunakan  algoritma  apriori,  dan  setelah  itu dilanjut pembentukan pola association rule dan uji hasil eksperimen. Kelebihan dalam menerapkan association rule dengan algoritma apriori ada pada kesederhanaan dan kemampuan menangani data besar sehingga lebih mudah  digunakan  secara  praktis  oleh  perusahaan  dengan  kemampuan  pengolahan  data  yang  terbatas  [10]. Dengan kata lain, algoritma ini dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam menerapkan strategi  promosi  bundling  berdasarkan  data  transaksi  yang  terbatas.  Dalam  menerapkan  algoritma  apriori, penelitian  ini  menggunakan  alat  bantu software Weka  3.8.  Sistem  pengembangan  menggunakan  algoritma apriori dapat dilihat seperti Gambar 1.
Gambar 1. Flow Chart Apriori Algorithm [3] .

## 1) Pengumpulan Data (Data Collection)
Pada tahap ini, proses pengumpulan data (Data Collection) dilakukan dengan cara survei lapangan untuk melakukan  wawancara.  Dari  hasil  wawancara  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  pemilik  toko  tidak mengolah  data  yang  dimiliki  dan  tidak  mempunyai  acuan  dalam  melakukan  promosi  produk.  Dalam database  berasal  dari  data  historis  transaksi  pada  toko fashion dan souvenir helianthe(dot)project  yang
terkumpul mulai dari tanggal Januari 2020 sampai September 2021. Data penjualan yang digunakan untuk strategi promosi produk, yaitu data transaksi penjualan sebanyak 250 data.
TABLE I D ATA H ISTORI T RANSAKSI
2) Pra-pemrosesan Data (Data Pre-Processing)
Dalam  Pra-pemrosesan  data  dilakukan  pembersihan  data  untuk  menghilangkan  data  yang  ambigu, menghilangkan instan data yang tidak digunakan dan membuang atribut yang tidak diperlukan. Contoh data yang tidak digunakan adalah transaksi dengan pembelian 1 varian produk, contoh data ambigu adalah data yang hanya berisi number transaksi tanpa ada transaksi. Pada Tabel 2 dapat dilihat hasil pembersihan data yang didapatkan, ada 12 item yang dijual dengan pengkodean setiap item yang berbeda.
TABLE II K ODE I TEM P RODUK NO Kode Item Nama Item 1 A Tie Dye T-shirt - Harry Potter Design Gryfinndor 2 B Tie Dye T-shirt - Harry Potter Design Slytherin 3 C Tie Dye T-shirt - Harry Potter Design Hufflepuff 4 D Tie Dye T-shirt - Harry Potter Design Ravenclaw 5 E Tie Dye T-shirt - Polos warna "Green-Pink" 6 F Tie Dye T-shirt - Polos warna "Black" 7 G Tie Dye T-shirt - Polos warna "Yellow-Blue" 8 H Tie Dye T-shirt - Polos warna "Yellow-Red" 9 I Totebag Design Sunflow 10 J Totebag Design Live Your Dream 11 K Harry Potter Kit 12 L Notebook Harry Potter - Potion Making
3) Transformasi Data (Transformation)
Tahap  Transformasi  data  dilakukan  dengan  memindai  database  transaksi  penjualan,  lalu mengidentifikasi jumlah barang yang dibeli pada setiap transaksi seperti pada Tabel 3, variabel Y dan N pada setiap barang menjelaskan jika “Y” berarti barang tersebut dibeli dan jika “N” berarti barang tersebut tidak dibeli. Jumlah data yang sebelumnya terdapat 250 data, setelah dilakukan pra-pemrosesan menjadi 180 data. Berdasarkan studi literatur penelitian terdahulu terkait jumlah data yang digunakan dalam analisis MBA  dengan  algoritma  apriori  pada  penelitian  [14],  didapatkan  bahwa  data  yang  terkumpul  dapat digunakan secara optimal dalam algoritma apriori karena sifat algoritma ini yang memiliki kesederhanaan dalam mengolah data yang terbatas. Setiap data instan terdiri dari 13 atribut, atribut pertama merupakan number transaksi, dan 12 atribut yang lain merupakan item produk. Hasil akhirnya adalah representasi data berupa vektorisasi data matriks biner berukuran 180 baris x 13 kolom. Matrik vektorisasi data ini dibuat untuk menyesuaikan format representasi data sehingga sesuai dengan format masukan data algoritma apriori pada  aplikasi  Weka.  Konversi  data  dilakukan  dari  data  mentah  menjadi  data  yang  dapat  diproses  yaitu berbentuk .csv file atau .arff file.
Date Tie Dye T-shirt - Harry Potter Design Gryfinndor Tie Dye T-shirt - Harry Potter Design Slytherin … Notebook Harry Potter - Potion Making Quantity 20/09/2020 1 1 … 2 11/10/2020 2 5 … 7 11/10/2020 2 … 1 2 … … … … … … 27/09/2021 3 6 … 2 11
TABLE III
T RANSFORMATION D ATA Numb. Transaksi A B C D … K L 1 N Y Y N … N N 2 Y Y N Y … N N 3 N N N N … Y Y 4 N Y N Y … N N 5 N N N N … N N 6 N N N N … Y Y …
… … … … … … … 180 N Y N Y … N N
4) Interpretasi Data (Interpretation)
Dalam Interpretasi data dilakukan 3 tahap, yaitu dengan Analsis pola  frekuensi tinggi, Pembentukan aturan asosiasi (Association Rule), Uji lift ratio pada setiap aturan.
A. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Analisis pola  frekuensi tinggi dilakukan dengan mencari  kombinasi item produk yang memenuhi syarat minimum support value dalam data transaksi.
Selanjutnya menghitung nilai Support dengan rumus (1) [10]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Nilai Support untuk dua item dapat dihitung dengan rumus (2) [14]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃(𝐴, 𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)

## B. Pembentukan Aturan Asosiasi (Association Rule)
Setelah   frekuensi   tinggi   diperoleh, aturan yang memenuhi syarat confidence minimum dicari dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif.  Dalam  menghitung confidence dilakukan  pertukaran item,  misalkan  kombinasi  2  item  yaitu  A→B,  maka  dibalik  menjadi  B→A.  Begitu  juga  dengan kombinasi 3 itemset yaitu A, B→C, maka dibalik menjadi A, C→B dan B, C→A. Nilai support pada masing-masing item mungkin akan tetap sama, namun kemungkinan akan mempunyai nilai confidence yang berbeda.
Perhitungan confidence untuk kombinasi 2 item dan 3 item dapat dinyatakan dengan rumus (3) dan (4) [10]:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑃(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (3) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵 ∩ 𝐶) 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵, 𝑑𝑎𝑛 𝐶 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 (4)
C. Uji Lift Ratio Pada Setiap Aturan Pada tahap uji lift ratio akan menghasilkan ukuran dengan bertujuan menguji kevalidan aturan yang sudah terbentuk dan mengetahui kekuatan pada association rule yang telah terbentuk [10]. Pada tahap ini dilakukan kajian kevalidan aturan apakah benar produk A dibeli bersamaan dengan produk B. Suatu aturan dikatakan valid jika nilai lift ratio lebih dari 1. Hal ini berarti aturan dapat digunakan sebagai acuan dalam rekomendasi produk.
Perhitungan uji lift ratio dapat digambarkan dengan rumus (5) dan (6) [10]:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴, 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡 (𝐴, 𝐵) 𝐵𝐶 (𝐴, 𝐵) (5) 𝐵𝐶 (𝐴, 𝐵) = 𝑁 𝐶 𝑁 (6) Dimana: BC (A, B) : benchmark confidence produk A dan B 𝑁 𝐶 : jumlah transaksi dengan item yang menjadi consequent 𝑁 : jumlah transaksi keseluruhan

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  3  tahapan  utama  yaitu  melakukan  analisa  pola  frekuensi  tinggi menggunakan algoritma apriori, pembentukan aturan asosiasi, dan uji kekuatan aturan yang terbentuk dengan menghitung lift  ratio .  Hasil  akhir  penelitian  ini  berupa  aturan  asosiasi  yang  dijadikan  sebagai  acuan dalam promosi produk toko dan pendukung keputusan dalam memberikan promosi produk yang akan dilakukan oleh pemilik toko, aturan asosiasi yang terbentuk berdasarkan penemuan pola frekuensi tinggi dengan nilai minimum support = 90%, seteelah terbentuk pola frekuensi tinggi, akan terbentuk aturan asosiasi terbaik dengan minimum confidence = 80 %, menentukan nilai minimum confidence dan nilai minimum support dengan perbandingan semakin tinggi nilai minimum confidence dan nilai minimum support maka semakin tinggi hasil akurasi yang didapat  dalam  pembentukan  aturan  asosiasi  terbaik.  Hasilnya  didapatkan  kombinasi  2  item  produk  yang memenuhi  syarat minimum  support sebesar  90%  dan  nilai Confidence terbesar  yang  didapat  adalah  100% dengan perhitungan nilai support dan nilai Confidence seperti yang dijelaskan sebelumnya, dapat dilihat pada Tabel 4. Lalu pembentukan 3 item produk dengan nilai minmum support dan nilai Confidence terbesar yang didapat sama dengan kombinasi 2 item produk dapat dilihat pada Tabel 5.
Aturan terbaik yang mempunyai nilai Confidence tertinggi yaitu 100% dimiliki oleh seluruh association rule yang didapat, artinya semua aturan yang didapat merupakan aturan terbaik karena memiliki nilai confidence yang sempurna. Selanjutnya dilakukan pengujian lift ratio dan diperoleh nilai lift ratio dengan nilai >1. Hal ini dapat  diartikan  tingkat  validitas  aturan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  menentukan  strategi  promosi produk. Hasil analisa menunjukkan bahwa aturan dengan akurasi tertinggi dengan lift ratio sebesar 1,07 benar dimiliki oleh semua aturan yang terbentuk hasil kombinasi 2 dan 3 produk. Maka disimpulkan seluruh aturan yang  terbentuk  memiliki  nilai lift  ratio yang  sama  tingginya.  Ini  memudahkan  bagi  pemilik  toko  dalam mengambil kesimpulan yang berasal dari data histori transaksi.
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dapat  dilihat  pada  Tabel  6,  strategi bundling yang  dapat  dilakukan dengan menggabungkan dua item produk ada tiga aturan terbaik, yaitu item produk F dapat digabungkan dengan item produk E, item produk E dapat digabungkan dengan item produk G, dan item produk G dapat digabungkan dengan item produk F. Sedangkan untuk strategi bunding yang dilakukan dengan menggabungkan tiga item produk hanya didapatkan satu aturan terbaik, yaitu item produk E dapat digabungkan dengan item produk F dapat digabungkan dengan item produk G.
TABLE IV K OMBINASI D UA I TEM P RODUK Rule Frekuensi Support (%) Confidence (%) Item produk F – Item produk E 168 93 100 Item produk E – item produk F 168 93 100 Item produk G – item produk E 168 93 100 Item produk E – item produk G 168 93 100 Item produk G – item produk F 168 93 100 Item produk F – Item produk G 168 93 100
TABLE V K OMBINASI 3 I TEM P RODUK Rule Frekuensi Support (%) Confidence (%) Item produk F dan G – item produk E 168 93 100 Item produk E dan G – item produk F 168 93 100 Item produk E dan F – item produk G 168 93 100 TABLE VI A TURAN T ERBAIK Y ANG D IHASILKAN D ENGAN N ILAI L IFT R ATIO Rule Support (%) Confidence (%) Lift Ratio Item produk F, Item produk E 93 100 1,07 Item produk E, item produk G 93 100 1,07 Item produk G, item produk F 93 100 1,07 Item produk F, item produk G, item produk E 93 100 1,07 V. Conclusion
Hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk  strategi bundling pada  toko helianthe(dot)project yang bergerak di bidang Tie Dye Fashion dan Harry Potter Souvenir . Strategi bundling yang diperoleh bisa menggunakan dua kombinasi produk dan tiga kombinasi produk dengan jumlah 4 strategi bundling yang  terpilih,  yaitu  produk  F  dapat  digabungkan  dengan  produk  E,  produk  E  dapat  digabungkan dengan produk G, produk G dapat digabungkan dengan produk F, dan produk E dapat digabungkan dengan produk F dapat digabungkan dengan produk G. Saran yang dapat diberikan setelah penelitian yang menerapkan algoritma apriori tidak hanya menghasilkan produk bundling tetapi dapat menentukan layout produk pada suatu toko.

## A CKNOWLEDGMENT
Penulis mengucapkan terima kasih kepada bapak Mohamad Jihan Shofa, ST., MT. selaku dosen pembimbing yang  sudah  membimbing  kami  dari  mulai  penelitian  dimulai  hingga  selesai,  kami  juga  mengucapkan terimakasih kepada segenap civitas akademik Universitas Serang Raya fakultas Teknik prodi Teknik Industri yang telah banyak membantu dan memberikan kemudahan fasilitas sarana dan prasarana dalam penelitian ini, selanjutnya  kami  juga  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada  pemilik  toko  helianthe(dot)project  sudah memberikan izin untuk melakukan penelitian pada toko tersebut, tak lepas juga rasa terimakasih kami ucapkan kepada orang tua, kerabat serta sahabat dan semua pihak yang sudah terlibat dalam penelitian ini dari mulainya hingga akhir penyelesaian penelitian ini.
R EFERENCES
[1] Y. Uly, “Hampir Seluruh UMKM di Indonesia Turun Penjualannya di Masa Pandemi,” 2020.
[2] E. Catriana, “Ini Sejumlah Faktor yang menyebabkan Bisnis UMKM Merosot Selama Pandemi,” 2020.
[3] A. Setiawan and R. Mulyanti, “Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori pada Ecomm erce Toko Busana Muslim Trendy,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.4550.
[4] Maesaroh, “Lebih dari 50% UMKM Tutup Selama PPKM, Bisnis Pakaian Paling Terpukul,” 2021.
[5] M. G. Syailendra, “Sistem Informasi Penjualan den gan Rekomendasi Promosi Product Bundling menggunakan Algorita Frequent Pattern- Growth,” 2019, [Online]. Available: http://digilib.uinsby.ac.id/38896/.
[6] Dedy Ansari, D. Amanah, M. Gunarto, F. Ekonomi, and U. Wr, “Journal of Applied Business Administratio n PENGARUH DYNAMIC PRICING AND DYNAMIC BUNDLING TERHADAP,” no. Maret, 2021.
[7] S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka . Malang: UB Press, 2018.
[8] E. Yulianto and H. Heryanto, “Rancang Bangun Perangkat Lunak E -Commerce Menggunakan Metode Market Basket Analysis,” Media Inform. , vol. 18, no. 1, pp. 19 – 36, 2019, doi: 10.37595/mediainfo.v18i1.22.
[9] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terha dap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 6, no. 1, pp. 9 – 20, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[10] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103 – 108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[11] A. K. Fauziyyah, “Market Base Analysis Pada Bisnis Dropship dengan Algoritma Apriori Dalam Mene ntukan Product Bundling Berbasis R,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 2, no. 1, pp. 25 – 31, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI/article/view/967.
[12] H. I. Pohan and B. Siswanto, “Penerapan Association Rule Mining Pada R ekomendasi Bundling Produk Minimarket Menggunakan Oracle Data Miner,” J. Komput. dan Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 154 – 159, 2021, doi: 10.35508/jicon.v9i2.5145.
[13] R. R. Herianty, Lasut,Desiyanna dan Oprasto, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen di Violet Vape Store,” J. Algor , vol. 2, no. October, pp. 40 – 47, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/article/view/454/262.
[14] T. Y. Prawira, S. Sunardi, and A. Fadlil, “Market Basket Analysis To Identify Stock Handling Patterns & Item Arrangement Patterns Using Apriori Algorithms,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 33 – 41, 2020, doi: 10.23917/khif.v6i1.8628.