## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 305 - 310

## Implementasi Data Mining Untuk Market Basket Analysis Menggunakan Asosiation Rules Pada Minimarket 212 Mart Batam
Nur Rizky Setia Saragi Rumahorbo, Sasa Ani Arnomo
Teknik dan Komputer, Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: 1 nurrizkysetia@gmail.com
Abstrak −Data  mining  adalah  metode  untuk  mencari  informasi  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dari  database  besar.  Informasi penting yang ditemukan berharga dan bermanfaat untuk membuat keputusan. Informasi yang diperoleh harus tepat dan akurat karen a sangat berpengaruh dalam pengambilan keputusan serta hasil keputusan, begitu juga informasi yang diperlukan oleh Minimarket 212 Mart  Taman  Carina  Batam.  Minimarket  terletak  dekat  dengan  perumahan  penduduk  dan  sekolah.  Semakin  banyaknya  pesaing membuat Minimarket 212 Mart memerlukan analisis untuk mengetahui kebiasaan pembelian konsumen yang nantinya akan berguna untuk  mengatur  tata  letak  toko,  dan  membuat  persediaan  produk  efisien  agar  transaksi  penjualan  berjalan  dengan  lancar  juga meningkatkan hasil penjualan di minimarket. Teknik asosiation rules dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan produk yang dibeli  konsumen  pada  saat  bersamaan  untuk  mengetahui  kebiasaan  pembelian  konsumen.  Penelitian  ini  berhasil  menemukan kombinasi  produk  yang  saling  terkait  yang  memiliki  nilai  support  dan  confidence  tertinggi  pada  kombinasi Snack,Baverage,Breakfast Food yang memiliki nilai support 26,7% dan confidence 100%.
Kata Kunci: Data Mining, Market Basket Analysis, Kebiasaan Membeli
Abstract −Data  mining  is  a  method  of  searching  for  previously  unknown  information  from  a  large  database.  The  important information found to be valuable and beneficial for the making of a decision. The information gained should be precise and ac curate because it was highly influential in decision making as well as the outcome of the decision, as was the information required by the Minimarket 212 Mart Taman Carina Batam. The minimarket is located close to the residents' housing and the school. Minimarket 212 Mart requires an analysis to find out consumer purchasing habits that would later be useful for organizing store layouts,  make inventory of product efisien in order for sales transactions to run smoothly also increase sales results in minimarkets. Market basket analys methods can be used to analyze the interrelationship of product that consumers buy at the same time to find out the consumer's purchasing  habits.  The  study  successfully  found  the  combination  of  interrelated  products  that  had  the  highest  support  value  and confidence  value  on  the  combination  of  Snack,  Baverage,  Breakfast  Food  which  were  to  have  a  26,7%  support  value  and  100% confidence.
Keywords : Data Mining, Market Basket Analysis, Purchashing Habits

## 1. PENDAHULUAN
Laju  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  di  sektor  perdagangan  terbilang  pesat,  berdasarkan  data  pertumbuhan  ekonomi Indonesia tahun 2019 sektor perdagangan besar dan eceran, reparasi mobil dan sepeda motor menyumbang 13,01 persen terhadap  PDB  ( Produk  Domestik  Bruto) [1].  Ritel  merupakan  bagian  dari  sektor  perdagangan  yang  mengalami perkembangan yang sangat  cepat, hal  ini bisa dilihat  dari  semakin maraknya  jumlah gerai  ritel di Indonesia.  Terdapat 23.000 ritel modern di Indonesia 14.000 diantaranya adalah minimarket [2].
Minimarket  merupakan  ritel  modern  yang  menerapkan  sistem  penjualan  yang  terkomputerisasi,  segala  jenis transaksi yang terdapat di minimarket tersimpan dalam suatu database yang besar, salah satunya adalah data transaksi penjualan produk. Minimarket 212 Mart adalah minimarket yang menerapkan sistem penjualan yang terkomputerisasi. Data  transaksi  penjualan  produk  yang  diolah  dengan  baik  dapat  digunakan  sebagai  penunjang  dalam  membuat keputusan.  Pengolahan  data  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara,  data  mining  merupakan  sebuah  proses  untuk mengolah data yang sangat besar menjadi sebuah informasi yang bermanfaat.
Metode Market  Basket  Analysis merupakan  bagian  dari  data  mining  yang  digunakan  untuk  menganalisis  isi keranjang  belanja  konsumen  dengan  menerapkan  algoritma asosiation  rules yakni  algoritma  apriori.  Algoritma asosiation  rules digunakan  untuk  mencari  keterkaitan  antar  produk  di  dalam  suatu  transaksi  yang  terjadi  secara bersamaan  dalam  satu  waktu.  Pengolahan  data  menggunakan  algoritma asosiation  rules dapat  mengetahui  kebiasaan konsumen  dalam  berlanja  yang  nantinya  akan  terbentuk  suatu  pola  pembelian  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  penjualan  yakni  mengatur  tata  letak  produk  yang  berdekatan  sesuai  kebiasaan  beli  yang  dilakukan konsumen serta menentukan produk promosi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Desain  penelitian  merupakan  rancangan  yang  dibuat  peneliti  mengenai  bagaimana  sebuah  penelitian  akan  dijalankan. Desain penelitian dapat dilihat pada gambar 1
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 305 - 310
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  penemuan  informasi  berharga  yang  terpendam  di  dalam  suatu  basis  data  yang    besar.  [4]. Pengolahan data mining dilakukan secara terkomputerisasi dan otomatis.  Menurut Feri Sulianta dan Dominikus dalam bukunya yang berjudul “Data Mining Meramalkan Bisnis Perusahaan”[4] terdapat 4 tahapan data mining yaitu : 1. Menguraikan permasalahan yang ingin diketahui.
2. Menyiapkan data yang ingin di teliti.
3. Validasi data.
4. Memilih aplikasi yang tepat untuk pengujian data dan menemukan hasil.

## 2.3 Market Basket Analysis
Market Basket Analysis merupakan metode untuk menganalisis kebiasaan konsumen secara mendalam. Yakni mencari keterkaitan antar produk di dalam sebuah keranjang belanja konsumen [5].

## 2.4 Asosiation Rules
Asosiation rules dalam Market Basket Analysis adalah merupakan sebuah algoritma asosiasi yang bertugas menemukan keterkaitan  dan  hubungan  antar  barang  dalam  satu  transaksi.  Contohnya  untuk  menemukan  seberapa  besar kemungkinan dibelinya bedak dan lipstik dalam waktu bersamaan [6].

## 2.5 Algoritma Apriori
Apriori  dirancang  untuk  beroperasi  pada database yang  berisi  transaksi  misalnya,  koleksi  barang  yang  dibeli  oleh pelanggan,  atau  rincian  frequentasi  situs  web.  Algoritma  apriori  mengidentifikasi itemset dengan  menentukan  nilai ambang batas yakni support dan confidence .[6]. Support menunjukkan seberapa banyak frekuensi item mendominasi di dalam database , confidence menunjukkan  seberapa  kuat  hubungan  antar item dalam  suatu  aturan asosiasi.  [7].  Proses utama yang dilakukan dalam algoritma apriori adalah sebagai berikut: 1. Analisis pola frekuensi Tinggi Pencarian  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  database.  Berikut  adalah  rumus mencari nilai support
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Jumlah transaksi mengandung A
Total transaksi
X 100% (1)
Nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵)   = ∑Transaksi Mengandung A dan B ∑ Transaksi
X 100% (2)
2. Pembentukan aturan asosiasi
Pencarian aturan asosiasi jika A maka B yang memenuhi nilai ambang batas confidence .
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 P(B│A) = ∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Transaksi mengandung A X 100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data transaksi yang didapatkan dari Minimarket 212 Mart di olah menggunakan metode Market Basket Analysis yaitu algoritma apriori dan menemukan keterkaitan antar produk yang bertujuan untuk mengetahui kebiasaan beli konsumen. Berikut adalah tahapan mencari asosiasi produk menggunalan algoritma apriori :
1. Data transaksi penjualan diseleksi dan dikelompokkan berdasarkan jenis produk.
Tabel 1. Pengelompokkan produk No Jenis Produk Nama Produk 1 BreakFast Food TB Chocolate Bun, TB Chocolate Single Bun 55g, TB Sandwich Kacang,
Pengujian Hasil Implementasi Algoritma Apriori Mengumpulkan Data Mempelajari Literatur Analisa masalah Mendeskripsikan Masalah
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 305 - 310
Super Buryam 22gr, TB Stik Abon Ayam 2 Susu Indomilk  UHT  Chocolate  Kids,  Indomilk  UHT  Strawberry  125ml,  Bear Brand RTD Milk 189ml, Ultra Mimi Strawberry 125ml 3 Minuman Good  Day  Capucino  250ml,  Mindy  600ml, Sanford  1500ml,  Ichitan  Thai Milk Tea 310ml, Ichi Ocha Teh Melati 350ml, Pocari Sweat 330ml,
4 Basic Food Sariwangi Asli 50’s, Teh Seduh Prendjak 50gr, Gula Cap Matahari, Sunco Mnyk Grg 2lt, Telur, Sunco Mnyk Grg 1lt, 5 Snack Biskuat Energi Coklat 172,8gr, Gery Chocolatos Dark 16gr, Biskuat Coklat 10gr, Tango Walut, Oreo Strawberry 29,4gr, French Fries Prem 75g 6 Ice Cream Paddle Pop Trico, Aice 2 Colors Stick 7 Health Care OSKADON  50X4'S,  Sido  M  Tolak  Angin  Cair,  Bodrex  isi  10,  Ultraflu Tablet 4s, Cap Lang Minyak telon 15ml, Fresh Care Strong 10ml 8 Home Care Sunlight 111ml reff Lime, Daia Violet 900g, Sikat Baju Plastik Segi, Rinso Cair Molto 800ml, Jolly Top Up Tissue 9 Instan Food Kapal  Tanker  35g,  Indomie  Goreng  Spesial,  Indomie  Goreng  Ayam Geprek  85g,  Pop  Mie  Ayam,  Sedaap  Mie  White Curry,  Sedaap  Mie  Cup, Mie Sedaap Kari Special, Pop Mie Kari Ayam 10 Baking Needs Kraft  keju  Chedar  165gr,  Rose  Brand  Tepung  Beras,  Tepung  Terigu Segitiga Biru 1kg, Tulip Tepung Terigu 1kg 11 Bumbu Masako  ayam  6's  11g,  Bango  Kecap  Manis  275ml  Btl,  Jawara  Hot  Saus Sambal 12 Body Care Lux Soap 85g Green Fresh Splash, Lifeboy Total 10 36 13 Hair Care Pantene Shp 70ml Hairfall AT, Emeron Shp 170ml Soft & Smooth 14 Oral Care Formula  Proteksi  75g,  Pepsodent  PG  White  120,  Formula  SG  Silver  Pro Trendy-S, Formula SGF Triple Action, 15 Kosmetik Mutiara Parfum Non Alkohol Spray 16 Insect  Killer /  Pembasmi serangga Baygon Jumbo, Autan Kids 17 Alat Tulis Buku Tulis SIDU 38L, Pennsil 2B, Pena Standar Tecno Hitam
(Sumber : Penelitian, 2020)
2. Pencarian Pola Frekuensi Tinggi
Tabel 2. Data Tabulasi B re akf as t F ood M il k
B ave ra ge
B as ic F ood S na ck Ic e C re am He alt h C ar e Home C ar e Ins tan F ood B aking Ne eds B umbu B ody C ar e Ha ir C ar e Or al C ar e Kos metik Ins ec t Kill er S tas ioner y 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0
0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0
(Sumbe : Penelitian, 2020)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 305 - 310
a. Mencari itemset -1 Nilai minimum support yang peneliti tetapkan adalah 20%.
Tabel 3. Itemset -1
No Transaksi Jenis Produk Frekuensi Support 1 BreakFast Food 5 (4/15 × 100%) = 26,7 2 Milk 3 (3/15 × 100%) = 20% 3 Baverage 5 (5/15 ×100%) = 33,3% 4 Basic Food 3 (3/15 × 100%) = 20% 5 Snack 5 (5/15 × 100%) = 33,3% 6 Ice Cream 4 (4/15 × 100%) = 26,7% 7 Health Care 3 (3/15 × 100%) = 20% 8 Home Care 2 (2/15 × 100%) = 13,3% 9 Instan Food 2 (2/15 × 100%) = 13,3% 10 Baking Needs 1 (1/15 × 100%) = 6,7% 11 Seasoning 1 (1/15 × 100%) = 6,7% 12 Body Care 3 (3/15 × 100%) = 20% 13 Hair Care 2 (2/15 × 100%) = 13,3% 14 Oral care 2 (2/15 × 100%) = 13,3% 15 Cosmetic 2 (2/15 × 100%) = 13,3% 16 Insect Killer 2 (2/15 × 100%) = 13,3% 17 Stasionery 6 (6/16 × 100%) = 40%
(Sumber : Penelitian, 2020)
b. Mencari itemset -2
Setelah itemset yang memenuhi syarat minimum support ditemukan langkah selanjutnya adalah mencari kombinasi 2 itemset dan berikut adalah kombinasi yang memenuhi syarat nilai minimum support 20%.
Tabel 4. Itemset -2 No Transaksi Jenis Produk Frekuensi Support 1 BreakFast Food , Baverage 4 (4/15 × 100%) = 26,7% 2 BreakFast Food , Snack 4 (4/15 × 100%) = 26,7% 3 Milk , Snack 3 (3/15 × 100%) = 20% 4 Milk , Ice Cream 3 (3/15 × 100%) = 20% 5 Baverage , Snack 4 (4/15 × 100%) = 26,7% 6 Baverage , Ice Cream 3 (3/15 × 100%) = 20% 7 Snack , Ice cream 3 (3/15 × 100%) = 20%
(Sumber : Penelitian, 2020)
c. Mencari Itemset -3
Setelah  kombinasi  2 itemset ditemukan  selanjutnya  dicari  kombinasi  3 itemset yang  memenuhi  syarat  minimum support 20%. Berikut adalah kombinasi 3 itemset yang memenuhi syarat minimum support 20%.
Tabel 5. Itemset -3 No Jenis Produk Frekuensi Support 1 Breakfast Food , Baverage , Snack 4 (4/15 × 100%) = 26,7% 2 Milk , Snack , Ice Cream 3 (3/15 × 100%) = 20%
(Sumber : Penenelitian, 2020)
3. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah semua frekuensi tinggi ditemukan, langkah selanjutnya yang dilakukan adalah mencari aturan asosiasi A→B yang memenuhi syarat nilai minimum confidence. Syarat nilai minimum confidence yang peneliti tetapkan adalah 100%.

## Tabel 6. Asosiation Rules
No Rules Support Confidence 1 Jika membeli produk Milk maka akan membeli Snack dan Ice Cream 20% 100% 2 Jika membeli Snack dan Ice Cream maka akan membeli produk Milk 20% 100% 3 Jika membeli produk Snack dan Milk maka akan membeli produk Ice Cream 20% 100%
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 305 - 310
4 Jika membeli Snack dan Baverage maka akan membeli produk BreakFast Food 26,7% 100% 5 Jika membeli produk Baverage dan BreakFast Food maka akan membeli produk Snack 26,7% 100% 6 Jika membeli produk Snack dan BreakFast Food maka akan membeli produk Baverage 26,7% 100% 7 Jika membeli produk Ice Cream dan Milk maka akan membeli produk Snack 20% 100%
8 Jika membeli produk Milk maka akan membeli produk Ice Cream 20% 100% 9 Jika membeli produk Milk maka akan membeli produk Snack 20% 100%
(Sumber : Penelitian, 2020)

## 3.1 Pengujian
Untuk  membuktikan  pola  kombinasi itemset yang  didapat  dari  perhitungan  manual  benar  maka  dilakukan  pengujian menggunakan software Tanagra. Hasil aturan asosiasi dari pengujian Tanagra dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Itemset -2
Gambar 3. Hasil Itemset -3

## Gambar 4. Asosiation Rules
Hasil  yang  diperoleh  dari  pengujian asosiation  rules menggunakan  software  tanagra  menunjukkan  hasil perhitungan  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  dengan  penetapan  syarat  nilai  minimum support 20%  dan confidence 100% menghasilkan 9 rules yaitu sebagai berikut:
1. Jika  membeli  produk Milk maka  akan  membeli  produk Snack dan Ice  Cream dengan  nilai support 20%  dan confidence 100%. 2. Jika  membeli  produk Snack dan Ice  Cream maka  akan  membeli  produk Milk dengan  nilai support 20%  dan confidence 100%. 3. Jika  membeli  produk Snack dan Milk maka  akan  membeli  produk Ice  Cream dengan  nilai support 20%  dan confidence 100%. 4. Jika membeli produk Milk maka akan membeli produk Ice Cream dengan nilai support 20% dan confidence 100%. 5. Jika membeli produk Milk maka akan membeli produk Snack dengan nilai support 20% dan confidence 100%. 6. Jika membeli produk Snack dan Baverage maka akan membeli produk BreakFast Food dengan nilai support 26,7% dan confidence 100%.
7. Jika membeli produk Baverage dan BreakFast Food maka akan membeli produk Snack dengan nilai support 26,7% dan confidence 100%
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 305 - 310
8. Jika membeli produk Snack dan Breakfast Food maka akan memebeli produk Baverage dengan nilai support 26,7% dan confidence 100%. 9. Jika  membeli  produk Ice  Cream dan Milk maka  akan  memebeli  produk Snack dengan  nilai support 20%  dan confidence 100%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah semua perhitungan dan pengujian yang dilakukan oleh peneliti selesai maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  metode  Market  Basket  Analysis  untuk  menganalisa  keranjang  belanja  konsumen  dapat  mengetahui kebiasaan atau pola pembelian konsumen.
2. Pengolahan  data  dengan  metode Market  Basket  Analysis menggunakan asosiation  rules menghasilkan  aturan asosiasi  dari  kombinasi itemset yang  dapat  digunakan  untuk  penentuan  tata  letak  produk  di  toko  dan  dapat digunakan untuk mengefesiensikan persediaan Produk agar transaksi penjualan dapat berjalan lancar, selain itu juga dapat menentukan produk promosi agar penjualan meningkat.

## REFERENCES
[1] www.bps.go.id,  “STATISTIK  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Triwulan  I-2019,” Pertumbuhan  Ekon.  Indones.  Triwulan  IV-2019 ,  no. 17/02/Th. XXIV, pp. 1–12, 2019.
[2] H. Andika and S. W. Hati, “Analisis perbandingan kepuasan pelanggan antara minimarket indomaret dengan alfamart di kota batam,” vol. 6, no. 2, pp. 119–134, 2018.
[3] J. L. Whitten and Lonnie D. Bentley, Systems Analysis and Design Methods , no. 1. 2007.
[4] M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” None , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[5] N. A. Hasibuan et al. , “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[6] A.  Madan  Mirajkar,  A.  P.  Sankpal,  P.  S.  Koli,  R.  A.  Patil,  A.  R.  Pradnyavant,  and  J.  J.  Magdum,  “Data  Mining  Based  Store  Layout Architecture for Supermarket,” Int. Res. J. Eng. Technol. , pp. 2395–56, 2016.
[7] I. M. Sari, N. A. Hasibuan, and N. Silalahi, “Implementasi Data Mining Penjualan Underwear Menggunakan Metode Market Basket Analysis Pada Pt . Suriatama,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 12, no. September, pp. 353–358, 2017.