Abstrak—PT  Petrokimia  Gresik  merupakan  salah  satu perusahaan pupuk di Indonesia yang sebagian besar penjualan masih mengandalkan sektor pupuk subsidi. Namun, pada tahun 2019,  pemerintah  mulai  mengurangi  alokasi  pupuk  subsidi sehingga PT Petrokimia Gresik harus mempersiapkan strategi pemasaran  baru  untuk  meningkatkan  penjualan  pupuk  non- subsidi.  Melihat  kebutuhan  pupuk  yang  beraneka  ragam  di Indonesia, maka salah satu strategi yang dapat dilakukan yaitu menganalisis pola pembelian pelanggan dengan metode Market Basket  Analysis  (MBA).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis jenis pupuk apa saja yang dibeli secara bersamaan oleh  petani  sehingga  dapat  menjadi  rekomendasi  bagi perusahaan mengenai kombinasi pupuk yang difokuskan untuk pengembangan  pasar  pupuk  non-subsidi  melalui  strategi  STP dan  marketing  mix  dengan  melakukan  analisis  4C-Diamond sebagai  dasar  perumusan  strategi.  Data  diperoleh  dari  akses data internal perusahaan dan in-depth semi-structured interview. Hasil penelitian mengungkapkan kombinasi pupuk yang dibeli secara  bersamaan  oleh  petani  yaitu  Urea,  NPK  Phonska,  dan Petroganik. Dari hasil temuan tersebut, PT Petrokimia Gresik dapat  melakukan  product  bundling,  menata  layout  produk, menetapkan  harga  yang  kompetitif,  meningkatkan  kapasitas produksi dan target penjualan, serta memilih distributor yang potensial  dan  penyedia  bahan  baku  yang  paling  kompetitif untuk meningkatkan penjualan pupuk non-subsidi.
Kata  Kunci—Analisis  4C-Diamond,  Market  Basket  Analysis, Marketing Mix, Pupuk Subsidi, Strategi STP.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  dikenal  sebagai  negara  agraris,  dimana sebagian besar penduduknya bekerja sebagai petani dengan total 35 juta orang [1]. Data dari Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa Indonesia memiliki luas lahan pertanian sebesar  7,4  juta  hektar,  sehingga  kebutuhan  pupuk  di Indonesia  sangat  tinggi,  terutama  pupuk  bersubsidi  yang mencapai 13 juta ton di tahun 2020. Komoditas yang ditanam di  Indonesia  pun  sangat  beragam,  yang  mana  ada  tiga  sub- sektor  utama  diantaranya  pangan,  hortikultura,  dan perkebunan [2]. Sehingga jenis pupuk yang dibutuhkan oleh petani juga akan berbeda-beda.
PT  Petrokimia  Gresik  merupakan  perusahaan  pupuk terlengkap  di  Indonesia.  Sebagai  BUMN  di  bidang  industri pupuk, PT Petrokimia  Gresik berkewajiban untuk memproduksi  dan  menyalurkan  pupuk  subsidi  sesuai penugasan  pemerintah.  Laporan  kinerja  perusahaan  tahun 2019  menunjukkan  bahwa  penjualan  PT  Petrokimia  Gresik saat  ini  sebanyak  88  persen  pupuk  subsidi  dan  12  persen merupakan  pupuk  non-subsidi,  yang  berarti  sebagian  besar penjualan pupuk berasal dari pupuk subsidi.
Namun, sejak tahun 2019, pemerintah mulai menurunkan alokasi pupuk subsidi dari 9,55 juta ton menjadi 8,87 juta ton,
dan pada 2020 juga turun menjadi 7,94 juta ton. Penurunan alokasi  pupuk  subsidi  ini  menjadi  peringatan  bagi  PT Petrokimia  Gresik  bahwa  tidak  menutup  kemungkinan subsidi  pupuk  akan  dicabut  sepenuhnya  oleh  pemerintah seiring dengan berjalannya waktu, sehingga perusahaan harus siap  bersaing  di  pasar  pupuk  non-subsidi.  Oleh  karena  itu, perlu  bagi  PT  Petrokimia  Gresik  untuk  mempersiapkan strategi  pemasaran  baru  untuk  meningkatkan  penjualan pupuk non-subsidi.
Melihat kebutuhan pupuk yang berbeda-beda di Indonesia, maka  salah  satu  strategi  yang  dapat  dilakukan  yaitu menganalisis  pola  pembelian  petani  menggunakan  metode Market  Basket  Analysis (MBA) . Dengan  metode  ini,  PT Petrokimia  Gresik  dapat  memperoleh  pengetahuan  tentang jenis pupuk apa saja yang dibeli oleh petani secara bersamaan dan  menggunakan  informasi  tersebut  sehubungan  dengan kebutuhan strategi bisnis.
Strategi  pemasaran  yang  efektif  juga  diperlukan  untuk meningkatkan daya saing produk di pasar non-subsidi, yaitu dengan  pendekatan  strategi  STP  dan marketing  mix yang dapat  digunakan  perusahaan  untuk  mengejar  target penjualan. Dimana sebelum merumuskan strategi pemasaran, perusahaan  terlebih  dahulu  menganalisis  kondisi  lanskap bisnis  yang  ada  pada  saat  ini  dan  saat  mendatang  dengan model analisis 4C-Diamond.
Dengan  hasil  temuan Market  Basket  Analysis berupa kombinasi  pupuk  yang  sering  dibeli  oleh  petani  secara bersamaan, PT Petrokimia Gresik dapat merumuskan strategi pemasaran yang tepat untuk diterapkan kepada segmen yang dituju dalam rangka bersaing di pasar pupuk non-subsidi.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis (MBA)  adalah  teknik  untuk menemukan hubungan dari produk-produk yang dibeli secara bersamaan  [3].  MBA  secara  tepat  berhubungan  dengan menemukan  pola  pembelian  konsumen  dari database transaksional, sehingga disebut juga sebagai Association Rule Mining [4]. Tahapan Association Rule Mining terdiri dari dua langkah, yaitu menemukan semua kumpulan item yang sering ( frequent itemsets ) dan membuat association rules yang kuat dari frequent  itemsets ,  dimana  aturan  ini  harus  memenuhi minimum support dan minimum confidence [5].
B. Association Rule
Association Rule adalah aturan yang menyajikan asosiasi atau korelasi antar itemset (kombinasi item ). Aturan asosiasi dinyatakan dalam bentuk A ⇒ B, di mana A dan B adalah dua

## Implementasi Market Basket Analysis terhadap Strategi Pemasaran Produk: Studi Kasus PT. Petrokimia Gresik
Anindya Hayu Widyadhini, Berto Mulia Wibawa dan Dewie Saktia Ardiantono Departemen Manajemen Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : berto@mb.its.ac.id
I
himpunan  item  yang  saling  terpisah  [6].  Dalam association rule  mining ,  terdapat  dua  indeks  yang  digunakan  sebagai interestingness measure yaitu:
1) Support
Support yaitu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar tingkat  dominasi  suatu  item  atau itemset dari  keseluruhan transaksi.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100
2) Confidence
Confidence ,  yaitu  ukuran  yang  menunjukkan  hubungan antar dua item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐴|𝐵)
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 ×  100

## C. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  klasik  untuk association  rule  mining [7]. Algoritma  ini digunakan  untuk menemukan frequent  itemset dan  kemudian  mendapatkan association  rules darinya  [8].  Prinsip  Apriori  menyatakan bahwa  "jika  sebuah itemset itu frequent ,  maka  semua item subsetnya akan frequent " [9].
D. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth adalah  salah  satu  cara  alternatif untuk  menghitung frequent  itemset dengan  mengompresi catatan  transaksi  menggunakan  struktur  data  grafik  khusus yang  disebut FP-Tree.  FP-Tree dapat  dianggap  sebagai transformasi dari dataset ke dalam format grafik [5].
E. 4C-Diamond
Sebelum merancang suatu strategi bisnis, perlu dilakukan
peninjauan  terhadap  terhadap  situasi  bisnis  di  masa mendatang,  situasi  ini  disebut  dengan  model  analisis  4C- Diamond  yang  terdiri  dari  empat  faktor  yang  saling  terkait satu  sama  lain,  yaitu change , customer , competitor yang merupakan  faktor  eksternal,  dan company yang  merupakan faktor internal [10].
F. Segmentation, Targeting, Positioning
Segmentasi pasar adalah upaya membagi pasar keseluruhan  suatu  produk  atau  jasa  yang  bersifat  heterogen ke  dalam  beberapa  kelompok  yang  bersifat  homogen  [11]. Segmentasi pasar dapat dilakukan dengan berbagai cara yaitu berdasarkan geografis, demografis, psikografis, dan perilaku [12]. Targeting merupakan  sekumpulan  pembeli  yang berbagi kebutuhan atau karakteristik umum yang diputuskan oleh  perusahaan  untuk  dilayani  [11].  Sedangkan product positioning yaitu mengatur produk untuk menempati tempat yang  jelas,  khas  dan  diinginkan  relatif  terhadap  produk pesaing di benak konsumen sasaran [12].

## G. Marketing Mix
Bauran  pemasaran  adalah  seperangkat  alat  pemasaran taktis  yang  dipadukan  perusahaan  untuk  menghasilkan respons yang dimilikinya di pasar sasaran, terdiri dari 4 unsur yaitu product , price , place , promotion [12].

## III. METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian
Penelitian  ini  bersifat  eksploratif  dengan  metode data mining untuk  mengetahui  pola  pembelian  pelanggan  PT Petrokimia  Gresik  dan  deskriptif  dengan  pendekatan kualitatif  untuk  mendeskripsikan  dan  menjabarkan  strategi STP  dan marketing  mix yang  diterapkan  dalam  pemasaran pupuk hasil MBA.
Tabel 1. Aturan Asosiasi Hasil Algoritma FP-Growth Antecedent Consequent Support Confidence Urea, Petroganik NPK-Phonska 0,270 0,955 Petroganik NPK-Phonska 0,304 0,927 Urea NPK-Phonska 0,743 0,902 Urea, ZA NPK-Phonska 0,355 0,901 Urea, SP-36 NPK-Phonska 0,415 0,901 NPK-Phonska, Petroganik Urea 0,270 0,890 NPK-Phonska, SP-36 Urea 0,415 0,880 SP-36, ZA NPK-Phonska 0,273 0,876 Petroganik Urea 0,283 0,863 ZA NPK-Phonska 0,415 0,861 Tabel 2. Kombinasi Items pada Aturan Asosiasi FP-Growth Ukuran Itemset Items 2 {Petroganik, NPK-Phonska} {Urea, NPK-Phonska} {Petroganik, Urea} {ZA, NPK-Phonska} 3 {Urea, Petroganik, NPK-Phonska} {Urea, ZA, NPK-Phonska} {Urea, SP-36, NPK-Phonska} {SP-36, ZA, NPK-Phonska}
Tabel 3. Aturan Asosiasi Hasil Algoritma Apriori Antecedent Consequent Support Confidence NPK-Phonska Urea 0.256 0.689 Urea NPK-Phonska 0.256 0.670 Tabel 4. Kombinasi Items pada Aturan Asosiasi Apriori Ukuran Itemset Items 2
{Urea, NPK-Phonska}

## B. Data Penelitian dan Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  data survei penggunaan pupuk subsidi PT Petrokimia Gresik tahun 2017-2019  yang  berisi  data  transaksi  pembelian,  dokumen lain  yang  mendukung,  serta  data  primer  berupa  informasi mengenai  strategi  STP  dan marketing  mix untuk  kombinasi pupuk  hasil  MBA.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan akses data internal perusahaan dan in-depth semi-structured interview secara  daring  dengan  Departemen  Promosi  dan Perencanaan Pemasaran (Promcansar) PT Petrokimia Gresik.

## IV. ANALISIS DAN DISKUSI
A. Implementasi Market Basket Analysis
Berdasarkan  hasil  eksperimen  terhadap  2,294  data transaksi  dengan  algoritma FP-Growth dan Apriori , serangkaian rules terbaik  ditemukan  dengan  menggunakan nilai minimum support 25% dan minimum confidence 60%.
1) Hasil Aturan Asosiasi
Pertama,  algoritma FP-Growth dijalankan  pada  data menggunakan  RapidMiner  9.8  dan  menghasilkan  19 rules yang memenuhi minimum support dan confidence yang telah ditentukan.  Data  10  aturan  dengan confidence tertinggi ditampilkan pada Tabel 1. Sedangkan kombinasi items pada aturan asosiasi FP-Growth ditampilkan pada Tabel 2.
Aturan  nomor  1  hasil  algoritma FP-Growth dapat diinterpretasikan  sebagai  berikut:  27%  transaksi  dari  data keseluruhan mengandung pupuk Urea, Petroganik dan NPK- Phonska. Dengan kata lain, petani yang membeli pupuk Urea dan Petroganik memiliki kemungkinan sebesar 95,5% untuk membeli  NPK-Phonska.  Aturan  lain  dalam  Tabel  1  dapat diartikan dengan cara yang sama.
Algoritma  Apriori  dijalankan  pada  data  yang  sama menggunakan RapidMiner 9.8 dan hanya menghasilkan dua aturan,  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Selanjutnya  kombinasi items pada aturan asosiasi apriori ditampilkan pada Tabel 4.
Aturan  nomor  1  hasil  algoritma  Apriori  dapat diinterpretasikan  sebagai  berikut:  25,6%  transaksi  dari  data keseluruhan  mengandung  pupuk  NPK-Phonska  dan  Urea, dengan kata lain, petani yang membeli pupuk NPK-Phonska memiliki kemungkinan sebesar 68,9% untuk membeli Urea. Aturan nomor 2 dapat diartikan dengan cara yang sama.

## 2) Evaluasi Aturan Asosiasi
Aturan  asosiasi  dari  masing-masing  algoritma  dievaluasi dengan  nilai lift yang  menunjukkan  korelasi  antar itemset untuk mengetahui aturan mana yang paling menarik diantara aturan-aturan  lainnya.  Evaluasi  aturan  asosiasi FG-Growth ditampilkan pada Tabel 5.
Semakin besar nilai lift , semakin menarik aturannya. Nilai lift dapat diinterpretasikan dengan rumus berikut [13]. 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡 𝑖𝑛𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒 = (𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − 1) × 100 .
Tabel 5. Evaluasi Aturan Asosiasi FP-Growth Aturan Urut Antecedent Consequent Lift 1 Urea, Petroganik NPK-Phonska 1,104 2 Petroganik NPK-Phonska 1,071 3 Urea NPK-Phonska 1,043 4 Urea, ZA NPK-Phonska 1,042 5 Urea, SP-36 NPK-Phonska 1,042 6 NPK-Phonska, Petroganik Urea 1,080 7 NPK-Phonska, SP-36 Urea 1,068 8 SP-36, ZA NPK-Phonska 1,012 9 Petroganik Urea 1,048 10 ZA NPK-Phonska 0,996 Tabel 6. Evaluasi Aturan Asosiasi Apriori Aturan Urut Antecedent Consequent Lift 1 NPK-Phonska Urea 1,804 2 Urea NPK-Phonska 1,804 Tabel 7. Tingkat Kekuatan Aturan Asosiasi FP-Growth Aturan Asosiasi Support Confidence Support x Confidence {Urea, Petroganik} → {NPK-Phonska} 0,270 0,955 0,258 {Petroganik} → {NPK-Phonska} 0,304 0,927 0,282 {Urea} → {NPK-Phonska} 0,743 0,902 0,670 {Urea, ZA} → {NPK-Phonska} 0,355 0,901 0,320 {Urea, SP-36} → {NPK-Phonska} 0,415 0,901 0,374 {NPK-Phonska, Petroganik} → {Urea} 0,270 0,890 0,240 {NPK-Phonska, SP-36} → {Urea} 0,415 0,880 0,365 {SP-36, ZA} → {NPK-Phonska} 0,273 0,876 0,239 {Petroganik} → {Urea} 0,283 0,863 0,244 {ZA} → {NPK-Phonska} 0,415 0,861 0,357 Tingkat kekuatan aturan asosiasi 0,335 Tabel 8. Tingkat Kekuatan Aturan Asosiasi Apriori Aturan Asosiasi Support Confidence Support x Confidence {Urea} → {NPK-Phonska} 0,256 0,689 0,171 {NPK-Phonska} → {Urea} 0,256 0,670 0,176 Tingkat kekuatan aturan asosiasi 0,174
Aturan  nomor  1  berarti  pembelian  pupuk  Urea  dan Petroganik  akan  “mengangkat”  kemungkinan  terjadinya pembelian NPK-Phonska sebesar 10,4%. Aturan lain dalam Tabel 5 dapat diartikan dengan cara yang sama. Selanjutnya evaluasi aturan asosiasi apriori dapat dilihat pada Tabel 6.
Dua aturan hasil algoritma Apriori memiliki nilai lift yang sama,  berarti  kedua  aturan  sama-sama  menarik.  Dimana pembelian  pupuk  NPK-Phonska  akan  meningkatkan kemungkinan  terjadinya  pembelian  pupuk  Urea  dengan presentase sebesar 80,4%.

## 3) Perbandingan Algoritma
Perbandingan algoritma FP-Growth dan Apriori dilakukan dengan  menghitung  tingkat  kekuatan  aturan  asosiasi  dari masing-masing algoritma yang ditentukan oleh nilai support dan confidence , berturut-turut dapat dilihat pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  tingkat  kekuatan aturan asosiasi FP-Growth lebih tinggi dibandingkan aturan asosiasi  Apriori  dengan  nilai  masing-masing  sebesar  0,335 dan 0,174.

## 4) Pembahasan: Simpulan Implementasi MBA
Aturan  asosiasi  paling  menarik  berdasarkan  nilai lift tertinggi adalah {Urea, Petroganik → NPK-Phonska}, {Urea →  NPK-Phonska},  dan  {NPK-Phonska  →  Urea}.  Ini menunjukkan bahwa  pada  algoritma FP-Growth ,  kumpulan pupuk  yang  paling  banyak  dibeli  secara  bersamaan  adalah pupuk Urea, Petroganik, dan NPK Phonska. Sedangkan pada algoritma  Apriori,  kumpulan  pupuk  yang  paling  banyak dibeli  secara  bersamaan  adalah  pupuk  NPK  Phonska  dan Urea.  Karena  tingkat  kekuatan  aturan  asosiasi FP-Growth lebih  tinggi  dibandingkan  Apriori,  maka  jenis  pupuk  yang akan  difokuskan  untuk  pengembangan  pasar  non-subsidi melalui  strategi  STP  dan marketing  mix (4P)  diambil  dari aturan  asosiasi  paling  menarik  pada  algoritma FP-Growth yaitu pupuk Urea, NPK Phonska, dan Petroganik.
B. Analisis 4C-Diamond
1) Change
1. Teknologi,  perkembangan  teknologi  telah  mendorong munculnya  Revolusi  Industri  4.0  dimana  penggunaan komputer  dan  internet  telah  berkembang  ke  level selanjutnya ke arah otomatisasi berbasis data atau Internet of  Things (IoT).  Dalam  industri  pertanian  di  Indonesia, perkembangan teknologi ini juga menyebabkan munculnya  digitalisasi  pertanian,  dimana  Kementan memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk berbagai  alat  dan  mesin  pertanian  yang  meliputi autonomous  tractor , drone ,  alat  dan  mesin  canggih lainnya dalam penerapan precision farming.
2. Sosial, seiring berkembangnya teknologi, saat ini banyak bermunculan aplikasi-aplikasi pertanian seperti TaniHub, Agromaret,  PETANI,  dan  sebagainya.  Sehingga  terjadi perubahan  gaya  hidup  petani  yang  dulunya  mengakses budidaya  pertanian  dan  melakukan  aktivitas  pembelian sarana  produksi  pertanian  secara  konvensional,  saat  ini mereka  dapat  melakukan  aktivitas-aktivitas  tersebut secara online. Selain  itu,  pandemi  Covid-19  juga menyebabkan naiknya tren penerapan urban farming.
3. Politik,  perubahan  politik  berupa  program-program pemerintah yang berpengaruh bagi PT Petrokimia Gresik
yaitu  kebijakan  subsidi  pupuk  karena  sebagian  besar penjualan  masih  bergantung  pada  sektor  pupuk  non- subsidi. Sehingga apabila kebijakan subsidi dicabut, maka dampak  yang  akan  dirasakan  oleh  perusahaan  adalah pendapatan  dan margin yang  sangat  mungkin  untuk mengalami penurunan. Selain itu, masih banyak petani di Indonesia yang belum mempunyai Kartu Tani, sehingga ini  dapat  dijadikan  sebagai  peluang  pasar  pupuk  non- subsidi PT Petrokimia Gresik.
4. Ekonomi,  merebaknya  pandemi  Covid-19  berdampak signifikan  terhadap  tren  nilai  tukar  rupiah  Indonesia sepanjang paruh pertama tahun 2020, dimana tren tersebut cenderung  berfluktuasi  dan  mengalami  penurunan. Fluktuasi nilai kurs asing ini sangat berpengaruh bagi PT Petrokimia Gresik untuk proses bisnis kedepannya karena sebagian  besar  bahan  baku  utama  perusahaan  masih bergantung pada impor.
5. Pasar, tren pemupukan saat ini mengarah ke pemupukan berimbang  dan  penggunaan  bahan  organik  untuk menghasilkan  tanaman  sesuai  potensi.  Sehingga  yang pada  awalnya  petani  hanya  mencari  pupuk  Urea  saja, sekarang  mereka  lebih  banyak  mencari  pupuk  NPK dikarenakan  kandungannya  yang  lengkap,  dan  pupuk non-subsidi yang banyak beredar di pasaran pun saat ini adalah  pupuk  NPK.  Tren  pemupukan  GoOrganik  juga membuat para petani mencari pupuk organik untuk tetap menjaga kualitas lahan.

## 2) Competitor
Pesaing  terbesar  PT  Petrokimia  Gresik  dalam  industri pupuk non-subsidi sebagian besar dari produk impor. Dimana produk NPK yang paling bersaing dengan perusahaan adalah NPK  Mutiara  yang  diimpor  oleh  PT  Meroke  Tetap  Jaya. Adapun produsen swasta lainnya seperti Saprotan Utama dan PT.  Kertopaten  Kencana  yang  juga  merupakan  importir. Kompetitor  lain  juga  datang  dari  BUMN  seperti  Pupuk Kalimantan  Timur,  PT  Pupuk  Kujang,  dan  PT  Pupuk Sriwidjaja Palembang.

## 3) Customer
Konsumen  produk  PT  Petrokimia  Gresik  terdiri  dari distributor,  kios  pertanian,  dan end  user (petani).  Dimana treatment yang  paling  banyak  dilakukan  oleh  perusahaan terhadap customer adalah loyalty program , demonstrasi plot, pemilihan key farmer , dan penanganan keluhan pelanggan.

## 4) Company
Keunggulan  PT  Petrokimia  Gresik  diantaranya  memiliki unit  produksi  terlengkap  di  Indonesia,  jaringan  pemasaran yang  luas,  memiliki  kontrak  kerjasama  dengan  pemasok bahan  baku,  gudang  penyangga  yang  memadai,  aplikasi PetroXfert, serta memiliki brand dan corporate image yang baik. Namun PT Petrokimia Gresik juga memiliki kelemahan diantaranya  harga  pupuk  non-subsidi  NPK  yang  kurang kompetitif dibanding pesaing, belum sepenuhnya menggunakan mindset  market  driven ,  dan  kurang  fleksibel dalam menghadapi perubahan.
C. Perencanaan Strategi STP
1) Segmentasi Pasar
Segmentasi  pasar  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan analisis cluster dan crosstab menggunakan data demografi,
geografi,  dan  komoditas  yang  terdapat  pada  data  survei penggunaan  pupuk  subsidi  tahun  2017-2019.  Hasil  analisis membagi  pelanggan  pupuk  subsidi  PT  Petrokimia  Gresik menjadi  3  segmen  dengan  karakteristik  yang  berbeda berdasarkan  4  variabel  yaitu  usia,  pendidikan  terakhir, provinsi,  dan  komoditas  yang  ditanam.  Segmentasi  pasar dapat dilihat pada Tabel 9.

## 2) Targeting
Dari ketiga segmen yang telah diidentifikasi sebelumnya, PT  Petrokimia  Gresik  cenderung  memilih  segmen early adapter dan potential  buyer karena  petani  pada  segmen tersebut  berasal  dari  wilayah  dengan  lahan  pertanian  yang luas  yaitu  Jawa  dan  Sulawesi  Selatan,  serta  cenderung menanam  komoditas  dengan  harga  jual  tinggi.  Sehingga memiliki potensi penggunaan pupuk yang tinggi dibandingkan dengan segmen ketiga.

## 3) Positioning
Kandungan Zinc yang terdapat pada pupuk NPK Phonska Plus milik PT Petrokimia Gresik membuat produk ini berbeda dengan  pupuk  NPK  lainnya.  Kualitas  Petroganik  juga  telah tersertifikasi  PT  Superintending  Company  of  Indonesia (Sucofindo).  Selain  itu,  produk  PT  Petrokimia  Gresik  juga terbukti  kualitasnya  oleh  SNI  Award  Platinum  dan  instansi pemerintah.
D. Analisis Strategi Marketing Mix (4P)
Strategi marketing mix pada penelitian ini diterapkan untuk kombinasi pupuk  yang direkomendasikan  berdasarkan  hasil MBA yaitu Urea, NPK Phonska, dan Petroganik. Dalam hal ini ditransisikan ke sektor non-subsidi dalam rangka bersaing di pasar non-subsidi.

## 1) Product
Produk  pupuk  PT  Petrokimia  Gresik  terdiri  dari  pupuk subsidi  dan  non-subsidi.  Pupuk  subsidi  yang  dipasarkan adalah  Urea,  NPK  Phonska,  dan  Petroganik.  Sedangkan untuk pupuk non-subsidi yang dipasarkan yaitu Urea Petro,
Phonska  Plus,  dan  Petroganik  Premium.  Dimana  semua produk dikemas dengan berbagai varian ukuran, yaitu 50 kg untuk  Urea  dan  NPK  Phonska  subsidi,  dan  40  kg  untuk Petroganik  subsidi.  Lalu  untuk  NPK  Phonska  Plus  tersedia dua jenis kemasan yaitu 20 kg dan 5 kg.

## 2) Price
Cara  PT  Petrokimia  Gresik  dalam  menetapkan  harga adalah  dengan  menghitung  HPP  terlebih  dahulu,  lalu ditargetkan  pembebanan  biaya  lain-lain,  kemudian margin ditetapkan  dengan  melihat  kondisi  harga  di  pasaran.  Harga pupuk Urea relatif standar dengan BUMN lain yaitu sekitar Rp  6.000  per  Kg.  Sedangkan  harga  NPK  Phonska  Plus berkisar antara Rp 8.000 hingga Rp 10.000 per Kg, dan harga Petroganik  Premium  sekitar  Rp  2.000  hingga  Rp  2.500  per Kg.

## 3) Place
Channel distribusi  untuk  pupuk  subsidi  maupun  non- subsidi  dimulai  dari  produksi  yang  kemudian  ditampung  di gudang  pusat  yang  berada  di  Gresik,  kemudian  disalurkan oleh  bagian  logistik  distribusi  ke  gudang  penyangga  yang tersebar di daerah-daerah. Lalu dari gudang tersebut, pupuk diambil oleh distributor yang kemudian dipasarkan kembali ke  gudang  kios-kios  agar  produk  sampai  ke  tangan  petani. Untuk  pemasaran  di  wilayah  Jawa  dan  Sulawesi  Selatan sesuai  dengan  target  pasar,  PT  Petrokimia  Gresik  dapat memanfaatkan  85  gudang  penyangga  di  Jawa  Timur,  41 gudang  di  Jawa  Tengah,  23  gudang  di  Jawa  Barat,  dan  17 gudang di Sulawesi Selatan.

## 4) Promotion
PT Petrokimia Gresik memiliki channel komunikasi yaitu website perusahaan,  akun  Sahabat  Petani,  dan  media  sosial yang  sudah  terintegrasi.  Perusahaan  juga  menerapkan beberapa strategi untuk mempromosikan produk diantaranya advertising dengan  memanfaatkan  TVRI  dan  TV  lokal lainnya,  pemberian  insentif  dan  diskon  untuk sales
Tabel 9.
Segmentasi Pasar
Segmen No. Karakteristik Early Adapter 1 Berjumlah 654 pelanggan 2 Didominasi oleh usia 45-54 tahun dengan total sebanyak 247 pelanggan 3 Rata-rata berpendidikan tinggi, dimana pendidikan terakhir terbanyak adalah SMA dengan total sejumlah 384
pelanggan
4 Rata-rata berasal dari wilayah dengan lahan baku sawah (LBS) cukup luas, dimana paling banyak berasal dari
Jawa Timur (LBS tertinggi) yaitu sebanyak 350 pelanggan 5 Terbanyak menggunakan pupuk subsidi untuk komoditas padi, kacang kedelai (pangan); kentang, buah naga, wortel, jeruk (hortikultura); dan tebu (perkebunan) dengan rata-rata harga komoditas cukup tinggi. Potential Buyer 1 Berjumlah 559 pelanggan 2 Didominasi oleh usia 55-64 tahun dengan total sebanyak 178 pelanggan
3 Rata-rata berpendidikan rendah, dimana pendidikan terakhir terbanyak adalah SD sejumlah 516 pelanggan
4 Rata-rata berasal dari wilayah dengan LBS cukup luas, dimana paling banyak berasal dari Jawa Timur (LBS tertinggi) yaitu sebanyak 202 pelanggan
5 Terbanyak menggunakan pupuk subsidi untuk komoditas padi, kacang kedelai (pangan); kentang, buah naga, wortel, jeruk (hortikultura); dan tebu (perkebunan) dengan rata-rata harga komoditas tertinggi Less Usage & Purchase 1 Berjumlah 1024 pelanggan 2 Didominasi oleh usia 45-54 tahun dengan total sebanyak 319 pelanggan 3 Pendidikan terakhir terbanyak adalah SMA sejumlah 355 pelanggan dan SD sejumlah 342 pelanggan 4 Terbanyak berasal dari Sumatera Utara, Kalimantan Barat, dan NTB (LBS tidak terlalu tinggi) yaitu sebanyak 361 pelanggan
5 Terbanyak menggunakan pupuk subsidi untuk komoditas padi, kacang kedelai (pangan); kentang, buah naga, wortel, jeruk (hortikultura); dan tebu (perkebunan) dengan rata-rata harga komoditas terendah
promotion ,  menjadi  sponsor  acara gathering perkebunan untuk public  relations ,  mengadakan event seperti  membuat stand di berbagai mall atau tempat publik lainnya, panen raya, dan one day promotion. Selain itu, untuk yang mengarah ke petani  secara  langsung  atau personal  selling yaitu demonstrasi plot dan sosialisasi produk.
E. Analisis dan Diskusi
1) Implikasi Manajerial Market Basket Analysis
Hasil Market  Basket  Analysis pada  penelitian  ini mengungkapkan  kombinasi  pupuk  yang  dibeli  secara bersamaan oleh pelanggan PT Petrokimia Gresik yaitu pupuk Urea, NPK Phonska, dan Petroganik. Dengan menggunakan informasi  tersebut,  PT  Petrokimia  Gresik  dapat  mencoba untuk  melakukan product  bundling ,  dimana  pupuk  non- subsidi jenis Urea, NPK Phonska, dan Petroganik dipasarkan secara  berpasangan  agar  perusahaan  dapat  memaksimalkan penjualan  pupuk  non-subsidi.  Jenis product  bundling yang dapat  dilakukan  adalah mixed  bundling ,  dimana  masing- masing pupuk tetap tersedia untuk dibeli sendiri.
Untuk konsep  penjualannya, PT  Petrokimia  Gresik  dapat memberikan rekomendasi dosis pemupukan secara bundling untuk setiap komoditas dengan harga paket. Misalkan untuk petani cabai, maka  perusahaan dapat memberikan rekomendasi pemupukan cabai dengan masing-masing dosis pupuk  Urea  Petro,  NPK  Phonska  Plus,  dan  Petroganik Premium.  Harga  yang  ditetapkan  untuk  bundling  juga disarankan lebih murah dibandingkan apabila petani membeli pupuk  satu-satu  untuk  menarik  perhatian  konsumen.  Untuk mempromosikan pupuk Urea, NPK Phonska, dan Petroganik secara bersamaan, PT Petrokimia Gresik juga dapat menata layout produk  baik  di  tingkat  kios  maupun  yang  ada  di website , marketplace ,  ataupun  media  sosial  dengan meletakkan ketiga pupuk tersebut secara berdampingan.
2) Implikasi Manajerial Analisis 4C-Diamond
Hasil  analisis  lanskap  bisnis  dengan  model  4C-Diamond menunjukkan  banyaknya  perubahan  yang  terjadi  seperti munculnya Revolusi Industri 4.0 yang menyebabkan adanya digitalisasi  pertanian,  aplikasi  pertanian,  dan  banyaknya penggunaan media sosial. Dari segi politik adanya perubahan kebijakan subsidi pupuk dan Kartu Tani. Sedangkan dari segi ekonomi  yaitu  perubahan  kurs  asing.  Dimana  perubahan- perubahan  tersebut  dapat  memberikan  keuntungan  dan kerugian bagi perusahaan.
Untuk  merespon  perubahan-perubahan  tersebut,  PT Petrokimia  Gresik  dapat  mengoptimalkan  promosi  dan penjualan  produk  dengan  memanfaatkan  PetroXfert  dan media  sosial  yang  sudah  terintegrasi.  Adapun  untuk mengatasi  permasalahan  bahan  baku  dengan  adanya perubahan  kurs  asing,  perusahaan  dapat  mencari  alternatif solusi  pemilihan  penyedia  sumber  bahan  baku  dan  energi yang paling kompetitif. Selain itu, PT Petrokimia Gresik juga dapat  menyusun  strategi  jangka  panjang  serta  melakukan evaluasi  dan  perbaikan  kelanjutan  terhadap  sistem  dan prosedur  perusahaan  yang  fleksibel  untuk  menghadapi persaingan dan perubahan peraturan.

## 3) Implikasi Manajerial Perencanaan Strategi STP
Di  antara  3  segmen  dari  hasil  segmentasi  pasar menggunakan  analisis cluster dan crosstab ,  PT  Petrokimia Gresik cenderung menargetkan segmen 1 dan 2 yaitu segmen
early  adapter dan potential  buyer karena  kedua  segmen tersebut memiliki potensi penggunaan dan pembelian pupuk yang tinggi dilihat dari segi wilayah dengan LBS tertinggi di Indonesia dan tingginya harga jual komoditas yang ditanam. Karena  petani-petani  pada  kedua  segmen  tersebut  memiliki rentang usia dan tingkat pendidikan yang berbeda, maka PT Petrokimia  Gresik  dapat  menerapkan  cara  yang  berbeda untuk  mempromosikan  produk  kepada  masing-masing segmen.  Untuk  segmen early  adapter ,  perusahaan  dapat mengadakan  program  tentang  cara  aplikasi  pupuk, demonstrasi plot, sosialisasi produk, dan pendekatan terhadap key  farmer. Sedangkan  untuk  segmen potential  buyer yang lebih  senior,  perusahaan  dapat  menambahkan loyalty program seperti  pemberian  hadiah  untuk  pembelian  dalam kuantum tertentu disamping demonstrasi plot dan sosialisasi produk.
Untuk  strategi positioning ,  PT  Petrokimia  Gresik memposisikan  produk  berdasarkan  spesifikasi,  keunggulan, serta kualitas yang sudah terbukti oleh SNI Award Platinum dan diakui oleh pemerintah melalui kerjasama dengan Badan Litbang  Pertanian.  Rekomendasi  dari  peneliti  untuk kedepannya, Petrokimia Gresik dapat menjaga image produk perusahaan  dengan  menetapkan  harga  yang  kompetitif  dan bersaing dengan kompetitor. Kemudian untuk membuktikan kualitas produk sudah teruji dan diakui oleh pemerintah dan instansi  lainnya,  perusahaan  dapat  meningkatkan  kerjasama perusahaan dengan pihak luar selain Badan Litbang Pertanian seperti startup pertanian, institusi pendidikan, dan key farmer atau key opinion leader (KOL) dari daerah-daerah.

## 4) Implikasi Manajerial Marketing Mix
Dalam  strategi  bauran  produk,  pupuk  yang  dipasarkan adalah  Urea,  NPK  Phonska,  dan  Petroganik  untuk  pupuk subsidi, serta Urea Petro, NPK Phonska Plus, dan Petroganik Premium  untuk  pupuk  non-subsidi.  Dimana  masing-masing produk  dikemas  dengan  berbagai  variasi  ukuran.  Untuk kedepannya,  PT  Petrokimia  Gresik  dapat  meningkatkan target  penjualan  dan  kapasitas  produksi  untuk  pupuk  Urea, NPK Phonska, dan Petroganik non-subsidi.
Untuk  strategi  bauran  harga,  PT  Petrokimia  Gresik menetapkan harga pupuk Urea non-subsidi Rp 6.000, untuk harga  pupuk  NPK  Phonska  Plus  sekitar  Rp  8.000,  dan Petroganik  Premium  seharga  Rp  2.000  hingga  Rp  2.500. Untuk kedepannya, PT Petrokimia Gresik dapat menetapkan harga pupuk yang kompetitif dibandingkan harga kompetitor di setiap daerah, khususnya produsen swasta. Dengan begitu, perusahaan harus selalu update terhadap bagaimana kondisi harga pupuk non-subsidi yang ada di pasaran.
Untuk strategi place , PT Petrokimia Gresik memanfaatkan seluruh channel distribusi  termasuk  Gudang  Penyangga (GP),  distributor,  dan  kios-kios  pertanian  yang  ada  di  Jawa dan  Sulawesi  Selatan.  Untuk  mengoptimalkan  penjualan pupuk  non-subsidi,  perusahaan  dapat  memilih  daerah  yang memiliki potensi luas lahan pertanian dan kebutuhan pupuk yang  tinggi,  lalu  memilih  distributor  yang  potensial  untuk memasarkan  pupuk  ke  kios  yang  tersebar  di  daerah-daerah yang  berpotensi  tersebut.  Dalam  hal  ini,  distributor  yang dipilih  harus  memiliki  kemampuan financial yang  baik,  ini berarti  kemampuan  mereka  dalam  membayar  atau  transaksi per bulan yang dapat dilihat melalui data historis pembelian mereka.  Dimana  hal  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa
distributor  yang  dipilih  memiliki  komitmen  dan  daya  jual yang tinggi. Dalam strategi promotion , PT Petrokimia Gresik memiliki channel komunikasi yaitu website perusahaan dan media sosial, serta menerapkan beberapa strategi diantaranya memanfaatkan  TV  lokal,  pemberian  insentif  dan  diskon, menjadi  sponsor  acara gathering perkebunan,  mengadakan one  day  promotion , loyalty  program ,  demonstrasi  plot,  dan sosialisasi  produk.  Agar  kegiatan  promosi  menjadi  lebih efektif, PT Petrokimia Gresik dapat mengoptimalkan media sosial yang saat ini sedang marak digunakan seperti TikTok untuk mempromosikan produk. Bentuk promosi dapat berupa video  tentang  produk,  cara  pemupukan,  dan  kompetisi  atau kuis yang dapat menarik perhatian petani dan tetap terhubung dengan  mereka.  Selain  itu,  perusahaan  juga  dapat mengoptimalkan  salah  satu channel komunikasi  yaitu komunitas  Sahabat  Petani  yang  ada  di  Telegram  dan  grup Whatsapp.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan  bahwa  hasil Market  Basket  Analysis pada penelitian ini mengungkapkan kombinasi pupuk yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan PT Petrokimia Gresik yaitu pupuk  Urea,  NPK  Phonska,  dan  Petroganik.  Dari  hasil temuan  tersebut,  PT  Petrokimia  Gresik  dapat  melakukan product bundling , menata layout produk, menetapkan harga yang kompetitif, meningkatkan kapasitas produksi dan target penjualan,  serta  memilih  distributor  yang  potensial  dan penyedia  bahan  baku  yang  paling  kompetitif  untuk meningkatkan  penjualan  pupuk  non-subsidi,  terutama  Urea Petro,  NPK  Phonska  Plus,  dan  Petroganik  Premium. Penelitian  ini  tentu  tidak  terlepas  dari  adanya  keterbatasan. Produk  yang  dianalisis  untuk  implementasi Market  Basket Analysis hanya  berfokus  pada  pupuk  subsidi  yang  hanya terdiri dari 5 jenis pupuk. Selain itu, dataset yang digunakan hanya menggunakan data 3 tahun karena keterbatasan akses data yang diberikan oleh perusahaan. Segmen yang menjadi target  pasar  hanya  tersebar  di  wilayah  tertentu  yaitu  pulau Jawa  dan  Sulawesi  Selatan.  Penelitian  selanjutnya  dapat menambahkan jenis produk yang dianalisis untuk implementasi Market  Basket  Analysis. Dalam  hal  ini,  pada
studi  kasus  PT  Petrokimia  Gresik  dapat  dilakukan  analisis terhadap  produk  pupuk  dan  non  pupuk.  Hal  ini  bertujuan untuk  mengetahui  lebih  dalam  mengenai  pola  pembelian petani, terutama untuk konsumen produk retail non-subsidi. Lalu  menambahkan  jumlah  data  setidaknya  menggunakan data  survei  5  tahun  terakhir  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik dan akurat. Pada penelitian selanjutnya juga dapat dilakukan pengkajian lebih lanjut mengenai kelemahan pada algoritma  Apriori  yang  mengakibatkan  lemahnya  aturan- aturan asosiasi yang dihasilkan dengan software Rapidminer. Terakhir,  penelitian  selanjutnya  dapat  menargetkan  segmen yang  lebih  luas  untuk  perumusan  strategi  agar  penjualan pupuk non-subsidi lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementerian Pertanian Republik Indonesia, “Statistik Ketenagakerjaan Sektor  Pertanian  Februari  2020,”.  Jakarta: Kementerian  Pertanian Republik Indonesia , 2020.
[2]  Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia,  “Data  Produksi,  Luas Panen Serta Populasi Sub Komoditas Pertanian,”. Jakarta: Kementerian Pertanian Republik Indonesia , 2020.
[3]  D.  Loshin, Business  Intelligence ,  2nd  ed.  New  York:  Morgan Kaufmann, 2013.
[4]  G.  S.  Berry,  Michael  J.A.  &  Linoff, Data  Mining  Techniques  For Marketing,  Sales,  and  Customer  Relationship  Management ,  3rd  ed. New York: John Wiley & Sons, 2011.
[5]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques , 3rd ed. Waltham: Morgan Kaufmann, 2011.
[6]  Y.  Zhao,  “Association  Rules,”  in R  and  Data  Mining ,  San  Diego: Elsevier Inc., 2013, pp. 89–103.
[7]  R. Agrawal and R. Srikant, “Fast Algorithms for Mining Association Rules  in  Large  Databases,”  in Proc.  of  the  20th  International Conference on Very Large Data Bases (VLDB’94) , 1994, pp. 487–499.
[8]  V.  Kotu  and  B.  Deshpande,  “Getting  Started  with  Rapid  Miner,”  in Data  Science:  Concepts  and  Practice ,  2nd  ed.,  New  York:  Morgan Kaufmann, 2019, pp. 491–521.
[9]  P.  N.  Tan,  M.  Steinbach,  V.  Kumar,  and  A.  Karpatne,  “Association Analysis:  Basic  Concept  And  Algorithms,”  in Introduction  to  Data Mining , 2nd ed., Boston: Addison Wesley, 2005, pp. 327–404.
[10]  H.  Kartajaya, New  Wave  Marketing,  The  World  is  Still  Round  the Market is Already Flat . Jakarta: Gramedia, 2009.
[11]  P. Kotler and K. L. Keller, Marketing Management , 14th ed. Jakarta: Gramedia, 2012.
[12]  P.  Kotler  and  G.  Armstrong, Principles  of  Marketing ,  15th  ed.  New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2014.
[13]  A.  N.  Sagin  and  B.  Ayvaz,  “Determination  of  association  rules  with market basket analysis: application in the retail sector,” Southeast Eur. J.  Soft  Comput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  10–19,  2018,  doi: 10.21533/scjournal.v7i1.149.