Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.606 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1423-1429 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF MARKET BASKET ANALYSIS WITH APRIORI ALGORITHM IN MINIMARKET
Abdul Hafiidh Priyanyo 1 , Amalia Beladinna Arifa *2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1 18102038@ittelkom-pwt.ac.id , 2 amalia@ittelkom-pwt.ac.id
(Naskah masuk: 11 September 2022, Revisi: 13 September 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
The rapid growth of the retail business has an impact on increasing the economic growth of the community. The retail business has high profit potential in areas that have a large population such as Indonesia. A retail business that is popular among the public is a modern market retail business or convenience store. With the rapid growth, it gives a tendency between convenience stores to compete. By designing a marketing strategy is one of the efforts to  win  the  competition  in  supermarkets.  Management  needs  to  understand  the  purchase  behavior  made  by customers, this action is useful to find out the products that customers are popularly buying. Association algorithm is a form of algorithm in the field of data mining that serves to provide correlation between one item and another. there are several  popular algorithms in applying association  algorithms one of which is the a priori  algorithm created  by  Agrawal  and  Srikant  in  1994.  To  support  the  understanding  of  customer  purchase  patterns,  it  is necessary to implement market basket analysis that has the ability to recognize pattern patterns from transaction data  in  a  convenience  store.  Performance  in  market  basket  analysis  also  needs  to  be  tested  to  handle  a  lot  of transaction  data,  considering  that  the  recording  of  sales  transaction  data  continues  to  run  over  time.  The implementation  carried  out  using  flask  is  one  of  the  implementations  that  is  relevant  to  technological developments, this implementation results in a relatively short data speed  with the factor that the magnitude of transaction data is middle to lower, which is 14,963 transaction data.
Keywords : Apriori Algorithm, Flask, Market Basket Analysis, Transaction Data.

## IMPLEMENTASI ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO SWALAYAN

## Abstrak
Pesatnya  pertumbuhan  bisnis  retail  memberi  dampak  terhadap  peningkatan  pertumbuhan  perekonomian masyarakat. Bisnis retail memiliki potensi keuntungan tinggi pada daerah yang memiliki jumlah penduduk besar seperti Indonesia. Bisnis retail yang populer di kalangan masyarakat adalah bisnis retail pasar modern atau toko swalayan.  Dengan  pertumbuhan  yang  pesat,  memberikan  sebuah  tendensi  terhadap  antar  toko  swalayan  untuk bersaing.  Perancangan  strategi  pemasaran  adalah  salah  satu  usaha  untuk  memenangkan  persaingan  pada  toko swalayan.  Manajemen  perlu  memahami  perilaku pembelian  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  karena  bermanfaat untuk  mengetahui  produk-produk  yang  populer  dibeli  oleh  pelanggan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  akan menghasilkan sebuah rekomendasi untuk membuat rencana susunan barang dalam sebuah lemari pajang bagi toko swalayan. Algoritma asosiasi adalah salah satu bentuk algoritma dalam bidang data mining yang berfungsi untuk memberikan korelasi antar satu item dengan item lainnya. Terdapat beberapa algoritma populer dalam menerapkan algoritma asosiasi  salah satunya adalah algoritma apriori yang diciptakan oleh Agrawal dan Srikant pada tahun 1994.  Untuk  mendukung  pemahaman  pola  pembelian  pelanggan,  maka  diperlukan  implementasi  analisis keranjang belanja ( market  basket ) yang memiliki kemampuan untuk  mengenali pola-pola dari  data transaksi  di suatu  toko  swalayan. Performa dalam analisis market  basket juga perlu  diuji  untuk  menangani  banyaknya data transaksi,  mengingat  pencatatan  data  transaksi  penjualan  terus  berjalan  seiring  waktu.  Implementasi  yang dilakukan menggunakan flask merupakan salah satu implementasi yang relevan terhadap perkembangan teknologi. Implementasi ini menghasilkan kecepatan data yang relatif singkat dengan faktor besarnya data transaksi adalah menengah ke bawah yaitu sebesar 14.963 data transaksi.
Kata kunci : Algoritma Apriori, Flask, Data Transaksi, Market Basket Analysis.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.606 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1423-1429 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  pertumbuhan  bisnis  retail  memberi dampak terhadap peningkatan perekonomian masyarakat. Bisnis retail memiliki potensi keuntungan tinggi pada daerah yang memiliki jumlah penduduk  besar,  sebagai  contoh  Negara  Kesatuan Republik Indonesia yang memiliki jumlah penduduk terbesar  keempat  setelah  China, India,  dan  Amerika Serikat.  Bisnis  retail,  salah  satunya  toko  swalayan, memiliki  keunggulan  pelayanan  dan  produk  pada beberapa  faktor  seperti  reliabilitas  atau  kemampuan pelayanan  yang  akurat,  segera,  serta  memuaskan. Poin  keunggulan  yang  kedua  adalah  responsif  atau kemampuan dalam ketersediaan menolong pelanggan.  Poin  terakhir  adalah  kepercayaan, pengetahuan atau produk dapat dipercaya kebenarannya  dan  kualitasnya  sehingga  pelanggan terbebas  dari  risiko.  Pelayanan  yang  diterima  oleh konsumen  dapat  mempengaruhi  tingkat  kepuasan dalam  berbelanja.  Pelayanan  yang  baik  dapat mendorong  konsumen  untuk  berkomitmen  terhadap produk serta pelayanan  perusahaan  [1].  Keunggulan tersebut  memberikan  popularitas  terhadap  bisnis retail pasar modern atau toko swalayan [2].
Dengan  pertumbuhan  yang  pesat,  memberikan sebuah tendensi  terhadap antar toko swalayan untuk bersaing.  Perancangan  strategi  pemasaran  menjadi salah  satu  alternatif  dalam  meningkatkan  jumlah penjualan dan keuntungan toko untuk memenangkan persaingan  pada  toko  swalayan.  Manajemen  toko swalayan perlu  memahami perilaku pembelian yang dilakukan oleh pelanggan sehingga tindakan ini dapat bermanfaat  untuk  mengetahui  produk-produk  yang populer  dibeli  oleh  pelanggan.  Selain  itu,  dengan memahami  perilaku  pembelian  yang  dilakukan  oleh peningkatan  penjualan  dapat  diperoleh  dengan mengatur perilaku pelanggan dalam membeli barang terutama barang yang saling berkaitan satu sama lain, pelanggan memiliki perilaku praktis terutama dalam memilih  barang,  semakin mudah  dilihat  maka  besar kemungkinan  pelanggan  akan  mengambil  barang tersebut. Pola-pola tersebut dapat ditemukan dengan cara menganalisis data transaksi atau data penjualan, tidak  hanya  menjadi  faktor  penentu  laba  dan  rugi penjualan [3].
Algoritma  asosiasi  adalah  salah  satu  bentuk algoritma dalam bidang data  mining yang berfungsi untuk  memberikan  korelasi  antar  satu  item  dengan item  lainnya.  Pemanfaatan  algoritma  asosiasi  tidak hanya  sebatas  proses  bisnis  dan  penjualan, pemanfaatan  algoritma  asosiasi  dapat  digunakan dalam  pencarian  korelasi  komorbid  penyakit  dan pendeteksi pencurian dalam suatu transaksi pembayaran. Algoritma asosiasi mengungkap korelasi  antar  produk  yang  dijual  dengan  membaca seluruh data penjualan, sehingga dapat menjadi dasar manajemen toko swalayan dalam membuat perencanaan  strategi  marketing  baru.  Metode  ini memiliki sebutan berbeda dalam bidang bisnis retail,
metode  ini  biasa  disebut  sebagai  analisis  keranjang belanja atau market basket analysis karena memiliki fokus  terhadap  objek  keranjang  belanja  pelanggan atau data transaksi [4].
Ada  beberapa  algoritma  populer  dalam menerapkan  algoritma  asosiasi  salah  satu  dari algoritma tersebut adalah algoritma apriori. Algoritma  apriori  diciptakan  oleh  Rakesh  Agrawal dan  Ramakrishnan  Srikant  pada  tahun  1994. Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasar yang digunakan untuk menemukan aturan suatu kombinasi item.  Algoritma  apriori  menarik  perhatian  banyak peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  efisien  pada analisis  pola  frekuensi  tinggi  atau frequent  pattern mining . Algoritma ini memiliki 2 proses utama yaitu joining atau  penggabungan  antar  item  satu  dengan item lainnya dan pruning atau pemangkasan item atau gabungan  item  yang  tidak  memenuhi  persyaratan. Kemudahan dipahami dan penggunaannya menyebabkan  algoritma  apriori  sebagai  analisis asosiasi  dan  analisis  frekuensi  tinggi  populer  di kalangan  peneliti.  Namun  dibalik  keunggulan tersebut  algoritma  apriori  juga  memiliki  beberapa kelemahan diantaranya adalah proses pencarian item yang  memiliki  frekuensi  tinggi  tergolong  memakan waktu  karena  algoritma  apriori  harus  melakukan pembacaan database secara  berulang-ulang  untuk setiap item dan kombinasinya [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Erma  Delima Sikumbang,  pada  penelitiannya  yang  berjudul “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori”,  berhasil mendapatkan 5 rules dengan persentase nilai support secara  berurutan  yaitu  66,67%,  66,67%,  33,33%, 41,67%, 41,67%, 33,33% dan presentasi nilai support secara  berurutan  yaitu  72,73%,  88,89%,  80%, 83.33%,  100%,  80%  [6].  Penelitian  lainnya  yang dilakukan  oleh  Priska  Hartinah  Simbolon,  pada penelitian yang berjudul “Implementasi Data Mining Pada  Sistem  Persediaan  Barang  Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi Cash Credit Electronic dan Furniture)”, algoritma apriori berhasil mendapatkan 4 rules terkuat dengan persentase nilai support secara berurutan yaitu 50%, 41%, 41%, 33%, dan persentase nilai confidence secara berurutan yaitu 85%,  83%,  83%,  80%  [7].  Dari  permasalahan  yang telah  dipaparkan,  maka  penelitian  ini  akan menghasilkan  sebuah  rekomendasi  untuk  membuat rencana susunan barang dalam sebuah lemari pajang bagi toko swalayan.

## 2. METODE PENELITIAN
Market  basket  analysis atau  analisis  keranjang belanja merupakan sebuah analisis terhadap perilaku pelanggan  dalam  melakukan  kegiatan  transaksi  jual beli.  Analisis  keranjang  belanja  menghasilkan temuan  asosiasi  atau  keterhubungan  satu  barang dengan  barang  lainnya,  dimana  barang-barang tersebut  berada  dalam  satu  keranjang  pelanggan.
Selain  menjadi  pertimbangan  rencana  susunan barang,  analisis  keranjang  belanja  juga  dapat dimanfaatkan  untuk  membuat  strategi  baru  dalam menarik perhatian pelanggan untuk berbelanja di toko swalayan.  Contoh  pemanfaatan  lainnya  dalam analisis keranjang belanja adalah rencana pemberian potongan harga terhadap barang-barang yang dinilai populer  dibeli  oleh  pelanggan  toko  swalayan. Analisis  keranjang  belanja  dapat  dikombinasikan dengan  metode-metode data  mining lainnya  seperti prediksi  atau  klasifikasi,  sehingga  menghasilkan sebuah  produk  pembelajaran  mesin  yang  relevan terhadap  kebutuhan  toko  swalayan.  Contoh  dari analisis  keranjang  belanja  adalah  mayoritas  produk roti  dibeli  bersamaan  dengan  susu  kental  manis. Produk  roti  memiliki  frekuensi  pembelian  paling tinggi  dan  contoh  lainnya  adalah  mencari  tingkat frekuensi  pembelian  atau  pembayaran  jasa  tertentu [8], [9], [10].
Association  rule merupakan  salah  satu  teknik yang  dapat  digunakan  dalam  mengolah  data  dengan cara melakukan asosiasi terhadap kandidat data yang akan  diproses.  Teknik  yang  dilakukan  pada  proses association  rule juga  memakai  konsep  relasi  antara satu item atau kandidat dengan item lainnya. Dalam menentukan
association
rule , terdapat interestingness  measure (ukuan  ketertarikan)  yang didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data  dengan perhitungan  tertentu.  Perhitungan  yang  dimaksud adalah perhitungan nilai support dan nilai confidence . Nilai support adalah  nilai  penunjang  antara  item sedangkan nilai confidence adalah kepastian terhadap item  yang  terbentuk.  Nilai support dan  nilai confidence merupakan  nilai  yang  akan  dijadikan acuan atau pedoman dalam pengolahan terhadap data yang  akan  diproses.  Berikut  ini  adalah  rumus  yang digunakan  dalam  perhitungan  untuk  mendapatkan nilai support adalah sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100% (1)
Sedangkan  rumus  yang  digunakan  dalam melakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai confidence adalah sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐴 𝑥100% (2)
Baik  nilai  yang  terdapat  pada  nilai support ataupun nilai confidence memiliki keterkaitan antara satu  dengan  yang  lainnya.  Dalam  melakukan perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai confidence haruslah  melakukan  perhitungan  terlebuh  dahulu untuk  nilai support ,  begitu  juga  sebaliknya.  Nilai support yang  didapatkan  dapat  dikatakan  sesuai apabila  didukung  dengan  adanya  perhitungan  dari nilai confidence [11]. Jumlah aturan asosiasi yang hanya menggunakan  nilai support dan confidence dapat menjadi  sangat  besar  dalam  menentukan rule .    Lift ratio  adalah  salah  satu  langkah  tambahan  dalam
mengatasi  masalah  tersebut. Lift  ratio dalam  aturan asosiasi menunjukkan tingkat kebergantungan antara antecedent dan consequent . Apabila lift ratio bernilai >1  artinya  tingkat  ketergantungan  antara antecedent dan consequent tinggi.  Cara  menghitung lift  ratio adalah  dengan  membagi  nilai confidence dengan Expected Confidence yang dinyatakan dengan rumus [12]:
𝐸𝑥𝐶𝑜𝑛𝑓 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝑥100% (3) 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑥𝑝𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑥100% (4)
Algoritma  apriori  dikenal  sebagai  algoritma yang  memiliki  popularitas  tinggi  dalam  bidang menemukan  pola  dengan  tingkat  frekuensi  yang tinggi. Pola frekuensi tinggi adalah pola-pola item di dalam  suatu database yang  memiliki  frekuensi  atau support di  atas  ambang  batas  tertentu  yang  disebut dengan  istilah  minimum support .  Algoritma  apriori dibagi  menjadi  beberapa  tahap  yang  disebut  iterasi atau pass yaitu:
Pertama,  Penyusunan  kandidat  itemset  dengan cara melakukan kombinasi  k-1 dari  hasil yang telah dilakukan pada iterasi sebelumnya. Algoritma apriori melakukan dengan teknik pruning atau pemangkasan terhadap kandidat itemset yang memiliki subset k-1.
Kedua,  Penghitungan  nilai support untuk  tiap- tiap  item  dari  kandidat  itemset. Support dihitung dengan  cara  melakukan scan berulang  terhadap database yang memiliki semua item dalam kandidat itemset tersebut.
Keempat, Penetapan pola frekuensi tinggi yang memiliki  kandidat  item  atau  itemset,  dimana  nilai support dari  kandidat  tersebut  lebih  besar  dari  nilai minimal support yang telah ditetapkan.
Kelima, Apabila tidak ditemukan pola frekuensi tinggi  yang  baru,  maka  hentikan  semua  iterasi  yang dilakukan oleh algoritma apriori [13].
Gambar 1. Tahap Implementasi

## 1426 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1423-1429
Flask merupakan sebuah kerangka kerja mikro atau library python yang digunakan untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis  website [14].  Merujuk  pada  arti  kerangka  kerja  mikro, flask memiliki  struktur  awal  yang  ringkas  dan  kecepatan eksekusi  yang  tinggi  [15].  Meskipun  diberikan struktur  yang  ringkas  seperti  tidak  adanya  fungsi validasi form , database dan  fungsi  lainnya, flask memiliki  sifat  fleksibel  dan  skalabel  yang  artinya dengan  tambahan  pihak  ketiga  dan library  python , flask dapat mengimbangi kerangka kerja web lainnya [16].
Proses  implementasi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1, dimulai dengan melakukan pre-processing data  transaksi  yang  diperoleh  dari  website Kaggle . Contoh  format  data  yang  didapatkan  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Format Transaksi
Format data tersebut masih berdasarkan 1 baris untuk  1  barang,  maka  dari  itu  perlu  dilakukan pengelompokan  menjadi  1  baris  untuk  1  nota  dan beberapa barang seperti dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pengelompokan Barang Berdasararkan Tanggal Pembelian
Setelah  format  data  sesuai  dengan  konsep market  basket  analysis,  dilakukan  penghapusan kolom nota dan tanggal sehingga tersisa daftar barang yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Bentuk Data Dalam List
Setelah  berhasil  dikelompokkan  dan  dibersihkan, tahap  selanjutnya  adalah  mengubah  format  data menjadi binary table yang dimudahkan
menggunakan library  transaction  encoder yang ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Pengubahan Data List Menjadi Binary Table
Setelah pengubahan format data menjadi binary table ,  maka  tahap  proses mining menggunakan algoritma  apriori  dilakukan,  sehingga  mendapatkan nilai support dari  masing-masing  barang  yang ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Support Dengan Algoritma Apriori
Setelah  proses mining menggunakan  algoritma apriori dilakukan, tahap selanjutnya adalah membuat aturan-aturan  asosiasi  berdasarkan  data  sebelumnya sehingga menghasilkan aturan seperti Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi
Aturan-aturan tersebut adalah hasil dari market basket  analysis yang  nantinya  digunakan  untuk menyusun  strategi  pemasaran,  seperti  pembentukan paket  promo,  pemberian  diskon,  dan  pembenahan peletakan barang di pajangan.
Setelah  model  dibuat,  tahap  selanjutnya merupakan  implementasi  model  ke  dalam website dengan framework flask dan html. Desain antarmuka pengguna  yang  telah  dirancang  dapat  dilihat  pada Gambar 6 sebagai berikut.
Gambar 6. Halaman Beranda
Gambar 7. Halaman Input Data Transaksi
Gambar 8. Halaman Hasil Analisis
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah dataset publik  yang  disediakan  oleh  website Kaggle melalui akun heeral dedhia atau melalui link https://www.kaggle.com/ dataset s/heeraldedhia/groc eries- dataset yang  memiliki  38.765  baris  dari pembelian pelanggan pada toko swalayan. Dataset ini memiliki 3 buah kolom yaitu Member_number, Date, dan itemDescription. Data yang diperoleh merupakan data pembelian pelanggan pada sebuah toko swalayan pada tahun 2015.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  pembahasan  akan  dijelaskan percobaan  terhadap dataset yang  sudah  di  dapatkan dan  membandingkan  kecepatan  fungsi  algoritma apriori  dan  pembuatan  aturan  asosiasi  yang  telah diterapkan ke website terhadap banyaknya transaksi. Dataset akan  dibagi  menjadi  4  berdasarkan  banyak transaksinya  yaitu  1000,  5000,  10000,  dan  seluruh transaksi, dengan nilai minimal support adalah 0,001, nilai  minimal confidence 0,1,  dan  nilai  minimal lift sebesar 1.
Gambar 9. Perbandingan Jumlah Transaksi dan Waktu Eksekusi Percobaan 1
Pada  Gambar  9  yang  merupakan  grafik perbandingan  waktu  eksekusi  terhadap  jumlah transaksi, dengan pembanding adalah waktu eksekusi fungsi  analisis,  algoritma  apriori,  dan  pembuatan aturan  asosiasi.  Pada  jumlah  1000  transaksi  ketiga pembanding  tersebut  memiliki  waktu  eksekusi  yang relatif  tinggi  dari  pada  5000,  10000,  dan  14963 transaksi,  namun  terjadi  perubahan  secara  fluktuatif diantara keempat jumlah transaksi tersebut.
Tabel 3. Hasil Fungsi Analisis Percobaan 1 Jumlah Transaksi Min Support Max Support Min Confidence Max Confidence Min Lift Max Lift Rule 1000 0,001 0,021 0,100 1,000 1,012 1000 73991 5000 0,001 0,009 0,100 0,385 1,000 3,682 120 10000 0,001 0,010 0,100 0,261 1,002 2,096 59 14963 0,001 0,010 0,100 0,261 1,002 2,096 59
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  ditunjukkan pada  Tabel  3  terdapat  kejanggalan  yaitu  pada kelompok  jumlah  data  1000  transaksi  maksimum confidence yaitu  100%,  maksimum  lift  yaitu  1000, dan  rule  yang  dibuat  sebanyak  73991.  Kejanggalan ini  disebabkan  karena  penetapan  nilai  minimum support yang  terlalu  kecil  sehingga  mengakibatkan perulangan  yang  tidak  diperlukan.  Sementara  pada
kelompok jumlah transaksi lainnya, tidak menunjukkan perubahan data yang sangat signifikan dan tergolong logis.
Berdasarkan percobaan pertama tersebut, maka diperlukan  percobaan  kedua  dengan  penetapan  nilai minimal support yang  lebih  besar  dari  percobaan pertama yaitu sebesar 0,01, nilai minimal confidence
sama yaitu sebesar 0,1, dan nilai minimal lift sebesar 1.
Pada  percobaan  2  terdapat  perbedaan  yang sangat  besar  terutama  pada  waktu  eksekusi  apriori dan  waktu  eksekusi  aturan  asosiasi,  dimana  pada semua kelompok jumlah transaksi bernilai mendekati 0.

## Gambar 105. Perbandingan Jumlah Transaksi dan Waktu
Eksekusi Percobaan 2
Tabel 4. Hasil Fungsi Analisis Percobaan 2
Jumlah Transaksi Min Support Max Support Min Confidence Max Confidence Min Lift Max Lift Rule 1000 0,010 0,021 0,110 0,236 1,074 1,567 11 5000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0 10000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0 14963 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0
Pada Tabel 4, setelah dilakukan perubahan nilai minimal support saat pembentukan nilai support tiap itemset,  terjadi  perubahan  yang  cukup  besar.  Pada kelompok  jumlah  transaksi  1000,  dalam  percobaan pertama menampilkan nilai yang kurang logis, namun pada percobaan kedua menghasilkan nilai yang cukup logis. Namun berbeda dengan kelompok lainnya yaitu kelompok  5000  transaksi,  10.000  transaksi,  dan 14.963 transaksi, tidak ada rule yang terbuat.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  yang  dapat  dilakukan  untuk analisis  market  basket,  antara  lain  adalah  mengikuti sistem  penjualan  utama  yang  digunakan  dalam  toko swalayan.  Apabila  sistem  penjualan  pada  toko swalayan  menggunakan  website,  maka  dianjurkan untuk membuat implementasi website. Implementasi menggunakan platform yang sama dapat memudahkan dalam mengambil data transaksi.
Algoritma apriori memiliki kecepatan eksekusi yang  relatif  singkat,  hal  ini  didukung  dengan  besar nya  data  transaksi  serta  penentuan  nilai  minimal support , confidence , serta lift. Seperti pada percobaan pertama,  penentuan  nilai  minimal  yang  terlalu  kecil pada  data  transaksi  yang  besar  mengakibatkan pembacaan database semakin besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
M.  I.  P.  Hant  and  Hendry,  “Data  Mining Technique Using Naïve Bayes Algorithm To Predict Shopee Consumer Satisfaction Among  Millennial  Generation  Teknik  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Untuk Memprediksi Kepuasan
Konsumen Shopee Dikalangan Generasi,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 829–838, 2022.
[2] E.  Norman,  Y.  Permana,  and  R.  A. Prasetyowati,  “Perbandingan  Keberlanjutan Bisnis Retail Minimarket Modern Dan Retail Tradisional  Warung  Di  Jawa  Barat,” Al-
Kharaj  J. Ekon. Keuang. Bisnis Syariah , vol.
1,  no.  2,  pp.  139–157,  2019,  doi:
10.47467/alkharaj.v1i2.52.
[3] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market  Ayu  Dengan  Algoritma  Apriori,” J.
RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.
Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018,
doi: 10.29207/resti.v2i2.280.
[4] M.  Badrul,  “Algoritma  Asosiasi  Dengan
Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[5] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi  Produk  bagi  Pelanggan,” J.
Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[6] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori,” J.  Tek.  Komput.  AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4,
2018. [7] P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori  (  Studi Kasus : Srikandi Cash Credit Elektronic dan
Furniture ),” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[8] R.  Rusnandi,  S.  Suparni,  and  A.  B.  Pohan, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis Market Basket Dengan Algoritma Fp-Growth Pada  Pd  Pasar  Tohaga,” J.  Nas.  Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, p. 119, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.19349.
[9] F.  Panjaitan,  A.  Surahman,  and  T.  D.
Rosmalasari, “Analisis  Market  Basket Dengan Algoritma Hash-Based Pada
Transaksi  Penjualan  (Studi  Kasus:  Tb.
Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no.
2, pp. 111–119, 2020.
[10] A.  Rifqy  Alfiyan,  A.  Hafidzul  Kahfi,  M. Rizky  Kusumayudha,  and  M.  Rezki,
“Analisis  Market  Basket  Dengan  Algoritma Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Di Freshfood,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[11] S.  H.  Pratiwi,  R.  Andreswari,  and  I. Darmawan,  “APRIORI  PADA  RUMAH
SAKIT PORT MEDICAL CENTER JAKARTA PREDICTION OF APPROACH TO DISEASE PATTERN USING APRIORI ALGORITHM AT PORT MEDICAL
CENTER HOSPITAL JAKARTA.”
[12] F.  R.  Industri  and  U.  Telkom,  “Penerapan Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Baju Dengan  Metode  Algoritma  Apriori  Pada
Toko  Bbz  Application  Of  Data  Mining  On
Clothing Sales Data With Apriori Algorithm Method  At  Bbz  Store  Program  Studi  S1
Sistem Informasi ,” 2019.
[13] A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7,  no.  2,  pp.  262–276,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[14] R.  Irsyad,  “Penggunaan  Python  Web Framework Flask Untuk Pemula,” 2018, doi: 10.31219/osf.io/t7u5r.
[15] B. P. Putra and Y. A. Susetyo, “Implementasi Api  Master  Store  Menggunakan  Flask,  Rest Dan Orm Di Pt Xyz,” Sistemasi , vol. 9, no. 3, p. 543, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.899.
[16] J.  Jeovano,  D.  Teknik,  I.  Institut,  and  T. Terpadu,  “2D  Data  Visualization  Tools Menggunakan Flask dan AngularJS,” pp. 91– 97.