## PENERAPAN DATA MINING PADA TRANSAKSI PENJUALAN SELAMA BULAN RAMADHAN UNTUK MENENTUKAN MARKET BASKET ANALYSIS MENGGUNAKAN ALGORITMA ECLAT
Adam Putra Bramantyo 1 , Rr. Ani Dijah Rahajoe 2 , Kartini 3
1, 3 Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
2 Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya No. 1, Gunung Anyar, Surabaya 60294, Indonesia 19081010053@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Semakin banyak dan menjamurnya berbagai toko kebutuhan seahri-hari di Indonesia membuat persaingan bisnis dibidang ini juga semakin ketat. Hampir di setiap daerah terdapat toko kebutuhan sehari hari, mulai dari toko kelontong, warung madura, minimarket, hingga supermarket. Banyak dan ketatnya persaingan dalam bisnis usaha  ini  mendorong  perlunya  inovasi  dan  strategi  baru  agar  dapat  tetap  bertahan  dan  tumbuh  menjadi  lebih berkembang. Meningkatkan penjualan di berbagai event besar tahunan bisa menjadi opsi untuk mengembangkan usaha umkm ini, salah satunya adalah pada bulan Ramadhan. Pada kondisi tersebut dibutuhkan teknik yang dapat mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat. Salah satu contoh teknik yang dapat digunakan adalah data mining  yang  dapat  berfungsi  untuk  mengetahui  produk-produk  apa  saja  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan. Metode analisis yang digunakan adalah market basket analysis menggunakan algoritma Eclat, dimana algoritma ini berfungsi untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset). Hasil dari penelitian didapatkan  bahwa terdapat 6 frequent  itemset yang  memenuhi  nilai  minimum  support dan confidence, dengan nilai  support  dan  confidence  tertinggi  ialah  Sariwangi30  –  EnervonCMtv4  dengan  nilai  Support  0.82%  dan Confidence  48%  sebagai  strong  rule.  Hal  ini  dapat  menjadi  pengetahuan  baru  dan  evaluasi  produk,  yang diharapkan dapat meningkatkan penjualan  pada Bulan Ramadhan dan agar dapat berkembang lebih pesat.
Kata kunci :  Data Mining, Market Basket Analysis, Bulan Ramadhan, Algoritma Eclat

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  masyarakat  akan  informasi  dan  data semakin  meningkat  seiring  dengan  perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat dari waktu ke waktu.  Data  dan  informasi  seakan  menjadi  kunci rahasia  dalam  upaya  untuk  terus  mengembangkan bisnis  bisnis  mereka.  Hal  ini  menimbulkan  ketatnya persaingan di dunia bisnis, termasuk bisnis umkm pada toko kebutuhan sehari hari.
Toko  kebutuhan  sehari  hari  adalah  salah  satu usaha  yang  banyak  berdiri  di  Indonesia  dan  terus tumbuh  menjadi  semakin  banyak  seiring  dengan berjalannya  waktu.  Hampir  di  setiap  daerah  terdapat toko kebutuhan sehari hari, mulai dari toko kelontong, warung  madura,  minimarket,  hingga  supermarket. Sebagai  contoh,  sebuah  penelitian  [1]  menyatakan terjadinya  penurunan  omset,  pendapatan,  bahkan jumlah pelanggan pada pelaku usaha toko kelontong di Kabupaten  Lombok  Barat  yang  menganggap  bahwa keberadaan  minimarket  berdampak  negatif  terhadap usaha mereka. Banyak dan ketatnya persaingan dalam bisnis  usaha  ini  mendorong  perlunya  inovasi  dan strategi  baru  agar  dapat  tetap  bertahan  dan  tumbuh menjadi  lebih  berkembang.  Meningkatkan  penjualan di  berbagai  event  besar  tahunan  bisa  menjadi  opsi untuk mengembangkan usaha umkm ini, salah satunya adalah pada bulan Ramadhan.
Bulan  Ramadhan  adalah  bulan  suci  bagi  umat Islam.  Saat  ini  umat  Islam  di  Indonesia  menduduki peringkat  pertama  sebagai  jumlah  penduduk  muslim terbanyak di dunia. Hal  ini  menjadi  salah satu faktor pentingnya  meningkatkan  penjualan  pada  Bulan
Ramadhan.  Selain  itu  hype  Bulan  Ramadhan  yang datang  hanya  sekali  dalam  setahun  membuat konsumen  berbelanja  lebih  pada  Bulan  Ramadhan sehingga turut menjadi alasan perlunya meningkatkan penjualan  pada  Bulan  Ramadhan.  Berdasarkan penelitian  [2],  disimpulkan  bahwa  sebanyak  95% responden menyatakan mengalami peningkatan biaya konsumsi pada saat bulan Ramadhan.
Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  penjualan adalah  toko  harus  menganalisa  pola  pembelian konsumen dengan cara mengetahui produk-produk apa saja  yang  sering  diminati  oleh  konsumen  dan  sering dibeli secara bersamaan. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut,  diperlukan  teknik  yang  dapat mengolah  data  menjadi  informasi  yang  bermanfaat. Salah satu contoh teknik yang dapat digunakan adalah data mining.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.   Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses pengumpulan dan pengolahan informasi atau pengetahuan  (knowledge)  dari  suatu  set  data  yang selama  ini  tidak  atau  belum  diketahui  secara  manual dengan  menggunakan  teknik  tertentu.  Data  mining juga  merupakan  gabungan    sejumlah    disiplin    ilmu komputer,  yang didefinisikan   sebagai   proses   dalam menemukan pola pola yang baru  dari kumpulan  data besar,  yang  meliputi  metode  metode  dari  artificial intelligence, machine learning, statistics dan  database [3].  Singkatnya,  data  mining  adalah  analisis  dataset yang berfungsi untuk menemukan hubungan yang tak
terduga  dan  meringkas  dataset  tersebut  dengan  cara yang berbeda [4].

## 2.2.  Aturan Asosiasi
Untuk  mendeteksi  produk  yang  biasanya  dibeli secara  bersamaan  dalam  suatu  keranjang  belanja, dapat dilakukan analisis dengan menggunakan aturan asosiasi.  Aturan  asosiasi  adalah  salah  satu  metode yang  biasanya  digunakan  untuk  mencari  relasi  yang menarik  antara  variabel  pada  sebuah  basis  data  yang besar.  Aturan  asosiasi  didapati  dengan  menganalisis frequent pattern  atau  pola  yang  paling sering  muncul menggunakan  parameter  support  dan  confidence dalam menentukan hubungan yang paling penting [5]. Proses  aturan  asosiasi  dapat  menggunakan  algoritma Eclat  yang  berfungsi  untuk  menghasilkan  kandidat kumpulan  kombinasi  item  yang  dibeli  secara bersamaan dalam satu keranjang belanja dalam  suatu transaksi.

## 2.3.  Algoritma Eclat
Algoritma Eclat pada dasarnya adalah pencarian algoritma depth first dengan menggunakan persimpangan  yang  ditetapkan.  Algoritma  Eclat menggunakan  basis  data  dengan  tata  letak  vertikal. Kelebihan  dari  algoritma  Eclat  dibandingkan  dengan algoritma  yang  lainnya  pada  association  Rule  adalah proses dan performa penghitungan support dari semua itemset yang dilakukan lebih efisien.
Sebuah  penelitian  tentang  algoritma  Eclat  [6] membandingkan  tiga  kinerja  algoritma  association rule  sekaligus,  yaitu  algoritma  Apriori,  FP-Growth, dan  Eclat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma Eclat merupakan algoritma yang paling baik dibandingkan  dengan  dua  algoritma  lainnya.  karena algoritma  Eclat  dapat  memproses  data  dengan  lebih cepat dan menggunakan kapasitas memori yang lebih sedikit, sehingga memiliki kinerja yang lebih optimal.
Dengan mengacu pada penelitian [7], dijelaskan dalam penelitian tersebut bahwa algoritma Eclat dapat menghasilkan  nilai  confidence  tinggi  100%  yang menghasilkan  dua  rules  yang  terdiri  dari  tiga kombinasi  produk.  Hal  ini  dapat  memudahkan  pihak toko  dalam  menata  tata  letak  berbagai  produk  atau barang  yang  saling  memiliki  keterkaitan  yang  kuat dalam  proses  pembelian  guna  meningkatkan  potensi penjualan produk.
Kemudian  terdapat  sebuah  penelitian  [8]  yang menunjukkan  bahwa  algoritma  Eclat  lebih  unggul daripada  FP-Growth  dalam  hal  waktu  proses. Algoritma FP-Growth menghasilkan 19 aturan dengan waktu proses 57 detik menggunakan minimum support sebesar 0.01% dan minimum confidence sebesar 0.85. Sementara itu, algoritma Eclat menghasilkan 14 aturan dengan waktu proses 12 detik dan menggunakan nilai minimum  support  dan  confidence  yang  sama.  Oleh karena  itu,  algoritma  Eclat  dapat  dianggap  sebagai pilihan yang lebih baik karena dapat memproses data dengan waktu yang lebih cepat.
Selain itu, dalam penelitian  lain [9]  menyatakan bahwa  dari  hasil  tests  yang  telah  dilakukan,  jumlah association rules yang dihasilkan dari ketiga algoritma memiliki  sedikit  perbedaan.  Apriori  dan  FPGrowth algorithms  menghasilkan  jumlah  output  yang  sama sedangkan  Eclat  algorithm  memiliki  sedikit  lebih banyak  jumlah  output  dihasilkan.  Sedangkan  dari proses waktu penyelesaian, Eclat algorithm memberikan waktu yang lebih singkat, sehingga dalam penelitian  ini,  Eclat  algorithm  dinilai  memiliki algoritma yang lebih efisien. Sehingga pada penelitian ini  difokuskan  pada  penerapan  data  mining  untuk mencari Market Basket Analysis dengan menggunakan  algoritma  Eclat  dengan  data  sampel yang berasal dari sebuah toko yang menjual berbagai produk kebutuhan sehari hari.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Market Basket Analysis dengan menggunakan algoritma  Eclat.  Algoritma  Eclat  adalah  algoritma yang  biasanya  digunakan  dalam  machine  learning untuk  tugas  tugas  tentang  data  mining  seperti  aturan asosiasi.

## 3.1. Analisis
Market  basket analysis adalah suatu metodologi untuk  melakukan  analisis  kebiasaan  pembelian konsumen dengan menemukan asosiasi antar beberapa barang  yang  berbeda,  yang  dibeli  konsumen  secara bersamaan  dalam  keranjang  belanja  pada  suatu transaksi [10].
Algortima  Eclat  merupakan  algoritma  hasil pengembangan  dari  Algoritma  Apriori  yang  sering digunakan untuk menganalisa data transaksi penjualan. Algoritma Eclat merupakan algoritma yang menggunakan  format  data  berbentuk  vertikal  untuk merepresentasikan datanya. Kelebihan dari Algoritma Eclat  adalah  proses  dan  performa  penghitungan support  dari  semua  itemsets  dilakukan  dengan  cara yang  lebih  efisien  dibandingkan  dengan  Algoritma Apriori. Algoritma Eclat digunakan untuk  membantu menemukan frequent pattern pada data penjualan yang hasilnya  berupa  rule  produk  pembelian  barang  yang sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen  di dalam satu transaksi [11].
Pada  proses  perancangan  sistem  ini,  langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  pengambilan  data transaksi,  lalu cleaning dan  merapikan data agar data menjadi  lebih  rapi.  Kemudian  data  tersebut  diubah menjadi  format  yang  dapat  diolah  oleh  sistem,  yaitu diubah menjadi ke dalam bentuk vertikal. Selanjutnya adalah  memasukkan  nilai  minimum  support  yang diinginkan  sesuai  kebutuhan  pengguna  untuk  mining frequent  pattern,  yang  bertujuan  untuk  mencari  pola yang  sering  muncul  dalam  data  transaksi.  Proses  ini melibatkan penyilangan atau intersection antara setiap item dalam satu transaksi dan kemudian mencari pola yang  muncul  lebih  dari  nilai  minimum  support  yang telah  ditentukan.  Setelah  mendapatkan  frequent pattern,  langkah  selanjutnya  adalah  memproses kembali data untuk menentukan association rule, yang biasanya dinyatakan dalam format "jika item A dibeli maka  item  B  juga  dibeli".  Output  dari  rancangan sistem  ini  adalah  hasil  dari  aturan  asosiasi  yang ditemukan  dan  dapat  digunakan  untuk  merancang strategi  pemasaran  atau  membuat  keputusan  bisnis lainnya.

## 3.2. Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  transaksi  penjualan  di  Toko  XYZ selama bulan Ramadhan pada tahun 2020, 2021, 2022, dan  2023  (24  April  2020  –  23  Mei  2020),  (13  April 2021 - 13 Mei 2021, 3 April 2022 - 2 Mei 2022, dan 22  Maret  2023  -  21  April  2023).  Data  data  tersebut berjumlah  3284  data.  Data  data  tersebut  berupa kumpulan  itemset  yang  didalamnya  berisikan  item item  apa  saja  yang  dibeli  oleh  konsumen  secara bersamaan  dalam  satu  kali  transaksi.  Format  data disimpan  dalam  Microsoft  Excel  dengan  ekstensi XLSX.

## 3.3. Preprocessing
Proses  preprocessing  data  dilakukan  untuk menghilangkan  datadata  yang  tidak  dibutuhkan  pada
penelitian  ini,  contohnya  seperti  itemset  yang  hanya memiliki 1 item dalam 1 transaksi, data seperti ini akan dihilangkan karena data tersebut dapat dipastikan tidak memiliki  keterkaitan  dengan  data  yang  lainnya, sehingga akan mempercepat proses selanjutnya. Pada proses ini data juga akan dibuat menjadi lebih rapi agar nantinya  data  tersebut  dapat  dipahami  dengan  lebih mudah.

## 3.4. Konversi Data Ke Bentuk Vertikal
Proses  pembentukan  itemset  pada  algoritma Eclat di mulai dengan mengubah bentuk format data, jika item pada transaksi semula berbentuk horizontal, maka perlu diubah terlebih dahulu menjadi ke bentuk vertikal  dengan  menggabungkan  id  transaksi  pada transaksi yang memiliki item sama.

## 3.5. Menentukan  Nilai  Minimum  Support  dan Confidence
Selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  minimum support  dan  confidence  yang  diinginkan  sesuai kebutuhan pengguna untuk mining frequent pattern.
Pencarian pola kaidah asosiasi menggunakan dua buah  parameter  nilai  yaitu  support  dan  confidence yang  memiliki  rentang  nilai  antara  0%-100%  [12]. Sehingga  nantinya  nilai  support dan confidence akan diubah ke dalam bentuk persen.
Pada  penelitian  ini,  ditentukan  nilai  minimum confidence  sebesar  30%  yang  didasarkan  pada  suatu penelitiaan [13]. Penelitian tersebut digunakan sebagai referensi untuk menentukan nilai minimum confident dikarenakan  data  dan  tempat  asal  data  yang  diolah sama  sama  berasal  dari  toko  yang  menjual  berbagai produk  untuk  kebutuhan  sehari  -  hari.  Sehingga menunjukan  adanya  korelasi  dan  keterhubungannya pada penelitian ini.

## 3.6. Penyilangan Itemset
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyilangan  terhadap setiap item yang nantinya akan menjadi suatu itemset atau  kombinasi  item  item  yang  dibeli  secara bersamaan.  Pada  penelitian  ini  nantinya  akan dilakukan penyilangan 2 item, penyilangan 3 item, dan penyilangan  4  item.  Setiap  proses  penyilangan  ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  pencariam DFS (Depth First Search).
DFS  atau  Depth  First  Search  merupakan algoritma pencarian atau traversal umum pada struktur pohon,  graf,  atau  pohon  yang  digunakan  untuk melakukan  pencarian.  Metode  traversal  DFS  akan menggunakan  stack  untuk  menyimpan  simpul  yang telah  dikunjungi.  Algoritma  DFS  bekerja  secara rekursif dan berbasis tepi, di mana simpul dieksplorasi pada  setiap  jalur  (tepi).  Penjelajahan  simpul ditangguhkan  segera  setelah  simpul  lain  yang  belum dieksplorasi ditemukan dan simpul-simpul yang belum dijelajahi pada tingkat terdalam akan dijelajahi terlebih dahulu. DFS mengunjungi setiap simpul hanya sekali dan  setiap  tepi  akan  diperiksa  dua  kali  dengan  tepat [14].
3.7. Menghitung  Nilai  Support  dan  Confidence untuk Setiap Itemset yang telah Disilangkan Setelah  dilakukan  penyilangan  antar  item, selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  support  dan confidence dari setiap  itemset yang telah disilangkan tersebut. Nilai support dan confidence diperlukan agar aturan asosiasi dapat ditentukan dengan  baik. Hal ini dikarenakan  metodologi  dasar  aturan  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap, yaitu : a. Analisis  pola  frekuensi  tinggi  Tahap  ini  mencari kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum dari  nilai  support  dalam  database.  Nilai  support adalah  persentase  item  atau  kombinasi  item  yang ada  pada  database.  Nilai  support  sebuah  item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ) = Jumlah transaksi mengandung A
Jumlah total transaksi
(1)
Sedangkan nilai support 2 item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , 𝐵 )= Jumlah transaksi mengandung A dan B Jumlah total transaksi
(2)
b. Pembentukan  aturan  asosiatif  Setelah  semua  pola frekuensi  tinggi  ditemukan,  maka  dicari  aturan asosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif A → B dari support pola frekuensi tinggi
A dan B, diperoleh dengan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃 ( 𝐴 . 𝐵 ) = Transaksi mengandung A dan B Transaksi mengandung A (3)

## 3.8. Pembentukan  Hasil  Aturan  Asosiasi  dan Strong Rule
Setelah  frequent  dari  item  ditemukan  dan  nilai support  dan  confidence  dari  setiap  itemset  dari  hasil penyilangan item telah diketahui, maka dihasilkan list itemset  yang  memenuhi  minimum  support  dan confidence.  Aturan  Asosiasi  terbentuk  dari  list  yang memenuhi  nilai  minimum  support  dan  confidence. Sehinnga  hanya  list  item  yang  memenuhi  nilai minimum  support  dan  confidence  yang  akan  tetap ditampilkan,  sisanya  akan  difilter  atau  dihilangkan karena  tidak  memenuhi  nilai  minimum  support  dan confidence.  Kemudian  hasilnya  adalah  terbentuknya aturan asosiasi. Satu itemset dengan nilai support dan confidence tertinggi akan menjadi strong rule.
Aturan  asosiasi  berfungsi  untuk  mengungkap hubungan  menarik  yang  tersembunyi  dalam  dataset besar.  Hubungan  yang  terungkap  tersebut  dapat dipresentasikan  dalam  bentuk  association  rules  atau himpunan item yang sering muncul.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan tentang penelitian yang telah dilakukan.

## 4.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data transaksi  yang  akan  digunakan  pada  proses  mining dalam  penelitian  ini.  Data  yang  diambil  adalah  data transaksi penjualan selama Bulan Ramadhan di sebuah toko. Data awal ini berisi detail nomor nomor transaksi beserta  barang  apa  saja  yang  dibeli  pada  nomor transaksi tersebut.
Gambar 1. Tampilan data awal
4.2. Preprocessing
Tahap berikutnya adalah melakukan preprocessing  data.  Data  akan  dijadikan  data transaksional terlebih dahulu agar lebih rapi sehingga dapat  mempermudah  program  untuk  membaca  dan memproses data.
Gambar 2. Tampilan data setelah dijadikan data transaksional
Kemudian data akan diproses dan disaring untuk menghilangkan  data  data  yang  tidak  relevan,  seperti data transaksi yang hanya memiliki satu itemset akan dihilangkan.
Gambar 3. Tampilan data setelah dibersihkan
Setelah  data  dibersihkan  untuk  menghilangkan data transaksi yang hanya memiliki satu itemset, maka jumlah data itemset akan berkurang, yang sebelumnya berjumlah  total  10.607  itemset  berkurang  menjadi berjumlah total 9.577 itemset karena beberapa itemset dari  transaksi  yang  hanya  memiliki  satu  item  sudah dihilangkan.

## 4.3. Mengubah Ke Bentuk Vertikal
Setelah  data  dijadikan  data  transaksional  dan diakukan preprocessing data, maka tahap selanjutnya adalah  mengubah  data  tersebut  ke  dalam  bentuk vertikal, karena walaupun data penjualan telah diubah menjadi  data  transaksional,  namun  bentuk  data tersebut  masih  belum  sepenuhnya  vertikal,  sehingga perlu  diubah  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk  data vertikal.  Data  vertikal  inilah  yang  akan  digunakan untuk proses data mining selanjutnya.
Gambar 4. Tampilan data vertikal

## 4.4. Menentukan  Nilai  Minimum  Support  dan Confidence
Selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  minimum support  dan  nilai  minimum  confident  yang  akan dimasukkan  ke  dalam  program.  Nilai  minimum support dan nilai minimum confident dapat ditentukan sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  masing  masing. Dalam  penelitian    ini,  nilai  minimum  support  yang digunakan adalah 10.
Sedangkan  untuk  nilai  minimum  confident  juga dapat ditentukan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Nilai  minimum  confidence  yang  digunakan  dalam studi kasus ini adalah 0,3 atau 30%.

## 4.5. Penyilangan 2 Item
Penyilangan 2 item dilakukan dengan menyilangkan  suatu  item  dengan  satu  item  lainnya yang  berbeda.  Pada  proses  penyilangan  2  item  ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  pencariam DFS  (Depth  First  Search),  dimana  setiap  kombinasi item dieksplorasi secara rekursif.
Setelah  proses  penyilangan  selesai,  maka selanjutnya adalah melakukan filtering pada data data tersebut  untuk  disesuaikan  dengan  minimum  support yang telah ditentukan. Karena minimum support yang ditentukan  pada  penelitian  ini  adalah  10,  maka  data data  hasil  dari  penyilangan  2  item  yang  jumlah  kode irisannya  kurang  dari  nilai  minimum  support  akan dihilangkan  karena  tidak  memenuhi  nilai  minimum support.
Hasil  data  dari  penyilangan  2  item  yang memenuhi  minimum  support  berjumlah  58  data. Seluruh  58  data  tersebut  adalah  data  data  yang  akan diproses lebih lanjut pada proses proses berikutnya.
Gambar 5. Tampilan hasil penyilangan 2 item yang memenuhi nilai minimum support
4.6. Penyilangan 3 Item
Penyilangan 3 item dilakukan dengan menyilangkan  antar  3  item  yang  berbeda.  Proses penyilangan yang dilakukan untuk penyilangan 3 item ini masih sama seperti proses penyilangan 2 item, yaitu dengan menggunakan metode pencarian DFS.
Begitu  juga  setelah  proses  penyilangan  selesai, maka selanjutnya adalah melakukan filtering pada data data  tersebut  untuk  disesuaikan  dengan  minimum support  yang  telah  ditentukan.  Karena  minimum support yang ditentukan pada penelitian ini adalah 10, maka  data  data  hasil  dari  penyilangan  3  item  yang jumlah  kode  irisannya  kurang  dari  nilai  minimum support akan dihilangkan karena tidak memenuhi nilai minimum support.
Namun setelah diproses, tidak ada satupun data yang  memenuhi  nilai  minimum  support.  Sehingga tidak  ada  data  yang  ditampilkan  untuk  hasil penyilangan  3  item  yang  memenuhi  nilai  minimum support.
Gambar 6. Tampilan hasil penyilangan 3 item yang memenuhi nilai minimum support
4.7. Penyilangan 4 Item
Penyilangan 4 item dilakukan dengan menyilangkan  antar  4  item  yang  berbeda.  Proses penyilangan yang dilakukan untuk penyilangan 4 item ini masih sama seperti proses penyilangan 2 item dan penyilangan  3  item,  yaitu  dengan  menggunakan metode pencarian DFS.
Begitu  juga  setelah  proses  penyilangan  selesai, maka selanjutnya adalah melakukan filtering pada data data  tersebut  untuk  disesuaikan  dengan  minimum support  yang  telah  ditentukan.  Karena  minimum support yang ditentukan pada penelitian ini adalah 10, maka  data  data  hasil  dari  penyilangan  3  item  yang jumlah  kode  irisannya  kurang  dari  nilai  minimum support  10  akan  dihilangkan  karena  tidak  memenuhi nilai minimum support.
Namun  sama  seperti  yang  terjadi  pada penyilangan 3 item, setelah diproses, tidak ada satupun data yang memenuhi nilai minimum support. Sehingga tidak  ada  data  yang  ditampilkan  untuk  hasil penyilangan  3  item  yang  memenuhi  nilai  minimum support.
Gambar 7. Tampilan hasil penyilangan 4 item yang memenuhi nilai minimum support

## 4.8. Hasil Aturan Asosiasi
Dari  hasil  nilai  confidence  pada  setiap penyilangan,  telah  ditentukan  bahwa  nilai  minimum confidence adalah sebesar 0.3 atau 30%. Sehingga data data  yang  memiliki  nilai  confidence  lebih  dari  atau sama  dengan  0.3  akan  masuk  dalam  hasil  aturan asosiasi dan data data yang memiliki nilai confidence kurang dari 0.3 akan dibuang atau dihapus. Data data yang  memenuhi  nilai  minimum  confidence  tersebut akan  ditampilkan  sebagai  hasil  aturan  asosiasi  dan dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Tampilan hasil aturan asosiasi
Dari  total  data  awal  sebanyak  3284  data  yang diproses, diperoleh hasil sebanyak total enam frequent itemset  yang  berhasil  memenuhi  nilai  minimum support dan minimum confidence dengan nilai support terendah 0.003 dan nilai confidence terendah 0.3.
Nilai  support  yang  tertulis  pada  gambar  8 tersebut adalah 0.003, bukan 10, dikarenakan nilai 10 telah  diolah  menjadi  0.003  yang  didapatkan  dari perhitungan  rumus  support,  yaitu  10  dibagi  dengan 3284 (jumlah data transaksi awal) sehingga didapatkan nilai 0.003.
Tabel 1.  Hasil aturan asosiasi No Itemset Support Confidence 1. AbcSquashOrg – MarjanCocoPdn 0.61% 36% 2. EnergenCho320 – EnervonCMtv4 0.58% 38% 3. IndomieGrgAch – EnervonCMtv4 0.52% 34% 4. IndomieGrgAymGpk – EnervonCMtv4 0.46% 31% 5. IndomieGrgOrg – EnervonCMtv4 0.70% 36% 6. Sariwangi30 – EnervonCMtv4 0.82% 48%
Bentuk  desimal  pada  setiap  nilai  support  dan confidence  dapat  diubah  menjadi  ke  dalam  bentuk persen  agar  lebih  mudah  untuk  dipahami  dan dianalisis, serta lebih ringkas.
Berdasarkan  hasil  aturan  asosiasi,  ditemukan  6 frequent  itemset  yang  memenuhi  syarat  minimum support dan minimum confidence. Dari ke 6 frequent itemset  tersebut,  diketahui  nilai  support  yang  paling rendah  adalah  sebesar  0.46%  dan  nilai  support  yang paling tinggi adalah sebesar 0.82%. Sedangkan untuk nilai  confidence  nya  diketahui  nilai  confidence  yang terendah  adalah  31%  dan  nilai  confidence  yang tertinggi adalah 48%.
Dengan  hasil  tersebut,  maka  telah  diketahui bahwa terdapat 1 itemset dengan nilai support tertinggi sebesar 0,82% dan memiliki nilai confidence tertinggi sebesar  48%.  Sehingga  dapat  dipastikan  itemset tersebut  akan  menjadi  strong  rule  yang  ditampilkan pada tabel 3 berikut.
Tabel 2.  Hasil strong rule Itemset Support Confidence Sariwangi30 – EnervonCMtv4 0.82% 48%
Hasil  strong rule  yang ditampilkan pada tabel 3 tersebut  terbentuk  dari  dataset  yang  digunakan  pada penelitian ini, yaitu transaksi penjualan di Toko XYZ selama bulan Ramadhan dari tahun 2020 sampai tahun 2023,  hasilnya  adalah  jika  seseorang  membeli Sariwangi30,  maka  kemungkinan  besar  juga  akan membeli  EnervonCMtv4.  Sehingga  dapat  diketahui untuk  pembelian  secara  bersamaan  pada  keranjang belanja  dalam  satu  waktu  yang  terbanyak  adalah produk tersebut.
Nilai  support  menunjukkan  seberapa  tingkat dominasi  suatu  item  yang  dibeli,  yang  menunjukkan bahwa  item  A  dan  B  dibeli  secara  bersamaan.  Dari aturan  asosiasi  tersebut  dihasilkan  nilai  support sebesar  0.82%  yang  berasal  dari  penghitungan  pada rumus di bawah berikut,
Support(A,B) = 27 3284 × 100% = 0.82%
Angka  27  menunjukkan  banyaknya  irisan transaksi yang membeli kedua barang tersebut dibagi dengan total transaksi awal yang berjumlah 3284, lalu dikali  100  persen  untuk  dijadikan  ke  bentuk  persen, sehingga didapatkan hasil nilai support sebesar 0.82%. Dengan  ini,  maka  0.82%  adalah  angka  persentase tertinggi  untuk  kombinasi  item  dalam  keseluruhan database transaksi pada penelitian ini.
Sedangkan  nilai  confidence  menunjukkan  nilai kemungkinan  seberapa  seringnya  item  B  dibeli  jika sesorang membeli item A. Dari aturan asosiasi tersebut dihasilkan nilai confidence sebesar  48% yang berasal dari penghitungan pada rumus di bawah berikut,
Confidence(A,B) = 27 56 × 100% = 48%
Angka  27  menunjukkan  banyaknya  irisan transaksi yang membeli kedua barang tersebut dibagi dengan  total  transaksi  yang  hanya  membeli  item  A yang  berjumlah  56,  lalu  dikali  100  persen  untuk dijadikan ke bentuk persen, sehingga didapatkan hasil nilai confidence sebesar 48%. Dengan ini, maka 48% adalah  angka  persentase  tertinggi  untuk  kuatnya hubungan  antar  item  dalam  keseluruhan  hasil  aturan asosiasi pada penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti terhadap  penelitian  dengan  judul  ”Penerapan  Data Mining  Pada  Transaksi  Penjualan  Selama  Bulan Ramadhan  Untuk  Menentukan  Market  Basket Analysis Menggunakan Algoritma Eclat (Equivalence Class  Transformation)”,  dapat  disimpulkan  bahwaa dari  hasil  penelitian  tersebut,  diketahui  bahwa kebiasaan  konsumen  dalam  membeli  produk  pada Toko XYZ selama Bulan Ramadhan tahun 2020 - 2023 menghasilkan  6  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  nilai minimum support dan minimum confidence. Selanjutnya  dari  total  6  data  aturan  asosiasi  yang terbentuk  tersebut,  menghasilkan  sebuah  strong  rule yang  memiliki  nilai  support  dan  confidence  tertinggi dari  keseluruhan  data  aturan  asosiasi  tersebut,  yaitu jika seseorang membeli Sariwangi30, maka kemungkinan besar juga akan membeli EnervonCMtv4.  Strong  rule  tersebut  memiliki  nilai support  tertinggi,  yaitu  sebesar  0.82%  dengan  nilai confidence tertinggi juga, yaitu sebesar 48%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jumaidi,  L.T.,  Jalaludin,  and  Ahyar,  M.,  2019. Eksistensi  Minimarket  Terhadap  Kelangsungan
Usaha  Toko  Kelontong  dan  Waserda.  Jurnal Magister Manajemen Universitas Mataram, 8(2), pp. 186–202.
[2] Hasanah, A.F., 2020. Analis Perilaku Konsumen Masyarakat  Ponorogo  Sesaat  dan  Sesudah Datangnya Bulan Ramadhan. Indonesian Journal of Islamic Studies, 2(1), pp. 95–106.
[3] Wulandari, D.P., Nurmayanti W.P., and Basirun, 2023. Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Eclat. In Prosiding Seminar Nasional Matematika,  Statistika,  dan  Aplikasinya,  2017, pp. 254–266.
[4] Ramadhanti, F.B., Saputro, D.R.S., and
Widyaningsih,  P.,  2020.  Penerapan  Association Rule Mining-Frequent Itemset Dengan
Algoritme Frequent Pattern Growth (FP-Growth) Pada  Dataset  Kelulusan  Mahasiswa  S1.  In Prosiding KNPMP, 2020, pp. 340-349.
[5] Satria,  L.V.,  and  Ayunda,  A.T.,  2023.  Analysis Of  The  Influence  Of  Business  Intelligence  On Beverage  Sales  Konnichiwa  Coffee  Using  The Method  Equivalence  Class  Transformation. Jurnal Teknik Informatika, 4(6), pp. 1567–1573.
[6] Srinadh,  V.,  2022.  Evaluation  of  Apriori,  FP- Growth,  and  Eclat  Association  Rule  Mining Algorithm.  International  Journal  of  Health Sciences, 6(2), pp. 7475–7485.
[7] Septiani,  A.I.,  Chrisnanto,  Y.H.,  and  Umbara, F.R.,  2022.  Penentuan  Pola  Penjualan  Produk Toko Elektronik Menggunakan Algoritma Eclat. SENASIF, 6(1), pp. 3059-3070.
[8] Wijaya,  K.N.,  Malik,  R.F.,  and  Nurmaini,  S., 2020. Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Dengan  Perbandingan  Algoritma  Fp-Growth (Frequent  Pattern  Growth)  Dan  Eclat  Pada Minimarket.  Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi, 7(2), pp. 364-373.
[9] Warastratama,  F.T.,  2020.  Comparison  Of Apriori,  Fp-Growth  And  Eclat  Algorithms  To Determine  Association  Rules  On  Sales  Data (Case  Study:  Toko  Roti  Ferisa,  Bantul,  Di Yogyakarta). Sarjana, Universitas Gadjah Mada.
[10] Astrina, I., Arifin, M.Z., and Pujianto, U., 2019. Penerapan  FP-Growth  dalam  Penentuan  Pola Pembelian  Konsumen  pada  Kain  Tenun  Medali Mas. Jurnal Matrix, 9(1), pp. 32–40.
[11] Rozi, I.F., Syaifudin, Y.W., and Mufidah, N.A., 2019.  Analisa  Frequent  Pattern  Pada  Data Penjualan Menggunakan Algoritma Eclat Untuk Menentukan Strategi Penjualan. Jurnal Informatika Polinema, 5(3), pp. 136-140.
[12] Putra,  J.L.,  dkk,  2019.  Implementasi  Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail. Jurnal PILAR Nusa Mandiri, 15(1), pp. 85-90.
[13] Adri, A., Rumaklak, N.D., and Sina, D.R., 2021. Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa
Data  Penjualan  (Studi  Kasus:  Toko  UD. Suryani). ICON, 9(2), pp. 182-188.
[14] Yuliana,  S.,  2021.  Penerapan  Algoritma  D- ECLAT  Untuk  Melakukan  Association  Rule Mining  (Studi  Kasus  :  Toko  Bangunam  Mega Hardware).  Sarjana,  Universitas  Pembangunan
Nasional Veteran Jawa Timur.