## Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis untuk Pengaturan Tata Letak Produk

## Apriori Algorithm use Market Basket Analysis for Product Layout Setting
Suprayogi* 1 , Aisyatul Karima 2 1,2 Universitas Dian Nuswantoro; Jl. Imam Bonjol No.207 Semarang 50131 Indonesia, telp/fax telp: 024-3517261; fax:024- 3569684
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro e-mail: * 1 suprayogi@dsn.ac.id, 2 aisyatul.karima@gmail.com,

## Abstrak
Tujuan Market Basket Analysis adalah memahami kebiasaan pembelian pelanggan serta menentukan produk yang  dibeli pelanggan secara bersamaan. Manfaatnya adalah untuk proses asosiasi produk sehingga manajer tidak kesulitan dalam menemukan pola produk yang mungkin dibeli  secara  bersamaan.  Tulisan  ini  merancang  model Market  Basket  Analysis pada  toko menggunakan algoritma Apriori guna penataan barang pada display product . Tahap awal adalah pengolahan data awal pada dataset transaksi penjualan dengan memilih data berdasarkan kriteria jumlah  minimal  produk  yang  terjual,  dan  proses  binerisasi  terhadap  dataset  tersebut.  Kedua, proses pembangkitan Frequent Item Set yaitu kombinasi item set yang memiliki nilai lebih dari nilai  minimum support  count .Ketiga,  proses  pembangkitan  aturan  asosiasi  dengan  memilih aturan  yang  memiliki  nilai confidence diatas  nilai minimum  confidence yang  telah  ditetapkan. Aturan yang terbentuk diukur kekuatan asosiasinya menggunakan perhitungan lift ratio dengan membandingkan  nilai confidence aturan  dan  nilai confidence-benchmark. Hasil  percobaan menunjukkan  bahwa  nilai lift  ratio lebih  besar  dari  satu,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  aturan sering  muncul  dan  hubungan  antara  produk  satu  dengan  lainnya  bersifat independent. Aturan asosiasi yang terbentuk digunakan untuk mengatur penempatan produk pada toko. Produk yang memiliki  asosiasi  tinggi  dengan  produk  lain  akan  ditempatkan  berdekatan,  sehingga mempermudah konsumen dalam membeli produk danmanajer toko dalam mengatur stok barang yang berasosiasi.
Kata kunci —Apriori, Market Basket Analysis, Tata letak, Lift Ratio, Asosiasi.

## Abstract
The purpose of Market Basket Analysis (MBA) is to figure out customer buying habits for  product  association.  It  can  be  help  managers  in  finding  product  pattern.  This  research  is developing  the  MBA  model  uses  Apriori  Algorithm  in  order  to  organize  the  display  products. The  first  stage  is  processing  the  initial  data  on  the  sales  transaction  dataset  based  on  the criteria for the minimum number of products sold and converting into binary. The second stage is generate the combination item set that has a value greater than the minimum value of support count. The last is generating association rules by choosing appropiate rules. The formed rules are measured by their associative strength using the calculation of the lift ratio by comparing the  confidence  values  and  confidence-benchmark  values. The  results  show  that  the  lift  ratio value  is  greater  than  one,  indicates  that  the  rules  often  arise  and  the  relationship  between product  is  independent. The  association  rules  are  used  to  regulate  product  placement  in  the
Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis ...
store. Products that have a high association will be placed close together, making it easier for consumers to buy products and store managers in regulating the stock of goods associated. Keywords — Apriori, Market Basket Analysis, Layout Product Setting, Lift Ratio, Asosiation

## 1. PENDAHULUAN
Tujuan dari Market Basket Analysis adalah untuk memahami kebiasaan pembelian yang dilakukan  pelanggan  dan  untuk  menentukan  produk  apa  yang  akan  dibeli  pelanggan  secara bersamaan.  Sistem  hubungan  antar  item  produk  bisa  menjadi  suatu  pengetahuan  baru  untuk menentukan strategi suatu bisnis [1]. Mengetahui kelompok barang yang dibeli oleh masyarakat bisa  sangat  membantu  vendor  atau  perusahaan  lainnya.  Toko  bisa  menggunakan  informasi  ini untuk  menempatkan  produk  (pada display  area )  yang  sering  dijual  secara  bersamaan  untuk ditempatkan  pada  tempat  yang  sama,  sehingga  penyusunan  produk  tersebut  bisa  optimal. Banyak praktisi berpikir bahwa mempromosikan dua produk bersama dengan nilai asosiasi yang tinggi sangat menguntungkan.
Untuk  sebagian  kasus  pola  dari  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen mudah ditebak, misalnya sabun mandi dibeli bersamaan dengan shampo. Tapi ada kemungkinan terdapat  suatu  pola  pembelian  barang  yang  tidak  terpikirkan  sebelumnya,  misalnya  pembelian pasta  gigi  dengan  obat  nyamuk  yang  mungkin  saja  pola  seperti  ini  belum  terpikirkan sebelumnya  karena  pasta  gigi  dan  obat  nyamuk  tidak  mempunyai  hubungan  sama  sekali,  baik sebagai pelengkap ataupun pengganti. Hal ini mungkin belum terpikirkan sebelumnya sehingga tidak  dapat  diantisipasi  jika  terjadi  kekurangan  stok  obat  nyamuk  misalnya.  Sebagai  contoh lainnya  adalah  ketika  sebuah  akun  penjualan online mereka  biasanya  selain  mempromosikan produk fashion , juga menjual produk elektronik yang memiliki daya jual tinggi [2]. Inilah salah satu  manfaat  dari  melakukan  Market  Basket  Analysis  yang  melakukan  proses  asosiasi  produk sehingga manajer tidak perlu mengalami kesulitan dalam menemukan pola produk apa saja yang mungkin dibeli secara bersamaan.
Aturan asosiasi merupakan studi tentang hubungan dua item barang atau lebih.  Aturan asosiasi ingin memberikan informasi hubungan tersebut dalam bentuk hubungan IF THEN dan aturan  ini  dihitung  dari  data  yang  sifatnya  probabilistik. Market  Basket  Analysis merupakan salah  satu  contoh  penerapan  aturan  Asosiasi,  dimulai  dengan  melihat  keranjang  belanja  yang berisi  bermacam-macam  produk  yang  dibeli  seorang  konsumen  di  sebuah  swalayan,  pada sebuah  keranjang  belanja  dapat  diketahui  tentang  produk  apa  saja  yang  dibeli  oleh  seorang konsumen  dalam  satu  waktu. Market  Basket  Analysis memberikan  informasi  tentang  produk- produk mana yang memungkinkan untuk dibeli secara bersamaan dan produk mana yang lebih disetujui  untuk  dipromosikan.  Salah  satu  algoritma  yang  dikembangkan  untuk  pembentukan aturan asosiasi adalah Algoritma Apriori [3].
Market  Basket  Analysis merupakan  sebuah  teknik  data  mining  untuk    melakukan analisis terhadap data pada bidang retail dan pemasaran[4]. Mengetahui kelompok barang yang dibeli oleh masyarakat bisa sangat membantu vendor atau perusahaan lainnya dalam mengatur strategi dan untuk meningkatkan nilai penjualan. Berdasarkan[5] menyebutkan bahwa suatu alat yang ampuh untuk melaksanakan strategi cross-selling dalam sebuah toko menggunakan Market Basket Analysis di mana analisis yang dilakukan berdasarkan item atau konten yang yang dibeli oleh  konsumen  secara  bersamaan  dalam  sebuah  transaksi.  Untuk  menghasilkan  pembentukan beberapa  aturan  asosiasi,  diawali  dengan  pencarian  sejumlah frequent  itemset. Dari  penelitian tersebut menggunakan algoritma Apriori dan FP-Growth dalam menghasilkan sejumlah aturan asosiasi  yang  berbeda  antara  algoritma  yang  satu  dengan  yang  lainnya.  Hasil  analisa  terhadap kekuatan  aturan-aturan  asosiasi  dari  kedua  algoritma  tersebut  membuktikan  bahwa  aturan asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  Apriori  memiliki  tingkat  kekuatan  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan yang dihasilkan oleh algoritma FP-growth.
Selain  algoritma  Apriori  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  algoritma FP-Growth ternyata  algoritma  Apriori  juga  memiliki  beberapa  kelemahan.  Masalah  yang  timbul berdasarkan hasil analisis dengan Market Basket Analysis , kebutuhan pelanggan terus berubah sehubungan  dengan  perubahan  musim  dan  waktu.  Dengan  demikian  hasil  dari Market  Basket Analysis secara total akan tergantung dengan musim dan waktu, sehingga kita perlu melakukan analisis  berkali-kali.  Selain  itu,  masalah  lainnya[6]  adalah  dalam  algoritma  Apriori membutuhkan pemindaian secara berulang terhadap seluruh transaksi dalam database pelanggan untuk  menemukan  kandidat  itemset  dan frequent  item-sets. Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian tersebut  mengusulkan  menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network untuk  mengatasi kedua  permasalahan  yang  ditimbulkan  tersebut  dengan  mengusulkan a  single  layer  feed- forward partially yang terhubung dengan teknik jaringan syaraf tiruan yang mengurangi waktu yang  dibutuhkan  dalam  pemindaian  ulang  database  serta  untuk  meningkatkan  efisiensi algoritma sebelumnya.
Hasil  perbandingan  di  antara Market  Basket  Analysis dengan  menggunakan  algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis tanpa menggunakan algoritma apapun dalam membuat aturan-aturan  menghasilkan  bahwa  keduanya  memiliki  konsep  dan  hasil  akhir  yang  sama, namun  memiliki  variasi  aturan  yang  berbeda-beda[3].  Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma paling  popular  untuk  penerapan  dalam  database  terpusat.  Dengan  algoritma  tersebut  dapat menemukan frequent  itemset secara  lokal  pada  situs  dan  teknik  yang  berbeda  untuk meningkatkan  performansi  dalam  hal  mengurangi  pemindaian  data,  biaya storage serta  biaya komunikasi[7].
Association Rule Mining merupakan studi tentang hubungan dua item barang atau lebih. Aturan  asosiasi  data  mining  merupakan  bagian  penting  dalam  bidang  data  mining.  Kinerja algoritma  secara  langsung  mempengaruhi  tingkat  efisiensi  data  mining  dan  integritas,  serta efektifitas  hasil  akhir  dari  data  mining.  Berdasarkan  algoritma rule  association yang  ada,[8] mengkaji  dan  menganalisa  efisiensi  dan  efektifitasnya,  dan  sesuai  dengan  efisiensi  cacat algoritma  Apriori,  mengusulkan  sebuah  algoritma  yang  lebih  baik.  Algoritma  tersebut  dimulai dengan  pengurangan  ukuran  database,  dan  meningkatkan rule  association dalam  data  mining. Algoritma  ini  dapat  mengurangi  waktu  operasi  I  /O  basis  data  serta  meningkatkan  efisiensi dalam dalam pencarian barang terutama untuk sejumlah item yang banyak dalam data mining.
Berdasarkan[9]  memanfaatkan  algoritma  Apriori  dengan  menggunakan  tiga  variabel berupa nilai support , confidence dan lift ratio untuk membentuk aturan-aturan asosiasi tentang komposisi  tanaman  jamu.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  antara  satu  tanaman obat dengan lainnya saling bergantung satu sama lain, hal ini ditunjukkan dengan nilai lift ratio yang jumlahnya lebih dari satu. Support digunakan untuk menentukan seberapa banyak aturan dapat diterapkan pada set data seperti pada rumus (1).
n y x y x S ) ( ) (  = →  (1)
di  mana  σ(x  U  y)  menyatakan  jumlah  transaksi  yang  mengandung  x  dan  y  ,  sementara  itu  n menyatakan jumlah keseluruhan transaksi.
Sedangkan Confidence digunakan  untuk  menentukan  seberapa  sering  item  di  dalam  y muncul dalam transaksi yang berisi x seperti pada (2).
) ( ) ( ) ( x y x y x C    = → (2)
σ (x) menyatakan jumlah transaksi yang mengandung x saja.
Lift Ratio digunakan sebagai ukuran akurasi sebuah aturan seperti dalam (3).
Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis ...
lift ratio ) ( exp ) ( ) ( y x ectedC y x C y x → → = → (3)
dimana expected C(x → y) didefinisikan dalam rumus (4) berikut .
) ( ) ( ) ( y x S y S y x ExpectedC → = → (4)
S(y)  menyatakan  nilai  support  untuk  item  y.Apabila    nilai  dari lift  ratio (x → y)  >  1 memiliki arti bahwa aturan x → y muncul lebih sering  dari yang diharapkan dan x,y tidak saling tergantung,  apabila lift  ratio (x → y)  =1  berarti  aturan  x → y  muncul  sesuai  dengan  yang diharapkan,dan lift  ratio (x → y)  <  1  berarti  aturan  x → y  muncul  lebih  sedikit  dari  yang diharapkan dan x,y tidak saling tergantung.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  tujuan  dalam  paper  ini  adalah  untuk membuat  sebuah  model Market  Basket  Analysis pada  toko  menggunakan  Algoritma  Apriori dalam  asosiasi  produk  untuk  meningkatkan  penjualan  serta  untuk  menentukan  tingkat  akurasi Algoritma Apriori dengan menggunakan perhitungan Lift Ratio .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  eksperimen  dengan  melakukan  beberapa percobaan  dalam  proses  pembentukan  aturan  asosiasi.  Analisis  data  yang  digunakan  adalah analisis kuantitatif dengan statistik non parametrik. Penerapan teknik analisis kuantitatif berupa analisa  hasil  akhir  aturan  asosiasi.  Sedangkan  data  yang  digunakan  adalah  berupa  database penjualan yang dipilih berdasarkan frekuensi jumlah terjual dan penjualan ditahun 2016. Dalam pengumpulan data, penulis melakukan studi literature review yang diperoleh dari jurnal, buku, internet, artikel serta  seluruh  sumber  informasi  yang  berkaitan  dengan  topik  algoritma  Apriori ini.
Pengujian  yang  akan  dilakukan  adalah  dengan  mencoba  proses  pembangkitan  aturan asosiasi  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat  asosiasi  dari  suatu  produk  terhadap  produk lainnya.Berikut  merupakan  penjelasan  tahapan  langkah  dalam  penelitian  ini.  Adapun  untuk desain model penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar. 1  Metode Penelitian

## 2.1 Data Preprocessing
Tahapan data preprocessing dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## 2. 1.1 Pengolahan Data Awal
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data  dari  database  dan  melakukan  pemilihan  produk- produk  apa  saja  yang  akan  disertakan  dalam  proses  asosiasi  nantinya,  kriteria  pemilihan berdasarkan  jumlah  produk  terjual,  jadi  jika  jumlah  produk  terjual  lebih  dari  sepuluh  dalam setahun maka akan dipilih sebagai kandidat.

## 2.1.2 Pemilihan Produk
Setelah  produk-produk  dipilih sebagai  kandidat  selanjutnya  dipilih  lagi  produk  yang  berada di data transaksi pada tahun 2016.

## 2.1.3 Proses Binerisasi
Dataset produk-produk atau item  yang terpilih tersebut dirubah bentuknya menjadi tabel dalam bentuk biner atau dilakukan binerisasi.

## 2.2 Pembangkitan Frequent Item Set
Tahapan  proses  pembangkitan Frequent  Item  Set dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :

## 2. 2.1 Menentukan Kandidat 1-itemset
Awalnya  setiap  item  dianggap  sebagai  kandidat  1-itemset  setelah  dihitung  nilai support nya maka  item-item  yang  dipilih  untuk  menjadi Frequent  1-Itemset adalah  yang  memiliki  nilai support lebih besar atau sama dengan nilai minimum support misalnya (50%).

## 2. 2.2 Membangkitkan itemset
Pada iterasi kedua kandidat 2-itemset dibangkitkan menggunakan itemset yang termasuk dalam Frequent  1-Itemset, itemset  yang  dipilih  menjadi Frequent  2-Itemset adalah  2-item  set  yang memiliki nilai support lebih besar atau sama dengan nilai minimum support.
Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis ...

## 2. 2.3 Memilih Frequent 3-itemset
Pada  Iterasi  ketiga  sama  dengan  langkah  sebelumnya  yaitu  memilih Frequent  3-Itemset dan langkah dilanjutkan sampai tidak ada lagi Frequent Itemset yang bisa dibangkitkan.

## 2. 2.4 Pembangkitan Kandidat
Metode  pembangkitan  kandidat  yang  digunakan  adalah  F k-1 x  F k yaitu  dengan  memperpanjang setiap k-1- Frequent Itemset dengan k- Frequent Itemset yang lain. Sedangkan perhitungan nilai support dari masing-masing itemset dengan menggunakan rumus (1)

## 2.3 Pembangkitan Association Rule
Setiap Frequent k-Itemset, Y dapat menghasilkan 2 k – 2 aturan asosiasi, aturan asosiasi dapat  diekstrak  dengan  mempartisi  itemset  Y  ke  dalam  dua  subset  tidak  kosong,  X  dan  Y-X, dimana X → Y-X  memenuhi syarat ambang confidence , semua aturan harus sudah memenuhi batas nilai support karena dibangkitkan dari Frequent Itemset.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  ini terbagi  menjadi tiga  bagian  proses,  diantaranya  adalah  sebagai berikut.

## 3.1 Data Preprocessing
Pengolahan data awal dilakukan untuk membentuk dataset yang nantinya siap diproses oleh algoritma apriori, pengolahan data awal yang dilakukan diantaranya :
3.1.1. Data selection
Dari  10  field  pada  tabel detail_jual hanya  digunakan  2  field  saja  yaitu kode_jual dan kode_barang karena  kedua  field  inilah  yang  dibutuhkan  untuk  proses  pembuatan  aturan asosiasi. Tidak semua data diproses maka dilakukan pemilihan data barang yang sering muncul pada transaksi. Dalam hal ini dilakukan seleksi untuk item barang yang memiliki nilai support count diatas 1,98 , nilai tersebut penulis tentukan sebagai batas minimum support dengan alasan transaksi yang  melibatkan item-item barang   merupakan transaksi yang sering terjadi. Adapun data hasil query seperti pada gambar 2 berikut :
Gambar. 2  Data Hasil Query
Data selection yang dilakukan pada data sumber menghasilkan 8 item barang yang layak untuk dilakukan  proses  selanjutnya,  kelayakan  didapatkan  dari  perhitungan  nilai support  count semakin besar nilainya maka semakin layak untuk disertakan dalam proses pembentukan aturan asosiasi.  Berikutnya  8  item  barang  tersebut  direlasikan  dengan  tabel  transaksi  sehingga didapatkan dataset transaksi berjumlah 10,566 record yang siap untuk diolah.

## 3.1.2. Binerisasi
Dataset dalam bentuk tabel transaksi diubah kedalam bentuk  tabel biner dengan menggunakan program. Proses binerisasi dilakukan dengan bantuan program  yang ditulis dalam bahasa java. Adapun hasilnya seperti gambar 3 berikut ini.
Gambar. 3  Data Hasil Proses Binerisasi

## 3.2 Pembangkitan Frequent Itemset
Pada pembangkitan Frequent Itemset terdapat dua langkah yang dilakukan diantaranya :

## 3.2.1 Meningkatkan Itemset
Dalam  membangkitkan itemset penulis  menggunakan  tabel  bantu  bernama itemset yang digunakan  untuk  menampung  kombinasi itemset dari    8  item  barang  yang  dipilih  dan menampung nilai support untuk masing-masing kombinasi item tersebut seperti pada gambar 4 berikut.
Gambar. 4  Form Aplikasi Pembangkitan Itemset
Pada  aplikasi  tersebut  pemilihan  tombol  generate Itemset membuat  terbentuknya  kombinasi item seperti gambar 5 berikut.
Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis ...
Pemilihan  tombol generate  SupportCount membuat  pembentukan  nilai support  count untuk masing-masing kombinasi item barang.

## 3.2.2 Membangkitkan frequent itemset
Untuk  menentukan  itemset  yang  frequent  maka  dipilih  itemset  yang  memiliki  nilai  diatas  atau sama  dengan  nilai  minimum  support  dalam  hal  ini  nilai minimum  support menjadi  parameter untuk memilih frequent itemset. Hal ini dapat dilihat pada gambar  6 berikut.
Gambar. 6  Pemilihan Frequent Itemset
Pengaturan parameter dilakukan dengan mengisikan nilai minimum support pada kotak textbox dan  memilih  tombol Generate  FrequentItemset untuk  mendapatkan itemset frequent yang memenuhi nilai minimum support.

## 3.3 Pembangkitan Association Rule
Dalam membangkitkan aturan asosiasi ada beberapa hal yang dilakukan diantaranya adalah :
3.3.1 Membangkitkan kandidat aturan :
Pada tahap ini, melakukan  kombinasi dari frequent itemset yang telah terpilih dan menghitung nilai support dan confidence dari masing-masing kombinasi aturan yang ada sesuai pada gambar 7 berikut.

## Gambar. 7  Penentuan Kandidat Aturan Asosiasi

## 3.3.2 Memilih aturan asosiasi
Pada  tahap  ini, akan  dipilih  kombinasi  aturan  yang  memenuhi  minimum  confidence seperti pada gambar 8 berikut  :
Gambar. 8  Penentuan Aturan Asosiasi
Berdasarkan  serangkaian  proses,  sehingga  hasil  akhir  dari  aplikasi  setelah  ditentukan  nilai minimum  confidence sebesar  50%  adalah  terbentuknya  aturan  asosiasi  sesuai  pada  gambar  9 berikut:
Gambar. 9  Aturan Asosiasi yang Terbentuk
Selanjutnya  proses  perhitungan lift  ratio yang  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  aturan asosiasi tersebut seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Hasil perhitungan lift ratio
x y supp (% ) conf (%) liftRatio Balancing Racing Spooring 17,23 81,07 23,64 Teh Botol / Aqua Botol Spooring 16,97 58,3 16,75 Balancing Racing,Teh Botol / Aqua Botol Spooring 6,29 84,92 9,04 Tisue Kotak STP Ring Baut Oli Almunium Mesin G/V 6,12 58,94 21,05
Tabel 1 menunjukkan aturan asosiasi yang terbentuk dengan nilai support , confidence , dan lift ratio .  Nilai support yang  dihasilkan    kurang  dari  20%  yang  artinya  produk  yang  digunakan secara  bersamaan  masih  banyak  variasinya.  Tidak  ada  produk  yang  dominan  dalam  aturan asosiasi tersebut.
Nilai confidence 84,92 dan 81,07 artinya aturan memiliki tingkat kebenaran yang cukup tinggi namun untuk nilai 58,94 dan 58,3 memilik tingkat kebenaran yang rendah, sedangkan nilai lift ratio lebih besar dari 1 mengindikasikan bahwa aturan sering muncul dan menunjukkan bahwa
Implementasi Algoritma Apriori dengan Market Basket Analysis ...
hubungan antara produk satu dengan lainnya independent . Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya  [8]  penggunaan  algoritma  apriori  pada  penelitian  ini  memiliki  hasil confidence yang hampir sama dan  nilai lift ratio pada penelitian ini lebih besar daripada penelitian tersebut yang mengindikasikan bahwa tingkat independent antar item sangat tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Pembentukan  aturan  asosiasi  dari database transaksi  penjualan  dengan  menerapkan algoritma apriori menggunakan pemrograman java berhasil memperoleh aturan asosiasi. Aturan asosiasi  yang  terbentuk  diantaranya  menghasilkan  produk  yang  memiliki  hubungan  asosiasi dengan  produk  lain.  Selain  itu  proses  tersebut  menghasilkan  produk  yang  berupa  jasa,  namun produk  jasa  ini  kurang  tepat  jika  dipasang  pada display produk  namun  asosiasi  dari  produk- produk  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menyusun  strategi  penjualan  misalnya  menambah kualitas layanan pada produk jasa tersebut serta mengembangkan strategi pemasaran lainnya.
Tingkat kebenaran dan akurasi yang terbentuk untuk 2 aturan cukup tinggi namun untuk 2 aturan lagi rendah,untuk penelitian selanjutnya dapat dicoba mengunakan algoritma lain agar menghasilkan nilai support dan confidence yang tinggi.

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian selanjutnya diantaranya adalah penelitian ini bisa dikembangkan dengan  algoritma  lain  yang  bisa  menghasilkan  hasil  akhir  yang  lebih  baik  lagi,  serta ditambahkan beberapa variable baru supaya hasilnya lebih bervariasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis    mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  yang  sudah  bersedia  meluangkan waktunya untuk bekerja sama dengan baik sehingga berhasil menghasilkan makalah ini. Selain itu ucapan terima kasih kami ucapkan kepada seluruh pihak yang tidak bisa disebutkan satu per satu  atas  terbitnya  makalah  ini  sehingga  bisa  bermanfaat  untuk  civitas  akademika  di  seluruh dunia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Vats  Teena,  “Market  Basket  Analysis  by  Using  Apriori  Algorithm  in  Terms  of  Their Effectiveness  Against  Various  Food  Product”,  Indian  Journal  Of  Applied Research,vol .5,hal. 633-634,2015.
[2] Analisis  Penerapan  Social  Media  Sebagai  Strategi  Bisnis  Oleh  Pelaku  Bisnis  Online. Wahana,  Aditya,  Suyanto,  Muhammad  and  Amborowati,  Armandyah  .  2,  s.l. : SISFOTENIKA, Juli 2014, Vol. 4.
[3] Warnia  Nengsih,”A  Comparative  Study  on  Market  Basket  Analysis  and  Apriori Association Technique”, ICoICT,2015.
[4] Budi  Santoso,”  Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis”, Yogyakarta : Graha Ilmu, 2007.
[5] Goldie  Gunadi dan Dana Indra Sensuse,” Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis terhadap Data Penjualan Produk Buku dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) : Studi Kasus Percetakan
PT.Gramedia”,Telematika MKOM,vol.4,hal.118-132,2012.
[6] Anshul Bhargav, Robin Prakash Mathur, dan Munish Bhargav,” Market Basket Analysis using Artificial Neural”, International Conference for Convergence of Technology,hal.1- 6,2014.
[7] Manoj  Sethi  dan  Rajni  Jindal,”Distributed  Data  Association  Rule  Mining:Tools  and Technique”, International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom),no. 978-9-3805-4421-2/16,hal.481-485,2016.
[8] Changxin  Song,”  Research  ofAssociation  Rule  Algorithm  based  on  Data  Mining”, Xining:China:Department of Computer Qinghai Normal University,2016.
[9] Ridowati Gunawan, Khabib Mustofa,” Pencarian Aturan Asosiasi Semantic Web Untuk Obat Tradisional Indonesia”, JNTETI,vol.5 no.3,hal.192-200 ,Agustus 2016.