p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Konsumen Sebagai Co-Creation untuk Menentukan Strategi Bisnis Menggunakan Algoritma Apriori pada Industri Retail Skala Internasional
Feri Sulianta a1 , Yosi Malatta Madsu a2 ,Yenie Syukriyah a3 , Marchel Maulana Fahrezi a4 a Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Jl. Cikutra 204A Bandung 40124, Indonesia
1 feri.sulianta@widyatama.ac.id, 2 yosi.malatta@widyatama.ac.id,
3 yenie.syukriyah@widyatama.ac.id, 4 marchel.fahrezi@widyatama.ac.id

## Abstrak
Industri retail skala internasional menjual banyak variasi produk yang didapat dari berbagai vendor,  transaksi penjualan  yang  terjadi  membentuk  gudang  data  yang  tersimpan  pada  basis  data  Sistem  Enterprise  Resource Planning.  Ketersediaan data historis hasil transaksi yang terdokumentasi dapat manfaaatkan lebih lanjut untuk ditambang  dengan  menganalisa  keranjang  belanja  konsumen.  dengan  mencari    korelasi  antara  produk-produk dalam kumpulan transaksi penjualan yang sudah terjadi dalam kurun waktu tertentu. Algoritma apriori digunakan untuk membangun aturan asosiasi yang berfokus pada memetakan perilaku konsumen retail  sebagai co-creation manajemen startegi perusahaan dan dapat menghasilkan hubungan dan aturan yang akan mengungkapkan pola preferensi  pelanggan  terhadap  berbagai  jenis  produk,  yang  sebelumnya  tersembunyi  dan  sulit  diukur.  Aturan asosiasi  yang  dihasilkan  melalui  serangkaian  proses  teknik  data  mining  diujikan  lebih  lanjut  untuk  mengukur keberhasilkan aturan asosiasi menggunakan data transaksional pada periode berikutnya.  Hasil pengujian aturan asosiasi dengan nilai minimum confidence 70% digunakan sebagai dasar membangun strategi bisnis diantaranya: memperkuat  penjualan  paket,  strategi  penempatan  produk,    segmentasi  pasar  berdasarkan  preferensi  warna, mengelola stok dan ketersediaan produk.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Data Mining, Perilaku Konsumen, Market Basket Analysis, Strategi Bisnis

## Retail Consumer Behavior as Co-Creation to Determine Business Strategy Using the Apriori Algorithm

## Abstract
The  international  scale  retail  industry  sells  a  wide  variety  of  products  obtained  from  various  vendors,  sales transactions  that  occur form a data warehouse that is  stored  in  the Enterprise Resource  Planning  System. The availability of documented historical data on transaction results can be further utilized for mining by analyzing consumer shopping baskets. by looking for correlations between products in a collection of sales transactions that have occurred within a certain period of time. The apriori algorithm is used to build association rules that focus on  mapping  retail  consumer  behavior  as  co-creation  of  corporate  strategic  management  and  can  produce relationships and rules that will reveal patterns of customer preference for various types of products, which were previously  hidden  and  difficult  to  measure.  The  association  rules  generated  through  a  series  of  data  mining techniques are further tested to measure the success of the association rules using transactional data in the next period. The results of testing association rules with a minimum value of 70% confidence are used as a basis for building  business  strategies  including:  strengthening  package  sales,  product  placement  strategies,  market segmentation based on color preferences, managing stock and product availability.
Keywords: Apriori Algorithm, Data Mining, Consumer Behavior, Market Basket Analysis, Business Strategy

## I. P ENDAHULUAN
Industri retail merupakan salah satu industri besar yang ada  di  dunia,  industri  ini  menjual  banyak  produk  dari berbagai supplier. Biasanya  perusahaan  industri memanfaatkan penempatan produk untuk menjual produk, pemenempatan produk ini dibutuhkan untuk memudahkan pembeli.  Kebiasaan  konsumen  untuk  membeli  beberapa barang  diikuti  dengan  barang  lain  dapat  menjadi pertimbangan  untuk  menyusun  tata  letak  barang  di  rak penjualan atau mengatur stok produk di supermarket[1].
Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan analisa berdasarkan bagaimana pelanggan membeli barang. Analisa  dapat  menggunakan  teknik  data  mining  dengan metode  asosiasi  yang  dikenal  dengan Market  Basket Analysis ,  metode  ini  digunakan  untuk  mencari  hubungan atau  pola  terkait  barang  yang  dibeli  oleh  pembeli  secara bersamaan[2].
Pendekatan  untuk  melakukan  Market  Basket  Analysis adalah  menggunakan  algoritma  apriori  yang  akan menghasilkan aturan-aturan asosiasi seperti aturan dibawah ini:
• Jika Produk A dan Produk B → Produk C
• Jika Produk D → Produk A Aturan-aturan yang dihasilkan juga mempunyai atribut support dan confidence, karena tidak semua aturan dapat disimpulkan  mempunyai  potensial  yang  tinggi  maka dengan adanya 2 hal atribut penting support dan confidence dapat  digunakan  untuk  mencari  aturan  yang  paling potensial  terkait  dengan  perilaku  pembeli[3][4].  Aturan asosiasi yang memiliki tingkat nilai confidence tinggi dapat disimpan secara berdekatan[5].
Strategi  bisnis  dapat  disimpulkan  dengan  mencari hubungan  atau  korelasi  antara  produk-produk  dalam kumpulan transaksi yang sudah terjadi sebelumnya. Market Basket  Analysis  akan  menyimpulkan  korelasi  atau hubungan  antar  produk  menjadi  aturan:  ”Jika  pelanggan membeli produk A dan produk B maka pembeli juga akan membeli produk C”
Dengan  memahami  pola  pembelian  pelanggan, perusahaan  dapat  meningkatkan  penjualan  dengan  cara menempatkan produk yang sering dibeli bersamaan dalam satu  lokasi  atau  menawarkan  diskon  untuk  kombinasi produk  tertentu.  Selain  itu,  dengan  memahami  perilaku pembeli, perusahaan dapat memperluas jangkauan produk dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka.
Dalam  menerapkan  Market  Basket  Analysis,  perlu memperhatikan  faktor-faktor  seperti  ukuran  data  yang digunakan,  kualitas  data,  dan  penyesuaian  model  yang tepat  agar  analisa  yang  dihasilkan  akurat  dan  dapat diandalkan.
Namun,  dengan  data  yang  didapat  muncul  beberapa permasalahan, data terdapat 7 atribut serta 52,2065 jumlah baris  dengan  riwayat  transaksi  yang  terjadi  dibeberapa negara  Eropa  seperti  Inggris  dan  Perancis.  Sehingga diperlukan  teknik  preproses  data  seperti  aggresi,  reduksi dimensi,  pemilihan  atribut,  dan  pengurangan  baris digunakan  untuk  melakukan  pemrosesan  data  sebelum dilakukan mining[6].

## II. H IPOTESA
Tujuan dari analisis transaksi pembelian ini, juga dikenal sebagai Market Basket Analysis, adalah untuk menentukan hubungan  antara  barang-barang  yang  dibeli  dalam  satu transaksi.
Studi  Basket  Analysis akan  memungkinkan  untuk menentukan  tren  pembelian,  yang  memungkinkan supermarket atau perusahaan pemasaran untuk memasarkan  produk  mereka  secara  efisien[7].  Metode yang  digunakan  dalam  Market  Basket  Analysis  untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  item  dalam  kumpulan data  dan  menyajikannya  sebagai  aturan  asosiasi  melalui algoritma  Apriori[8].  Tujuan  dari  fungsi  Aturan  Asosiasi adalah  menemukan  hubungan  atau  korelasi  antara sekelompok  item,  yang  sering  disebut  sebagai  "Market Basket Analysis". Jenis  aturan asosiasi dapat dirumuskan sebagai berikut: "Pelanggan yang membeli agar-agar juga membeli susu"
Data besar yang berisi data transaksi dapat mengandung item  atau  kejadian  yang  terdeteksi  melalui  aturan asosiasi[9]. Kemajuan teknologi memungkinkan penyimpanan  data  penjualan  dalam  skala  besar.  Aturan asosiasi dalam data penjualan digunakan untuk pemasaran, segmentasi konsumen, pembuatan katalog, dan promosi.
Algoritma   apriori  merupakan algoritma market   basket analysis yang  digunakan   untuk menghasilkan association rule [8]. Secara teori, algoritma ini akan mencari kombinasi item  yang  berbeda  pada  kumpulan  data  dengan  nilai minimum  support yang  sudah  ditentunkan  untuk mengekstraksi pola, atau item yang  sering  muncul dalam data yang sering disebut sebagai frequent itemset [10] . Jika kombinasi memiliki tingkat support yang lebih rendah dari minimum yang telah ditentukan, maka kombinasi tersebut dapat dihapus. Aturan yang diperlukan kemudian dibangun dengan  menggunakan frequent  itemset yang  ditemukan untuk  mencocokkan  pola  dan  mengumpulkan  sebanyak mungkin.
Pada kumpulan data transaksi, algoritma Apriori dapat menghasilkan  hubungan  dan  aturan  yang  akan mengungkapkan  pola  preferensi  pelanggan  terhadap berbagai jenis produk, yang sebelumnya tersembunyi dan sulit diukur. Berdasarkan aturan tersebut, perusahaan dapat mengambil  strategi  bisnis  seperti  penempatan  produk, manajemen  stok  barang,  dan  sistem  rekomendasi pelanggan[11].
Berdasarkan kumpulan data yang akan dilakukan mining, dataset terlalu besar sehingga diperlukan pemrosesan data supaya mendapatkan hasil aturan asosiasi yang maksimal. Preprosess  data  berperan  penting  sebelum  dilakukan mining,  beberapa  teknik  akan  diimplementasikan  guna untuk mendapatkan aturan-aturan asosiasi berdasarkan data yang telah diproses. Setelah melakukan pemrosesan aturan asosiasi akan divalidasi dengan data test sebanyak 25% dari keseluruhan dataset.

## III. D ATA P REPARATION
Data  preparation  merupakan  tahap  awal  dalam market basket analysis menggunakan algoritma Apriori. Tahap ini meliputi proses pengumpulan, pemrosesan, dan persiapan data  sebelum  dilakukan  mining.  Pada  tahap  ini,  sangat
penting  untuk  memastikan  data  yang  digunakan  dalam analisis sudah siap dan memiliki kualitas yang baik.
TABEL I CONTOH DATASETS No Item Quantity Date Price Customer Country 544398 TEA TIME DES TEA COSY 4 18.02.2011 12:27 2,55 15311.0 United Kingdom 558631 GARDENERS KNEELING PAD CUP OF TEA 2 30.06.2011 18:17 1,65 17921.0 United Kingdom 540469 SPACEBOY LUNCH BOX 5 07.01.2011 14:04 1,95 12484.0 Spain
Pada  penelitian  ini,  jumlah  data  transaksi  yang  sangat banyak mencapai 522,065 jumlah baris dan 7 atribut. Oleh karena itu, tidak semua data dalam dataset akan digunakan untuk  mining,  sehingga  perlu  dilakukan  analisa  data terlebih dahulu. Analisa data dilakukan untuk memastikan data yang akan digunakan dalam analisis memiliki kualitas yang baik, tidak mengandung data kosong atau duplikasi, serta memiliki informasi yang relevan untuk tujuan analisis yang diinginkan.

## TABEL III

## CONTOH DATASETS YANG MENGANDUNG DATA KOSONG
No Item Quantit y Date Pric e Custome r Countr y 57227 2 SET OF 3 WOODEN STOCKING DECORATIO N 3 21.10.201 1 16:18 1,25 13171.0 United Kingdo m 55223 4 LARGE HANGING IVORY & RED WOOD BIRD 1 06.05.201 1 16:01 1,25 United Kingdo m 57573 1 SWEETHEAR T RECIPE BOOK STAND 1 10.11.201 1 20:01 6,75 13230.0 United Kingdo m
Setelah  dilakukan  analisa  data,  terdapat  data  kosong pada  Tabel  II  sehingga  perlu  dilakukan  transformasi  dan seleksi data. Proses transformasi data meliputi pembersihan data  yang  tidak  diperlukan,  penghapusan  duplikasi  data, dan transformasi data ke format yang sesuai.

## Gambar 1. Perbandingan value data
Normalisasi  data  dan  agregasi  data  merupakan  teknik- teknik  yang  digunakan  dalam  proses  persiapan  data sebelum  dilakukan  analisis.  Kedua  teknik  ini  dilakukan untuk  mengoptimalkan  data  yang  akan  digunakan  dalam analisis, sehingga hasil analisis yang diperoleh dapat lebih akurat dan relevan. Normalisasi data adalah teknik untuk mengubah struktur data menjadi lebih efisien dan standar.
Normalisasi  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengurangi redudansi data, menghindari inkonsistensi data,
dan  memastikan  data  dalam  bentuk  yang  paling  sesuai untuk  analisis.  Agregasi  data  adalah  teknik  untuk menggabungkan  beberapa  data  menjadi  data  yang  lebih ringkas  dan  terstruktur.  Agregasi  data  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengurangi  jumlah  data  dan  memudahkan pengelolaan data.
Selain itu, pemilihan data yang akan dilakukan mining juga menjadi faktor penting dalam market basket analysis menggunakan algoritma Apriori. Pada penelitian ini, data transaksi  yang  akan  dilakukan  mining  berasal  dari  data transaksi  retail  dari  banyak  negara.  Namun,  peneliti memilih  untuk  melakukan  mining  dari  salah  satu  negara untuk  memudahkan  dalam  melakukan  analisis  data  dan mendapatkan hasil yang lebih akurat.
Proses data preparation ini, algoritma Apriori juga perlu dipertimbangkan.  Algoritma  Apriori  akan  melakukan pemindaian  seluruh  data  untuk  mendapatkan frequent itemsets .  Dengan  melakukan  reduksi  data  pada  datasets yang sangat besar maka dapat mengoptimalkan pengunaan memori pada algoritma Apriori[12].
Proses data  preparation sangat  penting  dalam  market basket analysis menggunakan algoritma Apriori. Proses ini meliputi analisa data, transformasi dan seleksi data,  serta pemilihan  data  yang  akan  dilakukan  mining.  Dengan melakukan proses data preparation yang tepat, diharapkan dapat  menghasilkan  hasil  mining  yang  lebih  akurat  dan bermanfaat bagi perusahaan.
start Input data Data type correction end Feature Selection Data Reduction Data Aggregation 74% 26% Perbandingan Value Data Not Null Value Null Value
Gambar 2. Alur data preparation
IV. P ROSES M INING Pada  proses mining menggunakan  algoritma  apriori untuk  mengetahui  pola  berdasarkan minimum  support, minimum confidences, dan minimum lift .
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑓𝑟𝑞(𝑋, 𝑌) 𝑁 ( 1 )
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑓𝑟𝑞(𝑋, 𝑌) 𝑓𝑟𝑞(𝑋) ( 2 ) 𝐿𝑖𝑓𝑡 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑆𝑢𝑝𝑝(𝑋) 𝑥 𝑆𝑢𝑝𝑝(𝑌) ( 3 )
Support dalam  analisis  aturan  asosiasi  mengacu  pada frekuensi  kemunculan  suatu  itemset  dalam  seluruh transaksi  yang  ada.  Dalam  istilah  matematis, support dihitung  sebagai  jumlah  transaksi  yang  mengandung itemset  tertentu  dibagi  dengan  jumlah  total  transaksi  di dataset, sedangkan Confidence pada analisis aturan asosiasi mengacu  pada  seberapa  sering  sebuah  aturan  asosiasi tertentu  terbukti  benar  dalam  seluruh  transaksi  yang ada[13]. Lift adalah  ukuran  untuk  menentukan  seberapa kuat  keterkaitan  antara  dua  item  dalam  aturan  asosiasi, dibandingkan dengan apa yang diharapkan jika dua item itu independent[14].
untuk  mengolah  sebelum  membangun  aturan  asosiasi. Sebelum  diolah,  pertama  dataset  akan  direduksi  terlebih dahulu. Setelah dataset direduksi, dilakukan eksplorasi data sebelum dibangun  aturan asosiasi. Eksplorasi data sangat diperlukan mengingat dataset yang cukup besar dan harus mempertimbangkan  beberapa  faktor  penting  seperti distribusi nilai dalam atribut, frekuensi kemunculan itemset, dan sebaran data. Salah satu metode yang digunakan dalam eksplorasi  data  adalah  visualisasi  data,  yang  dapat membantu  dalam  memahami  karakteristik  data  dan  pola yang ada. Beberapa jenis visualisasi yang sering digunakan dalam eksplorasi data adalah histogram, scatter plot, box plot, dan heat map .
Pada kasus ini peneliti melakukan eksplorasi data untuk menentukan reduksi data, eksplorasi data dilakukan dengan cara melakukan visualisasi penjualan tertinggi berdasarkan negara.

## Gambar 4. Urutan penjualan berdasarkan negara
Setelah  menentukan  urutan  penjualan  berdasarkan negara, selanjutnya adalah memvisualisasikan sebaran data 10  penjualan tertinggi berdasarkan pembeli dari berbagai negara.
Gambar 5. Sebaran data pembeli Start Input Data Data Exploratory Data Selection Generate Frequent Itemsets Build Association Rules End Association Rules Assosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Gambar 3. Alur data mining
Dengan  visualisasi  ini,  peneliti  dapat  mengetahui  negara mana yang memiliki penjualan tertinggi dan memfokuskan analisis pada negara tersebut. Selain itu, peneliti juga dapat melihat  sebaran  data  penjualan  tertinggi  dan  memahami karakteristik dari data tersebut. Eksplorasi data diperlukan karena pada dataset terdapat lebih dari 522,065 baris.

## Gambar 7. Rincian pembuatan aturan asosiasi
Setelah  menentukan  fokus  pada  negara  yang  akan dianalisa  maka  data  akan  direduksi  menjadi  data  yang hanya berasal dari negara yang akan dan membuat aturan asosiasi  berdasarkan  data  yang  sudah  direduksi. Berdasarkan  dataset  yang  sudah  diolah,  didapatkan frequent  itemsets dan  disaring  berdasarkan  20  item  yang sering  terjual. Frequent  itemsets ini  merepresentasikan produk yang sering dibeli oleh pelanggan.
Data yang digunakan untuk mendapatkan hasil Gambar 7,  menggunakan  75%  dari  total  datasets  yang  digunakan untuk  mencari  aturan  asosiasi  sehingga  perbandingan dataset training dan test adalah 75/25.
Gambar 8. Perbandingan dataset training dan test
Jika  dataset training yang  sudah  diolah  dibandingkan dengan  dataset test ,  didapatkan  hasil  yang  menyerupai meskipun  ada beberapa  item yang  tidak  muncul frequent itemsets pada dataset test .
Gambar 9. Perbandingan frequent itemset pada dataset train dan test
Start Set Min support Itemsets created? Generate frequent itemsets Build association rule Target Exceed? Rule Created End No No Yes Yes Gambar 6. 20 Item sering terjual 75 25 Datasets Training Test
Setelah  membuat frequent  set ,  selanjutnya  adalah membangun aturan asosiasi berdasarkan frequent itemset, aturan  asosiasi  akan  diurutkan  berdasarkan lift. Perbandingan  aturan  asosiasi  yang  dibuat  dibandingkan antara dataset train dan dataset test .
Gambar 10. Perbandingan confidence dataset train dan test
Didapatkan 5 aturan asosiasi dengan tingkat confidence diatas 80% berikut:
 Pink Regency Teacup and Saucer & Roses Regency Teacup and Saucer → Green Regency Teacup and Saucer
 Green Regency Teacup and Saucer & Pink Regency Teacup and Saucer → Roses Regency Teacup and Saucer
 Pink Regency Teacup and Saucer → Green Regency Teacup and Saucer
 Jumbo Storage Bag Suki & Jumbo Bag Pink Polkadot → Jumbo Red Retrospot
 Regency Cakestand 3 Tier & Roses Regency Teacup and Saucer → Green Regency Teacup and Saucer
Pada  aturan  asosiasi  pertama,  jika  pembeli  membeli Pink  Regency  Teacup  and  Saucer dan Roses  Regency Teacup  and  Saucer maka  juga  membeli Green  Regency Teacup  and  Saucer .  Pada  kasus  ini  pola  pembelian  dari negara  Inggris  jika  dianalisis  lebih  dalam,  maka  terlihat bahwa  orang  Inggris  membeli  gelas  teh  berwarna  yang berbeda-beda secara bersamaan. Salah satu alasan di balik ini karena orang Inggris menjadikan teh sebagai minuman preferensi mereka[15].

## Gambar 11. Visualisasi hubungan pembelian produk
Berdasarkan  hasil  analisis  asosiasi,  terdapat  beberapa keputusan atau tindakan bisnis yang dapat diambil:
1.  Memperkuat  Penjualan  Paket Regency  Teacup  and Saucer
Mengingat  adanya  hubungan  yang  kuat  antara Pink Regency Teacup and Saucer, Roses Regency Teacup and Saucer, dan Green Regency Teacup and Saucer , disarankan untuk  mempertimbangkan  penawaran  paket  atau  bundel yang mencakup ketiga produk ini. Hal ini dapat mendorong pelanggan untuk membeli semua tiga jenis gelas teh secara bersamaan, meningkatkan penjualan dan mengoptimalkan nilai transaksi.
2. Penempatan Produk
Indikator  strategi  penempatan  produk  yang  khas  adalah berdasarkan  kategori  produk  atau  pasar  produk[16]. Berdasarkan temuan bahwa pelanggan yang membeli Pink Regency  Teacup  and  Saucer cenderung  juga  membeli Green  Regency  Teacup  and  Saucer ,  disarankan  untuk mengatur  produk-produk  ini  secara  berdekatan  dalam display  toko.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi  keputusan pembelian  pelanggan,  memperkuat  asosiasi  antara  kedua produk, dan meningkatkan kesempatan penjualan.
3. Segmentasi Pasar Berdasarkan Preferensi Warna
Mengingat bahwa pola pembelian yang ditemukan terkait dengan  warna-warna  berbeda  dari  gelas  teh,  ada peluang untuk melakukan segmentasi pasar berdasarkan preferensi warna  pelanggan.  Ini  memungkinkan  strategi  pemasaran yang  lebih  terarah  dan  personalisasi  penawaran  produk sesuai dengan preferensi masing-masing segmen.
4. Meningkatkan Stok dan Ketersediaan
Melihat  adanya  asosiasi  antara  beberapa  produk  seperti Jumbo Storage Bag Suki, Jumbo Bag Pink Polkadot , dan
Pink Regency Teacup And Saucer Regency Cakestand 3 Tier Rose Regency Teacup And Saucer Green Regency Teacup And Saucer
Jumbo  Red  Retrospot ,  penting  untuk  memastikan ketersediaan  dan  stok  yang  cukup  dari  produk-produk tersebut. Meningkatkan persediaan dan menyediakan opsi pembelian  yang  mudah  untuk  kombinasi  produk-produk tersebut  dapat  mengoptimalkan  peluang  penjualan  dan memenuhi permintaan pelanggan.
Hasil analisis asosiasi ini dapat menjadi panduan awal dalam mengidentifikasi peluang dan mengarahkan strategi bisnis,  tetapi  perlu  dikombinasikan  dengan  pengetahuan industri  dan  pemahaman  yang  mendalam  tentang preferensi pelanggan.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang sudah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Datasets yang besar diperlukan tahapan preproses data sebelum  diterapkan  pada  algoritma  apriori,  sehingga algoritma  Apriori  dapat  memberikan  hasil  yang  terukur dalam  bentuk  5  aturan  dengan  tingkat  kepercayaan ( confidence )  di  atas  80%. Dataset juga  dipisah  menjadi dataset train sebanyak 75% dan test 25% untuk  menguji kinerja dan keakuratan model yang dihasilkan. Selain itu, hasil  analisis  ini  memberikan  pemahaman  tentang preferensi dan perilaku pembeli retail sebagai co-creation. Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan strategi  bisnis  yang  lebih  efektif,  termasuk  pengelolaan inventaris,  promosi  produk,  dan  penentuan  harga  yang lebih tepat.
Pengembangan  lebih  lanjut  pada  kasus  ini  dapat dilakukan dengan menerapkan saran-saran berikut:
 Penggunaan  data  yang  lebih  diversifikasi, Menggunakan data yang lebih luas dari berbagai wilayah geografis yang berbeda dapat menghasilkan aturan yang lebih representatif dan aplikabel secara umum.
 Mempertimbangkan  faktor  eksternal  seperti  tren pasar,  musim,  atau  peristiwa  khusus  dalam analisis  dapat  memberikan  wawasan  tambahan tentang perilaku
pembeli. Misalnya, mengevaluasi  bagaimana  perilaku  pembeli berubah  selama  musim  liburan  atau  periode penjualan  besar-besaran  dapat  membantu  dalam mengembangkan  strategi  bisnis  yang  lebih adaptif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sussolaikah, K. (2021). Market Basket Analysis for Determination of  Consumer  Behavior  at  XYZ  Stores  Using  R  Programming. Advance  Sustainable  Science,  Engineering  and  Technology,  3(2), 372170.
[2] Vairagade, R. S., Shah, T., Chavan, T., & Bhatt, R. (2016). Survey on  Implementation  of  Market  Basket  Analysis  using  Hadoop Framework. International  Journal  of  Computer  Applications , 975 ,
8887.
[3] Bhandari,  A.,  Gupta,  A.,  &  Das,  D.  (2015).  Improvised  apriori algorithm  using  frequent  pattern  tree  for  real  time  applications  in data mining. Procedia Computer Science, 46, 644-651.
[4] Badrul,  M.  (2016).  Algoritma  asosiasi  dengan  algoritma  apriori untuk analisa data penjualan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 12(2), 121- 129.
[5] Saputra,  R.  A.,  Wasiyanti,  S.,  &  Nugraha,  R.  (2020).  Penerapan Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Pola  Penempatan  Barang Berdasarkan Data Transaksi Penjualan. Jurnal Swabumi, 8(2), 160- 170.
[6] Sulianta, F., Liong, T. H., & Atastina, I. (2013, March). Mining food industry's multidimensional data to produce association rules using apriori  algorithm  as  a  basis  of  business  strategy.  In  2013 International  Conference  of  Information  and  Communication Technology (ICoICT) (pp. 176-181). IEEE.
[7] Anwar,  M.  T.,  Purnomo,  H.  D.,  Novita,  M.,  &  Primasari,  C.  H. (2020). Implementasi Metode Asosiasi Apriori Untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen Dan Rekomendasi Penempatan Produk Pada Swalayan XYZ. Dinamik, 25(1), 29-38.
[8] Sianturi,  F.  A.  (2018).  Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Penentuan Tingkat Pesanan. Jurnal Mantik Penusa, 2(1).
[9] Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B., Epicentrum, K., & Asosiasi, A.  (2013).  Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori  pada sistem  persediaan  alat-alat  kesehatan.  Informasi  dan  Teknologi Ilmiah (INTI), 1(1), 93-106.
[10] Luna,  J.  M.,  Fournier‐Viger,  P.,  &  Ventura,  S.  (2019).  Frequent itemset mining: A 25 years review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 9(6), e1329.
[11] Finn Lee S & Juan Santana. 2010. Data Mining : Meramalkan Bisnis Perusahaan. Jakarta : Penerbit PT. Elex Media Komputindo.
[12] Borgelt, C. (2003, November). Efficient implementations of apriori and eclat. In FIMI’03: Proceedings of the IEEE ICDM workshop on frequent itemset mining implementations (Vol. 90).
[13] Baetulloh,  U.,  &  Gufroni,  A.  I.  (2019).  PENERAPAN  METODE ASSOCIATION  RULE  MINING  PADA  DATA  TRANSAKSI PENJUALAN PRODUK KARTU PERDANA KUOTA INTERNET  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 10(1), 173-188.
[14] Harun, N. A., Makhtar, M., Abd Aziz, A., Zakaria, Z. A., & Syed, F. (2017). The application of apriori algorithm in predicting flood areas. management, 17, 18.
[15] Grigg,  D.  (2002).  The  worlds  of  tea  and  coffee:  Patterns  of consumption. GeoJournal, 283-294.
[16] Trihatmoko, R. A., Mulyani, R., & Lukviarman, N. (2018). Product placement  strategy  in  the business  market  competition:  studies  of fast  moving  consumer  goods. Business  and  Management Horizon, 6(1), 150-161.