## IMPLEMENTASI METODE ASOSIASI APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA BELI KONSUMEN DAN REKOMENDASI PENEMPATAN PRODUK PADA SWALAYAN XYZ
Muchamad Taufiq Anwar 1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2 , Mega Novita 3 , Clara Hetty Primasari 4 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas PGRI Semarang
4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta e-mail: 1 taufiq@edu.unisbank.ac.id, 2 hindriyanto.purnomo@staff.uksw.edu, 3 novita@upgris.ac.id,
4 clara.hetty@uajy.ac.id

## Abstrak
Bisnis  retail  merupakan  bisnis  yang  keberhasilannya  sangat  dipengaruhi  oleh kemampuan  untuk  memahami  perilaku  konsumen  dan  kesigapan  respons  dari  pemiliknya. Memahami  konsumen  dapat  dilakukan  dengan  mempelajari  data  historis  dari  transaksi konsumen. Metode association rule-mining dalam Machine Learning dapat kita manfaatkan untuk  menemukan  tren  pola  perilaku  beli  konsumen  yang  menunjukkan  keterkaitan  antar produk  /  kategori  produk.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  tren  asosiasi  kategori produk  serta  memberikan  rekomendasi  penempatan  produk  ( product  placement  layouting ) dengan  memaksimalkan exposure pembeli  terhadap  produk-produk  yang  terkait  saat berbelanja  suatu  barang  dengan  harapan  akan  terjadi  peningkatan  penjualan.  Sebanyak 12.760  data  transaksi  digunakan  untuk  menemukan  tren  asosiasi  antar  barang  yang  beli konsumen.  Berdasarkan  tren  asosiasi  ini,  dibuatlah  rekomendasi layout peletakan  produk untuk  memaksimalkan exposure barang  terkait  saat  konsumen  berbelanja  suatu  barang sehingga diharapkan akan terjadi peningkatan penjualan.
Kata Kunci : market basket analysis, apriori association analysis, retail layout

## 1.  PENDAHULUAN
Bisnis  retail  merupakan  bisnis  dengan  tingkat  kompetisi  yang  sangat  tinggi. Keberhasilan  bisnis  retail  sangat  dipengaruhi  oleh  kemampuan  untuk  memahami  perilaku konsumen  dan  kesigapan  respons  dari  pemilik  usaha  retail.  Bisnis  retail  harus  berfokus kepada  konsumennya  karena  ia  merupakan  pemain  penting  di  ujung  rantai  distribusi[1]. Memahami  konsumen  dapat  dilakukan  dengan  mempelajari  data  historis  dari  transaksi konsumen[2]. Metode association rule-mining dalam Machine Learning memungkinkan kita untuk  dapat  melihat  tren  pola  perilaku  beli  konsumen  yang  menunjukkan  keterkaitan  antar kategori  produk  maupun  antar  produk  secara  individual.  Produk  yang  dipilih  konsumen ketika  berbelanja  akan  menunjukkan  preferensi  keterkaitan  antara  produk-produk.  Dengan mengetahui tren asosiasi produk yang dibeli konsumen, pemilik retail dapat mendesain layout peletakan produk yang dapat membuat konsumen tergerak untuk berbelanja lebih banyak[2]. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola keterkaitan produk-produk di Swalayan XYZ berdasarkan  data  historis  pembelian  di  swalayan  tersebut.  Berdasarkan  pola  keterkaitan tersebut akan diberikan rekomendasi penempatan produk untuk meningkatkan penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis adalah  metode  analisis  komposisi  barang-barang  yang  dibeli konsumen  dalam  setiap  pembelian  yang  dilakukan.  Data  mentah  untuk market  basket analysis biasanya  berupa  struk  pembelian. Market  basket  analysis bertujuan  untuk
menemukan  pola  keterkaitan  barang  yang  dibeli  secara  bersamaan[2].  Misalnya,  seseorang yang membeli susu biasanya juga akan membeli roti. Aturan ( rules ) keterkaitan antar barang biasanya dinyatakan dalam format sebagai berikut:
IF {susu} THEN {roti}
Pemilik  retail  dapat  memanfaatkan  informasi  ini  dengan  menempatkan  barang-barang yang  berkaitan  saling  berdekatan  sehingga  lebih  mudah  terlihat  dan  terjangkau  oleh konsumen saat berbelanja. Cara penempatan ini dapat mempengaruhi perilaku beli konsumen dan meningkatkan penjualan untuk barang yang berkaitan [1].

## 2.1 Association Rules
Sebuah association rule adalah pernyataan implikasi dalam bentuk X  Y, di mana X dan  Y  adalah  dua  item  yang  berbeda.  Kekuatan association  rules dapat  diukur  melalui besaran support dan confidence . Support menunjukkan seberapa sering aturan ( rule ) tersebut dapat  diterapkan  pada  suatu  set  data,  sedangkan confidence menunjukkan  seberapa  sering item  Y  muncul  dalam  transaksi  yang  melibatkan  X[3].  Definisi  formal  dari support dan confidence ditunjukkan dengan persamaan (1) dan (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡, 𝑆(𝑋 → 𝑌) = 𝜎(𝑋∪𝑌)
𝑁 (1) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒, 𝐶(𝑋 → 𝑌) = 𝜎(𝑋∪𝑌) 𝜎(𝑋) (2)

## 2.1 Metode Asosiasi Apriori
Association  analysis merupakan  cabang Machine  Learning yang  berguna  dalam menemukan  keterkaitan  ( association  rule )  yang  tersembunyi  dalam  sebuah  dataset  yang besar. Metode penentuan aturan asosiasi ( association rule mining ) pertama kali dikemukakan oleh Agrawal, et. al. pada tahun 1993[4]. Metode ini telah lama digunakan pada analisis data transaksi seperti Market Basket Analysis [3].
Dalam association  analysis ,  prinsip apriori menyatakan  bahwa:  Jika  suatu itemset (barang yang dibeli bersamaan) sering muncul ( support -nya tinggi), maka semua subset -nya juga pasti akan sering muncul. Dalam menemukan association rule , metode asosiasi apriori akan membuang itemset yang tidak mencapai batas minimal support tertentu ( support-based pruning ).  Metode  apriori  menemukan association  rule dimulai  dengan  menghitung support untuk  1-itemset  dan  secara  iteratif  menambahkan  satu  item  ke  dalam itemset dan mengevaluasi support -nya[3]. Pseudocode Algoritma Apriori ditunjukkan pada Algoritma 1.
Kode Program 1. Pseudocode Algoritma Apriori
1: k = 1.
2: F k = { i | i ∈ I ⋀ σ ({ i }) ≥ N × minsup }. {Find all frequent 1-itemsets} 3: repeat
4: k = k + 1.
5: C k = apriori-gen( F k -1 ). {Generate candidate itemsets}
6: for each transaction t ∈ T do 7:
C t = subset( C k , t ). {Identify all candidates that belong to t }
8: for each candidate itemset c ∈ C t do 9: σ ( c ) = σ ( c ) + 1. {Increment support count}
10: end for 11: end for
12: F k = { c | c ∈ C k ⋀ σ ( c ) ≥ N × minsup }. {Extract the frequent k-itemsets} 13: until F k =  Ø 14:  Result = ∪ F k .
Dalam  perkembangannya,  metode  asosiasi apriori telah  mengalami  modifikasi  seperti yang  baru-baru  ini  dilakukan  oleh  Yuan[5].  Beberapa  perbaikan  yang  dilakukan  yaitu:  1) penggunaan  cara  pemetaan  basis  data  baru  untuk  menghindari  pemindaian  basis  data  yang berulang kali; 2) pemangkasan lebih lanjut pada frequent-itemset dan itemset kandidat untuk meningkatkan  efisiensi  penggabungan;  3)  penggunaan  strategi  tumpang  tindih  ( overlap ) untuk menghitung support untuk mencapai efisiensi algoritma yang tinggi. Modifikasi  yang diusulkan  ini  terbukti  meningkatkan  efisiensi  operasi  dibandingkan  dengan  modifikasi algoritma  lainnya  yang  sudah  ada.  Sebuah  metode  apriori  baru  juga  telah  diajukan  dengan memanfaatkan frequent matrix yang diberi nama Frequent Matrix Apriori (FMA) [6].
Metode  asosiasi  apriori  pada  riset-riset  terkini  telah  dipakai  dalam  beberapa  kasus, misalnya  untuk  memberikan  rekomendasi  produk  pada mobile e-commerce [7][8],  untuk evaluasi  pendidikan[9],  memprediksi  daerah  banjir[10],  memahami  konektivitas  bagian- bagian  otak[11],  memprediksi  perilaku  penggunaan  web  pengguna[12],  mengetahui  asosiasi antara  penggunaan  obat-obatan  dan  kejadian  buruk  dalam  Farmakoterapi  pada  pasien non- small  cell  lung  cancer (NSCLC)[13],  memprediksi  penyakit dengue [14],  serta  memahami karakteristik Flaviviruses (termasuk Zika virus)[15].

## 3. METODE
Untuk  dapat  mengetahui  pola  beli  konsumen,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengambil basis data penjualan dan produk dari aplikasi kasir ( Point of Sales ) pada swalayan XYZ. Data penjualan menunjukkan produk-produk yang terjual dalam sebuah transaksi yang biasanya tergambar dalam sebuah struk belanja. Produk-produk yang muncul dalam transaksi kemudian  dikelompokkan  ke  dalam  23  kategori  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1. Langkah  berikutnya,  setiap  data  transaksi  akan  ditransformasikan  ke  dalam  format file arff untuk  dapat  diolah  dengan  perangkat  lunak  WEKA  ( Waikato  Environment  for  Knowledge Analysis ). Setiap transaksi akan menjadi sebuah baris data yang berisi daftar item / kategori produk dengan 23 kolom yang menunjukkan 23 kategori produk. Jika sebuah produk ada di dalam  transaksi,  maka  akan  diberikan  label  “t”  ( true ), jika  tidak,  maka  diberikan  label “?”. Contoh data transaksi dalam format file arff ditunjukkan pada gambar 2. Data dalam format arff  ini  berikutnya  akan  diproses  dengan  algoritma  asosiasi  apriori  dengan  perangkat  lunak WEKA.  Untuk  setiap association  rules yang  ditemukan,  akan  dievaluasi  nilai support , confidence , dan lift -nya.  Hasil dari proses ini berupa aturan asosiasi yang menunjukkan tren pola  beli  konsumen  di  swalayan  XYZ.  Berdasarkan  aturan  asosiasi  yang  ditemukan,  maka dibuatlah rekomendasi penempatan produk untuk meningkatkan penjualan.
Gambar 1. Metode penelitian
Tabel 1. Kategori produk makanan_ringan  minuman_siap
produk_bayi
permen_coklat minuman_bahan insektisida_ pengharum biskuit_wafer susu es_krim roti_basah kosmetik asesoris makanan_instan  rokok_korek mainan makanan_siap obat pembalut_kapas_tisu sembako alat_kebersihan perlengkapan_rumah_tangga bumbu_meses kebutuhan_mandi

## Gambar 2. Contoh data transaksi dalam format arff

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  12.760  data  transaksi  pada  bulan  April  dan  Mei  2015. Hasil  analisis  data  transaksi  menggunakan  metode  asosiasi apriori dengan  iterasi  sebanyak 25 kali ( delta = 0,04), minimum confidence = 0,2 dan minimum support = 0,02 ditunjukkan pada  Tabel  2.  Beberapa  contoh  tren  asosiasi  barang  yang  muncul  dengan support dan confidence yang tinggi antara lain adalah:
a. Jika konsumen membeli biskuit / wafer dan minuman siap, maka dalam 55% persen kasus mereka juga akan membeli makanan ringan.
b. Jika konsumen membeli peralatan kebersihan, maka dalam 38% kasus mereka juga akan membeli kebutuhan mandi.
c. Jika konsumen membeli bumbu / meses, maka dalam 36% kasus mereka juga akan membeli sembako.
d. Jika  konsumen  membeli  kosmetik,  maka  dalam  35%  kasus  mereka  juga  akan membeli kebutuhan mandi.
Pola  (a)  dapat  dipahami  bahwa  memang  banyak  konsumen  yang  datang  ke  swalayan untuk  membeli  camilan  sekaligus  dengan  minuman.  Konsumen  yang  melakukan  hal  ini biasanya  mereka  yang  sedang  dalam  perjalanan  dan  mampir  ke  swalayan  untuk  membeli camilan dan minuman siap. Walaupun tidak menutup kemungkinan bahwa konsumen seperti anak-anak dan warga sekitar juga akan melakukan hal yang sama. Pola (b) menunjukkan pola pembelian  konsumen  yang  sudah  berkeluarga  seperti  seorang  ibu  ataupun  ayah  yang berbelanja  secara  rutin  untuk  kebutuhan  rumah  tangga  yaitu  perlatan  kebersihan  dan kebutuhan  mandi.  Pola  (c) juga  menunjukkan  pola  beli  konsumen  rumah  tangga  (utamanya ibu-ibu)  yang  membeli  bumbu  bersamaan  dengan  sembako.  Sedangkan  pola  (d) merupakan pola  keterkaitan  antara  pembelian  kosmetik  dan  kebutuhan  mandi  yang  sangat  mungkin terjadi  pada  konsumen  segala  umur  dan  gender,  meski  lebih  cenderung  ke  konsumen perempuan.
Contoh  penghitungan  nilai support dan confidence untuk  pola  (b)  adalah  sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡, 𝑆(𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛 → 𝑘𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑑𝑖 ) = 𝜎(𝑎𝑙𝑎𝑡_𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛 ∪ 𝑘𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑛𝑑𝑖)
𝑁 𝑆(𝑎𝑙𝑎𝑡_𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛 → 𝑘𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑛𝑑𝑖) = (1415 ∪ 535) 12760 = 537 12760 = 0,042
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒, 𝐶(𝑎𝑙𝑎𝑡_𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛 → 𝑘𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑛𝑑𝑖) = 𝜎(𝑎𝑙𝑎𝑡_𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛 ∪ 𝑘𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑛𝑑𝑖)
𝜎(𝑎𝑙𝑎𝑡_𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛) 𝐶(𝑎𝑙𝑎𝑡_𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ𝑎𝑛 → 𝑘𝑒𝑏𝑢𝑡𝑢ℎ𝑎𝑛_𝑚𝑎𝑛𝑑𝑖) = (1415 ∪ 537) (1415) = 537 1415 = 0,38
Nilai support sebesar  0,042  berarti  bahwa  terdapat  4,2%  data  transaksi  yang mendukung pola beli “alat_kebersihan → kebutuhan_mandi” dari keseluruhan data transaksi yang ada, atau sebanyak 537 kasus dari 12760 transaksi. Sementara nilai confidence sebesar
0,38 berarti bahwa terdapat 38% persen transaksi (537 transaksi dari 1415 transaksi) di mana konsumen  yang  membeli  alat  kebersihan  juga  membeli  kebutuhan  mandi  (sementara  62% konsumen  yang  membeli  alat  kebersihan  tidak  disertai  dengan  membeli  produk  kebutuhan mandi).
Tabel 2. Temuan association rules Antecedent Antecedent Support (*1/12760) Consequent Consequent Support (*1/12760) Confidence biskuit_wafer, minuman_siap 509 makan_ringan 278 0,55 makan_ringan, biskuit_wafer 614 minuman_siap 278 0,45 biskuit_wafer 1388 makan_ringan 614 0,44 alat_kebersihan 1415 kebutuhan_mandi 537 0,38 makan_ringan 2525 minuman_siap 953 0,38 biskuit_wafer 1388 minuman_siap 509 0,37 bumbu_meses 780 sembako 279 0,36 kosmetik 1274 kebutuhan_mandi 450 0,35 minuman_bahan 1336 sembako 469 0,35 permen_coklat 1471 minuman_siap 512 0,35 roti 1094 makan_ringan 377 0,34 kebutuhan_mandi 1618 alat_kebersihan 537 0,33 roti 1094 minuman_siap 362 0,33 makan_instan 1610 sembako 525 0,33 permen_coklat 1471 makan_ringan 469 0,32 makan_instan 1610 makan_ringan 475 0,3 pembalut_kapas_tisu 1013 kebutuhan_mandi 297 0,29 makan_ringan, minuman_siap 953 biskuit_wafer 278 0,29 alat_kebersihan 1415 sembako 406 0,29 kebutuhan_mandi 1618 kosmetik 450 0,28 minuman_siap 3430 makan_ringan 953 0,28 minuman_bahan 1336 makan_ringan 371 0,28 makan_instan 1610 minuman_siap 422 0,26 pembalut_kapas_tisu 1013 alat_kebersihan 259 0,26 minuman_bahan 1336 makan_instan 335 0,25 sembako 2122 makan_instan 525 0,25 minuman_bahan 1336 minuman_siap 327 0,24 makan_ringan 2525 biskuit_wafer 614 0,24 minuman_bahan 1336 kebutuhan_mandi 323 0,24 kebutuhan_mandi 1618 makan_ringan 391 0,24 alat_kebersihan 1415 makan_ringan 341 0,24 kebutuhan_mandi 1618 sembako 380 0,23 alat_kebersihan 1415 minuman_siap 319 0,23 kebutuhan_mandi 1618 minuman_siap 359 0,22 sembako 2122 minuman_bahan 469 0,22 makan_instan 1610 kebutuhan_mandi 354 0,22 kebutuhan_mandi 1618 makan_instan 354 0,22 kosmetik 1274 alat_kebersihan 278 0,22
alat_kebersihan 1415 makan_instan 300 0,21 minuman_bahan 1336 alat_kebersihan 281 0,21 biskuit_wafer 1388 permen_coklat 291 0,21 makan_instan 1610 minuman_bahan 335 0,21 es_krim 1377 minuman_siap 276 0,2 biskuit_wafer 1388 makan_ringan, minuman_siap 278 0,2
Untuk membantu mengelompokkan kategori barang yang berkaitan, kami menjalankan analisis sekali lagi dengan me- rangking tingkat keterhubungan antar kategori melalui besaran lift . Lift didefinisikan sebagai lift = support (X,Y) / support (X). support (Y). Jika nilai lift = 1, maka X dan Y saling berdiri sendiri. Nilai lift yang tinggi menunjukkan adanya keterkaitan khusus antara X dan Y yang bukan sekedar kebetulan. Hasil analisis lift untuk data transaksi swalayan  XYZ  dengan  iterasi  sebanyak  25  kali  ( delta =  0,04), minimum  lift =  1,1  dan minimum support = 0,02 ditunjukkan pada Tabel 3.
Hasil  analisis  lift  cenderung  mengkonfirmasi  ulang  bahwa  memang  ada  keterkaitan yang  kuat  antara  barang-barang  dalam  hasil  temuan  pola  asosiasi  pada  tabel  2.  Setiap pasangan  barang  yang  terkait  akan  muncul  sebanyak  dua  kali  dalam  tabel  3  karena lift memang mengukur keterkaitan antar barang baik dari X ke Y maupun dari Y ke X yang akan memberikan nilai lift yang sama, tetapi nilai confidence yang berbeda. Nilai confidence yang berbeda disebabkan oleh nilai support kasus X dan Y yang berbeda ketika berada pada posisi antecedent dan consequent .
Tabel 3. Temuan analisis lift No Antecedent Consequent Lift  Confidence 1 kebutuhan_mandi alat_kebersihan 2,99 0,33 2 alat_kebersihan kebutuhan_mandi 2,99 0,38 3 kebutuhan_mandi kosmetik 2,79 0,28 4 kosmetik kebutuhan_mandi 2,79 0,35 5 makan_ringan biskuit_wafer, minuman_siap  2,76 0,11 6 biskuit_wafer, minuman_siap  makan_ringan 2,76 0,55 7 biskuit_wafer makan_ringan, minuman_siap  2,68 0,20 8 makan_ringan, minuman_siap  biskuit_wafer 2,68 0,29 9 kebutuhan_mandi pembalut_kapas_tisu 2,31 0,18 10  alat_kebersihan pembalut_kapas_tisu 2,31 0,18 11  pembalut_kapas_tisu kebutuhan_mandi 2,31 0,29 12  pembalut_kapas_tisu alat_kebersihan 2,31 0,26 13  makan_ringan biskuit_wafer 2,24 0,24 14  biskuit_wafer makan_ringan 2,24 0,44 15  sembako bumbu_meses 2,15 0,13 16  bumbu_meses sembako 2,15 0,36 17  sembako minuman_bahan 2,11 0,22 18  minuman_bahan sembako 2,11 0,35 19  makan_instan minuman_bahan 1,99 0,21 20  minuman_bahan makan_instan 1,99 0,25 21  alat_kebersihan kosmetik 1,97 0,20 22  kosmetik alat_kebersihan 1,97 0,22 23  sembako makan_instan 1,96 0,25 24  makan_instan sembako 1,96 0,33 25  kebutuhan_mandi minuman_bahan 1,91 0,20
26  minuman_bahan kebutuhan_mandi 1,91 0,24 27  alat_kebersihan minuman_bahan 1,90 0,20 28  minuman_bahan alat_kebersihan 1,90 0,21 29  permen_coklat biskuit_wafer 1,82 0,20 30  biskuit_wafer permen_coklat 1,82 0,21 31  makan_ringan Roti 1,74 0,15 32  roti makan_ringan 1,74 0,34 33  sembako alat_kebersihan 1,73 0,19 34  kebutuhan_mandi makan_instan 1,73 0,22 35  makan_instan kebutuhan_mandi 1,73 0,22 36  alat_kebersihan sembako 1,73 0,29 37  minuman_siap makan_ringan, biskuit_wafer 1,68 0,08 38  makan_instan alat_kebersihan 1,68 0,19 39  alat_kebersihan makan_instan 1,68 0,21 40  makan_ringan, biskuit_wafer minuman_siap 1,68 0,45 41  makan_ringan permen_coklat 1,61 0,19 42  permen_coklat makan_ringan 1,61 0,32 43  makan_instan biskuit_wafer 1,58 0,17 44  biskuit_wafer makan_instan 1,58 0,20 45  makan_ringan makan_instan 1,49 0,19 46  makan_instan makan_ringan 1,49 0,30 47  sembako kebutuhan_mandi 1,41 0,18 48  kebutuhan_mandi sembako 1,41 0,23 49  minuman_siap makan_ringan 1,40 0,28 50  makan_ringan minuman_siap 1,40 0,38 51  makan_ringan minuman_bahan 1,40 0,15 52  minuman_bahan makan_ringan 1,40 0,28 53  minuman_siap biskuit_wafer 1,36 0,15 54  biskuit_wafer minuman_siap 1,36 0,37 55  minuman_siap permen_coklat 1,29 0,15 56  permen_coklat minuman_siap 1,29 0,35 57  minuman_siap Roti 1,23 0,11 58  roti minuman_siap 1,23 0,33 59  makan_ringan kebutuhan_mandi 1,22 0,15 60  makan_ringan alat_kebersihan 1,22 0,14 61  kebutuhan_mandi makan_ringan 1,22 0,24 62  alat_kebersihan makan_ringan 1,22 0,24 Berdasarkan temuan rules dan ranking lift tersebut, kami memberikan saran layout baru untuk  peletakan  produk  dengan  tujuan  memaksimalkan exposure barang  terkait  saat konsumen berbelanja suatu barang. Layout disusun dengan cara menata barang-barang  yang berkaitan  erat  secara  berdekatan.  Dengan  penataan  yang  seperti  ini,  konsumen  yang  terlah terbiasa  melaukan  pembelian  barang  secara  berpasangan  akan  menjadi  dimudahkan  karena dekat  untuk  menjangkau  barang  kebutuhan  berikutnya,  sementara  untuk  konsumen  yang terbiasa untuk membeli salah satu dari pasangan barang akan terdorong untuk mebeli barang pasangannya. Perbandingan antara layout lama dan layout baru ditunjukkan pada Gambar 3.
A
B
Gambar 3. Denah penempatan produk sebelum (A) dan sesudah (B).

## 5. KESIMPULAN
Memahami  konsumen  sangat  diperlukan  dalam  usaha  retail.  Metode  asosiasi  dalam Machine Learning dapat kita manfaatkan untuk menemukan tren pola perilaku beli konsumen yang menunjukkan keterkaitan antar produk. Dengan menganalisis data historis dari perilaku berbelanja  konsumen,  penelitian  ini  menemukan  tren  asosiasi  antar  kategori  barang  yang dibeli.  Berdasarkan  tren  asosiasi  ini,  dibuatlah  rekomendasi layout peletakan  produk  untuk memaksimalkan exposure barang  terkait  saat  konsumen  berbelanja  suatu  barang  sehingga diharapkan akan terjadi peningkatan penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Surjandari and A. Seruni, “Design of  product placement layout in retail shop using market basket analysis,” Makara J. Technol. , vol. 9, no. 2, pp. 43–47, 2010.
[2] D.  L.  Olson  and  D.  Delen, Advanced  data  mining  techniques .  Springer  Science  & Business Media, 2008.
[3] P.-N.  Tan,  M.  Steinbach,  and  V.  Kumar,  “Association  analysis:  basic  concepts  and algorithms,” in Introduction to Data mining , vol. 321321367, Addison-Wesley Boston, MA, 2005.
[4] R.  Agrawal,  T.  Imieliński,  and  A.  Swami,  “Mining  association  rules  between  sets  of items in large databases,” in Acm sigmod record , 1993, vol. 22, no. 2, pp. 207–216.
[5] X.  Yuan,  “An  improved  Apriori  algorithm  for  mining  association  rules,”  in AIP conference proceedings , 2017, vol. 1820, no. 1, p. 80005.
[6] K. Niu, H. Jiao, Z. Gao, C. Chen, and H. Zhang, “A developed apriori algorithm based on  frequent  matrix,”  in ACM  International  Conference  Proceeding  Series ,  2017,  pp. 55–58.
[7] Y.  Guo,  M.  Wang,  and  X.  Li,  “Application  of  an  improved  Apriori  algorithm  in  a mobile e-commerce recommendation system,” Ind. Manag. Data Syst. , vol. 117, no. 2, pp. 287–303, 2017.
[8] S. Bandyopadhyay,  S. S. Thakur, and J. K.  Mandal, “Product recommendation for E- commerce data using association rule and apriori algorithm,” in Advances in Intelligent Systems and Computing , 2019, vol. 749, pp. 585–593.
[9] C.  L.  Mao,  S.  L.  Zou,  and  J.  H.  Yin,  “Educational  evaluation  based  on  Apriori-Gen algorithm,” Eurasia J. Math. Sci. Technol. Educ. , vol. 13, no. 10, pp. 6555–6564, 2017.
[10]  N. A. Harun, M. Makhtar, A.  A. Aziz, Z. A. Zakaria, F. S. Abdullah, and J. A. Jusoh, “The application of apriori algorithm in predicting flood areas,” Int.  J. Adv.  Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 7, no. 3, pp. 763–769, 2017.
[11]  Z.  Niu,  Y.  Nie,  Q.  Zhou,  L.  Zhu,  and  J.  Wei,  “A  brain-region-based  meta-analysis method utilizing the Apriori algorithm,” BMC Neurosci. , vol. 17, no. 1, p. 23, 2016.
[12]  J.  Yang,  H.  Huang,  and  X.  Jin,  “Mining  web  access  sequence  with  improved  apriori algorithm,”  in 2017  IEEE  International  Conference  on  Computational  Science  and Engineering  (CSE)  and  IEEE  International  Conference  on  Embedded  and  Ubiquitous Computing (EUC) , 2017, vol. 1, pp. 780–784.
[13]  W.  Chen,  J.  Yang,  H.-L.  Wang,  Y.-F.  Shi,  H.  Tang,  and  G.-H.  Li,  “Discovering Associations of Adverse Events with Pharmacotherapy in Patients with Non-Small Cell Lung Cancer Using Modified Apriori Algorithm,” Biomed Res. Int. , vol. 2018, 2018.
[14]  I.  Jahangir,  A.  Hannan,  S.  Javed,  and  others,  “Prediction  of  Dengue  Disease  through Data  Mining  by  using  Modified  Apriori  Algorithm,”  in Proceedings  of  the  4th  ACM International Conference of Computing for Engineering and Sciences , 2018, p. 5.
[15]  Y.  Yang,  B.  Gu,  and  T.  Yoon,  “Deeper  understanding  of  Flaviviruses  including  Zika virus by using Apriori Algorithm and Decision Tree,” in MATEC Web of Conferences , 2016, vol. 69, p. 1005.