## IMPLEMENTASI METODE MARKET BASKET ANALYSIS (MBA) MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM TRANSAKSI PENJUALAN (STUDI KASUS: KAFE RUANG TEMU)
Muhammad Syahru Romadhon 1 , Achmad Kodar 2
1,2) Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana Jakarta Jl. Meruya Selatan No.1, Kembangan, Jakarta Barat, DKI Jakarta 11650
Email: 41515110193@student.mercubuana.ac.id,
achmad.kodar@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Jakarta  is  one  of  the  culinary  attractions,  many  tourist  attractions  every  year  become creative in business. One of them is a cafe. Cafe Ruang Temu has sales transaction data but is not used to see associations between one product and another. In this case there needs to be a system for finding menu combinations by processing sales transactions. One of the data mining techniques is association rule or Market Basket Analysis (MBA) with apriori algorithm. Apriori algorithm aims to produce association rules to form menu combinations. The sales dataset for January  2019  to  July  2019  is  determined  by  the  minimum  support  and  minimum  confidence values that have been set.
Keyword : apriori, data mining, kafe, market basket analysis

## PENDAHULUAN
Perkembangan  usaha  restoran  di Indonesia saat ini sedang naik daun. Hal tersebut  dapat  terlihat  di  sekitran  jalan- jalan  DKI  Jakarta.  Banyak  warung makanan  dan  minuman  yang  beraneka ragam  dapat  mendorong  masyarakat untuk  melakukan  wisata  kuliner  dari kafe  ke  kafe  hingga  meramaikan berbagai  acara  seperti  festival  kuliner, pameran maupun bazaar makanan
minuman (Meilyana, 2018). Berdasarkan
data dari Dinas
Komunikasi,
Informatika,  Dan  Statistik  Provinsi  DKI
Jakarta  tahun  2014  tercatat  3958 restoran. Dalam rincian di bagi beberapa wilayah  di  Jakarta  Barat  543  restoran, 921  di  Jakarta  Pusat,  1570  di  Jakarta selatan, 219 di Jakarta timur, dan 705 di Jakarta  utara  (Dinas  Pariwisata  dan Kebudayaan, 2014).
0 1000 2000 Jakarta Barat Jakarta Timur
Jakarta Selatan Jakarta Utara
Jakarta Pusat
Gambar 1. Data Usaha Restoran di DKI Jakarta tahun 2014
Kedai Kopi salah contoh restoran yang  sedang  berkembang  pesat.  Ruang temu  merupakan  Kedai  kopi  yang menyajikan  banyak  pilihan  kopi  dan olahan  minuman  kopi  serta  makanan ringan  maupun  utama  yang  enak  dan cocok dipadukan dengan secangkir kopi, tentunya  dengan  harga  yang  sangat bersahabat.  Diprakasai  oleh  anak-anak muda berstatus semester akhir perkuliahan  yang  sudah  ada  sejak desember  2018.Beralamat  di  Jl.  Meruya Selatan  No.  54A,  Meruya,  Jakarta  Barat dengan  konsep  homey  plus  sedikit nuansa old british .
Setiap  hari  tempat  ini  selalu ramai  dikunjungi  dan  telah  memiliki sekitar  50  menu  makanan  dan  minuman yang beragam sehingga banyak transaksi penjualan yang tersimpan setiap harinya. Hal  tersebut  dapat  di  lihat  laporan penjualan  produk  pada  bulan  Januari sampai Juli 2019.

## Tabel 1. Laporan Penjualan Produk di
Ruang Temu Tahun 2019 Bulan Jumlah Produk Terjual Januari 393 Februari 303 Maret 317 April 336 Mei 60 Juni 189 July 208
Berdasarkan tabel 1 dapat terlihat banyaknya  produk  terjual  setiap  harinya dan  laporan  data  transaksi  penjualan yang  datang.  Data  transaksi  penjualan adalah  salah  satu  hal  yang  dapat digunakan  untuk  suatu  pengambilan keputusan bisnis (Djamaludin dan Nursikuwagus,  2017)  dan  mengetahui keinginan  konsumen  data  tersebut  juga dapat  diolah  akan  dapat  menghasilkan informasi  baru  dapat  digunakan  untuk kedai  kopi  yang  akan  datang  (Yuliana dkk, 2018).
Teknik  yang  akan  digunakan adalah  proses  data  mining,  dengan teknik  pemanfaatan  data  yaitu  asosiasi. (Marhaendra, 2017).
Adapun, penelitian terdahulu yang  dilakukan  oleh  Winie  Yuliana, Wildan  Budiawan  Z,  Ichsan  Taufik, Khaerul
Manaf dengan judul
“Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk Mengoptimalkan  Kombinasi  Menu  di Kane  Pizzeria  Bandung”  bertujuan membuat  suatu  aplikasi  yang  dapat membantu  untuk  membentuk  kombinasi menu terlaris dari data transaksi pembelian. Sistem implemntasi menggunakan pemprograman Java
dengan  aplikasi NetBeans  IDE  8.2 dan XAMPP V.3.2.1 sebagai server.
Penelitian Irsyad Djamaludin dan
Agus Nursikuwagus dengan
mendapatkan pola penjualan dan pembelian  suatu  produk  menggunakan algoritma apriori dengan aturan asosiasi.
Penelitian bertujuan untuk membentuk  kombinasi  menu  makanan dan  minuman  dengan  menggunakan teknik market  basket  analysis dengan algoritma apriori dengan cara mengolah data transaksi perjualan produk.

## KAJIAN PUSTAKA
1. Data Mining
Data mining adalah proses untuk menghasilkan informasi data yang berguna  dari  basis  data  yang  besar (Yanto,  2017).  Data  mining  sering  juga disebut  dengan Knowledge  Discovery  in Database atau  disingkat  KKD.  Proses KDD  melibatkan  hasil  dari  proses Data Mining (proses mengekstrak
kecenderungan pola suatu data), kemudian  mengubah  hasilnya  se  cara akurat  menjadi  informasi  yang  mudah dipahami (Maulana, 2018).
Gambar 2. Tahapan Data Mining (Nuruliyani, 2019)
Ada  Tujuh  Tahapan  dari  data mining sebagai berikut (Ependi, 2019): a. Data  Cleaning ,  merupakan  proses menghilangkan “noise” dan data yang tidak konsisten.
b. Data  integration ,  merupakan  proses penggabungan sumber – sumber data.
c. Data  selection ,  merupakan  proses pengambilan data – data yang relevan digunakan untuk analisis.
d. Data transformation, merupakan proses transpormasi dan konsolidasi data  ke  bentuk  yang  sesuai  untuk  di “ mining ”  bertujuan  menghasilkan ringkiasan atau penggabungan.
e. Data mining , merupakan proses awal metode pengkajian.
f. Data  evaluation ,  merupakan  proses mengindentifikasi  pola  yang  unik untuk  mewakili  basis  pengetahuan berdasarkan ukuran tertentu.
g. Presentation, merupakan proses teknik  visualisasi  dan  presentasi pengetahuan  yang  digunakan  untuk menampilkan hasil yang sudah selesai.

## 2. Market Basket Analysis
Market  Basket  Analysis (MBA)
juga  dikenal  sebagai asosiasi aturan pembelajaran  atau  analisis afinitas , adalah  teknik  penambangan  data  yang dapat  digunakan  di  berbagai  bidang,
seperti pemasaran, bioinformatika, bidang  pendidikan,  ilmu  nuklir  dan  lain sebagainya (Kaur, 2016). Tujuan Market basket  analysis adalah  berguna  untuk meningkatkan efektivitas teknik promosi dan penjualan menggunakan data pelanggan  atau  penjualan  yang  sudah tersedia  untuk  perusahaan  ritel  (Hakim, 2018).  Dengan  mengetahui  produk manakah  yang  dibeli  secara  bersamaan membantu perusahaan dan mneggunakan informasi  untuk  menempatkan  produk yang  sering  terjual  secara  bersamaan  di dalam satu area (Muzakir, 2016).

## 3. Association rule mining
Association  rule  mining adalah suatu  prosedur  untuk  mencari  hubungan antar  item  dalam  suatu  data  set  yang ditentukan.  Tugas  dari association  rule adalah  mencari  aturan  yang  tidak mencakup  hubungan  antara  dua  atau lebih atribut. Umumnya ada dua ukuran, yaitu:
a. Support : jumlah transaksi yang terdapat  suatu itemset tertentu  atau frekuensi kerjadian dari itemset (Chandra, 2017).
b. Confidence :  nilai  kepastian  yaitu kuatnya  hubungan  antar itemset .
Confidence dapat  dicari  setelah  pola frekuensi munculnya  sebuah itemset ditemukan. (Sinaga, 2019).
4. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori adalah  salah satu  jenis  aturan asosiasi pada data mining ditujukan untuk mencari kombinasi itemset yang  mempunyai suatu  nilai  keseringan  tertentu  sesuai untuk  mencari  kriteria  atau  filter  yang diinginkan. (Evendi, 2019).

## METODE
Penelitian  ini  dibagi  menjadi empat  tahapan  yaitu:  1)  pengumpulan data, 2) transformasi data, 3) implementasi  algoritma  apriori  dan  4) evaluasi yang hasilnya (Hakim, 2018).

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Di  awali  dengan  pengumpulan  data, dataset  yang  digunakan  menggunakan data  transaksi  penjualan  ruang  temu. kemudian tahap transformasi data digunakan untuk mengolah data sebelum tahap  proses data  mining dengan  cara mengubah,  mengurangi  dan  membagi. Selanjutnya implementasi algoritma apriori ,  tahap  ini  menggunakan  metode market basket analysis dengan algoritma apriori. Yang  terakhir  evaluasi  hasil merupakan mengevaluasi dan memeriksa hasil agar sesuai yang di tentukan.

## 1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  kafe ruang temu dari bulan januari – juli 2019 dengan jumlah data master 1799.
Gambar 4. Data Penjualan Ruang Temu

## 2. Transformasi Data
Pada tahapan ini menseleksi data. Dari atribut yang ada pada data transaksi yang  digunakan  untuk  proses  tidak semua  di  gunakan.  Pada  dataset  ini, atribut yang ada yaitu Tanggal & Waktu,
ID Struk, Outlet, Kasir, Nama
Pelanggan,  Status,  Pembayaran,  Alasan Pembatalan,  Catatan,  Nama  Produk, Jumlah Produk, Harga Produk , Subtotal,
Diskon,  Service,  Pajak,  Pembulatan,
Total, Metode Pembayaran,
Pembayaran. Pada tabel 2 yang
menyajikan  atribut  yang  dipilih  untuk penelitian kali ini.
Tabel 2. Attribut yang dipilih
Atribut Ket Atribut Ket Tanggal & Waktu ✓ Nama Pelanggan X ID Struk X Status X Outlet X Pembayaran X Kasir X Total X
Nama Produk ✓ Alasan Pembatalan X ….. … ….. …. Total X Metode Pembayaran X
Setelah  di  seleksi  data  atribut  akan mengubah  tabel  dari  data  master  tanpa mengubah arti dari atribut ataupun data.
Tabel 3. Tabel Transformasi Data Tanggal & Waktu Nama Produk 01/01/2019 Singkong Keju,vanilla latte 01/01/2019 Java latte ….. …… 25/07/2019 Java latte,Choco Hazelnut

## 3. Implementasi Algoritma Apriori
Pada tahapan ini data yang sudah diubah  akan  ditentukan itemset nya  3, minimal support =  22%,  minimal confidence =  30%.  Setelah  mengatur minimal support dan minimal confidence ,  cara  manual  menghitung support pada itemset 1:
(1) Berikut adalah flowchart
rancangan datamining yang  digunakan sebagai berikut:
Gambar 5. Flowchart Aplikasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi yang digunakan berbasis web.  pembuatan  menggunaan  program PHP dan database MySQL .

## Gambar 6. Halaman Login
Gambar  6  merupakan  awal  masuk  ke dalam system dengan memasukan username dan password .
Gambar 7. Halaman Data Barang
Gambar  7  Merupakan  halaman  untuk memasukan  atau  upload  data  barang berupa  file  .xls  ( Excel )  berisi  tanggal transaksi dan nama barang.
Gambar 8. Proses Apriori
Gambar  8  Merupakan  menentukan proses, yang diawali menentukan tanggal dan  search.  Nanti  akan  muncul  jumlah transaksi  yang  sudah  diatur.  Tentukan min support dan min confidence dan klik proses.
Gambar 9. Hasil Proses
Gambar 9 merupakan hasil dan evaluasi dari proses data mining dengan algoritma apriori dari 3 itemset .

## PEMBAHASAN
Setelah menghitung support pada itemset  1  dengan  rumus  (1),  dari  data transaksi  diketahui  ada  35  dari  53 itemset yang memenuhi minimal support.
Tabel 4. itemset 1 yang lolos
No Item 1 Jumlah Support 1 Periodic 22 1,22 2 Caramel Latte 55 3,06 3 Ice Hazelnut Latte 43 2,39 4 Thai Tea 83 4,61 5 Choco 69 3,84 … …. 35 Choco Blast 45 2,50 Langkah Selanjutnya,
membentuk itemset 2  dengan  kombinasikan  item- item pada itemset 1. dengan cara sebagai berikut:
(2)
Dari itemset yang  telah  dikombinasikan, diketahui  ada  38  dari  595 itemset yang memenuhi minimal support.
Tabel 5. itemset 2 yang lolos
No Item 1 Item 2 Jumlah Support 1 Shaken Pink Choco Hazelnut 25 1,39 2 Shaken Pink Sistagor 22 1,22 3 Chicken Popcorn Choco Hazelnut 53 2,95 4 Chicken Popcorn Shaken Pink 37 2,06 5 Chicken Popcorn Shaken Yellow 22 1,22 … …. 38 Choco Hazelnut Sistagor 37 2,06
Sama  seperti  langkah  sebelumnya, dilakukan  kombinasi itemset 2  sehingga dapat  terbentuk itemset 3.  Untuk perhitungan support pada itemset 3  ini ialah sebagi berikut:
(3)
Dari itemset yang  telah  dikombinasikan, diketahui  ada  2  dari  289 itemset yang memenuhi minimal support.
Tabel 6. itemset 3 yang lolos
No Item 1 Item 2 Item 3 Jumlah Support 1 Java Latte Chicken Popcorn Coffee Beer 22 1,22 2 Java Latte Chicken Popcorn Choco Hazelnut 23 1,27
Batasan itemset nya  adalah  3 itemset kerena sudah tidak biasa
dikombinasikan, maka pembentukan itemset dan support berakhir.  Langkah selanjutnya  adalah  Pembentukan  Aturan Asosiasi diawali  dengan  menghitung confidence . Sebelumnya dilakukan terlebih dahulu pertukaran itemset . Misal suatu kombinasi pada itemset 3, yaitu X,
Y  →  Z ,  itemset  tersebut  bisa  dibalik menjadi X,  Z  →  Y dan Y,  Z  →  X . Contoh lainnya kombinasi pada itemset 2 yaitu X  →  Y ,  maka  dibalik  menjadi Y →  X (Riszky,  2019).  Cara  menghitung confidence adalah:
(4)
Tabel 7. Confidence dari itemset 3 lolos
N o X=> Y Support X U Y
Support X Confidence
1 Chicken Popcorn =>
Java latte 3,95 3,95 33,33 2 Sistagor => Java latte 5,06 14,12 35,83 3 Lychee Tea => Java latte 1,89 5,89 32,08
4 Singkong Keju => Java latte 2,28 6,56 34,75 5 Thai Tea => Java latte 2,06 4,61 44,58 6 Banana BeeCheese => Java latte 1,89 5,89
32,08
Tabel 8. Confidence dari itemset 3 lolos.
No X=> Y Support X U Y Support X Confidence 1 Java latte, Chicken Popcorn => Choco Hazelnut 1,28 3,95 32,39 2 Chicken Popcorn , Choco Hazelnut => Java latte 1,28 2,95 43,40 3 Choco Hazelnut, Java latte => Chicken Popcorn 1,28 3,28 38,98 4 Java latte , Chicken Popcorn
=> Coffee Beer 1,22 3,95 2,06
5
Chicken Popcorn , Coffee Beer => Java latte 1,22 2,95 41,51 6 Coffee Beer, Java latte => Chicken Popcorn 1,22 4,06 30,14
Meskipun  nama  produk  dibalik  nilai support pada  masing  masing itemset
tersebut tetap sama, akan tetapi kemungkinan  nilai confidence bisa berbeda.  Dari  perhitungan confidence itemset 2  dan itemset 3  yang  telah  lolos untuk menghasilkan aturan-aturan
asosiasi .  Perhitungan  nilai confidence sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Confidence
No X => Y Confidence Nilai Uji lift Korelasi rule 1 Java latte, Chicken Popcorn => Choco Hazelnut 32,39 2,58 korelasi positif 2 Chicken Popcorn, Choco Hazelnut => Java latte 43,40 1,35 korelasi positif 3 Choco Hazelnut, Java latte => Chicken Popcorn 38,98 3,29 korelasi positif 4 Java latte, Chicken Popcorn => Coffee Beer 30,99 1,64 korelasi positif 5 Chicken Popcorn, Coffee Beer => Java latte 41,51 1,29 korelasi positif 6 Coffee Beer, Java latte => Chicken Popcorn 30,14 2,55 korelasi positif 7 Chicken Popcorn => Java latte 33,33 1,04 korelasi positif 8 Sistagor => Java latte 35,83 1,11 korelasi positif 9 Lychee Tea => Java latte 32,08 1,00 korelasi negatif 10 Singkong Keju => Java latte 34,75 1,08 korelasi positif 11 Thai Tea => Java latte 44,58 1,39 korelasi positif 12 Banana BeeCheese => Java latte 32,08 1,00 korelasi negatif

## 4. Evaluasi Hasil
Langkah  selanjutnya  membuat aturan asosiasi yang  ditentukan  hasil pada  tabel  9  akan  menjadi  seperti  pada gambar.

## Gambar 10. Hasil Analisa
Berdasarkan  hasil  yang  telah  di uji  dalam  penelitian  terdapat  beberapa simpulan:
1. Hasil dari data penjualan yang paling banyak  terjual  di  Kafe  Ruang  Temu bisa  diketahui  dengan  menggunakan algoritma apriori .
2. Mendapatkan  pola  produk  yang sering  dibeli  oleh  konsumen  secara bersamaan untuk menciptakan
kombinasi menu.
3. Mendapatkan  rekomendasi  produk yang sering dibeli.
Beberapa saran yang dapat digunakan sebagai acuan dalam penelitian yang akan datang, antara lain:
1. Lebih  banyak  data  yang  dari  1 transaksi memiliki lebih dari 1 produk untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih objektif.
Melakukan  perbandingan  dengan algoritma  lainnya  seperti: FP- Growth .

## DAFTAR PUSTAKA
Evendi,  T.  dan  Aziza,  R.  F.  A.  2019. Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menemukan Hubungan Antara  Jenis  Komoditas  Import Dengan Jumlah Permintaan Bulanan. Jurnal  Tekno  Kompak 13(1): 18–23. Chandra, A. 2017. Peningkatan Performa
Algoritma  Apriori  Untuk  Aturan Asosiasi  Data  Mining. Seminar
Nasional  Teknologi  Informasi  dan
Multimedia 2017 2(1): 85–90.
Djamaludin,  I.  dan  Nursikuwagus,  A. 2017.  Analisis  Pola  Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori. Simetris : Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan
Ilmu Komputer 8(2): 671–678.
Ependi,  U.  dan  Putra,  A.  2019.  Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori (Studi  Kasus:  Regional  Part  Depo Auto  2000  Palembang). Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika  (JEPIN) 5(2):  139– 145. Hakim,  M.  J.  dan  Akbar,  Y.  2018. Market Basket Analysis Menggunakan  Algoritma  Apriori Berbasis Bahasa R. CKI On SPOT 11(2): 173–180.
Kaur,  M.  dan  Kang,  S.  2016.  Market Basket  Analysis:  Identify  the Changing  Trends  of  Market  Data Using  Association  Rule  Mining.
Procedia Computer Science 85(Cms):  78–85.
Marhaendra,  K.  G.  2017.  Sistem
Pengambil Keputusan Online Shop dengan  Metode  Apriori  untuk Penentukan  Frequently  Bought
Item. J-Intech : Journal of
Information  and  Technology 4(1):
87–92. Maulana,  A.  dan  Fajrin,  A.  A.  2018. Penerapan  Data  Mining  Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp- Growth  Pada  Data  Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Klik - Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer , 5(1): 27–36.
Muzakir,  A.  and  Adha, L.  2016.  Market Basket  Analysis  (Mba)  Pada  Situs Web E-Commerce Zakiyah Collection. Simetris : Jurnal Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer 7(2): 459–466. Riszky,  A.  R.  dan  Sadikin,  M.  2019. Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal  Teknologi  dan Sistem Komputer 7(3): 103–108.
Sinaga,  S.  dan  Husein,  A.  M.  2019.
Penerapan Algoritma Apriori dalam Data Mining untuk Memprediksi  Pola  Pengunjung pada  Objek  Wisata  Kabupaten
Karo. Jurnal  Penelitian  Teknik Informatika 2(1): 49–54.
Yanto,  R.  dan  Kesuma,  H.  Di  2017. Pemanfaatan  Data  Mining  Untuk
Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule. JATISI (Jurnal
Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi) 4(1):   1–10. Yuliana,  W.,  Zulfikar,  W.,  Taufik,  I.,  & Manaf,  K.  2018.  Implementasi Algoritma Apriori untuk Mengoptimalkan Kombinasi Menu di  Kane  Pizzeria  Bandung. Insight 1(2): 195–201. Nuruliyani  dan  Warnars,  H.  L.  H.  S. 2016.  Prototype  Data  Mining  Pola Jabatan Fungsional Dosen Menggunakan  Teknik  Emerging Pattern:  Studi  Kasus  Universitas Mercu  Buana. Penelitian  Ilmu Komputer,  System  Embedded  & Logic 7(2): 211–224.
Meilyana,  Elizabeth  2018,  Pola  Aisas
Pada Cafe-Resto Di Jakarta, http://bbs.binus.ac.id/international- marketing/2018/08/pola-aisas-ada- cafe-resto-di-jakarta,  (retrieved  11 November  2019)  Dinas  Pariwisata dan Kebudayaan 2014, Data Usaha Jasa Makanan Dan Minuman Jenis
Usaha,http://data.jakarta.go.id/data set/data-usaha-jasa-makanan-dan- minuman-jenis-usaha-restoran-di- dki-jakarta-20,(retrieved 11 November 2019